数据资源价格理论与实践:定价机制、成本核算与流通体系建设
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本书是系统性研究数据要素价格机制、成本核算与流通体系建设的著作,为破解数据要素市场化配置中“产权缺位、成本失衡、价格失真、交易割裂”等世界性难题提供了系统的理论框架和实战指南,堪称破解行业的“及时雨”。 本书由国家发展和改革委员会价格成本和认证中心卢延纯主任和吕指臣博士联袂撰写。本书是他们在数据要素挖掘、公共数据资源开发利用、数据成本调查和定价机制等领域的集大成之作。 本书紧扣国家战略需求,融合经济学、会计学、法学与信息科学等多学科工具,构建了以战略意义为引领、以理论基础为支撑、以流通痛点破解为突破、以定价成本核算为核心、以治理评估为保障的完整框架体系。 掌握本书内容,您将收获以下核心价值: (1)数据价值演进逻辑与体系构建:创新性提出数据价值演进的“三阶段框架”和保障数据流通的六大机制,为理解数据要素的价值演进和流通体系建设打下坚实基础。 (2)公共数据定价实战方案: 聚焦公共数据这一核心领域,详细解读公共数据价格政策,并提出“分阶段、分环节、场景化”定价框架,有效破解公共数据兼顾公益与市场的定价难题。 (3)数据成本核算与估值标准:创新性提出“分阶段成本核算框架”,解决了成本核算缺乏标准的痛点;同时梳理三大主流估值工具,并指明构建数据资产评估计价服务体系的五大建设路径。 (4)数据流通体系建设与实战应用:直面数据流通中的安全隐私、垄断风险、国际协调等前沿问题,并提供公共数据如何进场交易、政府指导价如何制定、大宗商品产业数据流通路径如何打通等可供参考的解决方案。 同时,本书还是北京市社会科学基金重大项目“新质生产力背景下数据要素推动经济增长的理论机制与作用规律研究”(24LLMLA027)的阶段性成果之一,为政策制定者提供了科学参考,也为企业实践和学术研究指明了方向,是推动数据要素市场从概念走向体系的重要著作。
实战AI大模型
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《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能(AI)领域(特别是AI大模型)理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术,如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等,并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算(HPC)技术的使用,如并行计算和内存优化。 同时,《实战AI大模型》还提供了实践案例,详细介绍了如何使用Colossal AI训练各种模型。无论是人工智能初学者还是经验丰富的实践者,都能从本书学到实用的知识和技能,从而在迅速发展的AI领域中找到适合自己的方向。
在线广告全链路解析:从流量到转化的系统实践
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内容简介 数字化浪潮席卷全球,2025年中国互联网广告市场规模预计约为7257亿人民币。在线广告系统不仅是连接品牌与消费者的核心纽带,更是数字商业生态的关键基础设施。从合约广告到实时竞价,从人工出价到智能投放,掌握广告系统的底层逻辑,已成为增长、产品、运营及技术从业者的核心竞争力。 本书立足“技术+商业”双重视角,构建从基础认知到实战落地的全链路知识闭环。全书五大篇章层层递进: *篇 初识广告系统:梳理核心概念与运行机制,解析主流广告模式与计费体系,搭建宏观认知框架。 第二篇 广告系统架构与数据解析:深入召回、粗排、精排三大核心模块,详解用户画像、特征工程与样本拼接等关键技术。 第三篇 广告系统开发详解:拆解召回、粗排以及精排模型原理,剖析机制策略与实验系统设计,提供从算法到工程的实战指南。 第四篇 广告系统核心问题:聚焦冷启动、效果达成与智能投放,针对性解决起量难、成本异常及效率低下等行业共性难题。 第五篇 广告相关从业者必知:围绕广告诊断、流量提收与大推场景,输出排查方法论与全流程推广方案,助力业务能力跃迁。 本书融合前沿理论与工业级实践,既有竞价机制、归因模型的深度解析,又有智能出价、AIGC素材生成的落地案例。无论是夯实根基的算法工程师、产品经理,还是寻求突破的营销专家与企业决策者,都能从中获取精准获客、流量提效与ROI优化的关键能力,在数字广告的浪潮中把握脉搏,实现商业价值的双赢。
自主AI设计:方法与实践
