计算机学科前沿
计算机专业毕业论文选题指南十个热门研究领域推荐
计算机专业毕业论文选题指南十个热门研究领域推荐在计算机专业的毕业论文选题过程中，合适的研究领域是非常关键的。
选择一个热门的研究领域不仅可以为个人学术发展提供更多机会，还能够吸引更多关注和投资。
本文将为您推荐十个热门的计算机专业研究领域，并介绍每个领域的重点方向，希望能够为您的毕业论文选题提供一些建议。
1. 人工智能（Artificial Intelligence）人工智能一直是计算机领域的研究热点，其涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等多个方向。
在人工智能领域，可以选择研究机器学习算法的改进与应用、深度学习在图像识别中的应用、自然语言处理技术的发展等方向进行深入研究。
2. 大数据与数据挖掘（Big Data and Data Mining）随着互联网的迅速发展，大数据的处理与挖掘成为了重要的研究领域。
在这个领域中，可以研究大数据存储与管理、数据挖掘算法、数据可视化等，还可以将大数据与其他领域结合，如医疗、金融等，进行特定应用的研究。
3. 云计算与分布式系统（Cloud Computing and Distributed Systems）随着云计算的广泛应用，云计算与分布式系统成为了研究的热门方向。
在这个领域中，可以研究云计算平台的设计与优化、数据中心管理、资源调度算法、容错与安全性等方面的问题。
4. 虚拟现实与增强现实（Virtual Reality and Augmented Reality）虚拟现实与增强现实技术在娱乐、教育、医疗等领域具有广泛的应用前景。
可以选择在虚拟现实与增强现实技术的模型、算法、交互方式等方面进行研究，并结合实际应用场景进行设计与开发。
5. 物联网（Internet of Things）物联网作为信息技术的重要发展方向，研究领域较为广泛。
可以选择研究物联网中的传感器网络、通信协议、数据安全与隐私保护、物联网数据分析等方向，还可以探索物联网在智能城市、智能交通等领域的应用。
新一代计算机科学的发展趋势与应用前景
新一代计算机科学的发展趋势与应用前景计算机科学是当今科技领域中最为重要和前沿的学科之一。
随着人工智能、物联网、区块链等技术的迅猛发展，新一代计算机科学的发展趋势和应用前景也变得越来越广阔和迷人。
本文将从以下几个方面分析新一代计算机科学的发展趋势和应用前景。
一、人工智能人工智能是当前计算机科学领域最为热门和充满前景的研究方向之一。
人工智能涉及到机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域。
随着硬件设备的不断升级和技术的不断革新，人工智能应用领域也日益扩大，如智能语音、智能驾驶、医疗诊断、金融风控等。
未来，人工智能将在智慧城市、智能家居、智能交通等领域得到更广泛的应用，使得人们的生活更加便利和智能化。
二、物联网物联网是指通过互联网将各种物品连接起来，实现物品之间的智能互联和信息共享。
物联网的兴起使得人们可以更加方便地掌握物品的状态和信息，如家庭安全、生产监控、环境监测等。
未来，随着物联网技术的不断升级和应用领域的拓展，人们将进一步享受到物联网所带来的便利和创新。
三、区块链区块链技术是一种基于分布式数据库的去中心化技术，可以实现无法篡改的数据存储和传输。
区块链技术可以应用于金融领域、物联网领域、供应链管理领域等多个领域。
未来，随着区块链技术的不断进步和完善，人们将可以更加安全、高效地进行数字资产交易和信息共享。
四、大数据大数据指的是数据量非常大或数据处理速度非常快的数据集合。
随着信息技术的不断发展，人们可以获取和处理越来越多的数据。
大数据技术可以应用于商业管理、市场分析、医疗健康等领域。
未来，随着云计算技术的成熟和普及，大数据技术将会更加高效和精准地处理数据，为我们带来更多创新的商业应用。
总之，新一代计算机科学的发展趋势和应用前景是非常广泛和具有潜力的。
未来的计算机科学将涉及到人工智能、物联网、区块链等多个领域，这些技术将会为人们带来更便利、更智能化、更高效的生活方式和商业应用。
计算机科学与技术的前沿领域和研究方向
计算机科学与技术的前沿领域和研究方向计算机科学与技术，是人类智慧的结晶，它为人类的生活与工作带来了无限的便利。
随着信息技术快速发展，计算机科学与技术也在不断创新与进步。
如今，计算机科学与技术的前沿领域和研究方向呈现出多样化和复杂化的趋势，这篇文章将从几个方面进行探讨。
一、人工智能人工智能是计算机科学与技术的重要方向，也是当前研究的热点。
