项目评估与可行性研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:上海财经大学出版社

作者:简德三

出品人:

页数:441

译者:

出版时间:2004-5

价格:23.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810980784

丛书系列:

图书标签:

• 项目管理
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• 可行性研究
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• 风险评估
• 经济效益
• 投资分析
• 工程经济学
• 决策支持

聚焦前沿技术与市场脉动：新一代信息技术产业发展趋势与应用深度解析 本书关键词： 新一代信息技术、人工智能、物联网、云计算、大数据、数字经济、产业升级、技术创新、应用实践 图书定位： 本书旨在为行业观察者、政策制定者、企业高管、技术研发人员以及对数字经济浪潮充满热情的专业人士，提供一份全面、深入且富有洞察力的前沿技术产业报告。它不侧重于单一技术的理论构建，而是聚焦于新一代信息技术（NGIT）这一宏大体系下，各关键要素的融合发展、市场应用落地，以及驱动未来经济增长的战略潜力。 --- 第一部分：宏观图景与战略布局——数字经济时代的产业新范式 本书伊始，首先构建了一个宏大的时代背景：全球正经历由新一代信息技术驱动的深刻产业变革。我们不再探讨“技术是否重要”，而是深入分析“技术如何重塑价值链和商业模式”。 第一章：数字经济的战略纵深与国家竞争力 本章深入剖析了数字经济在全球地缘政治和经济竞争中的核心地位。它梳理了主要经济体在NGIT领域的国家级战略部署，对比了各国在基础设施建设、核心技术攻关和人才培养方面的异同。重点探讨了数据作为核心生产要素的价值释放机制，以及构建安全、可信、高效的数字基础设施（如国家级算力网络）的必要性。读者将获得对当前全球数字技术竞争格局的清晰认知，理解政策制定背后的深层逻辑。 第二章：信息技术融合创新驱动的产业结构重塑 传统工业体系正经历“数字化转型”到“智能化再造”的跃迁。本章详细分析了信息技术与其他行业（如高端制造、生物医药、智慧城市、新能源等）的交叉融合点。我们不仅仅描述“智能工厂”的图景，更具体分析了边缘计算如何赋能实时控制、工业互联网平台如何实现跨界数据协同，以及如何通过数字孪生技术优化复杂系统的设计与运维流程。本章的价值在于展示技术如何具体嵌入和改造传统生产力的路径图。 --- 第二部分：核心技术引擎的深度剖析与协同演进 本部分是本书的技术核心，聚焦于驱动当前变革的三大核心支柱：人工智能（AI）、物联网（IoT）和云计算/边缘计算（Cloud/Edge）。 第三章：人工智能的“赋能”而非“替代”——面向产业应用的深化 本章跳出了对通用人工智能（AGI）的纯理论探讨，转而关注产业级AI的落地挑战与突破。内容涵盖： 模型工程的工程化挑战： 如何在大规模、非结构化工业数据上实现高效的模型训练、验证与部署（MLOps的工业实践）。 专业领域模型的专业化： 聚焦于垂直领域的深度学习应用，例如在材料科学中的高通量计算加速、在金融风控中的因果推断模型应用。 可信赖AI（Trustworthy AI）： 探讨算法公平性、模型可解释性（XAI）在关键决策场景中的合规性要求与技术实现路径，这是AI大规模商业化必须跨越的障碍。 第四章：万物互联的下一站：物联网（IoT）与时延敏感型网络 物联网不再是简单的传感器联网，而是演进为高度智能化的数据采集和反馈系统。本章重点分析： 异构网络的融合标准与协议栈： 5G/6G、LPWAN、TSN（时间敏感网络）在工业物联网中的互操作性问题与解决方案。 边缘智能的爆发： 探讨云计算向边缘侧迁移的驱动力——低时延需求和数据主权保护。详细阐述边缘AI芯片的能效比优化和联邦学习在保护数据隐私前提下的协同训练模式。 数字孪生与实时反馈闭环： 如何利用高频次、低时延的IoT数据流，构建精准的数字孪生体，并实现对物理实体进行实时、自适应的控制。 第五章：云边端协同架构的演进与算力资源的重新分配 云计算平台已成为所有数字应用的基础设施。本章关注其下一阶段的演进： 云原生技术的深度应用： 容器化、微服务架构在金融、电信等高并发场景中的成熟度分析。 Serverless与函数计算的商业效率： 如何通过更细粒度的资源调度，实现成本优化和敏捷开发。 混合云/多云战略的落地： 探讨企业在数据合规、供应商锁定（Vendor Lock-in）风险规避下，设计弹性、健壮的跨云资源调度策略。 --- 第三部分：数据价值的深度挖掘与安全基石 数据的有效流通和安全保障是信息技术转化为实际生产力的前提。本部分专注于数据的治理、分析与保护技术。 第六章：大数据分析的范式转移——从描述性到因果性 本书将大数据分析的焦点从传统的数据仓库和描述性报告，转移到更具前瞻性的领域： 因果推断与反事实分析： 如何设计实验和利用准实验方法，识别商业决策的真正影响因子，而非仅仅发现相关性。 流式计算与实时决策： 在欺诈检测、即时推荐系统中，如何处理TB/PB级别的数据流，实现毫秒级的洞察与响应。 数据湖仓一体化（Lakehouse）： 探讨如何整合数据湖的灵活性和数据仓库的结构化能力，以适应现代数据科学的需求。 第七章：数据安全、隐私保护与新型密码学应用 在数据大规模汇聚和流动的背景下，安全与隐私成为“数字信任”的基石。本章详细考察了当前对抗高级威胁和满足监管要求的前沿技术： 零信任架构（Zero Trust）： 从网络边界安全转向身份与访问的持续验证模型。 隐私计算技术群落： 深入解析联邦学习（FL）、同态加密（HE）和安全多方计算（MPC）的技术原理、性能权衡及其在金融、医疗数据合作中的实际案例和挑战。 后量子密码学（PQC）的准备： 评估当前经典加密体系面临的风险，并介绍各国在标准化PQC算法迁移上的路线图。 --- 结语：构建面向未来的数字生态系统 全书最终落脚于如何将这些前沿技术有机整合，构建一个富有韧性、创新驱动的数字生态系统。本书不是一份技术手册，而是一份关于“如何利用信息技术组合拳实现产业跨越式发展”的战略指南。它旨在启发读者超越单一技术的边界，从系统工程和价值链重塑的角度，理解新一代信息技术带来的历史性机遇与挑战。 适合读者： 专注于技术战略规划的CIO/CTO、政府和产业园区管理者、大型系统集成商的架构师、高校高年级学生及相关领域的研究人员。