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本书将介绍如何将早期AI的实用性与深度学习能力和工业控制技术结合起来,在现实世界中做出稳健的决策。作者使用具体的例子、最基本的理论和经过验证的架构框架,展示了如何教授自主AI明确的技能和策略。读者将了解何时以及如何使用和组合各种AI架构设计模式,以及如何设计高级AI,而无须操作神经网络或机器学习算法。学生、流程操作员、数据科学家、机器学习算法专家以及拥有和管理工业流程的工程师都可以使用本书中的方法来设计自主AI。
嵌入式Hypervisor:架构、原理与应用
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内容简介本书由资深虚拟化专家撰写,辅以大量验证式案例,提供参考源码。本书从解读虚拟化技术、Hypervisor产品手,之后深剖析嵌式Hypervisor的架构、设计与实现、高级应用。阅读本书,不仅能提升读者对嵌式Hypervisor的认知,还能助力汽车、航空航天等高安全需求行业造适用的产品,构建基于Hypervisor的软件生态。全书共15章,从逻辑上分为三部分。第一部分(第1~2章)介绍Hypervisor基础,涵盖虚拟化技术与实现、主流的嵌式Hypervisor产品,以及基于分离内核的嵌式Hypervisor等内容。第二部分(第3~12章)介绍嵌式Hypervisor的设计与实现,涵盖嵌式Hypervisor架构与核心组件、中断隔离技术、内存隔离技术、循环表调度器、健康监控、分区间通信技术、内核资源管理模型、系统初始化过程、内核服务、PRTOS的配套工具等内容。第三部分(第13~15章)介绍嵌式Hypervisor的高级应用和PRTOS未来规划,涵盖μC/OS-II与Linux内核的虚拟化过程以及PRTOS社区的愿景等内容。
Ray分布式机器学习:利用Ray进行大模型的数据处理、训练、推理和部署
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Ray是源分布式计算框架,简化了扩展计算密集型Python工作负载的过程。本书展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序,介绍了Ray如何融当前的机器学习工具,以及Ray如何与这些工具紧密集成。本书前3章介绍了Ray作为分布式Python框架的基础知识,并提供了应用示例;第4-10章介绍了Ray高级库(Ray RLlib、Ray Tune、Ray Dataset、Ray Train、Ray Serve、Ray Cluster、Ray AIR),并展示如何使用高级库创建应用程序;第11章对Ray的生态行了总结,并指导读者继续学习。
企业数据资产管理:五步打造业务增长新引擎
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在汇聚行业可复制经验的基础上,本书凝练了作者对企业数据资产管理的系统性洞见与前瞻性创新;内容严谨、脉络清晰,兼具落地“硬度”与思维“锐度”,助你在AI大模型时代激活“数据资产”,赋能企业创新式增长。 第1章介绍数据资产定义及其五层价值金字塔,从合规到业务创新,了解其价值全貌。第2章给出数据资产“画像”,分析其分类、特性、价值释放阶段、管理原则、核心步骤、管理团队组成及管理发展趋势,提供*的数据资产管理框架。第3章介绍从数据资产到数据要素的转变,数据要素市场的生态、使命、意义、参与的注意事项,以及可信数据空间的概念、组成体系和运营模式。第4章讲解主数据资产的定义、管理目标与成熟度模型、建模方法、类型、管理系统。第5章探讨交易型数据资产的价值、管理流程、质量管理。第6章提供数据指标体系构建指南,包括场景挖掘、指标详解、指标设计原则与方法、数据指标体系建设、指标血缘关联及指标中台建设等。第7章介绍决策模型的定义、使用方法和常见模型,学以致用。第8章介绍数据产品的开发与运营,涵盖定义、分类、开发过程、DataOps产品架构、运营以及案例解析,提供*的落地指导。 无论你是企业管理者、数据从业者还是数字化转型推动者,都能从中获得实用的方法论与可复用的经验。
MG动画实战从入门到精通(视频微课版)
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本书是一本MG动画制作的实操型手册。全书分为门篇、基础动画篇和商业应用篇,涉及9章内容,涵盖了MG动画的基础知识、制作MG动画常用的4款软件以及MG动画的5个典型商业实战应用项目,知识内容极具实用性。 本书通过扫码下载资源的方式为读者提供增值服务,这些资源包括全书所有实例的源文件和素材,同时全书所有实例的高清视频教程均可扫码观看,方便读者循序渐地行练习,并在学习过程中随时调用素材。 本书内容丰富、结构清晰、技术参考性强,讲解由浅深且循序渐,知识涵盖面广又不失细节,非常适合喜爱影视特效及动画制作的初、中级读者作为学习参考书。同时,本书也可以作为后期特效处理人员、影视动画制作者的辅助工具手册,还可以供教育行业及培训机构相关专业的师生作为动画特效制作培训教程使用。
