Материальная модель это в информатике: 508 Resource Limit Is Reached(ITK)

Содержание

Идеальные и материальные модели

Неоднозначность термина «модель», огромное число типов моделирования и их быстрое развитие затрудняют в настоящее время построение логически законченной, удовлетворяющей всех классификации моделей. Любая подобная классификация условна в силу того, что она отражает, с одной стороны, субъективную точку зрения авторов, а с другой — ограниченность их знаний в конечном числе областей научного познания.

Данную классификацию следует рассматривать как попытку построения некоторого инструмента или модели для исследования свойств и характеристик самого процесса моделирования. Моделирование относится к общенаучным методам познания. Использование моделирования на эмпирическом и теоретическом уровнях исследования приводит к условному делению моделей на материальные и идеальные.

Материальное моделирование — это моделирование, при котором исследование объекта выполняется с использованием его материального аналога, воспроизводящего основные физические, геометрические, динамические и функциональные характеристики данного объекта. Основными разновидностями материального моделирования являются натурное и аналоговое. При этом оба вида моделирования основаны на свойствах геометрического или физического подобия.

Идеальное моделирование отличается от материального тем, что оно основано не на материализованной аналогии объекта и модели, а на аналогии идеальной, мыслимой и всегда носит теоретический характер. Идеальное моделирование является первичным по отношению к материальному. Вначале в сознании человека формируется идеальная модель, а затем на ее основе строится материальная.

Материальное моделирование

Основными разновидностями материального моделирования являются натурное и аналоговое. При этом оба вида моделирования основаны на свойствах геометрического или физического подобия. Две геометрические фигуры подобны, если отношение всех соответственных длин и углов одинаковы. Если известен коэффициент подобия — масштаб, то простым умножением размеров одной фигуры на величину масштаба определяются размеры другой, ей подобной геометрической фигуры. Два явления физически подобны, если по заданным характеристикам одного можно получить характеристики другого простым пересчетом, который аналогичен переходу от одной системы единиц измерения к другой. Изучением условий подобия явлений занимается теория подобия.

Натурное моделирование — это такое моделирование, при котором реальному объекту ставится в соответствие его увеличенный или уменьшенный материальный аналог, допускающий исследование (как правило, в лабораторных условиях) с помощью последующего перенесения свойств изучаемых процессов и явлений с модели на объект на основе теории подобия.

Аналоговое моделирование — это моделирование, основанное на аналогии процессов и явлений, имеющих различную физическую природу, но одинаково описываемых формально (одними и теми же математическими соотношениями, логическими и структурными схемами). В основу аналогового моделирования положено совпадение математических описаний различных объектов.

Модели физического и аналогового типов являются материальным отражением реального объекта и тесно связаны с ним своими геометрическими, физическими и прочими характеристиками. Фактически процесс исследования моделей данного типа сводится к проведению ряда натурных экспериментов, где вместо реального объекта используется его физическая или аналоговая модель.

Идеальное моделирование

Идеальное моделирование разделяют на два основных типа: интуитивное и научное.

Интуитивное моделирование — это моделирование, основанное на интуитивном (не обоснованном с позиций формальной логики) представлении об объекте исследования, не поддающимся формализации или не нуждающимся в ней. В качестве наиболее яркого примера интуитивной модели окружающего мира можно считать жизненный опыт любого человека. Любое эмпирическое знание без объяснения причин и механизмов наблюдаемого явления также следует считать интуитивным.

Научное моделирование — это всегда логически обоснованное моделирование, использующее минимальное число предположений, принятых в качестве гипотез на основании наблюдений за объектом моделирования.

Главное отличие научного моделирования от интуитивного заключается не только в умении выполнять необходимые операции и действия по собственно моделированию, но и в знании «внутренних» механизмов, которые используются при этом. Можно сказать, что научное моделирование знает не только, как необходимо моделировать, но и почему так нужно делать. Необходимо подчеркнуть чрезвычайно важную роль интуиции, интуитивных моделей в науке, без них не обходится не одно сколь-нибудь новое знание. Последнее недостижимо только методами формальной логики.

Интуитивное и научное (теоретическое) моделирование ни в коей мере нельзя противопоставлять одно другому. Они хорошо дополняют друг друга, разделяя области своего применения.

Знаковым называют моделирование, использующее в качестве моделей знаковые изображения какого-либо вида: схемы, графики, чертежи, наборы символов, включающее также совокупность законов и правил, по которым можно оперировать с выбранными знаковыми образованиями и элементами. В качестве примеров таких моделей можно назвать любой язык, например: устного и письменного человеческого общения, алгоритмический и т.д. Знаковая форма используется для передачи как научного, так и интуитивного знания. Моделирование с помощью математических соотношений также является примером знакового моделирования.

Интуитивное знание является генератором нового знания. Однако далеко не все догадки и идеи выдерживают последующую проверку экспериментом и методами формальной логики, свойственными научному подходу, выступающему в виде своеобразного фильтра для выделения наиболее ценных знаний.

 

Модель

Моделирование

Процесс моделирования

Процесс математического моделирования

 

На главную страницу

 

 

 

 

Электронный учебный курс: Информатика

Тема 2. Информационные модели и системы

Содержание темы: Информационные (нематериальные) модели. Использование информационных моделей в учебной и познавательной деятельности.
Назначение и виды информационных моделей. Формализация задач из различных предметных областей. Структурирование данных. Построение информационной модели для решения поставленной задачи.
Оценка адекватности модели объекту и целям моделирования (на примерах задач различных предметных областей).

Литература: 1; 4; 5; 7; 8.

Методические рекомендации:

Объект, система, модель, моделирование

В своей деятельности человек повсеместно использует модели, то есть

создает образ, копию того объекта, с которым ему приходится иметь дело. Продумывая план действий, представляя результат своих действий, человек строит модель на уровне мысли.

Модель - это искусственно созданный объект, дающий упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении, отражающий существенные стороны изучаемого объекта с точки зрения цели моделирования. Моделирование - это построение моделей, предназначенных для изучения и исследования объектов, процессов или явлений.

Объект, для которого создается модель, называют оригиналом или прототипом. Любая модель не является абсолютной копией своего оригинала, она лишь отражает некоторые его качества и свойства, наиболее существенные для выбранной цели исследования. При создании модели всегда присутствуют определенные допущения и гипотезы.

Системный подход позволяет создавать полноценные модели. Особенности системного подхода заключаются в следующем. Изучаемый объект рассматривается как система, описание и исследование элементов которой не выступает как сама цель, а выполняется с учетом их места (наличие подзадач). В целом объект не отделяется от условий его существования и функционирования. Объект рассматривается как составная часть чего-то целого (сам является подзадачей). Один и тот же исследуемый элемент рассматривается как обладающий разными характеристиками, функциями и даже принципами построения. При системном подходе на первое место выступают не только причинные объяснения функционирования объекта, но и целесообразность включения его в состав других элементов. Допускается возможность наличия у объекта множества индивидуальных характеристик и степеней свободы. Альтернативы решения задач сравниваются в первую очередь по критерию "стоимость-эффективность".

Создание универсальных моделей - это следствие использование системного подхода.

Моделирование (эксперимент) может быть незаменимо. Мы не можем, например, устроить ядерную катастрофу, чтобы выяснить масштабы возможного заражения, а с помощью компьютера возможен расчет (и достаточно точный) интересующих исследователей параметров.

Моделирование - исследование явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей - это основной способ научного познания. В информатике данный способ называется вычислительный эксперимент и основывается он на трех основных понятиях: модель - алгоритм - программа.
Использование компьютера при моделировании возможно по трем направлениям:

  • Вычислительное - прямые расчеты по программе.
  • Инструментальное - построение базы знаний, для преобразования ее в алгоритм и программу.
  • Диалоговое - поддержание интерфейса между исследователем и компьютером.

Виды моделей. Информационная модель

Модель - общенаучное понятие, означающее как идеальный, так и физический объект анализа. Важным классом идеальных моделей является математическая модель - в ней изучаемое явление или процесс представлены в виде абстрактных объектов или наиболее общих математических закономерностей, выражающих либо законы природы, либо внутренние свойства самих математических объектов, либо правила логических рассуждений.

Границы между моделями различных типов или классов, а также отнесение модели к какому-то типу или классу чаще всего условны. Рассмотрим наиболее распространенные признаки, по которым классифицируются модели:

  • цель использования;
  • область знаний;
  • фактор времени;
  • способ представления.

По целям использования выделяются модели учебные, опытные, имитационные, игровые, научно-технические.

По области знаний выделяются модели биологические, экономические, исторические, социологические и т.д.

По фактору времени разделяются модели динамические и статические. Статическая модель отражает строение и параметры объекта, поэтому ее называют также структурной. Она описывает объект в определенный момент времени, дает срез информации о нем. Динамическая модель отражает процесс функционирования объекта или изменения и развития процесса

во времени.
Любая модель имеет конкретный вид, форму или способ представления, она всегда из чего-то и как-то сделана или представлена и описана. В этом классе, прежде всего, модели рассматриваются как материальные и нематериальные.

Материальные модели - это материальные копии объектов моделирования.
Они всегда имеют реальное воплощение, воспроизводят внешние свойства или внутреннее строение, либо действия объекта-оригинала. Примеры: глобус - модель формы земного шара, кукла - модель внешнего вида человека, робот - модель действий человека на вредном производстве. Материальное моделирование использует экспериментальный (опытный) метод познания.
Нематериальное моделирование использует теоретический метод познания. По-другому его называют, абстрактным, идеальным. Абстрактные модели, в свою очередь, делятся на воображаемые и информационные.

Информационная модель - это совокупность информации об объекте, описывающая свойства и состояние объекта, процесса или явления, а также связи и отношения с окружающим миром.
Информационные модели представляют объекты в виде, словесных описаний, текстов, рисунков, таблиц, схем, чертежей, формул и т.д. Информационную модель нельзя потрогать, у нее нет материального воплощения, она строится только на информации. Ее можно выразить на языке описания (знаковая модель) или языке представления (наглядная модель). Одна и та же модель одновременно относится к разным классам деления. Например, программы, имитирующие движение тел (автомобиля, снаряда, маятника, лифта и пр.). Такие программы используются на уроках физики (область знания) с целями обучения (цель использования). В то же время они являются динамическими, так как учитывают положение тела в разные моменты времени, и алгоритмическими по способу реализации.
Рассмотрим подробнее класс информационных моделей с позиции способов представления информации. Форма представления информационной модели зависит от способа кодирования (алфавита) и материального носителя.

Воображаемое (мысленное или интуитивное) моделирование - это мысленное представление об объекте. Такие модели формируются в воображении человека и сопутствуют его сознательной деятельности. Они всегда предшествуют созданию материального объекта, материальной и информационной модели, являясь одним из этапов творческого процесса. Например, музыкальная тема в мозгу композитора - интуитивная модель музыкального произведения.

Вербальное моделирование (относится к знаковым) - это представление информационной модели средствами естественного разговорного языка (фонемами). Мысленная модель, выраженная в разговорной форме, называется вербальной (от латинского слова verbalize - устный). Форма представления такой модели - устное или письменное сообщение. Примерами являются литературные произведения, информация в учебных пособиях и словарях, инструкции пользования устройством, правила дорожного движения.

Наглядное (выражено на языке представления) моделирование - это выражение свойств оригинала с помощью образов. Например, рисунки, художественные полотна, фотографии, кинофильмы. При научном моделировании понятия часто кодируются рисунками - иконическое моделирование. Сюда же относятся геометрические модели - информационные модели, представленные средствами графики.
Образно-знаковое моделирование использует знаковые образы какого-либо вида: схемы, графы, чертежи, графики, планы, карты. Например, географическая карта, план квартиры, родословное дерево, блок-схема алгоритма. К этой группе относятся структурные информационные модели, создаваемые для наглядного изображения составных частей и связей объектов. Наиболее простые и распространенные информационные структуры - это таблицы, схемы, графы, блок-схемы, деревья.
Знаковое (символическое выражено на языке описания) моделирование использует алфавиты формальных языков: условные знаки, специальные символы, буквы, цифры и предусматривает совокупность правил оперирования с этими знаками. Примеры: специальные языковые системы, физические или химические формулы, математические выражения и формулы, нотная запись и т. д. Программа, записанная по правилам языка программирования, является знаковой моделью.
Одним из наиболее распространенных формальных языков является алгебраический язык формул в математике, который позволяет описывать функциональные зависимости между величинами. Составление математической модели во многих задачах моделирования хоть и промежуточная, но очень существенная стадия.

Математическая модель - способ представления информационной модели, отображающий связь различных параметров объекта через математические формулы и понятия.
В тех случаях, когда моделирование ориентировано на исследование моделей с помощью компьютера, одним из его этапов является разработка компьютерной модели.

Компьютерная модель - это созданный за счет ресурсов компьютера виртуальный образ, качественно и количественно отражающий внутренние свойства и связи моделируемого объекта, иногда передающий и его внешние характеристики.
Компьютерная модель представляет собой материальную модель, воспроизводящую внешний вид, строение или действие моделируемого объекта посредством электромагнитных сигналов. Разработке компьютерной модели предшествуют мысленные, вербальные, структурные, математические и алгоритмические модели.

Этапы моделирования. Создание моделей.

Процесс решения задач осуществляется в несколько этапов:

Содержательная постановка задачи. Вначале нужно осознать задачу, четко сформулировать ее. При этом определяются также объекты, которые относятся к решаемой задаче, а также ситуация, которую нужно реализовать в результате ее решения. Это - этап содержательной постановки задачи. Для того, чтобы задачу можно было описать количественно и использовать при ее решении вычислительную технику, нужно произвести качественный и количественный анализ объектов и ситуаций, имеющих к ней отношение. При этом сложные объекты, разбиваются на части (элементы), определяются связи этих элементов, их свойства, количественные и качественные значения свойств, количественные и логические соотношения между ними, выражаемые в виде уравнений, неравенств и т.п. Это - этап системного анализа задачи, в результате которого объект оказывается представленным в виде системы.

