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  • 计算机科学前沿技术之云计算 引言最近几年来云计算逐渐成为了计算机行业之中最热门的研究方向之一几乎所有的IT厂商都在谈论云计算并参与其中的研发然而越多人参与就会存在越来越多的不可预知的问题在所出现的问题...
  • 计算机前沿技术介绍

    万次阅读 多人点赞 2020-05-02 18:58:11
    简要的说明了一些当今,热门、前沿技术,只是大致介绍了一下,想详细了解的,请自行查阅。

    一、区块链

    1. 什么是区块链?

    • 区块链起源于比特币区,块链是一个信息技术领域的术语。从本质上讲,它是一个共享数据库,存储于其中的数据或信息,具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。基于这些特征,区块链技术奠定了坚实的“信任“基础,创造了可靠的“合作”机制,具有广阔的运用前景。
    • 区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、 加密算法等计算机技术的新型应用模式

    2. 区块链类型

    • 公有区块链
      世界上任何个体或者团体都可以发送交易,且交易能 够获得该区块链的有效确认,任何人都可以参与其共 识过程。
    • 私有区块链
      仅仅使用区块链的总账技术进行记账,可以是一个公 司,也可以是个人,独享该区块链的写入权限,本链 与其他的分布式存储方案没有太大区别。
    • 联合区块链
      由某个群体内部指定多个预选的节点为记账人,每个 块的生成由所有的预选节点共同决定(预选节点参与 共识过程),其他接入节点可以参与交易,但不过问 记账过程(本质上还是托管记账,只是变成分布式记 账,预选节点的多少,如何决定每个块的记账者成为该区块链的主要风险点),其他任何人可以通过该区 块链开放的API进行限定查询

    3. 特征

    3.1 去中心化

    区块链技术不依赖额外的第三方管理机构或硬件设 施,没有中心管制,除了自成一体的区块链本身,通 过分布式核算和存储,各个节点实现了信息自我验证、传递和管理。去中心化是区块链最突出最本质的

    3.2 开放性

    区块链技术基础是开源的,除了交易各方的私有信息 被加密外,区块链的数据对所有人开放,任何人都可 以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用, 因此整个系统信息高度透明。

    3.3 独立性

    基于协商一致的规范和协议(类似比特币采用的哈希 算法等各种数学算法),整个区块链系统不依赖其他 第三方,所有节点能够在系统内自动安全地验证、交换数据,不需要任何人为的干预

    3.4 安全性

    只要不能掌控全部数据节点的51%,就无法肆意操控 修改网络数据,这使区块链本身变得相对安全,避免 了主观人为的数据变更

    3.5 匿名性

    除非有法律规范要求,单从技术上来讲,各区块节点 的身份信息不需要公开或验证,信息传递可以匿名进行

    4. 应用

    金融/物联网/物流/公共服务/数字版权/保险/公益 等各方面都有应用


    二、物联网

    1. 什么是物联网

    • 物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体,它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络
    • 万物互联
    • 物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联 网基础上的延伸和扩展的网络,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行 信息交换和通信。

    2. 基本特征

    2.1 整体感知

    可以通过射频识别,二维码,智能传感器感知获取物体各类信 息。

    2.2 可靠传输

    通过对互联网、无线网络的融合,将物体的信息实 时、准确地传送,以便信息交流、分享。

    2.3 智能处理

    用各种智能技术,对感知和传送到的数据、信息进行 分析处理,实现监测与控制的智能化。

    3. 包含的关键技术

    1. 射频识别技术
    2. 传感网
    3. M2M系统框架
    4. 云计算

    4. 应用

    1. 智能交通
    2. 智能家居

    三、大数据

    1. 什么是大数据

    大数据,指无法在一定时间范围内用常规软件工具进 行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式 才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

    2. 大数据特征

    • 容量:
      数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息
    • 种类:
      数据类型的多样性
    • 速度:
      指获得数据的速度
    • 可变性:
      妨碍了处理和有效地管理数据的过程
    • 真实性:
      数据的质量
    • 复杂性:
      数据量巨大,来源多渠道
    • 价值:
      合理运用大数据,以低成本创造高价值

    3. 大数据Hadoop技术

    Hadoop是Apache公司开发的一个开源框架,它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。

    Hadoop的核心有以下几点

    1. HDFS(分布式文件存储系统)
      数据以块的形式,分布在集群的不同节点。在使用 HDFS时,无需关心数据是存储在哪个节点上、或者 是从哪个节点从获取的,只需像使用本地文件系统一 样管理和存储文件系统中的数据。

    2. MapReduce(分布式计算框架)
      分布式计算框架将复杂的数据集分发给不同的节点去操作,每个节点会周期性的返回它所完成的工作和最新的状态。

    3. YARN(资源调度器)
      相当于电脑的任务管理器,对资源进行管理和调度

    4. 大数据发展趋势

    • 数据资源化
      资源化是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资 源,并已成为大家争相抢夺的新焦点

    • 与云计算的深度结合
      大数据离不开云处理,云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备,是产生大数据的平台之一

    • 科学理论的突破
      随着大数据的快速发展,就像计算机和互联网一样,
      大数据很有可能是新一轮的技术革命。

    • 数据泄露泛滥


    四、人工智能

    1. 什么是人工智能

    人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科 学

    2. 人工智能、机器学习、深度学习三者的关系

    机器学习:一种实现人工智能的方法
    深度学习:一种实现机器学习的技术

    2.1 什么是深度学习

    深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这 些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等 数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能 够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。

