具体描述
本书以我国2006年2月15日最新颁布的企业会计准则和会计制度为指导，以工业企业的基本经济业务为编写背景，结合基础会计学教学与改革的实践编写而成。本书突出学生综合素质和实践能力为出发点，在层次上体现由浅入深、循序渐进、理论与实践运用并重。在注重基础会计学基本理论、方法介绍的同时，侧重于基本技能的培养及会计思维的训练。为此，编者虽遵循会计准则及其他规章制度，但不拘泥于“制度+说明”的模式，而是从贯彻准则的主要精神方面来说明会计基本理论与方法，同时以会计作为经济信息系统为视角建立起总体框架，在一定程度上突破了以往教材中“从本质到职能、从对象到任务”的传统思维定式。此外，本书设有“小结”、“思考题”、“实务题”、“问题讨论”、“案例分析”等章后练习，以启发思维、培养能力。
本书除作为高等院校会计学专业的基础教材外，也可作为各行各业会计人员的培训教材和自学参考用书。
科技前沿探索：人工智能驱动的未来生活与产业变革 书籍定位： 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，探讨人工智能（AI）技术如何重塑我们的日常生活、商业模式和社会结构，重点关注当前最前沿的技术突破、潜在的应用场景以及随之而来的伦理与治理挑战。它不是一本面向初学者的基础教程，而是面向对技术趋势、产业未来有强烈兴趣的商业领袖、政策制定者、高阶技术人员及战略规划师的深度分析报告。 第一部分：基础范式转移——新一代AI技术的底层逻辑 本部分将系统梳理近年来人工智能领域发生的根本性转变，重点聚焦于从传统的机器学习范式向深度学习、生成式模型（Generative Models）的跃迁。 第一章：深度学习的“涌现能力”与大模型基础架构。 我们将深入剖析Transformer架构的革命性意义，并探讨大型语言模型（LLMs）和大型多模态模型（LMMs）是如何通过规模的扩大，展现出令人瞩目的“涌现能力”（Emergent Abilities）。内容将涵盖注意力机制（Attention Mechanism）的精髓、自监督学习（Self-Supervised Learning）在海量非结构化数据处理中的核心作用，以及模型训练中的关键瓶颈，例如算力需求（Scaling Laws）和数据质量的对齐问题。重点分析Scaling Laws如何指导下一代模型的资源分配与设计方向。 第二章：生成式AI的艺术与科学。 详细解析扩散模型（Diffusion Models）在图像、视频和音频生成领域的技术细节。我们将对比GANs（生成对抗网络）与扩散模型的优劣，并重点讨论条件生成（Conditional Generation）如何实现高度可控的创作。此外，本章还将探讨生成式AI在代码生成（Code Synthesis）方面的进展，以及这些技术如何通过合成数据（Synthetic Data）反哺模型训练的良性循环。 第三章：具身智能与世界模型构建。 区别于仅停留在数字世界的AI，本章将聚焦于具身智能（Embodied AI）的发展。深入探讨如何通过强化学习（Reinforcement Learning）和模仿学习（Imitation Learning），赋予机器人和智能体对物理世界的理解能力。关键内容包括“世界模型”（World Models）的理论基础，即AI如何建立内部的物理和因果推理框架，以及机器人在复杂、非结构化环境（如家庭、工厂车间）中实现自主导航、操作和决策的最新突破。 第二部分：产业重塑——AI驱动的生产力革命 本部分将不再停留在技术本身，而是着重分析前沿AI技术如何在关键行业中引发生产力边界的扩展与重构。 第四章：科学发现的加速器：AI在生命科学与材料工程中的应用。 本章将重点探讨AI如何解决传统科研中“高维搜索空间”的难题。内容包括使用AlphaFold等蛋白质结构预测模型加速新药研发流程；通过AI驱动的自动化实验室（Self-Driving Labs）进行高通量实验设计与优化；以及在材料信息学中预测新型催化剂或电池材料的性能，显著缩短从概念到商业化的周期。 第五章：软件工程与未来开发范式。 分析AI如何从辅助工具转变为核心的“协作工程师”。我们将讨论AI代码助手（如Copilot的下一代形态）如何改变软件生命周期，从需求分析、架构设计到自动化测试与部署。重点剖析“AI原生应用”（AI-Native Applications）的设计哲学，即应用的功能不再是预设的，而是由用户需求与实时AI推理动态构建的。讨论软件维护的成本结构变化。 第六章：金融服务与风险管理的新纪元。 探讨高频交易之外，AI在宏观经济预测、信用风险量化以及反欺诈系统中的应用深化。重点分析因果推断（Causal Inference）技术如何帮助金融机构更准确地评估政策或市场干预的真实效果，而非仅仅依赖相关性分析。同时，讨论监管科技（RegTech）如何利用AI实现实时合规监控，降低系统性风险。 第七章：创意产业的颠覆与重构。 深入剖析生成式AI对内容创作、营销和娱乐行业的深远影响。分析定制化内容（Hyper-Personalization）的实现路径，以及数字人（Digital Humans）在客户服务和虚拟交互中的商业潜力。同时，本章也将严肃探讨“知识产权”和“创作者经济”在AI大规模生成时代的法律与经济挑战。 第三部分：治理、伦理与人类的未来角色 技术的飞速发展必然带来社会适应的压力。本部分聚焦于AI的“责任感”与人类社会如何与之共存。 第八章：模型的可靠性、安全性和可解释性（XAI）。 系统阐述大型模型固有的脆弱性，包括对抗性攻击（Adversarial Attacks）和模型漂移（Model Drift）。详述可解释性AI（XAI）技术，如SHAP值和LIME，如何帮助构建用户信任。重点探讨如何设计安全护栏（Safety Alignment）以防止模型生成有害或错误信息，以及如何量化和减轻模型的偏见（Bias Mitigation）。 第九章：全球AI治理的复杂博弈。 分析当前主要的国家和地区（如欧盟的AI法案、美国的行政命令、中国的监管框架）在AI治理上的差异化路径。讨论如何在全球范围内建立关于AI研发的“红线”和“最小安全标准”。特别关注“能力对齐”（Capability Alignment）与“价值对齐”（Value Alignment）在国际合作中的技术和政治障碍。 第十章：劳动力市场的结构性重组与终身学习体系。 探讨AI对白领知识工作者（Knowledge Workers）的冲击，区分哪些是自动化（Automation），哪些是增强（Augmentation）。提出未来职业成功的关键能力：批判性思维、复杂问题解决能力以及与AI的有效“人机协作”能力。论述教育体系和企业培训体系必须进行的根本性变革，以培养“AI时代的公民”。 结语：迈向通用人工智能（AGI）的路线图与警示。 本书的最后部分将回归对未来愿景的探讨。不作夸大的预测，而是基于当前技术进步的速率，审慎评估实现真正意义上的通用人工智能（AGI）在技术、资源和时间尺度上的可能性。强调在追求更强智能体的同时，保持人类中心主义（Human-Centric Approach）的重要性，确保技术进步服务于人类福祉。本书旨在提供一个审慎的框架，帮助决策者在把握技术机遇的同时，预见并管理未来的系统性风险。
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