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首页农林院校计算机基础教材:理论与实践并重
农林院校计算机基础教材:理论与实践并重
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更新于2024-07-17
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《大学计算机基础》是一本面向普通高等教育和全国高等农林院校的“十三五”规划教材,由李伟凯教授担任主编,由中国农业出版社出版。该书注重理论与实践相结合,以提升学生的实际操作能力和应用性为目标,适合非计算机专业学生的学习需求。 本书共八章,内容覆盖广泛,包括计算机基础知识如计算机基本概念和发展历程,数据在机器中的表示方式;计算机新技术应用,探讨前沿技术和其在实际生活中的应用;深入解析计算机硬件系统组成,以及Windows 10操作系统管理和应用;通过Office 2016的Word和Excel,教授办公自动化软件的运用;讲解计算机网络知识和Internet基础,使学生理解互联网在信息时代的重要性;多媒体技术的基础知识和相关工具软件的介绍,以及Raptor示例,让学生了解程序设计的基本原理和方法。 编写团队汇集了一线教师的经验,确保概念清晰,重点突出,语言易于理解,具有很高的实用价值。无论是作为计算机基础课程教材,还是培训教材或自学参考书,都能满足不同层次学生的需求。教材的编写目标直指信息时代的挑战,旨在培养大学生的计算思维能力,服务于农林高校创新型人才的培养,同时也兼顾了全国计算机等级考试的要求和未来相关课程的学习需求。 前言部分强调了在信息时代背景下,计算机技能对于个人和社会生活的深远影响,以及大学计算机基础课程在培养学生信息处理应用技能中的关键角色。教材设计充分考虑了培养计算思维、适应就业市场和技术发展的需求,力求在理论与实践之间找到平衡,为大学生的未来发展奠定坚实的基础。
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1.2.3 物联网
物联网理念最早可以追溯到比尔·盖茨
1995
年《未来之路》一书。在《未来之路》一
书中,比尔盖茨已经提及物物互联,只是当时受限于无线网络、硬件及传感设备的发展,并
未引起重视。
1998
年,美国麻省理工学院创造性的提出了当时被称作
EPC
系统的物联网构
想。
1999
年在美国召开的移动计算和网络国际会议上就提出,“传感网是下一个世纪人类面
临的又一个发展机遇”。同年,中科院启动了“传感网”研究,并已建立了一些实用的传感
网。
1999
年美国麻省理工学院成立 Auto-ID 研究中心,进行射频识别(Radio Frequency
Identification,
RFID
)技术研发,在美国统一代码委员会(Uniform Code Council,UCC)的
支持下,将 RFID 与互联网结合,提出了
EPC
解决方案,即物联网主要建立在物品编码、射
频识别(RFID)技术和互联网的基础上,最初定义为“把所有物品通过射频识别等信息传
感设备与互联网连接起来,实现智能化识别和管理”。
物联网的概念分为广义和狭义两方面。广义来讲,物联网是一个未来发展的愿景,等同
于“未来的互联网”或者“泛在网络”能够实现人在任何时间、地点,使用任何网络与任何
人与物的信息交换以及物与物之间的信息交换;狭义来讲,物联网是物品之间通过传感器连
接起来的局域网,不论接入互联网与否,都属于物联网的范畴。物联网的一种定义是:通过
射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统(GPS)、激光扫描器等信息传感设备,按
约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定
位、跟踪、监控和管理的一种网络。显然,物联网的这一概念来自于同互联网的类比。根据
物联网与互联网的关系分类,不同的专家学者对物联网给出了各自的定义,归纳起来有如下
四种类型。
(
1
)物联网是传感网而不接入互联网。有的专家认为,物联网就是传感网,只是给人
们生活环境中的物体安装传感器,这些传感器可以更好地帮助我们认识环境,这个传感器网
不接入互联网。例如,上海浦东机场的传感器网络,其本身并不接入互联网,却号称是中国
