Контрольная работа по теме системы счисления по информатике: КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА ПО ИНФОРМАТИКЕ НА ТЕМУ «СИСТЕМЫ СЧИСЛЕНИЯ»

Учебно-методический материал по информатике и икт (8 класс): Контрольная работа по теме «Система счисления»

Контрольная работа по теме: «Системы счисления»

Контрольная работа составлена так, что первые три задания направлены на проверку освоения требований базового уровня и содержит задания, выполняемые по аналогии с теми, что рассматривались на уроках. Четвертое и пятое задания – повышенного уровня. Они дают возможность достигать более высоких образовательных результатов, продвигаться к хорошим и отличным отметкам, выбирать нестандартные решения, выходить за рамки опорных знаний по предмету.

Вариант 1

Задание 1. Переведите в десятичную систему счисления:

а) 1458;

б) 111012;

Задание 2. Переведите из 10-ой системы счисления в двоичную, восьмеричную и шестнадцатеричную:

645 10

Задание 3. Выполните действия в двоичной системе счисления.

а) 10101+1111

б) 10001*11

Задание 4. Восстановите неизвестные цифры, обозначенные знаком вопроса, в следующих примерах на сложение и вычитание, определив вначале, в какой системе изображены числа.

а) 2?21            б) 5?55

  +123?               +?327

    ?203               ?16?4

Задание 5. Расставьте знаки арифметических операций так, чтобы были верны следующие равенства в двоичной системе:

1) 1100 ? 11 ? 100 = 100000;

2) 1100 ? 10 ? 10 = 100;

Вариант 2

Задание 1. Переведите в десятичную систему счисления:

а) 1258;

б) 110012;

Задание 2. Переведите из 10-ой системы счисления в двоичную, восьмеричную и шестнадцатеричную:

428 10

Задание 3. Выполните действия в двоичной системе счисления.

а) 11101+1101

б) 1011*11

Задание 4. Восстановите неизвестные цифры, обозначенные знаком вопроса, в следующих примерах на сложение и вычитание, определив вначале, в какой системе изображены числа.

а) 21?02             б) 4?5

  +?1212                -136

   ?2?021                 ?56

Задание 5. Расставьте знаки арифметических операций так, чтобы были верны следующие равенства в двоичной системе:

1) 1100 ? 10 ? 10 = 110000;

 2) 1100 ? 10 ? 10 = 1011;

Ответы:

Вариант 1

Задание 1. 

а) 10110

б)  29 10

Задание 2. 

10100001012, 12058, 28516

Задание 3. 

а) 1010102

б)  1100112

Задание 4. 

а) 2421 +1232= 4203, 5-ричная с/с

б)  5255 +4327 =11604, 8-ричная с/с

Задание 5. 

1. 12*3- 4=32
2. 12 :2- 2=4

Вариант 2

Задание 1. 

а) 8510

б) 2010

Задание 2. 

1101011002, 6548, 1AC6

Задание 3. 

а) 1010102

б)  1000012

Задание 4. 

а) 21102 +21212 =120021, 3-ичная с/с

б)  425 -136 256, 7-ричная с/с

Задание 5. 

1. 12*2*2=48
2. 12-2:2=11

 

Тест по информатике и икт (8 класс) на тему: Контрольная работа по информатике на тему «Системы счисления». 8 класс

Вариант 1

1. Переведите в десятичное число следующие числа

11010001 2 →X 10,  340 8 →X 10,  A2 16 →X10,  

2. Переведите в десятичную, восьмеричную и шестнадцатеричную системы счисления двоичное число 100101100.
3. А) Представьте в двоичной системе счисления десятичные числа: 159 и 63,

Б) выполните сложение полученных двоичных чисел,

В)  результат переведите в десятичное число.

4. А) Запишите числа 1,45800Е+5 и 2,892113Е-3 в естественной форме;

Б) Запишите числа 510000000 и 0,000014963 в нормальной форме;

В) Представьте десятичные числа 25 и -71 в 8-ми разрядном формате.

5. Выполните вычисления:

1001101-11011=

101111*1101=

6. Найдите корень уравнения в десятичной системе счисления

(110012+6216)*1008= x10

Вариант2

1. Переведите в десятичное число следующие числа:

10110100 2 →X 10   367 8 →X 10    82 16 →X10 

2. Переведите в десятичную, восьмеричную и шестнадцатеричную системы двоичное число 100011100.
3. А) Представьте в двоичной системе счисления десятичные числа: 127 и 28,

Б) выполните сложение полученных двоичных чисел,

В)  результат переведите в десятичное число.

4. А) Запишите числа 0,520200Е+5 и 0,748113Е-3 в естественной форме;

Б) Запишите числа 9300000 и 0,0000105631 в нормальной форме;

В) Представьте десятичные числа 39 и -19 в 8-ми разрядном формате.

