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物联网漏洞挖掘与利用:方法、技巧和案例
￥59.00
伴随着万物互联的时代背景，物联网安全愈发值得关注，但物联网安全研究需要的知识面更加广泛、内容更加丰富，初学者的学习难度较大。本书是一本面向初学者的物联网漏洞挖掘与利用的实战宝典。作者融合丰富的工作、科研与实战经验，详细阐述物联网漏洞挖掘与利用的各方面知识，而提高学习人员的物联网安全实战经验。本书对物联网安全研究所需知识行了系统的梳理与总结，通过阅读本书，你将获得以下方面的知识。 ?物联网测试环境搭建，掌握物联网安全研究需要的硬件、软件测试工具。 ?掌握物联网安全研究聚焦的硬件协议，掌握其工作原理与安全风险。 ?通过物联网协议及漏洞示例，掌握物联网协议层漏洞的挖掘与利用技巧。 ?掌握固件获取的几种主流方式，并掌握固件模拟的常见方法。 ?掌握固件加解密的常见方法。 ?掌握固件常见的文件系统，并掌握固件重包的常用方法。 ?掌握常见的中间件实现原理及历史漏洞，掌握常见的基址恢复与符号恢复方法。 ?掌握常见的物联网漏洞类型及利用方式，并掌握漏洞复现所需要的环境搭建方法。 ?掌握自动化漏洞挖掘的常见手段，并掌握其在物联网安全中的应用。 ?通过分析实际物联网设备的漏洞挖掘实例，掌握从逆向分析到漏洞利用、后门植的流程与方法。 ?掌握车联网的基本知识及常见攻面。 ?掌握物联网中常见的信息收集工具与信息收集方法，并掌握固件中关键信息的分析方法。 ?掌握物联网中常见的权限维持方法，掌握基本的后门制作方法。 ?掌握物联网中常见的攻后藏匿方式。 ?通过工控安全的具体攻事件，掌握物联网工控安全的基本知识及常见分析手段。
数据建模与数据分析:基于Power Query与Power Pivot
￥59.00
本书共15章，分四部分。*部分是“数据准备与清洗”（第1～4章），首先介绍自助式数据分析的六大应用场景（第1章），然后详解Power Query在数据清洗、表格结构管理以及数据转换方面的全流程操作（第2～4章），为后续分析奠定规范的数据基础。第二部分是“数据整合与高级查询”（第5～7章），深入探讨数据管理（第5章）、数据查询（第6章）以及多表合并技术（第7章），涵盖同一工作簿内、跨文件、跨文件夹的自动化模板设计，并通过M函数实现动态路径管理，以应对数据源变更带来的复杂性。第三部分是“数据建模与DAX实战”（第8～14章），首先分析Power Pivot在数据加载（第8章）、数据建模（第9章）以及数据模型的管理与优化（第10章）方面的应用，然后系统讲解DAX函数体系（第11～13章），并进阶至VAR变量、通用日期表构建等数据模型的改进与完善技术（第14章），从而打造*的数据建模、计算与分析引擎。第四部分是“综合案例：看板搭建”（第15章）。通过企业级销售分析的全景案例串联多表合并、动态度量值、交互图表与KPI看板设计，完整呈现从原始数据到决策支持的落地闭环。
eBPF云原生安全:原理与实践
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这是一本系统讲解如何使用eBPF技术构建云原生安全防线的著作，是一本面向eBPF技术爱好者和云安全领域从业者的实战宝典，从原理与实践角度详述了eBPF技术在云原生安全领域正在发生的关键作用，是作者多年构筑云原生安全纵深防御经验的总结。 本书详细阐述了eBPF技术的核心原理以及在云原生安全领域的应用价值，并结合大量的代码案例分析，深探讨了在典型的云原生安全需求场景下使用eBPF技术可以帮助实现的安全功能和实践原理，同时也讲述了可能引的安全风险，帮助读者从零基础快速了解eBPF技术，始eBPF安全编程。 通过阅读本书，你将了解： ?云原生安全面临的主要挑战，发展现状和理论基础； ?eBPF技术的基本原理和云原生安全领域的典型应用； ?基于eBPF技术的云原生安全核心源项目的安装、使用、基础架构和实现原理； ?如何使用eBPF技术实现典型的云原生安全需求及实现原理； ?如何将eBPF安全事件关联程、容器和Pod等上下文信息； ?如何使用eBPF技术审计复杂的云原生攻手段； ?恶意eBPF程序的典型实现方式以及如何防护和探测此类恶意程序。
