科技
类型
可以朗读
语音朗读
166千字
字数
2022-05-01
发行日期
展开全部
主编推荐语
数智融合方法与实践，一体化架构解决方案，业内领袖阅读借鉴必备。
内容简介
本书针对数据和智能的深度融合问题提出了一体化的架构，并结合在一些领域的实践，提炼了数智融合的思路和方法，希望能够给对这个问题感兴趣的读者一些启示和借鉴。本书的内容安排如下：第一、二章先介绍数字化和数智化的基本概念和面临的问题；第三章提出数据智能融合的一体化技术架构；第四五六章分别从数据中心、数据平台、算法能力的角度构建数智融合体系的基础设施；第七八九章分别从数据关联、场景融合和知识泛化的角度，进一步分析如何实现数智融合，包括其主要的技术和方法论；第十章通过一些实践案例对数智融合的方法体系进行进一步说明。本书适合关注数字化转型发展及应用趋势的企业CEO、CIO、CDO、从事数字化转型方案制定及实施的技术人员阅读借鉴。
目录
- 封面
- 作者简介
- 版权页
- 编委会成员名单
- 推荐序
- 前言
- 目录
- 第1章 数字化与数智化
- 1.1 从数字化到数智化
- 1.1.1 数字化的概念和发展历程
- 1.1.2 数智化的概念及关键要素
- 1.1.3 数智化是数字化的全面升级
- 1.1.4 数智化的发展趋势
- 1.2 从数字化平台到智能数字化平台
- 1.2.1 数字化平台的概念及构成
- 1.2.2 数智化转型的基础——智能数字化平台
- 1.2.3 构建数智化生态体系
- 第2章 现有企业数字化平台的问题
- 2.1 算力资源缺乏统一规划
- 2.1.1 算力需求剧增
- 2.1.2 企业算力建设面临的问题
- 2.1.3 国家政策约束与支持
- 2.2 大数据平台功能繁杂
- 2.2.1 大数据平台构建思路
- 2.2.2 主流的大数据平台产品与服务提供商
- 2.2.3 大数据平台搭建面临的主要问题
- 2.3 AI能力调用缺乏体系
- 2.3.1 “烟囱式”低水平研发
- 2.3.2 AI能力共享不足
- 2.4 数据孤岛难打通
- 2.5 业务与AI能力难融合
- 2.6 知识积累与泛化能力缺乏
- 2.6.1 知识组织薄弱
- 2.6.2 知识泛化能力不足
- 第3章 构建智能数字化平台——建立企业数智化转型基础
- 3.1 智能数字化平台的目标
- 3.2 智能数字化平台设计思路
- 3.2.1 传统企业数字化技术体系
- 3.2.2 数智融合平台架构设计
- 3.3 智能数字化平台的技术实现
- 3.3.1 智能数字化平台的技术架构
- 3.3.2 智能数字化平台的建设
- 第4章 构建算力基础——建设具备AI能力的数据中心
- 4.1 什么是AI数据中心
- 4.2 AI数据中心的技术构成
- 4.2.1 基于多租户共享安全的GPU资源池编排器
- 4.2.2 基于RDMA的数据中心高性能网络
- 4.2.3 面向大吞吐量低延迟AI业务的异构算力加速卡
- 4.2.4 基于持久化内存的高性能存储
- 4.3 AI数据中心的建设
- 4.3.1 计算能力建设
- 4.3.2 网络能力建设
- 4.3.3 存储能力建设
- 4.3.4 软件系统建设
- 4.3.5 自身服务系统建设
- 4.3.6 机房场地建设
- 第5章 构建数据处理能力——建设企业级大数据平台
- 5.1 企业级大数据平台的作用与建设原则
- 5.1.1 企业级大数据平台的作用
- 5.1.2 企业级大数据平台建设原则
- 5.2 企业级大数据平台的技术架构
- 5.2.1 企业级大数据平台技术框架
- 5.2.2 主流大数据技术
- 5.3 企业级大数据平台的搭建步骤
- 5.3.1 平台系统的搭建
- 5.3.2 采集与治理数据
- 5.3.3 数据存储
