具体描述
《创业管理的理论与实践》以创业管理为主题，共分四大部分，第一部分创业活动管理，探讨了创业活动策划、创业者和创业团队、创业机会辨识与评估及创业融资等内容；第二部分新创企业的治理结构，阐述了新创企业的组织形式、产权安排、内部激励等理论，并附相关案例；第三部分为新创企业运行管理，包括知识产权管理、创业营销企划、新创企业客户关系管理、企业核心竞争力分析与构建等内容；第四部分新创企业成长管理，分析了新创企业的成长模式与战略、高新技术企业成长管理、企业文化管理等内容。
《创业管理的理论与实践》为高等院校经济管理实验实践系列教材。该书以创业管理为主题，通过4编的篇幅，介绍了创业活动管理、新创企业的治理结构、运行管理和成长管理等内容。
洞察科技前沿，驾驭数字时代浪潮：一份面向未来的技术趋势与商业应用指南 图书名称： 《数字孪生：重塑工业与商业的未来蓝图》 图书简介： 在信息技术飞速迭代、物理世界与数字世界日益深度融合的今天，理解并掌握前沿技术，是企业保持竞争力的核心要素。本书《数字孪生：重塑工业与商业的未来蓝图》并非探讨传统的创业管理理论，而是聚焦于一种正在颠覆多个行业基础架构的颠覆性技术——数字孪生（Digital Twin）。 本书旨在为技术决策者、企业高管、系统架构师以及对未来技术应用充满好奇的专业人士，提供一个全面、深入且极具实操指导意义的认知框架。我们不讨论传统的市场进入策略、团队组建或财务规划，而是将焦点完全集中于如何运用先进的建模、仿真、物联网（IoT）和人工智能（AI）技术，构建一个与物理实体实时同步、可预测、可优化的虚拟镜像。 第一部分：数字孪生的基石与核心原理（The Foundation and Core Principles） 本部分将系统地拆解数字孪生的技术栈，确保读者对这项复杂技术有扎实的理解，而非停留在概念层面。 第一章：从概念到实体——数字孪生的演进史与定义重构 我们将追溯数字孪生从NASA早期概念到工业4.0核心构件的演变历程，明确区分“仿真模型”、“虚拟模型”与“数字孪生”之间的关键差异。重点阐述数字孪生区别于传统建模的三个核心特征：实时连接性、双向数据流和生命周期同步性。 探讨不同粒度（Part Level, Asset Level, System Level, Process Level）的孪生体构建逻辑。 第二章：数据驱动的神经系统——物联网与数据融合架构 数字孪生的生命线在于数据。本章深入剖析支撑实时数据采集、清洗与传输的关键技术。内容涵盖工业物联网（IIoT）的传感器部署策略、边缘计算（Edge Computing）如何解决延迟和带宽问题，以及如何建立一个可靠、高吞吐量的数据湖或数据中台，以承载海量、多源异构的时序数据。我们将详细介绍数据标准化和语义互操作性的挑战与解决方案。 第三章：构建虚拟世界的骨架——高保真建模与仿真技术 虚拟模型是孪生的核心载体。本章侧重于几何建模、物理建模（如有限元分析FEA、计算流体动力学CFD）与行为建模的集成。重点讨论如何利用参数化建模技术确保虚拟模型能够快速响应物理实体状态的变化。此外，还将探讨基于物理模型（Physics-Based）和数据驱动模型（Data-Driven）的混合建模策略，以应对复杂系统的非线性行为。 第二部分：跨行业的应用场景与价值创造（Cross-Industry Applications and Value Generation） 本部分将展示数字孪生如何超越理论，成为解决实际行业痛点的利器，并转化为可量化的商业价值。 第四章：智能制造的升级——预测性维护与流程优化 在高端制造业中，数字孪生是实现“熄灯工厂”和柔性生产的关键。本章详细分析如何利用孪生体对关键设备的健康状态进行预测性维护（Predictive Maintenance），实现零计划外停机。同时，探讨如何通过孪生体对生产线布局、工艺参数进行反复“试错”，以最小的物理投入实现产能最大化和能耗最小化。 第五章：城市规划与基础设施的未来——智慧城市孪生体 本书将重点介绍城市级数字孪生（City Digital Twin）的构建挑战，包括多部门数据孤岛的打通、海量地理信息系统（GIS）数据的集成。具体应用案例将聚焦于交通流管理、公共安全响应优化、能源网格的负荷平衡与灾害应急模拟。这将为城市管理者提供一个全新的、基于实时的决策支持平台。 第六章：产品全生命周期的数字化延伸——设计、运营与退役 数字孪生贯穿产品的整个生命周期。本章讨论从设计阶段的虚拟原型测试（Design Iteration），到产品交付后的远程性能监控与优化（Service Optimization），以及最终的回收与再制造规划（Circular Economy Integration）。重点分析如何通过反馈回路，实现“产品即服务”（PaaS）商业模式的落地。 第三部分：实现数字孪生的关键挑战与战略部署（Challenges and Strategic Deployment） 仅仅了解技术是不够的，成功部署数字孪生需要清晰的战略路线图和对潜在风险的预判。 第七章：安全、隐私与治理：信任的基石 在连接物理与数字世界的过程中，数据安全与隐私保护是首要任务。本章深入探讨OT（操作技术）与IT（信息技术）融合带来的安全风险，以及如何实施零信任架构来保护高价值的工业数据。同时，讨论跨组织、跨地域数据共享的治理框架和伦理考量。 第八章：从试点到规模化：构建可扩展的孪生平台 许多数字孪生项目止步于POC（概念验证）。本章提供一套务实的规模化路线图，涵盖技术选型标准（如平台供应商、开源框架选择）、集成工具链的建立，以及如何构建一个能够支持成百上千个实体孪生的统一管理与监控平台。重点介绍DevOps/MLOps原则在孪生体生命周期管理中的应用。 第九章：人才重塑与组织变革 数字孪生要求企业员工具备跨学科能力，融合物理工程知识、数据科学技能和系统集成能力。本章分析未来数字孪生团队所需的核心人才画像，并为企业提供员工技能提升和跨部门协作机制设计的建议，确保组织结构能够有效支撑这一复杂技术的落地与长期维护。 --- 本书特点： 深度技术聚焦： 彻底避开宏观管理叙事，专注于数字孪生背后的AI算法、数据架构和物理仿真细节。 战略前瞻性： 不仅介绍“是什么”，更强调“如何做”，为企业提供从技术选型到规模化部署的清晰路径。 行业广度与深度兼备： 案例分析覆盖高端制造、智慧城市、能源与生命科学等多个关键领域。 本书是任何希望在新一轮技术浪潮中抢占先机，通过构建数字镜像实现运营效率革命的专业人士不可或缺的参考手册。它不是关于如何开始一家公司的指导，而是关于如何用最先进的技术武装和优化现有或未来运营系统的蓝图。
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