Следующим этапом является математическая постановка задачи, в процессе которой осуществляется построение математической модели объекта и определение методов (алгоритмов) получения решения задачи. Это - этап системного синтеза (математической постановки) задачи. Следует заметить, что на этом этапе может оказаться, что ранее проведенный системный анализ привел к такому набору элементов, свойств и соотношений, для которого нет приемлемого метода решения задачи, в результате приходится возвращаться к этапу системного анализа. Как правило, решаемые в практике задачи стандартизованы, системный анализ производится в расчете на известную математическую модель и алгоритм ее решения, проблема состоит лишь в выборе подходящего метода.
Следующим этапом является разработка программы решения задачи на ЭВМ. Для сложных объектов, состоящих из большого числа элементов, обладающих большим числом свойств, может потребоваться составление базы данных и средств работы с ней, методов извлечения данных, нужных для расчетов. Для стандартных задач осуществляется не разработка, а выбор подходящего пакета прикладных программ и системы управления базами данных.
На заключительном этапе производится эксплуатация модели и получение результатов.
Таким образом, решение задачи включает следующие этапы:

  • Содержательная постановка задачи

  • Системный анализ.

  • Системный синтез (математическая постановка задачи)

  • Разработка или выбор программного обеспечения.

  • Решение задачи.

Урок "Материальные и информационные модели"

Дидактическая цель урока: Сформировать у учащихся понятие моделирования как метода познания, рассмотреть различные виды моделей.

Ключевой вопрос урока: Какие виды моделей Вы знаете?

Тип урока: объяснения нового материала и закрепления ранее полученных знаний.

Форма работы на уроке: индивидуальная, фронтальная, групповая.

Задачи

Задачи обучения:

  • знать определение модели, объекта, системы, моделирования;
  • назначение модели и системы.

Уметь:

  • уметь выделять основные свойства объектов;
  • приводить примеры моделирования и формализации,
  • приводить примеры систем и их моделей;
  • выделять исходные данные и результаты в простейших компьютерных моделях;
  • организовывать самостоятельную деятельность;
  • применять полученные знания на практике.

Исследовать:

  • различие между объектами и моделями;
  • созданную модель.

Задачи воспитания:

  • воспитание информационной культуры;
  • воспитание уверенности в собственных силах;
  • привитие навыков работе в коллективе;
  • воспитание ответственности за результат своего труда.

Задачи развития:

  • развитие речи и внимания;
  • развитие мышления;
  • развитие познавательного интереса у обучающихся и интереса к предмету информатики;
  • создать условия для работы обучающихся во времени.

Средства обучения: учебник, доска, проектор, ПК, ПСПО.

План урока

  1. Повторение материала урока «Моделирование как метод познания».
  2. Постановка цели урока и мотивация активной деятельности.
  3. Объяснения нового материла.(Презентация).
  4. Выполнение практической работы.
  5. Подведение итогов.
  6. Разноуровневое домашнее задание и комментарий к нему.

Ход урока

1. Повторение материала урока «Моделирование как метод познания»

Для актуализации ранее изученного материала и проверки готовности к изучению нового материала проверяется уровень подготовки к уроку с помощью фронтального опроса по теме «Моделирование как метод познания».

Перед учащимися ставится вопросы:

  • Что такое объект? Модель?
  • Перечислите причины создания моделей.
  • Что такое моделирование?
  • Что такое формализация?
  • Что определяют отношения между объектами?
  • Какие отношения могут возникать между объектами?
  • Приведите примеры систем, состоящих из одних и тех же элементов, но обладающих различными свойствами.

2. Постановка цели урока и мотивация активной деятельности.

3. Объяснение нового материла

Презентация «Классификация моделей». (Приложение)

4. Выполнение практической работы

Для выполнения практической работы обучающиеся делятся на три группы. Каждой группе предлагается создать модель Останкинской башни.

  1. Материальную (Бумажный вариант – 3 листа альбомной бумаги, клей, скотч).
  2. Графическую (образную), созданную в среде любого графического редактора векторного или растрового (Paint, Компас-График, Word)
  3. Словесную(вербальную) модель в среде текстового процессора Word.

Для выполнения моделей можно использовать необходимую информацию из Интернета.

5. Подведение итогов

Комментируются и выставляются оценки за работу на уроке по десятибалльной шкале оценки знаний и умений учащихся. (Десятибалльная шкала оценки знаний учащихся принята в ГОУ ЦО № 656 им.А.С.Макаренко с 2003 года).

Критерии выставления оценок

Оценка
по 10-балльной
системе

Оценка Соответствие
5-балльной оценке

Материальная модель

Образная модель

Словесная модель

10 баллов – превосходно

5+

Творчески применяет полученные знания на практике, в модели отражены все основные свойства объекта, указаны мелкие детали объекта(флаг, антенны и т.д.), найдена полная информация о телевизионной башне, демонстрирует на практике способности к экспериментальной деятельности.

9 баллов – великолепно

5

Быстро выполняет творческое задание, в модели отражены все основные свойства объекта, модель выполнена аккуратно.

8 баллов – отлично

5-

Демонстрирует полное понимание сути изученного материала, в модели отражены все основные свойства объекта, модель выполнена в отведенное время, иногда допускаются неточности или незначительные ошибки, которые практически сам и исправляет.

7 баллов – очень хорошо

4+

Легко находит нужную информацию и применяет ее на практике. Видит связь теории с практикой. Допускает неточности при создании модели.

6 баллов – хорошо

4

Допущены неточности при создании модели, работа выполнена неаккуратно, не использованы основные возможности компьютера при создании модели(оформление, копирование), не найдена, не отражена вся информация об основных свойствах модели.

5 баллов – недостаточно хорошо

4-

Созданная модель отражает не все основные свойства объекта, выполнена неаккуратно и имеет ряд неточностей.

4 балла – удовлетворительно

3+

Ученик допускает существенные неточности в создании модели, модель не отражает основные свойства объекта, модель полностью не завершена.

3 балла – посредственно

3

Запомнил теоретический материал, но не может применить его на практике без помощи учителя, есть практические затруднения в создании модели.

2 балла – слабо

3-

Заполнил некоторые положения теории. Не может назвать основные модели, не может выполнить конкретную модель без помощи учителя.

1 балл – очень слабо

2

Присутствовал на занятии, слушал, смотрел, пытался вникнуть и понять алгоритм выполнения работы создания модели, но так и не приступил к выполнению работы.

Подводится итог работы в группах, выбирается наиболее точная модель объекта «Останкинская башня».

6. Разноуровневое домашнее задание и комментарии к нему

Выучить определение основных терминов и понятий. §3.2.2.

  1. Приведите примеры различных форм информационных моделей(письменно в тетради).
  2. Творческое задание*. Разработайте мультимедийную модель физического процесса(по выбору учащегося).

Список используемой литературы и школьных учебников

  1. Н. Угринович. "Информатика и ИКТ. Базовый курс. Учебник для 9 класса, Москва, 2006, БИНОМ Лаборатория знаний.
  2. Н.В. Макарова Информатика и ИКТ Учебник 8-9. Питер ПРЕСС Московский учебник.
  3. Н.Н. Самылкина, И.А. Калинин, Е.М. Островская, «Материалы для подготовки к экзамену по информатике», Москва, 2006, БИНОМ Лаборатория знаний.

Натурная (материальная) модель - это:1) реальные предметы, в уменьшенном или увеличенном

ПОМОГИТЕ ПОЖАЛУЙСТА ИНФОРМАТИКА ПАЙТОН​

якщо в циклі потрібно лічильник циклу не збільшувати на одиницю а зменшити то яку команду слід застосувати​

нечего не пойму че за бред можете помочь

Заповніть блок-схему, на основі якої можна розробити програму для обчислення значення суми 1+2+3+...+10 Заполните блок-схему, на основе которой можно … разработать программу для вычисления значения суммы 1 + 2 + 3 + ... + 10

16. Пусть а и b - целые переменные. Что будет выведено в результате работы фрагмента программы: а) а=5 ; b=3 print (a, '>', b, '!' ) Ответ: b)a = 5 … ; b=3 print ("a >", "b!" ) Ответ: в) а=5; b=3 print(" (", а, ")< (", а+b") " ) Ответ:

Задание 3. Для групповых операций с файлами используютфайлов. Маска представляет собой последовательность букв,допустимых в именах файлов символов, в … которых также моследующие символы:Символ «?» (вопросительный знак) означает ровно один производнвй символСимвол «*» (звездочка) означает любую последоватепроизвольной длинычисле <<*>> может задавать и пустуюпоследовательность.В каталоге находится 6 файлов:door.docfedor.docxmsdos.docmsdos.datradost.docrodos.docxОпределите, по какой из масок из них будет отобрана ун-fedor.docxAmsdos.docxadost.docTodos.docx1) *.do?*.d*2) ?do*.doc3) *.do?*.do*4) *do?.doc*​

Какой тип цифровых носителей удобнее использовать?Может лучше использовать электронную почту?ИКТ стр 113 Помогите пожалуйста​

1) Напишите название функции из модуля random, которая генерирует случайное целое число в указанном диапазоне 2)Выберите функцию для перемещения объек … та на холсте по горизонтальной или вертикальной оси *а)moveб)updateв)canvasг)delete3)Выберите число, которое точно не будет геперовано функцией random.randint (0, 5)а)6б)5в)0г)1​

1) в чём преимущества МООС? 2) какие недостатки у МООС? ​

Допоможіть будь ласка

Информационное моделирование - информатика, тесты

11 класс. Тест: Информационное моделирование.

  1. Верно ли, что моделирование - всегда целенаправленная деятельность? а) Нет                б) Да

  1. Вставьте в предложение наиболее точный термин из предложенного ниже списка.
    Если материальная модель объекта - это его физическое подобие, то информационная модель объекта - это его.... а) описание     б) точное воспроизведение в) схематическое представление    г) преобразование

  1. Вставьте пропущенные слова, выбрав их из предложенного ниже списка.
    Компьютерная модель - это модель, выполненная с помощью компьютерных ..
    а) информационная         б) схематичная           в) электронная г) устройств        д) технологий        е) сетей

  1. Какие из утверждений верны?

а) Объект, который используется в качестве «заместителя», представителя другого объекта с определённой целью, называется моделью.

б) Модель обладает всеми признаками объекта-оригинала.

в) Модель имеет существенные признаки объекта-оригинала.

г) Модель содержит меньше информации, чем объект оригинал.

д) Модель содержит столько же информации, что и объект-оригинал.

е) Можно создавать и использовать разные модели объекта.

ж) Можно создавать и использовать единственную модель объекта.

з) Можно создавать и использовать только натурные модели объекта.

  1. Могут ли у разных объектов быть одинаковыми модели?

а) Нет. б) Да. в) Да, но только для конструктивных (искусственных, созданных людьми) объектов.

  1. Какие из приведённых ниже моделей являются динамическими?

а) Карта местности. б) Дружеский шарж.

в) Программа, имитирующая движение стрелок циферблата на экране дисплея.

г) План сочинения д) График изменения температуры воздуха в течение дня.

  1. Построение любой модели начинается ...

а) с выделения свойств и признаков объекта - оригинала;
б) с определения цели моделирования; в) с выбора вида будущей модели.

  1. Укажите ложное (ые) утверждение(я):

а) статическая модель системы описывает ее состояние, а динамическая - поведение.

б) динамическая модель системы описывает ее состояние, а статическая - поведение

в) динамическая модель системы всегда представляется в виде формул или графиков.

г) статическая модель системы всегда представляется в виде формул или графиков.

  1. Какое из утверждений верно?

а) Информационные модели одного и того же объекта, предназначенные для разных целей, могут быть совершенно разными.

б) Информационные модели одного и того же объекта, пусть даже предназначенные для разных целей, должны быть во многом сходны.

  1. Укажите пары объектов, о которых можно сказать, что они находятся в отношении «объект – модель»:

а) компьютер – процессор; б) город – путеводитель по городу; в) слякоть – насморк;

г) автомобиль – техническое описание автомобиля; д) самолёт – радиоуправляемая модель самолёта.

  1. Какие из приведённых ниже определений понятия «модель» верные?

а) модель - это некоторое вспомогательное средство, объект, который в определённой ситуации заменяет другой объект.

б) Модель - это новый объект, который отражает некоторые стороны изучаемого  объекта или явления, существенные с точки зрения цели моделирования.

в) Модель - это физический или информационный аналог объекта, функционирование которого - по определённым параметрам - подобно функционированию реального объекта.

г) Модель некоторого объекта - это другой объект (реальный, знаковый или воображаемый), отличный от исходного, который обладает существенными для целей моделирования свойствами и в рамках этих целей полностью заменяет исходный объект.

  1. Математическая модель объекта — это:

а) созданная из какого-либо материала модель, точно отражающая внешние признаки объекта-оригинала;

б) описание в виде схемы внутренней структуры изучаемого объекта;

в) совокупность данных, содержащих информацию о количественных характеристиках объекта и его поведения в виде таблицы;

г) совокупность записанных на языке математики формул, отражающих те или иные свойства объекта-оригинала или его поведение;

д) последовательность электрических сигналов.

13. К информационным моделям, описывающим организацию учебного процесса в школе, можно отнести:

а) классный журнал; б) расписание уроков; в) перечень школьных учебников;

г) перечень наглядных учебных пособий.