第一个物联网。物联网与互联网的关系是相对独立的两种网络。
(
2
)物联网是互联网的一部分。物联网并不是一张全新的网,实际上早就存在了,它
是互联网发展的自然延伸和扩张,是互联网的一部分。互联网是可包容一切的网络,将会有
更多的物品加入到这张网中。也就是说,物联网是包含于互联网之内的网络。
(
3
)物联网是互联网的补充网络。通常所说的互联网是指人与人之间通过计算机结成
的全球性网络,服务于人与人之间的信息交换。而物联网的主体则是各种各样的物品,通过
物品间传递信息从而达到最终服务于人的目的,两张网的主体是不同的,因此物联网是互联
网的扩展和补充。
(
4
)物联网是未来的互联网。从宏观的概念上讲,未来的物联网将使人置身于无所不
在的网络之中,在不知不觉中,人可以随时随地与周围的人或物进行信息的交换,这时物联
网也就等同于泛在网络,或者说未来的互联网。物联网、泛在网络、未来的互联网,它们的
名字虽然不同,但表达的都是同一个愿景,那就是人类可以随时、随地、使用任何网络、联
系任何人或物,达到信息自由交换的目的。
总而言之,不论是哪一种类型的概念,物联网都需要对物体具有全面感知能力,对信息
具有可靠传送和智能处理能力,从而形成一个连接物体与物体的信息网络,即全面感知、可
靠传送、智能处理是物联网的基本特征。“全面感知”是指利用 RFID、二维码、GPS、摄像
头、传感器、传感器网络等感知、捕获、测量的技术手段,随时随地对物体进行信息采集和
获取;“可靠传送”是指通过各种通信网络与互联网的融合,将物体接入信息网络,随时随
地进行可靠的信息交互和共享;“智能处理”是指利用云计算、模糊识别等各种智能计算技
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术,对海量的跨地域、跨行业、跨部门的数据和信息进行分析处理,提升对物理世界、经济
社会各种活动和变化的洞察力,实现智能化的决策和控制。因此,“物联网”概念的问世,
打破了之前的传统思维。过去的思路一直是将物理基础设施和 IT 基础设施分开:一方面是
机场、公路、建筑物等,而另一方面是数据中心、个人电脑、宽带等。在“物联网”时代,
钢筋混凝土、电缆将与芯片、宽带整合为统一的基础设施,换句话说,基础设施更像是一块
新的地球工地,世界的运转就在它上面进行,其中包括经济管理、生产运行、社会管理乃至
个人生活。具体地说,就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、
供水系统、大坝、油气管道等各种物体中,通过将现有的互联网整合起来,实现人类社会与
物理系统的整合。在这个整合的网络当中,存在能力超级强大的中心计算机群,能够对整个
网络内的人员、机器、设备和基础设施进行实时的管理和控制。在此基础上,人类可以用更
加精细和动态的方式管理生产和生活,达到“智慧”状态,提高资源利用率和生产力水平,
改善人与自然间的关系。
物联网作为一个系统网络,与其他网络一样,也有其内部特有的架构。物联网系统有三
个层次如图 1- 4 所示。一是感知层,即利用 RFID、传感器、二维码等随时随地获取物体的
信息;二是网络层,通过各种电信网络与互联网的融合,将物体的信息实时准确地传递出去;
三是应用层,把感知层的得到的信息进行处理,实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理
等实际应用。
应用层
网络层
感知层
RFID、传感器、
Zigbee、蓝牙、
WPAN
IPv6~IPv4
GPS、Wi-Fi、
WAPI、2G、3G、
NGBWA、LTE
物+传感
物物相联
互联网
有线
无线
物联网
图 1- 4 物联网接入技术架构
物联网是射频识别技术与互联网结合而产生的新型网络,主要解决物品到物品(Thing to
Thing,T2T)、人到物品(Human to Thing,H2T)、人到人(Human to Human,H2H)之间
的互连。其中,H2T 是指人利用通用装置与物品之间的连接,H2H 是指人与人之间不依赖
于个人电脑而进行的互连。物联网具有与互联网类同的资源寻址需求,以确保其中联网物品
的相关信息能够被高效、准确和安全地寻址、定位和查询,其用户端是对互联网的延伸和扩
展,即任何物品和物品之间可以通过物联网进行信息交换和通信。因此,物联网又在以下几
个方面有别于互联网。
(1)不同应用领域的专用性。互联网的主要目的是构建一个全球性的信息通信计算机
