信息技术电子信息类课标教案

《信息技术(电子信息类)》课程标准一、课程性质本课程充分贯彻《高等职业教育专科信息技术课程标准（2021年版）》要求，主要围绕云计算、大数据、人工智能、现代通信技术、物联网、工业互联网、区块链和智能制造进行讲解。本书在编写时着重介绍我国科学技术的最新发展成果，充分考虑大学生的知识结构和学习特点，内容讲解由浅入深，并展示了众多实用案例，用于激发学生的学习兴趣，符合学生的学习特点。可作为高等职业院校各专业的公共课，也可作为电子信息类、计算机类、通信类、集成电路类等专业的基础课程。二、课程任务本课程以新一代信息技术为主线，分8章介绍了云计算、大数据、人工智能、现代通信技术、物联网、工业互联网、区块链和智能制造等技术。第1章主要介绍了云计算的相关概念和技术，第2章主要介绍了大数据的基础知识、相关技术及应用，第3章主要介绍了人工智能的相关概念、相关算法和应用，第4章主要介绍了通信的基本概念、通信网络与协议及通信网络安全等，第5章主要介绍了物联网的概念、关键技术及应用，第6章主要介绍了工业互联网的相关概念、安全体系及应用，第7章主要介绍了区块链的概念、密码技术及发展展望，第8章主要介绍了智能制造的相关理论及关键技术。三、课程目标2016年，经国务院同意，工业和信息化部、国家发展改革委正式印发了《信息产业发展指南》，工业和信息化部先后印发了《大数据产业发展规划（2016—2020年）》《云计算发展三年行动计划（2017—2019年）》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》等文件，明确了大数据、云计算、人工智能、物联网等是新时期我国经济社会发展的重点领域，是建设网络强国、推动产业数字化转型升级的关键支撑。为贯彻落实《国家职业教育改革实施方案》，2021年3月，教育部发布了《高等职业教育专科信息技术课程标准（2021年版）》（教职成厅函〔2021〕4号）。为了适应新一代信息技术产业发展需求，培养高等职业院校学生的科学素养、逻辑思维能力和探知新技术的意识，我们组织业内专家与专业教师进行课程设计。四、学时分配《信息技术(电子信息类)》知识模块与课时设置如下：理论学时为64学时。课程框架及学时分配如下表所示：序号项目名学时第一章云计算8第二章大数据8第三章人工智能8第四章现代通信技术8第五章物联网8第六章工业互联网8第七章区块链8第八章智能制造8合计64五、本课程主要教学内容第1章云计算学习目标掌握云计算的产生背景、内涵特性及其发展目标和意义。理解云计算系统的架构，包括参考模型、业务模型和部署模型。了解云计算的使能技术，如分布式技术、虚拟化技术和云平台技术。掌握云计算系统的服务与管理。理解云计算安全技术及相关的法律法规。了解云计算在不同领域的创新实践，如工业云、农业云、政务云等。掌握云计算与新技术的融合以及云计算产业生态的地位。课时安排本章安排理论8学时主要教学内容1.1云计算概述1.1.1云计算的产生与发展1.1.2云计算的内涵与特性1.1.3云计算的发展目标和意义1.2云计算系统的系统架构1.2.1云计算系统架构的参考模型1.2.2云计算系统的业务模型1.2.3云计算系统的部署模型1.3云计算系统的使能技术1.3.1分布式技术1.3.2虚拟化技术1.3.3云平台技术1.4云计算系统的服务与管理1.5云计算安全1.5.1云计算系统安全技术1.5.2云安全相关法律法规1.6云计算的创新实践1.6.1工业云与智能制造1.6.2农业云与智慧农业1.6.3政务云与电子政务1.6.4金融云与智慧银行1.6.5商贸云与新零售1.6.6城市大脑与新型智慧城市1.6.7云医院与云制药1.6.8教育云与智慧教育1.6.9物流云与应急服务1.6.10微信小程序的云开发实践1.7云计算未来展望1.7.1云计算与新技术的融合1.7.2云计算产业生态及其地位第2章大数据学习目标掌握数据的基本概念、大数据的内涵外延及其处理流程和挑战。理解大数据的采集与治理，包括数据来源、多源采集方式和数据预处理。掌握数据管理，包括分布式文件系统、关系数据库、NoSQL数据库和多模态数据管理。理解数据分析，包括统计数据分析和基于机器学习的数据分析。掌握数据可视化的主要技术、工具软件以及大数据可视化案例。理解数据安全与隐私保护，包括其与传统信息安全的关系及支撑技术。了解大数据处理平台、社会网络大数据及其面临的挑战。掌握大数据在智慧城市、工业大数据等领域的应用。课时安排本章安排理论8学时主要教学内容2.1大数据概述2.1.1数据2.1.2大数据的内涵和外延2.1.3大数据处理的一般流程和面临的挑战2.2数据采集与治理2.2.1大数据来源与多源数据采集方式2.2.2数据的预处理2.3数据管理2.3.1分布式文件系统2.3.2关系数据库2.3.3NoSQL数据库2.3.4多模态数据管理2.4数据分析概述2.4.1统计数据分析2.4.2基于机器学习的数据分析2.5数据可视化2.5.1数据可视化的主要技术2.5.2大数据可视化与可视分析案例2.5.3数据可视化工具和软件2.6数据安全与隐私保护2.6.1数据安全与传统信息安全的关系2.6.2数据安全及隐私保护支撑技术2.7大数据处理平台2.8社会网络大数据2.8.1社会网络大数据面临的挑战2.8.2社会网络中的用户影响力2.9大数据应用2.9.1智慧城市2.9.2工业大数据第3章人工智能学习目标掌握人工智能的基本概念、产生发展、产业生态和人才需求。理解知识表示与知识图谱的基本概念、构成与技术栈。掌握机器学习的产生发展、监督学习、无监督学习、弱监督学习及应用实例。理解神经网络与深度学习的基本概念、深度学习及应用实例。掌握计算机视觉、数字图像处理、计算机视觉与机器视觉的内涵及应用。理解计算机听觉、智慧语音、自然语言处理的基本概念。掌握智能机器人的概念分类、云端智能机器人架构及应用场景。了解人工智能推动工业革命和社会进步、发展趋势、面临的挑战及未来展望。