70多年前，这个星球上极为聪明和智慧的头脑，时常聚集在纽约比克曼酒店，讨论后工业时代层次的科学问题，其中包括冯 诺伊曼、图灵、维纳和香农等人。在一次讨论中作为信息史上划时代的杰出人物香农指出，信息的意义就在于消除对未知世界的不确定性，建立新时代的世界观和方法论。 从20世纪中期开始，信息成为衡量经济发展和科技进步简单而直接的指标，深刻影响和决定着我们的生活。我们能够说得出来的对人类产生巨大影响的发明创造，一大半都和信息有关，包括电报、电话、电影、无线电、大众传媒、计算机、移动通信、卫星技术、互联网等。可以讲，信息技术的发展历史，就是半部技术和商业进步的历史。 本书将信息的发展史分为自发和自觉两个阶段，对信息发展脉络进行了详细地梳理，为我们了解信息的本质和发展规律提供了一个全新的框架

本书梳理了"做课底层逻辑 做课速成技巧 课程爆卖的方法套路 三大课程变现核心。书中通过分析做课的底层逻辑，详细介绍了课程设计过程中的定义目标用户、设计课程目标、确定达成路径、内容设计、课程交付这一完整路径，帮助零基础小白轻松搭建课程。书中还介绍了如何将课程推向市场并卖好，在如今的时代，有好产品还需要有好的宣传，才能让产品展现在更多的目标群体面前，终做出易学又好卖的课程，通过做课和卖课来打造个人IP。

IPD ，集成产品开发，既是一套产品开发管理体系，又是一套产品经营管理体系，而不是仅仅指新产品开发流程，因为 IPD 把产品经营的思想凝结在新产品开发管理机制中。由于篇幅的原因，本书只能就中国企业*需要的管理要素进行介绍： l 以市场为导向开发新产品 l 按价格牵引法设计产品成本 l 组建跨部门的团队机制开发新产品 l 建立端到端与并行的新产品开发流程 l IPD 在企业变革时的经验与教训 升级版在*版的基础上，补充了市场需求收集手段、公司内部需求内容、矩阵式模式下绩效管理、金卡智能咨询案例等内容。

本书为DSGE 领域入门级专著，讲述了DSGE 模型的基本建模理论和求解逻辑，并示例如何在Dynare 中加以实现。DSGE 的基本建模理论涵盖了经典的RBC 模型、新古典模型、RBC 模型的拓展(MIU、CIA)、新凯恩斯模型和中等规模DSGE 模型，并着重介绍了税收设定、可变资本利用率、投资调整成本、投资边际效率冲击、金融加速器机制、开放经济建模、利率钉住、两种定义下的*货币政策和DSGE 中微观福利度量方法等问题。DSGE 的求解逻辑涵盖了一阶( 线性化、B K 方法、Schur 方法和待定系数法) 和二阶的扰动算法、脉冲响应的计算、随机模拟和确定性模拟、*似然和贝叶斯参数估计及其逻辑。此外，对Dynare 的安装、使用、编译逻辑、语法表示、使用技巧和错误排除等也进行了详细介绍并加以示例。 本书*的特点就是理论密切联系实践。在讲述DSGE 理论的同时，辅以大量的模型示例来讲述

本书对数据科学的商业应用做出了全面的讲解，包括数据科学能解决哪些问题、如何在企业中应用数据科学以及相关的数据科学技术。数据科学家可以研究企业经营的目标和制约因素，以发挥更大的作用。本书非常适合根据数据科学和数据分析做出关键决策的企业高管以及数据科学家，也很适合需要向别人介绍数据分析产品的营销人员。

本书详细描述了近三年来的热点金融系统建设事件，包括网联清算平台的推出、ETC公路计费、医疗付费、海关单一窗口、人民币跨境支付系统CIPS，数字人民币系统、第三方支付系统断直连、网贷平台规范化、票据交易所新推出的新一代票据交易系统等，通过一本书即可了解热门事件涉及的信息系统在传统银行信息系统中扮演的角色，承担的职能。本书图文并茂，图片500多张，引文和图片出自国家标准制度规范，行业白皮书等公开文件，体现了充分的权威性和透明性，是银行从业人员不可多得的参考书籍。

