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出版者:经济管理出版社

作者:

出品人:

页数:307

译者:

出版时间:1998-01

价格:13.50

装帧:平装

isbn号码:9787801185471

丛书系列:

图书标签:

• 财务审计
• 企业财务
• 审计实务
• 财务管理
• 会计
• 风险控制
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• 审计流程
• 公司财务

科技前沿：人工智能驱动的未来城市规划与管理 图书简介 本书深入探讨了人工智能（AI）技术如何革新和重塑现代城市的规划、建设、运营与管理。在全球城市化进程加速的背景下，城市面临着交通拥堵、资源分配不均、环境污染加剧以及公共安全挑战等复杂问题。传统依赖人工经验和静态模型的城市管理模式已显现出局限性。《科技前沿：人工智能驱动的未来城市规划与管理》旨在提供一套系统的、前瞻性的框架，阐述如何利用深度学习、大数据分析、物联网（IoT）以及数字孪生等尖端AI技术，构建一个更智能、更高效、更具韧性和可持续发展的未来城市生态系统。 第一部分：智慧城市的基础架构与数据基石 本部分着重于构建智能城市所需的技术基础设施和数据环境。我们首先界定了“智慧城市”的内涵，区分了其与传统“数字城市”的本质区别，强调了AI在实现城市自我感知、自我学习和自我优化中的核心作用。 1.1 物联网（IoT）与城市传感网络部署： 详细分析了高密度、异构的城市传感器网络（包括环境监测、交通流量、公共设施状态等）的部署策略与数据采集标准。重点讨论了边缘计算（Edge Computing）在处理海量实时数据流、降低延迟和保护数据隐私方面的关键作用。探讨了LPWAN（低功耗广域网）技术在城市级大规模部署中的适用性与挑战。 1.2 城市大数据平台与数据治理： 介绍了构建统一的城市数据中台（City Data Hub）的必要性。内容涵盖多源异构数据的清洗、融合、标准化流程，以及如何利用联邦学习（Federated Learning）等技术在保证数据安全和隐私合规的前提下，实现跨部门数据共享与协同分析。讨论了数据质量管理（DQM）在保障AI模型准确性方面的基础地位。 1.3 数字孪生（Digital Twin）的建模与应用： 深入解析了如何利用三维地理信息系统（3D GIS）结合实时IoT数据，构建城市基础设施、能源网络、人流动态的精确数字映射。重点阐述了数字孪生如何作为AI模型训练、模拟复杂城市情景（如极端天气响应、大规模事件疏散）的“虚拟实验室”，实现规划决策的预演和效果评估。 第二部分：AI驱动的城市核心功能优化 本部分聚焦于将AI技术直接应用于解决城市运营中的核心痛点，实现精细化管理。 2.1 智能交通系统（ITS）的深度变革： 探讨了基于深度强化学习（DRL）的自适应信号灯控制系统。与传统的固定配时或基于简单反馈的系统不同，DRL模型能够实时学习路网动态，预测短期需求，动态调整信号周期，以最大化路口通行效率并最小化拥堵波的产生。详细分析了AI在异常事件检测（如交通事故、违章停车）中的应用，以及自动驾驶车队与城市交通网络的协同管理策略。 2.2 能源与公用事业的预测性维护与需求响应： 阐述了如何利用时间序列分析和机器学习模型，精准预测城市电网、水务管网的负荷需求，从而优化能源调度，减少浪费。重点介绍了基于AI的预测性维护（PdM）在基础设施（如变电站、水泵）中的应用，通过识别早期异常模式，将维护工作从周期性转变为需求驱动，极大延长设备寿命并降低突发故障率。 2.3 智能公共安全与应急管理： 介绍了利用计算机视觉（CV）技术对城市监控视频流进行实时行为识别和异常事件（如人群异常聚集、遗弃物检测）的预警机制。探讨了AI在灾害风险评估中的作用，如何结合气象数据、地形数据和历史灾害记录，快速生成高精度的受灾概率图和最优疏散路径规划。 第三部分：可持续性、韧性与社会公平 本书的后半部分着眼于AI在实现长期城市可持续发展目标和提升居民福祉方面的潜力。 3.1 绿色城市与环境质量的AI调控： 详细分析了AI在空气质量监测网络中的应用，如何通过空间插值和源头解析技术，确定污染的主要贡献源。探讨了AI在优化城市绿化布局、评估城市热岛效应（UHI）以及管理雨洪资源方面的创新应用。强调了AI如何帮助城市制定更具成本效益的环境减排策略。 3.2 韧性城市与气候变化适应： 韧性是未来城市的核心要素。本章探讨了AI在模拟极端气候事件（如超强台风、洪水）对城市基础设施（桥梁、地下管廊）的冲击，并评估其级联效应的能力。重点介绍了基于AI的资源备份与快速恢复策略，例如，在关键服务（医疗、通信）中断时，AI如何自动重定向资源和激活备用链路。 3.3 城市规划的生成式设计与公众参与： 介绍了生成式对抗网络（GANs）和参数化设计在城市空间布局探索中的应用，AI可以快速生成数千种满足特定约束（如日照、风道、可达性）的规划方案。同时，讨论了如何利用自然语言处理（NLP）技术，对海量的公众反馈意见进行自动化分析和语义理解，将市民的偏好更有效地纳入规划决策流程，提升城市治理的包容性和民主性。 结论：伦理、治理与展望 本书的最终部分回归到技术应用背后的关键挑战：数据伦理、算法偏见和监管框架。详细讨论了在城市AI应用中必须遵循的“可解释性”（XAI）原则，确保关键决策过程的透明度。最后，对未来十年城市AI技术的发展趋势进行了展望，预见了城市操作系统（City OS）的成熟，以及人机协作在城市管理中扮演的日益重要的角色。 目标读者： 城市规划师、交通工程师、市政管理人员、地理信息系统（GIS）专业人士、数据科学家、环境科学研究者以及对未来智慧城市发展感兴趣的政策制定者和技术爱好者。 本书特色： 理论深度与实践案例相结合，不仅提供了技术原理的讲解，更提供了大量基于全球领先智慧城市项目的实证分析，是理解和构建下一代城市系统的权威参考书。

