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  • 如果希望做出一台能够思考的机器,那就必须知识什么是思考,更进一步讲就是什么是智慧,它的表现是什么,你可以说科学家有智慧,可你决不会说一个路人什么也不会,没有知识,你同样不敢说一个孩子没有智慧,可对于机器你就...

            AI(Artificial Intelligence,人工智能) .“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的.从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展.人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学.人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作.但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的.例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展.它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标.目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的.除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科. 
            人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面.
            知识表示是人工智能的基本问题之一,推理和搜索都与表示方法密切相关.常用的知识表示方法有:逻辑表示法、产生式表示 法、语义网络表示法和框架表示法等.
            常识,自然为人们所关注,已提出多种方法,如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的.
            问题求解中的自动推理是知识的使用过程,由于有多种知识表示方法,相应地有多种推理方法.推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理.谓词逻辑是演绎推理的基础.结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的.由于知识处理的需要,近几年来提出了多种非演泽的推理方法,如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等.
            搜索是人工智能的一种问题求解方法,搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系.可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索.启发式知识常由启发式函数来表示,启发式知识利用得越充分,求解问题的搜索空间就越小.典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等.近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题.
    机器学习是人工智能的另一重要课题.机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程,按照学习机制的不同,主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等.
    知识处理系统主要由知识库和推理机组成.知识库存储系统所需要的知识,当知识量较大而又有多种表示方法时,知识的合理组织与管理是重要的.推理机在问题求解时,规定使用知识的基本方法和策略,推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制.如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识,则这样的知识系统称为专家系统.为适应复杂问题的求解需要,单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展,这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题.
    一、人工智能的历史
            人工智能(AI)是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学.人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考.这可是不是一个容易的事情. 如果希望做出一台能够思考的机器,那就必须知识什么是思考,更进一步讲就是什么是智慧,它的表现是什么,你可以说科学家有智慧,可你决不会说一个路人什么也不会,没有知识,你同样不敢说一个孩子没有智慧,可对于机器你就不敢说它有智慧了吧,那么智慧是如何分辨的呢?我们说的话,我们做的事情,我们的想法如同泉水一样从大脑中流出,如此自然,可是机器能够吗,那么什么样的机器才是智慧的呢?科学家已经作出了汽车,火车,飞机,收音机等等,它们模仿我们身体器官的功能,但是能不能模仿人类大脑的功能呢?到目前为止,我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官,我们对这个东西知之甚少,模仿它或许是天下最困难的事情了.
            在定义智慧时,英国科学家图灵做出了贡献,如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验,那它就是智慧的,图灵实验的本质 就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时,这个机器就是智慧的.不要以为图灵只做出这一点贡献就会名垂表史,如果你是学计算机的就会知道,对于计算机人士而言,获得图灵奖就等于物理学家获得诺贝尔奖一样,图灵在理论上奠定了计算机产生的基础,没有他的杰出贡献世界上根本不可能有这个东西,更不用说什么网络了.
    科学家早在计算机出现之前就已经希望能够制造出可能模拟人类思维的机器了,在这方面我希望提到另外一个杰出的数学家,哲学家布尔,通过对人类思维进行数学化精确地刻画,他和其它杰出的科学家一起奠定了智慧机器的思维结构与方法,今天我们的计算机内使用的逻辑基础正是他所创立的.
            我想任何学过计算机的人对布尔一定不会陌生,我们所学的布尔代数,就是由它开创的.当计算机出现后,人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具了,在以后的岁月中,无数科学家为这个目标努力着,现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了,全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科,学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程,在大家不懈的努力下,现在计算机似乎已经变得十分聪明了,刚刚结束的国际象棋大赛中,计算机把人给胜了,这是人们都知道的,大家或许不会注意到,在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作,计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用.人工智能始终是计算机科学的前沿学科,计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在.
