信息资源管理

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出版者:
作者:王宇
出品人:
页数:267
译者:
出版时间:2012-8
价格:29.00元
装帧:
isbn号码:9787302289388
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

《21世纪高等学校规划教材•信息管理与信息系统:信息资源管理》以信息化建设为主线,全面系统地介绍公共信息机构、政府、企业的信息资源开发与管理的理论、技术和应用以及信息资源管理的新发展。全书按信息资源不同表现形式共分为7章,分别是信息资源管理概述、数据信息资源管理、文献信息资源管理、网络信息资源管理、政府信息资源管理、企业信息资源管理和信息资源管理新发展。为了便于学习,书中各章均配有引导案例、讨论案例、思考题及参考文献,个别章节还介绍了信息管理与信息系统专业研究生和本科生所做的实例和研究成果。

科技前沿:人工智能与量子计算的未来图景 图书简介 本书旨在全面深入地探讨当前科技领域最具颠覆性的两大前沿阵营:人工智能(AI)与量子计算。我们不再满足于对现有技术的罗列,而是将视角投向更深远的未来,剖析它们如何重塑人类社会、经济结构乃至科学认知的底层逻辑。这不是一本关于编程语言或算法细节的教科书,而是一幅关于未来图景的宏大叙事,侧重于技术哲学的思辨、跨学科的融合挑战,以及随之而来的伦理与治理难题。 第一部分:智能涌现的边界与演化 本部分聚焦于人工智能,尤其关注当前以深度学习为核心的技术浪潮在达到“深度”之后,如何实现真正的“涌现”与“通用性”。 1.1 深度学习的瓶颈与超越:迈向符号与神经的融合 当前的大型语言模型(LLMs)在模式识别、语言生成方面展现了惊人的能力,但它们本质上仍是基于统计概率的拟合器。本书将深入探讨如何突破这种“黑箱”限制。我们探讨了符号主义AI的回归,并非是回到早期的专家系统,而是寻求一种神经符号混合架构(Neuro-Symbolic AI)。 因果推理的构建: 分析当前模型在处理“为什么”和“如果……会怎样”这类因果关系问题上的不足。介绍最新的因果推断框架如何被嵌入到神经网络结构中,以期让AI不仅能预测结果,更能理解决策背后的机制。 可解释性与可信赖性(XAI): 深入剖析“可解释性”的层次性。从底层的激活函数可视化到高层的决策路径溯源,探讨如何为复杂模型建立可审计的决策树,并介绍对抗性攻击的防御机制,确保关键领域(如医疗诊断、自动驾驶)的应用安全性。 小样本与终身学习: 探讨AI如何从需要海量数据灌输的“婴儿期”迈向具备人类级别学习效率的“成年期”。重点介绍元学习(Meta-Learning)如何使模型学会“如何学习”,以及终身学习(Lifelong Learning)如何解决灾难性遗忘问题,使AI系统能够持续积累知识而不会相互覆盖。 1.2 通用人工智能(AGI):从认知架构到具身智能 通用人工智能是AI领域的终极目标。本书将审视通往AGI的几条主要路径,并着重强调“具身性”的重要性。 认知架构的竞争: 对比 SOAR、ACT-R 等经典认知架构与当代基于Transformer的架构在模拟人类心智模型上的优势与劣势。探讨如何构建一个能够有效管理记忆、规划、情感模拟和自我修正的统一认知框架。 具身智能(Embodied AI)的复兴: 强调智能的产生依赖于与物理世界的交互。机器人学与AI的深度融合是关键。本书分析了从模拟环境(如Isaac Sim, MuJoCo)到真实世界部署(Sim-to-Real Gap)的技术鸿沟,以及触觉反馈、精细运动控制在提升AI环境理解力上的作用。 意识的计算模型: 这是一个哲学与科学交叉的领域。我们不声称能定义意识,但将介绍整合信息论(IIT)和全局工作空间理论(GWT)等前沿计算模型,尝试量化或模拟产生高级认知功能所需的复杂信息整合水平。 第二部分:量子计算的颠覆性潜力与工程挑战 量子计算承诺解决经典计算机无法处理的指数级复杂问题。本部分将揭示其核心原理、当前的应用前景以及从实验室走向实际部署的巨大工程障碍。 2.1 量子比特的物理实现与噪声控制 量子计算的基石在于量子比特(Qubit)。本书将对当前主流的量子比特技术进行细致的比较和分析。 超导电路与离子阱的对决: 详细阐述超导量子比特(Google Sycamore, IBM Eagle)和囚禁离子(IonQ)技术的物理基础、操作机制、优势(如高连通性、高保真度)以及各自的局限性(如低温要求、退相干时间)。