Какое из понятий лежит в основе компьютерного информационного алгоритма информатики кибернетики
Обновлено: 30.06.2024
Нажимайте на слова, чтобы увидеть определения
Наш алгоритм сканирует несколько баз данных на наличие связанных слов. Пожалуйста, будьте терпеливы! :)
Ниже приведен список слов, связанных с другим словом. Вы можете щелкнуть слова для определений. Извините, если есть несколько необычных предложений! Алгоритм не идеален, но он неплохо справляется с общеупотребительными словами. Вот список слов, связанных с другим словом:
Популярные запросы
Как вы, наверное, заметили, выше перечислены слова, связанные со словом "термин". Надеюсь, созданный выше список слов, связанных с терминами, удовлетворит ваши потребности.
P.S. Есть некоторые проблемы, о которых я знаю, но не могу исправить в настоящее время (потому что они выходят за рамки этого проекта). Основная из них заключается в том, что отдельные слова могут иметь много разных значений (значений), поэтому, когда вы ищете такое слово, как mean, движок не знает, какое определение вы имеете в виду («хулиганы — это имеется в виду» вместо «что вы имеете в виду?» и т. д.), поэтому учтите, что ваш поисковый запрос для таких слов, как термин, может быть немного неоднозначным для движка в этом смысле. смысла, и возвращаемые связанные термины могут отражать это. Вам также может быть интересно: какой тип слова ~term~ ?
Также проверьте ~term~ слова на relatedwords.io для другого источника ассоциаций.
Родственные слова
Похожие слова работают на нескольких разных алгоритмах, которые соревнуются друг с другом, чтобы получить более высокие результаты в списке. Один из таких алгоритмов использует встраивание слов для преобразования слов в многомерные векторы, которые представляют их значения. Векторы слов в вашем запросе сравниваются с огромной базой данных предварительно вычисленных векторов, чтобы найти похожие слова. Другой алгоритм просматривает Concept Net, чтобы найти слова, которые имеют какое-то значимое отношение к вашему запросу. Эти и некоторые другие алгоритмы позволяют сервису Related Words давать вам информацию. связанные слова, а не просто прямые синонимы.
Помимо поиска слов, связанных с другими словами, вы можете вводить фразы, и это должно дать вам связанные слова и фразы, если введенная вами фраза/предложение не слишком длинная. Вероятно, время от времени вы будете получать какие-то странные результаты — такова природа движка в его текущем состоянии.
Выражаем особую благодарность авторам открытого исходного кода, который был использован для составления этого списка тематических слов: @Planeshifter, @HubSpot, Concept Net, WordNet и @mongodb.
Предстоит проделать еще много работы, чтобы заставить его постоянно давать хорошие результаты, но я думаю, что он находится на той стадии, когда он может быть полезен людям, поэтому я выпустил его.
Информация – третья составляющая моделирования мира природы. В этой статье делается попытка исследовать новую дисциплину, известную как когнитивная информатика. Когнитивная информатика — это глубокая междисциплинарная область исследований, которая решает общие коренные проблемы современной информатики, вычислений, разработки программного обеспечения, искусственного интеллекта (ИИ), нейронной психологии и когнитивной науки. Когнитивная информатика изучает внутренние механизмы обработки информации и естественный интеллект мозга. В статье описано историческое развитие информатики от классической теории информации, современной информатики до когнитивной информатики. Исследуется область когнитивной информатики и ее междисциплинарный характер. Исследуются основы когнитивной информатики, в частности, мозг и разум, приобретенные жизненные функции и унаследованные, а также родовые отношения между информацией, материей и энергией. Обсуждаются потенциальные инженерные приложения когнитивной информатики и перспективы будущих исследований. Ожидается, что исследования в области когнитивной информатики приведут к фундаментальным открытиям, направленным на разработку ИТ и программных технологий следующего поколения, таких как нейронные компьютеры, биоинформатика, квантовая обработка информации, новые подходы к разработке программного обеспечения и новые архитектуры информационных систем.
