互联网的普及，大数据、云计算、5G、人工智能、区块链等技术的成熟，促成了数字经济的大繁荣。以计算能力为基础，万物感知、万物互联、万物智能的数字经济新时代正在到来。数据量呈爆发式增长，对算力的需求达到空前高度，算力成为数字经济的新引擎。 《算力：数字经济的新引擎》共有8章，对算力及算力经济进行系统阐述，涉及新基建、新能源体系、数据资源、算力技术体系、基于新能源电力的算力中心、算力产业等；并从多个产业应用的角度，剖解算力对数字经济的驱动逻辑，帮助企业与个人找准发力的方向。 《算力：数字经济的新引擎》适合互联网、人工智能、大数据、智能制造等数字经济领域的从业者，以及对数字经济感兴趣的行业人士阅读，也适合高等院校数字经济、计算机、大数据、人工智能等相关专业师生参考。
如果你是一个有 数学焦虑症 的人，你可能不会相信有一天你会爱上数学。 原因在于，我们在学校所学的数学知识看上去不过是一堆沉闷的规则、定律和公理，都是前人传下来的，而且是不容置疑的。在《魔鬼数学》中，世界知名数学家乔丹?艾伦伯格告诉我们这样的认识是错误的。数学与我们所做的每一件事都息息相关，可以帮助我们洞见在混沌和嘈杂的表象之下日常生活的隐性结构和秩序。数学是一门告诉我们 如何做才不会犯错 的科学，是经年累月的努力、争论所锤炼出来的。 你应该提前多长时间到达机场？民意调查的结果真的能代表人们的意愿吗？为什么父母都是高个子，孩子的身高却比较矮？用什么策略买**才能中大奖？《魔鬼数学》运用数学方法分析和解决了很多的日常生活问题，帮助数学门外汉习得用数学思维思考问题的技能。 作者用数
我们所有人的生活都受到有限空间和有限时间的限制，因此常常面临一系列难以抉择的问题。在一天或者一生的时光里，哪些事是我们应该做的，哪些是应该放弃的？我们对杂乱无序的容忍底线是什么？新的活动与熟悉并喜爱的活动之间如何平衡，才能取得令人愉快的结果？这些看似是人类特有的难题，其实不然，因为计算机也面临同样的问题，计算机科学家几十年来也一直在努力解决这些问题，而他们找到的解决方案可以给我们很多启发。通过丰富的跨学科研究，作者指出，计算机算法也可以用来解答人类面临的这些问题。这本书告诉我们如何更有效地利用直觉、什么时候应该把选择权交给命运、无所适从的时候应该如何做出选择，以及如何有效地与他人保持联系。从找配偶到找停车位，从组织管理个人邮箱的收件箱到理解人类记忆的作用原理，这本书把计算机
本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，主要内容包括：趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明. 本书可作为高等院校统计、经济、商科、工程及定量社会科学等专业学生的教材或教学参考书，同时也可供相关技术人员使用.Translation from the English language edition:Time Series Analysis with Applications in R ,Second Edition（ISBN 978 0 387 75958 6）by Jonathan D.Cryer and Kung Sik Chan. Copyright 2008 Springer Science+Business Media,LLC. Springer is a part of Springer Science+Business Media.
《新质生产力：重塑金融和经济的未来》深入探讨了数字时代如何通过创新和技术重塑金融和经济。书中汇集了大数据、人工智能、区块链等新兴技术的应用案例，揭示它们如何改变传统生产力模式，推动经济向高效、可持续方向发展。作者通过详细分析和独到见解，为读者描绘了未来金融和经济格局的蓝图，提出实用的策略和方法，对理解未来的金融科技趋势、经济变革路径和创新驱动力有重要启迪。
如果你是一个有“数学焦虑症”的人，你可能不会相信有一天你会爱上数学。 原因在于，我们在学校所学的数学知识看上去不过是一堆沉闷的规则、定律和公理，都是前人传下来的，而且是不容置疑的。在本书中，世界知名数学家乔丹·艾伦伯格告诉我们这样的认识是错误的。数学与我们所做的每一件事都息息相关，可以帮助我们洞见在混沌和嘈杂的表象之下日常生活的隐性结构和秩序。数学是一门告诉我们“如何做才不会犯错”的科学，是经年累月的努力、争论所锤炼出来的。 你应该提前多长时间到达机场？民意调查的结果真的能代表人们的意愿吗？为什么父母都是高个子，孩子的身高却比较矮？用什么策略买彩票才能中大奖？本书运用数学方法分析和解决了很多的日常生活问题，帮助数学门外汉习得用数学思维思考问题的技能。 作者用数学这条主线穿起了时
