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出版者:华东理工大

作者:陈小平

出品人:

页数:433

译者:

出版时间:2007-8

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787562821328

丛书系列:

图书标签:

• 陈小平
• 华东理工
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科技前沿与未来趋势：人工智能驱动的产业变革 图书简介 本书深入探讨了人工智能（AI）技术在当前及未来十年内对全球产业格局产生的深刻影响与变革潜力。我们摒弃了对AI技术的简单罗列和浅尝辄止的讨论，而是聚焦于其核心算法的突破、跨领域融合的应用路径，以及由此引发的社会、经济和伦理层面的复杂挑战。 第一部分：基础理论的革新与重塑 本部分首先构建了一个理解现代AI复杂性的理论框架。我们不再将深度学习视为终极答案，而是细致剖析了从符号主义到连接主义的演进脉络，并着重分析了可解释性人工智能（XAI）的最新进展。面对当前“黑箱模型”带来的信任危机，本书详细阐述了LIME、SHAP值解析等方法在金融风控、医疗诊断等高风险领域的实际应用潜力。 此外，我们对生成式对抗网络（GANs）的最新架构，特别是扩散模型（Diffusion Models）在内容生成、数据增强方面的突破进行了深入的数学和工程学解析。这不仅仅是技术层面的介绍，更重要的是，我们探讨了如何利用这些技术来模拟复杂的现实世界系统，如气候变化模型、城市交通优化等。 第二部分：产业数字化转型的核心驱动力 AI的真正价值体现在其对传统产业的重塑能力上。本书的第二部分聚焦于几个关键的垂直领域，分析了AI如何从效率工具升级为核心生产力： 1. 智能制造与工业物联网（IIoT）： 我们详述了“数字孪生”（Digital Twin）技术如何通过实时数据反馈和预测性维护，彻底改变了供应链的弹性。例如，在航空航天和高端装备制造中，基于强化学习的机器人协作系统如何实现毫秒级的决策优化，远超传统PLC（可编程逻辑控制器）的反应速度。我们还探讨了边缘AI（Edge AI）在车间层面的部署挑战与机遇，特别是数据隐私和本地化算力分配的问题。 2. 生物科技与精准医疗： 药物研发的“黑箱”正在被AI打破。本书详细分析了AI在蛋白质折叠预测（如AlphaFold的后续发展）、小分子化合物筛选以及个性化治疗方案制定的角色。我们特别关注了联邦学习（Federated Learning）在多中心医疗数据联合分析中的应用，如何在不牺牲患者数据隐私的前提下，训练出更具泛化能力的诊断模型。 3. 金融服务业的范式转移： 传统金融的风险管理正向行为经济学与大数据分析深度融合。除了传统的量化交易，本书深入剖析了基于自然语言处理（NLP）的情绪分析如何影响固定收益市场，以及去中心化金融（DeFi）生态中智能合约的自动执行与风险审计机制。我们批判性地评估了AI在反洗钱（AML）和欺诈检测中的“过拟合”风险。 第三部分：基础设施的演进与算力瓶颈 任何AI的飞跃都离不开底层硬件和软件基础设施的支撑。本书将视角投向了“算力焦虑”的根源，并展望了下一代计算范式： 1. 异构计算与新型芯片架构： 我们对比了GPU、TPU以及新兴的类脑芯片（Neuromorphic Chips）在处理不同类型AI工作负载时的效率差异。重点分析了存内计算（In-Memory Computing）技术如何突破冯·诺依曼架构的瓶颈，尤其是在处理大规模稀疏神经网络时的能效问题。 2. 云原生AI与模型部署： 随着模型尺寸的增大（万亿参数级别），模型服务的延迟和成本成为关键挑战。本书探讨了模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，以实现大型模型在资源受限环境下的有效部署，特别是5G/6G网络环境下的实时推理需求。 第四部分：治理、伦理与未来的社会契约 技术的发展绝非真空中的实验，其社会影响需要审慎的治理结构。本书的第四部分是本书的思辨核心： 1. AI的偏见与公平性： 我们不仅仅指出数据偏见的存在，更深入分析了从数据采集、特征工程到模型评估指标选择过程中，偏见是如何被系统性引入并放大的。本书提出了基于因果推断（Causal Inference）的公平性度量标准，尝试在技术层面实现更公正的决策。 2. 监管框架的全球竞合： 详细比较了欧盟的《人工智能法案》、美国的风险分级管理路径以及中国在特定领域（如深度合成内容）的监管尝试。我们探讨了跨国界数据流动与AI监管标准的冲突与协调，尤其是在自动驾驶和跨境数据主权方面的博弈。 3. 劳动力市场的重构与再教育： AI对重复性认知任务的取代是必然趋势。本书预测了未来十年内最需要人类独特能力的“软技能”——复杂问题解决、情感智能和跨学科整合能力。我们倡导的不是“AI取代论”，而是“人机增强论”，即教育体系必须转向培养与AI工具协同工作的能力。 总结 《科技前沿与未来趋势：人工智能驱动的产业变革》旨在为政策制定者、技术管理者和战略规划者提供一个全面、深入且非技术导向的蓝图，帮助他们理解AI不再是未来时态，而是正在重塑当下的关键力量。本书的结论是：成功驾驭这场变革的关键，在于平衡技术创新速度与审慎的治理框架。

