财会基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:高等教育出版社

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:12.0

装帧:

isbn号码:9787040060706

丛书系列:

图书标签:

• 财会基础
• 会计学
• 财务管理
• 初级会计
• 会计入门
• 财务会计
• 成本会计
• 记账
• 报表
• 税务

好的，这是一份关于一本名为《科技前沿：人工智能与未来生活》的图书简介，内容详尽，完全不涉及《财会基础》的相关信息。 --- 图书简介：《科技前沿：人工智能与未来生活》 卷首语：智能浪潮下的新纪元 我们正站在一个历史性的转折点上。过去二十年间，信息技术以前所未有的速度重塑了人类社会的每一个角落，而驱动这场深刻变革的核心力量，无疑是人工智能（Artificial Intelligence, AI）。《科技前沿：人工智能与未来生活》并非一本晦涩难懂的学术专著，它是一扇面向所有关心未来、渴望理解变革的读者的窗口，深入浅出地剖析了当代人工智能技术的基石、发展脉络、在各个领域的颠覆性应用，以及它将如何重构我们未来的工作、健康、伦理乃至生存方式。 本书以宏大的叙事视角，结合最新的研究成果和实际案例，旨在为读者构建一个全面、立体、且具有前瞻性的AI认知框架。它不仅解释了“是什么”（What），更着力于阐明“如何做到”（How）和“将走向何方”（Where Next）。 --- 第一部分：解码智能的内核——技术基石的深度剖析 本部分是理解现代AI的理论与工程基础。我们摒弃了过度简化的比喻，直接深入到驱动当前AI革命的核心算法与数据结构。 第一章：从逻辑推理到深度学习的演进 本章追溯了AI历史的两次高潮与低谷（AI的冬天），并详细阐释了符号主义（Symbolic AI）与联结主义（Connectionism）之间的范式转换。重点在于解析机器学习（Machine Learning）的三个主要分支：监督学习、无监督学习和强化学习。 统计学习的基石： 探讨了回归、分类算法（如支持向量机SVM、决策树）如何奠定数据驱动决策的基础。 神经网络的复兴： 深入讲解了人工神经网络（ANN）的基本结构，包括激活函数、反向传播算法（Backpropagation）的数学原理，以及梯度下降如何成为优化的核心引擎。 第二章：深度学习的“黑箱”艺术 深度学习（Deep Learning）是当前AI浪潮的引擎。本章将细致解构几种关键的深度网络结构，并探讨其背后的计算挑战。 卷积神经网络（CNN）： 聚焦于其在图像识别、计算机视觉中的突破性应用，解析卷积核、池化层的功能与设计哲学。 循环神经网络（RNN）及其变体： 探讨了处理序列数据（如文本、时间序列）的挑战，并详细对比了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决长期依赖问题。 生成式对抗网络（GAN）与Transformer架构： 重点分析了GANs在图像合成领域的创造力，以及Transformer架构（特别是其自注意力机制Self-Attention）如何彻底革新了自然语言处理（NLP）。 第三章：数据、算力与模型训练的工程实践 AI的威力依赖于“燃料”——数据与算力。本章探讨了现代AI系统的工程实现层面。 大数据的伦理与治理： 分析了数据清洗、标注、偏见检测在模型性能中的决定性作用，并讨论了数据隐私保护技术（如联邦学习）。 并行计算与硬件加速： 解释了GPU、TPU等专用硬件如何实现大规模矩阵运算，以及分布式训练策略对超大模型（如GPT-4级别）的必要性。 --- 第二部分：重塑边界——AI在关键领域的应用剖析 本部分将目光投向现实世界，展示AI如何从实验室走向产业，引发颠覆性变革。 第四章：认知革命：自然语言处理与人机交互的未来 AI已能理解、生成和翻译人类语言，这彻底改变了信息获取与交流的方式。 大型语言模型（LLM）的涌现能力： 分析了预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）的概念，以及LLM如何展现出推理、规划和代码生成等“涌现能力”。 多模态AI的融合： 探讨了文本、图像、音频信息如何被统一编码和处理，以及这对人机交互界面设计的意义。 具身智能的挑战： 讨论了将语言理解转化为物理世界行动（如机器人控制）的当前瓶颈。 第五章：科学发现的加速器：AI赋能生命科学与材料学 在需要海量计算和复杂模式识别的领域，AI正成为最强大的研究工具。 蛋白质折叠与药物研发： 以AlphaFold为例，展示了深度学习如何解决困扰生物学界数十年的结构预测难题，并加速新药靶点的发现。 精准医疗的落地： 探讨AI在医学影像诊断（如早期癌症筛查）、基因组学数据分析中的准确率优势。 材料信息学： AI如何预测具有特定属性的新型化合物，缩短材料研发周期。 第六章：自主系统与未来社会结构 自动驾驶、智能制造和智慧城市是AI技术集成度最高的应用场景。 自动驾驶的决策层： 分析感知系统（LiDAR, 摄像头）的数据融合，以及决策规划模块如何处理高风险、非结构化的路况。 工业4.0与预测性维护： 阐述AI如何通过分析设备传感器数据，实现零停机时间的生产流程优化。 智慧城市管理： 探讨AI在交通流优化、能源网格平衡和公共安全监控中的部署与效能。 --- 第三部分：抉择与远景——伦理、监管与人类的定位 技术发展的同时，我们必须直面其带来的深刻社会、法律和哲学挑战。 第七章：算法的阴影：偏见、公平与可解释性 AI系统的决策不再是中立的，它们会放大训练数据中的历史偏见。 偏见的来源与量化： 识别数据采集、特征工程中引入的系统性偏见，并介绍公平性指标（Fairness Metrics）。 可解释性AI（XAI）： 为什么我们需要知道“为什么”？解析LIME和SHAP等工具如何帮助揭示模型内部的决策路径。 责任归属问题： 在自动驾驶事故或医疗误诊中，如何界定算法、开发者和使用者的法律责任。 第八章：监管的滞后与治理的必要性 技术发展速度远超现行法规的更新速度，全球正在积极探索AI治理框架。 全球监管趋势对比： 比较欧盟《人工智能法案》（EU AI Act）的风险分级方法与美国、中国的不同监管侧重点。 模型的安全与对齐（Alignment）： 讨论如何确保高级AI系统的目标与人类的价值观保持一致，防止“失控”风险。 地缘政治与AI霸权： 探讨关键技术（如高端芯片、基础模型）的竞争如何成为新的国家安全焦点。 第九章：智能时代的终极思考：人类的角色重塑 最终，AI将迫使我们重新定义“工作”和“价值”。 人机协作的新范式： 探讨“增强智能”（Augmented Intelligence）而非“替代智能”的未来图景，强调人类在创造力、情境理解和复杂判断上的不可替代性。 通用人工智能（AGI）的猜想与时间表： 客观评估当前通往真正通用智能的路线图，区分炒作与现实潜力。 未来教育的适应： 面对AI自动化日益增加的重复性工作，教育体系应如何侧重于培养批判性思维、跨学科整合能力和情感智能。 --- 结语：面向智能未来的行动指南 《科技前沿：人工智能与未来生活》不仅是一部知识的汇编，更是一份应对未来的行动指南。它鼓励读者停止被动接受技术带来的变化，转而主动理解、审视并参与塑造智能化的未来社会。阅读完本书，您将能够以更专业的视角参与到关于AI的公共讨论中，为迎接这个由数据和算法驱动的新纪元做好充分准备。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常朴实，乍一看，还以为是大学里的教材，带着一种严肃的学术气息。拿到手后，迫不及待地翻了几页，里面的排版清晰明了，大量的图表和案例分析让人感觉非常直观。我尤其欣赏作者在讲解复杂概念时所用的类比手法，比如将“资产负债表”比作一张企业在特定时间点的“快照”，生动形象，一下子就抓住了核心。书中对借贷记账法的解释也做到了深入浅出，即便是像我这样对会计一窍不通的新手，也能通过循序渐进的步骤理解其中的逻辑。不过，有一点让我稍感遗憾，那就是对于一些国际会计准则（IFRS）的最新变动，似乎介绍得不够深入，很多内容停留在基础概念的层面，如果想进一步钻研，可能还需要额外参考其他专业书籍。