Откройте для себя мировые исследования
- 20 миллионов участников
- 135 миллионов публикаций
- Более 700 тыс. исследовательских проектов
ТРАНЗАКЦИИ IEEE ПО СИСТЕМАМ, ЧЕЛОВЕКУ И КИБЕРНЕТИКИ — ЧАСТЬ C: ПРИЛОЖЕНИЯ И ОБЗОРЫ, ТОМ. 36, НЕТ. 2, МАРТ 2006 121
122 ТРАНЗАКЦИИ IEEE ПО СИСТЕМАМ, ЧЕЛОВЕКУ И КИБЕРНЕТИКИ — ЧАСТЬ C: ПРИЛОЖЕНИЯ И ОБЗОРЫ, ТОМ. 36, НЕТ. 2 МАРТА 2006 Г.
ТРАНЗАКЦИИ IEEE ПО СИСТЕМАМ, ЧЕЛОВЕКУ И КИБЕРНЕТИКИ — ЧАСТЬ C: ПРИЛОЖЕНИЯ И ОБЗОРЫ, ТОМ. 36, НЕТ. 2, МАРТ 2006 123
Международная конференция по когнитивной информатике (ICCI). Он главный редактор Международного журнала Cognitive
Informatics and Natural Intelligence (IJCI&NI), главный редактор серии World Science Book Series по когнитивной информатике, и
Редактор серии книг CRC по программной инженерии. Он был председателем компьютерного отделения IEEE в Швеции во время
1999–2000 гг. Он работал в многочисленных редакционных советах и программных комитетах, а также в качестве приглашенных редакторов ряда научных журналов.
журналы. За последние 25 лет он получил десятки наград за научные достижения, лучшую статью и награду за обучение, в частности IBC
Награда 21st Century Achievement за выдающийся вклад в области когнитивной информатики и программного обеспечения
и извлечение функций в различных областях, таких как сжатие речи в реальном времени для мультимедиа, сжатие широкополосного звука, антенна
и сжатие космических ортоизображений, классификация биомедицинских сигналов, классификация суровых погодных условий на основе объемных радиолокационных данных,
классификация переходных процессов в радиосистемах и линиях электропередач, улучшение изображения/видео и моделирование сложных процессов, таких как диэлектрические процессы
выбросы. Он также посвятил много лет проектированию СБИС (конфигурируемая высокоскоростная память CMOS, а также магнитно-пузырьковая память
память) и компьютерное проектирование электронных схем (трассировка и размещение для СБИС, а также программируемые пользователем вентили
Доктор . Кинснер является членом Ассоциации вычислительной техники , Общества математического и компьютерного моделирования и
Распределенные атаки типа "отказ в обслуживании" (DDoS) представляют собой серьезную угрозу доступности служб инфраструктуры интеллектуальной сети, поскольку они могут привести к массовым отключениям. В этом исследовании описывается метод обнаружения аномалий для повышения скорости обнаружения DDoS-атак в интеллектуальной сети. Это улучшение было достигнуто за счет увеличения классификации этапов обучения и тестирования в сверточной нейронной сети (CNN). Полная версия траектории фрактальной размерности дисперсии (VFDTv2) использовалась для извлечения свойственных характеристик из стохастических фрактальных входных данных. Дискретное вейвлет-преобразование (DWT) было применено к входным данным и VFDTv2 для извлечения существенных отличительных признаков во время предварительной обработки данных. Для постобработки данных использовалась машина опорных векторов (SVM). Реализация обнаружила DDoS-атаку с точностью 87,35%.
В трехуровневой структуре для обнаружения знаний на техническом уровне необходимо разработать некоторые управляемые данными алгоритмы, процесс получения знаний которых характеризуется отсутствием необходимости в предшествующих знаниях предметной области или внешней информации и, следовательно, выгоден. Системная неопределенность способна проводить процесс приобретения знаний на основе данных. Крайне важно, чтобы такая структура получения знаний разумно и точно измеряла неопределенность системы. Здесь для поиска подходящего метода измерения всесторонне исследуются различные меры неопределенности, основанные на теории грубых множеств: раскрываются их алгебраические характеристики и количественные соотношения; их характеристики сравниваются посредством серии экспериментальных тестов; следовательно, определяется оптимальная мера. Затем разрабатывается новый алгоритм получения знаний, основанный на данных, на основе оптимальной меры неопределенности и алгоритма Сковрона для извлечения пропозициональных правил принятия решений по умолчанию. Результаты экспериментов по моделированию показывают, что предложенный алгоритм явно превосходит некоторые другие родственные алгоритмы.