14. Назовите этапы моделирования компьютерной информационной модели:

а)…. б)…

15. Закончите предложение: Величина - это …

16. Имя величины может быть:

а) логическим; б) целым и вещественным; в) смысловым и символьным; г) полным и неполным.

17. Основные типы величин:

а) числовой, вещественный, символьный; б) числовой, символьный, логический;

в) логический, строковый, числовой; г) символьный, логический, межстрочный.

18. Статистика – это:

а) это объект- заменитель, который в определённых условиях может заменить объект – оригинал;

б) модель воспроизводит интересующие нас свойства и характеристики модели;

в) наука о сборе, измерении и анализе массовых количественных данных;

г) наука о сборе, хранении и передачи информации.

19. Статистические данные:

а) всегда точно определяют данные; б) всегда являются приближёнными; в) всегда округляются до целого числа.

20. Регрессивная модель - это:

а)  это функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных систем;

б) это совокупность количественных характеристик некоторого объекта и связей между ними, представленными на языке математики;

в) знания человека об объекте моделирования.

21. Корреляционная зависимость:

а) функция, график которой должен проходить близко к точкам диаграммы экспериментальных данных;

б) метод наименьших квадратов, используемый для вычисления параметров регрессивной модели;

в)  это статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин, каждая из которых подвергается не контролируемому полностью разбросу.

22. Почему для достоверности результатов, полученных путем анализа статистических данных, этих данных должно быть много:

а) статистические данные всегда являются приближенными, усредненными, и носят оценочный характер;

б) на исследуемую величину оказывают воздействие различные факторы, влияние которых и необходимо учитывать

23. Из скольких этапов состоит процесс построения регрессионной модели:

а) два б) три в) четыре

г) каждая регрессионная модель уникальна, поэтому точное количество этапов не определено.

24. С помощью какого метода вычисляются параметры функции регрессионной модели:

а) метод наименьших квадратов б) метод наибольших квадратов в) метод половинного деления

25. График регрессионной модели называется:

а) полиномом б) трендом в) экстраполяцией

26. Какая из предложенных регрессионных моделей наиболее точно отражает характер зависимости между величинами:

а) у = 46,361х – 99,881; R2 = 0,998 б) у = 3,4302е0,7555х; R2 = 0,98

в) у = 21,845х2 – 106,97х + 150,21; R2 = 0,9

27. Существует два способа прогнозов по регрессионной модели. Если прогноз производится в пределах экспериментальных значений независимой переменной, то он называется:

  1. линейный б) восстановление значений в) экстраполяция

28. Существует два способа прогнозов по регрессионной модели. Если прогноз производится за пределами экспериментальных значений независимой переменной, то он называется:

  1. линейный б) восстановление значений в) экстраполяция

вопроса

Ответ

вопроса

Ответ

1

б

15

Величина - количественная характеристика исследуемого объекта.

2

а

16

в

3

а, д

17

б

4

а, в, г, е

18

в

5

б

19

б

6

в, д

20

а

7

б

21

в

8

б, г

22

а

9

а

23

а

10

б, г, д

24

а

11

б, в, г

25

б

12

г

26

а

13

а, б

27

б

14

  1. Системный анализ

  2. Перевод в компьютерную систему

28

в

Тест: "Модели объектов"

Модель объекта

4 класс

Вопрос № 1. (Баллов: 1.0)

Отметь материальные модели.

1. рисунок

Верный ответ 2. макет здания

3. схема

4. текст

5. диаграмма

6. компьютерная игра

7. таблица

Верный ответ 8. кукла

9. карта

Верный ответ 10. статуя

Верный ответ 11.глобус

12. фото

Вопрос № 2. (Баллов: 1.0)

Пронумеруй действия по порядку. Ответ записать, например, так 43215

Порядок действий при создании информационной модели.

1. Определить цель создания модели.

2. Проверить соответствие модели объекту-оригиналу.

3. Выбрать способ представления информации (текст, рисунок, таблица, схема, диаграмма Эйлера-Венна).

4. Создать информационную модель (составить описание, таблицу, нарисовать схему, диаграмму или рисунок).

5. Рассмотреть объект-оригинал и назвать его существенные свойства с точки зрения цели моделирования.

 

Верный ответ 15342

Вопрос № 3. (Баллов: 1.0)

 Определите модель

1. Текстовая модель (суждение)

Верный ответ 2. Графическая модель (рисунок)

3. Графическая модель (диаграмма Эйлера-Венна)

Вопрос № 4. (Баллов: 1.0)

Пронумеруй действия по порядку. Ответ записать, например, так 4632157

Порядок действий при создании материальной модели.

1.  Проверить соответствие модели объекту-оригиналу.

2.  Рассмотреть объект-оригинал.

3.  Изготовить модель по эскизу.

4.  Назвать существенные свойства объекта-оригинала с точки зрения цели моделирования.

5.  Определить цель создания модели.

6.  Выбрать материал для изготовления модели.

7.  Создать эскиз модели.

 

Верный ответ 7352164

Вопрос № 5. (Баллов: 1.0)

 Определите модель

1. Текстовая модель (суждение)

Верный ответ 2. Графическая модель (диаграмма Эйлера—Венна)

3. Графическая модель (рисунок)

Вопрос № 6. (Баллов: 1.0)

Отметь информационные модели

Верный ответ 1. рисунок

Верный ответ 2. текст

Верный ответ 3. таблица

4. макет здания

5. статуя

Верный ответ 6. диаграмма

Верный ответ 7. схема

Верный ответ 8. компьютерная игра

Верный ответ 9. фотография

10. кукла

Верный ответ 11. географическая карта

12. игрушка

13. глобус

Вопрос № 7. (Баллов: 1.0)

Из каких материалов может быть сделана модель объектов (укажи нужное) ?

 

Верный ответ 1. ТКАНЬ

Верный ответ 2. ГЛИНА

Верный ответ 3. ДЕРЕВО

4. ВОЗДУХ

5. ВОДА

6. ГАЗ

Верный ответ 7. БУМАГА

Верный ответ 8. МЕТАЛЛ

Вопрос № 8. (Баллов: 1.0)

Выбери истинные высказывания

Верный ответ 1. Куклы служат для развлечения взрослых и детей

Верный ответ 2. Куклы помогают детям познавать мир

Верный ответ 3. Кукол используют в кукольных спектаклях

4. Куклы не служат для моделирования живых объектов

5. Куклы – это упрощённные подобия людей и животных

Вопрос № 9. (Баллов: 1.0)

Выбери ложные высказывания 

1. Игрушки – это упрощённные подобия людей и животных.

2. Игрушки помогают детям познавать мир.

3. Игрушки – это точные копии реальных объектов.

Верный ответ 4. Игрушки – это модели только живых объектов.

Верный ответ 5. Игрушки– это упрощённные подобия различных объектов

Вопрос № 10. (Баллов: 1.0)

Какими существенными свойствами должна обладать модель реального объекта  

Верный ответ 1. быть познавательной, безопасной, удобной для использования

2. обладать всеми без исключения свойствами моделируемого объекта

Верный ответ 3. обладать некоторыми свойствами моделируемого объекта

4. легко воспламеняться и быть опасной для жизни

Верный ответ 5. обладать существенными свойствами моделируемого объекта

Тест: Моделирование, формализация и понятия алгоритма. №1.

Моделирование, формализация и понятия алгоритма. №1.

технология обработки моделирование,формализация и понятия алгоритма в трех вариантах.Составлен с помощью программы TestEdu v0.22

Информатика 9 класс | Автор: Белова Ольга Николаевна | ID: 1251 | Дата: 11.2.2014

";} else {document.getElementById("torf1").innerHTML="";}; if (answ.charAt(1)=="1") {document.getElementById("torf2").innerHTML="";} else {document.getElementById("torf2").innerHTML="";}; if (answ.charAt(2)=="1") {document.getElementById("torf3").innerHTML="";} else {document.getElementById("torf3").innerHTML="";}; if (answ.charAt(3)=="1") {document.getElementById("torf4").innerHTML="";} else {document.getElementById("torf4").innerHTML="";}; if (answ.charAt(4)=="1") {document.getElementById("torf5").innerHTML="";} else {document.getElementById("torf5").innerHTML="";}; if (answ.charAt(5)=="1") {document.getElementById("torf6").innerHTML="";} else {document.getElementById("torf6").innerHTML="";}; if (answ.charAt(6)=="1") {document.getElementById("torf7").innerHTML="";} else {document.getElementById("torf7").innerHTML="";}; if (answ.charAt(7)=="1") {document.getElementById("torf8").innerHTML="";} else {document.getElementById("torf8").innerHTML="";}; if (answ.charAt(8)=="1") {document.getElementById("torf9").innerHTML="";} else {document.getElementById("torf9").innerHTML="";}; if (answ.charAt(9)=="1") {document.getElementById("torf10").innerHTML="";} else {document.getElementById("torf10").innerHTML="";}; if (answ.charAt(10)=="1") {document.getElementById("torf11").innerHTML="";} else {document.getElementById("torf11").innerHTML="";}; if (answ.charAt(11)=="1") {document.getElementById("torf12").innerHTML="";} else {document.getElementById("torf12").innerHTML="";}; if (answ.charAt(12)=="1") {document.getElementById("torf13").innerHTML="";} else {document.getElementById("torf13").innerHTML="";}; if (answ.charAt(13)=="1") {document.getElementById("torf14").innerHTML="";} else {document.getElementById("torf14").innerHTML="";}; if (answ.charAt(14)=="1") {document.getElementById("torf15").innerHTML="";} else {document.getElementById("torf15").innerHTML="";}; if (answ.charAt(15)=="1") {document.getElementById("torf16").innerHTML="";} else {document.getElementById("torf16").innerHTML="";}; if (answ.charAt(16)=="1") {document.getElementById("torf17").innerHTML="";} else {document.getElementById("torf17").innerHTML="";}; } }

Получение сертификата
о прохождении теста

Модель материала

- обзор

6.1.3 Модели материала МКЭ

Модели материала МКЭ хорошо известны для металлов или каучуков, где определяющие уравнения деформации были исчерпывающе исследованы. Некоторые из этих уравнений были адаптированы для пен без полной проверки. Два основных типа моделей пеноматериалов:

1.

Нелинейная упругость : отклик рассчитывается на основе функции энергии деформации.Такие материальные модели называются гиперупругими (Огден, 1997), чтобы контрастировать с линейно-упругими моделями. Альтернативные модели подбирают кривую для конкретных типов реакции напряжения-деформации.

2.

Эластичный пластик : там, где деформация при сжатии вызывает постоянное уплотнение пены (раздавливание).

Эти модели предназначены для изотропных материалов. Однако многие пенополиуретан (ПУ) и поливинилхлорид (ПВХ) являются слегка анизотропными из-за подъема пены во время производства.Пенопласт из экструдированного полистирола (XPS) для строительных работ намеренно сделан анизотропным, чтобы максимизировать прочность на сжатие через лист. Поскольку моделей FEA для анизотропных пен не существует, моделирование таких пен является приблизительным. Дополнительный фактор вязкоупругости будет рассмотрен в главе 19.

Хотя пена имеет сложную микроструктуру в масштабе ячеек (обычно 0,5 мм), в большем масштабе они однородны. FEA рассматривает материал как континуум. Он только рассчитывает силы между элементами в точках сетки, а размер ячейки обычно больше, чем размер ячеек пены.Используемый размер ячейки представляет собой компромисс между точностью, требующей мелкой ячейки, и быстрым решением, требующим крупной ячейки.

Размеры продукта, модули материалов и плотности вводятся в FEA в виде чисел, а не физических единиц. Следовательно, необходимо использовать согласованный набор единиц. Предпочтительны единицы СИ, поэтому модуль Юнга пенополистирола (EPS) вводится как 1,0 × 10 7 , с подразумеваемыми единицами Па. В динамическом FEA также должны учитываться единицы для ускорения и массы.Необходимо использовать опцию с большой деформацией , поскольку изменения в геометрии пены изменяют влияние внешних сил.

Предметные области и модераторы информатики

Статьи

в репозитории компьютерных исследований (CoRR) классифицируются двумя способами: по предметной области из списка предметов, перечисленных ниже, и с использованием системы классификации вычислительной техники ACM 1998 года. Схема классификации ACM дает нам относительно стабильную схему, охватывающую всю информатику.Предметные области не являются взаимоисключающими и (пока) не обеспечивают полного охвата данной области. С другой стороны, мы надеемся, что они лучше отражают активные области исследований в области CS. Мы планируем добавить больше предметных областей и разделить текущие предметные области в соответствии с требованиями. Авторам, которые не могут найти подходящую предметную область, следует использовать предметную область Другое. Мы приветствуем конструктивные комментарии и предложения.

AI - Искусственный интеллект - Диего Кальванезе, Жюльен Корман и Огнен Савкович

охватывает все области искусственного интеллекта, кроме зрения, робототехники, машинного обучения, многоагентных систем и вычислений и языка (обработка естественного языка), которые имеют отдельные предметные области.В частности, включает экспертные системы, доказательство теорем (хотя это может пересекаться с логикой в ​​компьютерных науках), представление знаний, планирование и неопределенность в ИИ. Примерно включает материалы предметных классов ACM I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8 и I.2.11.

CC - Вычислительная сложность - Christopher Umans

Охватывает модели вычислений, классы сложности, структурную сложность, компромиссы сложности, верхние и нижние границы. Примерно включает материал по предметным классам ACM F.1 (вычисления с помощью абстрактных устройств), F.2.3 (компромисс между мерами сложности) и F.4.3 (формальные языки), хотя некоторый материал на формальных языках может быть более подходящим для логики в компьютерных науках. Некоторые материалы из F.2.1 и F.2.2 также могут быть здесь уместны, но, скорее всего, в качестве основной предметной области будут использоваться структуры данных и алгоритмы.