本书以大胆、新颖的方式阐述了这些主题，从系统架构和所有权到融资模型，从人力资源招聘、激励和培训到服务交付的终结果和患者满意度来讲，它对许多解决方案和模型的相对不同的观点没有回避，如保险融资、绩效评估模型或医改的整体风险和挑战。后，关注中国卫生保健的国内环境和历史发展，以及世界上发展的主要模式。我相信这本书对来自中国和其他地方的监管者、医院管理者、员工和病人来说都将非常有用。

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本书是《产业园区/产业地产规划、招商、运营实战》一书的续作，与前书互为补充。本书内容来源于实践思考，回归实战逻辑，前瞻性研析行业问题，系统化构建营运体系，既具独到的顶层设计思维，又有复合的操盘施行方略。全书遵循以简驭繁的原则，以通俗明了的篇章结构和行文方式与读者沟通所感所悟和实务精要。 本书从 行业发展 战略经营 操盘策略 和 实战推进 等环环相扣的四个维度内容，全方位、系统解析了产业园区/产业地产的营运方略和操盘技法。 行业发展：知彼知己知大势 。洞悉产业园区/产业地产的发展瓶颈、行业趋势与现实紧迫问题，明晰经营之路在何方。 战略经营：做强做大做顶层 。从顶层设计上构建 产业与地产相融化 的战略经营模式与营运体系，防雷避坑，以期实现可持续经营。 操盘策略：优思优行优方略 。面对已然红海的行

课程开发是培训的第一步，课程开发决定了整门课程的成败。本书采用建构主义的理念，以学习者为中心，通过七个设计来进行精品课程开发，简称7D。每个章节对应一个设计，包括主题设计、结构设计、内容设计、成果设计、材料设计、亮点设计和综合设计七个方面。7D技术为精品课程开发提供了一套完整的操作系统，包括原理及理论、操作模型及流程、方法及工具，另有各行业的实践案例作为参考，具有极强的指导意义。

本书尝试从不同的角度，提出在数字化时代人们应当学习并运用的七种全新的思维模式，分别对应第三章到第九章，在每章中笔者都会和大家探讨在数字化时代背景下一种主流的管理困境、曾经有效的管理行为模式为何会失效、与此对应所需的新的思维模式是什么、新模式给我们带来的启发，以及与此相关的各类案例。笔者希望这种模式能够给大家带来真正的头脑激荡，促使大家形成自己的独立思考，而并非由笔者来教给大家什么是数字化领导力。

本书以艾力彼独创的智慧医院HIC500强和智慧技术HIT满意度排行榜为基础（首发于2020年）的评价结果为基础，聚焦于医院内部的智慧医院建设、 有效应用和管理果效存。并选出全国领先的智慧医院优秀案例，以年度为基础呈现我国智慧医院的发展阶段性成果。具体价值及创新之处如下： 1、艾力彼首创中国智慧医院评价指标体系，并不断完善测量与评价指标。同时对智慧医院进行序化评价，自2015年起发布智慧医院HIC(hospital information competitiveness医院信息竞争力)500强至今共发布7届，并在2020年发布智慧技术HIT（hospital information technology医院信息技术）满意度排行榜. 2、研究中国智慧医院现状与未来发展预测，为SOP（Standard Operating Procedure）管理、管理优异度（Management Excellence）、行业标杆研究（Benchmark Research）的树立提供客观参考指标与优秀案例。 3、全面梳理中国智慧

《中国大数据应用发展报告No.7》（2023）卷分为总报告、热点篇、案例篇、探究篇四个部分，对大数据在数字政府、教育、文旅、金融、工业制造等多个领域及行业应用的最新态势进行了跟踪。报告收集了大数据服务地方政府精准决策、大数据在文化和旅游资源普查与评价中的应用、教育大数据治理及应用、工业互联网在玻璃制造行业的应用等热点案例，并展开深入分析。报告指出，大模型推动数据要素从资源到资产的转化，是释放数据潜在价值的关键步骤，标志着经济社会数字化向更深层次发展。

