Galeria de mapas mentais Dados e Computação
Este é um mapa mental sobre dados e computação. O conteúdo principal inclui: Capítulo 5: Inteligência Artificial e Aplicações, Capítulo 4: Processamento de Dados e Aplicações, Capítulo 3: Implementação de Programas de Algoritmos, Capítulo 2: Algoritmos e Resolução de Problemas, Capítulo 1: Dados e informações.
Editado em 2024-02-13 18:52:01이것은 (III) 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제에 대한 마인드 맵이며, 주요 함량은 다음을 포함한다 : 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제 (HIF-PHI)는 신장 빈혈의 치료를위한 새로운 소형 분자 경구 약물이다. 1. HIF-PHI 복용량 선택 및 조정. Rosalasstat의 초기 용량, 2. HIF-PHI 사용 중 모니터링, 3. 부작용 및 예방 조치.
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Dados e Computação
Capítulo 1: Dados e Informações
1.1: Dados sensoriais
Dados: Um termo geral para todos os símbolos que podem ser inseridos em um computador e processados por um programa de computador. É um nome geral para números, letras, símbolos e quantidades analógicas que têm um determinado significado e são usados para serem inseridos no computador para processamento.
1.2: Informação e conhecimento de dados
Informação: Algo usado para eliminar a incerteza aleatória. (dependência da operadora, pontualidade, compartilhamento, processabilidade, autenticidade, valor)
Conhecimento; a soma da compreensão e da experiência adquirida pelo ser humano na prática social.
Sabedoria: É uma habilidade abrangente de nível superior, refletida em um excelente julgamento.
1.3: Coleta e codificação de dados
Coleta de dados: sensores
Digitalizando
Sinal analógico, sinal digital
Conversão analógico-digital: amostragem, quantização, codificação
codificação
1.4: Gerenciamento e Segurança de Dados
Gerenciamento de dados: pastas
Segurança de dados
Mídia: matriz de disco, backup de dados, recuperação de desastres externa
Os dados em si são seguros: criptografia de dados, verificação de dados
1.5: Dados e big data
Big data: enorme volume de dados, velocidade rápida, muitos tipos de dados e baixa densidade de valor
Pensamento de big data: dados totais, complexidade, correlação
Capítulo 2: Algoritmos e resolução de problemas
2.1: Conceito e descrição de algoritmos: finitude, viabilidade, certeza, entrada e saída...
2.2: Estrutura do algoritmo: estrutura sequencial, estrutura de ramificação, estrutura de loop
2.3: O processo de resolução de problemas com algoritmos
Capítulo 3: Implementação do Algoritmo no Programa
3.1: O processo geral de resolução de problemas usando programação de computadores
3.2: programação em linguagem python
3.3: Algoritmo simples e sua implementação de programa
Capítulo 4: Processamento e Aplicação de Dados
4.1: Processamento de dados de tabela comumente usados
Classificação de dados, cálculo de dados
4.2: Processamento de big data (pensamento de dividir e conquistar)
Computação em lote, computação em fluxo, computação gráfica
4.3: Aplicações típicas de big data
Capítulo 5: Inteligência Artificial e Aplicações
5. O surgimento e desenvolvimento da inteligência artificial
Uma ciência de ponta que é amplamente interdisciplinar e envolve múltiplas disciplinas: conceitos
Construir manualmente base de conhecimento, raciocínio: simbolismo
sistema inteligente
Redes Neurais: Conexionismo
Aprendizado profundo, reconhecimento xx
Aprendizagem contínua por meio da interação: behaviorismo
Robô de varredura, aprendizagem por tentativa e erro
5.2: Aplicação de inteligência artificial
Watson, Deep Blue: Inteligência Artificial de Domínio
AlphaGo: inteligência artificial entre domínios
Robô Cirúrgico Da Vinci: Inteligência Aumentada Híbrida
5.3: Impacto da inteligência artificial na sociedade
dados gráficos
streaming de dados
dados estáticos