课时安排本章安排理论8学时主要教学内容3.1人工智能概述3.1.1人工智能的基本概念3.1.2人工智能的产生与发展3.1.3人工智能的产业生态和人才需求3.2知识表示与知识图谱3.2.1知识表示与知识图谱的基本概念3.2.2专家系统与知识图谱3.2.3知识图谱的构成与技术栈3.2.4典型的知识图谱项目3.3机器学习3.3.1机器学习的产生与发展3.3.2监督学习3.3.3无监督学习3.3.4弱监督学习3.3.5机器学习应用实例——手写数字识别3.4神经网络与深度学习3.4.1神经网络简介3.4.2神经网络与深度学习3.4.3深度学习3.4.4深度学习应用实例——手写数字识别3.5计算机视觉3.5.1计算机视觉简介3.5.2数字图像处理3.5.3计算机视觉的内涵与应用3.5.4机器视觉的内涵与应用3.6计算机听觉3.6.1计算机听觉简介3.6.2智慧语音3.6.3自然语言处理3.7智能机器人3.7.1机器人的概念与分类3.7.2云端智能机器人3.7.3云端智能机器人的系统架构3.7.4智能服务机器人的典型应用场景3.8人工智能的挑战、发展趋势与未来3.8.1人工智能推动工业革命和社会进步3.8.2人工智能的发展趋势3.8.3人工智能面临的挑战3.8.4拥抱人工智能的明天第4章现代通信技术学习目标掌握通信的基本概念及通信技术的发展历程。理解信息传输的基本原理，包括信号表示、通信系统模型、调制解调及编码解码。掌握通信网络与协议，包括通信网络的形成、接入网技术及通信协议和标准制定机构。了解固定电话通信的过程、业务及通信网的发展演变。掌握数据通信的概念、数据交换、数据通信网及数据通信技术与互联网的发展。理解移动通信的概念、特点、多址技术、网络架构演进、业务及5G赋能行业应用。掌握光纤通信系统、光纤通信与传输承载网及光传输技术的发展。了解微波和卫星通信的基本概念及应用。掌握量子通信的基本概念、网络及应用。理解通信网络安全技术的发展、安全体系结构、基本威胁及常用安全技术。课时安排本章安排理论8学时主要教学内容4.1通信概述4.1.1通信的基本概念4.1.2通信技术的发展历程4.2信息传输4.2.1信息的信号表示4.2.2通信系统的基本模型4.2.3模拟调制与解调4.2.4数字调制与解调4.2.5信源编码与解码4.2.6信道编码与解码4.3通信网络与协议4.3.1从简单通信到通信网络4.3.2接入网技术与应用4.3.3通信协议和标准制定机构4.4固定电话通信4.4.1固定电话通信过程4.4.2固定电话业务4.4.3固定电话网的发展与演变4.5数据通信4.5.1数据通信的概念4.5.2数据交换4.5.3数据通信网4.5.4数据通信技术与互联网的发展4.5.5IP地址4.6移动通信4.6.1移动通信的概念与特点4.6.2多址技术4.6.3从1G到5G的发展4.6.4移动通信网络架构的演进4.6.5移动通信业务4.6.6移动终端的发展变迁4.6.75G赋能行业应用4.7光纤通信4.7.1光纤通信系统4.7.2光纤通信与传输承载网4.7.3光传输技术的发展4.8微波和卫星通信4.8.1微波通信4.8.2卫星通信4.8.3微波和卫星通信的应用4.9量子通信4.9.1量子通信概述4.9.2量子通信网络4.9.3量子通信的应用4.10通信网络安全4.10.1网络安全技术的发展4.10.2通信网络安全体系结构4.10.3基本的网络安全威胁4.10.4常用的网络安全技术第5章物联网学习目标掌握物联网的发展特点、体系结构与关键技术。理解自动识别技术的分类及射频识别技术。掌握物联网定位技术的发展趋势、卫星定位技术及其他短距离定位技术。理解传感器的分类与特点、无线传感器网络及数据融合。掌握物联网安全技术，包括安全概述及安全要求。课时安排本章安排理论8学时主要教学内容5.1物联网的概念与关键技术5.1.1物联网的发展与特点5.1.2物联网的体系结构与关键技术5.2自动识别技术5.2.1自动识别技术概述5.2.2自动识别技术的分类5.2.3射频识别技术5.3物联网定位技术5.3.1物联网定位技术的发展趋势与应用5.3.2卫星定位技术5.3.3其他短距离定位技术5.4传感器与无线传感器网络5.4.1传感器的分类与特点5.4.2无线传感器网络5.4.3数据融合5.5物联网安全技术5.5.1物联网安全概述5.5.2物联网安全要求第6章工业互联网学习目标掌握工业互联网产生的背景、概念、价值和影响。理解工业互联网的体系架构、技术体系、标准体系和生态体系。掌握工业互联网网络体系，包括网络互联架构、企业内网外网、标识解析及新型网络技术。理解工业互联网平台体系，包括平台架构、应用场景、工业软件与工业App、边缘计算与边云协同。掌握工业互联网安全体系，包括安全威胁现状、安全体系架构及安全防护应用。了解工业互联网在不同行业的典型应用模式、企业应用、行业应用及融合应用。掌握工业互联网面临的问题与挑战、创新与发展以及与现代制造业的未来。课时安排本章安排理论8学时主要教学内容6.1工业互联网概述6.1.1工业互联网产生的背景及其概念6.1.2工业互联网的价值和影响6.2工业互联网架构6.2.1工业互联网体系架构6.2.2工业互联网技术体系6.2.3工业互联网标准体系6.2.4工业互联网生态体系6.3工业互联网网络体系6.3.1网络互联整体架构6.3.2企业内网与企业外网6.3.3工业互联网标识解析6.3.4新型网络技术6.4工业互联网平台体系6.4.1工业互联网平台架构6.4.2工业互联网平台应用场景6.4.3工业软件与工业App6.4.4边缘计算与边云协同6.5工业互联网安全体系6.5.1工业互联网安全威胁现状6.5.2工业互联网安全体系架构6.5.3工业互联网安全防护的应用6.6工业互联网行业的应用6.6.1工业互联网典型应用模式6.6.2工业互联网企业应用6.6.3工业互联网行业应用6.6.4典型技术与工业互联网融合应用6.7工业互联网的发展与未来6.7.1工业互联网面临的问题与挑战6.7.2工业互联网的创新与发展6.7.3工业互联网与现代制造业的未来第7章区块链学习目标掌握区块链的基本概念、技术类型、特点及现实意义。理解区块链的体系结构，包括数据层、网络层、共识层、智能合约层、应用层及激励机制。