CG - Вычислительная геометрия - Кевин Бучин, Джефф Эриксон

Примерно включает материал по предметным классам ACM I.3.5 и F.2.2.

CE - Вычислительная инженерия, финансы и наука - Паоло Бьентинеси

Охватывает приложения информатики к математическому моделированию сложных систем в областях науки, техники и финансов. Статьи здесь являются междисциплинарными и ориентированными на приложения, в них основное внимание уделяется методам и инструментам, которые позволяют выполнять сложные вычислительные симуляции, для которых часто требуется использование суперкомпьютеров или распределенных вычислительных платформ.Включает материалы предметных классов ACM J.2, J.3 и J.4 (экономика).

CL - Вычислительная техника и язык (Вычислительная лингвистика, естественный язык и обработка речи) ( включает cmp-lg ) - Стюарт Шибер

Охватывает обработку естественного языка. Примерно включает материал ACM Subject Class I.2.7. Обратите внимание, что работа над искусственными языками (языки программирования, логика, формальные системы), которая явно не решает проблемы естественного языка в широком смысле (обработка естественного языка, вычислительная лингвистика, речь, поиск текста и т. Д.)) не подходит для этой области.

CV - Компьютерное зрение и распознавание образов - Дэвид Форсайт

Охватывает обработку изображений, компьютерное зрение, распознавание образов и понимание сцены. Примерно включает материалы предметных классов ACM I.2.10, I.4 и I.5.

CY - Компьютеры и общество - Айлин Калискан

Охватывает влияние компьютеров на общество, компьютерную этику, информационные технологии и государственную политику, правовые аспекты вычислений, компьютеров и образования.Примерно включает материалы предметных классов ACM K.0, K.2, K.3, K.4, K.5 и K.7.

CR - Криптография и безопасность - Иеремия Блоки

Охватывает все области криптографии и безопасности, включая аутентификацию, криптосистемы с открытым ключом, проверочный код и т. Д. Примерно включает материалы предметных классов ACM D.4.6 и E.3.

DB - Базы данных - H.V. Джагадиш

Охватывает управление базами данных, сбор данных и обработку данных. Примерно включает материал по предметным классам ACM E.2, E.5, H.0, H.2 и J.1.

DS - Структуры данных и алгоритмы - Дэвид Эппштейн

Охватывает структуры данных и анализ алгоритмов. Примерно включает материалы предметных классов ACM E.1, E.2, F.2.1 и F.2.2.

DL - Электронные библиотеки - Лилиан Кассель, Майкл Леск

Охватывает все аспекты дизайна электронной библиотеки и создания документов и текстов. Обратите внимание, что будет некоторое совпадение с поиском информации (это отдельная предметная область).Примерно включает материал по предметным классам ACM H.3.5, H.3.6, H.3.7, I.7.

DM - Дискретная математика - Джефф Эриксон, Марцин Пилипчук

Охватывает комбинаторику, теорию графов, приложения вероятностей. Примерно включает материалы предметных классов ACM G.2 и G.3.

DC - Распределенные, параллельные и кластерные вычисления - Шломи Долев

Охватывает отказоустойчивость, распределенные алгоритмы, стабильность, параллельные вычисления и кластерные вычисления.Примерно включает материал предметных классов ACM C.1.2, C.1.4, C.2.4, D.1.3, D.4.5, D.4.7, E.1.

ET - Emerging Technologies - Игорь Марков, Дмитрий Маслов

Охватывает подходы к обработке информации (вычисления, связь, зондирование) и биохимическому анализу, основанные на альтернативах кремниевым КМОП-технологиям, таким как наноразмерные электронные, фотонные, спиновые, сверхпроводящие, механические, биохимические и квантовые технологии ( этот список не является исчерпывающим).Интересующие темы примерно соответствуют разделу «Оборудование / Новые технологии» Классификации вычислений ACM 2012 года и включают (1) строительные блоки для новых технологий, их масштабируемость и внедрение в более крупных системах, включая интеграцию с традиционными технологиями, (2) моделирование, проектирование и оптимизация новых устройств и систем, (3) модели вычислений, разработка алгоритмов и программирование для новых технологий. Примечание: документы по беспроводным сетям следует отправлять в CS.NI. Для работы с облачными вычислениями рассмотрите cs.DC, cs.AR, cs.NI или cs.CE, в зависимости от цели. Для водяных знаков рассмотрите cs.MM и cs.CR.

FL - Формальные языки и теория автоматов - Майкл Домарацки

Охватывает теорию автоматов, теорию формального языка, грамматики и комбинаторику слов. Это примерно соответствует предметным классам ACM F.1.1 и F.4.3. Статьи, посвященные вычислительной сложности, следует направлять в cs.CC; статьи, посвященные логике, должны быть отправлены в CS.LO. Статьи, в которых просто используются автоматы, преобразователи, грамматики и т. Д., Не подходят, если автоматы, преобразователи или грамматики не являются основными предметами изучения.

GT - Компьютерные науки и теория игр - Михал Фельдман, Дэвид Паркс, Моше Тенненхольц

Охватывает все теоретические и прикладные аспекты на стыке информатики и теории игр, включая работу по проектированию механизмов, обучение в играх (которое может пересекаться с машинным обучением), основы моделирования агентов в играх (которые могут пересекаться с мультиагентными системами), координация, спецификация и формальные методы для некооперативных вычислительных сред.Эта область также занимается приложениями теории игр в таких областях, как электронная коммерция.

GL - Общая литература - Джо Халперн

Охватывает вводный материал, материалы обзора, прогнозы будущих тенденций, биографии и различные материалы, связанные с информатикой. Примерно включает всю тему ACM класса A, за исключением того, что она не включает материалы конференции (которые будут перечислены в соответствующей предметной области).

GR - Графика - Стивен Спенсер и Дэвид Салезин

Охватывает все аспекты компьютерной графики.Примерно включает материал по всем предметным классам ACM I.3, за исключением того, что I.3.5, вероятно, будет иметь вычислительную геометрию в качестве основной предметной области.

AR - Архитектура оборудования - Онур Мутлу

Охватывает организацию и архитектуру систем. Примерно включает материалы предметных классов ACM C.0, C.1 и C.5.

HC - Взаимодействие человека и компьютера - Терри Виноград и Майкл Бернштейн

Охватывает человеческий фактор, пользовательские интерфейсы и совместные вычисления.Примерно включает материалы предметных классов ACM H.1.2 и всех H.5, за исключением H.5.1, где мультимедиа, скорее всего, будет основной предметной областью.

IR - Поиск информации - Джеймс Аллан

Обложки индексации, словарей, поиска, содержания и анализа. Примерно включает материалы предметных классов ACM H.3.0, H.3.1, H.3.2, H.3.3 и H.3.4.

ИТ - Теория информации - Венкат Гурусвами и Мюриэль Медард

Охватывает теоретические и экспериментальные аспекты теории информации и кодирования.Включает материал ACM Subject Class E.4 и пересекается с H.1.1.

LG - Машинное обучение - Том Диттерих, Себастьян Рашка и Луис Лэмб

Статьи по всем аспектам исследования машинного обучения (контролируемое, неконтролируемое, обучение с подкреплением, проблемы бандитов и т. Д.), Включая также надежность, объяснение, справедливость и методологию. cs.LG также является подходящей основной категорией для некоторых приложений методов машинного обучения (см. ниже).

Связь с другими категориями : Если основной вклад статьи заключается в методах или основах машинного обучения, то cs.LG должна быть первичной. Однако, если документ представляет собой приложение или уточнение методов машинного обучения для целевого домена приложения и если этот домен доступен как другая категория в arXiv, то эта категория должна быть основной. Примеры включают компьютерное зрение (cs.CV), обработку естественного языка (cs.CL), распознавание речи (eess.AS), поиск информации (cs.IR; включает рекомендательные системы, классификацию документов, тематическое моделирование и компьютерную рекламу), кибербезопасность. и конфиденциальность (cs.CR), краудсорсинг и визуализация информации (cs.HC), количественные финансы (q-fin) и количественная биология (q-bio). Если нет категории arXiv, соответствующей области применения статьи, то cs.LG подходит в качестве первичной.

В статьях, обсуждающих основы архитектур нейронных сетей (функции активации, импульсные нейроны и т. Д.), Cs.NE следует указывать в качестве основного, как и статьи, в которых применяются методы оптимизации, вдохновленные биологией, такие как эволюционные методы.В статьях, посвященных свойствам определенных типов сигналов (например, звука, ЭЭГ, гиперспектрального, ультразвука), следует рассматривать cs.SD (звук, включая музыку), eess.AS (речь), eess.IV (изображения и видео) или eess. .SP как первичный. cs.LG не подходит для статей, изучающих человеческое обучение, например, компьютерное обучение, где cs.CY лучше подходит.

Документы

ML, в которых основное внимание уделяется статистическим результатам (новая методология / вывод), хорошо подходят для stat.ML и должны иметь stat.ML как основная или как перекрестная категория. Статьи, отнесенные к категории stat.ML как основные, автоматически попадают в перекрестный список как cs.LG, но не наоборот.

LO - Логика в компьютерных науках - Гопалан Надатур

Охватывает все аспекты логики в информатике, включая теорию конечных моделей, логику программ, модальную логику и верификацию программ. Семантика языков программирования должна включать языки программирования в качестве основной предметной области. Примерно включает материал по предметным классам ACM D.2.4, F.3.1, F.4.0, F.4.1 и F.4.2; некоторый материал по F.4.3 (формальные языки) также может быть уместен здесь, хотя вычислительная сложность обычно является более подходящей предметной областью.

MS - математическое программное обеспечение - Паоло Бьентинези

Примерно включает материал ACM Subject Class G.4.

MA - Многоагентные системы - Хосе Видаль

Охватывает многоагентные системы, распределенный искусственный интеллект, интеллектуальные агенты, скоординированные взаимодействия.и практическое применение. Примерно охватывает предметный класс ACM I.2.11.

MM - Мультимедиа - Кишор Рамачандран

Примерно включает материал ACM Subject Class H.5.1.

NI - Сети и архитектура Интернета - Катерина Аргыраки

Охватывает все аспекты компьютерных сетей связи, включая архитектуру и дизайн сети, беспроводную связь, сетевые протоколы и стандарты межсетевого взаимодействия (например, TCP / IP). Также включает темы, такие как веб-кэширование, которые имеют непосредственное отношение к архитектуре и производительности Интернета.Примерно включает весь предметный класс ACM C.2, за исключением C.2.4, который, скорее всего, будет иметь распределенные, параллельные и кластерные вычисления в качестве основной предметной области.

NE - Нейронные и эволюционные вычисления - Джордан Поллак

Охватывает нейронные сети, коннекционизм, генетические алгоритмы, искусственную жизнь, адаптивное поведение. Примерно включает некоторые материалы в ACM Subject Class C.1.3, I.2.6, I.5.

NA - Численный анализ - Паоло Бьентинези

Примерно включает материал по предметному классу ACM G.1.

ОС - Операционные системы - Уильям Уэйт

Примерно включает материалы предметных классов ACM D.4.1, D.4.2., D.4.3, D.4.4, D.4.5, D.4.7 и D.4.9.

OH - Прочее - Джо Халперн

Это классификация, используемая для документов, которые больше нигде не подходят. Эту категорию не следует использовать, если другие категории кажутся подходящими.

ПФ - Производительность - Леана Голубчик

Охватывает измерение и оценку производительности, организацию очередей и моделирование.Примерно включает материал по предметным классам ACM D.4.8 и K.6.2.

PL - Языки программирования - Гопалан Надатур

Охватывает семантику языков программирования, особенности языка, подходы к программированию (такие как объектно-ориентированное программирование, функциональное программирование, логическое программирование). Также включает материал о компиляторах, ориентированных на языки программирования; другие материалы по компиляторам могут быть более подходящими в Архитектуре (AR). Примерно включает материал по предметным классам ACM D.1 и D.3.

RO - Робототехника - Дэмиен Шаблат

Примерно включает материал ACM Subject Class I.2.9.

SI - Социальные и информационные сети - Юре Лесковец и Давид Глейх

Охватывает проектирование, анализ и моделирование социальных и информационных сетей, включая их приложения для доступа к информации в режиме онлайн, коммуникации и взаимодействия, а также их роли в качестве наборов данных при исследовании вопросов в этих и других областях, включая подключения к социальные и биологические науки.Анализ и моделирование таких сетей включает темы в предметных классах ACM F.2, G.2, G.3, H.2 и I.2; приложения в вычислительной технике включают разделы H.3, H.4 и H.5; и приложения в интерфейсе вычислений и других дисциплин включают темы в J.1 - J.7. Статьи по компьютерным коммуникационным системам и сетевым протоколам (например, TCP / IP), как правило, ближе подходят к категории «Сеть и архитектура Интернета» (cs.NI).

SE - Разработка программного обеспечения - Стефан Дюкасс и Николя Анкетиль

Охватывает инструменты проектирования, показатели программного обеспечения, тестирование и отладку, среды программирования и т. Д.Примерно включает материал по всем предметным классам ACM D.2, за исключением того, что D.2.4 (проверка программы), вероятно, должен иметь логику в компьютерных науках в качестве основной предметной области.

SD - Звук - Майкл О'Доннелл

Охватывает все аспекты вычислений со звуком и звуком как информационным каналом. Включает модели звука, анализа и синтеза, пользовательских аудиоинтерфейсов, ультразвуковой обработки данных, компьютерной музыки и обработки звуковых сигналов. Включает предметный класс ACM H.5.5, и пересекается с H.1.2, H.5.1, H.5.2, I.2.7, I.5.4, I.6.3, J.5, K.4.2.

