2024-2025-1 20241425 《計算機基礎與程式設計》第10周學習總結
作業資訊
| 這個作業屬於哪個課程 | https://edu.cnblogs.com/campus/besti/2024-2025-1-CFAP） |
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| 這個作業要求在哪裡 | https://www.cnblogs.com/rocedu/p/9577842.html#WEEK10 |
| 這個作業的目標 | 資訊系統、資料庫與SQL、人工智慧與專家系統、人工神經網路、模擬與離散事件、排隊系統、天氣與地震模型、圖形影像 |
| 作業正文 | https://i.cnblogs.com/posts/edit |
教材學習內容總結
教材學習內容總結
一、資訊系統
概念：是一個由人、硬體、軟體和資料資源組成，目的在於及時、正確地收集、加工、儲存、傳遞和提供資訊，實現組織中各項活動的管理、調節和控制的系統。
作用：支援組織的決策、溝通、協調、控制等管理活動，提高組織運作效率和競爭力。例如企業的 ERP 系統可整合財務、生產、銷售等各環節資訊。
二、資料庫與 SQL
資料庫：是按照資料結構來組織、儲存和管理資料的倉庫。可以儲存海量的結構化資料，如使用者資訊表、訂單表等，方便資料的查詢、更新、刪除等操作。
SQL（結構化查詢語言）：
資料定義語言（DDL）：用於建立、修改和刪除資料庫物件，如 CREATE TABLE（建立表）、ALTER TABLE（修改表結構）、DROP TABLE（刪除表）等語句。
資料操縱語言（DML）：實現對資料庫中資料的操作，包括 INSERT（插入資料）、UPDATE（更新資料）、DELETE（刪除資料）以及最重要的 SELECT（查詢資料）語句，透過各種條件和連線操作來獲取所需資料。
資料控制語言（DCL）：主要涉及使用者許可權的管理，如 GRANT（授予許可權）、REVOKE（撤銷許可權）等。
三、人工智慧與專家系統
人工智慧：是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。涵蓋機器學習、自然語言處理、計算機視覺等多個領域，旨在讓機器能夠像人一樣思考、學習和解決問題。
專家系統：是人工智慧的一個重要分支，它是一個具有大量的專門知識與經驗的程式系統，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領域的複雜問題。通常由知識庫（儲存專家知識）、推理機（根據知識庫進行推理得出結論）、人機介面等部分組成。例如醫療診斷專家系統可依據症狀等資訊給出診斷建議。
四、人工神經網路
概念：是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分散式並行資訊處理的演算法模型。由大量的神經元相互連線而成，每個神經元接收輸入訊號，經過處理後輸出訊號給其他神經元。
特點及應用：具有自學習、自適應、非線性對映等特點。廣泛應用於影像識別、語音識別、模式識別等領域，比如透過訓練神經網路來識別手寫數字、識別語音內容等。
五、模擬與離散事件
模擬：是利用系統模型對實際或設想的系統進行試驗研究的過程。透過建立系統的數學模型或物理模型等，在計算機或其他環境中模擬系統的執行情況，以分析系統的效能、行為等。
離散事件：是指系統狀態的改變是在離散的時間點上發生的事件。在離散事件模擬中，重點關注這些離散事件的發生順序、時間間隔以及對系統狀態的影響等。例如模擬超市顧客的結賬過程，顧客到達收銀臺、收銀員開始結賬等都是離散事件。
六、排隊系統
組成要素：包括顧客到達過程、服務檯服務過程以及排隊規則等。顧客按照一定的規律到達排隊系統，在服務檯接受服務，排隊規則決定了顧客在排隊等待時的先後順序，如先到先服務、後到先服務、按優先順序服務等。
效能指標：主要關注平均排隊長度、平均等待時間、服務檯利用率等指標，透過對這些指標的分析來評估排隊系統的執行效率和服務質量，以便進行最佳化。
七、天氣與地震模型
天氣模型：是基於氣象學原理，利用大量的氣象觀測資料（如溫度、氣壓、風速等）建立起來的數學模型。透過對大氣物理過程的模擬，可以預測天氣的變化情況，如天氣預報中的溫度變化、降水機率等。不同的天氣模型有不同的複雜度和精度，例如全球氣候模型可用於研究長期氣候趨勢。
地震模型：是根據地震學理論和地質構造等相關知識構建的模型。雖然目前還不能像天氣預報那樣準確地預測地震的發生時間和地點，但可以透過對地震活動規律、斷層應力等方面的研究，利用模型來分析地震發生的可能性、震級範圍等，為地震預警和防災減災提供一定的參考依據。
這些知識點在不同領域都有著重要的應用，相互之間也可能存在一定的關聯，比如人工智慧中的神經網路可用於最佳化資料庫查詢、模擬排隊系統等場景的分析和預測等。
基於AI的學習
