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出版者:武汉大学出版社

作者:马费成,李纲,查先进

出品人:

页数:380

译者:

出版时间:2001-4

价格:16.00元

装帧:

isbn号码:9787307031517

丛书系列:

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揭秘数字时代的基石：数据科学与人工智能前沿技术应用 图书简介 在信息爆炸、技术飞速迭代的当下，数据已成为驱动社会进步和产业变革的核心资产。本书《揭秘数字时代的基石：数据科学与人工智能前沿技术应用》并非专注于传统的“信息资源管理”范畴，而是将视角聚焦于如何通过尖端的数据科学方法和人工智能技术，挖掘、处理、分析海量异构数据，并将其转化为实际的商业价值和决策支撑。 本书旨在为读者提供一个全面且深入的框架，理解当前数据技术生态的全貌，特别是那些正在重塑商业模式、医疗健康、金融服务乃至科学研究的革命性力量。我们摒弃了宏观的资源组织理论，转而深入技术内核，探讨从数据采集到模型部署的完整生命周期。 第一部分：数据基石与现代分析框架的重塑 本部分将构建读者对现代数据基础设施的认知，重点在于超越传统数据库和信息系统的管理范畴，进入到大数据处理和实时分析的领域。 第一章：大数据生态系统的解构与重构 我们将详细探讨Hadoop、Spark等分布式计算框架的演进及其在处理PB级数据时的性能优化策略。内容将聚焦于数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）的融合，探讨Lakehouse架构如何实现数据治理与敏捷分析的平衡。不同于传统信息资源管理中对“数据存储规范”的强调，本书侧重于数据存储架构的弹性、可扩展性以及云原生环境下的部署实践。我们将深入分析Amazon S3、Azure Data Lake Storage Gen2等对象存储服务的特性及其在数据管道中的角色。 第二章：流式数据处理与实时决策引擎 在物联网（IoT）和高频交易日益普及的今天，批处理已无法满足所有需求。本章将聚焦于实时数据流的处理技术，如Apache Kafka、Flink等。讨论的重点在于如何设计低延迟的数据摄取管道（Ingestion Pipeline）和状态管理机制，以支持毫秒级的业务响应。我们将提供具体的案例分析，说明如何利用流处理技术进行实时欺诈检测或供应链动态优化，这些内容远超传统信息资源管理对“信息传递时效性”的笼统要求。 第三章：数据质量、治理与可信赖AI的开端 数据质量是所有高级分析的生命线。本书将数据治理的概念提升到“可信赖数据体系”的高度。我们将探讨自动化数据剖析（Data Profiling）、缺失值和异常值的先进插补技术，以及数据血缘（Data Lineage）的自动追踪与可视化。特别地，我们将引入AI治理的早期概念，如数据偏见检测（Bias Detection）在数据准备阶段的应用，这与侧重于信息安全和权限控制的传统治理模型有着本质的区别。 第二部分：人工智能驱动的洞察提取与建模 本部分是本书的核心，完全聚焦于如何利用机器学习（ML）和深度学习（DL）技术从数据中提取复杂模式和预测能力。 第四章：机器学习的原理与工程实践 本章系统性地介绍监督学习、无监督学习和强化学习的核心算法，包括梯度提升机（GBM, XGBoost, LightGBM）和支持向量机（SVM）的最新优化。工程实践部分将深入探讨特征工程（Feature Engineering）的艺术与科学，包括如何处理高维稀疏数据、时间序列数据的特征构造，以及自动化特征选择的最佳实践。我们不会停留在理论介绍，而是提供详尽的代码示例，展示如何使用Scikit-learn和TensorFlow/PyTorch构建稳健的模型。 第五章：深度学习的革命性应用与模型架构 本章深入探索深度神经网络（DNN）的最新进展，特别关注在非结构化数据处理中的突破。卷积神经网络（CNN）在图像识别和空间数据分析中的应用，循环神经网络（RNN/LSTM/Transformer）在自然语言理解（NLU）中的演变，将被详尽阐述。我们将解析Transformer架构如何成为现代大语言模型（LLM）的基础，并讨论如何利用预训练模型进行高效的迁移学习（Transfer Learning），以解决资源有限场景下的特定问题。 第六章：自然语言处理（NLP）的深度剖析 NLP是当前数据科学最活跃的领域之一。本书将重点分析BERT、GPT系列模型的内部工作原理、微调（Fine-tuning）策略以及在企业级应用中的部署挑战。内容涵盖了文本分类、命名实体识别（NER）、情感分析（Sentiment Analysis）以及生成式AI在内容摘要和知识抽取中的实际案例。这些内容是对传统信息检索系统的一种颠覆性替代。 第三部分：从模型到价值的落地与前沿趋势 本部分关注如何将训练好的模型投入生产环境，并探讨数据科学领域的未来走向。 第七章：模型部署、监控与可解释性（MLOps） 构建模型只是开始，如何将其稳定、高效地服务于业务才是关键。本章将详细介绍机器学习运维（MLOps）的理念和工具链。讨论内容包括：使用Kubernetes进行模型容器化部署、CI/CD流程在ML生命周期中的集成、以及模型漂移（Model Drift）的实时检测与自动重训练机制。更重要的是，本书将深入探讨模型可解释性（XAI）技术，如SHAP值和LIME，确保决策过程的透明度和问责制，这对于高风险决策场景至关重要。 第八章：生成式AI、多模态融合与前沿研究展望 本书的收官部分将目光投向未来。我们将探讨多模态数据处理的兴起，即如何融合图像、文本、音频信息进行更全面的洞察。重点解析扩散模型（Diffusion Models）在图像和视频生成中的突破。此外，我们将对联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私下的分布式建模进行技术分析，以及探讨量子计算对未来数据分析算法可能带来的颠覆性影响。 --- 《揭秘数字时代的基石：数据科学与人工智能前沿技术应用》是一本面向数据工程师、数据科学家、高级分析师以及希望掌握下一代数据驱动决策能力的行业领导者的实战指南。它提供的是技术能力和架构思维，而非对既有信息资产的静态管理规范。本书的价值在于教会读者如何创造新的信息价值，而非仅仅管理已有的信息。

