具体描述
《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•现代办公设备的使用与管理》有许多突出的特点，教材由引例、应知应会、课堂练习、课外练习和知识链接部分组成，将最必要者写入“应知应会”，其他内容放进“知识链接”。这种编写模式，减轻了课堂教学的压力，适合课堂教学实际，便于教师使用教材和组织教学。
通过课堂内外练习，教材让学生获得秘要的秘书学知识；通过不同模式的训练，让学生生发出基本的职业技能。这为学生校外实训和顶岗工作奠定了良好的基础，符合高等职业教育的发展方向。
科技前沿：人工智能与未来工作场所的重塑 本书深度探讨了人工智能技术在当前及未来工作环境中的应用、挑战与变革潜力。 本书旨在为企业管理者、技术决策者、人力资源专业人士以及对未来工作模式抱有好奇心的所有人士提供一份全面而深入的指南。我们聚焦于一个核心议题：在计算能力呈指数级增长的时代，人工智能（AI）如何从根本上重塑我们的工作流程、组织结构乃至职业的本质。 第一部分：人工智能驱动的效率革命 第一章：从自动化到增强智能：界定 AI 在办公环境中的角色 本章首先清晰界定了“自动化”与“增强智能”（Augmented Intelligence）之间的关键区别。我们详细分析了目前市场上主流的 AI 工具——从机器人流程自动化（RPA）在后台运营中的落地，到更复杂的机器学习模型在数据分析和预测中的应用。书中并未提及传统的物理办公设备的使用与维护，而是将重点完全放在软件、算法和数据驱动的智能系统上。 RPA 的深度剖析： 探讨 RPA 如何接管重复性高、规则明确的任务，例如发票处理、数据录入和基础客户查询响应。我们提供了多个行业案例，展示企业如何通过实施 RPA 减少人为错误和运营成本。 认知计算的兴起： 深入研究自然语言处理（NLP）和计算机视觉技术如何赋能更复杂的任务，例如合同审查、市场情绪分析和非结构化数据的洞察提取。 第二章：智能数据管理与决策支持系统 本书将数据视为未来工作场所的核心资产，并详细阐述了 AI 如何帮助组织更有效地管理、分析和利用这些资产。本章完全聚焦于软件层面的数据处理，与硬件设备的存储、维护或网络配置无关。 预测性分析在业务规划中的应用： 介绍如何利用时间序列分析和深度学习模型来预测销售趋势、库存需求和潜在的客户流失。书中包含了构建预测模型的基本流程和关键的评估指标。 实时决策引擎： 探讨嵌入式 AI 系统（如动态定价算法或智能供应链协调器）如何实现毫秒级的业务决策响应，从而提升市场竞争力。 第二部分：人机协作与新型工作模式的构建 第三章：AI 赋能下的员工体验与技能重塑 本章的核心观点是，AI 的引入不是为了取代人类，而是为了重新定义人类的工作价值。我们探讨了 AI 工具如何通过接管低价值劳动，让人类员工能够专注于创造性、战略性和情感连接性更强的工作。 个性化学习与发展路径： 阐述 AI 驱动的学习管理系统（LMS）如何根据员工的绩效数据和职业目标，推送高度定制化的培训模块，加速员工的技能升级。 智能协作平台： 分析下一代虚拟工作空间如何整合 AI 助手，帮助团队优化会议安排、总结讨论要点、并自动分配后续行动项，提升跨部门协作的流畅性。 第四章：道德、治理与人机信任的建立 随着 AI 系统的深入渗透，伦理和治理问题成为企业必须面对的挑战。本章严肃探讨了在设计和部署智能系统时需要遵守的原则。 算法的公平性与偏见检测： 详细介绍了如何识别和减轻训练数据中可能存在的偏见，确保招聘、信贷审批或绩效评估等关键决策的公平性。 透明度与可解释性（XAI）： 讨论了“黑箱”模型的风险，并介绍了可解释性人工智能（XAI）技术，帮助管理者理解 AI 做出特定决策的依据，从而建立对系统的信任。 第三部分：构建面向未来的智能组织架构 第五章：敏捷架构与云原生 AI 部署 本章将视角转向技术基础设施层面，但侧重于软件部署策略和架构设计，而非具体的物理服务器或网络连接。我们讨论了如何利用云计算环境的弹性来支持不断迭代的 AI 模型。 M LOps：从模型到生产的持续集成： 深入解析 MLOps（机器学习运维）框架，它是确保 AI 模型在新数据下保持准确性和相关性的关键流程。我们详细描述了数据版本控制、模型训练管道和实时监控的实践方法。 边缘计算与分布式智能： 探讨了在数据源头附近部署轻量级 AI 模型（如在物联网设备或本地工作站）的优势，特别是对于需要极低延迟响应的场景。 第六章：组织变革管理：迎接 AI 时代的领导力 最后一章为企业领导者提供了实用的变革管理框架。成功整合 AI 需要的不仅仅是技术采购，更是一场深刻的文化和流程转型。 设计“人机混合”团队： 探讨如何结构化团队，使其能够有效地将人类的直觉和判断力与机器的计算能力相结合，实现“1+1>2”的协同效应。 衡量 AI 投资回报率（ROI）： 提供了超越传统成本节约的 ROI 评估方法，重点关注创新速度、客户满意度提升和员工敬业度改善等无形资产的量化。 总结： 本书提供了一个宏观的、聚焦于软件智能和组织变革的视角，系统性地梳理了人工智能如何作为一种变革性的力量，驱动现代工作场所迈向一个更高效、更智能、更具创造力的未来。全书内容严格围绕算法、数据、流程和战略管理展开，不涉及任何关于物理办公硬件的选型、安装、维护或日常操作指南。
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