构建健壮的网络安全架构(原书第2版)
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本书描绘了一幅构建现代网络安全防御体系的清晰蓝图,提供了一种结构化和体系化的思维框架和方法论。全书共9章。第1章概述了网络安全架构的定义、意义、为组织带来的商业价值,以及网络安全架构师的角色。第2章帮助架构师评估组织的关键要素、背景和目标。第3章探讨了架构设计必须以组织需求为导向。第4章着重介绍设计过程中所需的工具箱。第5章概述了如何收集、记录和验证必要信息,以创建高级架构定义。第6章探讨了应用程序网络安全架构的构建。第7章讲解如何从技术层面实现设计构想,并阐述执行和落实的关键环节。第8章阐述如何确保已部署的设计(及其后续实施)能够长期保持价值。第9章对全书进行总结,提供了提升架构技能、优化工作流程的策略。
推荐系统
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作为人工智能和机器学习的应用方向之一,推荐系统不仅在学术界积累了众多文献著作,在互联网业界也有着广泛的落地实践,已服务过数亿用户,其算法和系统设计相当复杂。本书结合互联网大规模应用场景的实践需求,回顾了推荐系统的发展历史,解析了核心算法、系统架构、评估方法等诸多推荐系统涉及的方向,具备很强的实用性。内容包括推荐系统介绍、推荐系统原理、推荐系统经典链路、推荐系统进阶、推荐系统内容审核与冷启动、推荐系统架构、推荐系统评估。 本书适合*器学习基础的学生、算法工程师,以及互联网行业从业人员阅读,也适合想了解推荐系统的跨行业人员阅读。
AI驱动的数据治理:基于DeepSeek+Dify的实现
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这是一本立足企业的真实痛点,以DeepSeek大模型为“智能大脑”,以Dify应用开发平台为“敏捷工厂”,全景展示大模型赋能数据治理实战路径的工具书。 本书5位作者覆盖甲方和乙方,均有丰富的项目经验,这本书是5位作者多年从业经验的高度凝练。他们通过将一线业务诉求与前沿技术架构深度融合,致力于帮助广大数字化决策者、数据管理者与技术开发者跨越落地鸿沟,将沉重的数据治理转化为驱动企业创新与增长的核心竞争力,助力企业数据治理工作实现从“劳动密集型”向“敏捷智能化”的深刻蜕变。 本书分为4篇,共17章。 概念与挑战篇:厘清与数据治理相关的概念与挑战,直击传统数据治理规则固化、响应迟缓的痛点,系统梳理AI时代的数据管理新范式。深度解析通过DeepSeek核心能力如何破解现实困境,勾勒出一幅清晰的“AI+数据治理”融合框架与实施路线图,*奠定智能化转型的认知基础。 理论与方法篇:深入数据治理的“深水区”,针对目标管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理与数据安全管理五大核心领域,逐一拆解大模型的应用原理与场景。提供从核心价值到具体实践的全套方法论,让AI赋能数据治理有章可循。 工具与实战篇:拒绝空洞说教,主打“手把手”实操演练。借助低代码、可视化的Dify敏捷开发框架,从零开始构建数据治理智能基座。全链路演示需求分析、工作流设计、核心提示词工程与部署应用,让每一位数据从业者都能轻松驾驭AI工具。 案例与展望篇:将理论付诸真实行业。深度剖析央国企指标体系构建、制造业物料主数据梳理、金融业数据分类分级以及半导体海量工艺数据治理四大标杆案例。为读者提供极具生命力与适应性的定制化解决方法,并前瞻未来企业级数据战略的演进方向。
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。
产品自适应设计理论与方法
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本书以针对制造企业数据/知识与设计业务融用不足、产品动态需求适应性差、协同响应设计周期长等现实问题,围绕数据驱动的产品自适应在线设计模式和架构、制造企业全周期数据处理与知识管理、产品自适应在线交互协同设计等 3 个关键技术问题,以“数据驱动的产品自适应设计”模式创新应用为主线,阐明数据涌现和多源需求条件下的产品自适应设计动态演化机理,研究并陈述了基于设计约束网络的产品自适应设计决策、产品性能多目标参数设计优化、全域异构跨尺度大数据分析融合等关键技术,建立包括异构数据处理、知识管理、自适应设计、在线交互设计在内的产品自适应在线设计集成技术方法体系,产品自适应在线交互设计平台,面向工程机械、特种设备、航天装备三家企业,展应用,提升企业对产品全生命周期动态需求的设计响应能力。