SC - Символьное вычисление - Rich Zippel

Примерно включает материал ACM Subject Class I.1.

SY - Системы и управление - Марко Ловера, Годун Ши, Ян-Виллем Ван Вингерден и Юань Ван

Этот раздел включает теоретические и экспериментальные исследования, охватывающие все аспекты систем автоматического управления, в центре внимания которых лежат методы анализа и проектирования с использованием инструментов моделирования, симуляции и оптимизации.Конкретные области исследований включают нелинейные, распределенные, адаптивные, стохастические и устойчивые системы управления, гибридные и дискретные системы событий. Области применения включают автомобилестроение, аэрокосмическую промышленность, управление технологическими процессами, сетевое управление, биологические системы, многоагентное и совместное управление, сенсорные сети, управление киберфизическими и связанными с энергией системами, управление вычислительными системами.

Компьютерное моделирование | Britannica

Компьютерное моделирование , использование компьютера для представления динамических откликов одной системы поведением другой системы, смоделированной на ее основе.При моделировании используется математическое описание или модель реальной системы в форме компьютерной программы. Эта модель состоит из уравнений, которые дублируют функциональные взаимосвязи в реальной системе. При запуске программы результирующая математическая динамика является аналогом поведения реальной системы с результатами, представленными в виде данных. Моделирование также может принимать форму изображения компьютерной графики, которое представляет динамические процессы в анимированной последовательности.

Британская викторина

Компьютеры и технологии: Викторина

Компьютеры размещают веб-сайты, состоящие из HTML, и отправляют текстовые сообщения так же просто, как...РЖУ НЕ МОГУ. Примите участие в этой викторине и позвольте некоторым технологиям подсчитать ваш результат и раскрыть вам содержание.

Компьютерное моделирование используется для изучения динамического поведения объектов или систем в ответ на условия, которые невозможно легко или безопасно применить в реальной жизни. Например, ядерный взрыв можно описать математической моделью, которая включает такие переменные, как тепло, скорость и радиоактивные выбросы. Затем можно использовать дополнительные математические уравнения для корректировки модели с учетом изменений определенных переменных, таких как количество расщепляющегося материала, вызвавшего взрыв.Моделирование особенно полезно, поскольку позволяет наблюдателям измерить и предсказать, как на функционирование всей системы может повлиять изменение отдельных компонентов в этой системе.

Более простые симуляции, выполняемые на персональных компьютерах, состоят в основном из бизнес-моделей и геометрических моделей. К первым относятся программы для работы с электронными таблицами, финансовые и статистические программы, которые используются для бизнес-анализа и планирования. Геометрические модели используются во многих приложениях, которые требуют простого математического моделирования объектов, таких как здания, промышленные детали и молекулярные структуры химических веществ.Более сложные модели, например моделирующие погодные условия или поведение макроэкономических систем, обычно выполняются на мощных рабочих станциях или на мэйнфреймах. В инженерном деле компьютерные модели вновь спроектированных конструкций проходят имитационные испытания для определения их реакции на стресс и другие физические переменные. Моделированием речных систем можно манипулировать, чтобы определить потенциальное воздействие плотин и ирригационных сетей до того, как будет начато какое-либо фактическое строительство.Другие примеры компьютерного моделирования включают оценку конкурентной реакции компаний на конкретном рынке и воспроизведение движения и полета космических аппаратов.

AP Computer Science A Course - AP Central

Доступны новые учебные планы
Мы рады сообщить, что College Board одобрил дополнительные готовые к использованию учебные планы AP Computer Science A (CSA), которые включают предварительно утвержденные учебные планы, планы уроков и другие учебные пособия, предоставляемые одобренными поставщиками .См. Список предложений.

Лауреаты премии AP Computer Science за разнообразие женщин
1119 школ получили признание за их работу по обеспечению равного гендерного представительства в течение 2019-20 учебного года, что почти на 37% больше, чем 818 школ, признанных в прошлом году. Узнать больше.

Новое руководство по прохождению курса AP
Это руководство по определению скорости (.pdf / 199,97 КБ), предназначенное для классов, которые к январю завершили только примерно 25% типичного содержания курса, может помочь учащимся развить свои знания и навыки к маю.Если ваши ученики опережают этот темп, вы сможете выделить дополнительные дни или недели, чтобы потратить больше времени на сложные темы, отработать навыки курса или начать подготовку к экзамену.

AP Daily и AP Classroom
Короткие видео AP Daily с возможностью поиска могут быть назначены вместе с тематическими вопросами, чтобы помочь вам охватить все содержание курса, навыки и модели задач, а также проверить понимание учащимися. Разблокируйте личные проверки успеваемости, чтобы учащиеся могли продемонстрировать свои знания и навыки шаг за шагом, а также использовать панель управления прогрессом для выделения своего прогресса и дополнительных областей для поддержки.По мере приближения экзамена назначьте практические экзамены AP в банке вопросов AP Classroom и предложите студентам воспользоваться преимуществами AP Daily: Live Review с 19 по 29 апреля.

Войти в AP Classroom

Доступны учебные программы, одобренные Советом колледжей
AP Computer Science Теперь учителя могут применять новаторские учебные программы, разработанные образовательными организациями. Все эти учебные программы одобрены Советом колледжей, приведены в соответствие с обновленным описанием курса и экзаменов и включают учебные планы, планы уроков и другие вспомогательные средства обучения для учителей.Учителя, принявшие одну из этих программ, по-прежнему могут использовать все учебные ресурсы, доступные в AP Classroom.