本书揭示了在第四次工业革命的大潮中，数字化是任何一个企业的重要发展命题，绕不开更躲不过。 企业如何实现数字化，作者在与各类企业、各层级的管理人员交流过程中，了解到了他们许多的痛点和困惑。比方说： 什么是企业数字化？数字化和信息化有什么不一样？ 信息化、数据化、智能化的先后顺序是怎样的？ 如何让数据流动产生价值？ 如何保护企业的数据资产和信息安全？ 行业标杆企业，比如平安、阿里、腾讯、华为等是怎样在做数字化转型？ 作者正是带着这些问题，结合在数字技术行业近三十年的从业思考，写了这本《从1到X：数字化转型实战》。本书不仅介绍了数字化的起源、赋能等底层逻辑，还总结了华为、腾讯、阿里、平安、亚马逊等国内外优秀数字企业的转型战略、营销战术、运营战术、管理战术，以及一些企业数字化过程中遇到的

本书从实践角度出发，系统展示了企业研发体系改进的必由之路，涵盖研发体系调研诊断、核心问题洞察、改进方案设计与优化、落地实施以及研发管理信息化建设等核心内容，帮助企业以稳健、务实的方式构建高效的研发体系，对实际工作具有重大指导和参考价值。 本书的独特之处在于，并未全面阐述当前流行的研发管理体系，而是取材于数十家企业研发改进的咨询实践，将优秀的管理理念和工作方法融会贯通，创造性的提炼出一套极具实操性的改进步骤与工具，贯穿了大量丰富的实践案例，将研发改进工作阐述得深入浅出、鞭辟入里，令读者产生强烈的共鸣，对企业的研发体系建设工作进行深邃思考。

智能制造是基于先进制造技术与新一代信息技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等产品全生命周期，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等特征，旨在提高制造业质量、效益和柔性的先进生产方式。本书立足于我国智能制造产业的发展现状与趋势，全面阐述5G、AI、大数据、物联网、VR/AR、边缘计算、工业机器人等新兴技术在智能制造领域的融合与创新应用，分别从5G 智能制造、工业人工智能、工业互联网、工业数字孪生、5G 智能工厂、智能制造供应链六大维度出发，系统介绍了当前我国智能制造领域的新技术、新业态、新模式，试图为读者描绘一幅5G时代的智能制造新图景，为传统制造业企业数字化转型升级提供有益的借鉴与参考。 本书适合智能制造领域的管理人员、技术人员阅读，也可供高校机械、控制、电气、计算机、工业工程等相关

本书以作者自己的公司武藏野株式会社为例，重点阐述了中小企业数据管理的重要性、数据管理的规划及设计，能够帮助企业经营者和管理层在了解和执行数据管理的过程中目标更加清晰、过程更加顺畅。要使公司处于盈利状态，需要掌握公司的销售额、利润、经费、借款、现金流等数字，如果不能用数字掌握公司的现状和公司的前景，就无法制定相应的对策。如果不能制定对策，公司后的经营状况就会变成赤字。书中凝聚了大量数据和数字化转型方面的案例、模型和解决方案，适合企业经营者和管理层、创业者阅读。

《管理控制系统》（第12版）是罗伯特 安东尼教授的绝笔之作。它涵盖了管理控制系统的概念、内容和案例。《管理控制系统》（第12版）旨在帮助读者获取有关公司管理者如何设计、实施及利用计划和控制系统贯彻公司战略方面的知识、见解和分析技巧。它不仅强调了管理控制过程的技术，而且强调了在运用这些技术中所涉及的行为因素。 全书共分为3个部分（包括课文和案例）。第1章介绍本书的总体概念框架。 编（第2章 第7 章）介绍管理控制发生的环境，即所谓的责任中心。第二编（第8 章 第12章）介绍一般管理控制过程的步骤：战略计划、预算编制、运营及运营分析。第三编（第13章 第16章）介绍管理控制系统的变形：差异化战略下的管理控制、 服务性组织中的管理控制、跨国性组织中的管理控制以及项目管理控制。 本书适合于会计或管理专业的高年