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我是一个对技术充满好奇但又常常感到无力的人。在数字时代，我们每天都在接触海量的信息，从社交媒体的动态更新，到公司内部的各种报表，再到专业领域的深度文献，它们如同潮水般涌来，淹没着我们的思考空间。我一直渴望找到一种方法，能够让我有效地驾驭这些信息，而不是被它们所奴役。当我翻开《信息资源管理》这本书时，我并没有期待它能给我带来什么惊天动地的改变。然而，接下来的阅读体验，却出乎我的意料。作者以一种非常接地气的方式，将那些听起来高深莫测的“信息资源管理”概念，娓娓道来。他没有使用那些复杂的数学模型或晦涩的编程语言，而是通过一个个生动的故事，将信息在不同场景下的应用和管理进行了深入的阐述。我尤其喜欢书中关于“信息安全与隐私保护”那一章。在当今社会，数据泄露和隐私侵犯的事件层出不穷，这让我对信息的安全性一直感到担忧。作者不仅指出了信息安全的重要性，更提供了切实可行的解决方案，从技术层面到管理层面，都给出了详细的指导。他用清晰的语言解释了加密、防火墙、访问控制等概念，并强调了建立健全的安全策略和应急预案的关键性。此外，书中关于“知识管理”的讨论也让我受益匪浅。作者将信息资源提升到知识层面，强调了如何将零散的信息转化为有价值的知识，并使其在组织内部得以共享和传承。他举例说明了，一个优秀的知识管理系统，能够帮助企业避免重复劳动，加速创新，并提升整体竞争力。读完这本书，我感觉自己不再是那个被信息洪流裹挟的渺小个体，而是有能力去理解、去组织、去利用这些信息的“信息导航员”。

