本書集中介紹人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，如何通過從超級計算機(jī)模擬和現(xiàn)代實驗設(shè)施生成的數(shù)據(jù)集中進(jìn)行科學(xué)發(fā)現(xiàn)。涉及內(nèi)容包括多學(xué)科多數(shù)據(jù)來源-望遠(yuǎn)鏡、衛(wèi)星遙感、基因測序儀、加速器和電子顯微鏡，包括日內(nèi)瓦歐洲核子研究中心的大型強(qiáng)子對撞機(jī)和法國的ITER托卡馬克等國際設(shè)施。這些數(shù)據(jù)源每年從生成數(shù)pB的數(shù)據(jù)增加到了eB數(shù)據(jù)。從這些數(shù)據(jù)中獲得科學(xué)知識尤為重要，也是巨大挑戰(zhàn)。

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