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出版者:机械工业

作者:鲍吉龙，江锦祥 主编

出品人:

页数:285

译者:

出版时间:2004-1

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787111144250

丛书系列:

图书标签:

• 物流信息技术
• 物流
• 信息技术
• 供应链管理
• 电子商务
• 数据分析
• 物联网
• 云计算
• 数字化转型
• 智能物流

《数字人文前沿探索：跨学科视角下的数据叙事与文化重构》 图书简介 本书并非聚焦于物流、供应链管理或信息技术在实体商品流通中的应用，而是深入探讨一个截然不同、却同样依赖于信息流与数据分析的领域——数字人文（Digital Humanities，DH）。《数字人文前沿探索》旨在为研究者、从业者和对文化遗产数字化转型感兴趣的读者，提供一个系统而前沿的理论框架和实践指南，阐述如何运用尖端的信息技术、计算科学方法，以及跨学科的理论视角，来重新审视、分析和呈现人类的文化遗产、历史文献与艺术作品。 第一部分：数字人文的理论基石与方法论转型 本书首先奠定了数字人文的理论基础。我们不再将技术视为工具，而是将其视为重塑研究范式的关键要素。 第一章：从传统人文学科到计算思维的范式转换 本章详细剖析了人文学科（如文学、历史学、哲学）在面对海量数字化文本、图像和多媒体数据时所面临的挑战与机遇。重点讨论“计算思维”如何渗透到文本分析、可视化叙事以及知识图谱构建中。我们将探讨计算社会科学（Computational Social Science）与数字人文的交叉领域，强调数据伦理在处理敏感历史资料时的重要性。 第二章：大数据时代下的文本挖掘与计量分析 本章完全侧重于文本数据处理技术在文化研究中的应用。内容涵盖：词频统计、主题模型（如LDA、NMF）在识别文学作品中的隐性主题、时间序列分析在追踪文化思潮演变中的效用。我们区别于一般的数据库管理或信息检索课程，而是深入讨论如何利用这些技术来验证或挑战传统的文本细读结论，例如利用计量方法来分析特定时期作家的风格漂移或地域性语言特征。 第三章：空间叙事与地理信息系统（GIS）在历史研究中的应用 本书将介绍GIS技术如何超越传统的地图绘制，成为一种强大的历史叙事工具。讨论如何将历史事件、人物迁徙路径、城市变迁等非结构化数据转化为可交互的、多层级的三维空间模型。重点分析空间句法（Space Syntax）理论在分析古代建筑群落或城市布局中的应用，以及如何通过时间滑块技术重现历史场景。 第二部分：数据驱动的文化遗产重构与可视化 本部分将焦点转向如何通过技术手段“复活”和“再现”文化遗产，并探索创新的数据可视化技术。 第四章：三维重建与虚拟现实（VR/AR）在考古学与博物馆学中的前沿实践 本章探讨了激光扫描（LiDAR）、摄影测量学（Photogrammetry）等技术在文物和遗址的数字化存档中的应用。重点不在于设备的操作手册，而是如何利用这些高精度数据构建出具有学术价值的虚拟模型。讨论如何设计沉浸式用户体验（UX/UI），使用户能够在虚拟环境中进行“非侵入性”的学术考察，例如虚拟发掘现场或重建已失落的古代建筑内部结构。 第五章：知识图谱与语义网在文化知识组织中的角色 本章深入讲解如何构建复杂的人名、地名、事件之间的关系网络。不同于简单的关联性数据库，我们将关注本体论（Ontology）在定义和规范文化实体间的复杂关系中的作用。探讨如何通过知识图谱来揭示隐藏的社会网络结构，例如18世纪欧洲知识分子的通信网络或中世纪手稿的抄写传播链条。 第六章：复杂系统视角下的艺术史分析 本书提出了一种将艺术品视为复杂系统的观点。分析如何利用网络科学理论来研究艺术流派的演变、风格的传染性扩散。内容包括：利用图论分析音乐结构、利用动态系统模型模拟审美偏好的群体演变，以及应用机器学习算法来辅助艺术品的风格归属和真伪鉴定，着重于算法的可解释性（Explainable AI, XAI）在人文学科中的重要性。 第三部分：跨媒介叙事、计算伦理与未来展望 最后一部分关注数字人文的产出形式和其面临的伦理挑战。 第七章：交互式叙事与数据驱动的展览设计 本章探讨如何超越传统的线性叙事模式，创造出由数据驱动的、允许用户干预的交互式故事。讨论数字讲故事（Digital Storytelling）的理论框架，包括超文本叙事（Hypertext Narrative）的深化应用，以及如何将复杂的数据分析结果转化为引人入胜的、非专业人士也能理解的视觉叙事。 第八章：数据策展、长久保存与数字鸿沟 本章关注数字人文研究成果的长期保存问题（Digital Preservation）。讨论数据标准、元数据策略以及机构知识库的建设。此外，本书严肃探讨了数字人文研究中固有的偏见问题——无论是训练数据的偏差、算法的内嵌偏见，还是技术获取的不平等性所导致的“数字文化鸿沟”，并提出相应的应对策略。 总结与展望 《数字人文前沿探索》总结了当前数字人文研究的前沿动态，展望了量子计算、区块链技术在文化遗产保护和知识产权管理中可能扮演的角色，强调人文学者的主动参与，以确保技术的发展方向与人文关怀保持一致。本书致力于培养一批既精通人文学科理论，又熟练掌握前沿计算方法的复合型人才。 目标读者： 历史学、文学、艺术史、哲学等领域的研究生及高年级本科生；博物馆、档案馆、图书馆的信息专业人员；以及任何希望运用前沿信息技术探索和重构人类文化遗产的学者和爱好者。

