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出版者:科学

作者:刘惟一，李维华，

出品人:

页数:334

译者:

出版时间:2007-9

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787030199027

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 数据挖掘
• 教材
• 人工智能
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• R语言
• 统计分析
• 大数据
• 人工智能

好的，这是一份关于一本名为《跨界艺术与技术融合的未来图景》的图书简介，该书内容与“智能数据分析”无关，力求详尽、自然。 --- 《跨界艺术与技术融合的未来图景》图书简介 探索在数字浪潮中，艺术、设计与尖端技术如何交织、重塑人类感知与创作的疆域。 引言：当像素遇到画布，当算法拥抱灵感 我们正置身于一个前所未有的时代交汇点——技术不再仅仅是工具，它正在成为一种新的媒介、一种新的语言，深刻地介入到人类最古老、最本质的活动之一：艺术创作与审美体验之中。传统上被视为对立的两极——严谨的科学逻辑与自由奔放的艺术想象——如今正以前所未有的深度融合。 《跨界艺术与技术融合的未来图景》并非探讨数据如何优化决策，而是聚焦于技术如何激发灵感、拓展边界、并解构既有的艺术范式。本书深入剖析了从生成式人工智能（Generative AI）的文本到图像模型、到沉浸式虚拟现实（VR/AR）体验、再到生物反馈艺术装置等一系列前沿现象，描绘出一幅激动人心的、关于未来美学和创作生态的宏大蓝图。 本书旨在为艺术家、设计师、策展人、技术开发者，以及所有对人类创造力未来抱有好奇心的人士，提供一份全面而富有洞察力的指南。 第一部分：技术媒介的嬗变——从模拟到数字的哲学转向 本部分追溯了技术对艺术影响的历史脉络，并着重分析了当前几个核心技术领域如何从根本上改变了“创作”与“作品”的定义。 1. 沉浸式体验的崛起：VR、AR与空间叙事 我们讨论了虚拟现实（VR）和增强现实（AR）如何将传统的二维屏幕限制打破，创造出全新的“环境作为媒介”。 空间雕塑与时间艺术： 分析了艺术家如何利用VR头戴设备，在三维空间中进行实时雕塑和环境设计，以及叙事如何从线性脚本转变为用户在虚拟空间中的自主探索路径。我们探讨了“在场感”（Presence）在数字艺术中的新含义。 增强现实的日常化干预： 探讨AR技术如何叠加数字信息层于物理世界之上，例如在城市景观、历史遗迹上进行艺术干预，挑战观众对现实的既有认知。内容深入到图像识别与实时渲染的技术原理如何支撑起这些“幻影”的稳定呈现。 2. 生成式创造力：算法如何成为合作者 本章是关于AI在艺术创作中角色转变的关键讨论。我们聚焦于创意过程的革新，而非仅仅是结果的评估。 模型训练的审美偏见： 探讨了大型生成模型（如扩散模型）的训练数据如何无意识地固化或颠覆某些审美倾向。书中详细分析了“提示工程”（Prompt Engineering）如何演化成一种新的门类——一种与机器进行意图沟通的艺术。 从模仿到涌现： 分析了机器生成的作品中，那些超出训练数据预设的、具有“涌现性”的创新点，以及艺术家如何引导这些非预期结果，将技术失误转化为审美发现。 3. 物质与数字的共生：3D打印与生物艺术的交汇 本部分审视了技术如何重新定义“物质性”和“生命性”在艺术中的地位。 参数化设计与复杂结构： 深入研究了参数化建模软件（如Grasshopper）如何与先进制造技术（如多材料3D打印、机器人手臂）结合，实现传统工艺无法企及的有机或超几何结构。 生物反馈与动态装置： 介绍艺术家如何利用传感器、微控制器（如Arduino/Raspberry Pi）捕捉环境数据或生物信号（心率、脑电波），并将其转化为可感知的声光变化，使艺术作品成为一个“有生命的、反应性的实体”。 第二部分：重塑感知与机构——跨界融合带来的挑战与机遇 技术不仅改变了作品本身，也冲击了艺术的展示、传播和价值体系。 4. 策展的未来：去中心化的展示空间 随着数字作品的普及，传统美术馆的物理限制被打破，策展实践也必须随之进化。 数字资产的稀缺性与所有权（NFTs的艺术哲学探讨）： 本章不侧重于金融交易，而是深入探讨区块链技术如何为数字原生艺术（Digital Native Art）提供了一种新的“在场证明”与“稀缺性锚点”，以及这如何影响了数字艺术品的收藏生态和历史记录。 数据可视化作为审美： 分析了复杂信息如何在艺术家的手中被转化为具有高度视觉冲击力和情感穿透力的叙事图景，以及优秀的“数据美学”如何超越单纯的信息传达。 5. 人机协作中的主体性危机与解放 技术深度介入创作，引发了关于作者身份的深刻讨论。 “作者”的消散与重构： 当算法完成大部分执行工作时，艺术家的角色是引导者、编辑者还是单纯的“启动者”？本书通过多个案例研究，探讨了在人机共创模式下，如何界定创意的主体性与贡献度。 感官的扩展与异化： 审视了新的交互界面（如脑机接口艺术、触觉反馈）如何扩展或扭曲了观众的感官经验。我们既看到了全新的沉浸式愉悦，也警惕了过度依赖技术的感官窄化风险。 结论：通往“技术人文主义”的远景 《跨界艺术与技术融合的未来图景》总结道，技术与艺术的融合并非一场简单的“工具升级”，而是一场深刻的哲学对话。它迫使我们重新思考：什么是创造力？什么是美？以及在高度数字化的未来，人类的审美判断力将如何被塑造和捍卫？ 本书提供了一系列详尽的案例和前瞻性的分析框架，旨在帮助读者跳脱出技术进步的喧嚣，冷静地审视这场正在发生的，关于人类精神与物质边界的伟大重构。这是一本关于如何使用技术去提问，而不是仅仅去解答的指南。 --- 目标读者： 视觉艺术家、交互设计师、艺术史学者、数字媒体专业学生、科技人文领域的研究人员，以及对未来文化形态感兴趣的普通读者。 关键词： 沉浸式艺术、生成式设计、VR/AR叙事、参数化美学、数字策展、人机协作、科技哲学。