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。
Python网络爬虫入门到实战
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本书介绍了Python3网络爬虫的常见技术。首先介绍了网页的基础知识，然后介绍了urllib、Requests请求库以及XPath、Beautiful Soup等解析库，着介绍了selenium对动态网站的爬取和Scrapy爬虫框架，最后介绍了Linux基础，便于读者自主部署编写好的爬虫脚本。本书所有代码和相关素材可以到GitHub下载获取，地址为https://github.com/sfvsfv/Crawer。 本书主要面向对网络爬虫感兴趣的初学者。
基于NLP的内容理解
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这是一本讲述如何用NLP技术行文本内容理解的著作，也是一本系统讲解NLP算法的著作，是作者在NLP和内容理解领域多年经验的总结。 本书结合内容理解的实际业务场景，系统全面、循序渐地讲解了各种NLP算法以及如何用这些算法高效地解决内容理解方面的难题，主要包括如下几个方面的内容： （1）文本特征表示 文本特征表示是NLP的基石，也是内容理解的基础环节，本书详细讲解了离散型表示方法和分布型表示方法等特征表示方法及其应用场景，还讲解了词向量的评判标准。 （2）内容重复理解 详细讲解了标题重复、段落重复、文章重复的识别方法和去重算法。 （3）内容通顺度识别及纠正 详细讲解了内容通顺度的识别方法以及纠正不通顺内容的方法。 （4）内容质量 详细讲解了多种内容质量相关的算法，以及如何搭建高质量的知识问答体系的流程。 （5）标签体系构建 详细讲解了针对内容理解的标签体系的建设流程和方法，以及多种相关算法。 （6）文本摘要生成 详细讲解了抽取式文本摘要和生成式文本摘要两种流行的文本摘要生成方法，以及文本摘要的常用数据集和文本摘要评价方法。 （7）文本纠错 详细讲解了文本纠错的传统方法、深度学习方法、工业界解决方案，以及常用的文本纠错工具的安装和使用。
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。
AWD特训营:技术解析、赛题实战与竞赛技巧
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内容简介这是一本能指导你在AWD竞赛中速胜的标准参考书，也是一本能让你在高段位的CTF竞赛技高一筹的攻防秘籍，还是一本能全面提升你的网络安全攻防技术与水平的实战指南。本书兼顾攻与防守的双重视角，围绕AWD竞赛的内容全面展，包括安全工具、主机安全加固、网络攻、侵检测、权限维持、应急响应、自动化攻防等技术主题。不仅剖析了AWD竞赛背后的技术细节，还总结了AWD竞赛的战略和战术。书中精选了大量真实案例和赛题，详细讲解了解题的方法和经验。此外，书中还有一个完整的AWD竞赛模拟演练，让读者能参与比赛的全过程并获得实战经验。具体的，本书包含如下内容，它将助力你造攻防一体的安全战线。（1）安全竞赛的起源、竞赛模式、知名赛事以及AWD竞赛规则等。（2）AWD竞赛中常用的安全工具，如信息搜集工具、后门木马检测工具、代码审计工具、漏洞扫描工具、流量采集工具、逆向分析工具等。（3）主机加固的方式，包括操作系统加固、Web中间件加固、数据库加固及系统日志的安全配置等。（4）AWD竞赛过程中涉及的靶场环境、CMS常见漏洞以及AWD竞赛中常考的五类Web通用型安全漏洞。（5）PWN漏洞类型以及修复方式，包括栈溢出漏洞、格式化字符串漏洞、堆溢出漏洞、释放再利用漏洞等。（6）Linux系统常规的后门部署方式，包括木马后门、系统账号后门、时间计划后门、SSH类后门、PAM后门等。 （7）Linux系统常规的侵排查方式、安全监控方式和应急处置技巧，对于日常工作和安全竞赛都有所帮助。（8）常见的源自动化利用工具，帮助读者在比赛中简便、快速地编写自动化工具。（9）通过模拟竞赛环境带领读者行实战实操，包括信息搜集、挖掘漏洞、修复漏洞、检测防御、权限维持等，一步加深理解安全技术知识。
