資源簡介

長興縣第四小學六年級上信息技術復習資料
第一單元
數據本身沒有意義，是信息的表現形式和載體，需要經過解釋和加工，數據經過解釋和加工后就成為信息。
數據不僅是指狹義上的數字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數字符號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等。
數據在計算機內部就是以二進制的方式進行存儲和處理的。
進位制 二進制 八進制 十進制 十六進制
規則 逢二進一 逢八進一 逢十進一 逢十六進一
基數 2 8 10 16
數碼 0,1 0-7 0-9 0-9，A-F
除了用數字0，1來表示二進制外，只有兩個符號的數制都可以稱作是二進制。如邏輯上的“真”“假”，黑白圖像中的“黑”與“白”，電路開關的“開”與“關”等
計算機中存儲容量最小的單位是比特(bit)，1位二進制數碼表示1個比特。但是由于1比特所能表示的值太小了，所以實際上計算機中以8比特為一個基本單位，稱為字節(Byte)，簡寫為B。
1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB
常見文件的編碼介紹：
（1）字符編碼。常用的字符編碼有ASCII碼(美國信息交換標準代碼)、GB2312-80 (信息交換用漢字編碼字符集.基本集)等。
（2）圖像編碼。根據應用需求，圖像有不同的編碼方式，產生不同的圖像文件類型，如BMP、JPEG、PNG等。
（3）聲音編碼。常見的聲音文件類型有Wave、MP3、WMA等。
（4）視頻編碼。常見的視頻文件類型有AVI、RMVB、MP4等。
大數據的特征：
（1）數據體量巨大。（2）數據類型多。車流量、紅綠燈數量、時長等是數據，監控、圖片等都是數據。
（3）處理速度快。 （4）價值密度低。拿監控來說，我們拍下的是所有時間下的全貌，包含汽車特征，車的速度，車上的人等等信息，但我們真正用到導航里的只有某一時刻的汽車數量數據。
大數據的應用例子：城市熱力圖、智能推薦。
數據可視化：以圖像、動畫等形式展示數據和全市數據之間的關系
填寫下列圖表類型
（ 柱狀圖 ） （ 餅圖 ） （ 動態熱力圖 ）
（柱狀圖）呈現數據對比趨勢；（ 餅圖 ）呈現比例；（動態熱力圖 ）呈現數據的實時變化。
數據可視化的應用：呈現事物變化趨勢、揭示想法和關系、總結或匯聚數據、形成論點或意見
數據可視化的好處： 瀏覽和觀察數據更直觀
什么行為可能導致個人信息泄露： 淘汰的舊手機、社交媒體軟件、免費開放的不明Wifi、自然災害
怎樣保護數據安全：管好自己的數字足跡、設置密碼保護提升密碼等級、不隨便連接不明WiFi
第二單元
人工智能，英文縮寫為AI。它是以機器為載體，模擬、延伸和擴展人類智能的一門科學，研究領域包括機器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理、機器學習和專家系統等。
人工智能浪潮 時間 研究內容 代表事件 阻礙
第一次 (1956-1976年) 將人的思維過程符號化，依靠推理，實現人機交互 1966年，麻省理工學院發布了第一個可以簡單實現人機對話的機器Eliza 有些復雜問題無法解決
第二次 1976—2006年 讓機器模仿人的神經網絡 1980年， 卡耐基·梅隆大學為DEC公司制造出了專家系統 大量數據輸入操作不便，維護成本高
第三次 2006年至今 機器學習 2016年，人工智能Alpha Go戰勝世界圍棋冠軍李世石
人工智能之父是——艾倫·圖靈。“圖靈測試”：一位人類測試員通過文字分別與密室里的一臺機器，一個人自由對話，如果人類測試員無法分辨與之對話的是人類還是機器，則參與對話的機器被認為通過測試，且具有人類智能。
文字識別技術，就是計算機識別字符的技術，能根據字符的特征，識別并轉換成可編輯的文本。
文字識別的應用：手寫文字識別、車牌識別、作業幫、小猿搜題
文字識別的過程：圖像獲取、圖像預處理、特征提取、比對識別、文字輸出
機器學習，是一種試圖讓計算機像人類一樣學習，獲得知識與技能，并像人類一樣感知世界，認識世界的技術。文字識別過程中就用到了機器學習的技術。
人臉識別，就是利用計算機識別人臉的技術。它能根據人的臉部特征，識別出不同的人臉，從而達到身份識別的目的。