            现在人类已经把计算机的计算能力提高到了前所未有的地步,而人工智能也在下世纪领导计算机发展的潮头,现在人工智能的发展因为受到理论上的限制不是很明显,但它必将象今天的网络一样深远地影响我们的生活. 
            在世界各地对人工智能的研究很早就开始了,但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起,这时人类才有可能以机器的实现人类的智能.AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的,在此以后,因此一些科学的努力它得以发展.人工智能的进展并不象我们期待的那样迅速,因为人工智能的基本理论还不完整,我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考,这种思考来自于什么,这种思考为什么得以产生等一系列问题.但经过这几十年的发展,人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活.
    让我们顺着人工智能的发展来回顾一下计算机的发展,在1941年由美国和德国两国共同研制的第一台计算机诞生了,从此以后人类存储和处理信息的方法开始发生革命性的变化.第一台计算机的体型可不算太好,它比较胖,还比较娇气,需要工作在有空调的房间里,如果希望它处理什么事情,需要大家把线路重新接一次,这可不是一件省力气的活儿,把成千上万的线重新焊一下我想现在的程序员已经是生活在天堂中了.
            终于在1949发明了可以存储程序的计算机,这样,编程程序总算可以不用焊了,好多了.因为编程变得十分简单,计算机理论的发展终于导致了人工智能理论的产生.人们总算可以找到一个存储信息和自动处理信息的方法了.
    虽然现在看来这种新机器已经可以实现部分人类的智力,但是直到50年代人们才把人类智力和这种新机器联系起来.我们注意到旁边这位大肚子的老先生了,他在反馈理论上的研究最终让他提出了一个论断,所有
            人类智力的结果都是一种反馈的结果,通过不断地将结果反馈给机体而产生的动作,进而产生了智能.我们家的抽水马桶就是一个十分好的例子,水之所以不会常流不断,正是因为有一个装置在检测水位的变化,如果水太多了,就把水管给关了,这就实现了反馈,是一种负反馈.如果连我们厕所里的装置都可以实现反馈了,那我们应该可以用一种机器实现反馈,进而实现人类智力的机器形式重现.这种想法对于人工智能早期的有着重大的影响.
            在1955的时候,香农与人一起开发了The Logic TheoriST程序,它是一种采用树形结构的程序,在程序运行时,它在树中搜索,寻找与可能答案最接近的树的分枝进行探索,以得到正确的答案.这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的,它在学术上和社会上带来的巨大的影响,以至于我们现在所采用的方法思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序.
    1956年,作为人工智能领域另一位著名科学家的麦卡希(就是右图的那个人)召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展方向.从那时起,人工智能的名字才正式确立,这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功,但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会,并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用.在此以后,工人智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统,并要求系统有自学习能力.在1957年,香农和另一些人又开发了一个程序称为General Problem Solver(GPS),它对Wiener的反馈理论有一个扩展,并能够解决一些比较普遍的问题.别的科学家在努力开发系统时,右图这位科学家作出了一项重大的贡献,他创建了表处理语言LISP,直到现在许多人工智能程序还在使用这种语言,它几乎成了人工智能的代名词,到了今天,LISP仍然在发展.
    在1963年,麻省理工学院受到了美国政府和国防部的支持进行人工智能的研究,美国政府不是为了别的,而是为了在冷战中保持与苏联的均衡,虽然这个目的是带点火药味的,但是它的结果却使人工智能得到了巨大的发展.其后发展出的许多程序十分引人注目,麻省理工大学开发出了SHRDLU.在这个大发展的60年代,STUDENT系统可以解决代数问题,而SIR系统则开始理解简单的英文句子了,SIR的出现导致了新学科的出现:自然语言处理.在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步,他头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行一些工作了,由于计算机硬件性能的提高,人工智能得以进行一系列重要的活动,如统计分析数据,参与医疗诊断等等,它作为生活的重要方面开始改变人类生活了.在理论方面,70年代也是大发展的一个时期,计算机开始有了简单的思维和视觉,而不能不提的是在70年代,另一个人工智能语言Prolog语言诞生了,它和LISP一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具.不要以为人工智能离我们很远,它已经在进入我们的生活,模糊控制,决策支持等等方面都有人工智能的影子.让计算机这个机器代替人类进行简单的智力活动,把人类解放用于其它更有益的工作,这是人工智能的目的,但我想对科学真理的无尽追求才是最终的动力吧.
    二、人工智能的应用领域
    1、问题求解.
            人工智能的第一大成就是下棋程序,在下棋程度中应用的某些技术,如向前看几步,把困难的问题分解成一些较容易的子问题,发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术.今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平.但是,尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力.如国际象棋大师们洞察棋局的能力.另一个问题是涉及问题的原概念,在人工智能中叫问题表示的选择,人们常能找到某种思考问题的方法,从而使求解变易而解决该问题.到目前为止,人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题,即搜索解答空间,寻找较优解答.
    2、逻辑推理与定理证明.
            逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一,其中特别重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息时适时修正这些证明.对数学中臆测的题.定理寻找一个证明或反证,不仅需要有根据假设进行演绎的能力,而且许多非形式的工作,包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化,因此,在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题.
    3、自然语言处理.
           自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例,经过多年艰苦努力,这一领域已获得了大量令人注目的成果.目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情境为基础,注重大量的常识——世界知识和期望作用,生成和理解自然语言.这是一个极其复杂的编码和解码问题.
    4、智能信息检索技术.
            受"()*+ (*) 技术迅猛发展的影响,信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题,将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口.
    5、专家系统.
             专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统.近年来,在“ 专家系统”或“ 知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势.人类专家由于具有丰富的知识,所以才能达到优异的解决问题的能力.那么计算机程序如果能体现和应用这些知识,也应该能解决人类专家所解决的问题,而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错,现在这一点已被证实.如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面,专家系统已经达到了人类专家的水平.成功的例子如:PROSPECTOR系统发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元.DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平,可供数百人在化学结构分析方面的使用.MY CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见.经正式鉴定结果,对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家.
    三、人工智能理论的数学化趋势越来越突出
            在现代科技高速发展的今天,许多科技理论都有赖于数学提供证明,有赖于数学对其的仿真.人工智能的发展也不例外,如何把人们的思维活动形式化、符号化,使其得以在计算机上实现,就成为人工智能研究的重要课题.在这方面,逻辑的有关理论、方法、技术起着十分重要的作用,它不仅为人工智能提供了有力的工具,而且也为知识的推理奠定了理论基础.人工智能中用到的逻辑可概括地分为两大类.一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑,其特点是任何一个命题的真值或者是“真”,或者是“假”,二者必居其一.这一类问题可以用数学里的经典逻辑理论来解决.世界上事物千差万别,形形色色,除了确定性的事物或概念外,更广泛存在的是不确定性的事物或概念.这些不确定的事物是无法用经典逻辑理论来解决的.因此我们需要发展新的数学工具来表示这些问题.目前在人工智能中对不确定性的事物或概念是通过运用多值逻辑、模糊理论及概率来描述、处理的.多值逻辑、模糊理论及概率虽然都是通过在〔!,"〕上取值来刻画不确定性,但三者之间又存在着很大区别.多值逻辑是通过在真(")与假(!)之间增加了若干中介真值来描述事物为真的程度的,但它把各个中介真值看作是彼此完全分立的,界限分明.而模糊理论认为不同的中介真值之间没有明确的界限,表现了不同中介值相互贯通、渗透的特征,从而更好地反映了不确定性的本质.概率用来度量事件发生的可能性,而事件本身的含义是明确的,只是在一定的条件下它可能不发生,它与模糊理论是从两个不同的角度来描述不确定性的,因而有人称模糊理论描述了事物内在的不确定性,而概率描述的是事物外在的不确定性.由上可以看出,数学使得人工智能能很好的模拟人类智能,大大推动了人工智能的向前发展.现在人工智能中还有一些问题用现在的数学很难表示出来,相信在数学知识不断发展之后,这些问题能很快得到解决.
    四、人工智能的发展现状及前景
            目前绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统假设之上的.在尚未出现能与物理符号系统假设相抗衡的新的人工智能理论之前,无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看,SOAr 在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征的艰难征途上都取得了有特色的进展或成就,处在人工智能研究的前沿.
    80 年代,以Newell A 为代表的研究学者总结了专家系统的成功经验,吸收了认知科学研究的最新成果,提出了作为通用智能基础的体系结构Soar.目前的Soar 已经显示出强大的问题求解能力.在Soar中已实现了30 多种搜索方法,实现了若干知识密集型任务(专家系统) ,如RI 等.rOOks 提出了人工智能的一种新的途径.它认为无需概念或者说无需符号表示,智能系统的能力可以逐步进化.在它的研究中突出4 个概念:(1) 所处的境遇 机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地.(2) 具体化 机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后立即会有反馈.(3) 智能 智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定.(4) 浮现 从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能.
    五、结语
            人工智能不单单需要逻辑思维与模仿,科学家们对人类大脑和神经系统研究得越多,他们越加肯定:情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的.因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予计算机更多的逻辑推理能力,而且还要赋予它情感能力.许多科学家断言,机器的智能会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和霍金的智能之和.到下世纪中叶,人类生命的本质也会发生变化.神经植入将增强人类的知识和思考能力,并且开始向一种复合的人/机关系过渡,这种复合关系将使人类逐渐停止对生物机体的需求.大量非常微小的机器人将在大脑的感觉区里占据一席之地,并且创造出真假难辨的虚拟现实的仿真效果.