大语言模型原理、训练及应用——基于GPT
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在人工智能和机器学习的领域内，语言模型正以前所未有的速度推科技发展的边界。尤其是大型语言模型（LLM）这一细分领域，在理论研究与应用实践之间取得了显著飞越。《LLM大语言模型原理及应用——基于GPT》这本书由三位拥有丰富云计算、AI背景，并且在发及运用OpenAI等先AI系统中处于前沿地带的资深专家精心撰写。全书共7章，内容涵盖从基础概念介绍到复杂系统编排、再到具体行业应用发等多个层面。本书详尽阐述了LLM 的起源、定义及其与传统深度学习方法间关键差异；依次深主流训练框架探讨如何为LLM提供动力，并透露了优化策略以及高效建立算力基础设施所要考虑的因素。不仅如此，作者们还特别注重将抽象理论同现实企业场景相结合，指出GPT 这类模型是如何融日常商务活动中，并通过Copilot 提升生产效率；同时展示插件发案例和敏锐洞察能够助力完成客户服务自动化转换。《实战大语言模型（LLM）——基于GPT的、应用发》对任何愿意走或者已经身处人工智能新纪元里想要更加紧密拥抱AI 技术趋势人士都十分宝贵；它不仅仅是通向知识汪洋海洋般庞杂信息线路图，而且也像一束照亮漫长旅程必需灯塔引导读者遨游于数据泛滥时代浩荡波涛上安然无恙航行。
具身智能标准体系与测试方法
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标准体系在提升产品性能与质量、优化供应以及推动产业竞争力方面具有关键作用。本书从原理、方法和场景三个维度，全面剖析具身智能标准体系与测试方法，推动行业迈向高质量发展。 全书共11章，涵盖具身智能的基础概念与产业现状、具身智能与群体智能的标准体系、核心零部件与整机的测试技术，以及未来趋势展望。内容具有以下亮： ?创新性：将前沿理论与实际应用相结合，覆盖工业、医疗、服务等不同领域，可直作为产业实践参考。 ?针对性：聚焦具身智能产品的性能瓶颈，介绍硬件、软件和算法等方面的测试方法，解决行业痛问题。 ?前瞻性：展望未来具身智能技术与产业趋势，指出具身智能领域的发展方向。 本书适合人工智能与机器人等领域的标准化工作者、质量控制和测试工程师、技术研发人员等阅读，为读者提供技术落地的全方位指南。
智能制造实战:DeepSeek在制造业的深度实践
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本书涵盖DeepSeek原理、技术、落地案例，实战制造企业场景，兑现DeepSeek生产价值，推动企业转型。 本书主要内容如下： 首先，介绍DeepSeek的发展历程、技术路线与定位，澄清一些常见误区。并且，详细解析其核心技术，包括Transformer、MoE等基础架构，以及DeepSeek-MoE、MLA等关键创新，以揭示其性能突破与高速发展的技术根源。 接着，由浅入深地讲解DeepSeek应用方法论。基础模式包括提示词设计、多工具协同的应用能力。进阶模式则围绕垂直大模型的构建展开，涉及各种微调技术、RAG及AI Agent的基础架构与实践路径，为行业实践打下基础。 随后，视角聚焦于制造业场景，实现DeepSeek的部署与应用。先从决策层面，分析制造业的数字化现状、企业对大模型的核心需求及重点落地场景，进一步讨论DeepSeek私有化部署的必要性、成本结构、资源规划（场景、模型、算力、数据）与实施路线。再从实战层面，讲解Ollama、ChatBox本地化部署，基于Dify开发应用，构建知识库问答助手，设计自动化工作流等。 之后，进入案例演示环节。先以“企业超级员工”为主题，展示DeepSeek在制造业典型业务中的落地应用，如基于Dify构建智能生产合规助手、智能办公助手等。再进一步介绍制造业业垂直大模型的构建流程，包括数据集制作，以及基于LLaMA-Factory微调等。 *后，进行总结与展望，为企业提供有效的决策参考。对DeepSeek的能力边界、算力需求、成本效益等关键问题进行系统评估，并展望AI赋能制造业的未来发展方向。