Ознакомьтесь с подтвержденными поставщиками

Факультет электротехники и информатики

Мэтью Бергер
Направление исследований: Визуализация данных, машинное обучение, компьютер зрение, обработка геометрии
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Бхарат Бхува
Область исследования: Инструменты автоматизированного проектирования, радиационное воздействие на интегральные схемы, моделирование полупроводниковых устройств и производственных процессов, а также проектирование СБИС
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Гаутам Бисвас
Направление исследований: На основе моделей и данных методы мониторинга, управления, диагностики, прогнозирования и отказоустойчивости в киберфизических системах, обучении с подкреплением, интеллектуальном обучении Среды, аналитика обучения, интегрированное планирование, планирование, контроль и Распределение ресурсов для сложных систем
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Роберт Боденхаймер
Направление исследований: Виртуальные среды, компьютерная анимация, компьютерная графика
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Кэти Чанг
Направление исследований: Функциональные методы и приложения нейровизуализации; обработка сигналов и вычислительные анализ
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Бенуа Даван
Область исследования: Обработка и анализ медицинских изображений, регистрация изображений, сегментация изображений, хирургия под визуальным контролем.
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Тайлер Дерр
Фокус исследования: Интеллектуальный анализ данных, социальная сеть анализ, обучение представлению графов, наука о данных на благо общества
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Abhishek Dubey
Направление исследований: Динамические и устойчивые киберфизические платформы
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Philippe Fauchet
Область исследований: Фотоника, энергия и интерфейс полупроводников / биологии, все с использованием нанонауки и нанотехнологий на основе кремния
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Дуглас Фишер
Направление исследований: Искусственный интеллект, особенно машинное обучение.
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Дэниел Флитвуд
Фокус исследования: Эффекты ионизации излучение на микроэлектронные устройства и материалы, микроэлектроника надежность, дефекты и низкочастотный шум.
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Анируддха Гокхале
Направление исследований: Облачные / пограничные вычисления; Отказоустойчивый и вычисления в реальном времени; киберфизические системы; модельно-ориентированная инженерия
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Yuankai Huo
Направление исследований: Биомедицинские данные представительство, биомедицинская обработка изображений, машинное обучение, наука о данных
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Тейлор Джонсон
Направление исследований: Киберфизические системы, Интернет вещей, формальные методы, программная инженерия, безопасность программного обеспечения, верификация и валидация, формальная проверка, гибридные системы, системы с переключениями, теория управления, языки программирования, распределенные системы, кибербезопасность, теория управления, надежность, автомобильные системы, аэрокосмические системы, транспортные системы, робототехника, силовая электроника, энергосистемы, медицинские приборы
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Weng Poo Kang
Направление исследований: Твердотельные датчики, полупроводниковые устройства, конструкция СБИС
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Габор Карсай
Направление исследований: Программное обеспечение и система на основе моделей разработка, моделино-интегрированные вычисления, распределенное и отказоустойчивое программное обеспечение платформы, проверка и обеспечение автономных систем
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Xenofon Koutsoukos
Направление исследований: Гибридные и встроенные системы, киберфизические системы, сенсорные сети
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Майтхили Кунда
Фокус исследования: Искусственный интеллект, вычислительные когнитивные системы, интерактивные инструменты для обучения и оценки, технологии и аутизм
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Беннетт Ландман
Область исследования: Магнитно-резонансная томография и статистический анализ с упором на медицинскую визуализацию.
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Акос Ледеци
Направление исследований: Беспроводные сенсорные сети, модели интегрированных вычислений, встроенные системы, образование в области информатики
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Lloyd Massengill
Направление исследований: Разработка схем с защитой от излучения, моделирование радиационных воздействий на микроэлектронные схемы, программный анализ ошибок, разработка аналоговых схем.
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Justus Ndukaife
Направление исследований: Нанофотоника, микрофлюидика, новые биологические мягкие приводы и роботы
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Сандип Нима
Фокус исследования: Встроенные системы, дизайн-исследование пространства, моделирование интегрированных вычислений
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Джек Нобл
Область исследования: Медицинская обработка изображений, включая сегментацию изображений, а также другие методы, связанные с компьютерной хирургией.
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Ипек Огуз
Направление исследований: Медицинский анализ изображений, сегментация изображений, машинное обучение, регистрация изображений
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Сократ Пантелидес
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Ричард Алан Петерс
Область исследования: Цифровая обработка изображений, компьютерное зрение, Цифровая обработка сигналов, компьютерная графика, разработка программного обеспечения, теория электромагнитного поля, прикладная математика
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Падма Рагхаван
Фокус исследования: усиление параллели производительность, энергоэффективность и надежность вычислений, которые включают в себя многомерные разреженные и неструктурированные данные, включая матрицы и графики
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Роберт Рид
Направление исследований: Воздействие излучения на электронику
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Уильям Х.Robinson
Направление исследований: Архитектура компьютера, конструкция СБИС, программируемые вентильные матрицы (ПЛИС), надежная и безопасная конструкция оборудования
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Дуглас Шмидт
Область исследования: Мобильные облачные вычисления, распределенное ПО реального времени и встроенное промежуточное ПО, киберфизические системы, программные шаблоны и структуры, а также цифровое обучение
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Рональд Шримпф
Область исследований: Физика полупроводниковых устройств, радиационные эффекты и надежность в полупроводниковых устройствах, микроэлектронные тестовые структуры и инструменты моделирования для микроэлектроники
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Джереми Спинрад
Направление исследований: алгоритмы графов
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Янош Штипановиц
Направление исследований: Встроенное программное обеспечение, Структурно-адаптивные системы, Интегрированные в модель вычисления
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Шарон Вайс
Фокус исследования: Взаимодействие света и материи, кремниевая фотоника, биосенсоры из пористого кремния, нанотехнологии, нанокомпозитные материалы
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Жюль Уайт
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Д.Митчелл Уилкс
Область исследования: Цифровая обработка сигналов, обработка изображений и компьютерное зрение, аппаратное обеспечение цифровой обработки сигналов, структурно-адаптивные системы, гидролокатор, моделирование сигналов
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Yaqiong Xu
Направление исследований: Наноэлектроника, оптоэлектроника, нанобиогибриды
01Сельское хозяйство / Отслеживание владения
Дэниел Арена
Область исследований: Компьютерные науки Исследования в области образования, веб-дизайн и разработка
02 Обучение
А.B. Связи
Направление исследования: Обработка информации в головном мозге.
02 Обучение
Ральф Брюс
02 Обучение
Уттам Гош
Направление исследований: Кибербезопасность, программно-зависимые сети (SDN), распределенные и мобильные вычисления, безопасность беспроводных сетей, облачные вычисления и сети, ориентированные на контент
02 Обучение
М.Д. Камрул Хасан
Фокус исследования: Неинвазивные инструменты для оказания медицинской помощи, биомедицинская визуализация и биофотоника, а также анализ данных о здоровье
02 Обучение
Грэм Хемингуэй
Направление исследований: модель интегрированных вычислений, интегрированное программное обеспечение системы
02 Обучение
Джули Джонсон
Направление исследований: Графические алгоритмы, CS Education Research
02 Обучение
Эми Кауппила
Фокус исследования: радиационные эффекты на интегральных схемах, компьютеры и этика
02 Обучение
Диего Меса
02 Обучение
Доминик Пиот
Направление исследований: Образование в области компьютерных наук
02 Обучение
Джеральд Рот
Направление исследований: создание компиляторов, информатика образование
02 Обучение
Викаш Сингх
02 Обучение
Роберт Тайрас
Область исследования: Анализ и понимание программ, эволюция и сопровождение программного обеспечения, эмпирическая разработка программного обеспечения
02 Обучение
Кларк Тернер
Направление исследований: Безопасность программных систем в Встроенные системы, разработка требований к программному обеспечению, юридическая ответственность за Травмы, вызванные программными системами
02 Обучение
Майкл Аллес
03 Исследования
Теодор Бапти
Направление исследований: Модель интегрированных вычислений, интегрированное программное обеспечение системы
03 Исследования
Дж.Л. Дэвидсон
Направление исследований: Обработка микроэлектроники, твердотельные датчики, алмазная технология, микромеханические структуры
03 Исследования
Pierre DHaese
Направление исследований: обработка медицинских изображений
03 Исследования
Чжаохуа Дин
Направление исследований: Медицинская визуализация, магнитно-резонансная томография (МРТ)
03 Исследования
Дж.Майкл Фитцпатрик
Область исследования: Медицинская визуализация, обработка изображений, регистрация изображений, магнитно-резонансная томография (МРТ)
03 Исследования
Кеннет Галлоуэй
Направление исследований: Твердотельные устройства, микроэлектроника, надежность, радиационные эффекты
03 Исследования
Тим Холман
Фокус исследования: Низкое энергопотребление / низкое напряжение / малошумящий аналоговый / смешанный дизайн ИС; радиационно-стойкая конструкция аналоговых / смешанных схем
03 Исследования
Джеффри Кауппила
Направление исследований: Проектирование радиационно-стойких схем, Компактное моделирование с использованием излучения, моделирование радиационных воздействий на цепи и системы, макетное моделирование, околопороговые вычисления, цифровые схемы Проектирование, Проектирование аналоговых схем, Проектирование схем со смешанными сигналами
03 Исследования
Казухико Кавамура
Область исследования: Интеллектуальные системы, когнитивная робототехника, гуманоидная робототехника, симбиоз человека и робота, обучение поведению, вычислительный интеллект
03 Исследования
Роберт Ладдага
Направление исследований: Модель интегрированных вычислений, интегрированное программное обеспечение системы
03 Исследования
Ilwoo Lyu
Направление исследований: Компьютерное зрение, регистрация поверхности, вычислительная нейроанатомия, анализ формы
03 Исследования
Химаншу Нима
Фокус исследования: Гетерогенный интеграция моделирования, моделирование и симуляция, облачные вычисления, модельно-интегрированные вычисления, дизайн-исследование космоса, искусственный интеллект, планирование и составление графиков
03 Исследования
Supil Raina
Направление исследований: Тонкопленочные алмазные и углеродные нанотрубки, передовые решения для хранения энергии с использованием литий-ионных батарей и ультраконденсаторов, технология вакуумной автоэмиссии, датчики.
03 Исследования
Брайан Сиеравски
Фокус исследования: Радиационное воздействие на микроэлектронику, моделирование коэффициентов мягких ошибок на орбите в памяти, проектирование малых спутников
03 Исследования
Hongyang Sun
Направление исследований: Высокая производительность вычисления, вычислительная наука о данных, облачные / периферийные вычисления, планирование ресурсов, отказоустойчивость, энергоэффективность, алгоритмы, моделирование производительности и оптимизация
03 Исследования
Артур Витульски
Фокус исследования: Радиация воздействие на электронные силовые полупроводниковые приборы и силовую электронику преобразователи, радиационная надежность сложных систем в радиационных средах такие как спутники и роботы при ядерных катастрофах.
03 Исследования
Enxia Zhang
Направление исследований: Радиационные воздействия на микроэлектронику, РФ устройства и микросхемы
03 Исследования
Джули А. Адамс
Область исследования: Взаимодействие человека и системы, взаимодействие человека и робота, искусственный интеллект
04Смежный / примыкающий
Даниэль Баласубраманян
Фокус исследования: Символьное исполнение, анализ кода
04Смежный / примыкающий
Джефф Блэк
Направление исследований: Радиационные эффекты в микроэлектронике, обработка сигналов космических аппаратов, надежность микроэлектроники
04Смежный / примыкающий
Ашок Чоудхури
Направление исследований: материаловедение, передача технологий
04Смежный / примыкающий
Уильям Хофмайстер
Направление исследований: Аддитивное производство, лазер / обработка материалов, bioMEMS.Зарождение, затвердевание и алмазная микроэлектроника.
04Смежный / примыкающий
Шурен Ху
Фокус исследований: Кремниевая фотоника, Интегрированная фотоника, фотонный кристалл, топологическая фотоника
04Смежный / примыкающий
Дэвид Кернс
Направление исследований: Микроэлектронные схемы и устройства, твердотельные датчики, алмазная технология, микроэлектромеханические (МЭМС) устройства.Инженерное образование.
04Смежный / примыкающий
Стивен Косье
Фокус исследования: Радиация воздействия на интегральные схемы и силовые устройства, обеспечение твердости коммерческие и автомобильные полупроводники для космического и военного применения.
04Смежный / примыкающий
Дэниел Лавлесс
Фокус исследования: радиационные эффекты на интегрированных схемы
04Смежный / примыкающий
Джеральд Луковски
Область исследований: Физика полупроводников, производство диэлектриков и технологии
04Смежный / примыкающий
Евгений Воробейчик
Область исследования: Состязательное машинное обучение и интеллектуальный анализ данных, управляемое данными моделирование на основе агентов, экономика обмена данными, теоретико-игровое моделирование безопасности и конфиденциальности, кибер-физическая безопасность систем.
04Смежный / примыкающий
Шило Андерс
Фокус исследования: Человек инженерия факторов, инженерия когнитивных систем и человек-система взаимодействие, информатика здравоохранения
05 Филиал
Клиффорд Андерсон
05 Филиал
Кирилл Болотин
Направление исследований: нанонаука, графен
05 Филиал
Одри Боуден
Фокус исследования: Инструменты биофотоники для применения в раннем обнаружении, диагностике и терапия рака; разработка и внедрение недорогих, высокопроизводительных локальные технологии для приложений в области здравоохранения в сельских и глобальных районах
05 Филиал
Кори Брэди
05 Филиал
Дэвид Браун
Фокус исследования: Робототехника, оптимальное управление, системная динамика, совместимые приводы роботов, технология увеличения производительности человека
05 Филиал
Джошуа Колдуэлл
Центр исследований: Нанооптика, поляритоника, нанофотоника, инфракрасная и рамановская спектроскопия, активная фотоника, инфракрасная оптика и формирование изображения, силовые электронные материалы, дефекты в полупроводники
05 Филиал
Джон Капра
Фокус исследования: Решение проблем генетики, эволюции и биомедицины.
05 Филиал
Mark Does
Область исследования: МРТ, нейровизуализация, визуализация сердца, МР-микроскопия
05 Филиал
Даниэль Фаббри
05 Филиал
Леонард Фельдман
Область исследований: нанонаука и инженерия, полупроводники материалы
05 Филиал
Ивелин Георгиев
05 Филиал
Майкл Гольдфарб
Направление исследований: Проектирование, моделирование и управление электромеханическими устройствами и системами.Разработка робототехнических актуаторов с высокой плотностью энергии. Управление приводами и устройствами с гидравлическим приводом.
05 Филиал
Уильям Гриссом
Направление исследований: Магнитно-резонансная томография; Обратные задачи; Оптимизация; Обработка сигналов; Электромагнетизм.
05 Филиал
Деннис Холл
Фокус исследования: Взаимодействие света с материей; оптические волноводные явления; распространение света
05 Филиал
Брэдли Малин
Направление исследований: Биомедицинские информатика, наука о данных, большие данные, машинное обучение, конфиденциальность данных и безопасность
05 Филиал
Микаил Рубинов
Фокус исследования: Интегративные статистические модели большой нейробиологии сети, эволюционные принципы организации сети мозга, передача информации в нейронных системах, фенотипы нейропсихиатрической связности
05 Филиал
Ниланджан Саркар
Область исследования: Интеллектуальные и автономные системы, роботизированная реабилитация, компьютерные интеллектуальные системы, взаимодействие человек-робот и человек-компьютер, кинематика, динамика и теория управления
05 Филиал
Ричард Шиави
Область исследования: Обработка сигналов, применяемая в биомедицинских приложениях и речи, инновации в инженерном образовании
05 Филиал
Набиль Симаан
Область исследования: Роботизированные системы для хирургической помощи, теоретическая кинематика механизмов, синтез и оптимизация роботов и механизмов, проектирование изгибных механизмов и гибких роботов, параллельные роботы, избыточность срабатывания и кинематическая избыточность
05 Филиал
Кейван Стассун
Направление исследований: Визуализация данных; наука о данных, машинное обучение и искусственный интеллект; малые спутники; нейроразнообразие вдохновило науку и технику
05 Филиал
Джейсон Валентайн
Область исследования: Оптические метаматериалы, плазмоника, трансформирующая оптика, нанофотоника, наноизображение, активная фотоника, оптика с градиентным индексом, биоизображение и зондирование с высоким пространственным разрешением, преобразование солнечной энергии, масштабируемое трехмерное нанопроизводство.
05 Филиал
Грег Уокер
Область исследований: Микромасштабная теплопередача, измерение теплового потока, процессы переноса энергии, ультразвуковая пирометрия, термографические фосфоры, устройства преобразования энергии, высокопроизводительные вычисления
05 Филиал
Роберт Вебстер
Область исследования: Управление изображениями, роботизированная хирургия, теория винтов, моделирование на основе механики и оптимальная конструкция механизмов
05 Филиал
Тило Вомельсдорф
05 Филиал
Daniel Work
Направление исследований: транспортные киберфизические системы, аналитика транспортных данных, оценка и управление трафиком, подключенные и автономные транспортные средства, математические модели трафика, обратное моделирование, мобильное зондирование
05 Филиал
Чжицзюнь Инь
Область исследования: Методы интеллектуального анализа данных и машинного обучения для моделирования, анализа и прогнозирования поведения и результатов, связанных со здоровьем; системы обработки данных и социальные вычисления
05 Филиал
Maizie (Xin) Zhou
Направление исследований: Вычислительные Геномика; Биоинформатика; Алгоритмы реконструкции личности и рака геномы; Вычислительная неврология; Динамическое поведение нейронных цепей; Машинное обучение; Искусственный интеллект
05 Филиал
А.B. Связи
Направление исследования: Обработка информации в головном мозге.
06Emeritus
Артур Бродерсен
Область исследования: Интеллектуальные обучающие системы, учебные программы для асинхронного дистанционного обучения, учебные программы первого года обучения, а также интегральные электронные схемы и полупроводниковые устройства.
06Emeritus
Джордж Кук
Направление исследований: Промышленная автоматизация, моделирование, робототехника
06Emeritus
Дж.Л. Дэвидсон
Направление исследований: Обработка микроэлектроники, твердотельные датчики, алмазная технология, микромеханические структуры
06Emeritus
Лоуренс Дауди
Область исследования: Модели прогнозирования производительности, характеристика рабочей нагрузки, многопроцессорное планирование, моделирование систем реального времени, экспериментальные исследования параллельных систем
06Emeritus
Дж.Майкл Фитцпатрик
Область исследования: Медицинская визуализация, обработка изображений, регистрация изображений, магнитно-резонансная томография (МРТ)
06Emeritus
Кеннет Галлоуэй
Направление исследований: Твердотельные устройства, микроэлектроника, надежность, радиационные эффекты
06Emeritus
Казухико Кавамура
Область исследования: Интеллектуальные системы, когнитивная робототехника, гуманоидная робототехника, симбиоз человека и робота, обучение поведению, вычислительный интеллект
06Emeritus
Стивен Шах
Направление исследований: Объектно-ориентированная разработка программного обеспечения
06Emeritus
Чарльз Стефенсон
Фокус исследования: электричество и магнетизм
06Emeritus
Роберт Веллер
Область исследования: Радиационные эффекты в полупроводниковых устройствах и материалах, компьютерное моделирование радиационных эффектов и полупроводниковые устройства, тонкопленочные материалы и наноструктуры
06Emeritus
Фрэнсис Уэллс
Направление исследований: Обнаружение дуги в силовом оборудовании, прерывистый контроль процессов кондиционирования помещений
06Emeritus
Джеймс Виттиг
Фокус исследования: Обработка переохлаждением-быстрой закалкой, магнитные материалы, аналитические электроны
06Emeritus

Распознавание образов с помощью «материалов, которые вычисляют»

Надежность распознавания образов

Здесь мы обсуждаем различные компьютерные модели, предназначенные для анализа синхронизации связанных осцилляторов BZ-PZ, соединенных последовательно, и демонстрируем, что сходимость Время связанных схем осцилляторов действительно обеспечивает надежную меру распознавания образов.

Мы проводим следующие три набора компьютерных симуляций, направленных на измерение и сравнение времени сходимости, полученного с помощью различных тестовых шаблонов и сохраненных шаблонов. Во-первых, мы исследуем, как время сходимости сети связано с разницей между входным шаблоном и сохраненным шаблоном (тест 1). Во-вторых, мы проверяем способность двух независимых сетей различать два сохраненных шаблона с помощью теста «кросс-шаблон» (тест 2). Наконец, мы применяем схему связанных осцилляторов к задаче распознавания изображений цифр от «0» до «9» и анализируем производительность и надежность распознавания (тест 3).

Для всех этих тестов мы определяем время сходимости синхронизации как количество единиц времени, κ −1 T 0 , необходимых для того, чтобы связанные генераторы достигли стабильного состояния синхронизации, которое представляет сохраненный образец . В частности, в этом стабильном состоянии значения разности фаз осцилляторов разделены на две группы, представляющие черные и белые пиксели, причем фаза каждого осциллятора находится в пределах 1% от среднего по группе.

В тесте 1 мы сначала демонстрируем, что время сходимости зависит от сходства между сохраненными и входными шаблонами.Для этого мы сравниваем время сходимости с расстоянием Хэмминга, которое представляет собой сумму поэлементных разностей между двумя двоичными векторами. Этот параметр является количественной мерой общей разницы между данными изображениями одинакового размера. Обратите внимание, что фазовая динамика и режим синхронизации для зеркального шаблона (битового дополнения) неотличимы от таковых для исходного шаблона; это можно увидеть из Ур. 6 и 8, где правая часть уравнения не меняется при одновременном изменении знаков всех полярностей сил.Таким образом, мы эффективно рассматриваем сохраненный образец и его зеркальный образец в единой сети.

