本書是最新的關于美國創(chuàng)新政策和經(jīng)濟發(fā)展的研究報告,作者匯集了諸多創(chuàng)新政策研究領域的著名學者。本書為NBER出版的關于美國創(chuàng)新政策和經(jīng)濟發(fā)展的研究報告,書中探討了全球人才流動,美國如何為創(chuàng)新吸引人才;美國創(chuàng)新結構的變化;如何讓創(chuàng)新推動社會福利的改善;如何平衡創(chuàng)新和壟斷,反壟斷法或競爭政策如何既鼓勵創(chuàng)新又能防止壟斷,如何用實驗或者說試點的方法推動創(chuàng)新政策;以及創(chuàng)新的空間匹配和失業(yè)問題。該書對中國當下的創(chuàng)新政策和創(chuàng)新對經(jīng)濟發(fā)展的作用的研究,具有極大的借鑒作用。

高校翻譯教師譯得比較多的是文宣題材，而科技翻譯做得多的是語言服務產(chǎn)業(yè)的一線翻譯，所以科技翻譯教程在高校一直是比較稀缺的，科技翻譯教學特別需要校企合作。鑒于此，我們以校企合作的方式進行寫作，同時解決了語料、素材、案例與理論的問題。 《科技翻譯教程》基于一線科技翻譯工作者的經(jīng)驗，以案例為主，分門別類講述科技翻譯要義，全書分為三部分。第一部分是科技筆譯規(guī)范與注意點，包括術語的查尋與統(tǒng)一、網(wǎng)絡辨誤、國際科技行文規(guī)范，原文異常處、疑難點的處理與譯后自檢。第二部分為“應用類文件翻譯要求英漢語篇注意點”。第三

今天以前的一切都是歷史，因而歷史本不分科，況且中國治學講究貫通，素來不重分科�？墒墙袢盏氖穼W，無非分科的學史和分科的歷史兩種，前者為用各個學科現(xiàn)在的形態(tài)追述出來的學科發(fā)展史，后者為用不同學科的方法眼界研治的一般或分門別類的歷史。其共同性則是以后出外來的觀念系統(tǒng)重新組裝歷史。恰當把握一般倒述的分科之學史、近代以來學科發(fā)生演化的分科史，以及面向未來的分科之學三者的聯(lián)系分別，才能掌握關鍵，溝通而不附會。

本書為上海汽車博物館汽車知識微信內(nèi)容結集，共分七個板塊，49個小故事，進行了后期的改編和再創(chuàng)作，將比較零散的微信文章進行重新排列編輯。主要從汽車的發(fā)展歷史、技術的演變、著名的車型、著名女車手等幾個方面，講述了汽車及汽車運動發(fā)展史上有趣的故事和精彩瞬間。這些對于大部分車迷來說十分樂于也易于接受的故事，其實是難以進入相對較為正統(tǒng)嚴肅的汽車發(fā)展史的，然而這些故事也是汽車發(fā)展史的重要組成部分。用生動有趣、深入淺出的形式，讓讀者了解汽車歷史與文化。

知識圖譜旨在將人類知識組織成結構化知識系統(tǒng)，是人工智能實現(xiàn)真正意義的理解、記憶與推理的重要基礎。知識圖譜作為典型的符號表示系統(tǒng)，如何有效用于機器學習算法，面臨著知識表示、知識獲取和計算推理等方面的諸多挑戰(zhàn)。近年來，以神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的深度學習技術引發(fā)了人工智能的新一輪浪潮。本書介紹了作者團隊在知識圖譜與深度學習方面的研究成果，展現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅動的深度學習與符號表示的知識圖譜之間相互補充和促進的技術趨勢。本書內(nèi)容對于人工智能基礎研究具有一定的參考意義，既適合專業(yè)人士了解知識圖譜、深度學習和人工智能的前沿