             人工智能的实现,不是天方夜谭.虽然会很辛苦,但是没有人规定只有人类可以思考.就像是生命的不同表现形式,动物,植物,微生物,是不同的生命的形式.人类可以以未知的方式思考,计算机也可以以另一种(并非一定要和人相同的)形式思考.
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    AI ( Artificial Intelligence ):人工智能.就是指计算机模仿真实世界的行为方式与人类思维与游戏的方式的运算能力.那是一整套极为复杂的运算系统与运算规则.

    此外,AI还代表ALLEN IVERSON(阿伦·艾佛森),他生于美国,是全世界最好的篮球联盟——“NBA”96黄金一代的代表人物,是NBA有史以来最好的后卫之一,他以183cm身高在众多魁梧的球员中灵动跳跃,独领风骚.他先后摘取过NBA得分王、抢断王等称号,还在2001年带领76人队闯进NBA总决赛.他以特立独行的风格和满身的纹身成为全球篮球青少年疯狂追捧的偶像. 

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  • 简单学学之课堂二:区块链的透明性的是什么? 作者:铂链文案组 引言:圈内人士交流买卖币时经常会说查币的转账情况,或者说查某个地址有多少币,这些均由于区块链的透明性,那到底何为透明性,又如何去查询这些...

    简单学学之课堂二:区块链的透明性指的是什么?

    作者:铂链文案组

    引言:圈内人士交流买卖币时经常会说查币的转账情况,或者说查某个地址有多少币,这些均由于区块链的透明性,那到底何为透明性,又如何去查询这些转账信息,本节课以区块链透明性为主体,在解释透明性的基础上教学习者如何去查询转账信息。

     

    一般说到透明,大致包括两个含义:1)用来形容物体能透过光线的,例如水是透明的;2)比喻公开,不隐藏。如:透明度。此次课堂里说的透明就是指公开、不隐藏。说到区块链的透明性,作者君看来,大致包括架构的公开透明和数据的公开透明。

    (1)项目公开透明:区块链项目组会将项目信息公示,并将项目代码公开,例如部分区块链项目代码可在www.github.com上查询。

    (2)数据的公开透明:这里泛指目前区块链上的信息公开透明,区块中数据均可查询到。当然,现在很多数据上链并不是明文,区块里包含的是明文处理后的数据,这些被处理后的数据(例如数据的哈希值)公开在区块链上。

    本节课重点讲解数据的公开透明,对区块链完全不了解的读者可以先看作者君的第一节课:https://www.botfans.org/forum.php?mod=viewthread&tid=13810,这样可以更好的了解本次讲解的内容。

    第一次课程中只给出了区块链结构的大致示意图,本次我们介绍区块链结构,在此基础上说明其透明性,然后学习如何查询转账信息,币圈人士可以自己查询转币情况和一些地址的转账信息。

    (一)区块结构及区块链的透明性

    区块链(blockchain)也称分布式帐本技术,是一种通过自身分布式节点进行网络数据的存储、验证、传递和交流的技术方案。比特币区块链是区块链最著名的一个实现,也是目前唯一经过较大规模实践检验的区块链应用,我们就以比特币区块链为例介绍其结构。

    区块链结构中每个区块包括区块头和交易信息,区块头中会包含上一区块的哈希值(哈希的概念会在第三节课密码学基础知识中介绍),这样依次相连形成链,然后分布式存储在区块链节点,这样保证数据无法篡改和删除。

    1区块链结构

    交易信息是指的是某个时间段整个区块链网络上的交易数据,这些数据依次打包进入区块中,用户可以通过交易的地址或者交易ID来查询交易信息,也可以通过区块高度来查询某个区块内包括的交易数据。所以经常会有币圈人士说帮忙查询下自己提币情况,这些数据都是可以自己去查询。对于每个区块链,都会提供相应的区块链浏览器,供用户去查询信息。

