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本书从大数据切入，引入与之息息相关的统计学，深入浅出地讲述了在“数据为王”的时代下，统计学作为分析、解读数据的学科，如何为商业、社会、生活等领域提供决策支持。全书分为8章，章概述了大数据时代下的统计学，讲解了统计学的基本原理、应用领域及数据的获取方法。第2、3章讲述了统计学在思想方法及数据表述上和大数据处理方法的异同；第4章介绍了对统计学影响深远的正态分布；第5章探讨了在大数据时代统计推断是否失效；第6章重点从统计学视角讲述了大数据时
作者高焕堂通过他40多年的工作经历，通过简单易懂的AI模型训练案例，教会读者如何利用Python与TensorFlow软件平台进行学习并掌握AI编程。文笔生动有趣，案例简单易上手，是中初级读者快速掌握Python的很好的入门图书。高焕堂老师在中国台湾/大陆都有多年的实体从业经验，并为华为、腾讯（成都）和百度的高级设计师和IT架构师授课。...
《强化学习（第2版）》作为强化学习思想的深度解剖之作，被业内认可为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发，深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法，并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。 《强化学习（第2版）》适合所有对强化学习感兴趣的读者阅读、收藏...
《移动深度学习》由浅入深地介绍了如何将深度学习技术应用到移动端运算领域，书中尽量避免罗列公式，尝试用浅显的语言和几何图形去解释相关内容。本书章展示了在移动端应用深度学习技术的Demo，帮助读者建立直观的认识；第2章至第4章讲述了如何在移动端项目中应用深度学习技术；第5章至第8章的难度略大，主要讲述如何深入地调整框架，适配并定制自己的框架。《移动深度学习》适合移动端研发工程师阅读，也适合所有对移动端运算领域感兴趣的朋友阅读...
本书从人工智能与人的生存这个大的命题出发，围绕人工智能与人的生存、生活及发展这三个维度而展开，进行了较为全面的论述，对人们日常生活中的人工智能运用的一些困境和出路进行了分析，带有一定的人工智能知识的科普目的，以化解人工智能时代人们生存的忧虑，从而促进人们以更加积极的心态、更充分的准备应对人工智能时代的到来...
使用PySpark构建机器学习模型、自然语言处理应用程序以及推荐系统，从而应对各种业务挑战。本书首先介绍Spark的基础知识，然后讲解使用PySpark构建传统机器学习算法以及自然语言处理和推荐系统的全部知识点。 本书阐释了如何构建有监督机器学习模型，比如线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林，还介绍了无监督机器学习模型，比如K均值和层次聚类。本书重点介绍特征工程，以便使用PySpark创建有用的特征，从而训
算法是人工智能技术的核心。本书介绍了人工智能的基础算法，全书共10章，涉及维度法、距离度量算法、K均值聚类算法、误差计算、爬山算法、模拟退火算法、Nelder-Mead算法和线性回归算法等。书中所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解，读者可以自行尝试。每章都配有程序示例，GitHub上有多种语言版本的示例代码可供下载。本书适合作为人工智能入门读者以及对人工智能算法感兴趣的读者阅读参考...
MindSpore是华为公司开发的深度学习框架，兼容目前主流的深度学习框架，支持端/边/云全场景全栈协同开发。本书由陈雷教授倾力编著，陈雷教授是香港科技大学计算机科学与工程系教授，大数据研究所主任，IEEE Fellow和ACM杰出科学家。《深度学习与MindSpore实践》系统介绍了深度学习的基础理论、常用的深度神经算法设计，并以大量基于MindSpore的实例帮助读者掌握深度学习算法的实现。此外，本书还对深度学习中的样本数据处理、
《智能系统》是面向高级人工智能人才培养的高等学校人工智能相关专业精品教材中的一本，以信息物理系 统、模糊逻辑系统、自主无人系统、群体智能、多 Agent 系统、人机协同系统、工业智能控制系统、机 器人系统等为案例，完整呈现了人工智能综合应用体系架构。该书首先介绍了智能系统的发展、相关概 念、主要特征和类型、智能系统的发展前景，然后围绕智能系统信息处理流程详细阐述智能感知、智能 计算、执行系统等理论知识，最后重点讲解了信息物理系统、
以Python为基础的编程语言编写神经网络代码 21个常见的深度学习的现实应用场景 以*流行的TensorFlow和Keras的深度学习框架为基础的编写 没有复杂的公式和方程，不需要推导和求解，直接上手编写代码 熟悉其它编程语言的初级程序员也可以快速上手 借助Linux创始人的一句话来说：Talk is cheap, show me the code...
