具体描述
本书第1-8章深入浅出地讨论了电子商务的相关问题和相关技术，如：电子商务的概念、对策、安全及物流本着，网站建设，超文本标记语言（HTML），脚本语言（VB Script）及其编程、编辑器，网页制作及其工具，结构查询语言SQL，ASP与ADO对象及其应用等实现网上购物系统的相关基础知识。第9章着重介绍网上购物系统的设计开发全过程，包括系统开发的需求分析，ASP及其相关知识，系统的设计、开发过程和系统主要功能的实现代码。第10章介绍了网上信息系统的有关问题，给出了网上调查系统和考试系统两个开发实例。本书可作为电子商务从业人员以及各类企业经营管理人员在电子商务研究和实践中的参考书，也可作为高等院校相关专业开设“电子商务”课程的教材，还可作为Internet用户的自学用书。为了方便学校教学，本书配有电子教案，任课教师可与出版社联系，免费索取。
好的，下面是一份图书简介，该书名为《数字生态系统构建与前沿技术应用》，其内容与您提到的《电子商务系统及其设计》无直接关联，侧重于更广阔的数字生态系统构建、新兴技术融合及治理策略。 --- 图书简介：数字生态系统构建与前沿技术应用 引言：新范式下的复杂系统重塑 在信息技术飞速迭代的今天，传统的商业模式和组织架构正经历深刻的结构性变革。数字技术不再是孤立的工具集，而是相互渗透、协同作用的复杂网络，共同编织出一个“数字生态系统”。本书《数字生态系统构建与前沿技术应用》正是在这一背景下应运而生，它旨在提供一个全面、深入且具有前瞻性的框架，用以理解、设计、构建和优化一个能够自我进化、抵御风险并驱动可持续创新的复杂数字环境。 本书的视角超越了单一应用或平台的层面，聚焦于系统性、互操作性与价值共创。我们不再仅仅讨论“如何构建一个平台”，而是探讨“如何设计一个具备内在生命力的、多主体参与的、跨界融合的数字共同体”。 第一部分：数字生态系统的理论基石与结构解析 本部分奠定了理解数字生态系统的理论基础，并对其核心构成要素进行了系统化的解剖。 第一章：生态系统思维的范式转换 本章首先梳理了从传统IT架构到生态系统思维的理论演进。我们将“生态系统”这一生物学概念引入信息科学领域，阐释其在数字经济中的多重含义：资源共享、价值共生、竞争与合作的辩证统一。重点分析了平台（Platform）与生态系统（Ecosystem）之间的关键区别与联系，并提出了衡量一个数字生态系统健康度的核心指标体系（如连接密度、信息熵、创新转化率等）。 第二章：核心骨架：互操作性与数据中台的构建 数字生态系统的稳定运行依赖于其核心的数据基础设施。本章深入探讨了实现跨组织、跨系统间无缝协作的互操作性标准与协议。我们将详细解析数据中台（Data Middle Platform）的设计哲学——如何通过统一的数据服务层，打破数据孤岛，为上层应用提供标准化、高质量的数据支撑。内容涵盖数据治理框架、API设计原则，以及面向微服务架构下的数据集成策略。 第三章：多主体协作模型与治理机制 一个成功的生态系统必然涉及多方利益主体的动态博弈。本章聚焦于参与者（如开发者、内容提供者、消费者、监管机构）的角色定义、激励机制设计和冲突解决策略。我们将介绍基于博弈论和组织行为学的协作模型，并着重分析去中心化组织（DAO）理念在数字生态治理中的潜在应用，探讨如何平衡开放性与安全性之间的关系。 第二部分：前沿技术赋能：构建下一代数字能力 本部分将技术视为驱动生态系统进化的核心引擎，重点剖析当前最具颠覆性的几项技术如何被整合进宏大的生态系统设计中。 第四章：分布式账本技术（DLT）与信任构建 DLT，尤其是区块链技术，为数字生态系统提供了前所未有的去信任化协作环境。本章详述了DLT如何在以下方面重塑生态系统： 1. 身份与凭证管理： 基于去中心化身份（DID）的解决方案，赋予用户对其数据和身份的完全控制权。 2. 智能合约自动化： 如何利用智能合约自动执行生态系统内的交易、协议和激励分配，降低运营成本。 3. 价值交换： 代币化（Tokenization）策略在生态系统内部促进资源和贡献的价值化。 第五章：人工智能在生态系统智能决策中的应用 AI不再是孤立的算法，而是生态系统的“神经中枢”。本章探讨了如何将AI能力平台化，赋能给生态系统内的所有参与者。内容包括： 需求预测与资源动态调度： 基于强化学习的系统资源分配优化。 个性化内容与服务推荐引擎： 构建跨越多个子系统的统一用户画像。 AI驱动的风险预警与合规性监控： 实时监测交易异常和潜在的网络安全威胁。 第六章：边缘计算与低延迟交互的实现 随着物联网（IoT）设备的激增，对实时处理能力的要求日益提高。本章分析了边缘计算（Edge Computing）如何通过将计算能力推向数据源头，解决云中心化架构在高并发、低延迟场景下的瓶颈。重点阐述了边缘云与核心云之间的协同机制，以及如何确保边缘侧数据的安全性和一致性。 第三部分：设计、演进与风险管理 本部分将理论和技术应用于实践，探讨数字生态系统的生命周期管理、可持续发展路径及应对复杂风险的策略。 第七章：敏捷设计方法论：从需求到架构的迭代 构建一个复杂的系统需要不同于传统瀑布模型的敏捷设计方法。本章介绍了一种“生态系统驱动的敏捷开发”（Ecosystem-Driven Agile）方法论，强调在早期阶段就引入关键利益相关者，通过快速原型迭代验证技术可行性和市场接受度。内容包括“最小可行生态系统”（MVE）的定义和构建步骤。 第八章：安全性与韧性：对抗复杂攻击面 数字生态系统的开放性带来了更广阔的攻击面。本章系统性地剖析了生态系统层面的安全挑战，包括供应链攻击、数据泄露、以及协议层面的漏洞。我们将详细介绍零信任架构（Zero Trust Architecture）在跨域身份验证中的应用，并探讨如何通过混沌工程（Chaos Engineering）和系统冗余设计，增强生态系统的韧性（Resilience）。 第九章：价值捕获与可持续发展策略 生态系统的最终目标是实现可持续的价值创造和分配。本章探讨了多种价值捕获模型，包括订阅制、交易佣金、数据服务授权等，并分析了这些模型在不同类型的生态系统中的适用性。同时，我们也关注可持续性——如何在技术发展中融入社会责任和环境考量，确保生态系统的长期健康发展，避免形成封闭的“技术围墙花园”。 结论：展望数字世界的未来疆域 本书的结论部分将对数字生态系统构建的未来趋势进行总结和展望，特别关注量子计算可能带来的范式颠覆，以及全球监管环境（如数据主权和反垄断）对生态系统设计的影响，鼓励读者以更宏观、更具前瞻性的视角，参与到下一代数字基础设施的构建浪潮中。 --- 本书适合对象： 系统架构师、企业数字化转型高管、技术战略规划师、深度学习AI工程师，以及对复杂系统科学、分布式技术感兴趣的研究人员和高级从业者。 本书特色： 理论与实践结合： 既有深刻的系统理论分析，也有具体的技术栈选型指导。 前沿聚焦： 深度覆盖DLT、AI、边缘计算等热点技术的融合应用。 系统思维： 强调从整体而非局部应用的角度设计、运营和治理复杂的数字网络。
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