5. Выполните вычисления:

101001-1110=

110101*1011=

6. Найдите корень уравнения в десятичной системе счисления

(10012+1С16)*178= x10

---

Вариант3

1. Переведите в десятичное число следующие числа:

10101000 2 →X 10   327 8 →X 10    C4 16 →X10

2. Переведите в десятичную, восьмеричную и шестнадцатеричную системы двоичное число 100001111.
3. А) Представьте в двоичной системе счисления десятичные числа: 122 и 63,

Б) выполните сложение полученных двоичных чисел,

В)  результат переведите в десятичное число.

4. А) Запишите числа 1,170800Е+5 и 2,201213Е-3 в естественной форме;

Б) Запишите числа 510036000 и 0,0000810603 в нормальной форме;

В) Представьте десятичные числа 35 и -55 в 8-ми разрядном формате.

5. Выполните вычисления:

1011001-11101=

10111*1011=

6. Найдите корень уравнения в десятичной системе счисления

(11002+6AЕ16)*218=x10

Вариант4

1. Переведите в десятичное число следующие числа:

11110110 2 →X 10  375 8 →X 10     AA 16 →X10 

2. Переведите в десятичную, восьмеричную и шестнадцатеричную системы двоичное число 101101100.
3. А) Представьте в двоичной системе счисления десятичные числа: 255и 121,

Б) выполните сложение полученных двоичных чисел,

В)  результат переведите в десятичное число.

4. А) Запишите числа 1,908010Е+5 и 4,1021103Е-3 в естественной форме;

Б) Запишите числа 1050070000 и 0,0000850906 в нормальной форме;

В) Представьте десятичные числа 61 и -11 в 8-ми разрядном формате.

5. Выполните вычисления:

10000101-111101=

11101*1101=

6. Найдите корень уравнения в десятичной системе счисления

(1112+АF16)*1078= x10

Проверочная работа по информатике на тему «Системы счисления» 8 класс

Проверочная работа по теме «Системы счисления»

8 класс

I вариант

1. Переведите числа из десятичной системы счисления в двоичную:

1. 31₁₀;

2. 105₁₀;

3. 64₁₀;

4. 82_10.

2. Переведите числа в восьмеричную и шестнадцатеричную системы счисления:

1. 1100110101100₂;

2. 110001110101₂;

3. 124₁₀;

4. 74₁₀.

3. Сравните числа:

1. 37₁₀ и 101011_2;

2. DE₁₆ и 74₈;

3. 10111001₂ и 69_16.

4. Выполните действие:

1. 11100100₂ +110001₂;

2. 235₈ -176_8.

II вариант

1. Переведите числа из десятичной системы счисления в двоичную:

1. 52₁₀;

2. 34₁₀;

3. 101₁₀;

4. 65_10.

2. Переведите числа в восьмеричную и шестнадцатеричную системы счисления:

1. 10110000111111₂;

2. 111010100011₂;

3. 122₁₀;

4. 71₁₀.

3. Сравните числа:

1. 41₁₀ и 100111_2;

2. 7D₁₆ и 67₈;

3. 111010100

   2 и D9₁₆

4. Выполните действие:

1. 1101011110000₂ — 111111₂;

2. 144₁₆ – 73₁₆;

ОТВЕТЫ: 1 вариант

1.

1. 111112

2. 11010012

3. 10000002

4. 10100102

2. а.14658, 19АС16

b.61658, C7516

c. 1748, 7C16

d. 928, 4A16

3. a. <

b.>

c. >

4. a. 1000101012

b. 378

2 вариант

1. 1101002

2. 1000102

3. 11001012

4. 10000012

2. a. 260778, 2C3F16

b. 73438, EA316

c. 1728, 7A16

d. 1078, 4716

3. a. >

b. >

c. >

4. a. 11010101100012

b. D116

Учебно-методический материал по информатике и икт (8 класс) на тему: Системы счисления. Контрольная работа

Контрольная работа  по теме: «Системы счисления» 8 класс

Вариант 1

1. Что такое система счисления?
2.  Что такое позиционная система счисления? Привести пример.
3. Переведите из римской системы счисления в десятичную систему счисления:

             а) MDCLIV; б) DCCCXXIV; в) CMLXXVIII.

4. Переведите числа в десятичную систему счисления:

а) 1101102  ;  б) 1268   ;   в) 1D916

5. Переведите целое десятичное число 132 в двоичную, восьмеричную и шестнадцатеричную  системы счисления.

6. Выполните сложение и умножение над двоичными числами

а) 10111012  и 111011012

б) 100101112  и 10111002

7. Выполните сложение: 4318+D0716=?2

8. Один ученик написал: «У меня 100 конфет. Я поровну разделил их между мной и двумя моими друзьями. Каждому досталось по 11 конфет и одна осталась лишней».  Какую систему счисления использовал ученик и сколько у него было конфет в десятичной системе счисления?

Контрольная работа  по теме: «Системы счисления» 8 класс

Вариант 2

1. Что такое система счисления?
2.   Что такое непозиционная система счисления? Привести пример.
3. Переведите из римской системы счисления в десятичную систему счисления:

             а) DCCLVI; б) MMLVI; в) CMLXXII.