本书从语音识别的历史和基础知识讲起, 通过图解的方式对语音识别技术进行了尽可能简单的解释。内容涉及语音学基础知识、统计模式识别、有限状态自动机、语音特征的提取、声学模型和语言模型、搜索算法和基于WFST的语音识别技术等...
?一线大厂推荐工程师倾囊相授?教你从零开始构建前沿、实用的推荐系统知识体系?揭秘巨头公司推荐系统背后的逻辑?梳理深度学习推荐系统的发展脉络，厘清每个关键模型和技术的细节?引导读者掌握工业界模型设计背后真正的 银弹?诸葛越、唐杰、张俊林、刘知远、杨子等产学界专家倾情力荐，朱小强作序...
1、本书面向中小学校内科技教师，培训机构科技老师；热爱机器人技术的孩子及家长；机器人赛事参赛人员。2、内容定位为便于读者平时阅览学习以及比赛时查找资料的工具书。3、针对STEM教育的应用性需求，对中小学生创客活动，提高工程素养和动手能力，都会很有帮助。4、本书作者指导的北信科水之队屡获世界比赛冠军。 ...
本书从数据的采集、存储、清洗 ; 到建立模型、统计分析 ; 最终用前端程序呈现给用户的数据展示 ; 以及后台的系统服务支持。结合了Python数据工具使用、算法原理、以及典型实例各个层面, 希望读者通过对本书的阅读, 少走弯路, 以最小的学习成本得到最大的知识收益...
读者对象：希望在预测分析和机器学习领域建立扎实基础的机器学习工程师、数据工程师和数据科学家 1）便于学习，所有的理论后都附有基于Python的具体实例； 2）版本新，适用Python3.5以上版本； 3）实例丰富，场景多样，配套代码完备。...
掌握深度学习数学原理、编程实战经验轻松构建复杂实际项目的深度学习方案本书重点在帮你掌握深度学习所要求的数学原理和编程实战经验，使你能快速使用TensorFlow轻松部署产品中的深度学习解决方案，并形成开发深度学习架构和解决方案时所需的数学理解和直觉。深入浅出讲解数学基础、深度学习与TensorFlow、卷积神经网络、自然语言处理、无监督学习、高级神经网络等内容，帮助你快速理解数学基础、理论知识，掌握实际项目开发经验，迅速胜任学习、工作
读者对象：1.从事AI理论研究的研究人员；2.高校智能方向的高年级本科生和研究生；3.工业界做AI应用的机器学习工程师、算法工程师等。 1.作者资深。本书由北京理工大学刘驰教授团队撰写； 2.直奔主题，理论结合实践。详解单智能体、多智能体深度强化学习和分布式、多任务深度强化学习相关算法，深入解读每种算法的代码原型实现； 3.领域应用分析：给出深度强化学习在游戏、机器人控制、计算机视觉和自然语言处理四大领域的实际应用，侧重讨论深度强化学
本书是UiBot开发者认证教程，分为上、下两册，上册为应用指南篇，下册为开发者指南篇。 应用指南篇（上册）介绍RPA的基本概念、RPA平台、RPA+AI应用、RPA典型行业案例、RPA行业未来展望等内容。通过大量真实案例的讲解，可以帮助政府组织和企业将RPA应用到具体业务场景中，实现降本增效、高质量运营，进而充分释放人才创造力，提升业务效率与资源配置效率，实现企业高质量发展。 开发者指南篇（下册）是UiBot Creator的开发
当前我们已经进入了智能与数据时代，因此，无论从事什么职业，我们都应该对智能与数据方面的知识及应用有所了解。基于此，《智能与数据重构世界》一书不仅对人工智能、大数据、物联网等相关的智能科技进行了全面的介绍，还对智能科技很好重要的一些应用场景进行了分析探讨，并给出了大量的实际案例，具有很强的科普性、实用性和启发性...