    深度学习是一类模式分析方法的统称,就具体研究内容而言,主要涉及三类方法

    • 基于卷积运算的神经网络系统,即卷积神经网络( CNN)

    • 基于多层神经元的自编码神经网络,包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码
      两类

    • 以多层自编码神经网络的方式进行预训练,进而结合 鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)

    2.2 深度学习特点

    区别于传统的浅层学习,深度学习的不同在于

    1. 强调了模型结构的深度,通常有5层、6层,甚至10多层的隐层节点;
    2. 明确了特征学习的重要性。也就是说,通过逐层特征变换,将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间,从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比,利用大数据来学习特征,更能够刻画数据丰富的内在信息

    2.3 深度学习典型模型

    典型的深度学习模型有卷积神经网络( convolutional neural network)、DBN和堆栈自编码网络(stacked auto-encoder network)模型等,下面对这些模型进行描述。

    • 卷积神经网络模型
      在无监督预训练出现之前,训练深度神经网络通常非常困难,而其中一个特例是卷积神经网络。卷积神经网络受视觉系统的结构启发而产生。第一个卷积神经网络计算模型是在Fukushima的神经认知机中提出的,基于神经元之间的局部连接和分层组织图像转换,将有相同参数的神经元应用于前一层神经网络的不同位置,得到一种平移不变神经网络结构形式。后来,Le Cun等人在该思想的基础上,用误差梯度设计并训练卷积神经网络,在一些模式识别任务上得到优越的性能。至今,基于卷积神经网络的模式识别系统是最好的实现系统之一,尤其在手写体字符识别任务上表现出非凡的性能。
    • 深度信任网络模型
      DBN可以解释为贝叶斯概率生成模型,由多层随机隐变量组成,上面的两层具有无向对称连接,下面的层得到来自上一层的自顶向下的有向连接,最底层单元的状态为可见输入数据向量。DBN由若2F结构单元堆栈组成,结构单元通常为RBM(RestIlcted Boltzmann Machine,受限玻尔兹曼机)。堆栈中每个RBM单元的可视层神经元数量等于前一RBM单元的隐层神经元数量。根据深度学习机制,采用输入样例训练第一层RBM单元,并利用其输出训练第二层RBM模型,将RBM模型进行堆栈通过增加层来改善模型性能。在无监督预训练过程中,DBN编码输入到顶层RBM后,解码顶层的状态到最底层的单元,实现输入的重构。RBM作为DBN的结构单元,与每一层DBN共享参数。
    • 堆栈自编码网络模型
      堆栈自编码网络的结构与DBN类似,由若干结构单元堆栈组成,不同之处在于其结构单元为自编码模型( auto-en-coder)而不是RBM。自编码模型是一个两层的神经网络,第一层称为编码层,第二层称为解码层。

    2.4 深度学习训练过程

    • 自下上升的非监督学习
      就是从底层开始,一层一层地往顶层训练。采用无标定数据(有标定数据也可)分层训练各层参数,这一步可以看作是一个无监督训练过程,这也是和传统神经网络区别最大的部分,可以看作是特征学习过程。具体的,先用无标定数据训练第一层,训练时先学习第一层的参数,这层可以看作是得到一个使得输出和输入差别最小的三层神经网络的隐层,由于模型容量的限制以及稀疏性约束,使得得到的模型能够学习到数据本身的结构,从而得到比输入更具有表示能力的特征;在学习得到n-l层后,将n-l层的输出作为第n层的输入,训练第n层,由此分别得到各层的参数。
    • 自顶向下的监督学习
      就是通过带标签的数据去训练,误差自顶向下传输,对网络进行微调。基于第一步得到的各层参数进一步优调整个多层模型的参数,这一步是一个有监督训练过程。第一步类似神经网络的随机初始化初值过程,由于第一步不是随机初始化,而是通过学习输入数据的结构得到的,因而这个初值更接近全局最优,从而能够取得更好的效果。所以深度学习的良好效果在很大程度上归功于第一步的特征学习的过程。

    3. 人工智能的应用

    机器视觉,指纹识别,人脸识别,专家系统,自动规 划,智能搜索,定理证明,博弈,语言和图像理解 等。人工智能是一门边缘学科,属于自然科学和社会 科学的交叉

    4. 人工智能的现有成果

    1. 人际对弈

    2. 模式识别

    3. 自动驾驶


    五、云计算

    1. 什么是云计算

    狭义上讲,云计算就是一种提供资源的网络,从广义上说,云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一 种服务,这种计算资源共享池叫做“云”,云计算把许 多计算资源集合起来,通过软件实现自动化管理,只 需要很少的人参与,就能让资源被快速提供。

    2. 云计算特点

    1. 虚拟化技术
    2. 动态可拓展
    3. 按需部署
    4. 可靠性高
    5. 灵活性高
    6. 性价比高
    7. 可拓展性

    3. 云计算服务类型

    • 基础设施即服务

    • 平台即服务

    • 软件即服务


    六、数据挖掘

    1. 什么是数据挖掘

    数据挖掘是指从大量数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程

    数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标

    2. 数据挖掘特点

    • 基于大量数据:

      • 小型数据可以人工分析总结规律

      • 小数据量无法反应真实世界普遍特性

    • 非平凡性:
      数据挖掘的知识一定是不简单的

    • 隐含性:
      数据挖掘要发现深藏数据内部的知识,而不是直接浮 现在数据表面的知识

    • 新奇性:
      挖掘的知识在以前是未知的,否则只是验证了经验

    • 价值性:
      可以为企业带来直接间接的效益

    3. 数据挖掘步骤

    1. 定义问题
    2. 建立数据挖掘库
    3. 分析数据
    4. 准备数据
    5. 建立模型
    6. 评价模型和分析

    4. 数据挖掘经典算法

    4.1 神经网络法

    模拟生物神经系统的结构和功能,是一种通过训练来学习的非线性预测模型,它将每一个连接看作一个处理单元,试图模拟人脑神经元的功能,可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务