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。
AI赋能研发数字化转型:技术驱动和范式重构
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本书是一部聚焦制造业“AI重构研发范式”的实战方法论著作。在国务院“人工智能+”战略背景下，本书深刻剖析了传统研发模式中职能壁垒、数据断链等痛点，提出了从底层逻辑到顶层设计的深刻变革路径。 全书独创性提出“一二三四五”行动地图：即一个平台化AI分层架构、两类AI核心应用、三要素（数据/算法/算力）协同进化、四层转型驱动模型及五阶研发范式跃迁，系统回答了生成式AI如何赋能制造业，实现从经验驱动的“匠人模式”向数据驱动、人机协同的“智慧研发”模式跨越。 本书在行业内率先对AI Agent进行深度解析，将其设计模式映射到汽车、装备等行业的实际组织阵型中。同时强调利用数字主线（Digital Thread）打通研产销全链路，实现从“自底向上”的经验驱动向“自顶向下”的需求驱动转型。书中融合设仿测协同、数字孪生等丰富场景，提供可操作的落地清单，是企业在AI浪潮中实现研发基因重构的指南。
实战ChatGPT:应用AI工具*工作与学习
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本书是一本ChatGPT的实战手册，全面细致地介绍了ChatGPT的背景与发展历程、能力与特，以及如何让ChatGPT助力工作与学习。 本书共8章：ChatGPT印象、ChatGPT之心、阅读与写作、创意生成、英语学习、辅助编程、办公自动化、ChatGPT的实用工具。其中第3～8章是本书核心内容，充分介绍了如何使用ChatGPT这个强大的AI工具。在内容组织上，本书将具体场景、人的需求，如市场营销人员如何生成好的文案创意，英语学习者如何练习与反馈，家长们如何辅导孩子作业与拓展思路等，与ChatGPT的应用相结合。在内容结构上，本书遵循“授人以鱼，不如授人以渔”的原则，先介绍基础的知识和方法，再具体的例子场景。这样，读者可以在好基础，获得一些启发与思考后，再始自己的实践。 虽然本书围绕ChatGPT展，但其中的知识与方法、众多的实例具有很强的通用性，能够帮助希望通过使用各类AI工具高效工作与学习的朋友。 本书适合AIGC技术、大模型技术发者及使用者、爱好者，各类希望使用ChatGPT学习与工作的读者朋友参考。
超融合数据库
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本书旨在*介绍超融合数据库的出现、基本原理、核心技术和应用案例。全书包括三个部分，首先从数据库发展历史的角度讨论超融合数据库出现的必然性；接着，介绍如何打造超融合数据库，重点介绍超融合数据库的核心技术和实现原理，涉及微内核、一体化、高性能、分布式、易用性等方面。书中给出了超融合数据库的典型应用案例，包括新能源制造企业的大数据平台、车企的车机信号系统、装备制造业企业的智能平台的超融合改造。本书还对超融合数据库的未来发展进行了展望。本书内容前沿、理论与实践并重，适合作为数据库、大数据等领域研究人员、技术人员的参考书，也适合作为希望进行数字化转型的企业决策者的参考书。
企业应用架构模式(典藏版)
