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[美]巴拉巴西

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爆發:大數據時代預見未來的新思維
$ 250
    二手書
爆發:大數據時代預見未來的新思維
作者:[美]巴拉巴西 / 譯者:馬慧 
出版社:中國人民大學出版社
出版日期:2012-08-01
語言:簡體書   
TAAZE 讀冊生活 TAAZE 讀冊生活 - 二手中文書  - 來源網頁  
圖書介紹看圖書介紹
巴西
巴西巴西聯邦共和國,通稱巴西,是拉丁美洲最大的國家。人口2.15億多,居世界第五。其國土位於南美洲東部,毗鄰大西洋,面積8,515,767平方公里,世界第五大,僅次於俄羅斯、加拿大、中國及美國。巴西和烏拉圭、阿根廷、巴拉圭、玻利維亞、秘魯、哥倫比亞、委內瑞拉、蓋亞那、蘇利南及法屬蓋亞那接壤。巴西擁有遼闊的農田和廣袤的雨林,國名源於巴西紅木。其國旗之含義為:綠色-廣大的叢林;黃色-豐富的礦產;藍色-南半球的星空,其中27顆星分別代表26個州與1個聯邦特區,首都為巴西利亞,一道國家格言「秩序與進步」橫跨其中。得益於豐厚的自然資源和充足的勞動力,巴西的國內生產總值位居南美洲第一,世界第六,西半球第三,南半球第一,為南美洲國家聯盟的成員國。由於歷史上曾為葡萄牙的殖民地,巴西的官方語言為葡萄牙語,主要信奉天主教及基督教。
  維基百科

圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:爆發:大數據時代預見未來的新思維

  1. 本書是一本超越《黑天鵝》的驚世之作。如果說塔勒布認爲人類行爲是隨機的,都是小概率事件,是不可以預測的;那麽全球複雜網絡權威巴拉巴西則認爲,人類行爲93%是可以預測的。
  2. 巴拉巴西的研究是在人類生活數字化的大數據時代基礎上進行的,移動電話、網絡以及電子郵件使人類行爲變得更加容易量化,將我們的社會變成了一個巨大的數據庫。他認爲,人類正處在一個聚合點上,在這裏數據、科學以及技術都聯合起來共同對抗那個最大的謎題——我們的未來。
  3. 在本書中,巴拉巴西揭開人類行爲背後隱藏的模式“爆發”,提出人類日常行爲模式不是隨機的,而是具有“爆發性”的。爆發揭開了人類行爲中令人驚訝的深層次的秩序,使得人類變得比預期中更容易預測得多。
  4.爆發模式的揭示,其影響力將與20世紀初期的物理學或者基因革命的影響力不相上下。


作者簡介:

  艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西(Albert-László Barabási)全球複雜網絡研究權威,無尺度網絡的創立者。美國物理學會院士,匈牙利科學院院士,歐洲科學院會員,美國東北大學教授,網絡科學研究中心的創始人、主任,同時任職于哈佛大學媒體學院醫學系,幷擔任丹那-法伯癌症研究所癌症系統生物學中心的研究員。

他提出無尺度網絡模型,2006年因此榮獲了匈牙利計算機學會頒發的馮·諾依曼金質獎章,是建立基于網絡共性的統一科學理論的先行者,是複雜網絡界引述最多的科學家。

世界著名科技雜志《popular science》雜志贊譽,“他可以控制世界”。



各界推薦
媒體推薦:誰能夠想到,愛因斯坦一輩子寫了一萬四千五百封信?誰又能夠想到這些信成了研究人類活動的樣本? 《爆發》向我們展示了,人類很多行為遵循一些統計規律,在這個意義上人類90%的行為是可以預測的。

——李淼(中國科學院理論物理研究所研究員)

巴拉巴西是這個世界上少數幾個能夠洞察經驗現實背後深意的人之一。

——納西姆·尼古拉斯·塔勒布(暢銷書《黑天鵝》作者)

在《鏈接》一書中,巴拉巴西展示了複雜網絡如何覆蓋空間;在《爆發》一書中,巴拉巴西又介紹了複雜網絡如何覆蓋時間。

——克萊·舍基(暢銷書《未來是濕...
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章節試閱
  第7章 來一次愛因斯坦式的時空穿越

  爆發的起點2:信件模型

  艾伯特·愛因斯坦--當時已經是個知名物理學家了,但還不是幾個月後變成的那種媒體名人--在1919年春天收到了一封來自名不見經傳的同僚西奧多·卡魯扎(TheodorKaluza)的信。1908年,師從大衛·希爾伯特(DavidHilbert)和赫爾曼·閔可夫斯基(HermannMinkowski)的卡魯扎完成了他的第一篇也是僅有的一篇論文。此後,他一直在重複研究那篇論文中的問題。十年過去了,已經34歲的卡魯扎仍然碌碌無爲,呆在學術界的最底層的他只能靠微薄的收入養家糊口。當最終完成了第二篇...
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目錄
推薦序一
推薦序二 在科學和歷史之間
姜奇平 中國社科院信息化研究中心秘書長、《互聯網周刊》主編
推薦序三 不在爆發中爆發,就在沉默中沉默
周濤 電子科技大學互聯網科學中心教授、博士生導師
引言 人類行爲93%是可以預測的
雖然萬事皆顯出自發偶然之態,但實際上它遠比你想像中容易預測。馬克·吐溫曾說過:歷史不會重演,但却自有其韵律。忘掉那些將生命看做擲骰子或是巧克力盒的比喻,把自己想像成處于自動駕駛狀態的做著美夢的機器人,你就會更加接近真相。
【選舉産生新教皇】
第一部分 人類行爲預測不是什麽
第1章 在無數個“顯微...
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