    4.2 决策树法

    决策树是根据对目标变量产生效用的不同而建构分类的规则,通过一系列的规则对数据进行分类的过程,其表现形式是类似于树形结构的流程图。比如,在贷款申请中,要对申请的风险大小做出判断。

    4.3 遗传算法

    遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配和基因突变现象,是一种采用遗传结合、遗传交叉变异及自然选择等操作来生成实现规则的、基于进化理论的机器学习方法。

    4.4 粗糙集法

    粗糙集法也称粗糙集理论,是一种新的处理含糊、不精确、不完备问题的数学工具,可以处理数据约简、数据相关性发现、数据意义的评估等问题。

    4.5 模糊集法

    模糊集法是利用模糊集合理论对问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊集合理论是用隶属度来描述模糊事物的属性。系统的复杂性越高,模糊性就越强

    4.6 关联规则法

    关联规则反映了事物之间的相互依赖性或关联性

    5. 数据挖掘的任务

    1. 预测建模

      • 分类:预测离散目标变量

      • 回归:预测连续目标变量

    2. 关联分析
      用于发现描述数据强关联特征模式

    3. 聚类分析
      发现紧密相关的观测值族群,发现紧密相关的观测值群组,使得与属于不同簇的观察值相比,同一簇的观察值相互之间尽可能的类似

    4. 异常检测
      识别其特征显著不同于其他数据的观测值

    6. 挖掘过程

    1. 数据准备

      • 数据集成

      • 数据选择

      • 预处理

    2. 数据挖掘

    3. 结构表达与解释

    7. 成功案例

    • 数据挖掘帮助Credilogros Cía Financiera S.A.改善客户信用评分

    • 数据挖掘帮助DHL实时跟踪货箱温度

    • 电信行业应用


    七、5G

    1. 什么是5G

    第五代移动通信技术(英语:5th generation mobile networks或5th generation wireless systems、5th-Generation,简称5G或5G技术)是最新一代蜂窝移动通信技术,也是继4G(LTE-A、WiMax)、3G(UMTS、LTE)和2G(GSM)系统之后的延伸。5G的性能目标是高数据速率、减少延迟、节省能源、降低成本、提高系统容量和大规模设备连接

    5G网络的主要优势在于,数据传输速率远远高于以前的蜂窝网络,最高可达10Gbit/s,比当前的有线互联网要快,比先前的4G LTE蜂窝网络快100倍。另一个优点是较低的网络延迟(更快的响应时间),低于1毫秒,而4G为30-70毫秒。由于数据传输更快,5G网络将不仅仅为手机提供服务,而且还将成为一般性的家庭和办公网络提供商,与有线网络提供商竞争。以前的蜂窝网络提供了适用于手机的低数据率互联网接入,但是一个手机发射塔不能经济地提供足够的带宽作为家用计算机的一般互联网供应商

    2. 应用领域

    2.1 车联网与自动驾驶

    车联网技术经历了利用有线通信的路侧单元(道路提示牌)以及2G/3G/4G网络承载车载信息服务的阶段,正在依托高速移动的通信技术,逐步步入自动驾驶时代。根据中国、美国、日本等国家的汽车发展规划,依托传输速率更高、时延更低的5G网络,将在2025年全面实现自动驾驶汽车的量产,市场规模达到1万亿美元 [32] 。

    2.2 外科手术

    2019年1月19日,中国一名外科医生利用5G技术实施了全球首例远程外科手术。这名医生在福建省利用5G网络,操控30英里(约合48公里)以外一个偏远地区的机械臂进行手术。在进行的手术中,由于延时只有0.1秒,外科医生用5G网络切除了一只实验动物的肝脏。5G技术的其他好处还包括大幅减少了下载时间,下载速度从每秒约20兆字节上升到每秒50千兆字节——相当于在1秒钟内下载超过10部高清影片。5G技术最直接的应用很可能是改善视频通话和游戏体验,但机器人手术很有可能给专业外科医生为世界各地有需要的人实施手术带来很大希望。
    5G技术将开辟许多新的应用领域,以前的移动数据传输标准对这些领域来说还不够快。5G网络的速度和较低的延时性首次满足了远程呈现、甚至远程手术的要求。

    2.3. 智能电网

    因电网高安全性要求与全覆盖的广度特性,智能电网必须在海量连接以及广覆盖的测量处理体系中,做到99.999%的高可靠度;超大数量末端设备的同时接入、小于20 ms的超低时延,以及终端深度覆盖、信号平稳等是其可安全工作的基本要求

    八、IPV6

    1. IPV6简介

    IPv6是英文“Internet Protocol Version 6”(互联网协议第6版)的缩写,是互联网工程任务组(IETF)设计的用于替代IPv4的下一代IP协议,其地址数量号称可以为全世界的每一粒沙子编上一个地址 。
    由于IPv4最大的问题在于网络地址资源有限,严重制约了互联网的应用和发展。IPv6的使用,不仅能解决网络地址资源数量的问题,而且也解决了多种接入设备连入互联网的障碍

