译者序 　　前言 　　作者简介 　　第一部分准备 　　第1章数据仓库和商务智能概述 　　1.1商务智能概述 　　1.1.1定义 　　1.1.2商务智能的价值 　　1.1.3剖析商务智能 　　1.1.4商务智能的成功要素 　　1.1.5商务智能的目标 　　1.1.6BI用户展现层 　　1.1.7BI工具和架构 　　1.1.8全球化带来的发展 　　1.2数据仓库概述 　　1.2.1定义 　　1.2.2数据仓库系统 　　1.2.3数据仓库架构 　　1.2.4数据流术语 　　1.2.5数据仓库目标 　

国家人工智能研发战略计划： 2019年更新为联邦政府资助的人工智能研究制定了一系列 目标，确定了以下八个战略重点： 策略1：对人工智能研究进行长期投资。优先考虑对下一代人工智能的投资，这将推动发现和 洞察，并使美国成为人工智能的世界领导者。战略2：为人工智能协作开发有效的方法。增加 对如何理解 创建有效补充和增强人类能力的AI系统。 策略3：理解并解决人工智能的道德，法律和社会影响。通过技术机制研究人工智能系统，包 括道德，法律和社会问题。 策略4：确保AI系统的安全性。了解如何设计可靠，可靠，

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近年来，针对互联网企业的IPO上市、投资、合并并购项目越来越多，伴随而来的是各类针对于互联网企业的业 绩造假，骗取投资，而针对业绩真实性尽职调查的诉求也相应的变得迫切了起来，而由于互联网企业的运营特点， 单纯的财务审计、财务尽职调查已经无法满足监管机构、投资方对业绩真实性的核查要求。互联网企业IT尽职调查的核心工作就是结合大数据分析全面验证目标公司运营系统中业务和财务数据的真实性、准 确性、完整性，对主要业务环节的舞弊造假风险和行为进行筛查，为监管、投资人验证目标公司的业绩真实性。 在竞争日趋