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这本书的结构安排非常精妙，它没有采用线性叙事，而是像一个多维度的探索地图。我最欣赏它在章节末尾设置的“反向思考题库”。这些问题不是用来测试你是否记住了定义，而是引导你去构建复杂情境下的决策树。例如，它会设置一个情景：“如果你的被审计单位在过去五年中更换了三任CFO，同时其主要的审计师事务所也发生了变更，你该如何从这种‘人事动荡’中反推其财务报告的潜在薄弱环节？”这种基于情景的训练，远比单纯的知识点记忆要有效得多。它训练的不是你的记忆力，而是你的“连接能力”和“风险推演能力”。此外，书中对不同国家和地区审计文化差异的简短对比，也提供了广阔的国际视野，让我明白，审计标准在执行层面是多么地依赖于当地的商业环境和法律刚性。总体而言，这本书是为那些不满足于做“合格的执行者”，而立志成为“优秀的判断者”的专业人士准备的。

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这本书的视角非常独特，它没有直接深入到那些枯燥的审计准则和复杂的报表分析中去，反而像是在带你进行一场企业财务的“深度游览”。作者似乎更关注的是，在实际操作层面，那些隐藏在数字背后的管理逻辑和人际关系是如何影响最终的审计结论的。我尤其欣赏其中关于“舞弊动机的心理学侧写”这一章节，它跳脱了传统审计教材那种非黑即白的论述方式，而是深入剖析了高层管理者在面临业绩压力、个人野心和公司文化相互作用时，行为模式可能发生的微妙转变。比如，书中通过几个案例分析，揭示了如何在初次接触一家公司时，通过观察其会议室的布局、高管的着装风格，乃至咖啡机的品牌，就能初步判断出其内部控制的松紧程度，这种从宏观文化到微观行为的推导过程，简直是侦探小说般的精彩。它不是告诉你“应该怎么做”，而是告诉你“实际是怎么发生的”，这种真实感让人在阅读时仿佛身临其境，对那些教科书上看起来遥不可及的“重大错报风险”有了更具象的理解。读完后，我感觉自己对财务报表的“批判性阅读”能力提升了一个层次，不再满足于数字本身，而是开始探究数字背后的“故事”。