精益设计:设计团队如何改善用户体验(原书第3版)
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精益设计是现代产品设计和发的同义词。通过将以人为本的设计、敏捷的工作方式和敏锐的商业意识结合在一起,世界各地的设计师、产品经理、发人员和敏捷专家使精益设计成为当今数字产品团队的领先方法。 在本书中,作者帮助大家专注于产品体验,而不是交付成果。我们将学习整合用户体验设计、产品探索、敏捷方法和产品管理的策略,了解如何在短时间、迭代的周期中推动设计,以评估对企业和用户而言最有效的要素。本书将引导我们变得更加卓越。 通过学习本书,你将可以: 使用精益设计画布与团队共同推动精益设计流程。 确保每个项目都以明确的、以客户为中心的成功标准启动。 理解设计师在敏捷团队中的作用。 编写设计和实验故事并将其加待办事项中。 确保在每个冲刺阶段都行设计工作。 将产品探索融团队的“速度”之中。
Python 跨平台应用软件开发实战
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这是一本讲解如何使用Python基于工具化流程行跨平台应用软件发的书籍。《Python 跨平台应用软件发实战》从简单的计算器软件手,通过一系列由浅深的工程案例,让发者一步步掌握应用软件的发流程和设计方法,熟悉常用的界面控件、功能组件和包工具,并在这个过程中同步掌握PyMe的可视化发流程,而有能力基于Python语言行跨平台软件的发工作。本书结构紧凑,内容由浅深,是学习掌握可视化流程行Python应用软件发的实战型书籍。 《Python 跨平台应用软件发实战》为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频,读者可以直扫描二维码观看。 《Python 跨平台应用软件发实战》适合Python初学者、希望使用Python行应用软件发的工程师、希望快速提升Python发能力的初级程序员,以及在校相关专业师生阅读。
图计算与推荐系统
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这是一本*讲解图计算、知识图谱及其在推荐系统领域应用的专著,为读者基于神经网络构建推荐系统提供了详细指导,是作者在相关领域10余年经验的总结。掌握本书内容,读者可开发出能处理多模态数据的推荐算法系统,提供更丰富和准确的推荐体验。 本书主要内容分为两篇。 *篇 图数据以及图模型(第1-3章) 对图数据、图神经网络、知识图谱的基础知识进行了梳理,帮助读者掌握着3项技术的关键原理与算法,为后面的学习打下基础。 第二篇 推荐系统(第4-9章) 首先介绍了推荐系统的架构,包括逻辑架构、技术架构和数据建模,以及基于GNN的推荐系统架构;然后详细讲解了如何基于GNN构建推荐系统,以及基于图的推荐算法;再接着讲解了知识图谱在推荐系统中的应用以及相关的算法模型;*后,探讨了推荐系统领域当前的热点问题、研究方向以及工业级推荐系统领域的核心难题 本书注重实战,故理论知识简练且极具针对性,包含大量实战案例,图文并茂,易于阅读。
数字化运维:IT运维架构的数字化转型
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这是一本能指导企业掌握数字化运维方法和构建数字化运维体系的著作。嘉为科技是运维领域的头部企业,在运维领域深耕20余年,本书既有嘉为科技实战经验和理论研究成果的总结,又有他们对未来数字化运维解决方案的新思考。 本书以传统运维管理体系(PPTR)为基座,在融合数字化转型、ITIL4、DevOps、SRE以及敏捷精益思想的基础上,首先提出了数字化运维管理体系 OPDM(Operation Process Data Measurement,平台化工具、高速化流程、数据化驱动、体系化度量),然后详细讲解了数字化运维一体化平台的建设路径和方法。 通过阅读本书,你将: *深理解“监”体系,全路端到端的监控告警、可观测的服务感知体系。 *深理解“管”体系,以应用为中心的CMDB配置管理方法论和数据闭环体系。 *深理解“控”体系,通过自动化巡检、安全基线比对、补丁更新、应用发布、资源自动交付、多云管理等场景理解企业生产如何降本提效。 *深理解“服”体系,从ITSM服务管理到ESM企业服务管理的逻辑演。深理解业务连续性保障能力建设,如灾备演练、应急服务、重保和护网服务等。 *深理解“营”体系,运维度量指标体系到运营可视化展示的演过程。 *深理解“数”体系,通过运维大数据分析与治理能力建设,理解运维数据治理。 *深理解“智”体系,探索智能运维体系的DAO模型,从数据管理、智能分析到场景服务,以及智能运维与生产场景的融合。 此外,书中给出的不同行业运维体系转型的真实案例,也为读者展运维数字化转型工作提供了难得的参考和借鉴。