掌握典型区块链平台，如比特币和以太坊。理解密码技术，包括对称密码、非对称密码、数字签名及梅克尔树的应用。掌握P2P网络的基本概念及与区块链的关系。理解共识算法的分类、故障容错类算法、拜占庭容错类算法及研究热点。掌握智能合约的定义、以太坊智能合约平台及面临的安全威胁与应对思路。了解区块链及其相关技术的发展展望，包括去中心化身份标识、分布式自治组织、Web3.0、元宇宙及区块链扩容。课时安排本章安排理论8学时主要教学内容7.1区块链概述7.1.1区块链的基本概念和相关术语7.1.2区块链的主要技术类型7.1.3区块链的主要特点7.1.4区块链的现实意义7.2区块链的体系结构7.2.1区块链的体系结构概述7.2.2数据层7.2.3网络层7.2.4共识层7.2.5智能合约层7.2.6应用层7.2.7激励机制7.3典型区块链平台7.3.1比特币7.3.2以太坊7.4密码技术7.4.1概述7.4.2对称密码与加密标准7.4.3非对称密码及典型算法7.4.4数字签名7.4.5梅克尔树的应用7.5P2P网络7.5.1非结构化P2P网络7.5.2结构化P2P网络7.5.3P2P网络与区块链7.6共识算法7.6.1共识算法概述7.6.2共识算法的分类7.6.3故障容错类算法7.6.4拜占庭容错类算法7.6.5共识算法的研究热点7.7智能合约7.7.1智能合约的定义与概述7.7.2以太坊智能合约平台简介7.7.3智能合约面临的安全威胁及其应对思路7.8区块链及其相关技术发展展望7.8.1去中心化身份标识7.8.2分布式自治组织7.8.3互联网发展进入Web3.0价值互联网新阶段7.8.4虚实交融的元宇宙7.8.5区块链扩容第8章智能制造学习目标掌握制造、制造技术及制造业的基本概念，以及人类文明、工业革命与制造技术的关系。理解智能制造的定义、发展及特征。掌握智能制造系统的构成要素，包括智能产品、智能设计、智能制造设备、智能生产和智能服务。理解智能制造的关键技术。掌握智能工厂的构成及建设架构。课时安排本章安排理论8学时主要教学内容8.1制造8.1.1制造、制造技术及制造业8.1.2人类文明、工业革命与制造技术8.2智能制造概述8.2.1智能制造的定义8.2.2智能制造的发展8.2.3智能制造的特征8.3智能制造系统8.3.1智能制造系统概述8.3.2智能制造的构成要素8.3.3智能产品8.3.4智能设计8.3.5智能制造设备8.3.6智能生产8.3.7智能服务8.4智能制造关键技术8.5智能工厂8.5.1智能工厂概述8.5.2典型智能工厂的构成8.5.3智能工厂建设架构

《信息技术(电子信息类)》课程教案课题：云计算教学目的：掌握云计算的产生背景、内涵特性及其发展目标和意义。理解云计算系统的架构，包括参考模型、业务模型和部署模型。了解云计算的使能技术，如分布式技术、虚拟化技术和云平台技术。掌握云计算系统的服务与管理。理解云计算安全技术及相关的法律法规。了解云计算在不同领域的创新实践，如工业云、农业云、政务云等。掌握云计算与新技术的融合以及云计算产业生态的地位。课型：新授课课时：本章安排8个课时。教学重点：重点：理解云计算的系统架构，包括参考模型、业务模型和部署模型，以及云计算的安全技术与相关法律法规。教学难点：难点：掌握云计算的使能技术，尤其是虚拟化技术和分布式技术的原理及其在云计算中的应用。教学过程：教学形式：讲授课，教学组织采用课堂整体讲授和分组演示。教学媒体：采用启发式教学、案例教学等教学方法。教学手段采用多媒体课件、视频等媒体技术。板书设计：本课标题云计算课次4授课方式理论课□讨论课□习题课□其他□课时安排8学分共2分授课对象普通高等院校学生任课教师教材及参考资料1.《信息技术(电子信息类)》；电子工业出版社。2.本教材配套视频教程及学习检查等资源。3.与本课程相关的其他资源。教学基本内容教学方法及教学手段课程引入在当今数字化时代，云计算已经成为企业和社会实现高效计算资源管理和灵活服务交付的关键技术。通过将计算资源、存储资源和网络资源集中管理和按需分配，云计算极大地提高了资源利用率，降低了成本，并推动了各行业的数字化转型。本章将全面介绍云计算的基本概念、系统架构、使能技术、服务与管理、安全问题以及创新实践，帮助学生深入理解云计算的核心价值和应用场景。参考以下形式：1.衔接导入2.悬念导入3.情景导入4.激疑导入5.演示导入6.实例导入7.其他形式1.1云计算概述1.1.1云计算的产生与发展1.1.2云计算的内涵与特性（1）计算资源的集成提高设备的计算能力。（2）分布式数据中心保证系统的容灾能力。（3）软、硬件相互隔离减少设备的依赖性。（4）平台模块化设计体现高可扩展性。（5）虚拟资源池为用户提供弹性服务。1.1.3云计算的发展目标和意义1.2云计算系统的系统架构1.2.1云计算系统架构的参考模型1.云基础设施架构的分层结构2.REST架构：云计算的软件架构1.2.2云计算系统的业务模型1.基础设施即服务（InfrastructureasaService,IaaS）2.平台即服务（PlatformasaService,PaaS）3.软件即服务（SoftwareasaService,SaaS）1.2.3云计算系统的部署模型1.公共云2.私有云3.社区云4.混合云1.3云计算系统的使能技术1.3.1分布式技术1.分布式计算2.网格计算3.并行计算4.分布式存储1.3.2虚拟化技术1.主机主机，指物理存在的计算机，又称宿主计算机（简称宿主机）。当虚拟机嵌套时，运行虚拟机的虚拟机也是宿主机，但不是物理机。主机操作系统是指宿主计算机上的操作系统，在主机操作系统上安装的虚拟机软件可以在计算机上模拟一台或多台计算机。2.虚拟机虚拟机，指在物理计算机上运行的操作系统中模拟出来的计算机，又称客户机，理论上完全等同于实体的物理计算机。每个虚拟机都可安装自己的操作系统或应用程序，并连接网络。运行在虚拟机上的操作系统称为客户操作系统。 1.3.3云平台技术1.4云计算系统的服务与管理云计算系统架构分为服务和管理两大部分。