Чтобы изменить расстояние Хэмминга между заданным сохраненным шаблоном и входом, мы начинаем с копии сохраненного шаблона и генерируем входные шаблоны, переворачивая увеличивающееся количество пикселей, пока входной шаблон не преобразуется в зеркальный шаблон. В этой процедуре входные шаблоны постепенно становятся менее похожими на сохраненный шаблон и более похожими на зеркальный шаблон, как показано на рис.5. Для сохраненного шаблона, показанного на рис. 5, расстояние Хэмминга между сохраненным и зеркальным шаблонами равно 99. Расстояние Хэмминга между входным шаблоном и одним из стабильных состояний системы изменяется последовательно как 1, 2,…, 49 , 50, 49,…, 2, 1.

Рис. 5 Сохраненный шаблон 10 × 10 и пример набора шаблонов ввода, используемых в тесте 1.

Набор создается путем переворачивания увеличивающегося числа пикселей до тех пор, пока шаблон ввода не преобразуется в шаблон зеркала.Разница между сохраненным шаблоном и изображением из набора характеризуется расстоянием Хэмминга, которое представляет собой сумму поэлементных различий между двумя двоичными векторами.

Изображения на рис. 5 представляют только одну конкретную последовательность входных паттернов, характеризующуюся указанным выше набором расстояний Хэмминга до стабильных состояний. В тесте 1 для заданного расстояния Хэмминга биты, которые должны быть перевернуты, выбираются случайным образом, а время сходимости усредняется по 100 запускам, так что 99 × 100 входных шаблонов были проверены на сходимость.Сравнение между полученным временем сходимости и расстоянием Хэмминга показано на рис. 6. На рис. 6 показано, что время для синхронизации сети связанных осцилляторов следует тенденции разницы между входными и сохраненными шаблонами, так что время сходимости уменьшается с уменьшением. на расстоянии Хэмминга. (Время сходимости уменьшается после того, как 50 бит были перевернуты, потому что, как отмечалось выше, фазовая динамика и режим синхронизации для зеркального и сохраненного шаблонов неотличимы.То есть время сходимости обеспечивает надежную меру DoM между входными и сохраненными шаблонами.

Рис. 6 Среднее время сходимости, полученное в тесте 1 (синяя линия), и расстояние Хэмминга между сохраненным и входным изображениями (оранжевая линия) в зависимости от количества перевернутых битов.

Планки ошибок показывают диапазон времен сходимости, полученных из 100 прогонов при заданном количестве перевернутых битов, которые были выбраны случайным образом из всех битов в системе.

В моделировании перекрестных шаблонов, тест 2, мы исследуем способность нашей системы различать два различных шаблона. В этом тесте мы выбираем два шаблона, p 1 и p 2 , показанные на рис. 7, и сохраняем их в двух сетях осцилляторов. Они разделяют одни битовые значения в определенных позициях пикселей и различаются в других. Мы помечаем p 0 как набор пикселей, где p 1 и p 2 имеют одинаковые значения, а p x как набор пикселей, где они отличаются от друг с другом.Чтобы сгенерировать входные шаблоны, мы используем ту же стратегию переворота битов, что и в тесте 1. В частности, мы выбираем позиции пикселей из p x и устанавливаем их на значение в p 2 , чтобы входной шаблон постепенно изменяется от p 1 до p 2 . Как и в тесте 1, для каждого количества пикселей случайный выбор повторяется 100 раз.

Рис.7 Пример сохраненных и входных шаблонов 10 × 10, используемых в тесте 2.

Входные шаблоны генерируются с использованием той же стратегии переворота битов, что и в тесте 1.

Каждый входной шаблон применяется к обеим сетям ( p, 1 и p 2 ), так что время их сходимости может быть по сравнению. Количество различных бит, размер p x , равно 32; таким образом, мы генерируем 31 набор входных шаблонов. На рисунке 8 представлено сравнение времен сходимости с сохраненными шаблонами p 1 и p 2 .По мере того, как входные шаблоны развиваются от p 1 к p 2 , время сходимости к p 1 увеличивается, тогда как время сходимости до p 2 уменьшается. Результаты показывают, что мы можем использовать время сходимости, чтобы определить, какой сохраненный шаблон близок к входному шаблону. Только когда входной шаблон одинаково похож на оба сохраненных шаблона (в пределах нескольких бит), система не может определить, какой из них ближе.

Рис. 8 Среднее время сходимости к сохраненным шаблонам p 1 (синяя линия) и p 2 (оранжевая линия), полученным в тесте 2, в зависимости от количества перевернутых битов.

Полосы ошибок получаются, как описано на рис. 6.

В тесте с перекрестным узором, показанном на рис. 8, размер p x составляет менее половины от общего количества пикселей в изображение. Если мы выберем p 1 и p 2 с большим значением p x , два сохраненных шаблона станут более похожими на зеркальный узор друг друга, и это повлияет на время сходимости .Чтобы продемонстрировать этот момент, мы выполняем перекрестный тест на двух разных сохраненных шаблонах, где размер p x = 64. На рисунке 9 показаны изображения двух выбранных шаблонов и время сходимости для обоих p 1 и p 2 в зависимости от количества перевернутых битов. Последний график показывает, что по мере увеличения расстояний до рисунков кривые перестают быть монотонными. Причина такого поведения связана с наличием зеркального рисунка в каждой сети.Например, время сходимости к p 1 монотонно увеличивается по мере того, как входные шаблоны становятся менее похожими на p 1 . Однако, поскольку размер p x велик, после переворота 45 пикселей входные шаблоны становятся все более похожими на зеркальный шаблон p 1 . Следовательно, эти входные шаблоны фактически сходятся к зеркальному шаблону p 1 ; такое поведение также наблюдалось на рис.6, результат теста 1. Однако, даже с интерференцией зеркальных шаблонов, два сохраненных шаблона можно отличить друг от друга, потому что времена сходимости различны для двух выборок, за исключением нескольких точек (между 30 и 32 переворачивается по оси x ).

Рис. 9 Среднее время сходимости к сохраненным шаблонам p 1 (синяя линия) и p 2 (оранжевая линия), полученным в тесте 2, в зависимости от количества перевернутых битов.

Два сохраненных шаблона больше похожи на зеркальные шаблоны друг друга, чем сохраненные шаблоны на рис. 8. Наблюдаемые пики аналогичны пику на рис. 6, результат теста 1.

Наконец, в тесте 3 мы исследуем производительность нашей сети связанных осцилляторов в задаче распознавания образов, которая расширена по сравнению с показанной на рис. 4. Теперь сохраненные образцы представляют собой 60-пиксельные двоичные изображения цифр от «0» до «9» (см. рис. 10). ). Входные шаблоны - это искаженные изображения каждой цифры с шумом, который генерируется случайным переворачиванием битов.Степень добавленного шума постепенно увеличивается в тестах распознавания, поскольку 1, 5, 10, 15, 20, 25, а затем 30 пикселей случайным образом выбираются и переворачиваются из исходных изображений цифр; здесь мы выполняем 100 симуляций для каждого случая. На рисунке 10 показаны не только сохраненные шаблоны, но и примеры входных шаблонов для искаженных изображений цифр «3» (фиг. 10B) и «8» (фиг. 10C). В каждом моделировании сходимости мы накладываем входной шаблон на 10 цепей из 60 связанных осцилляторов; каждая сеть хранит одно изображение цифры.Сеть распознает входной шаблон, что дает наименьшее время сходимости, которое соответствует наивысшему DoM. Если победителем является та же цифра, что и исходная цифра зашумленного шаблона ввода, распознавание является хитом; в противном случае это промах.

Рис. 10 Изображения, использованные в тесте 3.

( A ) Двоичные изображения (10 × 6) 10 цифр, используемых в качестве сохраненных шаблонов. ( B и C ) Искаженные изображения цифр «3» и «8», полученные путем переворота 1, 5, 10, 15, 20, 25 и 30 пикселей, выбранных случайным образом.

Рисунок 11 представляет собой гистограмму точности распознавания для случаев сохраненных комбинаций цифр «1», «3», «5» и «7». По мере увеличения шума точность распознавания снижается. Случаи 30 перевернутых битов не показаны, потому что, когда перевернутая половина битов перевернута, точность распознавания падает до нуля. Причина последнего поведения заключается в том, что входные шаблоны для этих случаев на самом деле дальше от исходного цифрового шаблона, чем от других. Среди четырех показанных здесь шаблонов «3» дает худшее качество распознавания, потому что это оцифрованное изображение очень близко к «6», «8» и «9» с очень небольшим количеством разных пикселей (см. Рис.10). Данные о производительности для полного теста можно найти в дополнительных материалах.

Рис. 11 Точности теста распознавания 3 для шаблонов ввода цифр «1», «3», «5» и «7», искаженных с различным уровнем шума.

Полосы окрашены в соответствии с уровнем шума. Горизонтальная ось указывает шаблоны ввода.

Кроме того, каждый столбец на рис. 12 представляет разницу между временем сходимости для победителя и занявшего второе место для всех случаев совпадения.Высота столбца является мерой устойчивости задачи распознавания; данные нанесены на график для различных степеней шума. Результаты показывают, что, когда степень шума увеличивается, временной интервал между занявшим второе место и победителем становится короче, и, следовательно, системе генератора становится труднее эффективно различать правильный образец.

Рис. 12 Разница между средним временем сходимости победителя и занявшего второе место во всех случаях совпадения в тесте 3 для цифр, показанных на рис.11.

Столбики ошибок показывают стандартное отклонение, полученное для каждого столбца. Результаты показывают, насколько быстро правильный, признанный победитель выводит второе место. Остальные обозначения такие же, как на рис. 11.

Таким образом, мы разработали систему материалов, которая может воспринимать, приводить в действие, обмениваться данными и вычислять самоорганизованным образом. Эта функциональность обеспечивается уникальными свойствами гелей BZ, которые не требуют внешних источников энергии для их колебательного движения. [Как указано выше, гели могут продолжать колебаться при добавлении реагентов, когда эти химические вещества расходуются ( 8 ).] Более того, эти гели BZ чувствительны к механическому воздействию со стороны вышележащих материалов PZ. Зонды также играют решающую и отличительную роль благодаря взаимному преобразованию механической и электрической энергии, когда деформация консолей обеспечивает напряжение, протекающее через систему. Затем мы использовали эти гибридные блоки гель-PZ для связи локальных химико-механических колебаний на больших расстояниях через электрические соединения. Эта связь позволяла синхронизировать колебания блоков БЗ-ПЗ; в сети, где блоки соединены последовательно, блоки с одинаковой полярностью силы синхронизируются синфазно, а блоки с противоположной полярностью силы синхронизируются в противофазе.Воспользовавшись отличным синхронизационным поведением этих химико-механических сетей, мы использовали концепции вычислений на основе осцилляторов для использования наших связанных осцилляторов BZ-PZ при выполнении задач распознавания образов. В частности, мы наложили набор входных шаблонов на разные сети BZ-PZ, где каждая сеть охватывала отдельный сохраненный шаблон. Сеть, охватывающая сохраненный шаблон, ближайший к входному шаблону, показала самое быстрое время сходимости к стабильному поведению синхронизации и может быть идентифицирована как победитель.Таким образом, сети связанных осцилляторов BZ-PZ достигли распознавания образов. Мы продемонстрировали, что время сходимости к стабильной синхронизации обеспечивает надежную меру DoM между входными и сохраненными шаблонами. Благодаря этим исследованиям мы изложили фундаментальные и экспериментально реализуемые правила проектирования для создания материалов, которые требуют вычислений.

оссу / информатика: Путь к бесплатному самообразованию по информатике!

Университет общества открытого исходного кода

Путь к бесплатному самообразованию по информатике!

Учебная программа OSSU - это полное образование в области информатики с использованием онлайн-материалов.Это не только для карьерного роста или профессионального развития. Это для тех, кто хочет иметь надлежащее, всестороннее основание в концепциях, фундаментальных для всех компьютерных дисциплин, а для тех, у кого есть дисциплина, воля и (что наиболее важно!) хорошие привычки, чтобы получить это образование в основном самостоятельно, но при поддержке мирового сообщества однокурсников.

Он разработан в соответствии с требованиями бакалавриата по информатике за вычетом требований общего образования (не CS), Предполагается, что большинство людей, обучающихся по этой программе, уже имеют образование вне области CS.Сами курсы являются одними из лучших в мире, часто они проводятся в Гарварде, Принстоне, Массачусетском технологическом институте и т. Д. но специально выбран, чтобы соответствовать следующим критериям.

Курсы должны :

  • Будьте открыты для приема
  • Бегать регулярно (в идеале в формате самостоятельного обучения, в противном случае - бегать несколько раз в год)
  • В целом иметь качественные учебные материалы и педагогические принципы
  • Соответствие учебным стандартам CS 2013: Учебные планы для программ бакалавриата в области компьютерных наук

Если ни один курс не соответствует вышеуказанным критериям, курсовая работа дополняется книгой.Когда есть курсы или книги, которые не вписываются в учебную программу, но в остальном имеют высокое качество, они принадлежат к дополнительным материалам / курсам или дополнительным материалам / чтениям.

Организация . Учебная программа составлена ​​следующим образом:

  • Intro CS : для студентов, чтобы попробовать CS и посмотреть, подходит ли он им
  • Core CS : примерно соответствует первым трем годам обучения по программе информатики, посещая занятия, которые должны пройти все специальности
  • Advanced CS : примерно соответствует последнему году обучения по программе информатики, принимая факультативы в соответствии с интересами учащегося
  • Заключительный проект : проект для студентов по проверке, консолидации и демонстрации своих знаний для оценки их сверстниками по всему миру

Продолжительность .Можно закончить примерно за 2 года, если вы тщательно спланируете и будете уделять учебе примерно 20 часов в неделю. Учащиеся могут использовать эту таблицу, чтобы оценить дату окончания. Если вы сделаете личную копию, вы можете ввести даты фактического завершения курса в лист Curriculum Data и получить обновленные оценки завершения.