计算社会学:基础理论篇
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本书是一本系统性梳理计算社会学相关理论和方法的论著。一方面,本书从传统复杂网络分析的角度,详细阐述社会网络分析的基础理论和动力学模型——随机网络、小世界网络、无标度网络和网络统计分析理论等,并将网络过程和行为应用于涌现、传染病等方面。另一方面,融合人工智能在自然语言处理、推荐算法等领域的展,阐述了人工智能算法尤其是深度学习理论等在智能推荐、文本分析、假消息检测、虚拟社交机器人等领域的应用。在兼顾广度和深度的前提下,本书深度融合计算机科学、社会学、人工智能和复杂网络等多学科的专业概念,突出阐述了计算社会学领域近年来的zui新研究成果和关键技术突破。
图算法:行业应用与实践
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内容简介这是一本全面讲解当下主流图算法原理与工程实践的著作,旨在帮助读者在分析和处理各种复杂的数据关系时能更好地得其法、善其事、尽其能。全书共10章:第1~3章主要介绍图的思维方式、图算法基础以及如何评估图算法的效率;第4~9章主要讲解6类经典图算法,包括中心性算法、相似度算法、连通性和紧密度算法、传播与分类算法、拓扑预测算法、图嵌算法等,一共20余种算法,详细讲解了这些算法的原理、参数以及行业应用。第10章以案例的方式讲解了图算法在金融、生物医药等领域的深度应用,旨在为广大图数据库的使用者、发者提供启发性思考。本书概念清晰、内容丰富、实用性强、语言流畅,深浅出、重突出,既适合门读者阅读,又适合有一定图数据库基础的阶人员阅读。
流程自动化实战:系统架构和软件开发视角
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本书基于作者在流程自动化领域20年的实践经验,全面而系统地展示如何应用流程自动化模型、方法和工具来解决微服务和云原生架构的复杂性。书中首先讲述流程自动化如何应用于现代系统架构和软件发实践;然后研究工具要具备什么样的支持度才能成为每个发者工具箱的重要组成部分;最后通过示例展示一个轻量且发者友好的工作流引擎是实现流程自动化的核心组件。此外,本书还讨论了一些典型的误解并提供了一些实用建议。本书适合想要了解流程自动化的软件发者、软件架构师和系统架构师阅读。
数据要素安全流通
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这是一本从背景、技术、产业、政策等多个维度深度解读如何实现数据要素安全流通的专业指导书。来自40余所高校、科研机构、企业的超100位业界专家参与编撰,来自中科院、公共大数据国家重实验室、南京航空航天大学、阿里巴巴、腾讯等单位的10余位知名专家亲自指导。 本书理论和实践兼备。书中囊括了数据可信确权、数据资产化、数据安全保障三大领域技术方案,从核心产业、基础设施、咨询服务三个维度划分数据要素安全流通的产业生态,深度解读了国内外重政策、法规,汇聚了通信、金融、政务、能源、工业等6大领域40余个特色解决方案及实践案例。 本书共分为11章。 第1~4章从必要性、挑战、形式体系、机制等多个维度对数据要素安全流通行深度解读。通过这部分,读者可以从整体上认识数据要素安全流通,并形成落地数据要素安全流通的思维和框架。 第5~7章围绕数据可信确权技术、数据资产化技术、数据安全保障技术以原理 案例的形式行解读,可指导多领域数据要素安全流通在技术层面实现落地。 第8章从核心业务、基础支撑及服务咨询三个维度解读数据要素流通产业 第9章从全球视角梳理并分析数据战略、政策法规与标准、技术研发及成熟度、市场发展及成熟度等行业现状。 第10章介绍通信、金融、政务、政企、能源、工业等领域的数据安全流通典型综合案例。 第11章从国家、行业、个人等多个层面对数据要素安全流通行展望,并给出能够促数据安全流通行业繁荣、有序、健康发展的建议。
一本书讲透混合云安全
