一、大数据导论知识点总结？

大数据导论知识点的总结应当包括以下几方面。

一是大数据的概念。

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力，洞察发现力和流程优化能力的海量，高增长率和多样化的信息资产。

二是大数据主要解决的问题。解决的主要问题有海量数据的存储，分析计算，统一资源管理调度。

三是大数据的特点。

特点主要有，数据量越来越大，数据量增长越来越快，数据的结构多种多样，价值密度的高低与数据总量大小成正比。

四是大数据应用场景。

包括物流，仓储，零售，旅游，推荐，保险，金融，房地产，人工智能。以及大数据部门组织结构等等。

二、固体物理导论知识点总结？

固体物理导论是利用固体在时间空间的距离，进行实质的转换

三、人工智能导论知识点总结？

《人工智能导论》复习知识点

 

选择题知识点

1.人工智能、人工神经网络、机器学习等人工智能中常用词的英文及其英文缩写。

人工智能Artificial Intelligence,AI

人工神经网络Artificial Neural Network，ANN

机器学习Machine Learning，ML

深度学习Deep Learning,DL

2.什么是强人工智能？

强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器将被认为是有知觉的，有自我意识的。可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案，有自己的价值观和世界观体系。有和生物一样的各种本能，比如生存和安全需求。在某种意义上可以看作一种新的文明。

3.回溯算法的基本思想是什么？

能进则进。从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。

4.面向对象、产生式系统、搜索树的定义？

面向对象(Object Oriented)是软件开发方法，一种编程范式。面向对象的概念和应用已超越了程序设计和软件开发，扩展到如数据库系统、交互式界面、应用结构、应用平台、分布式系统、网络管理结构、CAD技术、人工智能等领域。面向对象是一种对现实世界理解和抽象的方法，是计算机编程技术发展到一定阶段后的产物。面向对象是相对于面向过程来讲的，面向对象方法，把相关的数据和方法组织为一个整体来看待，从更高的层次来进行系统建模，更贴近事物的自然运行模式。

把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同工作，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为前提使用，以这种方式求得问题的解决的系统就叫作产生式系统。

对于需要分析方法，诸如深度优先搜索和广度优先搜索（穷尽的方法）以及启发式搜索（例如最佳优先搜索和A*算法），这样的问题使用搜索树表示最合适。

5.机器学习的基本定义是什么？

机器学习是一门研究及其获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。

6.智慧地球的概念，智慧地球提出的背景是怎样的？

借助新一代信息技术（如传感技术、物联网技术、移动通信技术、大数据分析、3D打印等）的强力支持，让地球上所有东西实现被感知化、互联化和智能化。

背景为金融危机影响全球。

7.相关关系是怎么回事？

相关关系是客观现象存在的一种非确定的相互依存关系，即自变量的每一个取值，因变量由于受随机因素影响，与其所对应的数值是非确定性的。相关分析中的自变量和因变量没有严格的区别，可以互换。

8.盲目搜索是什么意思？

盲目搜索方法又叫非启发式搜索，是一种无信息搜索，一般只适用于求解比较简单的问题，盲目搜索通常是按预定的搜索策略进行搜索，而不会考虑到问题本身的特性。常用的盲目搜索有宽度优先搜索和深度优先搜索两种。

填空题知识点。

1. Wiener 在智能活动领域的理论贡献？

创立控制论，开创了一个全新的学科“控制科学”（Control Science），也开创了人工智能中的行为主义学派。

2.常见的盲目搜素算法有哪些？

常用的盲目搜索有宽度优先搜索和深度优先搜索两种。

3.最佳优先搜索算法？

最佳优先搜索（Best First Search），是一种启发式搜索算法（Heuristic Algorithm）,我们也可以将它看做广度优先搜索算法的一种改进；最佳优先搜索算法在广度优先搜索的基础上，用启发估价函数对将要被遍历到的点进行估价，然后选择代价小的进行遍历，直到找到目标节点或者遍历完所有点，算法结束。

4.大类来分，主要有哪三类机器学习算法？

监督学习、无监督学习、强化学习

5.监督学习的主要类型？

分类和回归，详见书上127页

6.人工智能之父是指？图灵测试的含义？

图灵。它的意义在于推动了计算机科学和人工智能的发展。

7.大数据时代，相关性和因果性的异同？

异：因果关系很难被轻易证明，但证明相关关系实验耗资少，费时也少。

同：相关关系为研究因果关系奠定了基础。

8.产生式系统的形式规则集怎样表示的？

IF[条件]THEN[动作]

9.机器学习算法都是基于什么理论的？

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

3.简答题知识点

1.大数据时代的思维转变？

1.样本=总体

2.接受数据的混杂性

3.数据的相关关系

2.人工智能领域的主要应用有哪些？

深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计、数据挖掘

3.知识表示法有哪些?

