本书将围绕金融技术伙伴关系和战略性技术收购如何在最小的干扰下培育新的增长，项目管理如何更好地调整以最有效地执行任何数字解决方案，以及如何实现和利用分析学提供专业的可行性建议。具体的实施建议加上专家的方法，向小型金融机构提供了有效、有序、财务安全的现代化能力构建框架。

本书为您揭示：面对极速变快、复杂的社会，“三大冲突”映射到未来，人类或将面临两轮崩溃或翻转的“生死”大冲击。危机与机遇交织呈现，如何抉择？未来，区块链、时间戳与智能等技术被深度运用，社会模式或将被改写，万物可溯与追算“你被丢失的90%的价值”成为可能。如何理解？人工智能，单一、少许维度的超级能力，“非通用”与“难破意识”的范式牢笼将会让其长久性地被困限于工具范畴（“智能与意识的分离”子虚乌有）。不过，人工智能对未来生产力的成倍提升，或将真正开启“让90%的人最终彻底摆脱无用阶级”的伟大旅程，而绝非沦为“无用”。当然，在过渡期内，人们将会面临挑战。如何应对？大数据悖论、陷阱与误解，让其被神话（如“数据主义”“数据宗教”等）的可能性微乎其微。在共享、透明的大趋势下，大数据也将成为等同于电能、信息与空气等人类生存、发展所需的一种“习惯性拥有”。如何认知？未来，互联网或将被替代，人类将会在两大超级“新时空”中生活、进化，成为新人类。如何准备？

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本书首先介绍了云计算与大数据的简史、发展历程，讨论了当前大数据所要解决的5大问题，然后对面向云计算与大数据的体系架构搭建进行全面剖析，给读者讲述在云与大数据的时代做什么、怎么做才是对的，然后结合业界的具体实践讲解了2个平台建设的案例，一个是大数据平台的搭建，一个是混合云平台的搭建。

本书从分布式数据存储与信息共享、安全机制、信任机制、协作机制、智能社会五大层面，详细解析了区块链如何自底而上，为人工智能提供全方位的支撑，同时也为读者提供相关的全球发展动态与前沿发展方向，为读者在区块链与人工智能相关的创业、投资提供了有价值的思路。

区块链热度不断攀升，相关产业相继建立，却乱象丛生。我们应该如何面对纷繁芜杂的区块链世界？ 本书带你拨开区块链和数字货币的层层迷雾，深度解析背后的原理和技术，洞察未来商业前沿发展趋势，跳出空洞枯燥的概念，从根源一探究竟。 这是一本清晰易懂的指南，带领读者获得一站式资源，无需再使用任何搜索引擎。无论是普通读者还是技术宅，都会有所收获。在数字时代的迷局中，助你清醒而冷静地思考。 ◎ 编辑推荐 集经济学、密码学与电子工程学立体知识架构于一体的区块链全视角力作。 ★ 掌握区块链的底层逻辑 ★建立完整的数字货币知识体系 ★在数字金融时代以不变应万变 带领读者获得一站式资源，无需再使用任何搜索引擎。 【大咖推荐】 “本书是加密货币一站式资源，提供读者区块链相关的必要信息。对于每个想要了解比特币技术以及整个数字货币周边生态系统的人来说，这里有最为彻底的独特资源。读者...(展开全部)

想加入这场暴风雨般席卷世界金融业的技术革命吗？《区块链：通往资产数字化之路》是你通往看似纷繁复杂的比特币世界的指南，它为你进入这个货币互联网世界提供了必要的知识。不管你是正在构建下一个杀手级应用，还是在投资一个初创企业，或者只是对技术好奇，这本实用的书都是必不可少的。 比特币，*个成功的数字货币，虽然仍处于起步阶段，却已经带来了全球范围数十亿美元规模的经济效应。这种经济活动对任何有相关知识和热情的人都是开放的。《区块链：通往资产数字化之路》将为你提供必要的知识（不包括热情）。 这本书包括以下方面： ●比特币的广泛介绍——非技术用户、投资者、企业高管的理想选择。 ●比特币及加密货币的技术基础——为开发人员、工程师以及软件和系统架构师量身定制。 ●比特币去中心化网络、点对点架构、交易生命周期及安全原则等相关细节的详细介绍。 ●基于比特币和区块链的分支的发...(展开全部)

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本书分为两个部分，共12章。第1章到第5章介绍了大数据的本体论、机器学习的基本理论等内容，为具体场景、算法的实践奠定了基础。读者可以了解到，在工程实践中，对大数据的处理、转化方式与人类学习知识并将其转化为实践的过程是多么相似。在对机器学习的介绍中，会对其数学原理、训练过程做基本的讲解，并辅以代码帮助读者了解真实场景中技术工具的使用。第6章到第12章提供了多个不同的用例，章节之间彼此独立，介绍了如何用人工智能技术（自然语言处理、模糊系统、遗传编程、群体智能、强化学习、网络安全、认知计算）实现大数据自动化解决方案。如果读者对 Java 编程语言、分布式计算框架、各种机器学习算法有一定的了解，那么本书可以帮助你建立一个全局观，从更广阔的视角来看待人工智能技术在大数据中的应用。如果读者对上述知识一无所知，但是对大数据人工智能的技术、业务非常感兴趣，那么可以通过本书获得从零到一的认知提升。

本书分为两个部分，共12章。第1章到第5章介绍了大数据的本体论、机器学习的基本理论等内容，为具体场景、算法的实践奠定了基础。读者可以了解到，在工程实践中，对大数据的处理、转化方式与人类学习知识并将其转化为实践的过程是多么相似。在对机器学习的介绍中，会对其数学原理、训练过程做基本的讲解，并辅以代码帮助读者了解真实场景中技术工具的使用。第6章到第12章提供了多个不同的用例，章节之间彼此独立，介绍了如何用人工智能技术（自然语言处理、模糊系统、遗传编程、群体智能、强化学习、网络安全、认知计算）实现大数据自动化解决方案。如果读者对 Java 编程语言、分布式计算框架、各种机器学习算法有一定的了解，那么本书可以帮助你建立一个全局观，从更广阔的视角来看待人工智能技术在大数据中的应用。如果读者对上述知识一无所知，但是对大数据人工智能的技术、业务非常感兴趣，那么可以通过本书获得从零到一的认知提升。