    2. 地址类型

    IPv6协议主要定义了三种地址类型:单播地址(Unicast Address)、组播地址(Multicast Address)和任播地址(Anycast Address)。与原来在IPv4地址相比,新增了“任播地址”类型,取消了原来IPv4地址中的广播地址,因为在IPv6中的广播功能是通过组播来完成的。

    • 单播地址:用来唯一标识一个接口,类似于IPv4中的单播地址。发送到单播地址的数据报文将被传送给此地址所标识的一个接口。
    • 组播地址:用来标识一组接口(通常这组接口属于不同的节点),类似于IPv4中的组播地址。发送到组播地址的数据报文被传送给此地址所标识的所有接口。
    • 任播地址:用来标识一组接口(通常这组接口属于不同的节点)。发送到任播地址的数据报文被传送给此地址所标识的一组接口中距离源节点最近(根据使用的路由协议进行度量)的一个接口。

    IPv6地址类型是由地址前缀部分来确定,主要地址类型与地址前缀的对应关系如下:
    在这里插入图片描述

    九、其它

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  • 计算机前沿技术简介

    千次阅读 2021-03-07 00:11:27
    数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过 去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 特点 基于大量数据 小型数据可以人工分析总结规律,小数据...

    数据挖掘(Data mining)

    概念
    • 数据挖掘是指从大量数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程
    • 数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过 去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
    特点
    • 基于大量数据 小型数据可以人工分析总结规律,小数据量无法反应真实世界普遍特性
    • 非平凡性 数据挖掘的知识一定是不简单的
    • 隐含性 数据挖掘要发现深藏数据内部的知识,而不是直接浮现在数据表面的知识
    • 新奇性 挖掘的知识在以前是未知的,否则只是验证了经验
    • 价值性 可以为企业带来直接间接的效益
    数据挖掘步骤
    1. 定义问题
    2. 建立数据挖掘库
    3. 分析数据
    4. 准备数据
    5. 建立模型
    6. 评价模型和分析
    经典算法
    • 神经网络法(neural network algorithm) 模拟生物神经系统的结构和功能,是一种通过训练来学习的非线性预测模型,它将每一个连接看作一个处 理单元,试图模拟人脑神经元的功能,可完成分类、 聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务
    • 决策树法(decision tree) 决策树是根据对目标变量产生效用的不同而建构分类 的规则,通过一系列的规则对数据进行分类的过程, 其表现形式是类似于树形结构的流程图。比如,在贷款申请中,要对申请的风险大小做出判断。
    • 遗传算法(Genetic Algorithm,GA) 遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配 和基因突变现象,是一种采用遗传结合、遗传交叉变 异及自然选择等操作来生成实现规则的、基于进化理 论的机器学习方法。
    • 粗糙集法(rough set approach) 粗糙集法也称粗糙集理论,是一种新的处理含糊、不 精确、不完备问题的数学工具,可以处理数据约简、 数据相关性发现、数据意义的评估等问题。
    • 模糊集法(fuzzy set method) 模糊集法是利用模糊集合理论对问题进行模糊评判、 模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊集合 理论是用隶属度来描述模糊事物的属性。系统的复杂 性越高,模糊性就越强
    • 关联规则法(Association Rules) 关联规则反映了事物之间的相互依赖性或关联性。
    任务
    • 预测建模Predictive modeling
      • 分类:预测离散目标变量
      • 回归regression:预测连续目标变量
    • 关联分析associative analysis
      • 用于发现描述数据强关联特征模式
    • 聚类分析cluster analysis
      • 发现紧密相关的观测值族群,发现紧密相关的观测值 群组,使得与属于不同簇的观察值相比,同一簇的观 察值相互之间尽可能的类似
    • 异常检测Anomaly Detection
      • 识别其特征显著不同于其他数据的观测值
    挖掘过程
    • 数据准备
      • 数据集成
      • 数据选择
      • 预处理
    • 数据挖掘
    • 结构表达与解释
    成功案例
    • 数据挖掘帮助Credilogros Cía Financiera S.A.改善客户信用评分
    • 数据挖掘帮助DHL实时跟踪货箱温度
    • 电信行业应用
    存在问题

    设计保密
    法律
    伦理问题

    人工智能(Artificial Intelligent)

    概念

    人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能 的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科 学。