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我一直觉得，市面上大多数关于财务审计的书籍，要么过于理论化，堆砌着大量法律条文和国际准则，让人读起来昏昏欲睡；要么就是过于注重技术细节，比如如何使用特定的软件进行数据挖掘，这部分内容更新迭代太快，很快就会过时。然而，这本著作却找到了一个绝佳的平衡点，它专注于构建一个完整的“审计思维框架”，这个框架是跨越时间、跨越行业都能适用的。它强调的重点是“专业怀疑”的培养，但这并非指无端的猜疑，而是一种基于经验和常识的、结构化的质疑能力。书中用了很多篇幅来讨论“沟通的艺术”，尤其是在面对那些不愿配合、含糊其辞的被审计单位人员时，如何运用提问的技巧，在不撕破脸皮的前提下，引导对方说出关键信息。这一点对我这个刚刚进入行业的年轻人来说，简直是救命稻草。我以前总以为审计就是对账、核对凭证，但这本书让我明白，很多时候，决定审计成败的不是你的Excel技能有多高超，而是你与人打交道的智慧和对风险的直觉判断。它更像是一本关于“如何成为一个聪明的局外人”的指南。

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我必须承认，这本书的文风非常犀利，甚至带有一点点批判的色彩，这在通常显得中规中矩的专业书籍中是比较罕见的。作者毫不留情地指出了当前审计行业中存在的“合规性陷阱”，即许多事务所为了追求效率和低价竞争，将审计工作异化为一场“打勾”的游戏，形式大于实质。书中对“审计范围受限”的讨论尤其深刻，它探讨的不是如何应对范围受限，而是如何从管理层的反应中判断出“被隐藏的信息的价值”，以及这种隐藏行为本身可能揭示出的更深层次的治理问题。它鼓励读者去挑战那些看似合理的假设，去质疑那些过于完美的数字。这种“反权威”的思维模式，对于刚步入职业生涯，急于融入团队的年轻人来说，可能需要一些勇气去实践，但从长远来看，这正是优秀审计师的核心竞争力所在。这本书更像是一剂清醒剂，提醒我们莫要在繁文缛节中迷失了审计的初衷——为利益相关者提供可信赖的意见。

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这本书最让我眼前一亮的地方，在于其对“非财务信息在财务判断中的作用”的深入挖掘。传统的审计教学往往将财务报表视为一个封闭的系统，所有的验证都应该在数字内部完成。但这本书却大胆地将视野拓宽到企业运营的方方面面，甚至包括了其供应链的稳定性、核心技术人员的流动性，以及公司在行业协会中的话语权等“软信息”。作者似乎在传达一个观点：财务数据是历史的总结，而要判断未来的风险，必须先理解驱动这些历史数据的那些非量化的力量。我特别喜欢其中关于“行业周期与审计风险匹配度”的分析，它不是简单地告诉你某个行业风险高，而是详细解释了在经济繁荣期和衰退期，管理层操纵报表的侧重点会有哪些根本性的差异，以及审计师应该如何调整证据收集的重点。这种超越了简单技术操作层面的战略性思考，让我对审计工作的价值有了全新的认识——我们不仅仅是数据的守门人，更是企业运营健康状况的早期诊断师。这使得阅读过程充满了启发性，让我不停地在脑海中将书中的理论与我当前手头正在处理的实际业务案例进行对接和印证。

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