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新一代信息技术导论

样章
作者：
陈琼主编； 鄂大伟 刘秀玲副主编
定价：
37.70元
ISBN：
978-7-04-062687-2
版面字数：
420.000千字
开本：
16开
全书页数：
暂无
装帧形式：
平装
重点项目：
暂无
出版时间：
2024-08-23
读者对象：
高等教育
一级分类：
计算机/教育技术类
二级分类：
计算机基础课程
三级分类：
大学计算机基础

本书旨在聚焦新一代信息技术的新知识和新应用，为读者构建适应信息化社会发展的知识体系，拓宽视野，提升信息素养和综合素质。本书共8章，包括信息与信息技术、算法与程序、媒体信息的智能处理、数据科学与大数据、现代通信技术、云计算与物联网、人工智能、信息安全与数据加密。本书注重跨学科知识融合和交叉，内容涵盖广泛，通过Python实例将理论和应用紧密结合，使学习变得高效有趣。

本书可作为高等学校非计算机专业公共基础课程教材，也可作为对新一代信息技术感兴趣的社会学习者的自学参考书。

  • 前辅文
  • 第1章 信息与信息技术
    • 1.1 探索信息的真谛
      • 1.1.1 什么是信息
      • 1.1.2 信息的主要特征
      • 1.1.3 从信息论到信息科学
    • 1.2 信息的度量
      • 1.2.1 香农与信息度量
      • 1.2.2 自信息量
      • 1.2.3 平均自信息量——信息熵
    • 1.3 信息技术
      • 1.3.1 信息技术的革命
      • 1.3.2 信息技术的核心技术
      • 1.3.3 信息技术主要支撑技术──微电子技术与智能芯片
    • 1.4 从图灵机到现代计算机
      • 1.4.1 第一台电子计算机
      • 1.4.2 图灵机与冯·诺依曼体系结构
      • 1.4.3 图灵测试与人工智能
      • 1.4.4 现代计算机发展的四个阶段
      • 1.4.5 超级计算机
      • 1.4.6 量子计算与量子计算机
    • 1.5 微型计算机系统
      • 1.5.1 微型计算机系统的基本组成
      • 1.5.2 智能设备中的处理器
      • 1.5.3 主存储器
      • 1.5.4 外部存储设备
      • 1.5.5 输入/输出设备
      • 1.5.6 微型计算机软件系统
      • 1.5.7 操作系统
    • 1.6 计算机的信息表示与编码
      • 1.6.1 信息在计算机中的表示
      • 1.6.2 信息的编码
      • 1.6.3 字符编码
    • 习题
  • 第2章 算法与程序
    • 2.1 算法
      • 2.1.1 算法的基本概念
      • 2.1.2 算法的表示
      • 2.1.3 常见算法
      • 2.1.4 算法的评价
    • 2.2 程序与程序设计
      • 2.2.1 学习程序设计的意义
      • 2.2.2 什么是程序
      • 2.2.3 程序设计语言
      • 2.2.4 结构化程序设计三种基本结构
      • 2.2.5 程序设计的一般过程
    • *2.3 数据结构
      • 2.3.1 数据结构的基本概念
      • 2.3.2 线性结构
      • 2.3.3 非线性结构
    • 习题
  • 第3章 媒体信息的智能处理
    • 3.1 媒体的概念
      • 3.1.1 媒体的分类
      • 3.1.2 多媒体技术
      • 3.1.3 新一代多媒体技术的主要特征
    • 3.2 中文信息处理
      • 3.2.1 中文分词与分词工具
      • 3.2.2 自然语言处理与机器翻译
    • 3.3 音频信号处理
      • 3.3.1 音频信号的特征
      • 3.3.2 音频的数字化过程
      • 3.3.3 数字音频的压缩标准及文件格式
      • 3.3.4 语音识别与语音合成技术
      • 3.3.5 利用百度API实现语言识别
    • 3.4 数字图像处理
      • 3.4.1 数字图像的基本概念
      • 3.4.2 图像的数字化过程
      • 3.4.3 图像的压缩与编码
      • 3.4.4 图像识别中的深度学习
    • 3.5 视频信息处理
      • 3.5.1 什么是视频
      • 3.5.2 视频的数字化过程
      • 3.5.3 视频压缩的基本思想
      • 3.5.4 视频编码标准：MPEG家族与H.26X家族
      • 3.5.5 计算机视觉——AI之眼
      • 3.5.6 人脸识别
    • 3.6 计算机图形和数字图像的智能处理
      • 3.6.1 矢量图和位图的比较
      • 3.6.2 计算机图形学
      • 3.6.3 数字图像处理技术
    • 3.7 新一代人机交互技术
      • 3.7.1 虚拟现实技术
      • 3.7.2 可穿戴技术
    • 习题
  • 第4章 数据科学与大数据
    • 4.1 数据科学与Python
      • 4.1.1 数据科学视角下的数据系统架构