本书从技术与应用相结合的角度, 系统地介绍了多旋翼无人机系统的基本理论、设计方法与应用示范。全书内容包括多旋翼无人机的基本概念、飞行原理与动力学建模、系统构成与实现、空气动力学、导航信息融合、姿态稳定与航迹跟踪控制、故障容错控制、载荷系统以及应用示范。 本书适合多旋翼无人机领域的技术人员阅读, 也可以作为高等院校无人机专业高年级本科生和研究生的教学参考...
知识图谱旨在将人类知识组织成结构化知识系统，是人工智能实现真正意义的理解、记忆与推理的重要基础。知识图谱作为典型的符号表示系统，如何有效用于机器学习算法，面临着知识表示、知识获取和计算推理等方面的诸多挑战。近年来，以神经网络为代表的深度学习技术引发了人工智能的新一轮浪潮。 本书介绍了作者团队在知识图谱与深度学习方面的研究成果，展现了数据驱动的深度学习与符号表示的知识图谱之间相互补充和促进的技术趋势。本书内容对于人工智能基础研究具有一定
近年来，世界主要发达国家均全力支持汽车自动驾驶相关研究。从政府出台政策扶持，到企业投入巨额资金研发，再到高校及研究机构对相关技术的不断探索，推动着自动驾驶技术迅速发展和产业规模不断扩大。与之相对的是自动驾驶技术人才供不应求，企业和研究机构亟须大量专业技术人员。 《自动驾驶汽车环境感知/自动驾驶技术系列丛书》系统介绍了自动驾驶汽车环境感知技术。从自动驾驶环境感知概述开始，介绍了车载传感器及传感器标定、计算机视觉与神经网络、环境感知
本书系统地介绍了语音识别的原理和应用，全书共分 15 章，原理部分涵盖声学特征、隐马尔可夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM）、深度神经网络（DNN）、语言模型和加权有限状态转换器（WFST），重点描述了 GMM-HMM、DNN-HMM 和端到端（E2E）三种语音识别框架。本书应用部分包含 Kaldi、Espnet、工业应用实践介绍，内容主要来自工程经验，极具实用性。 本书可以作为普通高等学校人工智能、计算机科学与技术、电子信息工程
■ 介绍机器学习领域的模型、算法和数据训练。■ 了解监督和非监督机器学习算法。■ 针对模型使用的数据进行统计验证。■ 深入了解商业和科学中使用的线性回归模型。■ 使用单层和多层神经网络计算结果。■ 介绍基于树的模型的工作原理，以及流行的决策树。■ 了解R语言中机器学习的生态环境。■ 介绍R语言提供的强大的工具caret包...
优选科技巨头纷纷拥抱深度学习，图像实别、语音助理、自动驾驶、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo，背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机，不再被动按照指令运转，而是像自然进化的生命那样，开始自主地从经验中学习。本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是优选人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者，亲历了深度学习在20世纪70年代到90年代的寒冬。但他和一众开拓者，利用大数据和
《传感器与检测技术》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材、全国高等学校自动化专业系列教材。全书按基础知识篇、传感器技术篇和检测技术篇顺序编排，三者篇幅比例大体为2：5：7。三部分既相对独立，又紧密衔接，前后呼应、循序渐进。 《传感器与检测技术》传感器技术与检测技术两大部分内容所占比例大体平衡，把传感器技术和检测技术融合和有机组合，便于教师组织教学和学生连贯、系统地学习。 《传感器与检测技术》包含的传感器种类多、检测参量广。书
本书是一本机器学习算法方面的理论+实践读物，主要包含机器学习基础理论、回归模型、分类模型、聚类模型、降维模型和深度学习模型六大部分。机器学习基础理论部分包含、2章，主要介绍机器学习的理论基础和工程实践基础。第3章是回归模型部分，主要包括模型的建立、学习策略的确定和优化算法的求解过程，很后结合三种常见的线性回归模型实现了一个房价预测的案例。第4至11章详细介绍了几种常见的分类模型，包括朴素贝叶斯模型、K近邻模型、决策树模型、Logist