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这本书带给我的，是一种对信息管理方式的颠覆性认知。我一直觉得，自己在信息管理方面，已经做得不错了，但读完这本书，我才发现，原来还有很多可以改进的空间，而且，这些改进能够带来巨大的效益。作者在书中，没有夸夸其谈，而是脚踏实地地从实际出发，提出了一系列可操作的建议和方法。我印象特别深刻的是关于“信息共享平台”的建设。书中详细阐述了构建一个高效的信息共享平台，如何打破部门壁垒，促进信息流通，从而提升整个组织的协同效率。我所在的部门，之前就长期存在信息孤岛的问题，各部门之间信息传递不畅，导致工作效率低下，甚至出现重复劳动。这本书为我们提供了一个清晰的蓝图，让我们知道如何着手解决这个问题，如何通过技术和管理手段，构建一个高效的信息共享环境。此外，书中关于“信息战略规划”的讨论，也让我受益匪浅。作者指出，信息资源管理，并非仅仅是战术层面的操作，更需要上升到战略层面，与组织的整体战略目标相匹配。他提供了一套系统性的方法，帮助组织制定清晰的信息战略，从而确保信息资源能够有效地支持组织的长期发展。读完这本书，我感觉自己仿佛获得了一把“金钥匙”，能够开启组织信息管理的“宝藏”。

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坦白说，我之前对“信息资源管理”这个概念，一直停留在比较表面的理解。总觉得它就是跟电脑、数据库、文件管理打交道，跟我的日常工作似乎关联不大。直到我读了这本书，我才意识到，信息资源管理，其实渗透在我们生活的方方面面，影响着我们每一个决策。这本书最让我感到惊喜的地方，在于它能够将一些看似复杂的技术概念，用非常通俗易懂的语言解释清楚。比如，书中关于“数据挖掘”的章节，作者并没有用复杂的算法来解释，而是通过一个生动的例子，展示了如何从大量的用户评论中，提取出用户的真实需求和潜在的购买意向。这种“润物细无声”的讲解方式，让我感到非常舒服，也更容易将学到的知识内化。我尤其欣赏书中关于“信息质量管理”的讨论。作者指出，低质量的信息，不仅无法产生价值，反而可能导致错误的决策，甚至带来严重的后果。他提出了一系列保障信息质量的方法，从源头控制到过程监控，再到最终的评估，都给出了详细的指导。这让我开始重新审视自己日常工作中接触到的各种信息，开始思考它们的来源、准确性和可靠性。读完这本书，我不再仅仅是一个被动的信息接收者，而是能够主动地去思考、去评估、去管理我所接触到的信息，让信息真正为我所用。

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这本书，就像是一次心灵的洗礼，让我重新审视了自己在信息时代的定位。我一直觉得，自己在信息处理方面，已经做得比较出色了，但这本书，却让我看到了更广阔的天地。作者在书中，并没有刻意去追求高深的理论，而是以一种非常朴实、务实的态度，分享了他在信息资源管理领域的经验和感悟。我印象最深刻的是，书中关于“信息文化建设”的章节。作者指出，信息资源管理，不仅仅是技术和流程的问题，更重要的是要培养一种积极的信息文化，让信息在组织内部能够自由流动，让每个人都能够意识到信息的重要性，并积极参与到信息管理的过程中来。他举例说明了，一个拥有良好信息文化氛围的组织，能够更有效地应对挑战，更快速地抓住机遇。这让我开始思考，如何在自己的工作环境中，去影响和带动身边的人，共同营造一个积极向上的信息文化。此外，书中关于“应对信息过载”的策略，也给我带来了很大的启发。作者提出了一系列实用的方法，帮助我们在信息洪流中保持清醒的头脑，过滤掉无效信息，抓住有价值的信息。总而言之，这本书，让我从一个信息时代的“幸存者”，变成了一个信息时代的“驾驭者”。