人工智能技术可以实现自主、自我学习和自我适应的智能行为，可以改变人类社会的面貌。
目前，人工智能主要分为语音识别、图像识别、自然语言处理等领域，其中研究的难点在于机器对语言的深度理解和判断能力上。
如何让计算机理解人类语言的含义，仍是相关研究的难点之一。
二、物联网物联网是计算机科学与技术的新兴领域，是计算机与互联网的结合。
随着物联网领域的发展，越来越多的现实生活中的一切物品都会与互联网相连。
物联网可以实现物品之间的互联互通，实现信息的共享和传递。
物联网技术可以应用在智慧城市、智慧医疗、智慧家居等领域。
而如何保证数据传输的安全性，防止黑客攻击和信息泄露，也是物联网领域面临的挑战之一。
三、云计算和大数据云计算和大数据是计算机科学与技术的一种发展方向，它们能够处理大量的数据和信息。
通过云计算，可以将数据存储和处理任务分配到现有的计算资源上，从而提高计算效率和资源利用率。
大数据则是指数据量巨大、种类多样、处理难度较高的数据。
针对这种情况，需要一种更加高效、快速、精确的数据处理手段。
而如何保证数据存储和传输的安全性，防止数据泄露和隐私泄露，也是云计算和大数据所面临的主要挑战。
四、区块链技术区块链技术是计算机科学与技术的新兴领域。
通过分布式的信息存储、去中心化、时间戳等手段，实现数字资产的不可篡改性和透明性。
当前，区块链技术已广泛应用于密码货币、身份认证等领域。
未来，随着技术不断发展，区块链技术所涉及的领域还会进一步扩展，如金融交易、版权保护等。
而如何有效地解决数据量和速度方面的问题，还是当前区块链技术所需要解决的难点之一。
计算机科学的未来发展：趋势与展望
计算机科学的未来发展：趋势与展望随着科技的不断进步和创新，计算机科学在过去几十年里取得了巨大的突破和进展。
计算机科学发展走过了从硬件到软件，从计算机网络到人工智能的漫长道路。
未来，计算机科学的发展将继续走在前沿，为人类社会带来更多的便利与创新。
接下来，本文将从以下几个方面详细探讨计算机科学未来的趋势与展望。
1. 人工智能：人工智能是计算机科学的热门领域，它的发展将进一步推动技术的发展和创新。
人工智能已经在图像识别、自然语言处理和机器学习等领域取得了重大突破，未来将继续在机器视觉、智能交互和自动驾驶等领域发挥重要作用。
2. 大数据：随着互联网的普及和物联网的发展，大数据逐渐成为计算机科学的重要组成部分。
大数据分析技术的进一步发展将使企业能够更好地了解消费者需求、开展精准营销和优化业务流程。
同时，大数据还在医疗、城市规划和社会管理等领域发挥重要作用。
3. 云计算：云计算是一种提供计算资源和服务的方式，将计算能力从本地系统转移到远程服务器上。
未来，云计算将以其高效、灵活和便捷的特点进一步发展。
云计算将为个人和企业提供更多的存储空间和计算能力，促进数据的共享和交流。
4. 虚拟现实和增强现实：虚拟现实技术可以创建一种仿真的环境，使用户能够进行身临其境的体验。
增强现实技术则将虚拟内容与真实世界相结合，为用户提供更丰富的交互体验。
未来，虚拟现实和增强现实将在教育、娱乐和医疗等领域得到广泛应用。
未来，计算机科学的发展将面临一些挑战和问题。
以下是一些可能的挑战：1. 安全性：随着技术的不断进步，网络安全将成为一个关键问题。
黑客攻击、数据泄露和网络犯罪等问题将需要更高水平的安全防护和技术解决方案。
2. 隐私问题：随着大数据和人工智能的发展，个人隐私将变得更加容易受到侵犯。
保护用户数据和信息安全将成为一个重要的问题。
3. 人工智能的伦理和道德问题：人工智能的发展可能会引发一些伦理和道德问题，例如自动化取代人类工作、个人隐私问题等。
信息与计算科学学科前沿总结
信息与计算科学学科前沿总结一、引言信息与计算科学是一门涉及信息处理、计算理论、算法设计与分析等多个领域的综合性学科。
随着科技的飞速发展，该学科的研究范围和深度也在不断扩大和深化，涌现出了许多新的研究领域和方向。
本文将对信息与计算科学学科的前沿进行总结。
二、信息与计算科学学科前沿1.人工智能与机器学习人工智能与机器学习是当前信息与计算科学领域最热门的研究方向之一。
该方向主要研究如何让计算机具备类似于人类的智能，以及如何利用机器学习算法进行数据分析和预测。
具体研究内容包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
2.大数据分析与处理随着大数据时代的到来，大数据分析与处理已经成为信息与计算科学领域的重要研究方向。
该方向主要研究如何高效地处理和分析大规模数据，挖掘其中的有用信息。