机器学习因运用大数据实现强大且快速的预测而大受欢迎。然而，其强大的输出背后，真正力量来自复杂的算法，涉及大量的统计分析，以大数据作为驱动而产生实质性的洞察力。这本第2版的机器学习算法引导您取得与机器学习过程中的主要算法相关的显著开发结果，并帮助您加强和掌握有监督，半监督和加强学习等领域的统计解释。一旦全面吃透了算法的核心概念，您将基于最广泛的库(如sclkit-.、NLTK、TensorFlow和Keras)来探索现实世界的示例。您将
《MATLAB智能算法30个案例分析(附光盘第2版)》是作者郁磊、史峰、王辉、胡斐多年从事算法研究的经验总结。书中所有案例均应国内各大MATLAB技术论坛网友的切身需求而精心设计，其中不少案例所涉及的内容和求解方法在国内现已出版的MATLAB书籍中鲜有介绍。 本书采用案例形式，以智能算法为主线，讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法的MATLAB实现。本书共给出30个
机械工业出版社继大数据、工业40之后，区块链作为一种新的互联网技术，以新的时代趋势出现，而且区块链与大数据、工业40呈现相融相生的格局，特别是区块链和大数据两者更是不可分割，区块链必须与大数据深度融合才能发挥其真正的价值。另外，大数据本身也面临一些很难突破的困境，而区块链技术的迅速崛起，势必会帮助大数据突破困境，让两种技术在相互融合生共长。为了让读者更好地了解区块链的实际应用，本书讲述了区块链在大数据、金融领域、医疗行业、物联网、
1.中国科学院院士张景中，中国科学技术大学大数据学院常务副院长陈恩红，OPPO研究院院长刘畅，倾情作序推荐！ 2.内容系统详实：本书构建了一个完整的强化学习知识体系，不仅涵盖经典强化学习的内容，还包括深度强化学习的重要成果DQN算法、A3C算法、Rainbow算法等。使读者了解强化学习的发展历史和重要成果，助力其在强化学习领域进行创新研究和应用实践，进而找到更有价值的研究课题和应用方向。 3.兼顾理论与实践：深入全面讲解掌握深度强化学
本书是2018年靠前体验设计大会的演讲集锦，汇聚了当下很具影响力的数位靠前外知名企业、 院校的设计师、商业、专家、教授的大量实践案例与前沿学术观点，分享并解决了新兴领域所 面临的新问题，为企业人员提供丰富的设计手段、方法与策略，以便他们学习全新的思维方式和工 作方式，掌握不断外延的新兴领域的技术、方法与策略。本书适合用户体验、交互设计的从业者阅 读，也适合管理者、创业者以及即将投身于这个领域的爱好者、相关专业的学生阅读...
Python与AI编程，主要是讲解Python编程基础和人工智能算法的编程案例，分上下册，上册分为：第一章，胶水语言——初识Python；第二章，描述世界-数据类型；第三章，流程管理-程序结构；第四章，分工协作-函数模块；第五章，生命个体-面向对象。本书着重于培养学生对人工智能的正确认知，帮助青少年了解AI技术的应用场景，体验AI技术给人带来的获得感...
本书系统介绍基于新闻语料的俄语连续语音识别方法。全书共分以下几个部分：基于Kaldi设计实现俄语连续语音识别原型系统，使之具备在线识别和离线识别功能，以验证声学模型和语言模型优化算法的有效性，进而为面向特定领域的俄语语音识别实用系统研发提供理论方法、实验数据和关键技术支撑。为了实现上述目标，需要进行如下环环紧扣的操作步骤：俄语语音语料的采集加工处理、俄语文本语料的采集清洗过滤、俄语发音词典的自动预测生成、声学模型建模基本单元（音素集）
《运动人体行为语义计算技术》主要介绍了运动人体行为的语义计算方法，包括：基于Beowulf机群中改进的粒子滤波的3D人体运动跟踪算法；基于四层树状语义模型的场景语义识别新方法；人体身份识别的认知物理学方法；基于层次化概念空间的视频图像中人体行为语义计算新方法。基于视觉的运动人体的行为识别有着广泛的应用前景，但大量成果都集中在模版匹配法、状态空间法。这两种识别结果与人类的理解存在语义鸿沟，基于语义方法可以克服这个缺陷成果却很少...
