认真学习贯彻党的十七大精神深入推进党风廉政建设和反腐败斗争 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2007-10

价格:14.00元

装帧:

isbn号码:9787802162075

丛书系列:

图书标签:

党的十七大
党风廉政建设
反腐败斗争
政治理论
思想政治教育
党建工作
廉政文化
反腐倡廉
中国特色社会主义
习近平治国理政思想

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书目录大全

book.wenda123.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

《认真学习贯彻党的十七大精神深入推进党风廉政建设和反腐败斗争:中央纪委第一次全会专辑》旨在贯彻党的十七大精神，深入推进党风廉政建设和反腐败斗争，对本次会议的内容作详细论述。十七届中共中央政治局23日召开第一次会议，专门对学习宣传贯彻党的十七大精神进行研究部署。中共中央总书记胡锦涛主持会议。会议指出，党的十七大是在我国改革发展关键阶段召开的一次十分重要的大会。大会批准的胡锦涛同志代表十六届中央委员会所做的报告。大会通过的党章修正案，体现了党的理论创新和实践发展的成果，体现了党的十七大报告确立的重大理论观点、重大战略思想、重大工作部署，对坚持和改善党的领导、加强和改进党的建设提出了明确要求。

智启未来：人工智能驱动的产业升级与社会变革图书简介本书深入剖析了人工智能（AI）技术在当前全球产业格局中的核心地位与颠覆性力量，旨在为企业决策者、技术研发人员以及关注未来社会发展的读者提供一份全面、深刻且具有前瞻性的战略指南。我们不再探讨AI的理论基础，而是聚焦于其在具体行业中的落地应用、带来的深刻变革，以及我们必须面对的伦理与治理挑战。第一部分：智能浪潮下的产业重塑第一章：从数据洪流到价值引擎——AI赋能传统行业的深度融合本章重点考察了AI如何不再是辅助工具，而是成为驱动传统产业实现跨越式发展的核心引擎。我们详细分析了制造业中“工业4.0”与AI的协同效应，展示了如何通过机器学习实现预测性维护，将停机时间降至最低，并优化生产流程的每一个环节。在能源领域，本书探讨了AI如何优化电网调度，提高可再生能源的接入效率，构建更具韧性的智慧能源系统。特别关注了农业的“精准化革命”。通过无人机图像识别、土壤传感器数据分析和深度学习模型，农民可以实现对作物生长、病虫害的实时监控和精确干预，大幅提高资源利用率和农产品产量。案例分析部分详尽展示了数个国际领先的“智慧农场”的实践数据。第二章：服务业的“非接触式”进化——金融、医疗与零售的范式转移服务业正经历一场由AI主导的“非接触式”进化。在金融领域，本书深入解析了高频交易算法、信用风险评估的自动化，以及反欺诈系统的实时响应机制。我们探讨了监管科技（RegTech）如何利用自然语言处理（NLP）技术，帮助金融机构更高效地合规。医疗健康领域是AI最具潜力改变人类福祉的板块。本章着重介绍了医学影像分析的AI辅助诊断，其准确率已在特定领域超越人类专家。此外，新药研发的加速——通过AI筛选潜在化合物、模拟分子结构交互，极大地缩短了新药从实验室走向市场的周期。零售业的变革则体现在供应链的极致优化和个性化用户体验的构建。从需求预测的精准化到自动化仓储管理，再到“千人千面”的动态定价策略，AI正在重塑消费者的购物习惯和企业的利润结构。第三章：新兴经济体的“弯道超车”策略——AI驱动的区域发展模式本书跳出成熟市场的视角，着重探讨了发展中经济体如何利用AI技术，在基础设施薄弱的背景下实现跨越式发展。我们分析了移动支付的普及如何与AI风控系统结合，构建普惠金融体系。在城市管理方面，智慧交通系统如何通过实时数据分析，缓解特大城市的拥堵难题，提升公共服务的效率和可达性。本章提供了多个新兴市场国家在教育数字化和公共服务普及时采用AI解决方案的成功经验与挑战。第二部分：技术前沿与核心驱动力第四章：超越神经网络——深度学习的下一代架构与可解释性（XAI）虽然深度学习（DL）是当前AI的主流，但本书将目光投向了DL的局限性及其未来演进方向。本章详细介绍了如图神经网络（GNNs）在复杂关系建模中的应用，以及自监督学习（Self-Supervised Learning）如何减少对海量标注数据的依赖。至关重要的是，本章用大量篇幅讨论了“黑箱问题”与可解释性人工智能（XAI）。随着AI系统在关键决策中的作用日益增强，理解其决策逻辑至关重要。我们比较了LIME、SHAP等主流XAI方法的原理、优缺点，并探讨了如何在保证模型性能的同时，满足监管对透明度的要求。第五章：边缘计算与联邦学习——数据主权与实时决策的平衡数据隐私和传输延迟是当前AI应用普及的两大障碍。本章探讨了边缘计算（Edge Computing）如何将AI模型的推理能力部署到终端设备（如传感器、自动驾驶汽车），实现毫秒级的响应速度。在此基础上，本书深入解析了联邦学习（Federated Learning）的机制。联邦学习允许多个数据源（如不同医院或银行）在不共享原始数据的情况下，共同训练一个中央模型。这不仅解决了数据孤岛问题，更在保障数据主权和隐私合规方面提供了强有力的技术路径。第三部分：治理、伦理与未来社会形态第六章：算法的偏见与公平性审计——构建负责任的AI生态 AI的决策过程并非天然中立。本章严谨地分析了训练数据中的历史偏见如何被算法放大，并在招聘、信贷审批乃至司法量刑中造成系统性的不公。我们引入了“公平性指标”的概念，如统计均等、机会均等，并讨论了如何在模型设计阶段就嵌入公平性约束。本书提供了一套详细的“AI系统公平性审计流程”，指导企业主动识别和减轻算法歧视。第七章：深度伪造（Deepfake）的挑战与信息安全的新战场生成式AI（Generative AI）带来的“深度伪造”技术，正在模糊现实与虚构的界限，对信息安全、政治稳定和社会信任构成前所未有的威胁。本章详细介绍了当前对抗性攻击的最新技术，并探讨了数字水印、内容溯源技术（如区块链结合）在验证媒体真实性方面的最新进展。这不仅是技术问题，更是信任重建的社会议题。第八章：人机协作的未来工作形态——技能重塑与终身学习本书预测，AI不会简单地取代人类，而是会重塑绝大多数工作的核心任务。我们探讨了“增强智能”（Augmented Intelligence）的概念，即AI作为人类认知能力的延伸。本章为读者提供了具体的职业转型路线图，强调了“软技能”（如批判性思维、复杂问题解决、情商）在人机协作时代的重要性。成功的企业将是那些能够建立快速、灵活的“再培训基础设施”的企业。总结：迈向智能社会：治理框架与全球协作在结语部分，本书呼吁全球范围内的跨学科对话，以构建一个既能释放AI潜力，又能有效管控其风险的治理框架。这需要技术专家、政策制定者、社会学家和普通民众的共同努力，确保智能技术的发展能够服务于更广泛的人类福祉和可持续发展目标。本书提供了一套“AI伦理准则实施路线图”，旨在为未来智能社会的构建提供清晰的指引。