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读完这本书，我最大的感受就是知识体系的完整性。这本书的编排逻辑简直像是一部史诗，它不是零散地介绍各个技术点，而是像搭积木一样，层层递进地构建起一个完整的物流信息技术知识框架。特别是关于信息系统集成和标准化这一章节，简直是教科书级别的论述。作者没有停留在泛泛而谈的“集成很重要”，而是深入剖析了不同异构系统之间数据接口的兼容性问题，并对比了SOA、微服务等架构模式在物流场景下的优劣。我特别欣赏它对“信息孤岛”现象的批判性分析，这在很多同类书籍中是看不到的。我工作这些年，深切体会到跨部门信息壁垒带来的效率损失，这本书提供了一套理论工具让我能够从技术架构层面去审视和诊断这些问题。不过，这本书的深度也决定了它的阅读门槛。它更像是一本面向架构师或高级项目经理的案头书，而不是给一线操作人员准备的“速查手册”。对于我这种需要快速解决现场突发技术故障的工程师来说，临时翻阅的效率并不高，它更适合系统性地学习和沉淀。

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这本《物流信息技术》的书，从封面设计就能感受到一股专业且严谨的气息，拿到手里沉甸甸的，内页纸张的质感也相当不错，看得出装帧方面是下了功夫的。我本来是想找一本能快速上手、侧重于操作指南的书籍，结果发现这本书的深度远超我的预期。它开篇就花了大量篇幅来探讨信息技术在现代供应链管理中的战略定位，这一点非常引人深思。我原本以为只是教我用某个软件或者理解某个流程，但它更像是在构建一个宏大的信息技术生态系统的蓝图。作者似乎非常强调数据驱动决策的重要性，书中对于数据采集、清洗、分析的流程描述得极为详尽，甚至引用了许多经典的运筹学模型作为理论支撑。对于一个初入行的新人来说，初读可能会感到有些晦涩难懂，大量的术语和复杂的理论模型堆砌在一起，需要反复查阅资料才能跟上作者的思路。不过，一旦你能消化掉前几章的内容，你会发现它为你打下的基础异常扎实，后续对具体技术如RFID、物联网应用场景的理解都会变得豁然开朗。唯一的遗憾是，实战案例部分相对保守，多是理论推演而非鲜活的现场记录，少了一点“热气”。

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说实话，这本书的排版和图示设计是比较令人费解的地方。虽然内容本身涵盖了从基础网络协议到高级数据挖掘的广泛领域，但视觉呈现上显得有些陈旧和单调。大量的纯文字描述，即便是关键概念的强调，也多是通过加粗或斜体来完成，缺乏现代教材中常见的那种清晰的流程图、对比矩阵或者信息可视化图表。例如，书中讲解物流网络拓扑结构时，我非常期待能看到一张层次分明的网络图示，但呈现给我的却是一段冗长的文字描述，这极大地拖慢了我理解空间关系和信息流向的速度。对比我手边其他技术书籍那种大量的插图和颜色区分，这本书显得过于朴素，甚至有些保守。我猜想，或许是因为作者想专注于内容的深度，而忽略了阅读体验的优化。对于需要快速捕捉信息脉络的读者来说，这种“纯文本”的阅读体验无疑是一种挑战，需要读者自己动手，拿笔在旁边画草图来辅助理解。

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这本书的叙述风格极其学术化，充满了严谨的逻辑推导和对前沿研究的追踪。我注意到作者非常注重引文和参考文献的标注，这极大地增强了内容的可靠性和权威性。在探讨“智能仓储自动化”这一部分时，书中不仅描述了现有AGV的应用，还大胆地预言了未来几年内，基于机器视觉和强化学习的调度优化算法将如何颠覆传统仓库布局的观点。这种前瞻性视角让人耳目一新，感觉自己像是站在了行业变革的潮头。然而，这种过度的学术化也带来了一个问题：语言的“距离感”。很多段落读起来，更像是学术论文的摘要而非面向读者的普及性论述。比如，在解释某个复杂算法时，作者直接抛出了数学公式，缺乏必要的图形化辅助或生活化的类比来帮助理解。我花了很长时间才在其他渠道补充了相关的可视化资料，才真正理解了那个算法的精髓。总而言之，这是一本能提升你思维上限的书，但需要你付出极大的认知努力去适应它的表达方式。

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我购买这本书的初衷是想了解如何利用新兴的信息技术来优化“最后一公里”的配送效率，但这本书更多的是聚焦于宏观的、支撑整个供应链体系的基础设施建设和顶层设计。它花了大量的笔墨去分析云计算、边缘计算在物流数据处理中的角色定位，以及如何构建安全可靠的区块链应用来追溯货物来源。这些内容无疑是高价值的，对于理解未来物流的信息基石至关重要。然而，对于我这种关心具体配送环节的执行层人员来说，书中关于路线优化算法的讨论停留在了理论模型层面，没有提供任何关于移动应用集成、司机终端数据反馈机制的细节探讨。换句话说，这本书提供了“为什么”和“是什么”，却很少涉及“如何落地到具体配送现场”的操作指南。它更像是一份为企业高层制定的“技术路线图蓝皮书”，而非一线管理者可以立即采用的“操作手册”。想通过它学会如何优化当天的配送排班，可能会让你失望，但想了解未来五年配送技术会往哪个方向发展，这本书绝对是份量十足的参考资料。

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