在定位的基础上，DTC能够让品牌更好地围绕用户需求来打磨产品和服务，进而反向推动供应链的建设，从而有效建立品牌与用户的良性互动和双向循环。本书帮助中国本土品牌掌握DTC双环增长模型方法论，对极致单品、超级用户、品类王者的DTC品牌创新方法论，以及关键渠道、饱和内容、超级运营的DTC品效销核心手段进行了详细的阐述。少走弯路，缩短创新周期，降低试错成本，创造更多从0到亿的销售奇迹。与此同时，书中从实际案例入手，对于用户也进行了重新定位和理解。告诉读者从一个创业创新的想法开始到完成1亿元的销售收入需要

《运营手稿：互联网运营指北》系统介绍了互联网运营的思维和方法。本书通过120张手绘导图，从职场、运营综合、用户运营、流量运营、内容运营、活动运营、杂项等7个方面，清晰、立体、直观、高效地提炼解决运营问题的各种认知、思维、方法和思路。本书遵循一图胜千言的理念，将复杂的认知逻辑知识用简单的图形加以呈现。 从事互联网运营的初学者及老手阅读本书后，可以系统理解运营的相关知识，对职业发展有更清晰的规划。从事数字化转型的传统企业管理者阅读本书后，会更加了解运营，制订企业KPI时会更加有的放矢。

面对新一轮技术革命和数字化转型趋势，促进产业转型升级，进一步扩大中等收入群体，对于进入新发展阶段的中国经济具有重要意义。本书聚焦于扩大中等收入群体与产业升级的内在关联与协同发展，着眼于以人工智能与工业机器人等技术为代表的数字化转型与数字经济实践，在系统梳理相关文献的基础上，拓展一般均衡下的宏观理论模型，利用丰富的统计数据和翔实的案例调研对中等收入群体、数字化转型、产业结构升级的内在发展和相互作用进行了系统的分析与预测，并提出了具体的政策建议。

本书阐释了人工智能（AI）的独特之处，它可能导致哪些法律和道德问题，以及我们如何解决这些问题。它认为AI与先前其他的任何技术都有不同，因为它能够独立且不可预测地做出决策。这引发了三个问题：责任——如果AI造成伤害，谁来负责；权利——赋予AI法律人格的道德争议和务实理由；以及围绕人工智能决策的伦理规范。该书建议，为了解决这些问题，我们需要跨行业和国际层面制定新的制度和法规。本书包含对复杂主题的清晰解释，将会吸引不同学科的受众，无论是对法律、政治和哲学感兴趣的人士，还是对计算机编程、工程和神经科学感

本书是近年来作者对混合智能系统研究成果及经验的总结。本书界定了混合智能系统的研究范围和研究层次，给出了混合智能系统的概念。以设计科学的思想为基础，以基于案例推理的混合智能系统技术选择为核心，依据“从定性到定量综合集成研讨厅”的基本思想，提出了基于案例推理的混合智能系统构造方法。在对串型混合智能系统、并型混合智能系统、反馈型混合智能系统、内嵌型混合智能系统、混联型混合智能系统的应用特点进行分析的基础上，对基于案例推理的混合智能系统构造方法进行了实证研究，并将混合智能系统引入商务智能的应用中。最后对

校验级联（PCC）极化码通过引入一定数量的分散校验比特，实时校验译码信息，有效提升了中短码长下的纠错性能，成功入选5G信道编码标准。本书详细介绍了PCC极化码原理及关键技术，主要包括极化码原理、PCC极化码编码、PCC极化码译码、PCC极化码硬件实现、PCC极化码技术演进及PCC极化码应用与展望。

本书系统地梳理并总结国内外同行专家近年来在偏序集或格上的模糊联结词和聚合算子方面的研究成果。全书共5章,主要包括：预备知识；偏序集或格上的三角模和三角余模以及它们诱导的模糊蕴涵和模糊余蕴涵的基本性质；单位闭区间上的一致模的分类及几类特殊一致模的特征；有界格上一致模的构造与表示,一致模诱导的模糊蕴涵和模糊余蕴涵的特征及关系；完备格上左（右）半一致模、模糊蕴涵和模糊余蕴涵的构造及关系。

本书系统介绍了群、环、域三种代数系统的基本理论、性质和研究方法。本书参考了大量国内外相关教材、专著、论文文献，并结合作者多年来在近世代数教学中的实践经验编写而成。本书脉络清晰，内容深入浅出，通俗易懂。全书共五章，第1章是基础知识。第2-4章包含群、环和域的基本内容。第5章对环做了进一步的讨论。每节都配有适量的习题，其题量和难度都比较适中。

这是一部汇聚和浓缩了淘宝近20年软件交付方法与经验的著作，由阿里巴巴集团大淘宝技术部历时36个月撰写而成，得到了阿里巴巴合伙人程立（鲁肃）的高度评价。这本书围绕软件价值交付的全生命周期展开，完整讲解了淘宝高效交付的体系化建设，从目标确定到需求拆分，从高效开发的技术架构、研发流程到工具平台建设，再到完善的全链路质量保障和用户体验保障实践，最后用横向的项目管理串联起全链路交付的每个环节，实现价值的高效流动。全书具体内容从以下8个维度展开：（1）目标与需求管理：淘宝的战略目标管理、项目目标管理以及不同

本书全面介绍了预测性分析相关方法，不仅直观地阐述了相关概念，还给出了现实的示例问题和真实的案例研究包括从失败项目获得的经验教训。本书理论和实践内容相对平衡，便于读者加深理解。全书共9章，外加一个附录。第1章为分析导论，第2章为预测性分析和数据挖掘导论，第3章介绍预测性分析的标准流程，第4章介绍预测性分析的数据和方法，第5章介绍预测性分析算法，第6章探讨预测性建模中的高阶主题，第7章介绍文本分析、主题建模和情感分析，第8章介绍预测性分析使用的大数据，第9章介绍深度学习和认知计算，附录展望了商业分析