第六部分 应用程序层
第12章 信息系统
12.1 信息管理
- 信息系统（information system）:帮助我们组织和分析数据的软件。
- 三种最流行的一般应用信息系统：电子表格、数据库管理系统和电子商务。
12.2 电子制表软件
- 电子制表软件（spreadsheet）：允许用户用单元格组织和分析数据的程序。
- 单元格（cell）：电子数据表中用于存放数据或公式的元素。
12.2.1 电子数据表公式
- 电子数据表函数（spreadsheet function）:电子制表软件提供的可用于公式的计算函数。
- 范围（range):用端点指定的一组连续单元格。
12.2.2 循环引用
- 循环引用（circular reference）：在计算结果时要错误地彼此依赖的一组公式。
12.2.3 电子数据表分析
- 模拟假设分析（what-if analysis）：修改电子数据表中表示假设的值，以观察假设的变化对相关数据有什么影响。
12.3 数据库管理系统
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数据库（database）：结构化的数据集合。
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数据库管理系统（database management system）：由物理数据库、数据库引擎和数据库模式构成的软件和数据的组合。
- 物理数据库：存放数据的文件的集合
- 数据库引擎：支持对数据库内容的访问和修改的软件
- 数据库模式：存储在数据库中的数据的逻辑结构的规约
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查询（query）：从数据库检索数据的请求。
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模式（schema）：数据库中的数据的逻辑结构的规约。
12.3.1 关系模型
它是多年来占统治地位的数据库管理模型。
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关系模型（relational model）：用表组织数据和数据之间的关系的数据库模型。
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表（table）：数据库记录的集合。
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记录（或对象、实体）（record（or object，entity））：构成一个数据库实体的相关的域的集合。
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域（或属性)（field（or attribute））:数据库记录中的一个值。
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键（key）：在表的所有记录中唯一标识一个数据库记录的一个或多个域。
12.3.2 关系
12.3.3 结构化查询语言
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结构化查询语言（Structured Query Language，SQL）：用于管理和查询数据的综合性关系数据库语言。
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SQL不区分大小写，因此其中的关键字、表名和属性名可以是大写的、小写的或大小写混合的。空格被用作语句中的分隔符。
查询
基本的select语句包括一个select从句、一个from从句和一个where从句。select从句决定了返回哪些属性。from从句决定了使用哪个表进行查询。where从句限制了返回的数据。
修改数据库的内容
用SQL中的insert、update和delete语句可以改变表中的数据。insert语句可以给表添加一条新纪录，每个insert语句都指定了新纪录的属性值。update语句可以改变表中的一条或多条记录的值。delete语句可以删除表中与指定的条件匹配的所有记录。
12.3.4 数据库设计
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实体关系（ER）建模（entity-relationship（ER）modeling）:设计关系数据库的常用方法。
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ER图（ER diagram）：ER模型的图形化表示。
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基数约束（cardinality constraint）：在ER图中，一次可以存在于实体间的关系数量。
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一般的基数关系有三种：一对一、一对多和多对多。
12.4 电子商务
- 电子商务（electronic commerce）：使用万维网买卖物品及服务的过程。
第13章 人工智能
13.1 思维机
- 人工智能（artificial intelligence，AI）：研究对人类思想建模和应用人类智能的计算机系统的学科。
13.1.1 图灵测试
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图灵测试（Turing test）：一种行为方法，用于判断一个计算机系统是否是智能的。
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弱等价性（weak equivalence）：两个系统基于其结果的等价性。
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强等价性（strong equivalence）：两个系统基于其结果和实现这种结果的处理方法的等价性。
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通过图灵测试的计算机具有弱等价性。有些AI研究人员断言，只有实现了强等价性（即创造出了能像人一样处理信息的机器），才可能存在真正的人工智能。
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Loebner奖（Loebner prize）：正式的图灵测试，每年举行一次。
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聊天机器人（chatbot）：用于执行人机对话的程序。
13.1.2 AI问题的各个方面
- 知识表示——用于表示知识以便计算机系统能够用来解决智能问题的技术。
- 专家系统——嵌入人类专家知识的计算机系统。
- 神经网络——模拟人脑处理的计算机系统。
- 自然语言——处理人类用来交流的语言的难题。
- 机器人学——关于机器人的研究。
13.2 知识表示
要解决的问题的类型决定了要施加于数据的结构。
13.2.1 语义网
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语义网（semantic network）：表示对象之间关系的知识表示法。
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表示语义网的是有向图。图中的节点表示对象，节点之间的箭头表示关系。箭头上的标签说明了关系的类型。
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语义网是表示大量信息的强有力而通用的方式，难点在于建立正确的关系模型并用精确完整的数据填充整个网络。
13.2.2 检索树
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检索树（search tree）：表示对抗性情况（如博弈）中的所有选择的结构。