同时介绍拓扑量子计算(如微软的Majorana费米子)作为潜在的抗噪解法。 退相干的战争: 量子计算的最大敌人是噪声。本章深度解析退相干(Decoherence)的物理机制,并介绍量子纠错码(Quantum Error Correction, QEC)的理论架构。重点分析表面码(Surface Code)等容错方案所需的物理量子比特数量与逻辑量子比特之间的巨大鸿沟,揭示实现“容错量子计算”(FTQC)的艰巨性。 2.2 量子算法:超越Shor与Grover 虽然Shor算法(因子分解)和Grover算法(搜索)是标志性成果,但本书将聚焦于NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)时代更具实用潜力的算法。 量子化学与材料模拟: 探讨变分量子本征求解器(VQE)在模拟分子能级和催化剂设计中的应用,这被认为是近期量子优势最可能率先实现落地的领域。分析如何利用量子计算精确模拟费米子系统的薛定谔方程。 量子机器学习(QML): 介绍量子支持向量机(QSVM)、量子神经网络(QNN)等模型。讨论量子数据编码、量子特征图映射如何有可能在特定数据集上提供“量子加速”,尽管量子优势的普适性仍待验证。 量子优化问题: 分析量子近似优化算法(QAOA)在解决组合优化问题(如旅行商问题、调度问题)上的潜力,以及其与经典启发式算法的性能对比。 第三部分:交汇与治理:重塑未来社会的蓝图 人工智能与量子计算并非孤立发展,它们将在未来互相赋能,并对人类社会提出前所未有的治理挑战。 3.1 混合智能的协同效应 AI与量子计算的结合将催生全新的技术范式。 量子增强AI: 量子计算如何加速深度学习的训练过程?例如,利用量子线性代数加速器来优化梯度下降的计算,或使用量子计算机进行更高效的张量网络优化。 AI驱动的量子控制: 反过来,AI可以用于优化量子系统的调谐、校准和错误抑制。介绍如何利用强化学习实时监测和微调量子芯片的激光脉冲或微波序列,以最大化相干时间。 3.2 伦理、安全与地缘政治的角力 对这些颠覆性技术的控制权和应用规范将定义下一代全球格局。 AI的社会结构重塑: 探讨自动化对劳动力的长期影响,以及如何设计社会保障和教育体系以适应知识工作被大规模取代的现实。深入分析偏见与公平性的技术实现难度,尤其是在跨文化背景下的“通用伦理”的构建。 后量子密码学的危机与应对: 量子计算机一旦成熟,将能轻易破解当前的RSA和ECC加密体系。本书详细介绍了NIST标准化的后量子密码学算法(如格密码、哈希函数签名),并分析全球向抗量子基础设施迁移的复杂性和成本。 技术主权与监管框架: 探讨AI模型透明度、数据主权以及量子计算硬件的战略意义。分析不同国家和地区(如欧盟的《人工智能法案》、美国的行政命令)在试图平衡创新与风险控制方面的政策冲突与合作潜力。 本书最终导向一个深刻的结论:我们正站在一个技术奇点的前夜。理解信息资源管理的旧范式已不足以应对即将到来的计算范式革命。这本书是为政策制定者、战略规划师、跨学科研究者以及所有对人类未来充满好奇心的读者准备的,提供必要的深度洞察力,以导航这场前所未有的技术浪潮。

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读后感

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用户评价

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我是一名教育工作者,尤其关注信息技术在教学中的应用。在我看来,信息资源是现代教育的核心驱动力之一。学生们获取知识的渠道不再仅仅局限于课本和老师的讲解,互联网提供了海量的学习资源,而如何引导学生有效地利用这些资源,从中汲取有益的养分,而不是被碎片化、低质量的信息所干扰,是我一直在思考的问题。这本书的标题“信息资源管理”触动了我内心深处对于如何构建一个健康、高效、有价值的学习环境的追求。我希望这本书能够从教育学的角度,来探讨信息资源的价值,以及如何对这些资源进行科学的组织、筛选、评估和传播。我期待书中能够提供一些具体的教学策略和方法,例如如何设计基于信息资源的教学活动,如何培养学生的信息素养和批判性思维能力,如何构建一个支持学生自主学习的信息化学习平台。我希望通过阅读这本书,我能够更好地理解信息资源在教育过程中的角色和作用,并能够将其有效地融入到我的教学实践中,为学生创造一个更优质、更具启发性的学习体验。这本书对我来说,不仅仅是一本关于技术管理的书籍,更是一本关于如何赋能学习、如何培养未来人才的指南。

