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论数据要素市场 于施洋、王建冬、黄倩倩 著 人民 【新华书店全新正版】 新华书店，电子发票，多仓就近发货
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1、本书深入探讨数字经济崛起对生产、生活和治理方式的影响，展示了数字经济如何成为全球经济结构调整的关键推动力量。这本书提供了独特的洞察力，使读者能够更好地理解数字经济的本质、影响和未来发展趋势。 2、本书聚焦数字经济如何推动共同富裕目标的积极进展。通过探讨数字经济在区域协同发展、乡村建设、数字素养提升、就业保障和社会服务普惠供给等方面的作用，读者将了解数字经济如何促进社会公平和正义，推动共同富裕的实现。 3、本书强调数据的有效利用对解决发展中的不平衡和不充分问题的重要性。通过将数据要素视为推动经济增长和社会发展的关键动力，本书呼吁读者认识到数据的潜力，以改善公共服务质量、提升生产生活条件，并推动社会朝着更加公平和正义的方向发展。
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数据要素化治理 理论方法与工程实践 陆志鹏,孟庆国,王钺 清华大学出版社 【新华书店全新正版图书】 新华书店，电子发票，多仓就近发货
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数据要素的市场化 由中国互联网经济理论的重要奠基人之一姜奇平倾力打造，揭秘数字经济下的市场阴阳之变，洞悉未来市场趋势！
在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已经成为一种新型的生产要素，其市场化进程正在深刻地改变着我们的经济形态和社会结构。本书作为姜奇平先生的力作，不仅为我们揭示了数据要素市场化的内在逻辑和发展趋势，还深入剖析了数据在市场中的独特作用和价值。对于关注数字经济、数据要素市场化的读者来说，本书无疑是一本不可多得的权威之作。
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《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版)》包含人工智能中用到的许多代表性主题，比如图模型、随机森林、集成方法、Lasso*小角度回归和路径算法、非负矩阵分解和频谱聚类。此外，还用一章篇幅来介绍 宽 数据（p大于n）的方法，包括多次测试和误检率。 对统计领域、人工智能领域及相关科学或行业领域内的读者而言，《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版)》是一个难得的宝库，涉及面很广，从监督学习（预测）到无监督学习，具体主题包括神经网络、支持向量机、分类树和Boosting（率先对该主题进行综合论述）。与此同时，书中还包含丰富的示例和大量彩色的图表。
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1.前沿理论和科技企业创新相结合，产学研各界鼎力推荐。 2.中国式现代化呼唤科技创新理论现代化，同时还需要避免陷入技术轨道锁定和 创新者悖论 ，迟滞从创新追赶向创新引领的转型步伐。场景驱动创新是将现有技术应用于特定场景，基于未来趋势与愿景需求，从而突破现有技术瓶颈，开发新技术、新产品、新渠道、 新商业模式，乃至开辟新市场和新领域的过程。
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本书入选2021年度 当代经济学博士创新项目 （原 中国经济学优秀博士论文奖 ）。
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数据要素概论及案例分析何俊刘燕邓飞9787030722102科学出版社 正版图书 可开发票
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