本书以下一代互联网技术发展为入口，探索了多种元宇宙的场景应用。相信随着5G、区块链、人工智能、大数据、云计算等技术的不断成熟和深度融合，书中所阐述的元宇宙场景应用都会慢慢变成现实生活中的场景应用。例如，新冠肺炎疫情期间，由于无法在现实见面，很多大学开启了线上毕业典礼，利用虚拟技术，创造了一个与真实大学一样的场景；还有，2022年北京冬奥会竟然出现了数字主持人 所有这些，都为未来元宇宙应用的多样化提供了研究与建设思路！
这是一个*好的时代，这是一个*坏的时代。随着数字技术的发展变化，传统制造业实现数字化转型，并催生了分享经济、平台经济、零工经济等经济形态。进入数字经济时代，新的生产关系如何如何改变我们的社会，又是如何改变每个个体。我们越来越关注到一些青年人不断进入新经济领域，并将数字经济不断融入我们的生活。被困在数字经济系统里面的除了外卖小哥，还有已经被裹挟进入信息洪流的我们自己
一个人如何成为一个工作室？ 如何用10秒写一篇小说？ 如何用一句话秒杀一个画家？ 如何100倍速剪辑一个视频？ 如何用AIGC打造与众不同的人设标签？ 这是一本带你快速进入AIGC时代的智能创作宝典！ 作者以丰富的内容行业实战经验为基础，结合的AI技术，教你轻松掌握倍速创作爆款内容的底层逻辑。本书从AIGC的发展历程，AIGC的应用方向，AIGC与小红书、抖音、B站、微信视频号等各大平台的合作等多个角度进行阐述，配以大量实操案例，图文并茂，让你在读书的过程中轻松上手操作，快速创作出属于自己的爆款内容。 无论你是自媒体新手还是职场老手，这本书都是不可或缺的实操指南！ 本书适用于所有内容从业者和对AIGC感兴趣的读者群体。
本书是一本深入探讨数据如何作为企业关键资产发挥作用的实用指南，从数字经济的角度出发，全面分析了数据要素的价值挖掘、资产化过程，以及数据资产增值路径。 全书分为15章，第1章及第2章全面介绍了数据要素与数据资产的概念、重要性，并详细探讨了数据资产的确权、评估、入表等关键问题；第3章至第14章探讨了数据资产在各领域的应用，对于数据资产的应用普及有重要的参考意义；第15章论述了数据资产的风险管理与发展前景，合理地展望了数据资产的未来。
我们所有人的生活都受到有限空间和有限时间的，因此常常面临一系列难以抉择的问题。在一天或者一生的时光里，哪些事是我们应该做的，哪些是应该放弃的？我们对杂乱无序的容忍底线是什么？新的活动与熟悉并喜爱的活动之间如何平衡，才能取得令人愉快的结果？这些看似是人类特有的难题，其实不然，因为计算机也面临同样的问题，计算机科学家几十年来也一直在努力解决这些问题，而他们找到的解决方案可以给我们很多启发。 通过丰富的跨学科研究，作者指出，计算机算法也可以用来解答人类面临的这些问题。布莱恩·克里斯汀、汤姆·格里菲思著万慧、胡小锐译的《算法之美(精)》告诉我们如何更有效地利用直觉、什么时候应该把选择权交给命运、无所适从的时候应该如何做出选择，以及如何有效地与他人保持联系。从找配偶到找停车位，从组织管
党的十八大以来，中央高度重视发展数字经济，围绕加快数字经济发展做出全面部署，推动数字经济和实体经济深度融合。当前，数字经济已成为引领未来发展的新型经济形态，对形成创新驱动的产业发展模式，推动产业结构转型升级，推进绿色可持续发展，打造兼具效率与安全的产业链等具有积极作用，是实现产业高质量发展的重要抓手。探究数字经济对中国产业高质量发展的赋能效应和作用机制，对推动新质生产力加快发展，推进中国式现代化具有重要意义。基于此，本书重点探讨数字经济对中国产业高质量发展的赋能效应，遵循 提出问题 现状分析 理论和实证分析 结论与对策建议 的思路，在刻画数字经济和产业高质量发展现状的基础上，从理论和实证两个层面深入探讨数字经济赋能产业高质量发展，并提出相应对策建议，以期为相关政策制定和实践部门提
在经济学中，绝大多数的非合作博弈理论集中研究博弈中的均衡问题，尤其是纳什均衡及其精炼。对均衡什么时候出现以及为什么均衡会出现。传统解释是，均衡是在博弈的规则、参与人的理性以及参与人的支付函数都是共同知识的情况下，由参与人的分析和自省所得出的结果。不论是在概念上还是在实证上，这个理论都存在许多问题。 在《博弈学习理论》一书中，朱·弗登伯格和戴维·K·莱文提出了另一种解释：均衡是并非完全理性的参与人随着时间的推移寻求*化这一过程的长期结果。他们研究的模型为均衡理论提供了基础，并为经济学家评价和改进传统的均衡概念提供了有用的方法。
数据本无大小，但应用场合、处理方式的不同却分出大小，是谓小数据。数据表示的是过去，但表达的是未来，所以应用数据不仅需要全量数据，也需要样本数据；不仅要了解相关性，更要明白因果关系；不仅要预见未来，更要量化自我。这就迫使我们从更广泛的角度理解小数据，梳理小数据与大数据的分野，从而将相关思路投射、印证于小数据，考察其核心特点和应用特质。本书系统、全面的阐释了小数据，揭示了小数据之美、小数据之道、小数据之魅、小数据之巅，揭示了数据的局面在变化、逻辑在更新、未来在演进。重新审视我们的时代，小数据，尽管仍笼罩在迷雾中，但其已经开始在我们脑海中浮现出整体的轮廓。