    目前区块链最常用的方式里面包含的大部分都是虚拟币转账信息。还有部分区块链是用于日常生活,例如Factom,中文名为公证通,专注于第三方存证的数秦科技就是利用Factom进行区块链存证。首先计算出用户存证数据的哈希值,然后将哈希值写入Factom,这样达到区块链存证的效果。由于区块链上的数据不可篡改,写入区块链的哈希值不能被修改或者删除,用户可以利用存证数据维护自己的合法权益。这时上链的是数据的哈希值,即文章开头说明的:区块中包含明文处理后的数据,而不是原始数据。

    当然,这也分要公有链、联盟链和私有链。公有链是公开给所有人,联盟链一般是公开给联盟链内节点和用户,而私有链则是特定的节点和用户,具体如何会根据实际情况而定。

    (二)交易信息查询

    上面介绍区块链结构及其透明性,接下来介绍如何查询交易信息。币圈人士应该很大部分知道怎么查询,部分不清楚的读者可以了解这方面的内容,以后可以自己来查转账信息和区块内数据。

    作者君以被咨询到最多的以太坊为例,由于很多项目会以太坊为底层,导致以太坊偶尔会遇到拥堵的情况,若不拥堵,转账和提币一般相对较快,则无需去查询转账信息,而遇到拥堵时,用户长时间收不到币时,会相对焦急,这时就会去查询区块链内转账信息。

    图2 以太坊区块链浏览器

    在以太坊区块链浏览器中,输入需要查询转账信息的地址,即可查看该地址的所有转账信息和地址内数字资产。输入交易ID,可以查询此次转账的转账信息。如果转账信息上显示pending,表示还在等待打包,在矿工(即区块链节点)打包某个时间段的转账信息后,会进行广播(其中会涉及到共识机制和挖矿,在第七节课中会进行介绍)。广播后,在经过12确认,转账则成功。在区块链浏览器上还可以查看各个区块,及每个区块内的信息。

    对于比特币转账信息,用户可以使用以特币区块链浏览器查询,不过有一点需要注意的是:比特币是基于UTXO(UnspentTransaction Output,未花费的输出),而以太坊是基于账户,所以以太坊是在12个确认后币的数量才会显示在转账地址,而比特币在转账后、交易未确认的情况下,在比特币区块链浏览器上就可以查看到地址内有对应的币,但是实际上转账信息并未被确认,必须要等到确认后才能保证转账成功。

    目前可使用的区块链浏览器较多,读者可以自行查询相应的浏览器。作者君给出几个常用的,方便读者人使用。

    1、比特币区块链浏览器:

    (1)https://btc.com/

    (2)https://blockchain.info/zh-cn。

    2、以太坊区块链浏览器:https://etherscan.io/

    3、莱特币区块链浏览器:http://qukuai.com/ltc

    其他区块链都会有相应的浏览器,还有的虚拟币的钱包内可以查询到转账信息。

     

    以上为本次课的内容,内容较为简单,若读者有任何问题或者疑问,欢迎大家指正。

    第三节课内容:什么是密码学?本节课会分为上下两篇:上篇介绍密码学的历史及一些简单的密码学例子(例如摩斯密码等),培养读者对密码学的兴趣;下篇介绍现代密码学中基础概念和算法,让读者对现代密码学有大致的认识。在读者对密码学有基础的了解后,第四节课作者君会介绍密码学与区块链之间的关系,其中会涉及到私钥、公钥和地址之间的联系、钱包哪些信息可以公开等等内容。如果读者有什么疑问或者希望作者君重点讲解哪些内容,可以留言提出,作者君会积极采纳各位的意见。

     

    附言:若有想法交流或者对作者君有意见,欢迎加入文案组QQ交流群:310492335

     

    原文链接:https://www.botfans.org/forum.php?mod=viewthread&tid=17109

     

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  • sci一区二区 SCI、EI、ISTP分别指什么

    千次阅读 2021-03-20 16:50:05
    SCI、EI、ISTP分别指什么 sci一区二区 将所有SCI期刊按影响因子排序,前5%是一区,前20%是二区,前50%是三区,剩下的是四区。 或者这样子说:一般SCI论文分四个区,一区都是国际顶级期刊,二区次之,三区和四区是...