具体研究内容包括数据挖掘、云计算、分布式计算等。
3.量子计算与量子信息量子计算与量子信息是当前信息与计算科学领域最具挑战性的研究方向之一。
该方向主要研究如何利用量子力学原理进行信息处理和计算，实现更高效、更安全的计算和通信。
具体研究内容包括量子算法、量子纠错码、量子通信等。
4.信息安全与隐私保护信息安全与隐私保护是当前信息与计算科学领域最受关注的研究方向之一。
该方向主要研究如何保障信息安全和保护个人隐私，防止信息泄露和被攻击。
具体研究内容包括密码学、网络安全、隐私增强技术等。
5.生物信息学与计算生物学生物信息学与计算生物学是当前信息与计算科学领域最具发展潜力的研究方向之一。
该方向主要研究如何利用计算机科学和数学的方法和技术，对生物数据进行分析和建模，揭示生命活动的本质和规律。
具体研究内容包括基因组学、蛋白质组学、生物系统建模等。
三、总结与展望信息与计算科学学科的发展日新月异，其前沿研究领域涉及多个交叉学科，具有极高的挑战性和探索性。
未来，随着科技的不断发展，信息与计算科学学科将会涌现出更多新的研究方向和领域，为人类社会的进步和发展做出更大的贡献。
计算机科学中的前沿技术与应用
计算机科学中的前沿技术与应用引言计算机科学是如今社会中不可或缺的一部分。
随着技术的不断发展和进步，计算机科学也在迅速演变。
在现代社会中，计算机科学已经渗透到几乎所有行业和领域。
计算机科学的前沿技术与应用正在重塑着我们的生活方式和工作方式。
本文将介绍一些当前计算机科学领域的前沿技术和应用，探讨它们对我们的生活和社会的影响。
人工智能人工智能（Artificial Intelligence, AI）是计算机科学领域中备受关注的前沿技术之一。
它旨在模拟人类的思维和智能，使计算机能够执行复杂的任务。
人工智能可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等各个领域。
图像识别图像识别是人工智能领域中的一个重要应用。
它可以通过计算机对图像进行分析和理解，从而识别出图像中的物体、场景等内容。
图像识别在人脸识别、安全监控、医学影像分析等领域具有广泛的应用。
语音识别语音识别是另一个重要的人工智能应用。
它可以将人的语音转化为计算机能够理解和处理的文本或指令。
语音识别在智能助手、语音控制、语音翻译等方面有着广泛的应用。
自然语言处理自然语言处理是人工智能中与人类语言相关的领域。
它研究计算机如何理解、分析和生成自然语言的过程。
自然语言处理可以应用于机器翻译、情感分析、智能客服等方面。
云计算云计算（Cloud Computing）是一种基于互联网的计算方式，它通过将计算资源集中在云端，提供给用户按需使用。
云计算具有灵活、可扩展、高可用等特点，被广泛应用于各个领域。
公有云公有云是云计算中的一种模式，它是由云服务提供商提供的公共计算资源，以共享方式向用户提供服务。
用户可以根据自身需求选择适合的计算资源并按需使用。
私有云私有云是云计算中的另一种模式，它是由单个组织或企业自己搭建和管理的云计算环境。
私有云通常用于安全性要求较高的应用，如银行、政府等。
混合云混合云是公有云和私有云的结合，它允许用户在私有云和公有云之间灵活地部署和管理应用。
混合云可以根据实际需求，选择性地使用公有云和私有云的资源。
计算机行业的前沿技术
计算机行业的前沿技术计算机技术在过去几十年里发展迅猛，为人们的生活带来了许多便利。
而在不断变化的计算机行业中，前沿技术的出现更是推动了行业的进一步发展。
本文将探讨几个当前计算机行业的前沿技术，包括人工智能、区块链和量子计算。
一、人工智能人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在使计算机具备类似人类的智能水平。
人工智能技术在各个领域都有广泛的应用，如机器学习、自然语言处理和计算机视觉等。
机器学习是人工智能的核心技术之一，通过训练算法使计算机能够从大量数据中学习和改进。
深度学习是机器学习的一种方法，模仿人脑神经网络的结构和功能，能够实现更复杂的图像和语音识别。
自然语言处理是人工智能与语言学、计算机科学的交叉领域，致力于使计算机能够理解、分析和生成人类语言。
例如，在与智能助理交谈时，计算机能够理解用户的命令并做出相应的回应。
计算机视觉是通过计算机和摄像头等设备对视觉信息进行感知和处理的技术，使计算机能够识别物体、识别人脸和进行图像分析。
这项技术在无人驾驶、安防和医学图像诊断方面有着广泛的应用。
二、区块链区块链（Blockchain）是一种去中心化的分布式数据库技术，其特点是去中心化、透明性和不可篡改性。