在服务方面，主要以提供用户基于云的各种服务为主，共包含3个层次：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）。1.5云计算安全1.5.1云计算系统安全技术1.5.2云安全相关法律法规1.第三方托管数据2.不确定数据中心的位置3.缺失统一的标准与规范1.6云计算的创新实践1.6.1工业云与智能制造1.6.2农业云与智慧农业1.6.3政务云与电子政务1.6.4金融云与智慧银行1.打造基础设施云，实现资源管理模式的转型突破2.打造应用平台云，保障高适应高弹性的业务支撑3.打造金融生态云，构建开放融合的跨界生态1.6.5商贸云与新零售1.6.6城市大脑与新型智慧城市1.6.7云医院与云制药1.6.8教育云与智慧教育1.6.9物流云与应急服务1.以互联网技术为主要技术2.进行大规模计算的能力3.一切都是以服务社会为中心4.服务虚拟化5.通用性6.动态而且能够实现功能的扩展7.稳定性8.按需服务9.供应商能够对数据进行管理10.性价比高1.6.10微信小程序的云开发实践1.7云计算未来展望1.7.1云计算与新技术的融合1.容器2.无服务器3.微服务4.DevOps5.物联网6.人工智能7.大数据1.7.2云计算产业生态及其地位1.云计算产业发展现状2.云计算细分产业环节3.云计算产业园布局分析1．教学以学生学习教材的基本内容为主，系统全面地了解云计算。2．整个教学过程中，各教学点可根据实际情况，进行拓展知识的讲解。本章小结：本章系统地介绍了云计算的基本概念、系统架构、使能技术、服务与管理、安全问题以及创新实践。通过学习，学生应能够掌握云计算的核心技术，理解云计算在不同领域的应用价值，并认识到云计算安全的重要性。同时，通过对云计算未来发展的展望，学生可以更好地把握云计算技术的发展趋势和产业生态。

《信息技术(电子信息类)》课程教案课题：大数据教学目的：掌握数据的基本概念、大数据的内涵外延及其处理流程和挑战。理解大数据的采集与治理，包括数据来源、多源采集方式和数据预处理。掌握数据管理，包括分布式文件系统、关系数据库、NoSQL数据库和多模态数据管理。理解数据分析，包括统计数据分析和基于机器学习的数据分析。掌握数据可视化的主要技术、工具软件以及大数据可视化案例。理解数据安全与隐私保护，包括其与传统信息安全的关系及支撑技术。了解大数据处理平台、社会网络大数据及其面临的挑战。掌握大数据在智慧城市、工业大数据等领域的应用。课型：新授课课时：本章安排8个课时。教学重点：重点：掌握大数据的采集与治理、数据分析方法，以及数据安全与隐私保护的关键技术。教学难点：难点：深入理解大数据处理平台的架构与组件，以及多模态数据管理的存储与管理机制。教学过程：教学形式：讲授课，教学组织采用课堂整体讲授和分组演示。教学媒体：采用启发式教学、案例教学等教学方法。教学手段采用多媒体课件、视频等媒体技术。板书设计：本课标题大数据课次4授课方式理论课□讨论课□习题课□其他□课时安排8学分共2分授课对象普通高等院校学生任课教师教材及参考资料1.《信息技术(电子信息类)》；电子工业出版社。2.本教材配套视频教程及学习检查等资源。3.与本课程相关的其他资源。教学基本内容教学方法及教学手段课程引入随着信息技术的飞速发展，数据的产生和积累呈爆炸式增长，大数据已经成为推动各行业创新和发展的关键资源。大数据不仅改变了我们对信息的认知和处理方式，还为企业和社会带来了前所未有的机遇和挑战。本章将全面介绍大数据的基本概念、采集与治理、管理、分析、可视化、安全与隐私保护，以及大数据处理平台和应用实践，帮助学生深入理解大数据的核心技术和应用场景。参考以下形式：1.衔接导入2.悬念导入3.情景导入4.激疑导入5.演示导入6.实例导入7.其他形式2.1大数据概述2.1.1数据1.结构化数据2.半结构化数据3.非结构化数据2.1.2大数据的内涵和外延1.大数据的概念2.大数据的特征3.大数据、云计算、物联网之间的关系4.大数据的作用与意义2.1.3大数据处理的一般流程和面临的挑战1.大数据处理的一般流程2.大数据面临的挑战2.2数据采集与治理2.2.1大数据来源与多源数据采集方式2.2.2数据的预处理1.数据清理2.数据集成3.数据变换4.数据归约2.3数据管理2.3.1分布式文件系统1.分布式文件系统的定义2.分布式文件系统的特点3.HDFS2.3.2关系数据库1.关系数据库的定义2.基本术语3.关系完整性4.常见的关系数据库2.3.3NoSQL数据库1.键值(Key-Value)存储数据库2.列存储数据库3.文档型数据库4.图形(Graph)数据库2.3.4多模态数据管理1.多模态数据的定义2.多模态数据库AbutionDB2.4数据分析概述2.4.1统计数据分析1.描述性统计分析2.数据的集中趋势3.数据的离中趋势2.4.2基于机器学习的数据分析1.非监督学习方法2.监督学习方法2.5数据可视化2.5.1数据可视化的主要技术1.数据可视化的类型2.数据可视化技术2.5.2大数据可视化与可视分析案例2.5.3数据可视化工具和软件1.入门级工具2.信息图表工具2.6数据安全与隐私保护2.6.1数据安全与传统信息安全的关系2.6.2数据安全及隐私保护支撑技术1.数据加密技术2.数据签名技术3.数据交互安全与脱敏技术2.7大数据处理平台2.8社会网络大数据2.8.1社会网络大数据面临的挑战2.8.2社会网络中的用户影响力2.9大数据应用2.9.1智慧城市1.智慧城市交通2.智慧城市社区3.智慧城市医疗4.智慧城市政务5.智慧城市公安2.9.2工业大数据1．教学以学生学习教材的基本内容为主，系统全面地了解大数据。2．整个教学过程中，各教学点可根据实际情况，进行拓展知识的讲解。本章小结：本章系统地介绍了大数据的基本概念、采集与治理、管理、分析、可视化、安全与隐私保护，以及大数据处理平台和应用实践。通过学习，学生应能够全面掌握大数据的核心知识，理解大数据在不同领域的应用价值，并认识到数据安全与隐私保护的重要性。同时，通过对大数据未来发展的展望，学生可以更好地把握大数据技术的发展趋势和应用前景。