在数据无限的时代，我们如何利用大数据实现商业大洗牌？传统行业又该如何通过挖掘隐藏在大数据背后的信息，冲出层层危机，实现行业质和量的飞跃？企业如何才能实现数据化运营，在大数据时代站稳脚跟？大数据实践的先行者、*集团前副总裁车品觉倾力新增8万字纯干货，倾情解读企业在大数据时代顽强生存的答案！只有稳抓趋势中的观战重点，才能在海量数据中挖掘商机！ 随着智能手机的大范围普及、物联网浪潮以及人工智能技术的爆发式发展，大数据在收集消费者全渠道行为、触发商业机遇等方面发挥了越来越重要的作用。而《决战大数据》一书恰恰洞悉了大数据时代商业发展的本质。同时，车品觉根据其在*的多年经验，通过丰富的案例和通俗易懂的语言，从 养数据 到 用数据 ，深入浅出地向我们揭开了*数据化运营和运营数据的神秘面纱。通

随着大数据、人工智能、物联网、云计算、区块链、5G等新技术的快速发展及日新月异，以及AIGC及ChatGPT等新应用迅速风靡全球，加上元宇宙概念的走热，数智化转型已经成为各行各业的热门话题及迫切愿望。本书分6部分共17章全面论述了营销数智化转型概念和理论，研究为什么要进行数字化转型、营销数字化转型的战略与实战框架、数字化赋能客户生命周期价值增长等问题，着重探讨消费零售、汽车出行、泛金融及医疗大健康等行业的数字化转型的行业解决方案与案例，并讨论数字化转型的策略与路径，以及数字化转型的评估、趋势与未来。本书适合准备进行数字化转型的相关企业，并可作为高校相关专业及研究咨询机构的参考书。

人工智能当前正在改变每个行业在《智能先行》中，知名创业投资者阿什 丰塔纳建议企业优先将人工智能应用于商业服务，并提供了可执行的方法。作者认为，拥有人工智能的公司从创始之初就收集了有价值的数据，并使用它来自动化训练其核心功能和预测模型。因此，这些公司发展得更快并更容易超越竞争对手。本书是为面临市场压力的公司制定的剧本，它们拥有真正的预算，需要有效执行人工智能的战略和战术。无论你是新的在线零售商，还是《财富》500强公司，丰塔纳用五个 如何 具体讲述了他的理念：如何识别极具价值的数据；如何构建人工智能团队；如何将人工智能与现有流程集成并优化和迭代；如何衡量和复制集成系统的有效性；如何将集成系统的利润再投资以获取复合竞争优势。本书定义了人工智能通过自动复合而构建数据学习效应所带来的新型竞

本书在原有相关研究的基础上创新性构建数字竞争力指数、数字经济指数、数字社会指数、数字政府指数、数字法治指数与数字安全指数六大指数，对评价体系进行系统更新和局部创新，并结合权威统计数据，对2021年大数据各领域发展进行综合评估，以期系统研判大数据各领域发展效能与总体态势，为相关机构提供决策支持与研究借鉴。

本书是由汽车与保险行业多为资深从业人员，通过大数据分析，共同撰写的全面论述中国汽车与保险大数据发展现状及趋势的权威著作。自我国实施国家大数据战略以来，大数据产业经历了爆发式的发展，汽车与保险大数据产业取得了长足进步，在此背景下，本书详细论述了保险与大数据的发展历程、现状以及面临的问题挑战，并针对新形势提出未来发展思路。本书从基于大数据应用的实例研究入手，深入分析了大数据在汽车行业、保险行业各个细分领域的应用，对我国汽车与保险大数据发展提出相应建议，同时对汽车行业、保险行业及其他相关行业的大数据建设与应用具有重要的参考价值和研究意义。