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    sci一区二区

    SCI、EI、ISTP分别指什么


    sci一区二区

    将所有SCI期刊按影响因子排序,前5%是一区,前20%是二区,前50%是三区,剩下的是四区。

    或者这样子说:一般SCI论文分四个区,一区都是国际顶级期刊,二区次之,三区和四区是一般的SCI期刊。

    SCI、EI、ISTP分别指什么

    SCI(科学引文索引 )、EI(工程索引 )、ISTP(科技会议录索引 ) 是世界著名的三大科技文献检索系统,是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具,

     

    其中以SCI最为重要.《科学引文索引》(Science Citation Index,SCI)是由美国科学信息研究所(ISI)1961年创办出版的引文数据库,其覆盖生命科学、临床医学、物理化学、农业、生物、兽医学、工程技术等方面的综合性检索刊物,尤其能反映自然科学研究的学术水平,是目前国际上三大检索系统中最著名的一种,其中以生命科学及医学、化学、物理所占比例最大,收录范围是当年国际上的重要期刊,尤其是它的引文索引表现出独特的科学参考价值,在学术界占有重要地位.许多国家和地区均以被SCI收录及引证的论文情况来作为评价学术水平的一个重要指标.从SCI的严格的选刊原则及严格的专家评审制度来看,它具有一定的客观性,较真实地反映了论文的水平和质量.根据SCI收录及被引证情况,可以从一个侧面反映学术水平的发展情况.特别是每年一次的SCI论文排名成了判断一个学校科研水平的一个十分重要的标准.SCI以《期刊目次》(Current Content)作为数据源,目前自然科学数据库有五千多种期刊,其中生命科学辑收录1350种;工程与计算机技术辑收录 1030种;临床医学辑收990种;农业、生物环境科学辑收录950种;物理、化学和地球科学辑收录900种期刊.各种版本收录范围不尽相同:

    《工程索引》(The Engineering Index,简称EI)创刊于1884年,是美国工程信息公司(Engineering information Inc.)出版的著名工程技术类综合性检索工具.EI每月出版1期,文摘1.3万至1.4万条;每期附有主题索引与作者索引;每年还另外出版年卷本和年度索引,年度索引还增加了作者单位索引.出版形式有印刷版(期刊形式)、电子版(磁带)及缩微胶片.EI选用世界上工程技术类几十个国家和地区15个语种的3500余种期刊和1000余种会议录、科技报告、标准、图书等出版物.年报道文献量16万余条.收录文献几乎涉及工程技术各个领域.例如:动力、电工、电子、自动控制、矿冶、金属工艺、机械制造、土建、水利等.它具有综合性强、资料来源广、地理覆盖面广、报道量大、报道质量高、权威性强等特点.

    《科技会议录索引》(Index to Scientific & Technical Proceedings,简称ISTP)创刊于1978年,由美国科学情报研究所编辑出版.该索引收录生命科学、物理与化学科学、农业、生物和环境科学、工程技术和应用科学等学科的会议文献,包括一般性会议、座谈会、研究会、讨论会、发表会等.其中工程技术与应用科学类文献约占35%,其他涉及学科基本与SCI相同.
    ISTP收录论文的多少与科技人员参加的重要国际学术会议多少或提交、发表论文的多少有关.我国科技人员在国外举办的国际会议上发表的论文占被收录论文总数的64.44%.
    在ISTP、 EI、 SCI这三大检索系统中,SCI最能反映基础学科研究水平和论文质量,该检索系统收录的科技期刊比较全面,可以说它是集中各个学科高质优秀论文的精粹,该检索系统历来成为世界科技界密切注视的中心和焦点.ISTP、EI这两个检索系统评定科技论文和科技期刊的质量标准方面相比之下较为宽松.

     

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  • 什么是数据仓库主题

    千次阅读 2016-08-03 16:25:29
    主题(Subject)是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类和分析利用的一个抽象概念,每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。在逻辑意义上,它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。例如...

    1.主题的概念

    主题(Subject)是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类和分析利用的一个抽象概念,每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。在逻辑意义上,它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。例如“销售分析”就是一个分析领域,因此这个数据仓库应用的主题就是“销售分析”。

    面向主题的数据组织方式,就是在较高层次上对分析对象数据的一个完整并且一致的描述,能刻画各个分析对象所涉及的企业各项数据,以及数据之间的联系。所谓较高层次是相对面向应用的数据组织方式而言的,是指按照主题进行数据组织的方式具有更高的数据抽象级别。与传统数据库面向应用进行数据组织的特点相对应,数据仓库中的数据是面向主题进行组织的。例如,一个生产企业的数据仓库所组织的主题可能有产品订货分析和货物发运分析等。而按应用来组织则可能为财务子系统、销售子系统、供应子系统、人力资源子系统和生产调度子系统。