- 5.3.4 数据分析
- 5.3.5 引擎以及可视化呈现
- 5.3.6 与其他平台打通
- 第6章 构建AI应用能力——建设AI赋能平台
- 6.1 AI赋能平台的作用
- 6.2 AI赋能平台的技术架构
- 6.3 AI赋能平台的搭建
- 6.3.1 构建AI算力模块
- 6.3.2 构建AI框架模块
- 6.3.3 构建AI算法模块
- 第7章 构建数据关联能力——建立基于图技术的全局数据关联
- 7.1 什么是图技术
- 7.1.1 图存储技术
- 7.1.2 图计算技术
- 7.1.3 图表示技术
- 7.2 什么是数据关联能力
- 7.3 基于图的全局数据关联技术
- 7.3.1 基于图的全局数据关联技术优势
- 7.3.2 基于图的全局数据关联技术架构
- 7.4 构建基于图的全局数据关联能力
- 7.4.1 构建图数据库
- 7.4.2 构建图计算模型
- 7.4.3 构建图计算框架
- 第8章 构建场景融合能力——实现业务场景与AI技术融合应用
- 8.1 什么是场景融合
- 8.2 业务场景与AI技术融合的目的
- 8.3 构建业务场景与AI技术融合应用能力
- 8.3.1 了解真实用户需求
- 8.3.2 实现依据场景的需求建模
- 8.3.3 设计AI能力组合流程
- 8.3.4 构建AI应用评价体系
- 8.3.5 实现应用全流程优化
- 第9章 构建知识泛化能力——建设企业知识中台
- 9.1 什么是知识泛化
- 9.1.1 知识泛化的定义
- 9.1.2 知识泛化的意义
- 9.2 企业知识中台
- 9.2.1 企业知识中台的定位
- 9.2.2 企业知识中台的技术架构
- 9.2.3 构建企业知识中台
- 9.3 企业知识中台的未来展望
- 第10章 智能化企业数字平台应用实践
- 10.1 某电信运营商无线网络优化智能运维应用实践
- 10.1.1 无线网络优化面临的问题
- 10.1.2 基于智能化数字平台的智能运维解决方案
- 10.1.3 电信运营商智能化数字平台实践效果
- 10.2 药企智能化数字平台的应用实践
- 10.2.1 药企数智化平台概述
- 10.2.2 基于智能化数字平台的带状疱疹诊疗解决方案
- 10.2.3 带状疱疹中医药智能平台实践效果
- 10.3 治安领域社交网络应用实践
- 10.3.1 社交网络分析面临的问题
- 10.3.2 基于智能化数字平台的社交网络分析解决方案
- 10.3.3 治安智能化数字平台实践效果
- 10.4 畜牧养殖智能运维应用实践
- 10.4.1 奶牛养殖面临的问题
- 10.4.2 基于智能化数字平台的智慧牛场解决方案
- 10.4.3 智慧牛场数字平台实践效果
- 10.5 污水智能监测应用实践
- 10.5.1 污水监测面临的问题
- 10.5.2 基于智能化数字平台的污水监测解决方案
- 10.5.3 AI视觉赋能污水监测实践效果
- 10.6 互联网企业舆情分析应用实践
- 10.6.1 舆情分析面临的问题
- 10.6.2 基于智能化数字平台的舆情分析解决方案
- 10.6.3 互联网智能化数字平台实践效果
- 参考文献
展开全部
评分及书评
评分不足
2个评分
- 给这本书评了4.0读后感
本书系统性地介绍了数智化转型的相关技术，从数字化到智能化，从硬件层到软件层，从数据管理、算力管理到算法管理，从技术架构到实践应用，展示较为体系化、全面性。虽然部分技术名词在阅读中还处于不求甚解状态，但还是对总体的技术推进路径有了框架性的大致了解，至于这些技术细节，可以在日后的实际操作时再去查阅深化学习
出版方
机械工业出版社
机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。
