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《房地产市场营销(第2版)》根据房地产市场营销的性质和房地产市场营销活动所运用的理论知识，系统地介绍了房地产市场营销的基本概念、基本理论、基本方法与基本技巧，《房地产市场营销(第2版)》主要内容包括：房地产市场的构成要素、结构体系与功能特性，市场营销观念的演变，房地产市场营销组合的构成与特点，房地产市场营销环境的构成要素，房地产市场调查的内容、程序和方法，房地产市场预测的原理、内容、程序与方法，房地产的购买动机与行为分析，房地产市场细分与目标市场定位，房地产营销的产品策略，房地产营销的价格策略，房地产营销的渠道策略，房地产营销的促销策略，房地产人员推销的过程、策略与技巧，房地产营销的计划、组织、控制与审计。
科技前沿的变革浪潮：人工智能与未来工作形态的深度重构 图书简介 本书深入剖析了人工智能（AI）技术飞速发展对全球劳动力市场和未来工作形态带来的颠覆性影响，旨在为政策制定者、企业管理者、教育工作者以及每一位职场人士提供一份详尽的战略指南。我们不再探讨AI是否会取代人类，而是聚焦于AI如何与人类协作、提升生产力，并催生出全新的职业生态。 第一部分：AI驱动的生产力革命与宏观经济图景 第一章：第四次工业革命的核心驱动力：从自动化到认知增强 本章首先界定了当前以深度学习、生成式AI和强化学习为代表的技术范式，阐述了它们如何超越传统的基于规则的自动化，进入到需要复杂判断和创造性输出的认知任务领域。我们详细分析了AI在数据处理、模式识别和决策优化方面的能力边界，并辅以全球范围内几个标志性AI成功案例（如精密制造的预测性维护、金融领域的算法交易优化）进行剖析。重点探讨了AI如何通过提高资本和劳动力的边际产出效率，推动宏观经济的潜在增长率上行，但同时也带来了对现有经济模型（如GDP核算、通货膨胀衡量）的挑战。 第二章：全球供应链与运营的智能化重塑 本章聚焦于AI在实体经济运行层面的渗透。我们详尽考察了AI在供应链管理中的应用，包括需求预测的超高精度化、物流路径的实时动态优化，以及对“牛鞭效应”的有效抑制。在生产制造环节，本书分析了“数字孪生”技术如何结合物联网（IoT）和AI算法，实现工厂的自我优化和远程诊断。此外，对于服务业，特别是呼叫中心、客户关系管理（CRM）的AI赋能，探讨了“人机混合服务”模式如何平衡效率与客户体验的微妙关系。通过大量的行业报告数据和案例研究，本章描绘了一幅由数据驱动、高度柔性和韧性的未来运营蓝图。 第三章：劳动力的“极化”现象与收入分配的结构性挑战 AI的广泛应用正加剧劳动力市场的两极分化。本章深入研究了“技能偏向型技术变革”（SBTC）的新表现形式。一方面，高技能、掌握AI工具、擅长复杂问题解决的“AI赋能者”薪资和需求激增；另一方面，可被AI替代的中间技能岗位（如数据录入、基础文案撰写）面临被压缩的风险。本书运用计量经济学模型，分析了不同国家和行业中，AI投资与薪酬不平等指数之间的相关性。我们提出了应对“技能鸿沟”的迫切性，并预警了技术性失业可能带来的社会稳定风险。 第二部分：对特定专业领域的深度影响分析 第四章：知识密集型行业的颠覆：从法律到科学研究 本章详细考察了AI对传统上被认为是“安全区”的知识工作的影响。在法律领域，AI在案例检索、合同审查和诉讼风险预测上的表现如何改变律师的工作流程？在医疗诊断方面，深度学习模型在影像识别上的准确性已超越人类专家，这如何重新定义“医疗责任”和“医生角色”？本书特别关注了基础科学研究中，AI在假设生成、实验设计优化和海量文献筛选方面的革命性作用，指出AI正在加速科学发现的周期。 第五章：创造力经济的重构：艺术、设计与媒体的未来语境 生成式AI（如大型语言模型和图像生成模型）的爆发式增长，对内容创作行业带来了前所未有的冲击。本章辩证地探讨了AI作为“创意伙伴”的可能性，分析了“提示工程”（Prompt Engineering）如何成为一种新兴的关键技能。我们审视了版权法、署名权和艺术价值的哲学探讨：当机器能以极低成本生成无限内容时，人类创作者的稀缺价值在哪里？本章还分析了“深度伪造”（Deepfake）技术对媒体信任机制的侵蚀，并提出了相应的技术和伦理防御框架。 第六章：新职业的诞生：人机协作岗位的兴起与教育重塑 技术的演进必然创造新的需求。本章系统梳理了未来十年内最具增长潜力的AI相关职业，包括但不限于AI伦理官、人机交互设计师（HCI Specialist）、数据治理架构师和模型监管员。本书强调，未来的工作场所是“混合现实”的，需要员工具备“系统思维”和“情境感知能力”。我们最后提出了一套针对K-12教育和高等教育的改革建议，核心是强化跨学科能力（STEAM教育的深化）和终身学习机制的设计，以确保劳动力具备持续的“可塑性”。 第三部分：治理、伦理与人类的未来定位 第七章：AI治理的全球竞速与监管沙盒的必要性 AI的跨国界特性要求全球性的治理框架。本章对比了欧盟的《人工智能法案》、美国的软性指导方针以及中国的特定监管策略。我们分析了“可解释性”（XAI）、“公平性”和“问责制”在不同监管体系中的侧重点，并指出，过度或不当的监管可能扼杀创新。本书主张建立“监管沙盒”机制，允许高风险AI系统在受控环境中进行迭代和测试，以实现技术进步与社会安全的平衡。 第八章：算法偏见、透明度与数字人权 算法偏见是AI系统进入社会决策层面的核心伦理挑战。本章剖析了偏见如何内嵌于训练数据和模型设计之中，并展示了其在信贷审批、招聘筛选和刑事司法中的实际危害案例。我们探讨了实现算法透明度的技术路径（如SHAP值分析等），并强调了“数字人权”的概念——即个体有权知晓、质疑和要求纠正由自动化系统做出的、影响其重大利益的决策。 第九章：超越效率：重新定义人类的价值与意义 在AI承担了大部分重复性、优化性工作的未来，人类的价值将回归到那些AI难以触及的领域：深层共情、原创性哲学思考、复杂的政治斡旋、以及对“意义”的探寻。本章从人文社会科学的角度，探讨了“闲暇时代”的社会组织可能性，以及如何构建一种新的社会契约，确保技术进步的红利能够惠及所有人，使人类能够专注于更高层次的创造与关怀。 总结：驾驭变革，塑造未来 本书的结论强调，AI并非一个被动等待我们适应的外部力量，而是一个需要人类主动参与设计和治理的工具。成功驾驭这场变革的关键在于前瞻性的政策制定、灵活的教育转型以及对人机协作边界的清晰伦理界定。我们必须超越对短期就业冲击的恐慌，着眼于构建一个以人为本、效率与公平并重的智能化社会。
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