《信息技术(电子信息类)》课程教案课题：人工智能教学目的：掌握人工智能的基本概念、产生发展、产业生态和人才需求。理解知识表示与知识图谱的基本概念、构成与技术栈。掌握机器学习的产生发展、监督学习、无监督学习、弱监督学习及应用实例。理解神经网络与深度学习的基本概念、深度学习及应用实例。掌握计算机视觉、数字图像处理、计算机视觉与机器视觉的内涵及应用。理解计算机听觉、智慧语音、自然语言处理的基本概念。掌握智能机器人的概念分类、云端智能机器人架构及应用场景。了解人工智能推动工业革命和社会进步、发展趋势、面临的挑战及未来展望。课型：新授课课时：本章安排8个课时。教学重点：重点：掌握机器学习、深度学习的基本概念和常用算法，以及计算机视觉、语音处理和自然语言处理的应用场景。教学难点：难点：深入理解神经网络（尤其是卷积神经网络和生成对抗网络）的工作原理及其在实际问题中的应用。教学过程：教学形式：讲授课，教学组织采用课堂整体讲授和分组演示。教学媒体：采用启发式教学、案例教学等教学方法。教学手段采用多媒体课件、视频等媒体技术。板书设计：本课标题人工智能课次4授课方式理论课□讨论课□习题课□其他□课时安排8学分共2分授课对象普通高等院校学生任课教师教材及参考资料1.《信息技术(电子信息类)》；电子工业出版社。2.本教材配套视频教程及学习检查等资源。3.与本课程相关的其他资源。教学基本内容教学方法及教学手段课程引入在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为推动社会进步和技术创新的核心力量。从自动驾驶汽车到智能家居，从医疗诊断到金融服务，人工智能的应用无处不在。本章将全面介绍人工智能的基本概念、知识表示与知识图谱、机器学习、神经网络与深度学习、计算机视觉、语音处理、自然语言处理、智能机器人，以及人工智能的挑战、发展趋势与未来，帮助学生深入理解人工智能的核心技术和应用场景。参考以下形式：1.衔接导入2.悬念导入3.情景导入4.激疑导入5.演示导入6.实例导入7.其他形式3.1人工智能概述3.1.1人工智能的基本概念3.1.2人工智能的产生与发展3.1.3人工智能的产业生态和人才需求3.2知识表示与知识图谱3.2.1知识表示与知识图谱的基本概念3.2.2专家系统与知识图谱3.2.3知识图谱的构成与技术栈3.2.4典型的知识图谱项目3.3机器学习3.3.1机器学习的产生与发展3.3.2监督学习3.3.3无监督学习3.3.4弱监督学习3.3.5机器学习应用实例——手写数字识别3.4神经网络与深度学习3.4.1神经网络简介人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN），简称神经元网络或神经网络，提出于1943年，它从信息处理角度通过对人脑神经元及其网络进行模拟、简化和抽象，建立某种模型，按照不同的连接方式组成不同的网络，来模拟人脑神经元和生物神经网络。经过几十年的发展，随着算法、算力和数据的完善与积累，神经网络已经成为人工智能的一种主要实现方法，并且在计算机视觉、计算机听觉、自然语言处理等多个专项技术上取得重大突破和广泛应用，在个别专项能力上接近甚至超过了一般人类的水平，如人脸识别、图像分类、语音识别、机器翻译、医学影像判别等。3.4.2神经网络与深度学习根据神经网络运行过程中的信息流向，可将神经网络分为前馈式和反馈式两种基本类型。前馈神经网络（Feed-ForwardNeuralNetwork），简称前馈网络，采用一种单向多层结构，其中每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信息的传输只沿一个方向进行，各神经元从输入层开始，接收前一级的输入，并输出到下一级，直至输出层。整个网络中无反馈，可用一个有向无环图表示。前馈网络的第一层称为输入层，最后一层为输出层，中间为一到多层的隐藏层。3.4.3深度学习3.4.4深度学习应用实例——手写数字识别3.5计算机视觉3.5.1计算机视觉简介3.5.2数字图像处理3.5.3计算机视觉的内涵与应用3.5.4机器视觉的内涵与应用3.6计算机听觉3.6.1计算机听觉简介3.6.2智慧语音1.语音识别2.语音合成3.声纹特征识别3.6.3自然语言处理3.7智能机器人3.7.1机器人的概念与分类3.7.2云端智能机器人3.7.3云端智能机器人的系统架构1．云端大脑2．安全神经网络3．机器人控制单元3.7.4智能服务机器人的典型应用场景1．智慧门店2．智慧社区3．智慧酒店4．智慧医养5．智慧教育6．智慧工业7．智慧园区8．智慧场馆9．智慧交通3.8人工智能的挑战、发展趋势与未来3.8.1人工智能推动工业革命和社会进步3.8.2人工智能的发展趋势1．大公司将赢得未来2．算法和技术将会进行整合3．数据众包市场将非常巨大4．企业并购5．用工具的开源换取更大的市场份额6．人机交互技术将得到改进7．人工智能逐步影响所有的垂直行业8．出现安全、隐私、伦理与道德问题3.8.3人工智能面临的挑战1.人工智能的人才挑战2.人工智能的技术挑战3.人工智能的法律、安全与伦理挑战3.8.4拥抱人工智能的明天1．人工智能产品将全面进入消费级市场2．认知类人工智能产品将赶超人类专家顾问水平3．人工智能将成为可复用、可购买的智能服务4．人工智能人才将呈现井喷式的大量需求5．人类的知识、智慧、人性或将被重新定义6．一次非凡的突破——打电话的AI通过了图灵测试1．教学以学生学习教材的基本内容为主，系统全面地了解人工智能。2．整个教学过程中，各教学点可根据实际情况，进行拓展知识的讲解。本章小结：本章系统地介绍了人工智能的基本概念、知识表示与知识图谱、机器学习、神经网络与深度学习、计算机视觉、语音处理、自然语言处理、智能机器人，以及人工智能的挑战、发展趋势与未来。通过学习，学生应能够全面掌握人工智能的核心知识，理解人工智能在不同领域的应用价值，并认识到人工智能面临的伦理和法律问题。同时，通过对人工智能未来发展的展望，学生可以更好地把握人工智能技术的发展趋势和应用前景。