4. Переведите числа в десятичную систему счисления:

а) 10010112 ;  б) 3428 ;   в) 2B716

5. Переведите целое десятичное число 124 в двоичную, восьмеричную и шестнадцатеричную  системы счисления.

6. Выполните сложение и умножение над двоичными числами

а) 101101112  и 100110112

б) 110010112  и 110110112

7. Выполните сложение: 6258+B9C16=?16

8. Один ученик написал: «У меня 100 конфет. Я поровну разделил их между мной и двумя моими друзьями. Каждому досталось по 11 конфет и одна осталась лишней».  Какую систему счисления использовал ученик и сколько у него было конфет в десятичной системе счисления?

Проверочная работа по информатике на тему «Системы счисления» (8 класс)

8кл. Системы счисления

Фамилия Имя:

_____________________________________________________________________

Класс:

________

Описание теста

Проверочная работа по темам «Системы счисления» и «Арифметические операции в системах счисления».

Инструкция

Время на выполнение: 35 минут.

Будьте внимательны. Обращайте внимание на то, что от вас требуется указать в ответе.

Сосредоточьтесь, успокойтесь и приступайте!

Желаю удачи!

1

Перевести число 1101012 в десятичную систему счисления. В ответе записать только число, систему счисления указывать не нужно.

Ответ:

____________________

2

Перевести число 189 из десятичной системы счисления в двоичную. В ответе записать только число в двоичной с.с., систему счисления указывать не нужно.

Ответ:

____________________

3

Вычислить:

1101102 — 1010012

Ответ записать в двоичной системе счисления, систему счисления указывать не нужно.

Ответ:

____________________

4

Перевести число 2D из шестнадцатеричной системы счисления в десятичную.

Ответ:

____________________

5

У Влада было 100002 яблок. Он поделился с другом ровно половиной. Сколько яблок у него осталось? Ответ записать в десятичной системе счисления

Ответ:

____________________

6

Дан пример:

1101012ґ2+(11110112-1438) = ?

В ответе указать получившееся число в десятичной системе счисления, систему счисления указывать не нужно.

Ответ:

____________________

Ключи

8кл. Системы счисления

Вариант теста №1

Балл

1

53

1

2

10111101

1

3

Регулярное выражение «1101»

1

4

45

1

5

8

1

6

130

1.5

Соответствие оценок баллам

0-2,5 балла – «2»

3-4 балла – «3»

5 баллов – «4»

6-6,5 баллов – «5»

Список последних диссертаций по информатике для магистров и докторов наук

Завершение магистерской диссертации по информатике — самая сложная задача, с которой сталкиваются ученые-исследователи, обучающиеся в университетах по всему миру. Поскольку информатика является одной из самых обширных областей, выбранных учеными-исследователями, поиск новой темы диссертации в области компьютерных наук становится все труднее. С каждым днем ​​появляются новые инновационные разработки в эту эпоху механизации.Эти разработки делают человеческую жизнь намного проще и лучше. Технологии — предвестники этого нового изменения. Сегодня наша жизнь неполна без этой технологии. Сотовые телефоны, ноутбуки и все это стало неотъемлемой частью нашей жизни. Компьютерные науки — это семя этого технического развития. В информатике есть ряд хороших тем для проектов, диссертаций и исследований для M.Tech и Ph.D. ученики.

В академической сфере нам необходимо избавиться от устаревших идей и сосредоточиться на новых инновационных темах, которые быстро распространяются среди огромной глобальной аудитории.Студенты информатики как бакалавров, так и магистров изучают одни и те же темы и предметы последних нескольких лет. Студенты даже не знакомы с темами новых магистерских исследований. В проектной и дипломной работе также опираются на устаревшие темы. Такие проекты, как система управления школой, система управления библиотекой и т. Д., Теперь устарели. Студенты должны переключить свое внимание на новейшие технологии, которые очень востребованы в наши дни, и от них зависит будущее. Вот список последних тем в области компьютерных наук, которые вы можете выбрать и поработать над своей проектной работой или диссертацией и исследованием:

Список нескольких последних тем диссертаций по информатике ниже:

• Темы диссертаций по интеллектуальному анализу данных
• Темы диссертаций по машинному обучению
• Темы диссертаций по обработке цифровых изображений
• Последние темы диссертаций по Интернету вещей (IOT)
• Темы исследований в области искусственного интеллекта
• Сети можно выбрать в качестве Тема диссертации по информатике
• Актуальные темы диссертаций в облачных вычислениях
• Агрегация данных как тем диссертации в больших данных
• Темы исследований в программной инженерии

Data Warehousing

Data Warehousing — это процесс анализа данных для деловых целей.Хранилище данных хранит интегрированные данные из нескольких источников в одном месте, которые впоследствии могут быть извлечены для составления отчетов. Проще говоря, хранилище данных — это другой тип базы данных, которая хранится изолированной от рабочей базы данных организации. Данные в хранилище — это исторические данные, которые помогают понять бизнес-цели и принять решения на будущее. Это относительно новая концепция, и в будущем она будет активно расти. Хранилище данных предоставляет инструменты онлайн-аналитической обработки (OLAP) для систематического и эффективного изучения данных в многомерном представлении.Data Warehouse находит свое применение в следующих областях:

• Финансовый сектор
• Банковский сектор
• Розничные услуги
• Потребительские товары
• Производство

Итак, начните работать над этим, если у вас есть знания в области баз данных и моделирования данных.

ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ (IOT)

Интернет вещей (IoT) — это концепция взаимосвязи различных устройств, связанная с Интернетом. IOT использует исполнительные механизмы и датчики для передачи данных на устройства и от них.Эта технология разработана для повышения эффективности и точности помимо минимизации взаимодействия человека с устройствами. Примером этого является отопление дома в некоторых странах, когда температура падает с помощью датчиков движения, которые автоматически определяют погодные условия. Другой пример — светофор, который меняет свой цвет в зависимости от движения. Ниже приведены области применения Интернета вещей (IoT):

• Домашняя автоматизация
• Здравоохранение
• Сельское хозяйство
• Транспорт
• Производство
• Окружающая среда

НИЖЕ СПИСОК НЕСКОЛЬКИХ ПОСЛЕДНИХ И ТРЕНДОВАТЕЛЬНЫХ ТЕМ В IOT: —

• Безопасная и энергоэффективная маршрутизация данных в сетях на основе IOT
• Алгоритм установления безопасного канала для изоляции атак неверного направления в IOT
• Синхронизация часов устройств IOT энергоэффективной передачи данных в IOT
• Адаптивное обучение Схема повышения отказоустойчивости IOT
• Энергосберегающий протокол маршрутизации с учетом мобильности для Интернета вещей
• Предложить энергоэффективный протокол многоадресной маршрутизации для Интернета вещей
• Новая схема для поддержания качества обслуживания в Интернете вещей
• Надежная связь и протокол маршрутизации RPL с учетом доверия для Интернета вещей
• Энергоэффективная кластерная маршрутизация в Интернете вещей
• Оптимизация многопутевой маршрутизации с гарантированной отказоустойчивостью в Интернете вещей

Многие люди не знают об этой концепции, поэтому вы можете выбрать для вашей проектной работы и отдыха Что-нибудь новенькое.

Большие данные

Большие данные — это термин, обозначающий большой объем данных, с которыми сложно справиться. Данные могут быть структурированными или неструктурированными. Структурированные данные — это организованные данные, а неструктурированные данные — это неорганизованные данные. Большие данные можно исследовать на интуицию, которая может уступить место принятию более эффективных решений и схематических бизнес-шагов. Определение больших данных выражается в терминах трех Vs. Эти vs:

• Объем: Объем определяет большой объем данных из разных источников.
• Скорость: Относится к скорости, с которой генерируются данные.
• Разнообразие: Это относится к разному количеству данных, как структурированных, так и неструктурированных.

Области применения:

• Правительство
• Здравоохранение
• Образование
• Финансы
• Производство
• СМИ
• Спорт

• Конфиденциальность с сохранением публикации больших данных: масштабируемый подход k-анонимизации с использованием MapReduce.
• Классификация ближайшего соседа для высокоскоростных потоков больших данных с использованием Spark.
• Эффективные и быстрые алгоритмы машинного обучения для больших данных и динамически изменяющихся систем.
• Прогнозирование заболеваний с помощью машинного обучения на основе больших данных из медицинских сообществ.
• Параллельный алгоритм множественной классификации для больших данных с использованием машины экстремального обучения.

Таким образом, вы можете подготовить отчет по проекту или тезисы по этому поводу.

Облачные вычисления

Cloud Computing — сравнительно новая технология. Это интернет-сервис, который создает общий пул ресурсов для потребителей. Существуют три модели обслуживания облачных вычислений , а именно:

• Программное обеспечение как услуга (SaaS)
• Платформа как услуга (PaaS)
• Инфраструктура как услуга (IaaS)

Характеристики облачных вычислений:

• Самообслуживание по требованию
• Широкий доступ к сети
• Общий пул ресурсов
• Масштабируемость
• Измеряемая услуга

• Чтобы изолировать атаку виртуального побочного канала в облачных вычислениях
• Улучшение гомоморфного шифрования для управления ключами и совместного использования ключей
• Для преодоления проблемы балансировки нагрузки с использованием схемы на основе веса в облачных вычислениях
• Применять технику водяных знаков в облачных вычислениях для улучшения облака безопасность данных
• Предложить улучшение зеленых облачных вычислений для уменьшения количества сбоев в сети
• Применять метод стенографии в облачных вычислениях для повышения безопасности облачных данных
• Для обнаружения и изолирования атак зомби в облачных вычислениях

Распространенные примеры облачных вычислений включают icloud от Apple, сервисы на базе Google, такие как Google Drive, и многие другие.Поле очень требовательное и растет день ото дня. Вы можете сосредоточиться на нем, если заинтересованы в инновациях.

