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AI思維:從數據中創造價值的煉金術

人工智能如何為商業賦能?隨著大數據、物聯網和5G等技術的發展,人工智能早已進入我們的生活,并作為核心驅動力,對各行各業進行了深刻的塑造和改變,推動著商業模式、經濟結構甚至國家戰略的升級革新。人工智能是未來的發展趨勢,這已是共識。但是,我們對人工智能的了解,很多還囿于智能機器人和無人駕駛汽車等吸引眼球的領域,對它之于其他商業領域的價值,缺乏必要的系統化行業落地框架和實踐。浸淫人工智能領域近20年,指導過多家知名企業AI業務的丁磊指出,人工智能不僅僅是一種先進技術,其核心意義是一種分析數據的思維模式。他據此提出AI思維這一模式。這是一種通過數據驅動決策的思維模式,包括數據、模型、算力和業務模式四要素。從數據出發,通過模型和算力形成決策,最終在業務中產生價值。數據+人工智能+場景=價值。這本書總結了人工智能優化各類業務、落地實踐、創造價值的全過程。作者從人工智能的原理到邏輯,從人工智能在商業領域的業務模式到案例分析、在行業中的應用和發展,一一進行解讀,為讀者從宏觀到微觀、從理論到實踐,逐步揭開人工智能的神秘面紗,幫助讀者了解系統框架,掌握運用AI思維賦能商業的思維方式和方法。

丁磊 ·理論 ·19.4萬字

明清以來美洲糧食作物經濟地理研究
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18世紀中期到19世紀中期是玉米、番薯在南方山區推廣最快的階段,之后才作為主要糧食作物發揮了巨大功用,在南方平原地帶,則一直建樹不多;最終在南方形成了西部山區玉米種植帶和東南丘陵番薯種植帶,雖有交匯,分庭抗禮,邊界在湖廣、廣西。北方玉米、番薯推廣更晚,光緒以降的清末民國時期才有較大發展,最終奠定了一般糧食作物的地位,然地位仍并無二者在南方山區之地位,玉米勝于番薯,尤其在春麥區番薯幾無蹤跡,玉米在北方山區值得一書,在平原也有所發展,在總產量上得以超越南方。美洲作物推廣作為技術革新之一,是由人口增長決定,不能倒因為果。實際上美洲糧食作物價值凸顯的時間在19世紀中期之后,且主要在山區緩解人口壓力。玉米恐怕并非“可以解釋(清代)人口增長的23%”,至遲在19世紀中期,玉米、番薯提供人均糧食占有量43.83市斤、供養2473~2798萬人。至少太平天國(人口峰值)之前的人口壓力并非源自美洲作物,即美洲作物不是刺激人口增長的主要因素,就全國而言美洲作物發揮更大功用的時間在近代以來,已經錯過了人口激增的階段。依然是傳統糧食作物在中國人口增長的問題上居功至偉。也證明,博賽拉普的反馬爾薩斯理論,人口壓力決定食物生產,更加符合傳統中國國情。

李昕升 ·部門經濟 ·17.5萬字

數字化工廠+工業維修服務體系
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智能制造、工業互聯網已成為中國乃至世界制造業的發展方向。制造業將在數字化、智能化方面進行改造升級,制造系統的自由度將會被約束,但系統可用度要求將會更高,制造業的設備管理,尤其是設備預測性維修將會越來越重要。本書的編寫,結合了TOC約束生產理論、可靠性與維修性工程理論,并通過對多地制造企業、工業4.0機構、數字化與智能化服務商進行實地調研,系統梳理了企業目標與指標之間的關聯,通過信息化、互聯網、管理方法的整合,為企業設備管理提升及數據生態建設提供參照和指南,也為工業維修服務商對接制造業、服務制造業提供應用策略和實施指南。本書將企業決策者的痛點(如何持續盈利)、設備管理者的難點(如何改進維修管理系統)、采購人的盲點(如何既降低成本,又降低庫存,又滿足生產要求)、工業維修服務者(包含備件提供者)的困惑點(如何將好的產品和服務對接到企業),通過目標和數據串聯起來,從而也將各方需求串聯起來,系統地提供了解決問題的理論和案例。本書適合提供工業服務的維修服務商、數字化供應商、智能化服務商、MRO工業品服務商、設備制造商,以及制造企業設備管理、信息化部門高層、中層管理者閱讀使用。

楊明波 劉華 郭顯昌 ·部門經濟 ·6.5萬字

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