区块链通过将数据以区块的形式链接在一起，在多个参与者之间建立信任和共识。
这项技术最初是用于加密货币比特币，但现在已经扩展到各个领域。
在金融领域，区块链技术可以提高交易的安全性和效率。
传统金融交易需要经过多个中介机构进行验证和结算，而区块链技术可以实现点对点的交易，并且交易记录是公开透明的，减少了欺诈和篡改的可能性。
除了金融领域，区块链技术还可以应用于供应链管理、物联网和知识产权保护等领域。
通过将物品、设备和知识以区块的形式记录在链上，可以方便地追溯和验证其来源和真实性。
三、量子计算量子计算是一种基于量子力学原理的计算方法，可以进行更复杂的计算和数据处理。
计算机科学的前沿与应用
计算机科学的前沿与应用计算机科学是一门关于计算机系统、算法、软件开发和数据处理的学科。
随着科技的不断进步，计算机科学在现代社会中发挥着重要的作用。
它不仅是解决实际问题的一种工具，也是推动科学研究和技术创新的动力。
本文将探讨计算机科学的前沿发展及其应用领域。
一、人工智能人工智能（AI）是计算机科学的前沿领域之一。
它涉及机器学习、自然语言处理和专家系统等，旨在使计算机具备像人类一样的智能。
人工智能的应用范围广泛，包括语音识别、图像处理、机器人技术等。
通过人工智能的发展，我们可以看到计算机在日常生活中的普及化，比如智能手机的语音助手、自动驾驶汽车等。
二、大数据随着互联网的迅速发展，大数据成为计算机科学的另一个重要领域。
大数据是指大量的、复杂的和多样化的数据集合，对于传统的数据处理方法来说很难处理。
计算机科学家们致力于开发新的算法和技术，以便从这些海量数据中提取有用的信息。
大数据的应用已经渗透到各个行业，包括金融、医疗、社交媒体等，它为我们提供了更好的决策依据和商业机会。
三、区块链技术区块链技术是一种去中心化的数据库技术，已经成为计算机科学领域的热门话题。
它通过分布式的存储和加密算法，保证了数据的透明性和安全性。
区块链最有名的应用就是比特币，一种基于区块链技术的加密货币。
然而，区块链的应用不仅限于加密货币，它还可用于供应链管理、医疗记录、智能合约等领域，为信息交换和合作提供了新的方式。
四、虚拟现实和增强现实虚拟现实（VR）和增强现实（AR）是计算机科学中引人注目的领域。
虚拟现实技术通过模拟环境创造出与真实世界相似的感官体验，将用户置身于一个全新的虚拟世界中。
而增强现实技术则是通过将虚拟信息与真实世界叠加，来增强用户对真实环境的感知。
虚拟现实和增强现实的应用领域包括游戏、教育、医疗等，为人们提供了更加沉浸式和实用的体验。
五、量子计算量子计算是计算机科学中追求的另一项重要目标。
传统的计算机使用位来表示信息，而量子计算机使用量子比特（Qubit）来存储信息。
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《大学计算机—计算的思想和方法》（第3版），郝兴伟编著. 北京：高等教育出版社
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网格计算的功能
解决对于任何单一的超级计算机来说，仍然大得难
以解决的问题，并同时保持解决多个较小的问题的 灵活性。
网格计算支持跨管理域计算的能力 网格计算和计算机集群的不同
都是为了解决大规模计算问题 两者的实现策略不同
分类
按体系结构分
同构 异构
按计算机分
PC机群 工作站机群 SMP（对称多处理器）机群
按应用分
高可用性集群 负载均衡集群 高性能计算集群
《大学计算机—计算的思想和方法》（第3版），郝兴伟编著. 北京：高等教育出版社
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并行计算的问题
巨额投资，并行计算时代的高性能机群是一个“快
1999年，IBM也提出普适计算（IBM称之为Pervasive computing）的概念，即为无所不在的，随时随地可以 进行计算的一种方式
同年，欧洲研究团体ISTAG提出了环境智能（Ambient Intelligence）的概念
智能设备
《大学计算机—计算的思想和方法》（第3版），郝兴伟编著. 北京：高等教育出版社
《大学计算机—计算的思想和方法》（第3版），郝兴伟编著. 北京：高等教育出版社
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搜寻地外文明的科学实验计划
SETI@home项目自1999年5月17日开始正式运行。 利用全球联网的计算机共同搜寻地外文明的科学实验计划