Семантическая паутина

Semantic Web также называется Web 3.0 и является следующим большим достижением в области коммуникации. Он стандартизирован Консорциумом Всемирной паутины (W3C) для продвижения общих форматов данных и протоколов обмена через Интернет. Это машиночитаемая информация, основанная на технологии XML. Это расширение Web 2.0. В семантической сети информация четко определена, чтобы обеспечить лучшее взаимодействие между компьютерами и людьми.В семантической сети данные взаимосвязаны для лучшего понимания. Он отличается от традиционных технологий обмена данными.

Это может быть хорошей темой для вашей диссертации или проекта.

МАНЕТ

MANET — это мобильная одноранговая сеть. Это безинфраструктурная сеть с мобильными устройствами, подключаемыми по беспроводной сети и самонастраивающаяся. Он может менять местоположение независимо и связываться с другими устройствами через беспроводное соединение. Ниже приведены различные типы MANETS :

.

• Специальная автомобильная сеть (VANET)
• Специальная сеть для смартфонов (SPANET)
• Специальная мобильная сеть на базе Интернета (iMANET)

Вы можете использовать различные инструменты моделирования для изучения функциональности и работы MANET, например OPNET , NS2 , NETSIM, NS3 и т. Д.

В MANET нет необходимости в центральном концентраторе для приема и отправки сообщений. Вместо этого узлы напрямую отправляют пакеты друг другу.

MANET находит применение в следующих областях:

• Датчики окружающей среды
• Здравоохранение
• Специальная автомобильная связь
• Безопасность дорожного движения
• Дом

НИЖНИЙ СПИСОК НЕСКОЛЬКИХ ПОСЛЕДНИХ И ТРЕНДОВАТЕЛЬНЫХ ТЕМ В МАНЕТЕ: —

• Оценить и предложить схему восстановления канала в мобильных одноранговых сетях
• Предложить гибридную технику для установления пути с использованием биологических методов в MANET
• Предложить безопасную схему для изоляции атаки черной дыры в мобильных одноранговых сетях
• Предложить механизм на основе доверия для изоляции атаки червоточины в мобильных ad hoc сетях
• Новый подход к предотвращению перегрузки в мобильных ad hoc сетях
• Предложить схему для обнаружения атаки выборочной пересылки в мобильных ad hoc сетях
• Предложить схему локализации, которая сокращает количество отказов в мобильной специальной сети
• Энергоэффективная схема для многоадресной маршрутизации в беспроводной специальной сети
• Схема безопасной локализации с помощью маршрутизации в беспроводных одноранговых сетях
• Межуровневая схема для гибкой маршрутизации в мобильных одноранговых сетях

Просто сделайте это, если вы проявлять интерес к сфере нетворкинга и делать на ней проект.

Машинное обучение

Это также относительно новая концепция в области информатики и методика, позволяющая компьютерам действовать определенным образом без программирования. Он использует определенные сложные алгоритмы для получения входных данных и прогнозирования выходных данных для них. Есть три типа обучения;

• Обучение с учителем
• Обучение без учителя
• Обучение с подкреплением

Машинное обучение тесно связано со статистикой.Если вы разбираетесь в статистике, вам следует выбрать эту тему.

Интеллектуальный анализ данных

Data Mining — это процесс выявления и установления связи между большими наборами данных для поиска решения проблемы посредством анализа данных. В интеллектуальном анализе данных используются различные инструменты и методы, которые дают предприятиям и организациям возможность прогнозировать футуристические тенденции. Data Mining находит свое применение в различных областях исследований, статистики, генетики и маркетинга.Ниже приведены основные методы, используемые в процессе интеллектуального анализа данных:

• Деревья решений
• Генетический алгоритм
• Метод индукции
• Искусственная нейронная сеть
• Ассоциация
• Кластеризация

НИЖЕ СПИСОК НЕСКОЛЬКИХ ПОСЛЕДНИХ И ТРЕБУЮЩИХСЯ ТЕМ ИССЛЕДОВАНИЙ В ДОБЫЧЕ ДАННЫХ: —

• Повышение производительности алгоритма кластеризации на основе плотности DBSCAN в интеллектуальном анализе данных
• Схема классификации для анализа тональности данных Twitter
• Для повышения точности кластеризации минимального и максимального k-среднего в интеллектуальном анализе данных
• Для оценки и улучшения априорного алгоритма для уменьшения время выполнения для генерации ассоциативного правила
• Схема классификации для обнаружения мошенничества с кредитными картами в интеллектуальном анализе данных
• Предложить новый метод прогнозирования уровня преступности в интеллектуальном анализе данных
• Оценить и предложить схему прогнозирования сердечных заболеваний в интеллектуальном анализе данных
• Дефект программного обеспечения прогнозный анализ с использованием алгоритмов машинного обучения
• Новый подход к кластеризации данных для интеллектуального анализа данных в больших базах данных
• Методика прогнозирования диабета для интеллектуального анализа данных с использованием классификации
• Новый алгоритм классификации сетевого трафика в интеллектуальном анализе данных

Преимущества Data Minin г

• Data Mining помогает маркетинговым и розничным предприятиям изучать поведение клиентов.
• Организации банковского и финансового бизнеса могут получить информацию об исторических данных клиента и финансовой деятельности.
• Data Mining помогает производственным подразделениям обнаруживать ошибки в рабочих параметрах.
• Data Mining также помогает различным правительственным учреждениям отслеживать финансовую деятельность для пресечения преступной деятельности.

Недостатки интеллектуального анализа данных

• Проблемы конфиденциальности
• Проблемы безопасности
• Информация, извлеченная из интеллектуального анализа данных, может быть использована неправильно

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект — это интеллект, который демонстрируют машин , и он занимается изучением и созданием интеллектуальных систем, которые могут думать и действовать как люди.В искусственном интеллекте изучаются интеллектуальные агенты, которые могут воспринимать окружающую среду и действовать в соответствии с окружающей средой.

Цели искусственного интеллекта

Ниже приведены основные цели искусственного интеллекта:

• Создание экспертных систем
• Внедрение человеческого интеллекта в машины
• Решение проблем с помощью рассуждений

Применение искусственного интеллекта

Ниже приведены основные области применения искусственного интеллекта:

• Экспертные системы
• Обработка естественного языка
• Искусственные нейронные сети
• Робототехника
• Системы нечеткой логики

Сильный искусственный интеллект — Это тип системы искусственного интеллекта с возможностями человеческого мышления, который может найти решение для незнакомого задача.

Weak AI — Это система искусственного интеллекта, специально разработанная для решения конкретной задачи. Siri от Apple — пример слабого ИИ.

Тест Тьюринга используется для проверки, является ли система интеллектуальной или нет. Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта. Ниже приведены типы агентов в системах искусственного интеллекта:

• Агенты рефлексов на основе моделей
• Агенты на основе целей
• Агенты на основе утилит
• Агенты простых рефлексов

Обработка естественного языка — Это метод общения с интеллектуальными системами с использованием человеческого языка.Требуется заставить интеллектуальные системы работать по вашим инструкциям. В разделе «Обработка естественного языка» есть два процесса — понимание естественного языка и создание естественного языка.

Natural Language Understanding включает создание полезных представлений на естественном языке. Генерация естественного языка включает в себя такие шаги, как лексический анализ, синтаксический анализ, семантический анализ, интеграция и прагматический анализ для генерации значимой информации.

Обработка изображений

Обработка изображений — еще одна область компьютерных наук и популярная тема для диссертаций по компьютерным наукам.Существует два типа обработки изображений — аналоговая и цифровая обработка изображений. Цифровая обработка изображений — это процесс выполнения операций с цифровыми изображениями с использованием компьютерных алгоритмов для изменения их характеристик для улучшения или других эффектов. С помощью обработки изображений из цифровых изображений можно извлечь важную информацию. Это важная область исследований в области информатики. Методы обработки изображений включают преобразование, классификацию, распознавание образов, фильтрацию, восстановление изображения и различные другие процессы и методы.

Основное назначение обработки изображений

Ниже приведены основные цели обработки изображений:

• Визуализация
• Восстановление изображения
• Восстановление изображения
• Измерение узора
• Распознавание изображения

Приложения обработки изображений

Ниже приведены основные области применения обработки изображений:

• УФ-визуализация, гамма-визуализация и компьютерная томография в медицине
• Передача и кодирование
• Зрение робота
• Обработка цвета
• Распознавание образов
• Обработка видео

• Предложить методику классификации для обнаружения болезней растений при обработке изображений
• Гибридная биологическая схема для обнаружения краев при обработке изображений
• Схема классификации HMM для обнаружения рака при обработке изображений
• Предложить эффективную схему для цифровых водяных знаков изображения при обработке изображений
• Предложить схему блочного сжатия изображения при обработке изображений
• Предложить и оценить фильтр на основе внутренних и внешних характеристик изображения для подавления шума изображения
• Улучшить схему локальной средней фильтрации для подавления шума изображений МРТ
• Предложить основу шифрования изображения d на основе анализа текстурных признаков и метода хаоса
• Схема классификации для обнаружения подделки лица при обработке изображений
• Автоматизированная схема обнаружения номерного знака при обработке изображений

Биоинформатика

Биоинформатика — это область, в которой используются различные вычислительные методы и программные инструменты для анализа биологических данных.Проще говоря, биоинформатика — это область, в которой компьютерное программирование используется для биологических исследований. Это текущая тема исследований в области компьютерных наук, а также хорошая тема для диссертации. Эта область представляет собой сочетание информатики, биологии, статистики и математики. Он использует методы обработки изображений и сигналов для извлечения полезной информации из большого количества данных. Ниже приведены основные области применения биоинформатики:

• Помогает в наблюдении за мутациями в области генетики
• Он играет важную роль в интеллектуальном анализе текста и организации биологических данных
• Помогает изучать различные аспекты генов, такие как экспрессия и регуляция белков
• Генетические данные можно сравнивать использование биоинформатики, которая поможет в понимании молекулярной биологии
• Моделирование и моделирование ДНК, РНК и белков может быть выполнено с использованием инструментов биоинформатики

Quantum Computing

Квантовые вычисления — это вычислительная техника, в которой компьютеры, известные как квантовые компьютеры, используют законы квантовой механики для обработки информации.Квантовые компьютеры отличаются от цифровых электронных компьютеров в том смысле, что эти компьютеры используют для обработки квантовые биты, известные как кубиты. Проводится множество экспериментов по созданию мощного квантового компьютера. После разработки эти компьютеры смогут решать сложные вычислительные задачи, которые не могут быть решены классическими компьютерами. Квантовая тема — актуальная и последняя тема исследований и диссертаций в области информатики.

Квантовые компьютеры работают над квантовыми алгоритмами, такими как алгоритм Саймона, для решения проблем.Квантовые вычисления находят свое применение в следующих областях:

• Лекарства
• Логистика
• Финансы
• Искусственный интеллект

Список неполный, так как есть несколько тем на выбор. Но в наши дни это самые популярные области. Независимо от того, есть ли у вас презентация, дипломный проект или семинар, вы можете выбрать любую из них и подготовить хороший отчет.

Теги: Темы и тезисы исследований в области информатики, Диссертация по информатике, пример диссертации по информатике, темы по информатике, Как получить помощь по тезисам ?, институт диссертации, последние темы исследований в области информатики, последние темы исследований в области информатики 2018, последние темы исследований в области компьютерных наук 2019, последние темы исследований в области компьютерных наук для докторантуры, новейшие темы для M.Техническая диссертация в области информатики, список тем исследований в области компьютерных наук, список тем исследований в области компьютерных наук 2018, темы технических диссертаций по информатике pdf, M.tech, M.tech диссертация, онлайн-помощь по тезисам, темы PhD по информатике , темы исследований по информатике, темы диссертаций для студентов, изучающих информатику, темы диссертаций по информатике, темы по информатике

.

Что такое компьютерные науки? в США

---

Информатика — третья по популярности специальность среди иностранных студентов, приезжающих в США. Состояния. Существует множество причин, по которым информатика так популярна, в том числе исключительная безопасность работы, что редко высокие стартовые зарплаты и разнообразные возможности трудоустройства в разных отраслях. Однако иностранный студент намереваясь изучать информатику, необходимо спросить себя: «Что такое информатика?»

Итак, что такое информатика? Вообще говоря, информатика — это изучение компьютерных технологий, как аппаратных и программное обеспечение.Однако информатика — это разнообразная область; необходимые навыки актуальны и востребованы практически во всех отраслях современного технологически зависимого мира. Таким образом, область информатики разделены на ряд суб-дисциплин, большинство из которых являются полноценными специализированными дисциплинами в самих себя. Область компьютерных наук охватывает несколько основных областей: теория компьютеров, аппаратные системы, программное обеспечение. системы и научные вычисления. Студенты будут выбирать кредиты из этих субдисциплин с различными уровни специализации в зависимости от желаемого приложения степени информатики.Хотя самый строгий специализация происходит на уровне выпускника, точно зная, что такое информатика (и где студент интересы входят в эту обширную область) имеет первостепенное значение для изучения информатики.

Дисциплины информатики

Дисциплины, охватываемые степенью информатики, невероятно обширны, и иностранный студент должен знать как изучать информатику или, другими словами, как эффективно ориентироваться в этом море суб-дисциплин и специализации.Вот несколько возможных областей специализации, доступных студентам, изучающим информатику. градусы:

• Прикладная математика
• Цифровое изображение / звук
• Искусственный интеллект
• Микропрограммирование
• Биоинформатика
• Сети и администрирование
• Компьютерная архитектура Сети
• Криптография
• Компьютерная инженерия
• Операционные системы
• Разработка компьютерных игр
• Робототехника
• Компьютерная графика
• Симуляторы и моделирование
• Компьютерное программирование
• Разработка программного обеспечения
• Программные системы
• Управление данными
• Веб-разработка
• Проектные базы данных
• Параллельное программирование
• Разработка под iOS
• Мобильная разработка
• Системы памяти
• Вычислительная физика

С таким большим количеством доступных опций, с особым вниманием к изучению информатики в Соединенных Штатах лучший план действий для любого иностранного студента, надеющегося серьезно подготовиться к своему будущему на работе рынок.Знание того, как изучать информатику и эффективное планирование того, какую степень получить, будет зависеть от от того, насколько хорошо студент понимает дисциплину информатики, и от решения, какая степень подходит для студент — это шаг, который определит, на какую карьеру в информатике он имеет право выпускной. Следовательно, крайне важно спланировать конкретную степень по информатике, которая позволит чтобы сделать карьеру, которую вы хотите.