网络,通过 TCP/IP 技术互联全球所有的数据传输网络,在较短时间实现了全球信息互联、
互通,但是也带来了互联网上难以克服的安全性、移动性和服务质量等一系列问题。而物联
网则主要从应用出发,利用互联网、无线通信网络资源进行业务信息的传送,是互联网、移
动通信网络应用的延伸,也是自动化控制、遥控遥测及信息应用技术的综合展现。不同应用
领域的物联网均具有各自不同的属性。例如,汽车电子领域的物联网不同于医疗卫生领域的
物联网,医疗卫生领域的物联网不同于环境监测领域的物联网,环境监测领域的物联网不同
农业
物联网
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于仓储物流领域的物联网。由于不同应用领域具有完全不同的网络应用需求和服务质量要求,
物联网节点大部分都是资源受限的节点,只有通过专用联网技术才能满足物联网的应用需求。
物联网的应用特殊性以及其他特征,使得它无法再复制互联网成功的技术模式。
(2)高度的稳定性和可靠性。物联网是与许多关键领域物理设备相关的网络,必须至
少保证该网络是稳定的。例如,在仓储物流应用领域,物联网必须是稳定的,不能像现在的
互联网一样,时常网络不通,时常电子邮件丢失等,仓储的物联网必须稳定地检测进库和出
库的物品,不能有任何差错。有些物联网需要高可靠性,例如医疗卫生的物联网,必须要求
具有很高的可靠性,保证不会因为由于物联网的误操作而威胁病人的生命。
(3)严密的安全性和可控性。物联网的绝大多数应用都涉及到个人隐私或机构内部秘
密,因而物联网必须提供严密的安全性和可控性。物联网系统具有保护个人隐私、防御网络
攻击的能力,物联网的个人用户或机构用户可以严密控制物联网中信息采集、传递和查询操
作,不会由于个人隐私或机构秘密的泄露而造成对个人或机构的伤害。尽管物联网与互联网
有很大的区别,但是从信息化发展的角度看,物联网的发展不但与互联网的发展密不可分,
而且和移动电信网络的发展、下一代网络以及网络化物理系统、无线传感网络等都有千丝万
缕的联系。
1.2.4 人工智能
人工智能(Aritificial Intelligence,AI)指基于计算机技术模拟或实现的智能,亦称人造
智能或机器智能,它是计算机科学的一个分支,随着科学技术的迅速发展,新思想、新观点、
新理论、新技术不断涌现而产生的一个学科,同时涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、
心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科,人工智能技术对推动科学技术的进步和发展将会发
挥更大的作用。
1.人工智能的发展
1956 年夏季,美国 Dartmouth 大学教授麦卡锡、哈佛大学教授明斯基、IBM 信息研究
中心负责人罗彻斯特、贝尔实验室研究员香农等发起邀请数学、心理学、信息论和计算机科
学等领域 10 位专家学者,在 Dartmouth 大学,举办了长达两个月的学术讨论会,认真热烈
地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上,正式提出了“人工智能”,和有关机
器智能的研究方向,标志着人工智能学科的诞生。
早在现代电子计算机诞生不久,一些计算机科学家就开始倡导并研究人工智能。1950
年,阿兰·图灵提出了“图灵测试”,主要包括 Loebner 测试和 Kurzweil 测试。前者需要在
25 分钟内让 50%的人无法分辨对方是人还是机器,后者需要在 128 分钟内让 66%的人无法
分辨对方是人还是机器。当然,图灵的想法不是区分人类和机器,而是用于测试人工智能是
否足够智能。
自从人工智能学科诞生到现在,60 多年来人工智能的发展经历了不少曲折。20 世纪 50
年代,以游戏、博弈为对象,开始了人工智能的研究工作,其间用电子线路模拟神经元及人
脑的研究均告失败。20 世纪 60 年代前期,人工智能以研究搜索方法和一般问题的求解为主。
20 世纪 70 年代,人工智能的研究已在世界许多国家相继展开,研究成果大量涌现,专家系
统以及系统开发工具开始广泛应用,人工智能的研究又迎来了以知识为中心蓬勃发展的新时
期。20 世纪 80 年代,人工智能以推理技术、知识获取、自然语言理解和机器视觉的研究为
主,开始了不确定推理、非单调推理、定性推理方法的研究。此时,专家系统和知识工程在