    主题是根据分析的要求来确定的。这与按照数据处理或应用的要求来组织数据是不同的。如在生产企业中,同样是材料供应,在操作型数据库系统中,人们所关心的是怎样更方便和更快捷地进行材料供应的业务处理;而在进行分析处理时,人们就应该关心材料的不同采购渠道和材料供应是否及时,以及材料质量状况等。

    数据仓库面向在数据模型中已经定义好的公司的主要主题领域。典型的主题领域包括顾客、产品、订单和财务或是其他某项事务或活动。

    2.主题域的获取

    主题域是对某个主题进行分析后确定的主题的边界。分析主题域,确定要装载到数据仓库的主题是信息打包技术的第一步。而在进行数据仓库设计时,一般是一次先建立一个主题或企业全部主题中的一部分,因此在大多数数据仓库的设计过程中都有一个主题域的选择过程。主题域的确定必须由最终用户和数据仓库的设计人员共同完成。

    比如,对于Adventure Works Cycle这种类型的公司管理层需要分析的主题一般包括供应商主题、商品主题、客户主题和仓库主题。其中商品主题的内容包括记录超市商品的采购情况、商品的销售情况和商品的存储情况;客户主题包括的内容可能有客户购买商品的情况;仓库主题包括仓库中商品的存储情况和仓库的管理情况等,如图3-31所示。

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    图3-31  根据业务情况确定的分析主题

    确定主题边界实际上需要进一步理解业务关系,因此在确定整个分析主题后,还需要对这些主题进行初步的细化才便于获取每一个主题应该具有的边界。对于图3-31的4个主题及其在企业中的业务关系可以确定边界如图3-32所示。

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    图3-32  主题域的划分

    3.确定主题的内容

    主题虽然在信息包图中只占据标题的位置,但是却是信息打包方法中最重要的部分,当主题定义好之后,数据仓库中的逻辑模型也就基本成形了。此时,需要在主题的逻辑关系模式中包含所有的属性及与系统相关的行为。数据仓库中的数据存储结构也需要在逻辑模型的设计阶段完成定义,需要向里面增加所需要的信息和能充分代表主题的属性组。以Adventure Works Cycle这类公司数据仓库为例,如表3-7所示可以分别在“商品”、“销售”和“客户”主题上增加能够进一步说明主题的属性组。

    表3-7  主题的详细描述


    主  题  名

    公 共 码 键

    属  性  组

    商品

    商品号

    商品固有信息:商品号,商品名,类型,颜色等

    商品采购信息:商品号,供应商号,供应价,供应日期,供应量等

    商品库存信息:商品号,库房号,库存量,日期等

    销售

    销售单号

    销售单固有信息:销售单号,销售地址等

    销售信息:客户号,商品号,销售价,销售量、销售时间等

    客户

    客户号

    客户固有信息:客户号,客户名,性别,年龄,文化程度,住址,电话等

    客户经济息:客户号,年收入,家庭总收入等


    4.主题的使用

    由于数据仓库的设计是一个螺旋发展的过程,在刚开始,没有必要在数据仓库的数据库中体现所有的主题,选择最重要的主题作为数据仓库设计的试金石是很有必要的。因此使用主题首先是找到需要分析的主题域。

    例如在AdventureWorksDW数据仓库的概念模型设计中,在对需求进行分析后,认识到“商品”主题既是一个销售型企业最基本的业务对象,又是进行决策分析的最主要领域,因而把“销售分析”主题域定义为要首先建立的主题。通过“商品”主题的建立,经营者就可以对整个企业的经营状况有较全面的了解。先实施“商品”主题可以尽快地满足企业管理人员建立数据仓库的最初要求,所以先选定“商品”主题进行实施。

    通过将主题边界的划分应用到已经得到的关系模型上还能形成原始的概念模型。这一模型是把主题域的划分和事务处理数据库中的表结合起来的模型,例如在上面的例子中,商品主题可能涵盖的关系表有商品表、供应关系表、购买关系表和仓储关系表;仓库主题可能涵盖的关系表有仓库关系表、仓库表、仓库管理关系表和管理员表。把这些表的键和字段联系起来,就可以形成如图3-33所示的原始概念模型图。

      

    图3-33  划分了主题域的原始概念模型

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空空如也

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信息的主体是指什么