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说实话，我一开始对市面上这类书籍抱有怀疑态度，总觉得它们无非是把网络上公开的教程拼凑起来，缺乏深度。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它的深度体现在对“数据伦理”和“模型可解释性”的探讨上，这些往往是初级读物会忽略的，但在真实世界中却至关重要。作者对偏见、隐私保护的讨论非常深刻，让我意识到数据分析师的责任远不止于得出结论。在描述如何构建复杂预测模型时，作者的逻辑链条清晰得令人赞叹，每一步的引入都有充分的理由支撑，仿佛在进行一场严谨的数学证明，但语言却异常流畅优美，完全没有晦涩感。我尤其喜欢其中一个关于时间序列分析的章节，它不仅讲了理论，还穿插了几个不同行业（金融、零售）的案例对比，展示了同一模型在不同情境下的调整策略，这种宏观与微观的结合非常到位，展现了作者深厚的行业洞察力。

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天哪，这本书真是太棒了！我最近沉迷于数据分析的世界，但总感觉自己缺乏一个清晰的路线图。这本书就像一盏指路明灯，它没有那些枯燥的理论，而是直接带你进入实战。作者的叙述方式非常接地气，仿佛他就是坐在我对面，手把手地教我如何从杂乱无章的数据中提炼出有价值的信息。特别是关于数据清洗和预处理的部分，那些小技巧简直是救命稻草，让我这个新手少走了很多弯路。我特别欣赏作者对“讲故事”的强调，他总是在提醒我们，数据分析的最终目的是为了沟通和决策，而不是炫技。读完后，我立刻尝试用书中学到的方法去分析我日常工作中的一些小项目，效果立竿见影，老板都对我刮目相看。这本书的价值在于它的实用性，它不是一本高高在上的学术著作，而是一个真正能帮你解决实际问题的工具箱，我强烈推荐给所有对数据感兴趣的朋友们。这本书让我对数据分析产生了前所未有的热情，感觉自己真的抓住了时代脉搏。

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这本书给我的感觉是极其“有温度”的。它不像其他技术书籍那样冰冷生硬，而是充满了对学习者的理解和鼓励。我是一个跨专业转行者，基础薄弱，很多时候看书会感到焦虑。但这本书的作者似乎能感应到读者的困惑，总是在关键节点给出及时的“过来人建议”——比如如何选择合适的分析工具，如何应对项目中的突发状况。它详尽地介绍了如何有效地使用开源工具栈进行端到端的项目管理，从数据获取到最终可视化报告的完整流程，每一个环节的操作细节都标注得非常清晰，附带的代码片段都可以直接运行，极大地减少了试错成本。特别是关于数据可视化的那一章，作者不仅仅展示了好看的图表，更深入剖析了不同图表背后的心理学原理，教你如何设计出“有说服力”而非“哗众取宠”的视觉表达，这对于我这种需要经常做汇报的人来说，简直是无价之宝。

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这本书的排版和装帧都透露着一种沉稳而专业的质感，拿到手里就觉得分量十足，内容也确实没有辜负这份期待。我对统计学基础一直有些畏惧，总觉得那些复杂的公式让人望而却步，但这本书的处理方式简直是化腐朽为神奇。它用大量的图表和直观的例子来解释那些抽象的概念，比如概率分布和假设检验，我竟然能一点不费力地理解其背后的逻辑。更让我惊喜的是，它没有陷入某种特定软件的窠臼，而是侧重于分析思维的建立。它教会我的不是“怎么点鼠标”，而是“应该点哪里”，这种思维层面的提升远比学会某个软件的快捷键要宝贵得多。这本书更像是一本思维训练手册，它训练你的批判性思维，让你在面对任何数据报告时都能保持清醒的头脑，不轻易被表象迷惑。对于那些希望系统性提升自己数据素养的专业人士来说，这本书无疑是案头必备的参考书，翻阅率极高，我已经做好把它翻烂的准备了。

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这本书的视角非常前沿，它没有停留在传统的数据挖掘层面，而是把目光投向了未来，比如与人工智能、机器学习更深层次的融合。书中对“自动化分析流程”的探讨让我耳目一新，它提供了一种跳出传统报告思维的视角，引导我们思考如何让数据本身驱动业务的自动化响应。它的讨论常常引发我更深层次的思考，比如“我们是否过度依赖算法的确定性？”这类哲学层面的问题也被巧妙地融入了技术讨论中。作者在构建理论框架时，总是能将看似不相关的领域连接起来，形成一个庞大的知识网络，让人感觉数据分析的边界远比自己想象的要宽广得多。这本书无疑是为那些已经有一定基础，希望向更高阶、更具前瞻性的数据科学家迈进的人量身定做的进阶读物，它提供的不只是“知识点”，更是一种引领未来趋势的“方法论”，读完后，感觉自己的职业视野被彻底拓宽了。

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