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这本书，我拿到手时，并没有抱太大的期望，毕竟“信息资源管理”这个书名听起来就有点枯燥乏味，像是那种需要对着枯灯苦读的教科书。然而，翻开第一页，我便被一种前所未有的吸引力牢牢抓住。作者的文笔并非那种华丽辞藻堆砌的风格，而是以一种朴实、清晰，却又充满智慧的方式，一点点地揭开了信息资源管理的面纱。它不像我过去接触过的许多技术性书籍那样，上来就抛出一堆专业术语，让我望而却步。相反，它从最基础的概念入手，用生动形象的比喻，将那些抽象的理论变得触手可及。我记得其中有一个章节，在讲解数据价值链时，作者将信息比作“血液”，将数据比作“细胞”，形象地描绘了信息在组织内部如何流动、转化，最终产生价值。这种类比让我瞬间茅塞顿开，之前那些晦涩难懂的公式和模型，在我脑海中瞬间有了画面感。而且，这本书并非只是理论的堆砌，它充满了大量的案例分析，这些案例来自于现实世界，涵盖了不同行业、不同规模的组织。作者并没有简单地罗列案例，而是深入剖析了每个案例中信息资源管理所扮演的角色，以及在实际操作中遇到的挑战和解决方案。我尤其对其中一个关于某大型零售企业如何利用大数据优化库存管理的案例印象深刻。那个案例详细地描述了企业如何从海量销售数据中挖掘出消费者行为模式，如何预测市场需求，以及如何通过精细化的库存管理降低成本、提升利润。读完这个案例，我才真正意识到，信息资源管理并非只是IT部门的责任，而是关乎整个企业生存和发展的战略性问题。这本书让我对“信息”这个词有了全新的认识，不再仅仅将其视为冰冷的代码或文档，而是看作一种宝贵的、可增值的资产。

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拿到这本书的时候，我正处于一个职业的瓶颈期。我是一名在市场营销领域摸爬滚打多年的老兵，但总觉得自己在信息爆炸的时代，对于如何有效地获取、分析和利用信息，显得力不从心。这本书的出现，无异于黑暗中的一盏明灯。它不像一些“速成”的培训材料，告诉你一些花里胡哨的技巧，而是从更深层次、更系统化的角度，阐述了信息资源管理的本质和重要性。作者在书中反复强调“信息是生产要素”，并将其与土地、劳动力、资本并列，这让我倍感振奋。我开始反思自己过去的工作方式，很多时候只是凭着经验和直觉来做决策，而缺乏对信息的系统性梳理和分析。书中关于“信息生命周期管理”的章节，给我留下了深刻的印象。它详细地讲解了信息从产生、收集、存储、处理、分发到最终销毁的整个过程，并提出了各个环节的管理要点和技术手段。我发现，很多时候我们之所以难以有效地利用信息，正是因为在某个环节出现了断层或疏漏。比如，信息收集的不全面、存储的不规范，导致我们在需要的时候，无法快速找到所需的信息。或者，信息处理的滞后，使得信息失去了时效性，无法指导我们做出及时有效的决策。书中的方法论，让我开始意识到，信息资源管理并非一蹴而就，而是一个持续优化的过程。它需要建立一套完善的制度和流程，需要引入先进的技术工具，更需要培养团队的信息素养。读完这本书，我感觉自己仿佛打开了一个新的视野，对如何在这个信息时代生存和发展，有了更清晰的认识和更坚定的信心。

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这本书，给我带来了一种全新的思考方式。过去，我一直认为“信息”就是一个个孤立的单元，但读完这本书，我才意识到，信息之间是有联系的，而且，这种联系能够产生巨大的价值。作者在书中，用非常精辟的语言，阐述了“信息生态系统”的概念。他认为，信息资源管理，不仅仅是管理单个信息单元，更是要构建一个健康、有序、能够自我进化的信息生态系统。我尤其喜欢书中关于“信息价值评估”的讨论。作者提出了多种评估信息价值的方法，从经济价值到战略价值，再到社会价值，都进行了深入的剖析。这让我意识到，并非所有信息都具有同等的价值，我们需要学会辨别信息的价值，并将其有效地利用起来。书中还详细介绍了如何建立一个“信息反馈机制”，从而不断优化信息的收集、处理和应用过程，使信息生态系统能够持续地产生价值。这让我开始反思自己过去的工作方式，很多时候只是被动地接收信息，而缺乏主动的思考和反馈。读完这本书，我感觉自己仿佛获得了一种“慧眼”，能够看到信息背后隐藏的价值，并将其转化为实际的生产力。