本书针对高等学校人工智能本科专业人才培养的专业内涵、定位和知识体系,设置了数学与统 计、科学与工程、计算机科学与技术、人工智能核心、认知与神经科学、优选机器人技术、人工智能与 社会、人工智能工具与平台等课程群,重点介绍了八大课程群中各门课程的概况和知识点,为培养具 有科学家素养的工程师奠定知识和能力的基础。 本书可为各类学校人工智能专业构建宽口径和学科交叉的课程体系提供参考和引导示范,同时 也可为研究生相关课程体系建设和专业
介绍无人驾驶这个庞当的AI综合体推荐的技术点。在版的基础上，更新很近一两年的技术发展变化，并补充新的知识点，如高清激光雷达、对抗样本攻击等内容，辅以开源代码实践...
随着计算科学的快速发展，人工智能已为我们大家熟知。2017 年国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》，明确了人工智能的国家战略地位，关于人工智能的科普、技术普及读物也已出现，但符合少年儿童认知的人工智能科普读物却一直是个空白。本书是面向少年儿童的人工智能科普读物，用轻松有趣的笔触和明确简洁的形式介绍人工智能的历史、现状及未来。 本书写给6 岁以上、13 岁以下的青少年读者，深入浅出地介绍了人工智能的发展历史、人工智能的主要研
本书主要对算法的原理进行了介绍，并融合大量的应用案例，详细介绍使用机器学习模型的一般方法，帮助读者理解算法原理，学会模型设计。本书首先介绍数据理解、数据的处理与特征，帮助读者认识数据；然后从宏观、系统的角度介绍机器学习算法分类、一般学习规则及机器学习的基础应用；接着根据项目研发的流程，详细介绍了模型选择和结构设计、目标函数设计、模型训练过程设计、模型效果的评估与验证、计算性能与模型加速；很后通过多个应用案例帮助读者加强对前面知识点的理
本书以深度学习为核心，详细讲解Pytorch技术堆栈，力求使用很直白的语言，带更多的小白学员入门甚至精通深度学习。本书共分为10个章节，前五个章节主要讲解深度学习中的基本算法及概念，通过使用Pytorch实现经典的神经网络并辅以"课后加油站”小节补充数学知识，力求让每一个知识点、每一个章节、每一个实验都能在学员脑海中留下印象，做到看了能做、做了能会、会了能用。后面五个章节作为Pytorch的进阶，会讲使用Pytorch构建深度神经网络
本书涵盖人工智能学科的大多数领域，共分为十一章。章绪论，介绍人工智能的历史、近期新发展状态及所包含的领域。剩余十章分别介绍各领域的基本原理与技术，包括知识表示与逻辑系统、搜索与自动规划、不确定性推理、机器学习，以及近年快速发展的人工神经网络（深度学习）、强化学习、分布式人工智能与多智能体系统、平行智能、知识自动化、智能控制等...
本书测试体系分为人工智能科学普及、人工智能编程基础、人工智能行业应用和人工智能核心技术4个方面。书中以故事的形式，结合生活中的实例循序渐进地介绍人工智能与机器人、力和运动、计算机与数学及编程思维等内容，着重探究杠杆、交叉伸缩结构、齿轮、履带等机械结构的原理与应用...
近几年来，深度学习已经有效改变人工智能的诸多领域，涉及语音、视觉、自然语言、机器人和游戏等。深度学习在自然语言处理领域的诸多应用方面大获成功，这使其成为人工智能领域很重要的发展基准。 《基于深度学习的自然语言处理》介绍深度学习领域优选进的技术以及深度学习在主要的自然语言处理任务中的成功应用，包括语音识别和理解、对话系统、语义分析、句法分析、知识图谱、机器翻译、问答、情感分析、社会计算和基于图像的自然语言生成。本书对深度学习时代自然语
全书共10章分别从构建非生物智能体、感知、描述、连接、记忆和理解、学习与交互、智能体运算模式与处理功能、资源和任务功能系统、生存、思维、控制与主体性、智能体生命周期等角度深入讨论了智能体的方方面面，本书讨论一个极为庞大、复杂，且没有先例、没有形成共识的智能体或机器智能系统的实现机理、过程、要点，没有能、也做不到面面俱到，存在作者有意或无意忽略的环节。本书没有在工程细节层面讨论，只是在整体实现的主要环节的可实现性进行了框架性讨论...
