新一代信息技术导论（微课版）（第2版）-习题答案 第1章 绪论-习题答案

第1章绪论一、选择题1.A2.D3.C4.B5.C6.D7.D8.B9.B10.B二、简答题1、信息是指“事物运动的状态及状态变化的方式”。信息技术（InformationTechnology，简称IT）指的是用来扩展人们信息器官功能、协助人们更有效地进行信息处理的一类技术。人类处理信息是通过身体各类器官获取信息、传递信息、加工（处理）信息并按照信息加工的结果，通过手、脚等效应器官作用于事物客体。2、新一代信息技术，不只是指信息领域的一些分支技术如集成电路、计算机、无线通信等的纵向升级，更主要的是指信息技术的整体平台和产业的代际变迁。是以物联网、云计算、大数据、人工智能为代表的新一代技术。3、简单来说，物联网、云计算、大数据、人工智能既有自身独立的技术特征又彼此相互融合相互辅助。一般在一个云计算平台上，云、大数据、人工智能都能找得到。一个大数据公司，通过物联网或互联网积累了大量的数据，会使用一些人工智能的算法提供一些服务；一个人工智能公司，也不可能没有大数据平台支撑。所以，当云计算、大数据、人工智能这样整合起来，便完成了相遇、相识、相知的过程。第2章触摸世界物联网一、选择题1.B2.B3.A4.C5.B6.D7.D8.A9.D二、简答题物联网是一个将物体、人、系统和信息资源与智能服务相互连接的基础设施可以利用它来处理物理世界和虚拟世界的信息并作出反应。物联网的本质特征(1)互联网_即对需要联网的物-定要能够实现互联互通的互联网络。(2)识别与通信一即纳入联网的物”一定要具备自动识别与物物通信的功能。(3)智能化一即网络系统应该具有自动化、自我反馈与智能控制的特点。2、(1)感知层。实现对物理世界的智能感知识别、信息采集处理和自动控制，并通过通信模块将物理实体连接到网络层和应用层。(2)网络层。主要实现信息的传递、路由和控制，包括延伸网、接入网和核心网，网络层可依托公众电信网和互联网，也可以依托行业专用通信网络。(3)应用层。包括应用支持子层和各种物联网应用。应用支持子层为物联网应用提供信息处理、计算等通用基础服务设施、能力及资源调用接口，以此为基础实现物联网在众多领域的各种应用。3、(1)规模化发展。世界各国对物联网应用的不断推进，比如说美国的智能电网、日本的i-Japan、韩国物联网先导应用工程等等，将会大大地推进物联网的发展，为扩大物联网产业规模起着促进作用。(2)重点应用领域。结合各国国情、优先发展重点行业应用以带动物联网产业。(3)协同化发展。随着产业和标准的不断完善，物联网信息将会实现全球范围内的互联互通，最终形成一个全球化物联网应用体系。(4)智能化发展。实现信息在真实世界和虚拟时间之间的智能化流动。第3章走进云计算时代一、选择题1、ABCD2、ABC3、C4、ABCD5、ACD6、ABCD7、ABC8、ABCD9、D10、D二、简答题1、简要说明云计算的基本特征。答：云计算的特征可归纳如下：按需服务。即自助式服务，以服务的形式为用户提供应用程序、数据存储、基础设施等资源，并可以根据用户需求，自动分配资源，而不需要系统管理员干预。泛在接入。即随时随地使用，用户可以利用各种终端设备（如PC电脑、笔记本电脑、智能手机等）随时随地通过互联网访问云计算服务。计费服务。即可度量的服务，监控用户的资源使用量，并根据资源的使用情况对提供的服务计费。弹性服务。即快速资源扩缩，服务的规模可快速伸缩，以自动适应业务负载的动态变化。资源池化。资源以共享资源池的方式统一管理，并能将资源分享给不同用户。2、列举你知道的云计算服务商。答：亚马逊、谷歌、微软、VMware、阿里、腾讯、华为、H3C、华云、平安云、浪潮、金山等等。3、列举云计算平台的日常维护工作。 答：日常维护包括设备巡检、运行监控、事件处理、资源池管理、资源管理、参数管理、系统升级、应急处理、文档管理等系列工作。第4章大数据时代变革一、选择题1.C2.C3.A4.D5.D6.C7.C8.A二、简答题1.