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我是一名刚入职的图书馆管理员,对于信息资源管理这个概念,我既熟悉又陌生。熟悉是因为我的工作内容本身就与信息资源的组织、传播息息相关,陌生是因为我对“管理”这两个字所涵盖的深层意义和实践操作还处于一个懵懂的阶段。我了解到,现代图书馆不仅仅是书籍的堆砌,更是一个集成了数字资源、多媒体资源、特色馆藏的综合性信息服务平台。如何有效地组织和利用这些庞杂的资源,以满足不同读者的需求,是我目前面临的最大挑战。这本书的出现,对我来说无疑是一场及时雨。我希望它能够从理论层面,为我梳理清楚信息资源管理的框架,包括其基本原则、核心要素、发展趋势等等。同时,我也非常期待书中能够提供一些具体的实践案例和方法,例如如何进行信息需求的分析,如何评估和选择信息资源,如何构建信息资源库,如何进行信息资源的生命周期管理,以及如何利用新技术手段来提升信息服务的效率和质量。我希望通过这本书的学习,我能够对信息资源管理有一个更全面、更深入的认识,能够为我今后的工作提供坚实的理论基础和实践指导,让我能够更好地胜任这份工作,为读者提供更优质的信息服务。

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我对这本书的购买,很大程度上是源于我曾经在项目管理中遇到的一个典型困境。当时,我负责一个跨部门的大型项目,项目涉及到的信息之多、之杂,用“天文数字”来形容一点也不为过。有来自不同部门的进度报告、技术文档、会议纪要、设计图纸,还有大量的沟通邮件、即时消息记录。这些信息如果没有得到有效的管理,就会像一盘散沙,极大地影响项目的推进效率。我们曾经因为信息传递的滞后、关键信息的丢失,而导致了项目进度的延误,甚至出现过一些低级的错误。我曾经尝试过使用一些简单的文件管理工具,但效果并不理想,因为它们无法解决信息来源多样、格式不统一、权限管理复杂等问题。所以,当我看到“信息资源管理”这本书时,我立刻联想到了我曾经的痛苦经历,并燃起了希望。我期待这本书能够为我提供一套行之有效的项目信息资源管理体系。我希望它能够教会我如何识别和界定项目中的各类信息资源,如何建立一个统一的信息采集和存储平台,如何设计合理的权限管理和版本控制机制,如何利用信息共享来促进团队协作,以及如何将项目信息转化为可复用的知识资产,为未来的项目提供借鉴。

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这本书的装帧设计很简洁,封面采用了比较素雅的色调,书名“信息资源管理”也显得十分端庄。我之所以会选择这本书,纯粹是出于我对自身学术研究的需要。我是一名历史学专业的博士生,我的研究领域涉及某个特定的历史时期,而这个时期的文献资料,无论是档案、手稿、报刊,还是口述史料,都分散在世界各地的图书馆、档案馆、私人收藏中。要完成我的研究,就必须系统地收集、整理、分析这些散落的、形式多样的信息资源。我常常感到力不从心,因为缺乏一套科学的管理方法,很多珍贵的资料可能因为保存不当而损毁,或者因为找不到而被遗忘。我希望这本书能够为我提供一套关于如何系统化地管理和利用这些历史信息资源的理论框架和实践指导。我期待书中能够探讨如何对不同类型的历史文献进行分类、著录、编目,如何建立有效的检索系统,如何进行信息的数字化和长期保存,以及如何在研究过程中有效地利用这些信息资源来构建严谨的学术论证。我希望这本书能够帮助我摆脱信息搜集的泥沼,让我能够更专注于对历史真相的探寻和解读,让我的学术研究能够达到更高的水平。