    应用

    机器视觉,指纹识别,人脸识别,专家系统,自动规 划,智能搜索,定理证明,博弈,语言和图像理解 等。人工智能是一门边缘学科,属于自然科学和社会 科学的交叉。

    研究方法
    • 大脑模拟
    • 符号处理
    • 统计学法
    • 集成方法
    成果
    • 人际对弈
    • 模式识别
    • 自动驾驶
    • 知识工程
    • 智能搜索引擎
    • 计算机视觉/图像处理
    • 机器翻译
    • 数据挖掘
    发展阶段
    • 计算机时代
    • 大量程序时代
    • 专家系统的出现,专家系统被用于股市预 测,帮助 医生诊断疾病,以及指示矿工确定矿藏位置等.
    • 弱人工智能时代
      • 弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理( REASONING)和解决问题(PROBLEM_ SOLVING)的智能机器,这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意 识。主流科研集中在弱人工智能上,并且一般认为这 一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究 则处于停滞不前的状态下。
    • 强人工智能时代
      • 强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理( REASONING)和解决问题(PROBLEM_ SOLVING)的智能机器,并且,这样的机器能将被 认为是有知觉的,有自我意识的。强人工智能可以有 两类:类人的人工智能,即机器的思考和推理就像人 的思维一样。 非类人的人工智能,即机器产生了和人完全不一样的 知觉和意识,使用和人完全不一样的推理方式。
    旗下领域
    机器学习(Machine Learning)
    • 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等 数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。
    • 深度学习是一类模式分析方法的统称
      • 基于卷积运算的神经网络系统,即卷积神经网络( Convolutional Neural Network CNN)
      • 基于多层神经元的自编码神经网络,包括自编码(Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码 两类
      • 以多层自编码神经网络的方式进行预训练,进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(Deep Belief Network DBN)
    • 特点
      • 强调模式结构的深度,通常有5,5甚至10层隐层节点
      • 明确特征学习的重要性
    • 典型模型
      • 卷积神经网络模型Convolutional Neural Network Model
        在无监督预训练出现之前,训练深度神经网络通常非 常困难,而其中一个特例是卷积神经网络。卷积神经 网络受视觉系统的结构启发而产生。第一个卷积神经 网络,基于神经元之间的局部连接和分层组织图像转 换,将有相同参数的神经元应用于前一层神经网络的 不同位置,得到一种平移不变神经网络结构形式。后 来,用误差梯度设计并训练卷积神经网络,在一些模 式识别任务上得到优越的性能。至今,基于卷积神经 网络的模式识别系统是最好的实现系统之一,尤其在 手写体字符识别任务上表现出非凡的性能。
      • 深度信任网络模型
        DBN可以解释为贝叶斯概率生成模型Bayesian probabilistic generative model,由多层随机隐变量组成,上面的两层具有无向对称连接,下面的层得到来自上一层的自顶向下的有向连接,最底层单元 的状态为可见输入数据向量
      • 堆栈自编码网络模型Stacked auto-encoding network model
        堆栈自编码网络的结构与DBN类似,由若干结构单元 堆栈组成,不同之处在于其结构单元为自编码模型( auto-en-coder)而不是RBM
    • 训练过程
      • 自下上升的非监督学习Bottom-up unsupervised learning
        就是从底层开始,一层一层地往顶层训练。采用无标 定数据(有标定数据也可)分层训练各层参数,这一 步可以看作是一个无监督训练过程,这也是和传统神 经网络区别最大的部分,可以看作是特征学习过程。
      • 自顶向下的监督学习Top-down supervised learning
        就是通过带标签的数据去训练,误差自顶向下传输, 对网络进行微调。
    • 应用
      • 计算机视觉
      • 语音识别
      • 自然语言处理 word2vector能够更好地表达语法信息。深度学习 在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义 挖掘等方面
    自然语言处理NLP natural language processing
    • 自然语言是人类智慧的结晶,自然语言处理是人工智 能中最为困难的问题之一
    • 主要范畴
    • 文本朗读/语音合成
      • 中文自动分词
        • 文本分类
        • 词性标注
        • 机器翻译
        • 问答系统
        • 信息检索
        • 信息抽取
        • 自动概要
        • 文本校对
        • 自然语言生成
        • 语音识别
    • 研究难点
      • 单词的边界界定
      • 词义的消歧
      • 句法的模糊性
      • 有瑕疵和不规范的输入
      • 语言行为和计划
    • 相关技术
      • 数据稀疏与平滑技术Data sparseness and smoothing technology

    大数据Big Data; hadoop

    • 指无法在一定时间范围内用常规软件工具进 行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式 才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力 的海量、高增长率和多样化的信息资产。
    • 特征
      • 容量 数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息
      • 种类 数据类型的多样性;
      • 速度 指获得数据的速度
      • 可变性 妨碍了处理和有效地管理数据的过程 真实性 数据的质量
      • 复杂性 数据量巨大,来源多渠道
      • 价值 合理运用大数据,以低成本创造高价值
    • 结构
      • 理论 理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基 线
      • 技术 技术是大数据价值体现的手段和前进的基石
      • 实践 实践是大数据的最终价值体现
    • 技术
      • Hadoop分布式计算
        Hadoop是Apache公司开发的一个开源框架,它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存 储并处理大数据。
    • 核心
      • 1、HDFS(分布式文件存储系统) 数据以块的形式,分布在集群的不同节点。在使用 HDFS时,无需关心数据是存储在哪个节点上、或者 是从哪个节点从获取的,只需像使用本地文件系统一 样管理和存储文件系统中的数据。
      • 2、MapReduce(分布式计算框架) 分布式计算框架将复杂的数据集分发给不同的节点去 操作,每个节点会周期性的返回它所完成的工作和最 新的状态。大家可以结合下图理解MapReduce原理
      • 3、YARN(资源调度器) 相当于电脑的任务管理器,对资源进行管理和调度 其他重要模块
      • 4、HBASE(分布式数据库) HBase是非关系型数据库(Nosql),在某些业务场景 下,数据存储查询在Hbase的使用效率更高。 5、HIVE(数据仓库) HIVE是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以用 SQL的语言转化成MapReduce任务对hdfs数据的查 询分析。HIVE的好处在于,使用者无需写 MapReduce任务,只需要掌握SQL即可完成查询分 析工作。
      • 6、Spark(大数据计算引擎) Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计 算引擎
      • 7、Mahout(机器学习挖掘库) Mahout是一个可扩展的机器学习和数据挖掘库
      • 8、Sqoop Sqoop可以将关系型数据库导入Hadoop的HDFS 中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中
    • 趋势
      • 数据资源化 资源化是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资 源,并已成为大家争相抢夺的新焦点
      • 与云计算的深度结合 大数据离不开云处理,云处理为大数据提供了弹性可 拓展的基础设备,是产生大数据的平台之一
      • 科学理论的突破 随着大数据的快速发展,就像计算机和互联网一样, 大数据很有可能是新一轮的技术革命。
      • 数据科学与数据联盟的成立 未来,数据科学将成为一门专门的学科,被越来越多 的人所认知
      • 数据泄露泛滥