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对于我这样一个刚进入职场的新人来说，理解和掌握“信息资源管理”这个概念，是提升工作能力的关键。这本书，就像是为我量身定制的“职场指南”。它用一种非常友好和循序渐进的方式，将那些听起来枯燥乏味的理论，变得生动有趣。作者在书中，并没有一开始就灌输复杂的理论，而是从我们日常工作中可能遇到的问题入手，然后逐步引导我们去思考解决这些问题的根本原因，最终引出信息资源管理的相关概念。我印象最深刻的是，书中关于“信息检索技巧”的章节。它详细地介绍了如何使用各种搜索引擎和数据库，如何构建有效的检索词，以及如何评估检索结果的质量。这些看似简单的技巧，却能够极大地提高我们的信息获取效率，避免我们在海量信息中迷失方向。此外，书中关于“信息可视化”的讨论，也让我眼前一亮。作者通过丰富的图表和案例，展示了如何将复杂的数据和信息，以直观易懂的方式呈现出来，从而帮助我们更好地理解和沟通。这对于我这样的新人来说，能够更有效地向领导和同事汇报工作，赢得他们的信任和支持。总而言之，这本书，让我对信息资源管理有了全面的认识，并为我未来的职业发展打下了坚实的基础。

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作为一个长期在学术研究领域工作的人，我一直深知信息的重要性。然而，如何系统地管理和利用这些庞杂的研究信息，却是我一直面临的挑战。这本书的出现，为我提供了一个全新的视角和一套行之有效的方法。作者在书中，将信息资源管理提升到了一个前所未有的高度，不仅仅将其视为技术问题，更上升到战略和哲学层面。我尤其欣赏书中关于“知识图谱”的讨论。作者以非常清晰易懂的方式，解释了知识图谱的概念及其在信息组织和检索中的应用。他通过生动的例子，展示了如何构建一个能够连接不同知识点，并揭示它们之间关系的网络，从而实现更深层次的信息理解和挖掘。这对于我从事的学术研究，具有极大的启发意义。我可以利用这些方法，更有效地组织和分析大量的文献资料，发现研究领域的新趋势和新的研究方向。此外，书中关于“信息伦理”的探讨，也让我深思。作者强调了在信息管理过程中，必须遵守的道德规范和法律法规，包括数据隐私、知识产权保护等。这让我意识到，信息资源管理，不仅仅是为了提升效率和效益，更关乎社会责任和伦理道德。这本书，让我从一个信息的使用者，变成了一个更负责任、更高效的信息管理者。

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我一直认为，对于任何一个组织而言，信息都是其最核心的战略资产之一。但如何真正有效地管理和利用这些资产，却是一个长期困扰我的问题。当我接触到这本书时，我带着一种探究的心理去阅读。这本书给我的感觉，就像是在一个庞大的迷宫中，为我指明了方向。作者并没有局限于某个单一的领域，而是从一个宏观的视角，系统地阐述了信息资源管理的方方面面。从信息的价值评估，到信息资源的规划与建设，再到信息的获取、组织、存储、应用和安全，几乎涵盖了信息资源管理的整个生命周期。我印象最深刻的是书中关于“信息架构”的部分。作者用非常形象的比喻，将信息架构比作建筑的蓝图，强调了其在组织信息管理中的基础性作用。一个良好的信息架构，能够确保信息的有序性、可查找性，以及在不同系统之间的互通性。我之前在工作中，就曾经因为信息架构混乱，导致了大量的时间浪费在寻找和整理信息上，严重影响了工作效率。这本书为我提供了一个思考和解决问题的框架，让我能够从顶层设计入手，逐步优化组织的信息管理体系。而且，作者在书中也多次强调了“以人为本”的管理理念。他认为，信息资源管理并非仅仅是技术问题，更需要关注人的因素，包括信息用户的需求、信息管理人员的技能，以及组织内部的信息文化。这种人文关怀的视角，使得这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本充满智慧的哲学著作。

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