叙述式表示法、过程式表示法

4.线性回归与逻辑回归的比较。

参考一：在线性回归模型中，输出一般是连续的， 对于每一个输入的x，都有一个对应的输出y。因此模型的定义域和值域都可以是无穷。

但是对于逻辑回归，输入可以是连续的[-∞, +∞]，但输出一般是离散的，通常只有两个值{0, 1}。

参考二：逻辑回归的模型 是一个非线性模型，sigmoid函数，又称逻辑回归函数。但是它本质上又是一个线性回归模型，因为除去sigmoid映射函数关系，其他的步骤，算法都是线性回归的。可以说，逻辑回归，都是以线性回归为理论支持的。

只不过，线性模型，无法做到sigmoid的非线性形式，sigmoid可以轻松处理0/1分类问题。

5.人工智能时代的重要工作岗位。

数据科学家、机器学习工程师、数据标签专业人员、AI硬件专家、数据保护专家

6.为什么在大数据时代更关注相关关系？

相关关系实验耗资少、费时也少。为我们提供新的视角，而且提供的视角都很清晰。

7.语义网络如何理解？

语义网络是知识表示中最重要的通用形式之一，是一种表达能力强而且灵活的知识表示方法。它通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图。

8.神经元与神经网络的关系？神经元的工作原理。

关系：神经网络从这种自然典范中汲取灵感，设计人工神经网络。

原理：神经元由一个细胞体和突两部分组成。突分两类，轴突和树突。 树突和轴突共同作用，实现神经元之间的信息传递。

轴突的末端与树突进行进行信号传递的界面成为突触，通过突触向其他神经元发送信息。学习发生在突触附近，而且突触把经过一个神经元轴突的脉冲转化为下一个神经元的兴奋信号或抑制信号。

对某些突触的刺激促使神经元触发，只有神经元所有输入的总效应达到阈值电平，它才开始工作。

综合应用题的知识点

1.常用的机器学习算法有哪些？各自的特点和适用领域是怎样的？

回归算法：是最快速的机器算法之一，分类，预测离散值。

KNN算法：最基础和简单的算法之一，用于分类，比较数据点的距离，并将每个点分配给它最接近的组。

决策树算法：将一组“弱”学习器集合在一起，形成一种强算法。主要用来分类，也有做回归，但更多的是作为弱分类器，用在model 

贝叶斯算法：通过找到样本所属于的联合分步，然后通过贝叶斯公式，计算样本的后验概率。用于文本分析、分类

聚类算法：发现元素之间的共性并对它们进行相应的分组。

神经网络算法：通过找到某种非线性模型拟合数据，主要用在图像处理等

2.专家系统的概念、结构、各模块的作用怎样？。

专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取

人机界面：系统和用户进行交流的界面

知识库：存放专家提供的知识

推理机：对当前问题的条件或已知消息，仿佛匹配知识库中的规则，获取新理论，以得到问题求解结果

解释器：能根据用户的提问，对结论、求解过程做出说明

综合数据库：专门用于存储推理过程中所需要的原始数据、中间结果和最终结论

四、北大版医学导论知识点总结

在医学领域，与人们的健康密切相关的知识点是非常复杂且庞大的。作为医学生或者对医学感兴趣的人，掌握并了解这些知识点至关重要。本文将对《北大版医学导论》中的知识点进行总结，帮助读者更好地理解医学导论。

1. 医学导论概述

医学导论是医学学科的基础课程，旨在让学生了解医学的基本概念、原理和发展历程。通过学习医学导论，学生能够建立起全面的医学知识体系，为后续的临床实践和专业研究打下坚实的基础。

2. 医学伦理学

医学伦理学是研究医学行为和医学决策的伦理学分支。它探讨了医生、患者、医疗机构之间的伦理关系，以及涉及到生命、健康、病症以及其它医学问题的伦理原则。通过学习医学伦理学，医学生能够了解医学道德规范和职业操守，培养良好的医学伦理素养。

3. 医学统计学

医学统计学是应用统计学原理和方法研究医学问题的学科。通过医学统计学的学习，学生能够分析和理解医学实验数据，了解常见统计学方法和假设检验的原理，为医学研究提供可靠的依据。

4. 医学心理学

医学心理学是研究人的心理过程和行为在医学领域中的应用的学科。学习医学心理学有助于理解患者的心理需求和行为模式，提高医生的沟通和人际交往能力，为临床治疗和病患关系的改善提供支持。

