信息工程导论论文(信息工程导论总结)
1. 信息工程导论总结
通过国内与国外对BIM的定义，可以将BIM总结概括为以下3点：
（1）BIM是对特定项目（建筑）的模拟，这种模拟通过计算机，将以往只能以二维图纸表达的建筑物信息和通过沙盘模拟外观的简单方式转变为计算机三维模型，并将模型赋予物理和功能参数，从而真实反应要修筑建筑物的实际情况。不论是建筑物外形，还是建筑物梁板的配筋情况，都能通过BIM模型反应。这种三维直观真实反应建筑物的方式，将给业主、设计、施工等项目参与各方带来极大的益处。
（2）对一个项目BIM模型的建立，因为对模型赋予了各种物理、功能、分析等参数，因此建好的BIM模型就相当于是一个该项目的信息资源库。BIM模型中所有的信息资源，对于项目参与各方是具有共享性的，能使信息在项目的各个阶段在不同的项目参与方之间进行有效的传递，充分发挥了信息资料库的使用价值。
（3）BIM有了模型，有了数据信息后，更重要的是它可以作为一个协同作业的平台。这个协同平台不仅仅是某个阶段，某个事项，而是贯穿着从项目可行性研究到项目实施最终到项目运营维护阶段，包含了各阶段的所有能参与的事项。项目不同参与方、利益相关方可以在不同生命周期阶段信息协同，也可以在同期相互信息的协同。协同的作业方式极大的提高了项目的效率与质量，节约了项目成本。
2. 信息导论课程总结
精品课程立体化教材系列：信息管理概论
版次： 装帧： 开本：
基本信息
作 者： 刘红军 编
出 版 社： 科学出版社
ISBN： 9787030214386
出版时间： 2008-07-01
版 次： 1
页 数： 359
装 帧： 平装
开 本： 16开
所属分类： 图书>新闻出版>信息与传播理论
内容简介
信息管理概论是信息管理类学科体系的首开课程。《精品课程立体化教材系列：信息管理概论》按照循序渐进的知识结构，首先介绍信息管理的基本概念、信息管理原理与方法等信息管理的基础内容，其次介绍信息管理过程及模式、现代信息技术基础、数据管理与数据库基础、信息系统管理等信息管理的技术内容，最后介绍知识管理与知识经济、现代企业信息管理、信息安全、信息法规等信息管理的综合内容。《精品课程立体化教材系列：信息管理概论》在以往教材的基础上，把工程学理念融人其中，强化了信息活动管理的相关内容。为配合教学，读者可通过相关精品课程网站获取诸如大纲、教案、实验指导、案例、课件等教学资源。 《精品课程立体化教材系列：信息管理概论》为多专业、多学科奠定共同基础，既可作为信息管理与信息系统、信息与计算科学、大众传播与编辑出版、图书档案管理、电子商务、计算机科学与应用等专业的基础课教材，也可作为公共管理、工商管理、物流管理、市场营销等专业的选修课教材，还可作为高等教育自学考试计算机信息管理专业（独立本科段）的参考教材。
3. 信息类专业导论课程体会
电子系统
通常将由电子元器件或部件组成的能够产生、传输、采集或处理电信号及信息的客观实体称之为电子系统。
其两个过程链条分别为：
传感检测信息输入——信号调理放大变换——信号处理决策——放大变换——控制驱动执行输出——对象——反馈——信号处理决策；
人为控制——信号处理决策——放大变换——控制驱动执行输出——对象——反馈——信号处理决策。
基本信息
通常是指有若干相互连接、相互作用的基本电路组成的具有特定功能的电路整体。
由于大规模集成电路和模拟-数字混合集成电路的大量出现，在单个芯片上可能集成许多种不同种类的电路。
分类
电子系统 分为模拟型和数字型或两者兼而有之的混合型电子系统,无论哪一种形式的电 子系统,它们都是能够完成某种任务的电子设备.一般把规模较小,功能单一的称为单元电 路;而功能复杂,由若干个单元电路(功能块)组成规模较大的电子电路称为电子系统.通 常电子系统由输入,输出,信息处理三大部分组成,用来实现对某些信息的处理,控制或带 动某种负载.
