这是一本指导AI产品真正实现商业化落地的专业技术书。书中内容完全围绕产品落地、商业化展开，既提供了不同类型AI产品的落地方案，又提供了具体的方法、技巧，还提供了安防、制造、汽车等多个典型行业的应用案例。无论是从技术或其他岗位转型AI产品经理，还是从其他方向的产品经理岗位转型AI产品经理，都可以通过本书弥补欠缺的相关知识。而对于已经入门的AI产品经理，阅读本书可以了解算法、中台、业务等各类AI产品的落地方案，掌握快速、高效、高质量落地产品的方法论。本书共包括4篇13章的内容。第一篇（第1～2章）对

元宇宙作为一个新兴产业已经开始逐渐走入各发展领域的视野。从狭义上来说，元宇宙是一个未来互联网概念，指链接一个可感知的虚拟宇宙，这个虚拟宇宙由三维连续共享虚拟空间组成；从广义上来说，元宇宙是随着社会经济的发展，为了满足现阶段数字经济的发展需求，整合多种数字技术而产生的物理世界与现实世界的新型基础设施。本书从元宇宙产业发展角度入手，在内容上尽可能涵盖元宇宙基础理论及其核心产业链发展现状等方面。《元宇宙：产业布局新趋势》共8章，第一部分（第1章）详尽阐述了元宇宙产业发展的价值，探讨了元宇宙发展对于经济

本书为“解密元宇宙”丛书的第二本,重点介绍元字宙时代实体经济如何入局,抢抓机遇,创新发展模式。本书共10章,主要内容包括农业元宇宙、工业元宇宙、汽车制造元宇宙、零售元宇宙、办公元宇宙、教育元字宙、房地产元宇宙、交通元宇宙、旅游元宇宙及城市建设元宇宙。本书以理论与案例相结合的方式深入讲解元宇宙的技术集群与应用,以及技术与实体经济各个行业的深度融合与变革,希望能激发读者的学习积极性与主动创造性。

数字经济正加速向经济运行的每个细节渗透，带来一场经济系统的变革，潜移默化地改变着经济运行的模式与潜在机理。各种类型的数字货币出现，正是为了与数字经济更好地耦合，适应数字经济发展的需要。本书从一个非技术的经济学视角揭开数字经济和数字货币的神秘面纱：数字经济的尽头是什么？什么是数字货币？数字货币为何在此刻登场？谁是数字货币时代的主角？数字货币将给经济金融带来什么影响？中国推出的数字人民币在人民币国际化过程中又能发挥何种作用？技术是表，而理念是里。本书将帮助我们透过现象看本质，先人一步洞悉数字货币即将

本书融入了PingCAP公司在开源领域的七年探索经验，以及在分布式数据库领域的研究成果，对开源的历史发展、分布式数据库的变迁演进、TiDB的框架设计、应用实践以及开源与商业化的连接进行了深入剖析。 开篇首先以PingCAP公司的创业故事为主线，讲述公司为何选择开源作为核心战略，以及主要产品TiDB的研发、运营和国际化历程。然后介绍PingCAP在成长为国内开源厂商的探索者的过程中，在技术路线选择和社区生态中的重要贡献和发展经验。最后介绍了PingCAP对未来基础软件的技术、开源趋势的思考与展望。

本书分为上中下三篇，围绕直面安全风险挑战、掌握分类分级要略、践行安全保护措施三个层面入手，深入剖析了工业数据本质内涵、安全态势，系统阐述了工业数据分类分级方法，切实解决了工业企业、工业互联网平台企业面临的不知何为工业数据、为何以及如何开展分类分级、如何做好工业数据安全保护等难题。本书强调实际指导意义，围绕重点行业、典型企业，运用实际案例阐释了工业数据分类分级管理与安全保护方法。本书为工业企业、工业互联网平台企业提供了拿来能用、效果显著的工业数据分类分级与安全保护策略，立足数据安全保护迈入有法可依

在当今“数实融合”改变世界的时代，如何发挥新型基础设施建设的“乘数效应”，全面了解数字新基建的重要工具、布局数字经济新时代成了人们关注的课题。本书深刻阐述了数字新基建与数字经济的内在逻辑关系，详细展示了新兴信息技术在新基建领域的内涵、外延及应用，并系统揭示了新基建对世界未来发展的革命性推动力。作者从全球视角和新兴市场发展趋势，阐述了国内外新基建开展的政策法规、前沿科技、应用场景和未来展望，并且描绘了新基建带来的伟大变革。全书内容覆盖新基建相关的新兴科技，如5G技术、F5G千兆光网络、大数据、人工

数字经济是世界科技革命和产业革命的先导，是经济增长的新引擎，如今已成为我国经济发展的重要战略方向。那么，为什么会产生数字经济？数字经济是什么？企业、消费者、政府及整个社会该如何迎接数字经济的到来？ 本书作者简要描述了数字经济的定义和发展历史，详细阐述了数字经济的资源、消费者、生产、市场、企业、金融、贸易等内容。同时，作者还通过对世界各国相关实践经验的呈现，验证了书中的数字经济理论，以期利用这些理论为国内各地数字经济未来发展策略的制定提供指导。本书高度综合了大量国内外经济理论研究成果，构建了完整

本书根据作者的大量企业实践出发，内容覆盖基本概念、理论方法、实践应用，全面介绍工业大数据分析方法。数据基本概念篇（第1章），从工业大数据定义、特性分析、分析流程，阐述工业大数据基本概念。理论方法篇（第2~6章），以数据预处理、关联分析、分类分析、聚类分析、预测性分析为主体内容，介绍主流数据分析方法。应用篇（第7~9章），选取三个应用场景，介绍如何通过数据分析，实现工业场景的优化，以业务场景为导向展示数据分析过程和技巧。

本书围绕工业生产过程智能监控的若干核心问题展开论述。首先介绍工业过程运行监测和故障溯源推理的重要性、工业过程智能监控相关的机器学习理论基础。在此基础上，介绍过程生产状态的感知与异常情况的预警，即过程监测方法，具体包括针对大规模工业过程的分布式监测方法、针对复杂时变过程的条件驱动建模方法、针对过程正常慢变化和工况切换的自适应监测方法等。接下来介绍异常变量的隔离与过程故障的诊断，即故障诊断方法，具体包括针对故障过程时变的多模型判别方法、针对历史数据稀缺的增量学习方法、迁移学习和零样本学习方法等。本书