整体而言，这是一本非常适合会计入门者打下坚实基础的优秀读物，其严谨的结构和清晰的逻辑为读者构建了一个可靠的知识框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验简直像进行了一次穿越时空的探险，它并非仅仅罗列枯燥的数字和规则，而是将晦涩的财务语言翻译成了我们日常生活中都能理解的故事。作者的笔触非常细腻，对于“成本”和“费用”之间的微妙区别，他用了整整一个章节进行剖析，通过模拟一个小作坊的运营过程，让读者亲身体会到管理决策是如何影响利润报告的。最让我眼前一亮的是，书中穿插了大量历史上的会计丑闻案例，通过反面教材来强调合规性和职业道德的重要性，这种叙事方式比单纯说教有效得多。它不仅仅是一本技术手册，更像是一部关于商业诚信的启示录。唯一的不足可能在于，对于那些追求快速通过考试的读者来说，这本书的深度可能会略显“冗余”，因为它花了太多篇幅去探讨“为什么”而不是简单地告诉你“怎么做”。但对于渴望真正理解会计思维的人来说，这种深度恰到好处，让人受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的版面设计极具专业水准，字体大小和行距的调整非常科学，长时间阅读也不会感到明显的视觉疲劳。从内容结构上看，它最大的优点在于其模块化的设计，每一个章节都像一个独立的工具箱，工具摆放得井井有条。我特别欣赏它对“所有者权益”变动的细致梳理，这通常是初学者最容易混淆的部分，但作者通过清晰的图示和流程图，将复杂的权益增减过程梳理得条分缕析，避免了逻辑上的跳跃。这本书给予读者的感觉是：你不是在被动接受知识，而是在主动构建一个会计知识的体系。然而，在我看来，如果能增加一个专门的章节，讨论在信息化时代背景下，财务人员如何利用大数据和AI工具进行初步的风险预警和异常识别，将会极大地提升其时代价值。当前的内容更多聚焦于“记录和报告”，而对“预测和优化”的探讨相对不足，使得它更像是一本优秀的“回顾性”指南，而非“前瞻性”的决策支持工具。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚开始接触这本书时，我有点担心它会像很多同类书籍一样，陷入术语的泥潭，让人读起来昏昏欲睡。然而，这本书的叙事节奏掌握得非常巧妙。它不是那种一上来就抛出公式让你硬背的类型，而是像一位经验丰富的老会计在手把手地带你进入他的工作世界。书中对“利润表”的解析尤为精彩，它不是简单地堆砌收入和支出项，而是着重强调了不同盈利指标（如毛利率、净利率）背后的经营含义，让我开始思考数字背后的商业战略。它成功地将“记账”这个动作，提升到了“管理语言”的高度。不过，如果非要挑刺，我认为在电子化和自动化记账日益普及的今天，书中对传统手工记账的篇幅似乎略显过重，虽然理解其基础性，但对于面向未来的读者，可能需要更多关于新兴财务软件集成和数据分析的讨论。总体来说，它是一本扎实可靠的“地基石”，让你知道所有复杂楼宇都是如何稳固建立起来的。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的语言风格非常独特，带着一种近乎文学性的严谨。它避免了教科书式的生硬，转而采用了一种富有逻辑链条的论证方式。特别是关于现金流量表的介绍部分，作者使用了“资金的血液循环”这一比喻，将静态的报表转化为了动态的生命体征监测。我发现自己不仅仅是在学习如何编制报表，更是在学习如何“阅读”一家公司的健康状况。书中对不同会计政策选择的后果进行了多角度的模拟对比，这对于理解会计政策的灵活性和潜在的操纵空间非常有帮助。然而，对于我这样偏向实战应用的读者而言，书中的案例多为通用型，缺乏针对特定行业（例如高科技初创企业或重资产制造业）的深度定制化分析。如果能在不同行业背景下，展示同一笔交易如何因行业特性而产生不同的会计处理，那这本书的实战价值将能得到质的飞跃。尽管如此，它提供的思维模型是通用的，极具启发性。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