5. 医学信息学

医学信息学是运用信息科学和技术研究医学问题的学科。它涵盖了医学数据库管理、医学信息系统、医学数据分析等内容。通过学习医学信息学，医学生可以了解和运用现代化的医学信息技术，提高医学研究和临床实践的效率和质量。

6. 医学经济学

医学经济学是研究医疗资源配置、医疗市场运作和医疗成本效益的学科。学习医学经济学可以帮助医学生了解医疗资源的合理利用和医疗政策的制定，提高医疗服务的效率和质量。

7. 医学法规

医学法规是研究医学领域相关法律规范的学科。学习医学法规可以使医学生了解医疗行为的法律责任和约束，保护医生和患者的合法权益，维护医疗秩序和社会公平。

8. 医学文献检索

医学文献检索是对医学文献进行查找、分析和评价的技能。通过学习医学文献检索，医学生可以熟练地运用各种数据库和检索工具，了解医学研究的最新进展，提高医学研究和临床实践的科学性和可靠性。

9. 医学研究方法学

医学研究方法学是研究医学研究方法和设计的学科。通过学习医学研究方法学，医学生可以掌握科学研究的基本原理和方法，了解医学研究中的常见偏差和误差，并具备批判性思维和科学实践的能力。

10. 医学教育学

医学教育学是研究医学教育理论和实践的学科。学习医学教育学可以帮助医学生了解医学教育的规律和方法，培养良好的教学技能和创新能力，为培养优秀的医学人才奠定基础。

总结

本文对《北大版医学导论》中的知识点进行了系统总结，涵盖了医学导论的各个领域。掌握医学导论的知识对于医学生来说至关重要，它不仅可以为后续专业学习提供基础，还可以培养医学思维和素养。希望本文的总结能够帮助读者更好地理解和掌握医学导论的知识，为未来的医学之路打下坚实的基础。

五、工程管理导论知识点？

工程管理导论是学习工程管理的基本理论和方法的入门课程。以下是一些建议的工程管理导论知识点：

1. 什么是工程管理？

   - 工程管理的定义和目的

   - 工程管理的范围和特点

2. 工程管理的发展历程

   - 传统工程管理阶段

   - 现代工程管理阶段

   - 项目管理时代的工程管理

3. 工程管理的主要知识领域

   - 项目管理

   - 成本管理

   - 进度管理

   - 质量管理

   - 风险管理

   - 合同管理

   - 资源管理

   - 沟通管理

4. 工程管理中的关键概念

   - 项目

   - 任务

   - 工作分解结构（WBS）

   - 责任分配矩阵（RAM）

   - 工程管理信息系统（EMIS）

5. 工程估价和成本控制

   - 估算方法

   - 成本估算

   - 成本预算

   - 成本控制

6. 工程进度计划和管理

   - 进度计划方法

   - 甘特图

   - 网络图

   - 关键路径法

   - 进度控制

7. 质量管理

   - 质量管理体系

   - 质量控制工具和技术

   - 质量保证和质量改进

8. 风险管理

   - 风险识别

   - 风险评估

   - 风险应对策略

   - 风险监控

9. 合同管理和采购

   - 合同类型

   - 合同管理过程

   - 采购规划和合同签订

   - 合同履行和合同终止

10. 工程管理中的组织和团队

    - 组织结构

    - 团队建设和管理

    - 领导力和沟通

    - 冲突和问题解决

这些知识点可以为工程管理初学者提供一个框架，帮助他们更好地理解和掌握工程管理的基本理论和方法。在实际应用中，这些知识点需要结合具体项目和行业特点进行深入研究和实践。

六、工程导论主要知识点？

第一，介绍了土木工程、水利水电工程、矿业工程等属于第一产业、第二产业的“硬工程”；

第二，介绍了工业工程、可靠性工程、标准化工程、系统工程、价值工程、质量工程等“软工程”；

第三，介绍了工程建设与管理中必需的工程管理、工程经济分析等经济管理知识；

第四，介绍了工程的利益相关者、工程共同体、工程理念与工程思维、工程教育的目标，大学工程教育对知识、能力、素质的基本要求等工程建设与管理有关的人文社会科学知识体系。

七、探索智慧农业的未来：全面导论

在现代社会，随着人口增长和资源竞争的加剧，传统农业面临诸多挑战。为了应对这些挑战，越来越多的农民和研究者开始关注智慧农业这一新兴领域。智慧农业结合了先进的技术与农业实践，不仅提高了生产效率，还促进了可持续发展。本文将为您介绍智慧农业的基本概念、技术应用、发展现状以及未来趋势。