Функциональная сложность — одно из самых фундаментальных свойств программного обеспечения, поскольку от него в значительной степени зависят почти все другие атрибуты и свойства программного обеспечения, такие как функциональный размер, трудозатраты на разработку, стоимость, качество и продолжительность проекта.Функциональная сложность программного обеспечения - это проблема макромасштаба, касающаяся семантических свойств программного обеспечения и когнитивной сложности человека по отношению к данной программной системе; в то время как вычислительная сложность - это проблема микроскопического масштаба, касающаяся алгоритмического анализа производительности машины и эффективности времени / пространства. В этой статье представлено эмпирическое исследование функциональной сложности программного обеспечения, известного как когнитивная сложность, на основе крупномасштабных выборок с использованием инструмента анализа когнитивной сложности программного обеспечения (SCCAT). Эмпирические данные получены с помощью SCCAT по 7531 программе и пяти формально указанным программным системам. Представлены теоретические основы функциональной сложности программного обеспечения и формально смоделирована метрика когнитивной сложности программного обеспечения. Тщательно анализируются функциональные сложности крупномасштабной программной системы и систем управления воздушным движением (ATCS). Разработан новый подход к представлению функциональных сложностей программного обеспечения и их распределения в программных системах. Строго объясняется природа функциональной сложности программного обеспечения в программной инженерии. Количественно анализируется взаимосвязь между символической и функциональной сложностью программного обеспечения.
- Главная страница
- О факультете
- Отделы
- Академический совет
- Репетиторы
- специальности
- Учебные предметы
- Выдающиеся выпускники
- ЭРАЗМУС
- Журналы
- Международные конференции
- Азербайджано-корейский МАК
- Студенческая молодежная организация
- Диссертационный совет ФД 2.17
- Расписание занятий и экзаменов
Информатика-1
Цель обучения студентов информатике
- Теоретические и практические основы информации в современном обществе, практическое использование собранной информации для социально-экономического развития общества, правила использования компьютерных и коммуникационных технологий международного и национальных информационных систем:
- Работа в международных и локальных сетях, подготовка баз данных, электронные данные, кодирование, аналитические исследования, электронный журнал, электронный учет, электронные документы, альтернативные варианты:
- Социальные вопросы информации и информатизации (Социальная информация, роль информации в обществе, концепция информированного общества, информационная безопасность, социальные последствия информатизации):
- Теоретическая и математическая информатика. (Теория алгоритмов, моделей принятия решений, математический и логический аппарат).
- Теория искусственного интеллекта (моделирование интеллектуальных и мыслительных процессов, экспертные системы, распознавание изображений, интеллектуальные роботы).
- Компьютеры и программирование (архитектура ЭВМ, программное обеспечение и концепции программирования, история ЭВМ, этапы развития, компьютерные системы и сети).
- Прикладная информатика (вопросы, возникающие в связи со сбором и применением информации во многих областях науки - экономики , техника, военное дело, юриспруденция) и т.д. для преподавания таких областей как совершенных.
В последнее время использование компьютерных технологий в образовании получило более широкое распространение.
С одной стороны, сами компьютеры стали объектом обучения, а с другой, важным техническим средством в общеобразовательном процессе.
Обработка результатов биологических, физико-химических экспериментов, изучаемых в образовании, медицинской диагностике, обта Внутренние отражения непрозрачных предметов, изучение иностранных языков и т.д., такие сложные процессы передаются под управление ЭВМ. науки, обучать информатике как инструменту использования автоматизированных источников информации, прививать практические навыки работы с информационными системами.
В настоящее время преподаватели широко используют при подготовке учебных документов, а студенты - при анализе результаты экспериментов, подготовка рефератов документов, изучение иностранных языков, пользование библиотеками мира через Интернет, компьютеры по электронной почте. Поэтому все выпускники вузов должны знать правила работы с «электронными информационными документами», «базами данных», Интернетом, электронной почтой, факсом и другими компонентами информационных технологий в новых условиях.
Это требует гибкости от специалиста для принятия правильных решений по результатам обработки информации и использования ее на практике.
Для предметной оценки доступны письменные, контрольные и устные правила.
Читайте также: