科學新書榜 | 工業技術類（2025年10月）

科學新書榜

工業技術類（2025年10月）

“科學新書榜”基于科學出版社出版的新書在各大電商平臺的月度銷售排行產生，分為自然科學、工業技術、醫藥衛生和人文社科4類，希望能為您的閱讀提供參考借鑒，與您一起閱讀科學！

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建筑與土木工程學科發展戰略研究報告

（2026～2035）

本書是國家自然科學基金委員會工程與材料科學部的學科發展戰略研究報告之一。這一系列研究報告是國家自然科學基金委員會工程與材料科學部為不斷促進本領域的基礎研究工作而精心組織出版的系列學科發展戰略研究報告，旨在瞄準國際學科發展前沿，面向未來國家經濟建設和社會發展的重大需求，著力解決我國工程與材料領域中的重要科學和技術基礎問題，增強國家原始創新和技術創新能力。

本書站在國家利益和學科總體高度，綜合考慮本領域國際科學與技術發展趨勢和我國實際需求，論述建筑與土木工程學科的內涵、戰略地位以及各分支領域的界定，深入系統地分析各分支領域，包括建筑學、城鄉規劃學與風景園林學、建筑物理、結構工程、工程材料、工程建造與服役、巖土與基礎工程、地下與隧道工程、道路與軌道工程、工程防災等國內外研究現狀、發展趨勢及科學問題，提出我國建筑與土木工程研究近、中期發展方向和目標，擬定了2026～2035年優先發展方向、資助領域和發展思路。

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工程地質學

工程地質學運用地質學的原理與方法，融合資源環境與工程學科等領域的理論知識和相關高新技術，以動力耦合與地質安全、圈層互饋與生態安全、人地協調與人居安全為核心，解決人類工程活動與地質環境相互作用中產生的地質和環境問題，實現人類工程活動的社會效益、經濟效益和環境效益的和諧統一，促進人類社會經濟的可持續發展。本書系統呈現了工程地質學科發展戰略研究成果，集諸前沿領域的中國工程地質科學家思考之大成，厘清了學科發展內涵，系統地分析了學科發展現狀，明確了學科發展需求和趨勢，探索了學科交叉領域和前沿方向。

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智能輔助科研：深度學習革命

本書系統介紹了人工智能（AI）、機器學習（ML）和深度神經網絡技術，這些技術正引領著從超級計算機模擬和現代實驗設施產生的數據集中進行科學發現。海量的實驗數據來源眾多，包括望遠鏡、衛星、基因測序儀、加速器和電子顯微鏡，以及位于瑞士日內瓦的歐洲核子研究中心（CERN）大型強子對撞機（LHC）和國際熱核聚變實驗堆（ITER，總部位于法國）托卡馬克裝置等國際大型設施。這些來源每年產生從數拍字節（petabytes）到艾字節（exabytes）級別的海量數據。科學家們面臨的主要挑戰是如何從這些數據中提取科學洞見，而最新的 AI發展成果對此至關重要。

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語義信息論

作為通信與AI融合的代表性技術，近年來語義通信成為非常熱門的前沿方向。本書闡述了語義信息理論，回答了語義通信的三個基本問題：什么是語義信息？語義信息如何度量？語義通信的極限與性能增益來源是什么？本書指出語義信息是語法信息的上級概念，同義性是語義信息的本質特征，由此構建了語義信息的度量體系，推導了語義通信的理論極限，證明了三個基本的語義編碼定理。本書建立的語義信息論框架，是對經典信息論的兼容與發展，將成為語義通信優化設計的指導理論。

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材料信息學導論: 機器學習基礎

材料信息學是一門新興的交叉學科，為在材料基因組和人工智能+材料理念下加速材料科學研究和工程技術發展提供了一個全新的方法。作為材料和力學學者，作者在推動材料信息學發展方面做了大量工作，在人工智能（AI）、機器學習（ML）和材料科學技術融合交叉方面，有諸多的嘗試和心得體會。作者旨在寫一套易懂的材料信息學簡介書，以進一步推動材料信息學的發展。為便于讀者盡快理解和掌握材料信息學的核心內容，兼顧內容的完整性，作者撰寫完成了兩部：本書為第一部，側重于機器學習基礎；第二部講解高等機器學習。

本書共十二章，內容包括線性回歸與線性分類、支持向量機、決策樹和K近鄰（KNN）、集成學習、貝葉斯定理和期望最大化算法、符號回歸、神經網絡、隱馬爾可夫鏈、數據預處理與特征選擇、可解釋性的SHAP值和部分依賴圖。本書敘述力求從簡單明了的數學定義和物理圖像出發，密切結合材料科學研究案例，給出了各種算法的詳細步驟，便于讀者學習和運用。

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虛實融合交互系統國產化基礎軟件技術與應用

本書深入剖析OpenHarmony操作系統和NIBIRU引擎，為構建國產化高效、互動的虛實融合系統提供了堅實的技術基礎。本書涵蓋OpenHarmony和NIBIRU的核心知識，以及它們在虛實融合交互系統技術發展中的關鍵作用，并提出基于國產操作系統OpenHarmony的虛實融合引擎——融智OS，詳細介紹OpenHarmony和NIBIRU在底層技術、應用開發和國產化虛實融合系統方面的知識。

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中國人工智能基礎研究2035發展戰略

人工智能基礎研究是人工智能持續發展的保證，是引領人工智能未來發展的必由之路。本書梳理了人工智能基礎研究相關的主要學科領域及其在人工智能發展中的作用，論述了認知神經科學、認知心理學、統計學和數學各個分支（包括概率與隨機分析、最優化、數理邏輯與自動推理、圖論、博弈論、逼近論、幾何與拓撲、統計物理學、科學計算）等學科領域在人工智能基礎研究中的科學意義與戰略價值、研究特點與發展規律、發展現狀與發展態勢，分析了當前人工智能的機理、數學建模、技術等面臨的瓶頸，探討了發展新的人工智能的理論方法，提出了未來人工智能基礎研究的一些可能方向和方法以及面向2035年的發展思路與發展方向、政策建議等。

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雷達低空目標探測與防范

本書針對低空雷達目標探測技術開展了深入研究，全書分三部分。第一部分梳理雷達低空目標探測技術的研究現狀，分析典型低空目標的雷達目標特性。第二部分分別從信號和數據層面，討論低空雷達目標的檢測、跟蹤、識別與分類技術。第三部分介紹導航雷達、泛探雷達、外輻射源雷達等各類典型低空雷達探測系統、應用情況，并對雷達低空目標探測技術的發展方向做了展望。本書介紹的許多方法經過大量實測數據驗證，對提高復雜低空背景下動目標檢測和精細化處理能力具有指導意義。

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分組密碼迭代結構的設計與分析

本書詳細介紹了迭代密碼結構的科學內涵，以及研究其性質的基本方法。主要內容包括密碼結構的解析定義，典型密碼結構、典型密碼算法以及典型密碼分析方法的介紹，特征矩陣分析法的原理及應用，SPN結構的設計與可證明安全研究，以及Feistel類結構的設計與可證明安全等。

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數物驅動熱流場數智仿真理論與算法

傳熱流動系統的設計優化對系統性能和能效的提升具有關鍵意義。然而，隨著系統結構的復雜化，基于傳統數值計算方法的性能評估面臨著計算資源要求高和計算時間長的挑戰，已難以滿足工業生產中快速設計優化的需求。因此，本書以提高傳熱流動模式預測的準確性和高效性為目標，總結了作者和科研團隊近年來利用深度學習和大數據理論開展傳熱流動預測研究的成果。這些研究成果為傳熱流動系統的快速優化設計提供了重要支撐，具有重要的工程意義。

（本文編輯：劉四旦）

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