人臉識別技術的應用：身份驗證、刷臉支付、人流量統計、駕駛行為分析、人臉檢測等。
人臉識別流程：圖像采集、人臉定位、特征提取、特征比對、輸出結果
人臉識別、文字識別都屬于圖像識別，通過特征提取與比對來識別圖像。圖像識別還有許多類別，如植物識別、動物識別、地標識別、人體識別、視頻識別等
語音識別技術能讓語音轉化為文字。
語音識別技術的應用：如語音輸入、語音控制、語音助手、聲紋驗證、語音喚醒等。
語音識別流程： 語音采集、特征提取、模型匹配、文字輸出
語音合成技術能把文字轉化為語音。
語音合成的應用：有聲朗讀、車載導航、排隊取號、打車播報等軟件，兒童故事機、智能聊天機器人、收款到賬聲音等。
語音合成流程：文本輸入、文本分析、合成模塊、語音輸出
自然語言處理技術是指利用計算機分析和處理人類自然語言的技術，包括機器翻譯、機器對話、機器寫作等。
機器翻譯是利用計算機將一種自然語言(如漢語)轉換為另一種自然語言(如英語)的過程。
具有機器翻譯功能的軟件有哪些： 百度翻譯、有道翻譯
翻譯的形式有： 文本翻譯、語音翻譯、拍照翻譯
機器對話已在生活中廣泛應用，能提保咨詢、導航、娛樂等很多服務，如電話客服、人工智能語音助手(微軟小冰、百度小度)等。
機器寫作、機器對話等，都是建立在計算機對文本分析的基礎上
編寫人工智能程序，一般需要經歷三個環節： 分析問題、繪制流程圖、編寫程序
提供人工智能拓展模塊的編程軟件有：scratch3.0 慧編程
Scratch3.0的拓展模塊提供了 文字朗讀、翻譯、視頻偵測 等人工智能模塊。
人工智能技術帶來的風險：無人駕駛風險、個人隱私泄露、語音合成以假亂真、機器人替代人類工作崗位
我國《人工智能標準化白皮書(2018版)》提出了應當遵循的原則：
一是人類利益原則，即人工智能技術應以實現人類利益為終極目標；
二是責任原則，即在技術開發和應用兩方面都建立明確的責任體系，以便在技術層面可以對人工智能技術開發人員或部門問責，在應用層面可以建立合理的責任和賠償體系。
1942年，科幻大師艾薩克·阿西莫夫提出機器人三定律。
第一定律，機器人不得傷害人類個體或者目睹人類個體將遭受危險而不管
第二定律，機器人必須服從人給予他的命令，當該命令與第一定律沖突時例外。
第三定律，機器人在不違反第一、第二定律的情況下，要盡可能保護自己的生存
2018年微軟公司的《計算未來》一書提出人工智能開發的六大原則：公平、可靠與安全、隱私與保障、包容、透明、負責。
數字畫像，是根據用戶的社會屬性、生活習慣、消費習慣等信息抽象出來的一個標簽化的用戶模型。長興縣第四小學六年級上信息技術復習資料
第一單元
數據本身沒有意義，是信息的表現形式和載體，需要經過解釋和加工，數據經過解釋和加工后就成為信息。
數據不僅是指狹義上的數字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數字符號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等。
數據在計算機內部就是以 的方式進行存儲和處理的。
進位制 二進制 八進制 十進制 十六進制
規則 逢二進一 逢八進一 逢十進一 逢十六進一
基數 2 8 10 16
數碼 0,1 0-7 0-9 0-9，A-F
除了用數字 ， 來表示二進制外，只有兩個符號的數制都可以稱作是二進制。如邏輯上的“真”“假”，黑白圖像中的“黑”與“白”，電路開關的“開”與“關”等。
計算機中存儲容量最小的單位是 ( )，1位二進制數碼表示1個比特。但是由于1比特所能表示的值太小了，所以實際上計算機中以8比特為一個基本單位，稱為 (Byte)，簡寫為B。
1B= bit 1KB= B 1MB= KB 1GB= MB 1TB= GB
常見文件的編碼介紹：
（1）字符編碼。常用的字符編碼有ASCII碼(美國信息交換標準代碼)、GB2312-80 (信息交換用漢字編碼字符集.基本集)等。
（2）圖像編碼。根據應用需求，圖像有不同的編碼方式，產生不同的圖像文件類型，如BMP、JPEG、PNG等。
（3）聲音編碼。常見的聲音文件類型有Wave、MP3、WMA等。
（4）視頻編碼。常見的視頻文件類型有AVI、RMVB、MP4等。
大數據的特征：
（1） 。（2） 。車流量、紅綠燈數量、時長等是數據，監控、圖片等都是數據。