    区块链(block chain)

    概念

    区块链起源于比特币,是一个信息技术领域的术语。 从本质上讲,它是一个共享数据库,存储于其中的数据或信息,具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公 开透明”“集体维护”等特征。基于这些特征,区块链技术奠定了坚实的“信任“基础,创造了可靠的“合作” 机制,具有广阔的运用前景。
    区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、 加密算法等计算机技术的新型应用模式。

    类型
    • 公有区块链 世界上任何个体或者团体都可以发送交易,且交易能 够获得该区块链的有效确认,任何人都可以参与其共 识过程。
    • 联合(行业)区块链 由某个群体内部指定多个预选的节点为记账人,每个 块的生成由所有的预选节点共同决定(预选节点参与 共识过程),其他接入节点可以参与交易,但不过问 记账过程(本质上还是托管记账,只是变成分布式记 账,预选节点的多少,如何决定每个块的记账者成为 该区块链的主要风险点),其他任何人可以通过该区 块链开放的API进行限定查询
    • 私有区块链 仅仅使用区块链的总账技术进行记账,可以是一个公 司,也可以是个人,独享该区块链的写入权限,本链 与其他的分布式存储方案没有太大区别。
    特征
    • 去中心化decentralization 区块链技术不依赖额外的第三方管理机构或硬件设 施,没有中心管制,除了自成一体的区块链本身,通 过分布式核算和存储,各个节点实现了信息自我验证、传递和管理。去中心化是区块链最突出最本质的特征
    • 开放性 区块链技术基础是开源的,除了交易各方的私有信息 被加密外,区块链的数据对所有人开放,任何人都可 以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用, 因此整个系统信息高度透明
    • 独立性 基于协商一致的规范和协议(类似比特币采用的哈希 算法等各种数学算法),整个区块链系统不依赖其他 第三方,所有节点能够在系统内自动安全地验证、交换数据,不需要任何人为的干预
    • 安全性 只要不能掌控全部数据节点的51%,就无法肆意操控 修改网络数据,这使区块链本身变得相对安全,避免 了主观人为的数据变更
    • 匿名性 除非有法律规范要求,单从技术上来讲,各区块节点 的身份信息不需要公开或验证,信息传递可以匿名进 行
    核心技术
    • 分布式账本
    • 非对称加密
    • 共识机制
    • 智能合约
    • 应用
    • 金融/物联网/物流/公共服务/数字版权/保险/公益

    物联网

    概念
    • 物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载 体,它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互 联互通的网络
    • 物物相连,万物万联
      • 第一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联 网基础上的延伸和扩展的网络
      • 其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行 信息交换和通信。
    • 基本特征
      • 整体感知
      • 射频识别,二维码,智能传感器感知获取物体各类信 息
      • 可靠传输
      • 通过对互联网、无线网络的融合,将物体的信息实 时、准确地传送,以便信息交流、分享。
      • 智能处理
      • 用各种智能技术,对感知和传送到的数据、信息进行 分析处理,实现监测与控制的智能化。
    • 关键技术
      • 射频识别技术RFID Radio Frequency Identification其原理为阅读器与标签之间进行非接触式的数据通信,达到识别目标的目的。是自动识别技术的一种,通过无线射频方式进行非接触双向数据通信,利用无线射频方式对记录媒体(电子标签或射频卡)进行读写,从而达到识别目标和数据交换的目的。

        • 应用领域
          • 物流货物追踪、信息自动采集、仓储管理应用、港口应用、邮政包裹、快递等。
          • 交通
            出租车管理、公交车枢纽管理、铁路机车识别等
          • 身份识别
            RFID技术由于具有快速读取与难伪造性
            动物晶片、汽车晶片防盗器、门禁管制、停车场管制、生产线自动化、物料管理。
      • 传感网 Sensor network
        无线传感器网络可以看成是由数据获取网络、数据分布网络和控制管理中心三部分组成的。其主要组成部分是集成有传感器数
        据处理单元和通信模块的节点,节通过协议自成一个分布式网络, 将采集来的数据通过优化后经无线电波传输给信息处理中
        心。

      • M2M系统框架Machine-to-Machine/Man

        • 从机器/设备中获得数据,然后把它们通过网络发送出去。使机器具备“说话”(talk)能力的基本方法有两种:生产设备的时候嵌入M2M 硬件;对已有机器进行改装,使其具备通信/联网能力。
        • M2M硬件是使机器获得远程通信和联网能力的部件。
      • 云计算

    • 应用
      • 智能交通
      • 智能家居
      • 公共安全
    • 挑战
      • 技术标准的统一与协调
      • 管理平台问题
      • 成本问题
      • 安全性问题

    云计算cloud computing

    概念

    狭义上讲,云计算就是一种提供资源的网络,
    从广义 上说,云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一 种服务,这种计算资源共享池叫做“云”,云计算把许多计算资源集合起来,通过软件实现自动化管理,只需要很少的人参与,就能让资源被快速提供。

    特点

    虚拟化技术 virtualization technology
    动态可拓展 Dynamically expandable
    按需部署 On-demand deployment
    可靠性高 high reliability
    灵活性高 High flexibility
    性价比高 Cost-effective
    可拓展性 expansibility