全世界迅速发展,并且人工智能产品开始商品化。20 世纪 90 年代以来,专家系统、机器翻
译、机器视觉和问题求解等方面的研究已有实际应用,同时,掀起了机器学习和人工神经网
络的研究热潮。当前比较热门的信息过滤、分类、数据挖掘等都属于机器学习的知识获取范
人工智能
农业未来
19
畴。机器能与人对弈,至少从某种程度上可以说明机器具有了很高的“智能”。1997 年 IBM
的超级计算机“深蓝”战胜了世界象棋冠军卡斯帕罗夫(Garry Kasparov),这是人工智能界
里程碑式的重大事件。2011 年,IBM 超级计算机“沃森”在《危险边缘》节目中打败了两
名世界冠军。谷歌“阿法狗”与人类的围棋对弈,则让更多人领略了人工智能领域的“大数
据或深度学习”的魔力,让人看到了“机器”或“系统”更多的可能,甚至有替代人做推理
或决策的可能。阿法狗家族:大哥阿法狗李(AlphaGo Lee),2016 年 3 月以 4:1 打败韩国
棋手李世石;二哥阿法狗(AlphaGo Master),2017 年 5 月以 3:0 打败中国棋手柯洁;三弟
阿法元(AlphaGo Zero),自学围棋 40 天,打败过去所有版本的 AlphaGo!从“深蓝”到“沃
森”,再到“阿法狗”,人工智能已经向前跨越了一大步!
2.人工智能方法论
人工智能是一门新兴的学科,如何让机器具有像人一样的智能,这是人工智能专家学者
们潜心研究的问题,对它的研究产生了许多学派。根据人工智能的发展,人工智能的研究大
致分为几大学派,如符号主义学派、连接主义学派、行为主义学派、理想主义学派、选择主
义学派、社会主义学派等。目前人工智能技术的研究主要集中在以下 3 种观点。
(1)符号主义学派
符号主义学派主张运用计算机科学的方法进行人工智能的研究,通过研究逻辑演绎在计
算机上的实现方法,实现人类智能在计算机上的模拟。符号主义学派又称为逻辑主义学派、
心理学派或计算机学派。后来又发展了启发式算法、专家系统、知识工程理论与技术,并在
20 世纪 80 年代取得了很大的发展。符号主义曾长期一枝独秀,尤其是专家系统的成功开发
和应用。在其他学派出现后,符号主义者仍然是人工智能的主要学派。
人通过自己的眼睛观察客观世界,将所观察的事物以符号的形式表示出来,并输入“人”
这个符号系统进行处理,这种处理过程即符号操作过程,或称推理过程。通过这种操作过程
达到认知客观世界的目的。而要将客观世界以符号形式表示出来,就要使用数学逻辑,所以
符号主义认为人工智能源于数学逻辑。数学逻辑从 19 世纪末起就获得了迅速发展,到 20
世纪 30 年代开始用于描述智能行为。计算机出现后,又在计算机上实现了逻辑演绎系统,
这是由于计算机也是一个物理符号系统,它可以对以逻辑符号表示的知识进行逻辑演绎。既
然计算机和人都是物理符号系统,而人工智能的研究目标又是实现机器智能,所以,就可以
用计算机自身所具有的符号处理推算能力来模拟人的智能行为,即用计算机的符号操作来模
拟人的认知过程。如果从这一角度看,可以说,人的思维是可操作的。同时符号主义还认为,
知识是人们把实践中获得的信息关联在一起所形成的信息结构,是构成智能的基础。人工智
能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。知识可以用符号来表示,也可以用符号进
行推理,因而有可能建立起基于知识的人类智能和机器智能的统一理论体系。
尽管符号主义学派取得了很大的成功,但也面临着很大的困难。一方面知识表示:知识
的种类很多,且相互之间有着千丝万缕的联系,特别是常识性知识量特别大,导致符号主义
的知识表示困难很大。另一方面“推理”问题表示:在给定的前提条件下,理论上已经证明
依据给定的定理和公理集,有些结论不一定推得出来,即该结论无法证明它的真伪。
(2)连接主义学派
连接主义学派又称为仿生学派或生理学派。他们认为,人的思维基元是神经元,而不是
符号处理过程,他们对物理符号系统假设持反对意见。其主要原理为神经网络及神经网络间
的连接机制和学习算法。连接主义认为人工智能可以通过模拟人脑的结构来实现。认为人脑
不同于计算机,要进行人工智能的研究,就要研究人脑工作模式,因而应该研究大脑神经元
及其连接机制,搞清楚大脑的结构及其进行信息处理的过程与机理,揭示人类智能的奥秘,
从而真 正实现 人类 智 能 在 机器 上 的 模 拟 。 它 的代表 性 成 果 是 1943 年由 生 理 专 家 W.