本书是一本介绍深度学习核心算法的书籍。书中以轻松、直白的语言，生动、详细地介绍了与深度学习模型相关的基础知识，深入剖析了深度学习核心算法的原理与本质。同时，书中配有大量案例与源码，帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。此外，书中还介绍了深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统领域的应用，从原理层面揭示其思想，帮助读者在这些领域中夯实技术基础...
《深度学习TensorFlow编程实战》讲述深度学习的基本原理，使用TensorFlow实现涉及的深度学习算法。通过理论学习和编程操作，使读者了解并掌握深度学习的原理和TensorFlow编程技能，拉近理论与实践的距离。全书共分为10章，主要内容包括TensorFlow介绍、TensorFlow文件操作、BP神经网络原理与实现、TensorFlow基础编程、神经网络训练与优化、卷积神经网络原理、卷积神经网络示例、词嵌入模型、循环神经网
本书的主要内容包括两个部分：（1）提出“三实三严”教学管理理论（三个实时+三个严格）并实证落地，以《Python人工智能与大数据经典算法》知识体系为例，尝试解决当前创新创业、新工科与网络教学中存在的凸显问题。（2） 零基础Python编程基础、人工智能与大数据经典算法：分类（SVM、决策树等）、聚类（K近邻等）、回归（多元拟合）、降维（主成分分析等）、集成算法（随机森林、GBDT、XGBoost等）、推荐算法（基于项目、基于用户、基于
本书主要介绍一种机器学习算法——提升法，主要关注其基础理论和算法，也兼顾了应用。 全书共14章，分为4个部分。首先给出机器学习算法及其分析的概要介绍，然后部分重点探究了提升法的核心理论及其泛化能力。第二部分主要介绍了有助于理解和解释提升法的其他理论，包括基于博弈论的解释、贪心算法、迭代投射算法，并与信息几何学和凸优化建立了联系。第三部分主要介绍利用基于置信度的弱预测的AdaBoost算法的实用扩展，并用于解决多类别分类问题和排序问题。
本书全面且系统地介绍了机器学习测试技术与质量体系建设，分为5部分，共15章。第一部分（第1～4章）涵盖了机器学习、Python编程、数据分析的基础知识；第二部分（第5～7章）介绍了大数据基础、大数据测试指南及相关工具实践；第三部分（第8～10章）讲解了机器学习测试基础、特征专项测试及模型算法评估测试；第四部分（第11～13章）介绍了模型评估平台实践、机器学习工程技术及机器学习的持续交付流程；第五部分（第14章和第15章）探讨了AI（A
主要内容 ● 理解ANN和CNN的工作机制 ● 使用Python从头创建计算机视觉应用和CNN ● 使用TensorFlow从概念到生产学习深度学习项目 ● 与Kivy配合使用NumPy构建跨平台的数据科学应...
《企业级AI技术内幕：深度学习框架开发+机器学习案例实战+Alluxio解密》分为盘古人工智能框架开发专题篇、机器学习案例实战篇、分布式内存管理Alluxio解密篇，分别对人工智能开发框架、机器学习案例及Alluxio系统进行透彻解析。 盘古人工智能框架开发专题篇，通过代码讲解多层次神经网络、前向传播算法、反向传播算法、损失度计算及可视化、自适应学习和特征归一化等内容。 机器学习案例实战篇，选取机器学习中拥有代表性的经典案例，透彻
本书包括3部分共12章。第一部分分析了大数据的价值与价值变现、数字技术与数字经济的技术基础、大数据的应用及其与数字经济的关系 ; 第二部分研究了重点行业数字经济发展现状、实体经济 (传统产业) 、民生服务、金融行业等的数字化转型以及经济数字化与我国经济的高质量发展 ; 第三部分探讨了我国数字经济的优势、发展现状、推进策略和治理路径...
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
老王子
林奕含
汪曾祺
梁实秋
[日]熊田千佳慕著,张勇译
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