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这本书的排版和视觉设计，简直是反套路的典范。它彻底打破了我对传统“大部头”教材的刻板印象。不同于那些动辄只有黑白两色的书页，这里几乎每一页都有精心设计的“案例聚焦”或“思维导图”。例如，在讲解资本结构决策时，作者用一个信息图清晰地对比了“杠杆最大化”和“风险最小化”两种理论背后的得失，那些彩色的小图标和流程图，让原本需要反复阅读才能理解的理论模型，一眼就能抓住核心要义。我个人尤其欣赏它对“公司估值”章节的处理方式。它没有直接抛出DCF模型的复杂表格，而是用一个虚拟的初创科技公司的成长轨迹作为贯穿始终的主线，从种子轮到IPO，逐步引入市盈率法、市净率法和现金流折现法，读者跟随着这条主线，自然而然地就掌握了不同估值工具的适用场景和局限性。这种“润物细无声”的教学方式，极大地降低了读者的学习疲劳感。

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这本书的内容深度和广度都令人赞叹，它成功地在“理论的严谨性”和“实践的可操作性”之间架起了一座坚实的桥梁。让我印象深刻的是，作者在讨论股利政策时，没有简单地站在“付股利好”或“保留利润好”的两个极端，而是引入了“信号传递理论”和“残余股利政策”的视角。他花了大量的篇幅去解析市场对公司宣布派发或削减股息时所产生的非理性反应，以及管理层如何利用这些信号来引导市场预期。这远远超出了传统教科书对股利决策的简单介绍。此外，书中对现代公司治理结构和利益相关者理论的融合探讨，也体现了作者与时俱进的视野。它明确指出，在当前的商业环境下，财务决策不再是孤立的数学运算，而是必须纳入社会责任、道德考量和长期可持续发展的复杂博弈。这本书读完后，带给我的不仅仅是知识，更是一种对现代商业生态系统更成熟、更立体的理解。

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这本书的封面设计得相当吸引人，那种深沉的蓝色调和金色的字体搭配，立刻给人一种专业且严谨的感觉。翻开第一页，我就被它清晰的逻辑结构所震撼。作者似乎非常懂得如何将复杂的财务概念拆解成易于理解的小块。比如，在讲解营运资本管理时，他没有堆砌晦涩的公式，而是通过一系列生动的案例，比如一家快速成长的电商公司如何巧妙周转库存和应收账款，让读者仿佛身临其境地体会到现金流的脉动。我尤其欣赏作者在引入“财务分析”章节时所采用的叙事方式，他没有直接罗列比率公式，而是先讲述了华尔街分析师是如何通过解读财务报表来预测一家公司未来走向的“侦探故事”，这种代入感极强，使得原本枯燥的学习过程变得充满探索的乐趣。整本书的语言风格稳重而不失活力，既有教科书的严谨性，又不乏商业实战的灵活性，对于初次接触财务管理的新手来说，它无疑是一张绝佳的导航图，能帮助我们快速建立起对企业资金运作的宏观认知。

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老实说，我对市面上大多数财务教材都抱持着一种“敬而远之”的态度，总觉得它们要么过于理论化，要么就是实战性不足。然而，这本让我眼前一亮。它最出彩的地方在于其对风险管理的阐述，那部分简直是教科书级别的深度。作者详尽地剖析了汇率风险、利率风险以及信用风险这三大块，并且不仅限于理论模型，更穿插了大量国际大型企业在应对金融危机时的实际操作手册——比如某跨国公司如何利用金融衍生品进行套期保值，以及他们从中吸取的惨痛教训。读到后面，我感觉自己像是在旁听一场高级MBA的研讨会，探讨的不再是“是什么”，而是“该怎么做”。它没有回避复杂性，而是勇敢地将其摊开，用清晰的图表和详尽的步骤图，指导读者如何构建一个具有弹性、能够抵御市场突变的财务防火墙。这本书真正教会我的不是如何计算，而是如何用一种战略的、前瞻性的眼光去看待企业生存的基础——风险控制。

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坦白说，我最初买这本书是带着一种应付考试的心态，但很快，我发现自己完全沉浸其中，甚至开始主动将其应用到我日常的工作思考中去。它最大的价值在于，它不仅仅是一本关于“如何管理钱”的书，更是一本关于“如何做出更明智的商业决策”的指南。特别是关于投资决策（Capital Budgeting）的部分，作者对净现值法（NPV）的深入探讨，让我彻底理解了为什么在面对多个互斥项目时，NPV永远是国王。他强调的不仅仅是数学上的精确性，更是背后的商业逻辑——即时间价值的不可逆转性。书中还收录了一些颇具争议性的案例，比如“游泳池还是新厂房”的投资困境，作者引导我们从股东财富最大化的角度去权衡，这种深度思辨的训练，是其他许多只停留在基础概念讲解的教材所不具备的。读完后，我感觉自己看待任何商业提议时，都会不自觉地进行一次快速的财务可行性分析。

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书店里无意中碰到的，老师出书了，捧场一下。

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