简述大数据技术的特点。答：Volume（大体量）：即可从数百TB到数十数百PB、甚至EB规模。Variety（多样性）：即大数据包括各种格式和形态的数据。Velocity（时效性）：即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。Veracity（准确性）：即处理的结果要保证一定的准确性。Value（大价值）：即大数据包含很多深度的价值，大数据分析挖掘和利用带来巨大的商业价值。2.

简述科学研究第一范式、第二范式、第三范式、第四范式。第一范式：经验范式，以观察和实验为依据的研究。第二范式：以建模和归纳为基础的理论学科和分析范式，又称为理论范式。第三范式：以模拟复杂现象为基础的计算科学范式，又称为模拟范式。第四范式：以数据考察为基础，联合理论、实验和模拟一体的数据密集计算的范式，数据被捕获或者由模拟器生成，利用软件处理，信息和知识存储在计算机中，科学家使用数据管理和统计学方法分析数据。3.

简述大数据流式计算。流式计算的概念：流式数据是指产生的护具不是批量的传输过来的，而是像水一样流过来的，流式数据的处理也是连续处理，而不是批量处理。流式数据的特征：实时性，易失性，突发性，无序性，无限性，准确性4.

大数据流式计算与批量计算的比较

对于先存储后计算，实时性要求不高，但对数据的准确性和全面性更为重要的应用场景，批量计算模式更为合适；对于无须存储，可以直接进行数据计算，实时性要求很严格，但数据的精确度要求稍微宽松的应用场景，更适于流式计算。5.

简述大数据预处理技术。数据采集、数据清洗的基本方法，不符合要求数据类别。数据抽取方法：同构同质--DW数据库服务器和原业务系统之间建立直接的链接关系后，利用结构化查询语言访问。同构异质--通过ODBC的方式建立数据库链接。文件型--利用数据库工具导入。增量更新--将业务发生的时间作为增量标志。数据清洗的基本方法：(1).定义和确定错误的类型。(2).搜寻并识别错误的实例。(3).纠正所发现的错误。不符合要求数据类别：(1).不完整的数据。(2).异常的数据。(3).重复的数据。6.

简述大数据分析。大数据分析概述：数据分析是指用准确适宜的分析方法和工具来分析经过处理的数据，提取具有价值的信息，进而形成有效的结论并通过可视化技术展现出来的过程。第5章引领未来人工智能一、选择题1.D2.A、B、C3.A、B、C4.A、C5.A、B、D6.A、B、C、D7.A、B、C、D8.C9.C10.B11.C二、简答题1.人工智能助理，图像处理领域，机器视觉，新闻、电影、音乐、购物推荐，客服服务，AI在游戏的应用，安全防护，AI艺术，新一代的搜索引擎，机器翻译，自动驾驶，机器人。2.人工智能是不可思议的计算机程序，是机器可以完成人们认为机器不能胜任的事；人工智能是与人类思考方式相似的计算机程序，能够遵照思维里的逻辑规律进行思考；工智能是与人类行为相似的计算机程序，只要计算机程序的功能表现与人类在类似环境下行为相似则可以认为该程序是该领域的人工智能程序；工智能是会学习的计算机程序，这一定义也符合人类认知的特点，人类的智慧离不开不断的学习；人工智能是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。3.机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。

机器学习有下面几种定义：(1)机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。(2)机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。(3)机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。机器学习的应用：数据分析与挖掘；模式识别，模式识别的应用领域广泛，包括计算机视觉、医学图像分析、光学文字识别、自然语言处理、语音识别、手写识别、生物特征识别、文件分类、搜索引擎等；其它领导具体如虚拟助手、交通预测、过滤垃圾邮件和恶意软件。第六章信用基石区块链一、选择题1.B2.A3.C4.A5.B6.D7.C8.D9.D10D二、简答题1.区块链所建立的公信力有以下两大特点。（1）区块链是分布式的，区块链在网络上会有许多独立的节点，每一个节点都有一份备份信息。每个有授权的人都可以从任意节点下载全部的信息，同时，区块链公信力网络也是不可篡改的，因为任何节点更改信息的企图都会被其他节点发现，而被更改的节点不会被确认。（2）在区块链公信力模型中，区块链不制定政策，它只是扮演一个公证人的角色。可以将其理解为一串计算机的if…else类型判断性语句，在特定条件下自动执行某种命令。它实际上是用基于共识的数学方法，在机器之间建立信任并完成信用创造的。2.区块链系统中最后以谁打的信息包为准,这里引入一个辨别方法—工作量证明（ProofofWork，PoW）。工作量证明是区块链中使用的共识算法。它需要所有系统用户参