McCulloch 和数理逻辑学家 W. Pitts 创立的脑模型,即 MP 模型。MP 模型开创了用电子装置
20
模仿人脑结构和功能的新途径,它从神经元开始,进而研究神经网络模型和脑模型,开辟了
人工智能的又一发展道路。对此,人们就在想如何从理论和工程实现这两方面来模拟神经元
和神经网络,以便最终实现人工智能。
连接主义学派的研究方法是以网络连接为主的连接机制方法,属于非符号处理范畴,所
研究的内容实际就是神经网络。尽管人工神经网络的研究热火朝天,但应该看到以网络连接
为主的连接机制方法不适合模拟人们的逻辑思维过程,而且就目前神经网络的研究现状来看,
由固定的体系结构与组成方案所构成的系统还达不到开发多种多样知识的要求,因此单靠连
接机制方法来解决人工智能中的全部问题也是不现实的。
(3)行为主义学派
行为主义学派又称为进化主义或控制论学派。他们认为,智能取决于感知和行动,不需
要知识、不需要表示、不需要推理;人工智能可以像人类智能一样逐步进化(所以称为进化
主义);智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。行为主义还认为,符
号主义(还包括连接主义)对真实世界客观事物的描述及其智能行为工作模式是过于简化的
抽象,因而不能真实地反映客观存在。这个学派的代表人物首推布鲁克斯的六足行走机器人,
它被看成新一代的“控制论动物”,是一个基于感知——动作模式模拟昆虫行为的控制系统。
行为主义学派理论的核心是用控制取代知识表示,从而取消概念、模型及显式表示的知
识,否定抽象对于智能及智能模拟的必要性,强调分层结构对于智能进化的可能性与必要性。
目前这一观点尚未形成完整的理论体系,有待进一步研究,但由于它与人们的传统看法完全
不同,因而引起了人工智能界的注意。
3.人工智能认知技术
现在人工智能发展似乎进入了全盛时期,应用已经遍地开花,涉及包括医学、教育、法
律、太空、制造业等各个领域。因为人工智能更好、更快、更便宜,而且正在以不同的方式
处理事务,包括提升人类技能、完善预测精准度、快速解决复杂问题、完善产品和服务质量、
提高生产力等。而认知技术是人工智能领域的产物,它们能完成以往只有人能够完成的任务。
下面介绍几个最重要的认知技术。
(1)计算机视觉:指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力,有广泛的应用,
如医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗,人脸识别被 Facebook 用来自动讽刺
照片里的人物,在安防及监控领域被用来指认嫌疑人等。
(2)机器学习:专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或
技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心,是
使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,主要使用归纳、综合而不
是演绎。
(3)自然语言处理:指计算机拥有的人类一般文本处理的能力。从宏观上看,自然语
言理解是指机器能够执行人类所期望的某些语言功能。这些功能包括,回答有关提问、摘要
生成和文本释义、计算机能把用某一种自然语言表示的信息自动地翻译为另一种自然语言。
(4)机器人技术:机器人是自动执行工作的机器装置,既可以接受人类指挥,又可以
运行预先编排的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。
(5)语音识别技术:语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为
相应的文本或命令的高科技技术。该技术应用已经或正在进入工业、家电、通信、汽车电子、
医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。
(6)自动程序设计:自动程序设计包括程序综合与程序正确性验证两个方面的内容。
程序综合用于实现自动编程,即用户只需告诉计算机要“做什么”,无须说明“怎样做”,计
算机就可自动实现程序的设计。程序正确性的验证是要研究出一套理论和方法,通过运用这
套理论和方法就可证明程序的正确性。目前常用的验证方法是穷举法,即用一组已知其结果
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