4. 信息工程导论总结怎么写
《人工智能导论》复习知识点
选择题知识点
1.人工智能、人工神经网络、机器学习等人工智能中常用词的英文及其英文缩写。
人工智能Artificial Intelligence,AI
人工神经网络Artificial Neural Network，ANN
机器学习Machine Learning，ML
深度学习Deep Learning,DL
2.什么是强人工智能？
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，这样的机器将被认为是有知觉的，有自我意识的。可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案，有自己的价值观和世界观体系。有和生物一样的各种本能，比如生存和安全需求。在某种意义上可以看作一种新的文明。
3.回溯算法的基本思想是什么？
能进则进。从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。
4.面向对象、产生式系统、搜索树的定义？
面向对象(Object Oriented)是软件开发方法，一种编程范式。面向对象的概念和应用已超越了程序设计和软件开发，扩展到如数据库系统、交互式界面、应用结构、应用平台、分布式系统、网络管理结构、CAD技术、人工智能等领域。面向对象是一种对现实世界理解和抽象的方法，是计算机编程技术发展到一定阶段后的产物。面向对象是相对于面向过程来讲的，面向对象方法，把相关的数据和方法组织为一个整体来看待，从更高的层次来进行系统建模，更贴近事物的自然运行模式。
把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同工作，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为前提使用，以这种方式求得问题的解决的系统就叫作产生式系统。
对于需要分析方法，诸如深度优先搜索和广度优先搜索（穷尽的方法）以及启发式搜索（例如最佳优先搜索和A*算法），这样的问题使用搜索树表示最合适。
5.机器学习的基本定义是什么？
机器学习是一门研究及其获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。
6.智慧地球的概念，智慧地球提出的背景是怎样的？
借助新一代信息技术（如传感技术、物联网技术、移动通信技术、大数据分析、3D打印等）的强力支持，让地球上所有东西实现被感知化、互联化和智能化。
背景为金融危机影响全球。
7.相关关系是怎么回事？
相关关系是客观现象存在的一种非确定的相互依存关系，即自变量的每一个取值，因变量由于受随机因素影响，与其所对应的数值是非确定性的。相关分析中的自变量和因变量没有严格的区别，可以互换。
8.盲目搜索是什么意思？
盲目搜索方法又叫非启发式搜索，是一种无信息搜索，一般只适用于求解比较简单的问题，盲目搜索通常是按预定的搜索策略进行搜索，而不会考虑到问题本身的特性。常用的盲目搜索有宽度优先搜索和深度优先搜索两种。
填空题知识点。
1. Wiener 在智能活动领域的理论贡献？
创立控制论，开创了一个全新的学科“控制科学”（Control Science），也开创了人工智能中的行为主义学派。
2.常见的盲目搜素算法有哪些？
常用的盲目搜索有宽度优先搜索和深度优先搜索两种。
3.最佳优先搜索算法？
最佳优先搜索（Best First Search），是一种启发式搜索算法（Heuristic Algorithm）,我们也可以将它看做广度优先搜索算法的一种改进；最佳优先搜索算法在广度优先搜索的基础上，用启发估价函数对将要被遍历到的点进行估价，然后选择代价小的进行遍历，直到找到目标节点或者遍历完所有点，算法结束。
4.大类来分，主要有哪三类机器学习算法？
监督学习、无监督学习、强化学习
5.监督学习的主要类型？
分类和回归，详见书上127页
6.人工智能之父是指？图灵测试的含义？
图灵。它的意义在于推动了计算机科学和人工智能的发展。
7.大数据时代，相关性和因果性的异同？
异：因果关系很难被轻易证明，但证明相关关系实验耗资少，费时也少。
同：相关关系为研究因果关系奠定了基础。
8.产生式系统的形式规则集怎样表示的？
IF[条件]THEN[动作]
9.机器学习算法都是基于什么理论的？
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
3.简答题知识点
1.大数据时代的思维转变？
1.样本=总体
2.接受数据的混杂性
3.数据的相关关系
2.人工智能领域的主要应用有哪些？
深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计、数据挖掘
3.知识表示法有哪些?
叙述式表示法、过程式表示法
4.线性回归与逻辑回归的比较。
参考一：在线性回归模型中，输出一般是连续的， 对于每一个输入的x，都有一个对应的输出y。因此模型的定义域和值域都可以是无穷。
但是对于逻辑回归，输入可以是连续的[-∞, +∞]，但输出一般是离散的，通常只有两个值{0, 1}。
参考二：逻辑回归的模型 是一个非线性模型，sigmoid函数，又称逻辑回归函数。但是它本质上又是一个线性回归模型，因为除去sigmoid映射函数关系，其他的步骤，算法都是线性回归的。可以说，逻辑回归，都是以线性回归为理论支持的。
只不过，线性模型，无法做到sigmoid的非线性形式，sigmoid可以轻松处理0/1分类问题。
5.人工智能时代的重要工作岗位。
数据科学家、机器学习工程师、数据标签专业人员、AI硬件专家、数据保护专家
6.为什么在大数据时代更关注相关关系？
相关关系实验耗资少、费时也少。为我们提供新的视角，而且提供的视角都很清晰。
7.语义网络如何理解？
语义网络是知识表示中最重要的通用形式之一，是一种表达能力强而且灵活的知识表示方法。它通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图。
8.神经元与神经网络的关系？神经元的工作原理。
关系：神经网络从这种自然典范中汲取灵感，设计人工神经网络。
原理：神经元由一个细胞体和突两部分组成。突分两类，轴突和树突。 树突和轴突共同作用，实现神经元之间的信息传递。
轴突的末端与树突进行进行信号传递的界面成为突触，通过突触向其他神经元发送信息。学习发生在突触附近，而且突触把经过一个神经元轴突的脉冲转化为下一个神经元的兴奋信号或抑制信号。
对某些突触的刺激促使神经元触发，只有神经元所有输入的总效应达到阈值电平，它才开始工作。
综合应用题的知识点
1.常用的机器学习算法有哪些？各自的特点和适用领域是怎样的？
回归算法：是最快速的机器算法之一，分类，预测离散值。
KNN算法：最基础和简单的算法之一，用于分类，比较数据点的距离，并将每个点分配给它最接近的组。
决策树算法：将一组“弱”学习器集合在一起，形成一种强算法。主要用来分类，也有做回归，但更多的是作为弱分类器，用在model
贝叶斯算法：通过找到样本所属于的联合分步，然后通过贝叶斯公式，计算样本的后验概率。用于文本分析、分类
聚类算法：发现元素之间的共性并对它们进行相应的分组。
神经网络算法：通过找到某种非线性模型拟合数据，主要用在图像处理等
2.专家系统的概念、结构、各模块的作用怎样？。
专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取
人机界面：系统和用户进行交流的界面
知识库：存放专家提供的知识
推理机：对当前问题的条件或已知消息，仿佛匹配知识库中的规则，获取新理论，以得到问题求解结果
解释器：能根据用户的提问，对结论、求解过程做出说明
综合数据库：专门用于存储推理过程中所需要的原始数据、中间结果和最终结论
5. 信息专业导论
参考书:黄杏元《地理信息系统概论》高等教育出版社出版。
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