SETI@home项目是世界上最大的分布式计算项目，通过使 用联网的计算机下载程序分析射电望远镜所收到的讯号，来 搜索地球外的生命迹象。
速消费品”
导致了
既能提高计算机快速计算能力，又不需要巨额投资的新 的计算模式就陆续出现
网格计算和云计算，属于并行计算，但策略不同
《大学计算机—计算的思想和方法》（第3版），郝兴伟编著. 北京：高等教育出版社
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分布式计算
著名的问题
解决复杂的数学问题，例如：寻找最大的梅森素数。
研究安全的密码系统，例如：RC-72密码破解。 生物病理研究，例如：研究蛋白质折叠，误解，聚合及由此引起的
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无处不在的计算（2）
计算已经不仅仅是一个技术问题，他正在全面的影
响我们的思想、观念和行为，成为一种社会文化现
象
社会计算
社会是一个异常复杂的系统，采用简单的变量和时间参 数是难以描述的。
社会问题建模 使用计算机模拟手段来对社会问题进行预测和模拟，对
于防范社会突发事件的发生、防范恐怖主义袭击威胁， 更好的保障社会公共安全具有重要意义
了解目前计算机学科的发展前沿，体会学科交叉在
科研中的价值和意义
《大学计算机—计算的思想和方法》（第3版），郝兴伟编著. 北京：高等教育出版社
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第7章 计算科学前沿
知识要点
并行计算，
流水线技术，
7.1 计算的新模式
并行计算机， 向量机，
7.2 数字化生存
对称多处理（SMP）， 计算机集群（机群），
7.3 新型计算机
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网格计算
所谓网格计算（Grid Computing），就是通过利用
大量异构计算机（通常为桌面）的未用资源（CPU 和磁盘存储），将其作为嵌入在分布式电信基础设 施中的一个虚拟的计算机集群，为解决大规模的计 算问题提供了一个模型。
网格计算是一种架设在互联网上的分布式计算，可
以看作是由一群松散耦合的计算机组成的一个超级 虚拟计算机，主要用来执行一些大型的计算任务。
至2004年5月，累积进行了近5×1021次浮点运算，处理了超
过13亿个数据单元。
截至 2005 年关闭之前，已经吸引了 543 万用户，这些用户
的电脑累积工作243万年，分析了大量积压数据，但是项目 没有发现外星文明的直接证据。
《大学计算机—计算的思想和方法》（第3版），郝兴伟编著. 北京：高等教育出版社
相关疾病。 疾病的药物研究，例如：寻找对抗癌症的有效药物，寻找并发现对
抗艾滋病病毒的更为有效的药物等。疾病的药物研究，例如：寻找 对抗癌症的有效药物，寻找并发现对抗艾滋病病毒的更为有效的药 物等。 信号处理，例如：分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并 探索可能存在的外星智慧生命。
计算量巨大
生产组织
不采用流水线 流水线
计算机CPU的工作
指令获取 解码 运算 结果写入
Intel 486
CPU中由5～6个不同功能的电路单元组成一条指令处理流水线
《大学计算机—计算的思想和方法》（第3版），郝兴伟编著. 北京：高等教育出版社
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并行计算机
传统顺序执行计算机
在同一时刻只能执行一条指令（即只有一个控制流）、处理一个数据（即只有一个数 据流），因此被称为单指令流单数据流（Single Instruction Single Data Stream， SISD）计算机
分布式计算， 网格计算，
计算网格，数据网格，
云计算，
云安全，云存储，
普适计算，
社会计算，
情感计算。
《大学计算机—计算的思想和方法》（第3版），郝兴伟编著. 北京：高等教育出版社
3
U7.1 计算的新模式
并行计算与超级计算机 分布式计算 网格计算 云计算 无处不在的计算
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大学计算机--计算的思想和方法
课程简介
课程定位
核心通识课， 计算机基础教学公共核心基础课程
第1章 绪论
授课对象
非计算机专业本科生
第2章 计算与计算机
教学目标