软件灵活性设计:如何避免陷入编程困境
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本书主要介绍如何利用数学符号操作、基于规则的系统和通用程序构建灵活的软件,并利用依赖系统跟踪、解释和控制回溯。第1章通过对编程哲学的介绍提出灵活性的概念。第2章探讨如何用一些普遍适用的方法构建易于扩展的系统。第3章介绍谓词分派的通用程序。第4章介绍符号模式匹配,首先启用术语重写系统,然后通过合一展示类型推理的实现。第5章探讨解释和编译。第6章展示如何构造分层数据和分层程序的系统,并用各种元数据注释其中的数据项。第7章引传播这一概念来摆脱计算机语言的面向表达式范式。
数据驱动的供应链金融:数据要素赋能供应链金融产品的方法与实践
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内容介绍 这是一本指导供应金融相关企业做好数据工作,并利用数据驱动供应金融产品和服务的设计与运营的著作。 在数据要素赋能各行各业的大背景下,传统供应金融产品和服务过于依赖模式设计和经验判断的问题,通过数据驱动的方法能得到很好的解决。本书将详细指导供应金融相关企业做好数据实施工作,并将数据成果应用到供应金融产品和服务的设计与运营工作中,提供科学的方法论和标准的操作流程。 本书共12章,从逻辑上可以分为四个部分。 第一部分:总体概述(第1~3章) 该部分阐述了本书所述的供应金融的范围、参与方、数据工作的目标与内容、工作团队组成等。 第二部分:数据实施工作(第4~7章) 该部分包括业务调研和信息系统调研、构建数据基础、市场分析测算、风险分析等内容,阐述了确定数据、整合数据、分析数据及最终形成结论的过程,是全书的重和难。其中,金融企业了解、整合和运用核心企业供应数据的过程,需要双方明确分工、密切配合、共同完成工作。 第三部分:数据成果运用(第8~11章) 该部分包括风险规则形成与系统实现、对核心企业数据、供应金融产品设计、数据运营等内容。这些工作主要是站在金融企业的角度行阐述,核心企业处于配合地位。 第四部分:知识沉淀(第12章) 该部分阐述如何更好地实现知识沉淀和标准工具建设。类似项目经验、资料和管理方法这样的知识和工具均具有长期效应,有助于金融企业不断沉淀知识,提升效率,形成竞争优势。
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。
大模型RAG实战:RAG原理、应用与系统构建
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内容简介这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验,详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺以及使用场景,同时探讨了RAG在大模型应用发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理,还通过丰富的案例与代码实现,引导读者从理论走向实践,轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者,还是希望提升RAG应用技能的发者,本书都将为你提供宝贵的参考与指导。通过阅读本书,你将掌握以下知识:?透彻理解RAG的召回和生成模块算法?高级RAG系统的技巧?RAG系统的各种训练方式方法?深了解RAG的范式变迁?实战0基础搭建RAG系统?实战高级RAG系统微调与流程搭建
Web漏洞分析与防范实战:卷1