《信息技术(电子信息类)》课程教案课题：现代通信技术教学目的：掌握通信的基本概念及通信技术的发展历程。理解信息传输的基本原理，包括信号表示、通信系统模型、调制解调及编码解码。掌握通信网络与协议，包括通信网络的形成、接入网技术及通信协议和标准制定机构。了解固定电话通信的过程、业务及通信网的发展演变。掌握数据通信的概念、数据交换、数据通信网及数据通信技术与互联网的发展。理解移动通信的概念、特点、多址技术、网络架构演进、业务及5G赋能行业应用。掌握光纤通信系统、光纤通信与传输承载网及光传输技术的发展。了解微波和卫星通信的基本概念及应用。掌握量子通信的基本概念、网络及应用。理解通信网络安全技术的发展、安全体系结构、基本威胁及常用安全技术。课型：新授课课时：本章安排8个课时。教学重点：重点：掌握移动通信（包括5G技术）、光纤通信以及通信网络安全的核心内容和应用。教学难点：难点：深入理解数字调制与解调、信道编码与解码的技术原理，以及量子通信的基本概念和应用。教学过程：教学形式：讲授课，教学组织采用课堂整体讲授和分组演示。教学媒体：采用启发式教学、案例教学等教学方法。教学手段采用多媒体课件、视频等媒体技术。板书设计：本课标题现代通信技术课次4授课方式理论课□讨论课□习题课□其他□课时安排8学分共2分授课对象普通高等院校学生任课教师教材及参考资料1.《信息技术(电子信息类)》；电子工业出版社。2.本教材配套视频教程及学习检查等资源。3.与本课程相关的其他资源。教学基本内容教学方法及教学手段课程引入在当今数字化时代，通信技术已经成为现代社会的基石，深刻影响着我们的生活、工作和经济发展。从最初的固定电话到如今的5G移动通信，从有线网络到卫星通信，通信技术的每一次进步都极大地推动了信息社会的发展。本章将全面介绍通信技术的基本概念、信息传输、通信网络与协议、固定电话通信、数据通信、移动通信、光纤通信、微波通信、卫星通信、量子通信以及通信网络安全，帮助学生深入理解通信技术的核心知识和应用场景。参考以下形式：1.衔接导入2.悬念导入3.情景导入4.激疑导入5.演示导入6.实例导入7.其他形式4.1通信概述4.1.1通信的基本概念1.信息与信息量2.古老的信息传输方式3.电信的概念4.1.2通信技术的发展历程1.电报技术2.电话技术3.无线通信技术4.数据传输理论5.时分复用技术6.数字通信理论7.光纤通信技术8.移动通信技术9.物联网技术10.量子通信技术4.2信息传输4.2.1信息的信号表示4.2.2通信系统的基本模型1.简单通信系统模型2.模拟通信系统模型3.数字通信系统模型4.2.3模拟调制与解调4.2.4数字调制与解调4.2.5信源编码与解码4.2.6信道编码与解码4.3通信网络与协议4.3.1从简单通信到通信网络4.3.2接入网技术与应用4.3.3通信协议和标准制定机构4.4固定电话通信4.4.1固定电话通信过程4.4.2固定电话业务1.本地电话业务2.长途电话业务3.特殊号码业务4.被叫集中付费业务5.主被叫分摊付费业务4.4.3固定电话网的发展与演变1.电话网的等级结构2.我国早期电话网的五级结构3.我国现代电话网的三级结构4.5数据通信4.5.1数据通信的概念照通信协议，利用数据传输技术在两个功能单元之间传输数据信息。4.5.2数据交换4.5.3数据通信网1.局域网2.广域网4.5.4数据通信技术与互联网的发展1.数据通信技术的发展2.互联网的发展3.中国互联网发展的四大阶段4.5.5IP地址1.IP地址的定义2.IPv43.IPv64.域名解析4.6移动通信4.6.1移动通信的概念与特点1.移动通信的概念2.移动通信的特点4.6.2多址技术1.频分多址2.时分多址3.码分多址4.6.3从1G到5G的发展4.6.4移动通信网络架构的演进4.6.5移动通信业务1.移动电话业务2.无线寻呼业务3.集群移动通信业务4.无绳电话业务4.6.6移动终端的发展变迁4.6.75G赋能行业应用1.5G的应用场景2.5G的应用4.7光纤通信4.7.1光纤通信系统1.数字光纤通信系统2.光发送部分3.再生中继器4.7.2光纤通信与传输承载网1.SDH2.WDM3.OTN4.PTN4.7.3光传输技术的发展4.8微波和卫星通信4.8.1微波通信1.微波的频段划分4.8.2卫星通信4.8.3微波和卫星通信的应用4.9量子通信4.9.1量子通信概述1.量子力学2.量子保密通信4.9.2量子通信网络4.9.3量子通信的应用4.10通信网络安全4.10.1网络安全技术的发展4.10.2通信网络安全体系结构1.物理层安全2.系统层安全3.网络层安全4.应用层安全5.安全管理4.10.3基本的网络安全威胁1.计算机病毒2.网络攻击4.10.4常用的网络安全技术1.网络安全技术的分类2.防火墙技术3.加密技术4.入侵检测系统（IDS）1．教学以学生学习教材的基本内容为主，系统全面地了解现代通信技术。2．整个教学过程中，各教学点可根据实际情况，进行拓展知识的讲解。本章小结：本章系统地介绍了通信技术的基本概念、信息传输、通信网络与协议、固定电话通信、数据通信、移动通信、光纤通信、微波通信、卫星通信、量子通信以及通信网络安全。通过学习，学生应能够全面掌握通信技术的核心知识，理解通信技术在不同领域的应用价值，并认识到通信网络安全的重要性。同时，通过对通信技术未来发展的展望，学生可以更好地把握通信技术的发展趋势和应用前景。