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我是一名在电商平台工作的运营专员,每天都要处理大量关于商品、用户、市场的数据。我们产品的销售额、用户转化率、复购率、用户评价等等,这些都是我们制定运营策略、优化营销活动的最重要依据。然而,这些数据往往是分散在不同的后台系统里,格式各异,需要花费大量的时间去提取、整合、清洗。有时候,我们甚至会因为数据的不准确而做出错误的判断,导致营销活动的失败。我希望这本书能够为我提供一套关于如何系统化地管理和利用电商运营信息资源的解决方案。我期待书中能够探讨如何建立一个统一的数据采集和整合平台,如何对商品信息、用户画像、营销数据进行有效的分类和管理,如何利用数据分析工具来挖掘用户需求和市场趋势,以及如何将这些信息转化为可执行的运营策略。我尤其希望书中能够强调如何确保数据的准确性、时效性和安全性,并能够提供一些具体的案例,展示如何通过精细化的信息资源管理来提升电商平台的运营效率和用户体验,最终实现销售额的增长。

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这本书的封面设计就透露出一种沉稳大气的感觉,深蓝色的背景搭配银白色的书名,没有过多花哨的装饰,直观地传达了“信息资源管理”这个主题的专业性和严肃性。我之所以会被它吸引,完全是出于我个人的职业需求。我是一名在大型企业做数据分析的基层员工,日常工作中接触到的信息量可以说是爆炸性的。每天都需要从海量的原始数据中提取有价值的信息,而这些信息往往分散在不同的部门、不同的系统里,格式各异,质量参差不齐。查找、整合、清洗、分析,每一个环节都耗费大量精力。我常常在想,如果有一个系统化的方法来管理这些宝贵的信息资源,我的工作效率会不会大幅提升?会不会有更多的精力去深入挖掘数据的洞察,而不是疲于奔命地整理?当我看到这本书的标题时,脑海里立刻浮现出了无数个“如果”。我希望能从这本书里找到解决我实际工作痛点的方案,学习到如何构建一个高效的信息资源管理体系,如何利用先进的技术手段来优化信息采集、存储、处理和利用的流程。我期待这本书不仅仅是理论的堆砌,更能提供切实可行的实践指南,帮助我理解信息资源的价值,掌握管理信息资源的艺术,最终将这些知识转化为提升我工作表现的动力。我买这本书的时候,心里抱着一种“救命稻草”的心态,希望它能为我指点迷津,让我在信息洪流中找到方向。

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这本书的语言风格,从封面上看,应该是偏向于严谨和学术的,这正是我所需要的。我是一名在企业担任法务顾问的律师,每天都需要处理大量的法律文件、合同、案例分析,以及相关的法律法规。这些信息不仅数量庞大,而且涉及的专业领域非常广泛,需要极高的准确性和时效性。我需要能够快速地查找、核对、引用相关的法律条文和判例,以确保我的法律意见和合同条款的合法性和严谨性。然而,长期的实践告诉我,仅仅依靠个人的记忆和纸质文件检索是远远不够的,效率低下且容易出错。我希望这本书能够为我提供一套关于如何系统化地管理和利用法律信息资源的理论和实践。我期待书中能够探讨如何对法律文本进行有效的分类和索引,如何建立一个集成了法律法规、司法解释、典型案例的知识库,如何利用信息技术来辅助法律检索和分析,以及如何确保法律信息的安全和合规性。我希望通过这本书的学习,我能够掌握一套高效的信息管理方法,从而提升我的工作效率和专业水平,为我的客户提供更优质、更专业的法律服务。

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这本书的序言部分,作者开篇就抛出了一个非常引人深思的问题:在信息爆炸的时代,我们究竟是在被信息淹没,还是在驾驭信息?这个问题瞬间抓住了我的注意力,因为它精准地概括了我最近一段时间的困惑。我是一名自由撰稿人,每天都需要搜集大量的资料来支撑我的文章创作。一开始,我以为信息越多越好,但很快我就发现,过多的、杂乱的信息反而会拖慢我的创作速度,甚至让我陷入信息焦虑。我花了大量的时间去筛选、辨别信息的真伪和价值,有时候甚至怀疑自己是不是走进了信息的死胡同。这本书的序言,就像一盏明灯,让我看到了另一条出路。我迫切地想知道,这本书是如何定义“信息资源”的,又将如何阐述“管理”的内涵。我期待这本书能够为我提供一套科学的方法论,帮助我建立起一套属于自己的信息管理系统,能够系统地梳理、归类、存储我收集到的信息,并且能够方便快捷地调用。我希望通过阅读这本书,我能够从一个被动的信息接收者,转变为一个主动的信息管理者,让信息真正成为我创作的强大助力,而不是阻碍。我希望这本书能够教我如何区分“有用信息”和“噪音”,如何搭建一个清晰的知识框架,如何让我的大脑成为一个高效的信息处理中心,而不是一个杂乱的储物柜。