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知道创宇核心的安全研究部门,持续在网络安全领域行漏洞挖掘、漏洞研究、安全工具的源分享和推广。本书以知道创宇404实验室在实际研究工作中遇到的真实案例为基础,结合团队多年的网络安全研究和实践经验,系统地介绍了网络安全中常见的漏洞类型、攻手段以及相应的防御策略。每个章节都以实际案例为例,通过分析案例中的漏洞成因、攻过程和防御方法,使读者能够直观地理解网络安全的实战操作。此外,本书还注重于工具和技术的介绍,以一个章节的篇幅介绍了代化的防御工具体系,使读者能够在实际工作中快速应用。在写作风格上,采用通俗易懂的语言,避免过多的专业术语和复杂的技术细节,力求使即使没有专业计算机背景的读者也能够顺利阅读和理解。通过学习本书,你可以获得以下知识。(1)从前端安全方向真实案例中总结出的知道创宇实验室的前端安全攻和防护的相关思路。(2)从各种后端安全漏洞的真实案例中总结出的不同类型漏洞的攻方式和技巧。(3)各类客户端和服务端中存在的文件读取漏洞。(4)渗透测试中各种常见的各种攻手段及其防御策略。(5)以Pocsuite3的流量监控规则来预防、检测和响应安全威胁的重要手段。(6)利用防御工具如Pocsuite3和pfSense防火墙来构建强大网络安全防线。(7)现代防御体系中10个具有代表性的领域的基本防御思路、防御效果和常用工具。
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。
保险数字化转型
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这是一本从战略、业务、技术3个维度全面指导保险企业数字化转型的著作,是资深保险业数字化专家20年工作经验的总结。 本书将数字化转型的通用理论与保险行业的实际情况相结合,从认知到方法,从数字化的角度拉通保险企业的战略、业务、技术,为保险企业的数字化转型提供了思路、方向、路径和策略,形成了一套具有保险领域特色的数字化转型方法论,在大量实践中被证明行之有效。 本书内容,逻辑上分为三个部分: (1)保险数字化转型认知(第1~3章) 以深分析传统保险企业的内部问题和外部挑战篇,详细介绍了保险企业为什么需要数字化转型、转型的驱动因素、转型的目标,以及为什么要以业务转型为核心、以技术转型为支撑,从战略角度阐述了保险企业数字化转型的内涵和方向。 (2)业务转型路径与策略(第4~9章) 系统地阐述了保险企业主要业务的数字化转型路径和策略,包括全旅程客户体验优化、个性化产品和服务、数字化获客营销、数字化运营管理、产业发展模式、主动的风险管理等,能为保险企业的数字化转型提供全面的业务指导。 (3)技术转型思路和方法(第10~15章) 详细讲解了保险企业数字化转型的技术思路和方法,首先分析了技术转型的要求和逻辑,从技术架构和组织架构两方面给出转型的总体规划;然后根据技术架构总体规划,分5个领域介绍实施的思路和方法,包括基础设施云化升级、核心业务系统重构、保险数据中台的建设思路、前台系统敏捷建设、围绕保险的数字化生态构建。 此外,本书还融了企业架构思想,将企业发展战略、业务模式、技术支撑结合起来谈数字化和转型,重是理论体系的构建和实施方法的总结,并没有过多地罗列技术细节,即便是没有技术基础的读者也不会有阅读障碍。
AIGC辅助数据分析与挖掘:基于ChatGPT的方法与实践
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内容简介这是一本能指导数据分析师和数据挖掘工程师在AIGC时代快速实现能力跃迁的著作,教会他们使用ChatGPT等AIGC工具,大幅提升数据分析与挖掘的能力和效率。全书围绕Excel、SQL和Python这3大常用的数据分析和挖掘工具展,从方法和实践2个维度系统讲解了如何使用ChatGPT和Bing Copilot等AIGC工具来辅助提升效率。全书一共8章,内容可以分为四个部分:1.AIGC工具使用和Prompt撰写首先详细介绍了数据分析与挖掘能用到的各种AIGC工具的使用方法和注意事项,然后全面讲解了如何面向数据分析与挖掘场景构建高质量的Prompt,包括大量的方法和最佳实践。2.AIGC辅助Excel数据分析与挖掘方法角度,详细阐述了AIGC工具如何辅助Excel数据分析与挖掘,包括数据集生成、数据管理、数据处理、数据分析和数据展示等;实践角度,通过RFM分析、时间序列分析和相关性分析等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Excel在不同场景中的结合使用。