《信息技术(电子信息类)》课程教案课题：物联网教学目的：掌握物联网的发展特点、体系结构与关键技术。理解自动识别技术的分类及射频识别技术。掌握物联网定位技术的发展趋势、卫星定位技术及其他短距离定位技术。理解传感器的分类与特点、无线传感器网络及数据融合。掌握物联网安全技术，包括安全概述及安全要求。课型：新授课课时：本章安排8个课时。教学重点：重点：掌握物联网的关键技术，包括自动识别技术（尤其是射频识别技术）、物联网定位技术以及无线传感器网络的基本原理和应用。教学难点：难点：深入理解无线传感器网络的组网机制和数据传输过程，以及多种定位技术在实际场景中的应用和优缺点。教学过程：教学形式：讲授课，教学组织采用课堂整体讲授和分组演示。教学媒体：采用启发式教学、案例教学等教学方法。教学手段采用多媒体课件、视频等媒体技术。板书设计：本课标题物联网课次4授课方式理论课□讨论课□习题课□其他□课时安排8学分共2分授课对象普通高等院校学生任课教师教材及参考资料1.《信息技术(电子信息类)》；电子工业出版社。2.本教材配套视频教程及学习检查等资源。3.与本课程相关的其他资源。教学基本内容教学方法及教学手段课程引入在当今数字化和智能化快速发展的时代，物联网（IoT）已经成为连接物理世界和数字世界的关键技术。物联网通过将各种设备、传感器、系统等连接到互联网，实现了设备之间的互联互通和数据共享，极大地提升了生产效率、生活便利性和资源利用效率。本章将全面介绍物联网的基本概念、关键技术、应用领域以及面临的挑战，帮助学生深入理解物联网的核心技术和应用场景。参考以下形式：1.衔接导入2.悬念导入3.情景导入4.激疑导入5.演示导入6.实例导入7.其他形式5.1物联网的概念与关键技术5.1.1物联网的发展与特点1.物联网技术的发展2.物联网技术的特点5.1.2物联网的体系结构与关键技术1.物联网的体系结构2.物联网的关键技术（1）感知层——感知与识别技术。（2）网络层——通信与网络技术。（3）平台层——设备管理与数据分析技术。5.2自动识别技术、5.2.1自动识别技术概述1.自动识别技术的概念2.自动识别系统的构成5.2.2自动识别技术的分类1.分类标准2.常用的自动识别技术5.2.3射频识别技术1.射频识别系统的结构2.射频识别技术的分类5.3物联网定位技术5.3.1物联网定位技术的发展趋势与应用1.物联网定位技术的发展趋势2.物联网定位技术的应用5.3.2卫星定位技术1.全球定位系统2.北斗卫星导航系统5.3.3其他短距离定位技术1.蓝牙定位技术2.UWB定位技术3.RFID定位技术4.Wi-Fi定位技术5.4传感器与无线传感器网络5.4.1传感器的分类与特点5.4.2无线传感器网络1.无线传感器网络的定义2.无线传感器网络的体系结构3.无线传感器网络的特点（1）传感器节点数量多、体积小、分布广。（2）无线传感器网络具有自组织能力。（3）无线传感器网络具备适应复杂环境的能力。（4）无线传感器网络部署容易且成本低。（5）无线传感器网络的信息传输具备高可靠性。（6）无线传感器网络是以数据为中心的网络。5.4.3数据融合1.数据融合的概念及应用2.数据融合的种类数据融合中心对来自多个传感器的信息进行融合，也可以将来自多个传感器的信息和人机界面的观测事实进行信息融合，提取特征信息，在推理机的作用下，将特征信息与知识库中的知识匹配，做出故障诊断决策，提供给用户。数据融合通常包括数据层融合、特征层融合和决策层融合。5.5物联网安全技术5.5.1物联网安全概述5.5.2物联网安全要求1.网络安全等级保护制度概述2.网络安全等级保护内容1．教学以学生学习教材的基本内容为主，系统全面地了解物联网。2．整个教学过程中，各教学点可根据实际情况，进行拓展知识的讲解。本章小结：本章系统地介绍了物联网的基本概念、关键技术、应用领域以及面临的挑战。通过学习，学生应能够全面掌握物联网的核心知识，理解物联网在不同领域的应用价值，并认识到物联网安全的重要性。同时，通过对物联网未来发展的展望，学生可以更好地把握物联网技术的发展趋势和应用前景。

《信息技术(电子信息类)》课程教案课题：工业互联网教学目的：掌握工业互联网产生的背景、概念、价值和影响。理解工业互联网的体系架构、技术体系、标准体系和生态体系。掌握工业互联网网络体系，包括网络互联架构、企业内网外网、标识解析及新型网络技术。理解工业互联网平台体系，包括平台架构、应用场景、工业软件与工业App、边缘计算与边云协同。掌握工业互联网安全体系，包括安全威胁现状、安全体系架构及安全防护应用。了解工业互联网在不同行业的典型应用模式、企业应用、行业应用及融合应用。掌握工业互联网面临的问题与挑战、创新与发展以及与现代制造业的未来。课型：新授课课时：本章安排8个课时。教学重点：重点：掌握工业互联网的体系架构、平台体系以及安全体系，理解其在制造业中的应用场景和价值。教学难点：难点：深入理解工业互联网平台架构中的边缘计算与边云协同技术，以及工业互联网安全体系中的防护应用和应对策略。教学过程：教学形式：讲授课，教学组织采用课堂整体讲授和分组演示。教学媒体：采用启发式教学、案例教学等教学方法。教学手段采用多媒体课件、视频等媒体技术。板书设计：本课标题工业互联网课次4授课方式理论课□讨论课□习题课□其他□课时安排8学分共2分授课对象普通高等院校学生任课教师教材及参考资料1.《信息技术(电子信息类)》；电子工业出版社。2.本教材配套视频教程及学习检查等资源。3.与本课程相关的其他资源。教学基本内容教学方法及教学手段课程引入在当今全球制造业向智能化、数字化转型的背景下，工业互联网已经成为推动产业升级的关键技术。工业互联网通过将工业设备、系统、数据和人员连接起来，实现了生产过程的优化、资源的高效利用以及产品的智能化服务。本章将全面介绍工业互联网的基本概念、体系架构、关键技术、应用场景以及面临的挑战和未来发展方向，帮助学生深入理解工业互联网的核心技术和应用场景。参考以下形式：1.衔接导入2.悬念导入3.情景导入4.激疑导入5.演示导入6.实例导入7.其他形式6.1工业互联网概述6.1.1工业互联网产生的背景及其概念1．工业互联网产生的背景2．工业互联网的概念6.1.2工业互联网的价值和影响6.2工业互联网架构6.2.1工业互联网体系架构6.2.2工业互联网技术体系6.2.3工业互联网标准体系6.2.4工业互联网生态体系6.3工业互联网网络体系6.3.1网络互联整体架构6.3.2企业内网与企业外网1.企业内网2.企业外网6.3.3工业互联网标识解析6.3.4新型网络技术1.工业软件定义网络2.确定性网络3.网络功能虚拟化6.4工业互联网平台体系6.4.1工业互联网平台架构1.边缘层2.平台层（工业PaaS）3.应用层（工业SaaS）6.4.2工业互联网平台应用场景1.