（3） 。 （4） 。拿監控來說，我們拍下的是所有時間下的全貌，包含汽車特征，車的速度，車上的人等等信息，但我們真正用到導航里的只有某一時刻的汽車數量數據。
大數據的應用例子：
數據可視化：以圖像、動畫等形式展示數據和全市數據之間的關系
填寫下列圖表類型
（ ） （ ） （ ）
（ ）呈現數據對比趨勢；（ ）呈現比例；（ ）呈現數據的實時變化。
數據可視化的應用：呈現事物變化趨勢、揭示想法和關系、總結或匯聚數據、形成論點或意見
數據可視化的好處：
什么行為可能導致個人信息泄露：
怎樣保護數據安全：
第二單元
人工智能，英文縮寫為AI。它是以機器為載體，模擬、延伸和擴展人類智能的一門科學，研究領域包括機器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理、機器學習和專家系統等。
人工智能浪潮 時間 研究內容 代表事件 阻礙
第一次 (1956-1976年) 將人的思維過程符號化，依靠推理，實現人機交互 1966年，麻省理工學院發布了第一個可以簡單實現人機對話的機器Eliza 有些復雜問題無法解決
第二次 1976—2006年 讓機器模仿人的神經網絡 1980年， 卡耐基·梅隆大學為DEC公司制造出了專家系統 大量數據輸入操作不便，維護成本高
第三次 2006年至今 機器學習 2016年，人工智能Alpha Go戰勝世界圍棋冠軍李世石
人工智能之父是——艾倫·圖靈?！皥D靈測試”：一位人類測試員通過文字分別與密室里的一臺機器，一個人自由對話，如果人類測試員無法分辨與之對話的是人類還是機器，則參與對話的機器被認為通過測試，且具有人類智能。
文字識別技術，就是計算機識別字符的技術，能根據字符的特征，識別并轉換成可編輯的文本。
文字識別的應用：
文字識別的過程：
機器學習，是一種試圖讓計算機像人類一樣學習，獲得知識與技能，并像人類一樣感知世界，認識世界的技術。文字識別過程中就用到了機器學習的技術。
人臉識別，就是利用計算機識別人臉的技術。它能根據人的臉部特征，識別出不同的人臉，從而達到身份識別的目的。
人臉識別技術的應用：
人臉識別流程：
人臉識別、文字識別都屬于圖像識別，通過特征提取與比對來識別圖像。圖像識別還有許多類別，如植物識別、動物識別、地標識別、人體識別、視頻識別等
語音識別技術能讓語音轉化為文字。
語音識別技術的應用：如語音輸入、語音控制、語音助手、聲紋驗證、語音喚醒等。
語音識別流程：
語音合成技術能把 轉化為 。
語音合成的應用：
語音合成流程：
自然語言處理技術是指利用計算機分析和處理人類自然語言的技術，包括 我 等。
機器翻譯是利用計算機將一種自然語言(如漢語)轉換為另一種自然語言(如英語)的過程。
具有機器翻譯功能的軟件有哪些： 百度翻譯、有道翻譯
翻譯的形式有： 文本翻譯、語音翻譯、拍照翻譯
機器對話已在生活中廣泛應用，能提保咨詢、導航、娛樂等很多服務，如電話客服、人工智能語音助手(微軟小冰、百度小度)等。
機器寫作、機器對話等，都是建立在計算機對文本分析的基礎上
編寫人工智能程序，一般需要經歷三個環節：
提供人工智能拓展模塊的編程軟件有：scratch3.0 慧編程
Scratch3.0的拓展模塊提供了 文字朗讀、翻譯、視頻偵測 等人工智能模塊。
人工智能技術帶來的風險：無人駕駛風險、個人隱私泄露、語音合成以假亂真、機器人替代人類工作崗位
我國《人工智能標準化白皮書(2018版)》提出了應當遵循的原則：
一是人類利益原則，即人工智能技術應以實現人類利益為終極目標；
二是責任原則，即在技術開發和應用兩方面都建立明確的責任體系，以便在技術層面可以對人工智能技術開發人員或部門問責，在應用層面可以建立合理的責任和賠償體系。
1942年，科幻大師艾薩克·阿西莫夫提出機器人三定律。
第一定律，機器人不得傷害人類個體或者目睹人類個體將遭受危險而不管
第二定律，機器人必須服從人給予他的命令，當該命令與第一定律沖突時例外。
第三定律，機器人在不違反第一、第二定律的情況下，要盡可能保護自己的生存
2018年微軟公司的《計算未來》一書提出人工智能開發的六大原則：公平、可靠與安全、隱私與保障、包容、透明、負責。
數字畫像，是根據用戶的社會屬性、生活習慣、消費習慣等信息抽象出來的一個標簽化的用戶模型。

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