3.AIGC辅助SQL数据分析与挖掘方法角度,详细讲解了AIGC工具如何辅助SQL数据分析与挖掘,包括数据准备、查询、清洗、转换、分析等;实践角度,通过广告渠道评估、归因报表、留存报表等3个方面的案例讲解了AIGC工具与SQL在不同场景中的结合使用。4.AIGC辅助Python数据分析与挖掘方法角度,详细讲解了AIGC工具如何辅助Python数据分析与挖掘,包括环境构建、数据探索、数据处理、AutoML等;实践角度,通过广告预测、商品分析和KPI监控等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Python在不同场景中的结合使用。除此之外,本书还全面总结了用AIGC辅助这3种数据分析与挖掘工具时会遇到哪些问题以及有哪些注意事项。
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。
AIGC智能营销:4A模型驱动的AI营销方法与实践
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这是一本能科学指导广大营销人和各类企业构建适应AI时代的营销新思维、新方法和新范式的著作。 工欲善其事,必先利其器。篇详细介绍了智能营销需要掌握的AIGC技术基础、AIGC营销工具使用、提示词的编写方法与技巧,以及智能体和工作流的原理,这些是AI时代营销人的技能。 授人以鱼,不如授人以渔。作者凭借深厚的理论功底和丰富的实战经验,围绕营销工作全场景和客户决策全旅程,创新性地总结出了适用于AI时代的“4A模型”(分析、构建、激活和增强),为我们在AI时代实现营销创新和业务增长提供了清晰路径和科学方法。4A模型是继菲利普·科特勒提出“营销5.0”的概念后,在营销理论方面的又一创新,具有里程碑意义。 企业智能化转型,组织和流程变革要先行。本书前瞻性地指出了AI时代的组织需要什么样的领导力、组织架构、组织文化才能实现组织转型,需要什么样的营销流程和营销技术栈才能实现流程变革,并针对这两个问题给出了具体的方法和案例。 无论你是营销专业人士、主播达人,还是学习营销思维的普通读者,本书都将为你提供系统化的知识和技能。你将能够更好地理解AI在内容创作、预测分析以及品牌营销领域的应用,提升自己的专业技能,从而在职业生涯中获得竞争优势。此外,本书的实用案例和前瞻性分析将帮助你把握行业趋势,激发创意思维,为个人品牌建设或创业项目提供新的视角和策略。
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。
贯通:数字化订单交付
¥59.00
本书内容紧紧围绕企业的订单交付体系管理和能力建设来展,框架上具体体现为订单交付体系和能力的“6 1”,即产品数据与制造工程、销售预测与需求感知、客户订单与需求管理、生产计划/排程与执行、采协同与内向物流、商品发运与外向物流,以及1个OTD运营监控和体系治理,并一步阐述了订单交付的数字化特。
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
¥59.00
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。
深入理解物联网
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本书以AIoT为主线,由浅深、循序渐地剖析AIoT概念、技术与应用,力求构建脉络清晰的AIoT知识体系,为一步学习AIoT技术下基础。本书由9章组成,系统地介绍了从IoT到AIoT的发展过程,讨论了AIoT智能硬件、智能人机交互,以及可穿戴计算设备、智能机器人在AIoT中的应用,介绍了AIoT技术与网分类,讨论了5G移动边缘计算的概念、技术与应用,探讨了6G与AIoT相关的研究与发展愿景,讨论了AIoT核心交换网结构特,以及AIoT隐私保护与区块在AIoT安全中的应用等。本书可供物联网技术研究与产品研发人员、技术管理人员阅读,也可作为物联网工程专业、计算机与信息技术相关专业的教材或参考书。
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。

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