深入理解计算科学在科学研究和知识创新中的地位
第3章 问题求解与算法
和作用。 全面培养个人的信息素养和计算思维能力。
第4章 数据与数据结构
《大学计算机—计算的思想和方法》（第3版），郝兴伟编著. 北京：高等教育出版社
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无处不在的计算（3）
情感也能计算吗？情感是人对客观事物是否满足自己的需要而产生的态
度体验
人的情感主要根据它所反映的价值关系的不同特点进行分类
根据价值的正负变化方向的不同，情感可分为正向情感与负向情感。 根据价值的强度和持续时间的不同，情感可分为心境、热情与激情。 根据价值的主导变量的不同，情感可分为欲望、情绪与感情。 根据价值主体的类型的不同，情感可分为个人情感、集体情感和社会情感。 根据价值的目标指向的不同，情感可分为对物情感、对人情感、对己情感和
了解计算发展的基本过程，理解发展中的主要发明 掌握问题求解的一般思想和方法，理解常用的问题 求解算法。 理解数据的概念，理解数据结构的含义和作用
第5章 计算机程序 第6章 计算机网络
理解计算机程序、计算机程序设计语言的概念，理 解程序编写和程序运行的基本内涵
第7章 计算科学前沿
理解通信和计算机网路的思想，了解常用的网络设 备及其功能，理解主要的互联网应用
对特殊事物情感
1997年，MIT媒体实验室Picard教授提出了情感计算的概念，她指出情
感计算是与情感相关，来源于情感或能够对情感施加影响的计算。
《大学计算机—计算的思想和方法》（第3版），郝兴伟编著. 北京：高等教育出版社
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第7章 计算科学前沿
知识要点
数字地球，
3S技术，
7.1 计算的新模式
4
并行计算与超级计算机
并行计算（Parallel Computing） 流水线技术 并行计算机 并行计算的问题
《大学计算机—计算的思想和方法》（第3版），郝兴伟编著. 北京：高等教育出版社
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什么是并行计算？
串行计算，传统的Von.Neumann计算机 并行计算（Parallel Computing），是指同时使用多
并行向量处理机，面向向量型并行计算，以流水线结构为主的并行处理计算机 对称多处理机。对称多处理（Symmetric Multiprocessing，SMP）是一种多处理机
硬件架构，由两个或更多的相同的处理机（处理器）组成，不同的处理器之间可以由 总线、矩阵开关或片上mesh网络来连接，各处理器之间共享内存子系统及总线结构， 由一个操作系统控制。 大规模并行处理机。大规模并行处理（Massive parallel processing，MPP）是由 大量通用微处理器构成的多处理机系统，适合多指令流多数据流处理。 工作站机群（Cluster of Workstation，COW）
《大学计算机—计算的思想和方法》（第3版），郝兴伟编著. 北京：高等教育出版社
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工作站
工作站（Workstation），就是一种高档的微型计算
机或小型计算机
通常配有高分辨率的大屏幕显示器及容量很大的内
存储器和外部存储器，具有较强的信息处理功能和 高性能的图形、图像处理功能以及联网功能
和普通微机的不同
通常配置服务器和工作站专用的CPU 专用CPU通常集成了一些图形图像处理的算法，以提高
其图形图像处理能力
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集群
集群（Cluster ）是指互相连接的多个独立计算机的集合，它通过一组
松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。
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云计算
2006年8月9日，Google首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜
索引擎大会（SES San Jose 2006）上首次提出“云计算”（Cloud Computing）的概念
云是网络、互联网的一种比喻说法。
地理信息系统（GIS）， 遥感（RS），
7.2 数字化生存
全球定位系统（GPS）， 智慧城市，