Несмотря на, казалось бы, бесконечное разнообразие приложений и дисциплин, иностранный студент изучает компьютер наука в Соединенных Штатах должна будет ориентироваться, задавая важные вопросы, например: «Что такое информатика?» является отличный способ начать успешное образование и, в конечном итоге, карьеру.Более того, есть много бесплатных ресурсов доступны для изучения информатики. Например, отличный ресурс для иностранных студентов, пытающихся учиться. информатика в Соединенных Штатах может быть веб-сайтами конкретных учреждений. Эти сайты будут не только сообщают, какие степени по информатике доступны в их учреждении (а также по любым специальностям), они также часто есть страницы, специально предназначенные для помощи заинтересованным иностранным студентам. Кредит курса программы сбои, стипендии и возможности стажировки, текущие исследования, все эти важные факты об учреждении можно найти на сайте их программы по информатике.

Еще один отличный ресурс для иностранных студентов — это Изучите руководство по информатике. Гид — это множество информация по темам, начиная от вопросов о том, где изучать информатику, до предоставления стажировки и карьерный совет.

---

Изучение информатики в США .

Цель, типы, примеры и преимущества

Переводчик — это процессор языка программирования, который переводит компьютерную программу с одного языка на другой. Он берет программу, написанную в исходном коде, и преобразует ее в машинный код. Он обнаруживает и идентифицирует ошибку во время перевода.

Назначение переводчика

Он переводит программу на языке высокого уровня в программу на машинном языке, которую может понять центральный процессор (ЦП). Он также обнаруживает ошибки в программе.

Переводчики разных типов

Существует 3 различных типа переводчиков:

Компилятор

Компилятор — это транслятор, используемый для преобразования языка программирования высокого уровня в язык программирования низкого уровня. Он конвертирует всю программу за один сеанс и сообщает об ошибках, обнаруженных после конвертации. Компилятору требуется время, чтобы выполнить свою работу, поскольку он сразу переводит код высокого уровня в код более низкого уровня, а затем сохраняет его в памяти.
Компилятор зависит от процессора и платформы.Но она была решена с помощью специального компилятора, кросс-компилятора и компилятора «исходный код». Перед выбором компилятора пользователь должен сначала определить архитектуру набора команд (ISA), операционную систему (ОС) и язык программирования, который будет использоваться для обеспечения совместимости.

Переводчик

Как и компилятор, это транслятор, используемый для преобразования языка программирования высокого уровня в язык программирования низкого уровня. Он преобразует программу по очереди и сообщает об обнаруженных ошибках сразу во время преобразования.При этом легче обнаруживать ошибки, чем в компиляторе. Интерпретатор работает быстрее, чем компилятор, поскольку он немедленно выполняет код после прочтения кода.
Его часто используют в качестве инструмента отладки при разработке программного обеспечения, поскольку он может выполнять одну строку кода за раз. Интерпретатор также более портативен, чем компилятор, поскольку он не зависит от процессора, вы можете работать между аппаратными архитектурами.

Ассемблер

Ассемблер — это переводчик, используемый для перевода ассемблера на машинный язык.Он похож на компилятор для языка ассемблера, но интерактивен, как интерпретатор. Язык ассемблера сложно понять, поскольку это язык программирования низкого уровня. Ассемблер переводит язык низкого уровня, язык ассемблера, на язык еще более низкого уровня, которым является машинный код. Машинный код может быть непосредственно понят ЦП.

Примеры переводчиков

Вот несколько примеров переводчиков по типу:

Переводчик	Примеры
Компилятор	Microsoft Visual Studio Коллекция компиляторов GNU (GCC) Общий бизнес-ориентированный язык (COBOL)
Переводчик	OCaml Обработка списков (LISP) Python
Ассемблер	Программа сборки Fortran (FAP) Программа сборки макросов (MAP) Программа символьной оптимальной сборки (SOAP)

Преимущества и недостатки переводчиков

Вот некоторые преимущества компилятора:

• Вся программа проверена, поэтому системные ошибки отсутствуют.
• Исполняемый файл усовершенствован компилятором, поэтому он работает быстрее.
• Пользователю не нужно запускать программу на том же компьютере, на котором она была создана.

Вот некоторые недостатки компилятора:

• Это выполняется медленно, так как вам нужно завершить всю программу.
• Непросто выполнить отладку, так как ошибки отображаются в конце выполнения.
• Специфично для оборудования, он работает на определенном машинном языке и архитектуре.

Вот некоторые преимущества переводчика:

• Вы обнаруживаете ошибки еще до завершения программы, поэтому учитесь на своих ошибках.
• Программа может быть запущена до ее завершения, поэтому вы сразу получите частичные результаты.
• Вы можете работать над небольшими частями программы, а позже связать их в целую программу.

Вот некоторые недостатки переводчика:

• В непроверенных скриптах возможны синтаксические ошибки.
• Программа не усовершенствована и может вызывать ошибки данных.
• Это может быть медленным из-за интерпретации при каждом выполнении.

Вот некоторые преимущества Ассемблера:

• Символьное программирование легче понять, что экономит время программиста.
• Легче исправить ошибки и изменить инструкции программы.
• Эффективность исполнения, как у машинного языка.

Вот некоторые недостатки Ассемблера:

• Это машинно-зависимый, не может использоваться в другой архитектуре.
• Небольшое изменение в дизайне может сделать всю программу недействительной.
• Сложно обслуживать.

.

No related posts.