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我是一名科技公司的产品经理,每天都在和各种各样的数据打交道。从用户行为数据、市场调研数据,到竞品分析数据,再到内部运营数据,这些信息是我们做出产品决策、优化产品功能的最重要依据。然而,如何有效地汇聚、清洗、分析和利用这些数据,却是一个长期困扰我的难题。数据孤岛、数据质量不高、数据分析效率低下等问题,常常让我们在决策时显得犹豫不决,甚至做出错误的判断。我希望这本书能够为我提供一套系统化的方法论,帮助我理解“信息资源”的范畴,不仅仅局限于我常接触的数据,还包括那些潜藏在文本、图像、视频中的有价值信息。我期待这本书能够教我如何建立一个有效的信息收集和整合机制,如何确保信息的准确性和时效性,如何利用科学的工具和方法对信息进行深度挖掘和分析,从而提炼出具有战略价值的洞察。我尤其希望书中能够探讨如何将信息资源转化为产品竞争力,如何让信息驱动产品创新,最终提升用户体验和市场份额。这本书对我来说,不仅仅是关于理论知识的获取,更是关于如何将抽象的“信息资源管理”概念,落地到我实际的产品开发和决策过程中,成为我手中的利器。

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从这本书的标题来看,它似乎是一个相当宏大的主题,但当我深入思考我的日常工作时,却发现“信息资源管理”与我的生活息息相关。我是一名普通的城市居民,我每天都在和各种各样的信息打交道:天气预报、交通信息、新闻动态、购物优惠、社区通知、朋友的分享等等。这些信息就像空气一样充斥着我的生活,我几乎无法想象没有信息的世界。然而,我也常常感到被海量的信息所困扰,不知道哪些信息是真正有用的,哪些是需要警惕的。我花了很多时间在社交媒体上,但很多时候都是在无意义的信息中“冲浪”,消耗了大量的时间和精力。我希望这本书能够从一个更广阔的视角,来阐述信息资源的本质和价值。我期待它能够帮助我理解,信息不仅仅是数字和文字,它更是我们认知世界、做出决策、提升生活品质的关键。我希望书中能够提供一些简单易行的方法,帮助我识别和筛选有价值的信息,如何避免信息过载和信息焦虑,如何利用信息来改善我的日常生活,例如如何更有效地规划我的出行,如何更明智地进行消费,如何更好地了解我所处的社会。这本书对我来说,不仅仅是一本理论书籍,更是一本关于如何成为一个更聪明的“信息消费者”的生活指南。

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就是王宇老师讲这门课,内容可能没记到多少,但感悟是有的,老师十分敬业认真,阅历经验丰富,自身在理工科工程技术领域和管理商科领域都有所建树,讲课内容跨度很大,从技术到管理,还给我们讲pagerank算法,系统论,五行思想,感觉真的是站到了一个高度看问题,提高了自身维度。印象深刻的是老师每节课留的作业,案例分析,小组辩论,情景短剧,大作业共词分析,在过程中收获很多,认知水平不断提升

评分

我本科的时候想着读研以后一定和信管划清界线,打死不搞信管,结果莫名其妙成了“伪”信管博士,emmmm,人生真的是有意思 这书不咋地,毕竟教材很难有读起来舒服的,没办法

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我本科的时候想着读研以后一定和信管划清界线,打死不搞信管,结果莫名其妙成了“伪”信管博士,emmmm,人生真的是有意思 这书不咋地,毕竟教材很难有读起来舒服的,没办法

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就是王宇老师讲这门课,内容可能没记到多少,但感悟是有的,老师十分敬业认真,阅历经验丰富,自身在理工科工程技术领域和管理商科领域都有所建树,讲课内容跨度很大,从技术到管理,还给我们讲pagerank算法,系统论,五行思想,感觉真的是站到了一个高度看问题,提高了自身维度。印象深刻的是老师每节课留的作业,案例分析,小组辩论,情景短剧,大作业共词分析,在过程中收获很多,认知水平不断提升

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