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阅读这本书的过程，与其说是在吸收知识，不如说更像是在跟随一位资深专家进行一对一的深度辅导。作者的叙述风格非常精炼，但绝不生硬，他似乎总能准确地捕捉到初学者和有经验者在思考上的盲点。例如，在解释如何构建敏感性分析模型时，他没有陷入复杂的数学推导，而是通过几个巧妙的比喻，将边际效应递减和概率分布的内在联系阐述得淋漓尽致。语言的驾驭能力极高，既能使用行业内的规范术语确保专业性，又能在需要时瞬间切换到通俗易懂的讲解模式，非常适合跨领域的读者。这种‘亦师亦友’的写作口吻，极大地降低了学习曲线的陡峭感，让人在不断克服难点的同时，体会到知识增长带来的内在愉悦感。

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这本书的理论深度是毋庸置疑的，但真正让我感到惊艳的是它对‘前瞻性’和‘伦理责任’的强调。在一个日益注重可持续发展的时代，单纯追求经济效益的最大化已经不再是评估项目的唯一标准。书中清晰地阐述了如何将环境影响评估（EIA）和社会责任指标（CSR）有效地整合进初始的可行性论证流程中，而不是简单地作为事后的合规性检查。作者提出的‘长期价值创造模型’超越了传统的净现值（NPV）分析的局限，引入了生态系统服务和代际公平的概念。这让读者意识到，一个真正‘可行’的项目，必须是能够经受住未来社会标准和环境约束考验的项目。这使得这本书不仅是一本操作指南，更像是一部指引未来商业决策方向的严肃文献。

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这本书的装帧设计着实让我眼前一亮。封面采用了一种哑光的质感，深沉的蓝色调搭配着烫金的标题字体，显得既专业又透着一股沉稳的力量感。拿到手里，分量适中，纸张的选取也相当考究，触感细腻，油墨印刷清晰锐利，即便是长篇阅读也不会有眼睛疲劳的感觉。内页的排版布局更是体现了出版方的用心，合理的留白处理，使得复杂的图表和数据得以清晰呈现，章节的划分逻辑性极强，目录页的设计简洁明了，让人能迅速定位到自己感兴趣的部分。装订工艺也非常牢固，翻阅时能感觉到书页的韧性，预示着这本书可以经受得住高频率的查阅和使用。整体而言，这本书的物理形态本身就传递出一种严谨、高质量的信息载体信号，让人在阅读内容之前，就对其专业性和价值产生了极高的期待。这种对细节的把控，在当今快节奏的出版市场中，实属难得，它成功地建立了一种专业的阅读氛围。

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我不得不提一下这本书的索引和附录设计，这简直是为快速参考而生的典范。在实际工作中，我们常常需要在短时间内找到某个特定公式的定义或某一类评估工具的适用范围。这本书的尾部内容组织得极其高效，无论是术语表还是参考文献列表，都编排得一丝不苟。尤其是附录中提供的几套标准化报告模板，虽然只是示例，但其结构逻辑和信息层级设置，为我后续起草内部报告提供了现成的优秀蓝本，极大地节省了我从零开始搭建报告框架的时间。这种对实用性的极致追求，体现了作者不仅停留在学术探讨层面，而是真正希望读者能够将书中的知识直接转化成高效的工作产出。可以说，这本书的后半部分，是其价值的另一重要支撑点。

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我特别关注了书中对于案例分析部分的详述和处理方式。很多同类书籍往往只是简单地罗列数据和结论，缺乏对实际操作中复杂情境的深入剖析。然而，这本书的不同之处在于，它似乎将每个案例都构建成了一个微型的决策情景室。作者不仅展示了最终的评估结果，更着重笔墨描绘了在研究过程中遇到的各种阻碍、信息不对称性，以及为达成共识所进行的反复迭代和修正。尤其是关于风险识别那几章，它提供的不是标准化的检查清单，而是展现了一套动态的、可以适应不同行业特性的风险建模思维框架。我发现书中对‘软性’因素，比如利益相关者的心理预期管理和文化适应性对项目成败的影响，给予了足够的重视，这在纯粹的技术性指南中是很少见的深度。这使得我对如何将理论工具真正落地到充满变数的现实世界中，有了更扎实的理解和信心。

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