计算机专业认知实习报告参考

计算机专业认知实习报告参考

ID:19078456

大小:17.05 KB

页数:5页

时间:2018-09-28

计算机专业认知实习报告参考_第1页
计算机专业认知实习报告参考_第2页
计算机专业认知实习报告参考_第3页
计算机专业认知实习报告参考_第4页
计算机专业认知实习报告参考_第5页
资源描述:

《计算机专业认知实习报告参考》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、计算机专业认知实习报告参考  学号:10104060302  姓名:凡海洋  专业班级:计算机103  学院:电子信息工程学院  随着社会的发展,科技的进步,计算机技术的飞速发展,作为信息载体的计算机日益显露出其举足轻重的地位。当今社会已步入了信息社会,知识经济将成为新世纪的主导产业。伴随计算机的逐步推广和使用,计算机已在科研、生产、商业、服务等许多方面创造了提高效率的途径。它已成为政府、企事业单位信息化建设中的重要组成部分,从而倍受人们的重视。  通过听讲座了解一些与本专业有关的当代的前沿技术和知识、开阔自己的眼界,同时可以帮助自己了解计算机专业的就业前景,以及就业方向。有利于自己对本专业

2、的认识,根据自己的自身情况,为自己制定一个适合自己的目标,以及根据自己的兴趣点选择自己比较感兴趣的方向。  1.Semanticweb与Semanticwebservices  语义web的起源  XX年TimBernasLee发表论文提出新一代Internet技术。机器识别和处理  搜索引擎工作原理  基于关键词,语法层次,词频位置扇入值  现有改进方法  提供交互式界面,逐步求精。采用目录或基于反馈信息。效率较低  引入语义分析技术  基于本体,对用户的查询请求语句或词组做语义分析,进行必要的扩展和形式化处理。  利用了语句中的语法结构信息和上下文语境信息,并使用逻辑推理技术,提高了查全

3、率和查准率。  语义web的目标  将面向人的网页、文档、知识转化为机器可以识别和处理的数据,从而提高查询效果。  web的主要研究方法  基于语言学理论的理想主义方法  基于统计模型的经验主义方法。然而实际应用中是上述两种方法相结合。  基于规则的语义分析方法  切词主要对汉语,英语主要是去停用词。  词性标注分析单词之间的语法关系。  短语划分:最关键任务。  搜索引擎的类型  理想型:web网页被完整语义标注,引擎对查询请求语句作深层语义分析,具有智能推理功能。  完整型:具有全面语义分析、搜索和推理能力,可以对web网页做自动标注。  改进型:基于现有搜索引擎,对其输入输出接口做语义

4、升级。  通过黄广君老师对web应用开发的讲解,我对web和web搜索有了一些初步的了解,了解到web的出现给我们的计算机网络带来了很多的方便,它使Internet上的内容极大丰富,以及使用上的方便快捷、简单易懂、它使信息检索无界限,它具有交互性,web的交互性首先表现在它的超连接上,用户的浏览顺序和所到站点完全由他自己决定。另外通过FORM的形式可以从服务器方获得动态的信息。黄老师的讲解使我认识到计算机技术的发展给我们生活带来的便利,也是我对计算机专业就业前景有了初步的了解,计算机的就业方向也是很多的,关键是自己要有一定的技术很本领。  数字图像处理技术起源于20世纪20年代,目前已成为工

5、程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理学、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域各学科之间学习和研究的对象。  数字图像处理技术的意义:图像是人们从客观世界获取信息的重要来源、图像信息处理是人类视觉延续的重要手段、数字图像处理技术对国计民生有重要意义  数字图像处理的特点:图像信息量大、数字图像处理技术综合性强、图像信息理论与通信理论密切相关。  数字图像处理的主要内容:图像信息的获取、图像信息的存储、图像信息的传送、图像信息处理、图像信息的输出和显示。  数字图像处理领域的发展动向:提高精度的同时着重处理速度问题、加强软件研究、开发新的处理方法,特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果

6、,创造新的处理方法、加强边缘学科的研究工作,促进图像处理技术的发展、加强理论研究,逐步形成图像处理科学自身的理论体系、时刻注意图像处理领域的标准化问题。图像的信息量大、数据量大,因而图像信息的建库、检索和交流是一个极严重的问题。  在今天数字图像处理技术已经得到了广泛的应用,在医学上、航空航天、等方面有着广泛应用。  通过黎蔚老师的讲解,我对数字处理技术有了一定的了解,数字处理技术要求有较高的数学基础和程序设计思想,也了解到计算机技术的精深,好多事情计算机都可以实现并很快地去完成。也了解到数字图像处理是一个很好的研究方向和就业方向。  数据挖掘的产生:随着信息技术的高速发展,网络和数据库的广

7、泛应用,各个领域的数据规模和范围不断扩大。  数据挖掘的核心模块技术历经了数十年的发展,其中包括数理统计、人工智能、机器学习。今天,这些成熟的技术,加上高性能的关系数据库引擎以及广泛的数据集成,让数据挖掘技术在当前的数据仓库环境中进入了实用的阶段。  人工神经网络:仿照生理神经网络结构的非线形预测模型,通过学习进行模式识别。决策树:代表着决策集的树形结构。  遗传算法:基于进化理论,并采用遗传结合、遗传变异、

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。