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检索树太大，不能对每一步都进行完整的分析。因此，问题变成了是采用深度优先法还是广度优先法。争论多年，然而广度优先法趋向于生成最好的结果。
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深度优先法（depth-first approach）：优先沿着树的路径向下检索，而不是优先横向检索每层的检索法。
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广度优先法（breadth-first approach）：优先横向检索树的每层，而不是优先向下检索特定路径的检索法。
13.3 专家系统
- 基于知识的系统（knowledge-based system）:使用特定信息集合的软件。
- 专家系统（expert system）：基于人类专家的知识的软件系统。
- 专家系统使用一套规则来指导处理，因此又叫作基于规则的系统。专家系统的规则集合又叫做它的知识库。推理机是专家系统的一部分。
- 基于规则的系统（rule-based system）:基于一套if-then规则的软件系统。
- 推理机（inference engine）：处理规则以得出结论的软件。
- 优点：
1.它是面向目标的：它的重点不是抽象信息或理论信息，而是如何解决特定的问题。
2.它非常有效：它将记录之前的反应，不会问无关的问题。
3.即使你不知道某些问题的答案，一个真正的专家系统也会通过精心构造的规则集合提供有用的指示。
13.4 神经网络
- 人工神经网络（artificial neural network）：尝试模拟人体神经网络的计算机知识表示法。
13.4.1 生物神经网络
13.4.2 人工神经网络
- 有效权（effective weight）：人工神经元中输入值和相应的权的乘积之和。
- 每个元素都有一个数字阈值，元素的有效权将与这个阈值进行比较。如果有效权大于阈值，这个元素将生成1，反之则生成0。
- 训练（training）：调整神经网络中的权和阈值以实现想要的结果的过程。
- 神经网络已经被成功地应用于上千个应用领域，之所以具有这样的通用性，是因为网络的权和阈值没有任何内在含义。
13.5 自然语言处理
- 人机语音交互过程中的三种基本处理类型：
1.语音识别（voice recognition）：用计算机来识别人类所讲的话。
2.自然语言理解（natural language comprehension）：用计算机对人类传达的信息做出合理的解释。
3.语音合成（voice synthesis）：用计算机制造出人类的声音。
- 自然语言（natural language）：人们用于交流的语言，如英语。
13.5.1 语音合成
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语音合成有两种基本的解决方法——动态语音生成和录制语音。
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音素（phoneme）：任何指定的语言中的基本声音单元的集合。
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虽然动态语音生成技术一般不能生成真实的人声，但是它能发出每个单词的声音。录音回放功能提供的语音更真实；它使用的是真正的人声，不过它的词汇量仅限于预先录制好的单词，因此必须拥有存储所有所需单词的内存容量。
13.5.2 语音识别
- 声波纹（voiceprint）：表示人声随着时间推移的频率变化的图。
13.5.3 自然语言理解
- 词法二义性（lexical ambiguity）：由于单词具有多种含义而造成的二义性。
- 句法二义性（syntactic ambiguity）：由于句子的构造方式有多种而造成的二义性。
- 指代二义性（referential ambiguity）：由于代词可以指代多个对象而造成的二义性。
13.6 机器人学
- 机器人学是研究机器人的科学。可以分为固定机器人和可移动机器人。
13.6.1 感知-规划-执行范型（Sense-Plan-Act,SPA范型）
- 可移动机器人学研究的是能相对于环境移动并具有一定自治能力的机器人。
- 规划系统是一种大型的软件系统，它能够根据给定的目标、起点和结局生成有限的动作集合，如果执行这套动作，将实现预期的结果。
13.6.2 包孕体系结构
Isaac Asimov定义的机器人学的三条定律完全适用于这种包孕体系结构。
13.6.3 物理部件
- 机器人是由传感器、执行器和计算部件（一个微处理器）构成的。 机器人移动所需的三种最常用的系统是轮子、履带和机械腿 。
第14章 模拟、图形学、游戏和其他应用
14.1 什么是模拟
- 模拟（simulation）：设计复杂系统的模型并为观察结果而对该模型进行实验。
14.1.1 复杂系统
- 系统定义为一组以某种方式相互作用的对象，这些对象可以是有生命的，也可以是无生命的。
- 最适合模拟的系统是动态的、交互的和复杂的系统，也就是说，这些系统应该是难于理解和分析的。
14.1.2 模型
- 模型（model）：真实系统的抽象，是系统中的对象和管理这些对象相互作用的规则的表示。
14.1.3 构造模型
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构造模型的关键是确定一个足以描述被调查的行为的特征或特性的小集合。模型是真实系统的抽象，而不是系统本身。
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有两种不同的模拟类型，区别在于表示时间的方式，一个采用连续变量，一个采用离散事件：
1.连续模拟： 用一组反映特征集合中的关系的微分方程表示时间的变化。
- 离散事件模拟：由实体、属性和事件构成。
14.2 特殊模型
14.2.1 排队系统
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排队系统是一种离散事件模型，它使用随机数表示事件的到达和持续，它由服务器和等待服务的对象队列构成。
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要构造一个排队模型，必须知道四点：
1.事件的数量以及它们如何影响系统，以确定实体相互作用的规则。
2.服务器的数量。
3.到达时间的分布情况，以确定是否把一个实体加入系统。
4.预计的服务时间，以确定事件的持续时间。
14.2.2 气象模型
14.2.3 计算生物学
computational biology:这是一种通过计算机、应用数学以及统计学的只是解决生物学问题的交叉型学科。
14.2.4 其他模型
14.2.5 必要的计算能力
14.3 计算机图形学
14.3.1 光的工作原理
14.3.2 物体形状
14.3.3 光模拟
14.3.4 复杂对象的建模
14.3.5 让物体动起来
14.4 游戏
- 计算机游戏（computer gaming）：计算机模拟的虚拟世界。
14.4.1 游戏的历史
- 游戏玩法（gameplay）：玩家在游戏过程中交互与体验的类型。
14.4.2 创建虚拟世界
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游戏引擎（game engine）:创造计算机游戏的软件系统。
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游戏引擎提供以下功能的工具：
1.渲染图形的引擎
2.提供碰撞检测和动态仿真从而解决被模拟物体的力学特征问题的物理引擎
3.声音生成单元
4.独立于游戏驱动代码的脚本语言。
5.人工智能算法（例如，寻径（path-finding)算法）
6.动画
7.场景图，一种利用图形场景来表示空间场景的通用数据结构。
14.4.3 游戏设计与开发
14.4.4 游戏编程
编码的过程从创造“游戏循环”开始。不管玩家是否产生输入，游戏循环负责管理游戏世界。