设备/产品管理2.业务及运营优化3.社会化资源协作6.4.3工业软件与工业App6.4.4边缘计算与边云协同6.5工业互联网安全体系6.5.1工业互联网安全威胁现状6.5.2工业互联网安全体系架构6.5.3工业互联网安全防护的应用1.背景及目标2.安全体系架构的应用分析3.实施部署6.6工业互联网行业的应用6.6.1工业互联网典型应用模式1.平台化设计2.智能化制造3.网络化协同4.个性化定制5.服务化延伸6.数字化管理6.6.2工业互联网企业应用1.某县旅行箱生产企业2.某汽车企业生产效率提升6.6.3工业互联网行业应用1.生产设备精密管控2.生产管理与追溯6.6.4典型技术与工业互联网融合应用1.5G2.工业人工智能3.边缘计算4.区块链5.数字孪生6.7工业互联网的发展与未来6.7.1工业互联网面临的问题与挑战一是核心技术和高端产品对外依存较高。二是互联互通的通信基础设施还不完善。三是在工业互联网领域还没有出现具备综合解决方案提供能力和广领域覆盖能力的龙头企业。四是各行业融通发展态势尚需引导。6.7.2工业互联网的创新与发展6.7.3工业互联网与现代制造业的未来1．教学以学生学习教材的基本内容为主，系统全面地了解工业互联网。2．整个教学过程中，各教学点可根据实际情况，进行拓展知识的讲解。本章小结：本章系统地介绍了工业互联网的基本概念、体系架构、关键技术、应用场景以及面临的挑战和未来发展方向。通过学习，学生应能够全面掌握工业互联网的核心知识，理解工业互联网在不同领域的应用价值，并认识到工业互联网安全的重要性。同时，通过对工业互联网未来发展的展望，学生可以更好地把握工业互联网技术的发展趋势和应用前景。

《信息技术(电子信息类)》课程教案课题：区块链教学目的：掌握区块链的基本概念、技术类型、特点及现实意义。理解区块链的体系结构，包括数据层、网络层、共识层、智能合约层、应用层及激励机制。掌握典型区块链平台，如比特币和以太坊。理解密码技术，包括对称密码、非对称密码、数字签名及梅克尔树的应用。掌握P2P网络的基本概念及与区块链的关系。理解共识算法的分类、故障容错类算法、拜占庭容错类算法及研究热点。掌握智能合约的定义、以太坊智能合约平台及面临的安全威胁与应对思路。了解区块链及其相关技术的发展展望，包括去中心化身份标识、分布式自治组织、Web3.0、元宇宙及区块链扩容。课型：新授课课时：本章安排8个课时。教学重点：重点：掌握区块链的核心技术、典型平台（如比特币、以太坊、超级账本）的特点及应用场景，以及区块链在金融领域的应用。教学难点：难点：深入理解区块链的体系结构和工作机制，尤其是共识机制、智能合约等关键技术，以及其在社会治理和法律领域的应用。教学过程：教学形式：讲授课，教学组织采用课堂整体讲授和分组演示。教学媒体：采用启发式教学、案例教学等教学方法。教学手段采用多媒体课件、视频等媒体技术。板书设计：本课标题区块链课次4授课方式理论课□讨论课□习题课□其他□课时安排8学分共2分授课对象普通高等院校学生任课教师教材及参考资料1.《信息技术(电子信息类)》；电子工业出版社。2.本教材配套视频教程及学习检查等资源。3.与本课程相关的其他资源。教学基本内容教学方法及教学手段课程引入在当今数字化时代，区块链技术作为一种新兴的分布式账本技术，正在深刻改变着金融、社会治理、供应链管理等多个领域的运作方式。区块链以其去中心化、不可篡改、透明性和安全性等特点，为解决传统系统中的信任问题提供了新的思路和解决方案。本章将全面介绍区块链的基本概念、体系结构、典型平台、应用场景以及面临的挑战和未来发展方向，帮助学生深入理解区块链的核心技术和应用场景。参考以下形式：1.衔接导入2.悬念导入3.情景导入4.激疑导入5.演示导入6.实例导入7.其他形式7.1区块链概述7.1.1区块链的基本概念和相关术语1.区块链的定义2.哈希（Hash）函数3.梅克尔（Merkle）树4.比特币挖矿5.比特币地址6.加密数字货币7.1.2区块链的主要技术类型7.1.3区块链的主要特点1.分布式自信任2.共享开放与隐私保护3.安全与完整性4.引入新的商业模式7.1.4区块链的现实意义7.2区块链的体系结构7.2.1区块链的体系结构概述7.2.2数据层7.2.3网络层1.节点组网方式2.节点发现机制3.数据传播机制4.数据验证机制7.2.4共识层1.一致性问题描述2.共识算法分类7.2.5智能合约层1.智能合约的开发语言2.智能合约的部署与运行3.预言机7.2.6应用层7.2.7激励机制7.3典型区块链平台7.3.1比特币1.比特币相关概念2.比特币的结构与挖矿难度3.比特币的共识过程4.比特币的演进7.3.2以太坊1.以太坊简介2.账户与交易3.智能合约4.以太币与燃料5.共识、扩展性和安全保护7.4密码技术7.4.1概述比特币和区块链的出现使密码学从幕后走向了前台，区块链主要利用密码学的哈希函数、梅克尔树和数字签名等工具。目前安全多方计算、零知识证明等更为高层次的密码学理论也呈现在了大众面前。密码学主要分为加密与认证两个方面。消息的原始形式称为“明文”，经过加密的消息称为“密文”，将密文转换为明文的过程称为解密。签名具有不可伪造和不可抵赖性。“密码”的英文是cipher或cryptography，而非口令password。7.4.2对称密码与加密标准2.代换密码7.4.3非对称密码及典型算法1.模运算2.两个数学难题3.费尔马小定理和欧拉定理4.RSA密码体制7.4.4数字签名7.4.5梅克尔树的应用7.5P2P网络7.5.1非结构化P2P网络1.集中式P2P网络2.纯分布式P2P网络3.混合式P2P网络7.5.2结构化P2P网络1.分布式哈希表2.Kademlia算法简介7.5.3P2P网络与区块链1.比特币P2P网络2.以太坊的节点发现机制7.6共识算法7.6.1共识算法概述7.6.2共识算法的分类7.6.3故障容错类算法7.6.4拜占庭容错类算法1.实用拜占庭容错（PracticalByzantineFaultTolerance，PBFT）算法2.工作量证明