Стоимость . Все или почти все материалы курса доступны бесплатно. Однако на некоторых курсах может взиматься плата за оценивание заданий / тестов / проектов.Обратите внимание, что и Coursera, и edX предлагают финансовую помощь.

Решите, сколько или сколько нужно потратить, исходя из вашего собственного времени и бюджета; просто помните, что успех не купишь!

Процесс . Студенты могут работать над учебной программой самостоятельно или в группах, по порядку или вне очереди.

  • Мы рекомендуем пройти все курсы Core CS, пропуская курс только в том случае, если вы уверены, что уже выучили материал ранее.
  • Для простоты мы рекомендуем проработать курсы (особенно Core CS) в порядке сверху вниз, так как они уже топологически отсортированы по необходимым требованиям.
  • Курсы Advanced CS являются факультативными. Выберите один предмет (например, продвинутое программирование), в котором вы хотите стать экспертом, и пройдите все курсы под этим заголовком. Вы также можете создать свою собственную тему, но мы рекомендуем получить подтверждение от сообщества по выбранной вами теме.

Политика в отношении содержания . Если вы планируете публично демонстрировать некоторые из своих курсовых работ, вы должны делиться только теми файлами, которые вам разрешено. НЕ пренебрегайте кодексом поведения , который вы подписали в начале каждого курса!

Как внести свой вклад

Получение помощи (Подробная информация о нашем FAQ и чате)

  • У нас есть сервер раздора! Это должно быть вашей первой остановкой, чтобы поговорить с другими студентами OSSU.Почему бы тебе не представиться прямо сейчас? Присоединяйтесь к OSSU Discord
  • Вы также можете взаимодействовать через вопросы GitHub. Если есть проблема с курсом или необходимо внести изменения в учебный план, это место, с которого можно начать разговор. Подробнее читайте здесь.
  • Подпишитесь на нашу рассылку новостей.
  • Добавьте Университет открытого исходного кода в свой профиль Linkedin!
  • Примечание. Существует устаревшее и не поддерживаемое приложение firebase, которое вы можете найти при поиске в OSSU.Вы можете спокойно игнорировать это. Подробнее читайте в FAQ.

Версия учебной программы : 8.0.0 (см. ИЗМЕНЕНИЕ)


Предварительные требования

  • Core CS предполагает, что ученик уже изучил математику в старшей школе, включая алгебру, геометрию и предварительные вычисления.
  • Advanced CS предполагает, что студент уже полностью изучил Core CS. и теперь достаточно осведомлен, чтобы решить, какие факультативы выбрать.
  • Обратите внимание, что для продвинутых систем предполагается, что студент прошел базовый курс физики (например,грамм. А.П. Физика в средней школе).

Введение CS

Введение в программирование

Если вы никогда не писали цикл for или не знаете, что такое строка в программировании, начните здесь. Этот курс является самостоятельным, что позволяет вам регулировать количество часов, которые вы тратите в неделю, в соответствии с вашими потребностями.

Охваченные темы : простые программы простые структуры данных

Введение в информатику

Этот курс познакомит вас с миром информатики.Студенты, которые познакомились с программированием на курсах, указанных выше, или в ходе обучения в другом месте, должны пройти этот курс, чтобы получить представление о предстоящем материале. Если вы закончите курс, желая большего, компьютерные науки, скорее всего, для вас!

Охваченные темы : расчет императивное программирование базовые структуры данных и алгоритмы и более

Ядро CS

Все курсовые работы по Core CS: обязательны , если не указано иное.

Базовое программирование

Охваченные темы : функциональное программирование проект для испытаний программные требования общие шаблоны проектирования модульное тестирование объектно-ориентированный дизайн статический набор динамический набор текста языков семейства ML (через Standard ML) Языки семейства Lisp (через Racket) Рубин и более

Курсы «Как программировать» основаны на учебнике «Как разрабатывать программы».Первое издание доступно бесплатно в Интернете и включает в себя наборы проблем и решения. Студентам предлагается выполнять эти задания.

Факультативы по математике

Студенты должны выбрать одну из следующих тем : исчисление, линейная алгебра, логика или вероятность.

Исчисление
Линейная алгебра
Логика
Вероятность

Core Math

В дополнение к факультативу по математике студенты должны пройти следующий курс дискретной математики.

Охваченные темы : дискретная математика математических доказательства базовая статистика O-обозначение дискретная вероятность и более

Инструменты CS

Понимание теории важно, но вы также должны будете создавать программы. Есть ряд инструментов, которые широко используются для облегчения этого процесса. Изучите их сейчас, чтобы облегчить ваши будущие программы написания работы.

Охваченные темы : терминалы и сценарии оболочки vim среды командной строки контроль версий и более

Основные системы

Охваченные темы : процедурное программирование ручное управление памятью логическая алгебра логика ворот память компьютерная архитектура сборка машинный язык виртуальных машин языков высокого уровня компиляторы операционные системы сетевые протоколы и более

Основная теория

Охваченные темы : разделяй и властвуй сортировка и поиск рандомизированные алгоритмы поиск по графику кратчайших пути структуры данных жадные алгоритмы минимальных остовных деревьев динамическое программирование НП-полнота и более

Курсы Продолжительность Усилие Предварительные требования Обсуждение
Разделяй и властвуй, сортировка и поиск, рандомизированные алгоритмы 4 недели 4-8 часов в неделю любой язык программирования, Математика для компьютерных наук чат
Поиск в графах, кратчайшие пути и структуры данных 4 недели 4-8 часов в неделю Разделяй и властвуй, сортировка и поиск, рандомизированные алгоритмы чат
Жадные алгоритмы, минимальные связующие деревья и динамическое программирование 4 недели 4-8 часов в неделю Поиск в графах, кратчайшие пути и структуры данных чат
Повторение кратчайших путей, NP-завершенные проблемы и что с ними делать 4 недели 4-8 часов в неделю Жадные алгоритмы, минимальные связующие деревья и динамическое программирование чат

Базовая безопасность

Охваченные темы Конфиденциальность, целостность, доступность Безопасный дизайн Защитное программирование Угрозы и атаки Сетевая безопасность Криптография и более

Примечание: Эти курсы предварительно рекомендованы .Существует открытый запрос комментариев по выбору курса безопасности. Авторам рекомендуется сравнивать различные курсы в RFC и оставлять отзывы.

Выберите один из следующего:

Основные приложения

Охваченные темы : Гибкая методология ОТДЫХ спецификации программного обеспечения рефакторинг реляционные базы данных обработка транзакций моделирование данных нейронные сети контролируемое обучение обучение без учителя OpenGL трассировка лучей и более

Продвинутый CS

После завершения каждого необходимого курса Core CS, студенты должны выбрать подмножество курсов Advanced CS на основе своих интересов.Не каждый курс из подкатегории нужно проходить. Но студенты должны проходить каждый курс , который имеет отношение к области, которой они собираются заниматься.

Затем изучение Advanced CS должно заканчиваться одной из специализаций в разделе Advanced Applications. Заключительный камень специализации, если он взят, может выступать в качестве финального проекта, если это разрешено Кодексом чести курса. В противном случае или если студент решит не проходить Capstone, тогда для завершения этой учебной программы необходимо будет выполнить отдельный итоговый проект.

Расширенное программирование

Охваченные темы : теория и практика отладки целевое программирование параллельные вычисления объектно-ориентированный анализ и проектирование UML крупномасштабная архитектура и дизайн программного обеспечения и более

(*) книга Блэкберна, Боса, Стригница (составлена ​​из исходников, распространяется по лицензии CC)

Продвинутые системы

Охваченные темы : цифровая сигнализация комбинационная логика КМОП технологии последовательная логика конечные автоматы наборы команд процессора кешей трубопровод виртуализация параллельная обработка виртуальная память примитивы синхронизации интерфейс системного вызова и более

Продвинутая теория

Охваченные темы : официальных языков Машины Тьюринга вычислимость параллелизм, управляемый событиями автоматы распределенная разделяемая память алгоритмов консенсуса репликация конечного автомата теория вычислительной геометрии пропозициональная логика реляционная логика логика Herbrand игровые деревья и более

Расширенные приложения

Все эти специализации Coursera завершаются проектом Capstone.В зависимости от курса вы можете использовать Capstone в качестве заключительного проекта для этой учебной программы по информатике. Обратите внимание, что выполнение специализации с помощью Capstone в конце всегда стоит денег. Поэтому, если вы не хотите тратить деньги или использовать Capstone в качестве финала, можно бесплатно пройти курсы в специализации, выполнив поиск вручную, но не все это позволяют.

Конечный проект

OSS University - это проект . Вам предлагается выполнять задания и экзамены для каждого курса, но действительно важно, сможете ли вы использовать свои знания для решения реальной проблемы.

После того, как вы изучили все Core CS и части Advanced CS, относящиеся к вам, вы должны подумать о проблеме, которую вы можете решить, используя полученные знания. Реальная проектная работа не только отлично смотрится в резюме, но и проект подтвердит , а закрепит ваши знания . Вы можете создать что-то совершенно новое или найти существующий проект, который нуждается в помощи, на таких сайтах, как CodeTriage или же Только для новичков.

Другой вариант - использовать проект Capstone, взяв одну из специализаций в расширенных приложениях; имеет ли это смысл, зависит от курса, проекта и от того, разрешает ли Кодекс чести курса публично демонстрировать свою работу.В некоторых случаях это может быть запрещено; делать , а не нарушать Кодекс чести вашего курса!

Поместите значок OSSU-CS в README вашего репозитория!

  • Markdown: [! [Университет общества открытого исходного кода - информатика] (https://img.shields.io/badge/OSSU-computer--science-blue.svg)] (https://github.com/ ossu / информатика)
  • HTML: Университет общества открытого исходного кода - информатика

Оценка

После завершения вашего финального проекта, отправьте информацию о вашем проекте в PROJECTS. через пул-реквест и используйте наши каналы сообщества, чтобы сообщить об этом своим сокурсникам.

После этого ваши коллеги и наставники из OSSU проведут неформальную оценку вашего проекта. Вас не будут «оценивать» в традиционном смысле - у каждого свои критерии оценки того, что они считают успехом.Цель оценки - сделать ваше первое объявление миру о том, что вы - компьютерный ученый. и получить опыт, выслушивая отзывы - как положительные, так и отрицательные - и воспринимая их спокойно.

Заключительная оценка проекта имеет вторую цель: оценить, действительно ли OSSU, благодаря своему сообществу и учебной программе, успешно выполняет свою миссию по руководству независимыми учащимися в получении образования в области информатики мирового класса.

Совместная работа

Вы можете создать этот проект самостоятельно или с другими студентами! Мы любим совместную работу ! Используйте наши каналы, чтобы общаться с другими товарищами, объединять и создавать новые проекты!

Какие языки программирования мне следует использовать?

Мой друг, вот лучшая часть свободы! Вы можете использовать любой язык , на котором хотите завершить окончательный проект.

Важно усвоить основные концепции и иметь возможность использовать их с любым инструментом (языком программирования), который вы пожелаете.

Поздравления

После выполнения требований указанной выше учебной программы вы получите эквивалент полной степени бакалавра компьютерных наук. Поздравляю!

Что вас ждет дальше? Возможности безграничны и перекрывают друг друга:

  • Ищите работу разработчиком!
  • Ознакомьтесь с материалами для чтения классических книг, которые вы можете прочитать, которые оттачивают ваши навыки и расширяют ваши знания.
  • Присоединяйтесь к местной встрече разработчиков (например, через meetup.com).
  • Обратите внимание на новейшие технологии в мире разработки программного обеспечения:
    • Изучите модель актора с помощью Elixir, нового функционального языка программирования для Интернета, основанного на проверенной в боях виртуальной машине Erlang!
    • Изучите заимствование и время жизни с помощью Rust, системного языка, который обеспечивает безопасность памяти и потоков без сборщика мусора!
    • Изучите системы зависимых типов с через Idris, новый язык, вдохновленный Haskell, с беспрецедентной поддержкой разработки на основе типов.

Кодекс поведения OSSU.

Как показать свой прогресс

  1. Создайте учетную запись в Trello.
  2. Скопируйте эту доску в свой личный кабинет. Посмотрите, как скопировать доску здесь.

Теперь, когда у вас есть копия нашей официальной доски, вам просто нужно передавать карточки в столбец Выполняется, или Готово, по мере вашего прогресса в учебе.

У нас также есть этикетка , чтобы помочь вам лучше контролировать процесс.Значение каждой из этих этикеток:

  • Основной учебный план : карточки с этим ярлыком представляют курсы, которые перечислены в нашей учебной программе.
  • Дополнительные ресурсы : карточки с этой меткой представляют курсы, добавленные учащимся.
  • Выполнение : карточки с этим ярлыком представляют курсы, которые студент в настоящее время изучает.
  • Готово : карточки с таким ярлыком представляют курсы, завершенные студентом. На этих карточках также должна быть ссылка по крайней мере на один проект / статью, созданную с использованием знаний, полученных в ходе такого курса.
  • Раздел : карточки с этим ярлыком представляют раздел, который у нас есть в нашей учебной программе. Карты с меткой Section предназначены только для упорядочивания столбца «Готово». Вы должны положить карточки курса под карточкой соответствующей секции .

Цель этой доски - предоставить нашим студентам возможность отслеживать свои успехи, а также возможность показывать свой прогресс через общедоступную страницу для друзей, семьи, работодателей и т. Д.Вы можете изменить статус своей доски на общедоступный или частный .

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *