具体描述
《服装零售学(第2版)》从世界及中国服装零售业的发展概况及面临的挑战人手，全面介绍了服装零售企业的组织结构及运营管理中的各环节，如人员管理、顾客管理、服务管理、财务管理等。该书还从市场研究的角度对顾客购买服装的消费心理、服装企业开店与市场调查、店铺设计、店铺运作等进行了分析，并从营销的角度对零售推广促销活动、服装的陈列与展示以及服装的定价与采购等进行了详细介绍。在每章后都列有案例，供大家研究、讨论，使读者在较短时间内了解尽可能多的企业实况。
《服装零售学(第2版)》将理论与实践结合，不但可作为纺织、服装类大专院校的教材，也可作为服装企业管理人员、营销人员的参考用书。
科技前沿：人工智能与量子计算的深度融合 图书简介 本书将带领读者深入探索当前科技领域最引人瞩目的两大前沿：人工智能（AI）与量子计算。我们不再将它们视为孤立的技术分支，而是着力阐述两者如何相互赋能、共同驱动下一代计算范式的革命。全书结构严谨，内容涵盖从基础理论到尖端应用的全面梳理，旨在为工程师、研究人员以及对未来科技充满好奇心的读者提供一份详尽而富有洞察力的指南。 第一部分：人工智能的现状与瓶颈 本部分首先回顾了当前主流的深度学习范式——基于经典计算架构的神经网络模型。我们将详细分析卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及Transformer架构的内在机制、训练流程及其在图像识别、自然语言处理等领域的辉煌成就。然而，我们并未止步于赞扬。 我们深入剖析了当前AI面临的“天花板”： 1. 数据依赖性与泛化能力挑战： 现有模型需要海量标注数据，且在面对训练分布外的数据时，其鲁棒性和泛化能力急剧下降。我们探讨了“小样本学习”和“自监督学习”的局限性。 2. 模型复杂性与能耗危机： 随着模型参数量（如GPT-4级别）的指数级增长，训练和推理所需的计算资源和能源消耗已达到惊人的水平，这不仅是经济问题，更是可持续发展的严峻挑战。 3. 可解释性困境（The Black Box Problem）： 决策过程的不透明性使得AI在金融、医疗和军事等高风险领域面临信任危机。我们需要更透明、更具因果推断能力的模型。 4. 模拟复杂系统的效率瓶颈： 经典计算机在模拟分子动力学、新材料设计或复杂的金融衍生品市场时，其计算时间与系统的真实复杂度呈指数关系增长，这在本质上是NP-hard问题的限制。 第二部分：量子计算基础与模型转换 为了突破经典计算的瓶颈，量子计算应运而生。本部分是全书的基石，力求以最直观的方式阐释量子力学的核心概念，并将其与信息科学结合。 量子比特（Qubit）的奥秘： 我们详细解释了叠加态（Superposition）和纠缠（Entanglement）如何提供超越经典比特的潜在计算能力。通过对泡利矩阵和量子门操作的精确描述，读者将理解量子电路的设计原理。 主要的量子计算架构比较： 我们对比了超导电路、离子阱、拓扑量子计算和光量子计算等主流实现路线的优缺点、相干时间限制以及可扩展性挑战。 从经典算法到量子算法的映射： 我们不只是罗列Shor算法和Grover算法，更重要的是探讨如何将优化问题、线性方程组求解等经典任务，通过“量子化”处理，转化为可以在量子计算机上加速的数学结构。 第三部分：量子增强型人工智能（QML）的构建 本部分是本书的核心创新点，专注于量化和应用层面的结合。我们探讨了如何利用量子特性来改进甚至革新AI的各个环节。 1. 变分量子本征求解器（VQE）在参数优化中的应用： 我们展示了如何利用VQE寻找深度神经网络中损失函数的全局最小值，避免陷入局部最优解，从而加速训练过程并提升模型收敛质量。 2. 量子内核方法（Quantum Kernel Methods）： 探讨了如何利用高维的量子特征空间来增强支持向量机（SVM）等经典机器学习模型。量子计算机能够映射到比经典计算机指数维度更高的特征空间，从而更容易地实现线性可分，解决复杂的非线性分类问题。 3. 量子神经网络（QNNs）的构建与训练： 我们详细介绍了“参数化量子电路”（PQC）作为神经网络层的概念，并讨论了“梯度下降”在量子电路中的实现方式（如参数迁移定理），这是实现端到端量子学习的关键。 4. 提升可解释性： 量子计算在处理高维状态空间时，其“测量”行为本身提供了一种新的洞察力。我们研究了如何利用量子态的复杂性作为特征度量，来反推模型决策的关键路径，从而部分解决AI的黑箱问题。 第四部分：面向未来的量子加速应用场景 本部分将理论与实际应用场景紧密结合，展示了量子增强AI在多个关键行业的颠覆潜力。 材料科学与药物发现： 量子模拟是精确计算分子和材料性质的唯一途径。我们将展示如何结合强化学习和量子化学模拟，加速发现具有特定催化活性或药理活性的新型分子结构，这在经典计算中几乎是不可能的任务。 金融风险建模的革新： 针对蒙特卡洛模拟在金融衍生品定价和风险价值（VaR）计算中的效率问题，我们介绍了量子振幅放大技术在加速这类随机过程模拟中的具体部署方案。 优化复杂物流与调度： 针对旅行商问题（TSP）等组合优化难题，我们探讨了量子退火（Quantum Annealing）和量子近似优化算法（QAOA）在解决城市交通流、供应链动态分配等实际问题中的应用潜力，及其相较于经典启发式算法的优势边界。 更智能、更安全的生成模型： 我们展望了基于量子态的概率分布模型，它们有望生成更具结构复杂性和更低采样成本的高质量数据，对下一代生成对抗网络（GANs）的性能产生根本性影响。 总结与展望 本书以严谨的科学态度，清晰地描绘了人工智能和量子计算从分立走向融合的必然趋势。它不仅仅是一本技术手册，更是一份对未来十年计算科学发展方向的深度预测。读者在合上书卷时，将掌握理解和参与这场科技革命所需的关键知识框架。本书强调了对当前技术局限性的深刻认识，并提供了量子计算这一强大工具箱来系统性地解决这些瓶颈的路线图。
作者简介
目录信息
第一章 服装零售业概况 第一节 服装零售业特征 第二节 服装零售业的分类 第三节 服装零售市场概况 第四节 服装零售业的发展趋势第二章 服装零售企业组织架构 第一节 服装零售企业组织架构 第二节 小型服装专卖店组织架构 第三节 大型服装连锁店组织架构 第四节 小型百货商店组织架构 第五节 大型百货商店组织架构第三章 服装的消费者分析 第一节 服装的消费者需求分析 第二节 顾客购买动机 第三节 购买过程分析 第四节 家庭对服装消费行为的影响 第五节 顾客类型第四章 服装零售市场调查与预测 第一节 服装市场调查概述 第二节 服装市场调查的步骤与方法 第三节 开店市场调查 第四节 经营中的市场调查 第五节 服装零售市场预测第五章 服装零售店开发与设计 第一节 服装零售店开发计划 第二节 服装零售店周边环境分析与选址评估 第三节 服装零售店名设计 第四节 服装零售店面及招牌设计第六章 服装零售货品陈列与展示 第一节 服装视觉展示 第二节 服装橱窗设计与展示 第三节 服装零售店内布局及货品展示 第四节 服装零售店陈列设施第七章 服装企业人力资源管理 第一节 人员招聘 第二节 员工培训 第三节 员工绩效考评 第四节 员工激励和薪酬福利 第五节 员工管理第八章 服装零售货品管理 第一节 服装零售货品的验收 第二节 服装货品仓务管理 第三节 服装零售货品的盘点 第四节 服装零售货品的保护第九章 服装零售店铺运作及顾客管理 第一节 服装零售店铺运作管理 第二节 服装零售店货品的运作管理 第三节 服装零售顾客管理 第四节 服装零售服务水平调查第十章 服装零售财务管理及控制 第一节 服装零售业财务管理基础知识 第二节 服装零售财务报表 第三节 服装零售销售收入取得流程 第四节 服装零售存货核算 第五节 服装零售存货控制第十一章 服装采购 第一节 服装采购原则与策略 第二节 服装采购计划 第三节 服装采购流程第十二章 服装定价 第一节 影响服装定价的因素 第二节 服装价格策略 第三节 服装零售价的确定 第四节 服装价格调整第十三章 服装零售促销与推广 第一节 服装零售促销策略 第二节 服装零售广告 第三节 服装零售POP广告 第四节 服装零售营业推广第十四章 服装零售业顾客服务 第一节 顾客服务的概说 第二节 服装零售服务流程 第三节 顾客投诉处理技巧 第四节 服装零售服务促销 第五节 服装零售业新店员的培训方法附录：服装网站主要参考文献
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读后感
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