    服务类型

    基础设施即服务
    平台即服务
    软件即服务

    技术

    体系结构
    资源监控
    自动化部署

    应用

    存储云
    教育云
    医疗云
    金融云

    模式识别
    计算机视觉
    强化学习

    大数据、云计算和物联网的区别
    大数据侧重于海量数据的存储、处理与分析,从海量数据中发现价值,服务于生产和生活;
    云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源,并通过网络以服务的方式廉价提供给用户;
    物联网的发展目标

    在这里插入图片描述人机对战中A1phaGo采用了数据结构的何种思想来处理冗余的不是最佳路径上的数据。
    主要使用了数据结构中剪枝思维思想

    谈一谈你对当前 5G 技术和云计算技术的理解
    5G,第五代移动通信技术,有三个关键特征,

    • 超高速率,实现每秒10Gb的下载速率,是4G的100倍。
    • 超可靠超低时延,实现1ms的低时延,是4G时延的40分之一;
    • 超大连接,实现每平方公里100万的连接数,是4G的100倍。

    云计算技术:分布式计算的一种,指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后,通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算具有很强的扩展性和需要性,可以为用户提供一种全新的体验,云计算的核心是可以将很多的计算机资源协调在一起,因此,使用户通过网络就可以获取到无限的资源,同时获取的资源不受时间和空间的限制。

    通信基站能定位吗?原理,能精确定位吗

    基站定位,就是靠从用户手机上获得基站的信息,然后将基站信息上传给基站定位提供商的服务器,服务器拥有这些基站所在地的经纬度信息,返回给用户,用户就知道了自己的大概位置。

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  • 原标题:最新前沿四大科技成果量子计算机、5G技术、仿生眼。 科技实力已经成为了国家实力最重要的组成部分,突出的科技成就是工业时代与其他国家竞争的主要指标,也是提高国民生活质量的重要保障。纵览近年来世界...

    原标题:最新前沿四大科技成果量子计算机、5G技术、仿生眼。

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    科技实力已经成为了国家实力最重要的组成部分,突出的科技成就是工业时代与其他国家竞争的主要指标,也是提高国民生活质量的重要保障。纵览近年来世界最新的科技成果,总结出以下几项重大科技成就,下面将详细介绍这些科技项目以及其研究意义。

    量子计算机

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    曾有人打过一个比方:如果现在传统计算机的速度是自行车,量子计算机的速度就好比飞机。量子计算机是一类利用量子相干叠加原理进行高速运算、存储和处理信息,具有超快的并行计算和模拟能力的计算机。

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    但是,与先进的功能相对应的是极高的研造难度和高昂的科研费用。而在2017年5月份,中国制造的光量子计算机就已经超越了早期的经典计算机。量子计算机具有无限的潜能,相信在不远的将来就能实现其巨大的潜力。

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    5G技术

    2018年3月12日,设立于河北省涞水县南郭下村的分布式光伏扶贫电站,正式实现了5G通信链路的全面打通。该电站发电量、功率、转化率等信息成功以100G每秒的速度远程传输到国家电网分布式光伏云网主站,这意味着5G技术在光伏云网首次成功试运行。

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    此次5G技术的成功应用,将有助于整合光伏全产业链资源,提升光伏产业全社会参与度,打造开放、共享的分布式光伏行业新业态,帮助推进国家电网综合能源服务战略的实行以及国家清洁能源产业的健康快速发展。

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    仿生眼

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    美国的研究人员已获准于两年内在五个治疗中心为50到70名病人安装这种“仿生眼睛”。有科学家称,将在两年内提供“仿生眼睛”植入手术,如果这项科研项目能够实现,将帮助数以百万计的盲人恢复视力。

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    其工作原理是将一个照相机安装在眼镜上,从而将视觉信号传送到眼睛里的电极。这种新的装置相较于传统的人工视网膜更为细小,但是包括多达60个电极从而使解像度更高。并且装置的面积只有一平方毫米,使得植入手术更加容易完成。

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  • 计算机前沿技术--网络常见攻击技术分析
  • 这是《学科前沿专题》学习2018-2019中国计算机科学技术发展报告(CCF),产品经理做行业分析时使用
  • 计算机视觉前沿技术探索

    千次阅读 2018-11-24 09:10:29
    计算机视觉前沿技术探索   摘要:计算机视觉与最前沿技术如何结合? 计算机视觉软件正在改变行业,使用户的生活变得不仅更容易,而且更有趣。作为一个潜力的领域,计算机视觉已经获得了大量的投资。北美计算机...

    计算机视觉前沿技术探索

     

    摘要:计算机视觉与最前沿技术如何结合?

    计算机视觉软件正在改变行业,使用户的生活变得不仅更容易,而且更有趣。作为一个有潜力的领域,计算机视觉已经获得了大量的投资。北美计算机视觉软件市场的总投资额为1.2亿美元,而中国市场则飙升至39亿美元。让我们来看看一些最有前途和更有趣的技术,因为这些技术可以让计算机视觉软件开发市场增长的更快。

    一、深度学习的进步

    深度学习因其在提供准确结果方面而广受欢迎。

    传统的机器学习算法尽管很复杂,但其核心仍然非常简单。他们的训练需要大量的专业领域的知识和数据(这是昂贵的),在训练发生错误时需要进行人为干预,而且,他们只擅长于他们接受过训练的任务。

    另一方面,深度学习算法通过将任务映射为概念层次结构的神经元网络了解手头的任务。每个复杂的概念都由一系列更简单的概念组合定义,而所有这些算法都可以自己完成。在计算机视觉的背景下,图像分类需要首先识别亮区和暗区,然后在移向全画面识别之前对线进行分类,然后进行形状分类。

