第十二章 信息系统
12.1 信息管理
信息系统：帮助我们组织和分析数据的软件。
三种最流行的一般应用信息是电子表格，数据库管理系统和电子商务。
这些公式定义了数据之间的关系。
数据库管理系统是面向管理大量常常被搜索的数据，并将其组织成相应的小节。
12.2 电子制表软件
电子制表软件：允许用户用单元格组织和分析数据的程序。
单元格：电子数据表中用于存放数据或公式的元素。（用字母指定列，用数字指定行）
第26列以后的列，电子制表软件用两个字母作为列标号。
大多数电子制表软件允许用户控制单元格中的数据的外观和格式。
用户可以设置数据的字体，样式，颜色和对齐方式。
对于实数值可以设置显示多少位小数。
12.2.1 电子数据表公式
电子数据表函数：电子制表软件提供的可用于公式的计算函数。
范围是由两个圆点及两端加两个单元格标号构成的。
范围（range）：用端点指定的一组连续单元格。
COUNT函数：计算指定范围内非空单元格的数目。
单元格的范围会自动扩展，以加入新插入的数据。
12.2.2 循环引用
循环引用：在计算结果时要错误地彼此依赖的一组公式。
12.2.3 电子数据表分析
模拟假设分析：修改电子数据表中表示假设的值，以观察假设的变化对相关数据有什么影响。
12.3 数据库管理系统
数据库：结构化的数据集合
数据库管理系统（DBMS）：由物理数据库，数据库引擎和数据库模式构成的软件和数据的组合。
这种语言允许用户指定数据的结构，添加，修改和删除数据，查询数据库以获取指定的存储数据。
数据库模式提供了数据库中的数据的逻辑视图，独立于数据的物理存储方式。
逻辑模式展示了数据项之间的关系。
用户先于数据库引擎软件交互，决定或修改数据库的模式，然后再与3数据库引擎软件交互，访问和修正存储在磁盘上的数据库的内容。
查询：从数据库检索数据的请求。
模式：数据库中的数据的逻辑结构的规约。
12.3.1 关系模型
关系模型：用表组织数据和数据之间的关系的数据库模型。
表：数据库记录的集合。
记录：构成一个数据库实体的相关的域的集合。
域：数据库记录中的一个值。
数据库表中的记录又叫数据库对象或实体。
键：在表的所有记录中唯一标识一个数据库记录的一个或多个域。
12.3.2 关系
Rents表包含有关关系中的对象的信息和关系的属性。
12.3.3 结构化查询语言
SQL：用于管理和查询数据的综合性关系数据库语言。
select从句决定了返回哪些属性。
from从句决定了使用哪个表进行查询。
where从句限制了返回的数据。
delete语句可以删除表中于指定的条件匹配的所有记录。
12.3.4 数据库设计
实体关系建模：设计关系数据库的常用方法。
ER图：ER模型的图形化表示。
基数约束：在ER图中，一次可以存在于实体间的关系数量。
12.4 电子商务
电子商务：使用万维网买卖物品及服务的过程。
它允许用户保持一个持续购买物品的容器，并允许用户在一个单一的交易中购买这些物品。
第十三章 人工智能
13.1 思维机
人工智能：研究对人类思想建模和应用人类智能的计算机系统的学科。
13.1.1 图灵测试
图灵测试：一种行为方法，用于判断一个计算机系统是否是智能的。
弱等价性：两个系统基于其结果的等价性。
强等价性：两个系统基于其结果和实现这种结果的处理方法的等价性。
Loebner奖：正式的图灵测试，每年举行一次。
聊天机器人:用于执行人机对话的程序。
13.1.2 AI问题的各个方面
13.2知识表示
语义网和检索数
13.2.1 语义网
语义网是一种知识表示法，重点在于对象之间的关系。
图中节点表示对象，节点之间的箭头表示关系。箭头上的标签说明了关系的类型。
13.2.2 检索数
检索数：表示对抗性情况中的所有选择的结构。
深度优先法：优先沿着树的路径向下检索，而不是优先横向检索每层的检索法。
广度优先法：优先横向检索数的每层，而不是优先向下检索特定路径的检索法。
13.3 专家系统
基于知识的系统：使用特定信息集合的软件。
专家系统：基于人类专家的知识的软件系统。
基于规则的系统：基于一套if-then规则的软件系统。
推理机：处理规则以得出结论的软件。
13.4 神经网络
人工神经网络：尝试模拟人体神经网络的计算机知识表示法。
13.4.1 生物神经网络
一系列处于兴奋状态的神经元将创造出一条强信号路径。
在我们学习新事物时，大脑中将构成新的强神经路径。
13.4.2 人工神经网络
有效权：人工神经元中输入值和相应的权的乘积之和。
每个元素都有一个数字阈值，元素的有效权将与这个阈值进行比较。
输入值对应于树突传入的信号，权值对应于神经键对每个输入信号的控制效果。
权可以是任何值，也可以是负数。
训练：调整神经网络中的权和阈值以实现想要的结果的过程。
对神经网络的训练越多，它生成精确结果的机会就越大。
网络的权和阈值没有任何内在含义。
13.5 自然语言处理
语音识别：用计算机来识别人类所讲的话。
自然语言理解：用计算机对人类传达的信息做出合理的解释。
语言合成：用计算机制造成人类的语音。
计算机首先必须识别出独立的单词，然后理解这些单词的含义，最后生成组成响应的单词。
自然语言：人们用于交流的语言。
13.5.1 语音合成
语音合成的两个基本方法：动态语音生成和录制语音。
音素：任何指定的语言中的基本声音单元的集合。
声音是通过电子方式生成的，模拟了人类声带的发声方式。
动态语音生成系统生成的语音虽然每个单词都可听懂，但是通常听起来都很机械。
录音回放：更真实，不过它的词汇量仅限于于预先录制好的单词。
13.5.2 语音识别
声波纹：表示人声随着时间推移频率变化的图。
13.5.3 自然语言理解
词法二义性：由于单词具有多种含义而造成的二义性。
句法二义性
指代二义性
13.6 机器人学
固定机器人
可移动机器人
13.6.1 感知-规划-执行范型
13.6.2 包孕体系结构
赋予机器人一套简单的行为
13.6.3 物理部件
机器人=传感器+执行器+计算部件
第十四章 模型，图形学，游戏和其他应用
14.1 什么是模拟
模拟：设计复杂系统的模型并为观察结果而对该模型进行试验
14.1.1 模型系统
最适合模拟的系统是动态的，交互式的，复杂的
14.1.2 模型
模型：真实系统的抽象，是系统中的对象和管理这些对象相互作用的规则的表示。
14.13 构造模型
连续模型
离散事件模型
14.2特殊模型
14.2.1 排队系统
请稍后
一个示例
其他类型的队列
14.2.2 气象模型
天气预报
飓风跟踪
专用模型
14.2.3 计算生物学
14.2.4 其他模型
14.2.5 必要计算能力
14.3 计算机图形学
光的工作原理
物体形状
光模拟
复杂对象的建模
让物体动起来
14.4 游戏
游戏的历史
创建虚拟世界
游戏设计与开发
游戏编程
