经典与传承系列书法碑帖 第五套 吴让之篆书
¥ 19.95 全新
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作者杜浩 编
出版社四川美术出版社
出版时间2019-05
版次1
装帧平装
货号hq
上书时间2024-08-20
智能商业迅速发展的今天,政府与企业如何紧跟时代,运用大数据优化城市资源、提供更多便民服务以及促进产业发展?如何改进城市的运作方式,使其更具响应力、更宜居? 《数据驱动的智能城市》一书为城市指明了前进的方向——建立智能城市,打造城市快速响应、数据共享、高效服务的核心竞争力。
《数据驱动的智能城市》为构建智能城市提供了一个清晰的框架,围绕6大方面——智慧市民、智慧环境、智慧经济、智慧人才、智慧政府、智慧理念,阐述了政府与企业应该如何运用数据改进自身的工作模式和城市的运作方式,建立智能城市。纽约、芝加哥、波士顿等智能城市先行者已亲自验证这个框架的可行性。
在《数据驱动的智能城市》这本书中,译者车品觉结合当下中国城市治理面临的问题为每章撰写了精彩导读,为构建智能城市提供了可靠指导,包括如何运用大数据、物联网、人工智能等先进技术解决自动驾驶、道路拥堵等城市问题,如何消除组织中的数据孤岛、构建跨部门数据共享平台、培养数据分析团队等。
史蒂芬 戈德史密斯
哈佛大学肯尼迪政府管理学院教授,美国政府创新计划中心主任。
曾担任纽约市副市长,为纽约建立第1个市长数据办公室,让纽约成为一个以数据为驱动的智能城市。还曾连任两届印第安纳州首府印第安纳波利斯市市长。在任期间,他在政府管理、改革和创新等领域颇有建树。
曾担任小布什总统的特别顾问,并在小布什及奥巴马执政期间担任美国国民服务机构国家与社区服务公司主席。
苏珊 克劳福德
哈佛大学法学院访问教授,哈佛大学伯克曼互联网与社会研究中心联席主任。
曾担任美国前总统奥巴马的特别助理,负责科学、技术和创新政策。
大咖对谈 未来城市,数据驱动的智能城市
车品觉
阿里巴巴集团前副总裁
红杉资本中国基金专家合伙人
史蒂芬·戈德史密斯
纽约市前副市长
哈佛大学教授
推荐序1 共建数据驱动的文化环境
邬贺铨
中国工程院院士
推荐序2 智能城市的挑战与希望
杨德斌
香港特别行政区政府资讯科技前总监
推荐序3 智能城市,通向未来世界的窗口
娄永琪
同济大学设计创意学院教授、院长
推荐序4 用数据更好地服务城市
迈克尔·布隆伯格
纽约市前市长
彭博社创始人
前 言 建立数据决策与城市治理的完美闭环
车品觉
阿里巴巴集团前副总裁
红杉资本中国基金专家合伙人
引 言 重新定义城市的未来
01 像管理企业一样治理城市
像私企那样建立市民关系管理系统
通过手机政务应用与市民建立联系
每一步都简单,轻松连接市政工作人员
革新不能继续待在“地下室”
品觉导读 构建智能城市的8 个重要事项
02 智慧市民:人人都能参与政府管理
连接芝加哥,构建参与型社区生态
里约贫民窟里的“数字市场”,每个人都是社区积极分子
纽约“596 英亩”,这块土地属于你
数据共享,奥斯汀社区实现自我管理
绘制数据地图,合理规划金奈贫民区人口
市民话语权的未来
品觉导读 智能城市,关乎每个人的生活品质
03 智慧环境:用数据建立一个城市驾驶舱
城市驾驶舱,让城市信息通达极大化
工具1: 直观并且可用的开放数据平台
工具2: 通过数字手段了解行情的中介机构
工具3: 可促进社区彼此连接的政府平台
工具4: 根据一致愿景做出个性化响应
工具5: 实时决策,打造“移动中的市中心”
品觉导读 避免盲人摸象
04智慧经济:将城市革新为信息共享的联动数字平台
市长宽带挑战计划
建立智慧社区,让信息快速流通
传感器网络,强力优化城市日常生活
让政府与市民更加和谐
发布开放数据
跨机构协同,实现精准决策
数字化转型,让决策更明智、更及时
数据字典,政府的元数据知识库
从零开始建立智能数据平台
品觉导读 城市是一个数据化的多元有机体
05智慧人才:以人为本的城市治理
零售商式政府
不断提升公职人员的主观能动性
审批而非扼杀
智能化工作:数据驱动型决策
使用数据定位社会服务目标
寻找肇事者
数据化警务管理,引领精准警务新时代
利用数据控制罪犯
建立自由裁量权与追责的良性机制
数据化招聘与培训
开源式赋权
自由与责任
激励员工并让市民满意的良性循环
品觉导读 稀缺人才的两大特质
06智慧政府:从数据孤岛到共享共治
建立一个更为“真实”的组织结构图
发现和防止抵押贷款欺诈
数据桥,动员市政高层官员的合力
20 000 个安全问题,以数据驱动消除火灾隐患
推广成功,一切都在顺畅运营之中
消除噪声,从碎片中发现效率
数据牢笼已被打破
品觉导读 政府革新,智能城市的内驱力
07智慧理念:打破公务员赋权的3 个障碍
连接卫生和福利部门
有效扫除员工赋权障碍
赋予员工自由裁量权,激发创造力
打破两大采购难题,推动更有创意的解决方案
品觉导读 如何让人人都具有数据驱动文化
结 语 走向数据驱动的智能城市
注 释
致 谢
译者后记 为什么数据中台是创新要素
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