2019-2020-1學期 20192407《網絡空間安全專業導論》第七週學習總結

摘要
第十二章 信息管理
經過對第十二章的自學學習，我學到了：
信息系統：幫助咱們組織和分析數據的軟件。
電子表格：基於可擴展的公式，進行基本數據分析的方便的工具，這些公式定義了數據之間的關係。
數據庫管理系統：面向管理大量經常被搜索的數據，並將其組織成相應的小節。
電子製表軟件：容許用戶用單元格組織和分析數據的程序。
單元格：電子數據表種用於存放數據或公式的元素。
電子數據表函數：電子製表軟件提供的可用於公式的計算函數。
範圍：用端點指定的一組連續單元格。
循環引用：在計算結果時要錯誤地彼此依賴的一組公式。
模擬假設分析：修改電子數據表中表示假設的值，以觀察假設的變化對相關的數據有什麼影響。
數據庫：結構化的數據集合。
數據庫管理系統：由物理數據庫、數據庫引擎和數據庫模式構成的軟件和數據的組合。
物理數據庫：存放數據的文件的集合。
數據庫引擎：支持對數據庫內容的訪問和修改的軟件。
數據庫模式：存儲在數據庫中的數據的邏輯結構的規約。
查詢：從數據庫檢索數據的請求。
模式：數據庫中的數據的邏輯結構的規約。
關係模型：用表組織數據和數據之間的關係的數據庫模型。
表：數據庫記錄的集合。
記錄：構成一個數據庫實體的相關的域的集合。
域：數據庫記錄中的一個值。
鍵：在表的全部記錄中惟一標識一個數據庫記錄的一個或多個域。
結構化查詢語言：用於管理和查詢數據的綜合性關係數據庫語言。
實體關係建模：設計關係數據庫的經常使用方法。
ER圖：ER模型的圖形化表示。
基數約束：在ER圖中，一次能夠存在於實體間的關係數量。通常基數關係有三種：一對1、一對多、多對多。
電子商務：使用萬維網買賣物品及服務的過程。

第十三章 人工智能
經過對第十三章的自學學習，我學到了：
人工智能：研究對人類思想建模和應用人類智能的計算機系統的學科。
圖靈測試：一種行爲方法，用於判斷一個計算機系統是不是智能的。
弱等價性：兩個系統基於其結果的等價性
強等價性：兩個系統基於其結果和實現這種結果的處理方法的等價性。
Loebner獎：正式的圖靈測試，每一年舉行一次。
聊天機器人：用於執行人機對話的程序。
AI問題：
知識表示：用於表示知識以便計算機系統可以用來解決智能問題的技術。
專家系統：嵌入人類專家知識的計算機系統。
神經網絡：模擬人腦處理的計算機系統。
天然語言處理：處理人類用來交流的語言的難題。
機器人學：關於機器人的研究。
語義網：表示對象之間關係的知識表示法。
檢索樹：表示對抗性狀況(如博弈)中的全部選擇的結構。
深度優先法：優先沿着樹的路徑向下檢索，而不是優先橫向檢索每層的檢索法。
廣度優先法：優先橫向檢索樹的每層，而不是優先向下檢索特定路徑的檢索法。
基於知識的系統：使用特定信息集合的軟件。
專家系統：基於人類專家的知識的軟件系統。專家系統的規則集合又叫做它的知識庫。
基於規則的系統：基於一套if-then規則的軟件系統。
推理機：處理規則以得出結論的軟件。
人工神經網絡：嘗試模擬人體神經網絡的計算機知識表示法。
有效權：人工神經元中輸入值和相應的權的乘積之和。
訓練：調整神經網絡中的權和闕值以實現想要的結果的過程。
語音識別：用計算機來識別人類所講的話。
天然語言理解：用計算機對人類傳達的信息作出合理的解釋。
語音合成：用計算機制造出人類的語音。
天然語言：人們用於交流的語言，如英語。
音素：任何指定的語言中的基本聲音單元的集合。
聲波紋：表示人聲隨着時間推移的頻率的變化的圖。
詞法二義性：因爲單詞具備多種含義而形成的二義性。
句法二義性：因爲句子的構造方式有多種而形成的二義性。
指代二義性：因爲代詞能夠指代多個對象而形成的二義性。

第十四章 模擬、圖形學、遊戲和其餘應用
經過對第十四章的自學學習，我學到了：
模擬：設計複雜系統的模型併爲觀察結果而對該模型進行實驗。
構造模型的關鍵：肯定一個足以描述被調查的行爲的特徵或特徵的小集合。
連續模擬：把時間看做是連續的，用一組反映特徵集合中的關係的微分方程表示時間的變化。
離散事件模擬：由實體、屬性和事件構成。
排隊系統：一種離散事件模型。它使用隨機數表示事件的到達和持續。排隊系統由服務器和等待服務的對象隊列構成。
計算生物學： 一種經過計算機、應用數學以及統計學的知識解決生物學問題的交叉性學科。
生物信息學：一種將信息技術應用到分子生物學的學科，涉及對生物信息在計算機和網絡中的查詢、存儲、操做、分析以及可視化。
計算生物建模：對生物學系統進行計算建模。
計算基因組：對基因組序列進行解密。
分子建模：對分子進行的建模。
蛋白質結構預測：嘗試進行三維的蛋白質序列建模，這在實驗中還還沒有被實現。
計算機遊戲：計算機模擬的虛擬世界
遊戲玩法：玩家在遊戲過程當中交互與體驗的類型。
遊戲引擎：創造計算機遊戲的軟件系統。