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内容简介这既是一本全面讲解网络安全,特别是混合云安全的著作,它全方位地讲解了混合云环境下的网络安全的理论与实践。本书由阿里云安全团队前身份安全和零信任系列产品负责人撰写,力求全面,全面讲解混合云安全的概念、技术、产品、服务、运营和团队建设;力求实践,基于作者丰富安全经验,从攻防双重视角总结大量方法和最佳实践;力求图解,利用大量图表辅助讲解,先整体后局部,让复杂的更知识通俗易懂。全书一共11章,各章的核心内容如下:第1章立足于网络安全理论,如纵深防御和红蓝对抗等,奠定了混合云安全的理论根基。第2章以业务为出发,阐述了业务发展与混合云安全措施的相互关系。第3章专注于团队建设,强调了安全从业人员在混合云环境下需要持续更新的知识技能。第4~8章从网络边界、计算环境、网站应用、办公安全和数据安全等多个角度,深探讨了混合云环境下的具体安全问题和相应的解决方案。第9章作为核心篇章,详细解析了将传统数据中心与公有云相结合的混合云环境所面临的安全需求和挑战,特别讲解了公有云上独特的安全技术和方法。第10~11章从安全运营和内控合规两个角度,讲解了如何在混合云环境下紧跟时代,并满足各方面的合规要求。本书旨在帮助首席安全官(CSO)、系统架构师、发工程师、安全运维人员以及大学生,共同迎人工智能时代带来的安全新机遇和挑战。
自动驾驶BEV感知算法指南
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本书由智能汽车领域实践型专家联合撰写,带你一次性学透BEV,实现快速落地与创新。在内容设计上,本书以BEV主流技术与工程实践为主线,系统分析介绍BEV算法的基本原理、关键技术和源码级实现方法,助你掌握自动驾驶感知系统的整体架构和设计理念。本书共9章。第1章介绍BEV感知算法的核心概念和框架,强调其独特优势及挑战。第2章概述关键数据集,如KITTI、nuScenes和Waymo,并解释了评估算法性能的指标。第3章深介绍特征提取技术,涵盖图像和激光雷达数据的提取方法。第4章探讨视角转换、注意力机制及Transformer在BEV感知算法中的应用。第5章和第6章分别讲解显式和隐式视角转换下的BEV感知算法,如BEVDet系列和BEVFormer等。第7章和第8章通过实例介绍BEV感知算法的实现过程。第9章讨论大模型在自动驾驶领域的应用及面临的挑战。
管理者的数字化认知:AI领导力蓝图
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在数字化时代,生成式人工智能(Generative AI)、低代码/无代码平台、机器人流程自动化(RPA)等新技术不断涌现,深刻影响着企业的运作模式与管理方式。然而,面对如此剧烈的变革,许多管理者却感到迷茫和不安。这种焦虑不仅源自于对新技术的陌生,更因为他们缺乏一套系统化的数字化认知和AI领导力。本书正是为了弥合这种认知鸿沟而来的。本书从启发性和实用性的角度阐述了如何建立企业管理者的数字化认知,从而使企业具有敏捷性和适应性的数字化转型特征,并以具体实例说明了管理者如何具备流程、增长和规模的AI思维,如何构建平台驱动型业务的企业架构,从而实现数字化运营模式下的AI生态系统。
数据中心级计算:基础架构、设计原理与管理策略
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本书以其对现代数据中心的系统化阐述而独具特色,通过“剥洋葱”的方式将数据中心级计算面临的设计要点逐层展现在读者面前。全书跨越从硬件基础设施到软件管理框架的完整技术栈,并深度融合可扩展性、可持续性、可管理性三大核心设计思想,构建了一套层次清晰、相互关联的知识体系。书中借助丰富案例,不仅*梳理了资源管理、能耗优化等重要方向的核心内容,还前瞻性地讨论了当前技术热点与未来研究方向。本书对计算机系统相关课程教学具有重要参考价值,同时也为科研人员投身算力优化与绿色计算等方面研究提供了宝贵指南。
大模型赋能工业应用
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本书基于作者团队的多年实践经验,给出了一套经过实践验证的、行之有效的大模型赋能工业应用方法论。本书共10章:第1~3章系统梳理了工业智能化的需求、大语言模型的技术发展脉络;第4~8章聚焦大语言模型在领域化应用的探索,分析大模型落地工业应用的主要挑战、工业场景中大模型能力的测评策略和方法、深入探讨大语言模型工业实践的具体案例,并升级了企业实施知识工程的方法论;第9~10章探讨了工业智能的前沿技术方向,并展望其在智能工厂的创新应用,为工业智能的未来发展提供前瞻性的思考与方向指引。

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