      • 4.1.2 数据库、大数据技术与数据科学之间的关系
      • 4.1.3 数据科学家从Python开始
      • 4.1.4 Python工具箱
    • 4.2 数据库技术
      • 4.2.1 数据库系统的组成和特点
      • 4.2.2 由现实世界到数据世界
      • 4.2.3 概念模型的表示方法：E-R图
      • 4.2.4 一种常见的逻辑模型——关系数据库模型
      • 4.2.5 数据库应用系统设计
    • 4.3 大数据：预测未来
      • 4.3.1 “大数据”有多大？
      • 4.3.2 大数据预测未来的“三个转变”
      • 4.3.3 什么是大数据？
      • 4.3.4 大数据处理的流程
      • 4.3.5 互联网和大数据的故事：关键词频数
    • 习题
  • 第5章 现代通信技术
    • 5.1 通信技术概述
      • 5.1.1 缩短世界的距离——通信与网络技术的历史回顾
      • 5.1.2 通信系统模型
      • 5.1.3 通信技术基本概念
      • 5.1.4 信道容量
      • 5.1.5 计算机网络
      • 5.1.6 Internet基础
    • 5.2 现代通信网络与通信技术
      • 5.2.1 现代通信网络分层结构
      • 5.2.2 现代通信网络关键技术
      • 5.2.3 现代通信网络接入方式
    • 5.3 移动通信技术
      • 5.3.1 蜂窝移动通信技术
      • 5.3.2 从2G到5G
      • 5.3.3 下一代通信网络
      • 5.3.4 三网融合
    • 5.4 常见的物联网通信技术
    • 习题
  • 第6章 云计算与物联网
    • 6.1 云计算
      • 6.1.1 坐看云起时——云计算的兴起
      • 6.1.2 云计算的定义和特征
      • 6.1.3 云计算的服务模式
      • 6.1.4 云计算的部署方式
      • 6.1.5 云计算的应用
    • 6.2 物物相息的物联网
      • 6.2.1 物联网的起源与发展
      • 6.2.2 物联网的定义
      • 6.2.3 物联网的技术特征与层次架构
      • 6.2.4 物联网的关键技术
      • 6.2.5 物联网的应用——智慧农业
    • 习题
  • 第7章 人工智能
    • 7.1 人工智能发展简史
      • 7.1.1 起步阶段
      • 7.1.2 第二阶段：专家系统
      • 7.1.3 第三阶段：AI迎来深度学习与大数据的时代
      • 7.1.4 荣誉属于熬过“AI寒冬”的人
      • 7.1.5 人工智能的研究领域和应用场景
    • 7.2 机器学习
      • 7.2.1 人工智能、机器学习与深度学习
      • 7.2.2 机器学习“学什么”？
      • 7.2.3 机器学习的流程
    • 7.3 深度学习
      • 7.3.1 向人脑学习的“深度学习”
      • 7.3.2 感知机
      • 7.3.3 “深度学习”有多深
    • 7.4 深度学习基础知识
      • 7.4.1 神经网络的数据表示：张量
      • 7.4.2 损失函数
      • 7.4.3 梯度下降法
      • 7.4.4 深度学习基本训练过程
    • 7.5 全连接神经网络到卷积神经网络
      • 7.5.1 全连接神经网络
      • 7.5.2 卷积神经网络
      • 7.5.3 卷积神经网络的层结构
      • 7.5.4 卷积层
      • 7.5.5 池化层
      • 7.5.6 全连接层
      • 7.5.7 卷积神经网络可视化
    • *7.6 深度学习神经网络案例：MNIST手写数字识别
      • 7.6.1 构建一个结构简单的神经网络
      • 7.6.2 多层卷积神经网络
    • 习题
  • 第8章 信息安全与数据加密
    • 8.1 信息安全
      • 8.1.1 信息安全的基本内涵
      • 8.1.2 信息安全的基本属性
      • 8.1.3 信息安全评估标准与安全等级划分
      • 8.1.4 信息道德与信息社会责任
      • 8.1.5 网络空间信息安全与国家安全
    • 8.2 信息安全保障：数据加密
      • 8.2.1 信息论与密码学理论
      • 8.2.2 加密与加密系统
      • 8.2.3 古典加密技术
      • 8.2.4 对称密钥密码系统
      • 8.2.5 公开密钥密码系统——非对称密钥密码系统
      • 8.2.6 RSA算法描述
      • 8.2.7 数字签名
    • 8.3 信息安全“终极武器”：量子通信
      • 8.3.1 薛定谔的猫：生或死
      • 8.3.2 量子信息科学和量子通信
      • 8.3.3 量子通信的发展历程
      • 8.3.4 量子密钥分发
      • 8.3.5 量子隐形传态
    • 习题
  • 参考文献

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