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本书是一部系统总结企业级软件架构方法、思想和模式的著作，被誉为“软件架构领域最重要的10本书之一”。原书被翻译为葡萄牙语、波兰语、德语、俄语、韩语、日语、简体中文等多种语言，畅销不衰，并曾获得美国《软件发》杂志颁发的“Jolt生产效率奖”。 第一部分（第1～8章）介绍企业应用架构领域需要掌握的关键知识和可能遇到的问题，并给出了这些问题的初步解决方案；第二部分（第9～18章）在对这些解决方案行细化的同时，总结出了51种实用的软件架构模式，每个模式都详细给出了使用场景、解决方案、UML表示等。 这些模式从不同层次、不同侧面展示了什么是好的企业应用架构，以及如何设计好的企业应用架构，不管企业应用发的技术和平台如何变化，这些模式始终能在企业应用架构中发挥重要的作用，是不可或缺的内功心法。
速学Django:Web开发从入门到进阶
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本书是一本关于Django发快速门的图书。 本书清晰明了地讲解了使用Django行Web项目发时所涉及的常用知识，包括框架配置、路由配置、模型、视图、模板、表单、中间件、上下文处理器、代码测试、网站缓存和网站部署等内容。 本书的宗旨是以尽可能简洁的流程引领读者快速门Web项目发，并能够在实战项目中充分体会使用Django行Web项目发的各种技术与方法。 本书主要包含两部分内容： 第一部分（第1~6章）为读者介绍Django的用途与特、设计理念以及Django发所依赖的知识体系；同时，通过一个Web项目对Django发流程行快速体验。 第二部分（第7~15章）与读者一起完成一个安全资讯网站的主体发，使读者能够更加深地了解Django在Web项目发中高效率、易扩展的优，以及在Web项目的整体发中所起到的作用。同时，能够让读者更全面地了解Django发的细节与技巧。 本书可供使用Python作为主要编程语言行Web发的门级读者学习与参考。
小微信贷智能风控
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这是一本能为小微信贷风控提供全面实战指导的标准化著作，也是一本能助力小微信贷风控智能化转型的著作。它融合了来自互联网风控、产业风控、小微信贷产品风控领域的4位资深专家的实战经验，兼具方法性和实用性。 具体地，本书主要讲解了如下内容： （1）小微信贷的定义、特征和主要模式； （2）小微信贷面临的市场风险、获客风险、欺诈风险、信用风险、流程风险、操作风险以及这些风险的防范； （3）小微信贷的产品设计与运营； （4）基于风险视角的小微信贷产品的获客与客户运营； （5）管理小微信贷产品常用的基础设施，包括智能风控系统、数据与变量等； （6）小微信贷智能风控模型体系的搭建、模型的全生命周期管理以及主要模型的使用； （7）小微信贷智能风控审批策略的制定、监测与调优等；
银行AI项目实战:典型业务场景的AI解决方案与案例实现
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这是一本讲解银行如何利用AI技术提升业务效能和用户体验的著作，也是一本指导银行如何通过AI技术实现数字化和智能化转型的著作。 作者在银行业从事技术工作20余年，本书的经验和案例全部来自成功的、真实的业务实践。作者从实际业务场景出发，聚焦智能营销、智能风控、智能运营3大类业务，用11个项目案例为11种高频业务提供了被验证的AI技术解决方案。每个项目案例包括方案设计、技术理论、算法框架、代码实现、效果展示等模块，手把手教读者实现案例的全过程。同时，每个案例还提供数据模型和示例数据，读者可以直在自己的业务中复用。 每个案例均使用不同类型的AI技术来实现，涉及数据挖掘、计算机视觉、计算机听觉、自然语言处理等10余种技术，能给读者带来的具体业务价值如下： ? 用自动机器学习技术实现月活客户挖掘； ? 用图神经网络实现高价值客户识别； ? 用推荐系统技术实现业务的精准推荐； ? 用强化学习技术评估营销推文的价值； ? 用因果推断技术实现关联还款二元因果效应模型； ? 用智能语音问答技术实现方言电话催收机器人； ? 用多项机器学习技术实现电信欺诈洗钱账户的识别； ? 用图像理解技术实现重要业务或产品的视觉监控； ? 用贝叶斯网络技术实现个人贷款逾期预测； ? 用自动控制技术实现私域流量客户的冷启动； ? 用计算机视觉技术实现数据中心智能巡检机器人。
大模型安全、监管与合规
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内容简介这是一部从技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作。本书在坚实的理论基础之上，通过丰富的案例和翔实的数据，系统梳理了企业当下在生成式人工智能实践中面临的各种安全挑战，并给出了应对策略。本书的目标是为读者提供全面且实用的行动框架和实操指南，以促生成式人工智能行业的健康发展。本书融合了跨学科专家的技术和经验，作者团队包括安全领域的资深技术精英、微软创新教育专家（MIEE）、生成式人工智能技术专家，以及在大数据企业、法律界深耕多年的知识产权与数据合规方面的专家。他们凭借各自的专业知识和实践经验，将理论与实务紧密结合，为读者提供了宝贵的见解和参考。阅读并掌握本书，你将收获以下10个方面知识：（1）大模型安全的范畴、现状和挑战：包括安全、监管与合规的关键问题，以及国家安全和社会治理角度安全隐患和风险。（2）大模型技术层面的安全风险：包括信息安全原则、传统安全风险、识别和分析人类意图的挑战，以及大模型的固有脆弱性。（3）大模型监管与合规的法律框架：包括全球范围内的AIGC的监管现状，如诉讼压力、执法调查和立法展，以及国内监管体系和国外典型法域的监管实践。（4）大模型知识产权合规：在大模型的发和应用中，如何确保知识产权的合规性，包括著作权、源协议、专利权、商标权和商业秘密的保护。（5）大模型数据合规：在大模型的构建过程中如何确保数据合规，包括模型训练、应用和优化等全流程的数据合规。（6）大模型内容安全：在大模型的应用过程中如何确保内容安全，包括内容监管、内容安全风险和内容安全合规。（7）大模型算法合规：在大模型的构建和应用发过程中如何确保算法合规，包括算法备案、人工智能安全评估、算法公透明、算法生成内容标识、算法反歧视、与算法有关的侵权和算法合规要总结。（8）大模型伦理安全：在大模型的构建和应用过程中如何确保伦理安全，包括伦理风险、成因分析、治理实践、应对策略和自查工具表。（9）大模型的安全保障方案：如何构建一个既安全又可信的大模型环境，包括传统技术层面的安全保障、数据层面的保障策略和可信属性角度的安全防护策略。（10）生成式人工智能的发展趋势：从技术视角和法律视角，洞察大模型在安全、监管与合规方面的发展趋势。
一本书读懂大模型:技术创新、商业应用与产业变革
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内容简介这是一本人人都能读懂的大模型综合指南，既是一本大模型的科普书，又是一本大模型的商业书。由中国电信研究院天翼智库官方出版，从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解了大模型。语言上通俗易懂，内容上深浅出，呈现上图文并茂，给读者良好阅读体验的同时，让读者对大模型的理解事半功倍！无论你是AI工程师，还是完全没有IT技术背景的爱好者；无论你是一线的从业人员，还是企业的管理者和决策者，你都能通过本书系统理解和掌握大模型，从而深刻认识大模型的核心价值和应用潜力，把握住大模型带来的变革和商机。通过阅读本书，我们每个人都能从中收获以下知识：（1）AI的本质和AI发展的4个阶段；（2）大模型的核心技术和大模型的技术化路线；（3）大模型的算力基础设施和数据基础设施；（4）基座模型的智能涌现和3大应用模式；（5）大模型对互联网行业的影响以及带来的机会；（6）大模型的应用全景，以及医疗、媒体、金融、政务、工业等领域的大模型解决方案；（7）大模型的产业图谱和商业模式，以及大模型产业的发展趋势；（8）大模型带来的风险及其治理思路；（9）大模型未来在经济发展、社会治理、科技创新、AI治理等方面能发挥的作用和价值。希望这本书能实现人工智能和大模型普惠，帮助我们每个人、每一家企业把握住大模型的时代机遇，成为时代的引领者和弄潮儿。
