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出版者:

作者:程之奇 编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:20.00元

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isbn号码:9787308007344

丛书系列:

图书标签:

• 管理会计
• 成本管理
• 财务分析
• 决策分析
• 预算控制
• 绩效评估
• 会计学
• 企业管理
• 财务管理
• 内部控制

好的，这是一份针对一本名为《管理会计》的书籍，但内容完全不涉及该主题的图书简介。这份简介将专注于一个完全不同的领域，例如《深度学习与神经科学前沿探索》。 --- 图书简介：深度学习与神经科学前沿探索 跨越硅基与碳基智能的桥梁 本书旨在为读者构建一个关于当前人工智能（特别是深度学习领域）与人类神经科学交叉研究的全面、深入的知识图景。我们不再将计算智能与生物智能视为两个孤立的研究范畴，而是探讨它们之间相互启发、相互验证的复杂关系。本书不涉及传统的财务管理、成本核算或内部报告等会计学主题，而是聚焦于信息处理、模式识别、记忆编码以及意识的涌现机制，力求揭示“学习”这一核心过程在不同介质中的共性与差异。 第一部分：计算模型与大脑结构解剖 第一章：深度神经网络的生物学灵感溯源 本章将从历史角度追溯深度学习模型的起源，着重分析McCulloch-Pitts神经元模型到多层感知机（MLP）的发展过程中，科学家们是如何从对生物神经元活动的简化理解中汲取灵感的。我们将详细阐述生物神经元的阈值激活、突触权重调整（即赫布学习规则）与现代激活函数（如ReLU、Sigmoid）在功能上的类比。重点讨论：生物学的局限性如何塑造了早期计算模型的结构，以及当前网络结构的复杂度是如何试图逼近大脑的层级组织。 第二章：卷积网络与视觉皮层的空间层级 本书将详细剖析卷积神经网络（CNN）的工作原理，并将其与哺乳动物视觉系统的纹状体（Striate Cortex）功能进行对比。深入探讨了Hubel和Wiesel对猫视觉皮层的开创性研究，特别是关于“感受野”（Receptive Field）的概念如何直接影响了CNN中卷积核的设计。我们将用大量的图示和案例，展示低层特征（如边缘、角点）的提取过程，并将其映射到视觉信息从视网膜到纹状体皮层处理的层级结构。 第三章：循环网络与工作记忆的动态表征 本部分将转向处理序列数据的模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。我们将研究这些模型如何解决传统前馈网络在处理时间序列信息时的梯度消失问题。随后，我们将把这些机制与神经科学中关于海马体（Hippocampus）在短期和长期记忆巩固中的作用进行对比分析。重点讨论时间依赖性信息是如何在这些计算结构中被“编码”和“检索”的。 第二部分：学习机制的深层机制探究 第四章：反向传播算法的有效性与生物学合理性争议 反向传播（Backpropagation）是训练深度网络的核心算法，本章将对其数学原理进行严谨的推导。然而，本书的独特视角在于，我们将批判性地审视反向传播在生物大脑中实现的生理学障碍（例如，权重传输的对称性要求）。我们将介绍替代性的生物学上更具可能性的学习规则，例如对比性局部学习规则（Contrastive Hebbian Learning）或前馈-反馈对偶（Forward-Feedback Alignment）模型，探讨大脑是否采用了完全不同的、分布式误差修正机制。 第五章：表征学习与维度缩减：高效编码的原则 本章探讨深度学习如何通过自编码器（Autoencoders）和生成对抗网络（GANs）等无监督方法学习数据中内在的、低维度的“有效表征”（Efficient Representation）。随后，我们将其与神经科学中关于大脑如何进行信息压缩和冗余消除的理论进行对接。探讨皮层如何通过稀疏编码（Sparse Coding）的原则，最大化信息效率，减少神经资源的消耗。 第六章：注意力机制与认知控制 近年来，Transformer架构中的自注意力（Self-Attention）机制极大地推动了自然语言处理（NLP）的发展。本章将详细解析注意力机制如何在计算模型中动态地加权输入信息的相对重要性。我们将把这种机制与人类认知科学中的选择性注意、认知资源分配以及前额叶皮层（PFC）在任务切换和目标维持中的核心作用进行深入的跨学科比较。 第三部分：前沿交叉与未来展望 第七章：生成模型与神经可塑性的模拟 我们将深入研究变分自编码器（VAE）和GANs在生成逼真数据（图像、文本）方面的能力。这些模型展示了系统学习数据“流形”的潜力。在神经科学层面，我们将讨论这些生成过程与大脑中神经可塑性（Neuroplasticity）——特别是突触和网络连接强度的长期动态变化——之间的深层次关联。探讨模型如何“记忆”分布，以及这种记忆是否能被视为一种形式的涌现智能。 第八章：因果推断与决策制定回路 现代研究正试图让AI系统超越模式识别，迈向因果推理。本章将介绍Pearl的因果模型框架，并探讨如何将其与大脑中基于预测编码（Predictive Coding）的决策制定模型相结合。重点分析多巴胺系统在奖励预测误差（RPE）信号传递中扮演的角色，以及这与强化学习（RL）算法中价值函数的更新有何异同。 附录：计算工具箱与神经数据分析方法 本附录将为有志于跨学科研究的读者提供实用指导，包括PyTorch/TensorFlow中实现高级网络结构的实用代码片段，以及分析fMRI、EEG/MEG等神经影像数据的预处理和特征提取方法，确保读者能够理论联系实际，探索未来的研究方向。 --- 本书特色： 本书的最大价值在于其对“计算原理”的普适性探讨。它不教授如何进行年度预算编制，也不讲解成本分摊的最佳实践。相反，它提供了一套跨越生物学与计算机科学的统一框架，旨在理解智能的本质——无论是硅基芯片上的高效算法，还是碳基生命体中的复杂网络。本书适合深度学习研究人员、认知神经科学家、复杂系统理论爱好者，以及所有对“智能如何产生”抱有强烈好奇心的跨学科读者。

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这本书在讲解“管理会计”的诸多工具和概念时，始终紧扣一个核心主题：决策质量的提升。我个人认为它最成功的地方在于，它不是孤立地讲解边际贡献分析、变动成本法这类工具，而是将它们嵌入到具体的业务场景中进行剖析。例如，在讨论产品组合决策时，作者不仅计算了贡献毛益，更引入了稀缺资源的约束条件（如机器产能、关键原材料供应），并用图解的方式清晰地展示了如何在多重约束下找到最优解。这种注重“限制条件”的分析思路，极大地拓宽了我的思维框架。再者，书中对“目标成本法”的解读深入到供应商关系管理的层面，强调了在产品设计初期就必须与供应链伙伴协同工作，共同将成本目标“嵌入”到产品设计中，这体现了现代管理会计跨越部门边界、面向价值网络的本质。这本书的结构清晰，逻辑推进自然流畅，读起来有一种层层递进、豁然开朗的畅快感，是我近年来读到的最有价值的商业书籍之一。

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这本关于“管理会计”的著作，初翻之下，便被其系统而深入的论述所吸引。我原本以为这会是一本枯燥的教科书，充斥着晦涩难懂的公式和教条式的解释，但作者的笔触却展现出一种令人惊喜的洞察力与实战性。书中对成本动因的分析尤为精彩，不仅仅停留在传统的作业成本法（ABC）层面，更是将战略管理的概念融入其中，探讨了如何通过识别和优化关键价值链上的活动，实现成本的根本性降低，而非仅仅是表面的压缩。特别是关于价值链分析与标杆管理的结合部分，作者举例详尽，通过多个跨行业公司的案例，清晰地展示了如何将理论工具转化为管理实践中的利剑。这种深入浅出的讲解方式，使得那些原本高深的理论变得触手可及，对于初入管理会计领域的新手，或者希望刷新自己知识体系的资深人士来说，都是一份宝贵的财富。它超越了单纯的记账和核算职能，将管理会计提升到了企业战略决策的核心地位，读来令人茅塞顿开，深感物有所值。

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坦白讲，我期待在这本“管理会计”的书中找到一些能够立即在季度会议上拿出来炫耀的“管理利器”，但这本书给我的却是更扎实、更根基性的思考。它花了大量篇幅来探讨内部控制体系的构建与风险管理的一体化。作者的观点是，没有稳固的内部控制和透明的风险识别机制，再精密的成本核算和绩效评估也可能因为数据的失真或舞弊行为而付诸东流。这种自上而下的、强调治理结构的论述方式，让我对管理会计的边界有了更清晰的认识——它远不止于利润中心和成本中心的划分。书中对“责任会计”的阐释，尤其深刻地指出了在组织结构扁平化趋势下，如何设计既能激励个体又能确保整体目标一致的考核体系，这种对人性与机制的平衡考量，实在高明。全书的文字风格沉稳内敛，像一位经验丰富的大师在娓娓道来，没有丝毫浮夸，全是实打实的“内功心法”。

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说实话，市面上讲解“管理会计”的书汗牛充栋，大多不过是中规中矩的知识堆砌，但这一本却让我眼前一亮，因为它探讨了技术革新对会计职能的颠覆性影响。作者对信息技术，特别是大数据和人工智能在管理会计中的应用前景进行了大胆而审慎的预测。书中专门辟出篇幅讨论了流程自动化（RPA）如何解放初级会计人员，使他们能将精力集中于更具附加值的分析工作，这种前瞻性视角非常难得。更吸引我的是，它并未将技术视为万能药，而是深入分析了在数据爆炸时代，如何保证输入数据的质量和分析模型的可靠性，这才是真正的管理挑战。书中的案例展示了如何利用数据挖掘技术来识别隐藏的成本结构和潜在的盈利机会，这对我目前正在负责的项目具有极强的指导意义。读罢全书，我体会到，管理会计已经从一个后勤支持部门，蜕变为驱动企业创新的前沿阵地。

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我最近阅读的这本关于“管理会计”的书，给我的感觉就像是进行了一次精密的企业内部诊断之旅。它没有急于罗列标准化的报表格式，反而将重点放在了“信息如何驱动决策”这个核心命题上。我个人对书中关于弹性预算和滚动预测的章节印象最为深刻。作者没有将预算视为僵硬的枷锁，而是将其塑造成了一个动态的、对市场变化快速响应的导航系统。书中特别强调了在不确定性环境下，如何运用情景分析和敏感性测试来评估不同决策路径的潜在风险和回报，这在当前多变的经济环境中显得尤为重要。此外，书中对于非财务绩效指标（如客户满意度、员工流失率等）如何被纳入绩效管理体系的论述，也展现了作者超越传统财务视角的广阔胸襟。这本书的语言风格带着一种理性的严谨，但又充满了对商业世界复杂性的深刻理解，读完后，我感觉自己对如何利用信息工具来指导日常运营和长期规划，都有了更深层次的理解和信心。

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