什么是数字孪生？数字孪生是充分利用物理模型和物联网传感采集全生命周期的海量数据，融合虚拟现实、仿真、大数据、物联网、人工智能、区块链等跨学科数字技术，通过实体世界与虚拟世界双向映射、动态交互、实时连接，记录、仿真、预测对象全生命周期的运行轨迹，实现系统内海量的数据信息与资源的配置。 通常认为，数字孪生（Digital Twin）是基于美国密歇根大学的迈克尔 格里夫斯（Michael Grieves）教授的研究所提出的概念，之后这一提法得到广泛的认同并沿用至今。其实，数字孪生理念和方法已经走过了几十年的发展历程，从20世纪60年代美国国家航空航天局（NASA）的阿波罗登月计划，到今天的工业4.0和智慧城市，数字孪生技术广泛应用于各个行业中。 本书作者以十余年的研究及行业应用经验为基础，带你畅游数字孪生的神秘世界！ 2021年，数字孪生
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
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。
当前Python语言非常流行，主要因为它强大的编程功能，可被无偿使用，而且在网上提供了很多免费的程序包。计量经济模型虽然在中国的研究已较为深入，但基于Python语言的计量经济模型的建立和分析还极少。本书着力在阐明计量经济学理论和时间序列模型的前提下，以Python语言为工具对热点问题进行实证建模分析。本书的内容安排吸收了国内外有关计量经济学和时间序列分析教材的特点，在章节的安排上遵循由浅入深、由简到繁的原则，对计量经济学和时间序列基础理论进行了较为详细的介绍，增加了一些的时间序列模型内容，同时附加了一些Python语言时间序列运算的概念。由于本书软件的计算结果都是以Python语言为后台的，结果是可以信赖的。
本书是运筹学经典著作 Operations Research: An Introduction的英文影印版。该书英文版自中国人民大学出版社引进出版以来，受到国内读者的广泛关注和好评，被许多高校选为 运筹学 双语课程或全英语课程的参考书。 哈姆迪??塔哈撰写的《运筹学基础》自初版以来，经过多次修订与扩充，现已推出第10版。第10版的主要特色在于：（1）重视运筹学基本知识的讲解，但对高深问题也作了较深入的分析，以满足不同读者的需要。（2）突出实用性。各章通过实践问题的求解导出运筹问题的数学模型，这既凸显出该运筹问题的实际背景，也便于读者学习建模。（3）增加了运筹学中重要理论与应用的重大事件介绍。（4）计算方法与软件相结合。全书使用教学辅助软件TORA、软件包Excel及AMPL等，读者可以利用这些软件工具对所学的模型和计算方法进行计算和检验。
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
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。
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
《经济科学译丛：竞争与反垄断中的数量技术》给出了如何整合有关产业的技术、经济理论和广泛的证据，以提高实践工作的质量。这些实践工作是与可利用的数据的属性与质量相适应的，经得起专家与司法审查。 《经济科学译丛：竞争与反垄断中的数量技术》一贯坚持根据竞争分析者与学者所面临的挑战来评估实用技术，这些实用技术为能够支持专家或法官的观点提供了证据。《经济科学译丛：竞争与反垄断中的数量技术》所整合的方法将有助于分析者们明晰各种实践工作的假设前提；有助于根据产业知识来评估这些假设前提，在理解这些假设是否有效的基础上来指导将来的竞争与反垄断调查工作。
本书共十章，分为四篇。篇技术融合，讲透各技术名词的相关概念，拨开云雾看本质；第二篇场景变革，讲述在新基建 数字经济的场景下，企业如何转型，如何从传统基建到新基建，如何发挥工业互联网的力量；第三篇模式创新，讲述新秩序背后的各种新定律，并通过实例分析总结失败经验，找到获得成功的新道路；第四篇生态重塑，通过实例分析了华为、阿里、西门子等关键企业，以及多个投资机构，解读5G时代产业变革与投资机会，并对智能革命的未来 6G进行展望。
本书研究经济变量联系的计量模型 新发展与实践，讲论的技术方法涉及类似宏观经济变量的随机变量的非线性关系、具体投资或生产函数等。本书提供实证研究示例。本书也仔细讨论估计、经验和模型评价的问题，讨论的模型类型包括数模型、神经网络和投影跟踪的非参数模型，也特别关注光滑区间转移模型。
赵利彬等编著的《经济数学基础微积分》是在贯彻落实*“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”要求的基础上，按照国家非数学类专业数学基础课程教学指导委员会*提出的“经济管理类本科数学基础课程教学基本要求”，为适应21世纪教学改革的需要与市场经济对人才的需求，结合一些本专科院校学生的基础和特点进行编写的。 《经济数学基础微积分》内容包括：函数、极限与连续、导数与微分、中值定理与导数应用、不定积分、定积分、定积分应用、广义积分、向量代数与空间解析几何、多元函数微分学及其应用、重积分、无穷级数、常微分方程。书内各节后均配有相应的习题，书末附有习题参考答案。 《经济数学基础微积分》体系结构严谨、知识系统、讲解透彻、内容难度适宜、语言通俗易懂、例题习题丰富。适合作为普通高等院
你是有志于学术的经济学专业学生。你以后希望从事宏观计量的经验研究，所以你希望理解动态规划方法。于是你找到了经典的动态规划教材，斯托基和卢卡斯的《经济动态的递归方法》。你雄心勃勃地下定决心，一定要把这本书啃完。 但很快，悲催的事情发生了：你发现自己，看！不！懂！T_T。。。 你就是无法看懂《经济动态的递归方法》这本书，怎么办？ 你没有数学背景，还想研究经济学，怎么办？ 你只学过高数、线性代数和概率论，怎么样才能学好动态递归，并用来建模呢？ 现在可以告诉你，你完全可能做到。你读不懂的原因，只是因为你没有遵循数学学习的规律。 本书作者发现他们的研究生之所以看不懂卢卡斯的书，是因为缺乏足够的数学基础准备。因此他们决定写一本书为学生提供一个学习的桥梁。你手上拿到的就是