什么是智慧农业？

智慧农业是指将现代信息技术与农业生产相结合，通过数据采集、分析和应用，提高农业管理和决策的智能化水平。它的核心目标在于实现农业生产的精准化、智能化和数字化，以应对气候变化、资源短缺等问题。

智慧农业的核心技术

在智慧农业中，多个技术共同作用，实现信息化与农业的有效结合。以下是一些关键技术：

• 物联网（IoT）：通过传感器和智能设备实时监测土壤、气候和作物生长状况，帮助农民获得实时反馈。
• 大数据分析：利用数据分析技术处理大量农业数据，识别影响生产的关键因素，从而实现精准决策。
• 无人机和机器人：无人机可用于作物监测和施药，而农业机器人则可以协助播种、收割等机械化作业，提高劳动效率。
• 精准农业：通过空间技术和数据分析，实现资源的高效利用，减少对环境的影响，提高作物产量。

智慧农业的发展现状

当前，智慧农业在全球范围内得到普遍关注和应用。许多国家已经在政策、技术和市场等方面作出了积极努力，以推动智慧农业的发展。

• 政策支持：各国政府纷纷出台政策，加大对智慧农业的投入与支持，例如提供财政补贴、技术培训等。
• 技术进步：新兴技术的发展，如人工智能和云计算，为智慧农业提供了强有力的技术支撑。
• 市场需求：随着消费者对食品质量和安全性的关注度提高，智慧农业的产品逐渐受到市场欢迎。

智慧农业面临的挑战

尽管智慧农业有着广阔的前景，但在实际推广和应用中，依然存在一些挑战：

• 技术成本：高科技设备和系统的投入成本较高，使得小农户难以负担。
• 技术普及：部分地区的农民科技知识水平较低，对新技术的接受度和应用能力不足。
• 数据安全：随着数据的广泛应用，信息安全与隐私保护问题也日益凸显。

未来趋势

展望未来，智慧农业的发展将会呈现出以下趋势：

• 融合发展：智能化农业与其他产业（如能源、制造等）之间的融合将更加明显，推动产业链的升级与拓展。
• 可持续性：随着环保意识增强，智慧农业将更加注重可持续发展，寻求经济效益与生态保护的平衡。
• 全球合作：各国间的技术交流与合作将更加频繁，共享智慧农业的发展成果。

总结来说，智慧农业不仅是农业发展的必然趋势，也是解决当今农业面临的重大挑战的重要手段。随着技术的不断进步和应用的日益广泛，智慧农业将为未来的农业发展开辟出新的道路。

感谢您阅读完这篇文章。希望通过这些信息，您能够更深刻地理解智慧农业的意义与潜力，从而在未来的决策与行动中受益。

八、电子信息导论知识点？

导论知识点有①部分从电的起源讲起，随着电路理论和电子技术的不断完善，电子器件逐渐取代机械部件，在通信、计算机和自动控制领域大显身手。

②部分，随着人类认知水平的进步，先进的信息采集技术——传感器技术不断发展，已成为科技创新领域一个非常重要的分支体系，日本甚至将其认定为十大科技创新发展之首，谁掌握了先进的传感器技术便掌握了世界，由此传感器技术的重要地位可见一斑。

③部分电子技术有两大类，其一模电技术是以电子管、晶体管为关键器件，实现模拟信号放大、运算和处理等功能，最具代表性的是集成电路；而数电技术是以逻辑电路为单元，实现数字信号运算和处理，以各种可编程逻辑器件著称，向系统级芯片发展。

九、网络工程导论知识点？

网络工程导论的知识点包括但不限于：

网络基础知识：网络协议、IP地址、路由、交换、网络安全等。

网络设备：路由器、交换机、集线器等的工作原理及使用。

网络协议：TCP/IP协议族、HTTP、FTP、SMTP、POP3等协议的工作原理及应用。

网络安全：加密、防火墙、入侵检测等网络安全技术。

网络应用：DNS、DHCP、Web服务器的配置和管理等。

网络管理：网络管理协议（SNMP）、网络管理工具等。

无线网络：无线局域网（WLAN）的原理及设备（无线路由器、无线网卡等）的使用和管理。

网络编程：Socket编程、多线程编程等基本网络编程技术。

网络安全：了解常见的网络攻击方式，如ARP欺骗、IP欺骗等，以及相应的防御策略。

网络工程设计：网络拓扑结构的设计，包括局域网和广域网的设计。

以上仅是网络工程导论中的部分知识点，实际上，网络工程的知识体系非常庞大，还有很多细分领域和应用方向，需要不断学习和实践才能掌握。

十、高中地理亚洲农业知识点总结？

亚洲季风水田农业类型，农业生产区位因素，农业类型特征分析。