    当你为他们提供更多数据时,深度学习算法也会表现得更好,这是典型的机器学习算法做不到的。对于计算机视觉,深度学习是一个好的方向。它不仅允许在深度学习算法的训练中使用更多的图片和视频,而且还减轻了许多与注释和标记数据相关的工作。

    零售业一直是实施计算机视觉软件的先驱。2017年,ASOS在为他们的应用添加了一个按照照片搜索的选项,之后许多零售商都跟进了。有些人甚至更进一步,并使用计算机视觉软件将在线和离线体验更紧密地结合在一起。

    一家名为Lolli&Pops的美食糖果零售商使用面部识别来识别经常走进商店的购物者。因此,商店的员工可以通过提供个性化的产品推荐和千人千面的折扣来个性化购物体验。

    特殊待遇可以提升品牌忠诚度,并将偶尔的购物者转变为经常性购物者。

    二、边缘计算的兴起

    连接到互联网和云的机器能够从整个网络收集的数据中学习并相应地进行调整,从而优化系统的性能。但是,并不能保证机器能够始终连接到互联网和云,这就是边缘计算的用武之地。

    边缘计算是指附接到物理机器的技术,例如燃气轮机,喷气发动机或MRI扫描仪。它允许在收集数据的地方处理和分析数据,而不是在云中或数据中心。

    边缘计算不能取代云。它只是允许机器在需要时单独处理新的数据。换句话说,边缘的机器可以根据自己的经验学习和调整,而不依赖于更大的网络。

    边缘计算解决了网络可访问性和延迟的问题。在边缘计算的发展下,设备可以放置在网络连接不良或不存在的区域,此外,边缘计算还可以抵消用于数据共享的云计算的使用和维护的一些成本。

    对于计算机视觉软件,这意味着可以实时更好地响应,并且只将相关数据发送到云中进行进一步分析,此功能对自动驾驶汽车特别有用。

    为了安全运行,车辆将需要收集和分析与其周围环境,方向和天气状况有关的大量数据,更不用说与路上的其他车辆通信,所有这些都没有延迟。如果通过云中心化的解决方案来分析数据可能很危险,因为延迟可能导致事故。

    三、点云(point cloud)对象识别

    最近在对象识别和对象跟踪中更频繁使用的技术是点云。简而言之,点云是在三维坐标系内定义的数据点的集合。

    该技术通常在空间(例如房间或容器)内使用,其中每个对象的位置和形状由坐标列表(X,Y和Z)表示,坐标列表称为“点云”。

    该技术准确地表示了物体在空间中的位置,并且可以精确地跟踪任何移动。点云的应用是无止境的。以下是一些行业的例子以及他们从这项技术中获得的好处:

    记录:资产监测,跟踪施工现场,故意破坏检测;

    分类:城市规划,审计工具,便于分析,绘制必要的公用事业工作

    变更检测:资产管理,货物跟踪,自然灾害管理。

    预测性维护:持续监控资产和基础设施,以预测何时需要维修。

    四、融合现实:VR和AR增强

    今天,任何VR或AR系统都会创建一个沉浸式3D环境,但它与用户所处的真实环境几乎没有关系。大多数AR设备可以执行简单的环境扫描(例如,Google ARCore可以检测平面和光线条件的变化),VR系统可以通过头部跟踪,控制器等检测用户的运动,但他们的功能也就这样了。

    计算机视觉软件正在推动VR和AR进入下一阶段的开发,有些人称之为Merged Reality(MR)。

    借助外部摄像头和传感器映射环境,以及眼动跟踪解决方案和陀螺仪来定位用户,VR和AR系统能够:

    感知环境并引导用户远离墙壁,物品或其他用户等障碍物。

    检测用户的眼睛和身体运动并相应地采用VR环境。

    提供室内环境,公共场所,地下等的指引。

    Lowe's五金店已在他们的商店中使用它,每个购物者都可以借用AR设备来制作他们的购物清单,并获得商店中每件商品的指示。AR设备可以实时使用楼层平面图,库存信息和环境映射以给出准确的指示。

    我们也可以通过实时3D面部识别功能更新虚拟艺术家应用程序,让客户可以看到不同的化妆产品在他们的脸上和不同光线条件下的外观。

    五、语义实例分割

    为了理解语义实例分割是什么,让我们首先将这个概念分为两​​部分:语义分割和实例分割。

    实例分割在像素级别识别对象轮廓,而语义分割仅将像素分组到特定对象组。让我们使用气球图像来说明与其他技术相比的两种技术:

    分类:此图像中有一个气球;

    语义分割:这些都是气球像素;

    物体检测:此图像中有7个气球,我们开始考虑重叠的对象;

    实例分割:这些位置有7个气球,这些是属于每个气球的像素;

    如果放在一起,语义实例分割方法将成为一个强大的工具。该工具不仅可以检测属于图片中对象的所有像素,还可以确定哪些像素属于哪个对象以及对象所在的图片中的位置。

    语义实例分割是土地覆盖分类的有用工具,具有各种应用。通过卫星图像进行的土地制图可以用于政府机构监测森林砍伐(特别是非法),城市化交通等。

    许多建筑师事务所也将这些数据用于城市规划和建筑开发,有些人甚至更进一步将其与AR设备相结合,以了解他们的设计在现实生活中的样子。



    作者:城市中迷途小书童
    链接:https://www.jianshu.com/p/8efe575c999c
    來源:简书

    简书著作权归作者所有,任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

     

     

     

     

     

     

     

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空空如也

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计算机前沿技术有哪些

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