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章XII
情報システムは、ユーザがデータアプリケーションを整理し、管理することができるようにすることです。スプレッドシート車406のデータベース管理システムなどの一般的な情報システムソフトウェア、。（人工知能など）その他の地域は、独自の専用データ管理と技術サポートを持っています。
表計算ソフトは、データアプリケーションと新しい値の算出式のために細胞を整理するために使用されます。あなたは、このようなA5またはB7として、基準線とセルを参照することができます。実質的に、セルはデータや数式を保存することができます。式参照通常、他のセルの値だけでなく、結果を計算するための組み込み関数の使用。さらに、式はまた、細胞のデータの範囲内で使用することができます。セルが数式で格納されている場合、セルは、式の値の真の指標です。スプレッドシート式のため、循環参照（計算された2つ以上の相互依存性細胞）を回避することが重要です。
スプレッドシートの汎用性と拡張性。彼らは、異なるさまざまな状況に適しており、変化への対応を動的にすることが可能です。スプレッドシートの値が変更された場合は、該当する数式が自動的に最新世代の結果を再計算します。スプレッドシートの行または列を追加する場合は、式の範囲は直ちに修正されるであろう。連続的に他のデータシステムへの影響を理解するために修正されているものとその値のシミュレーション解析の仮定に特に適したスプレッドシート。
データベース・スキーマ・サポートの物理的、論理的なレイアウトデータアクセスを含むデータファイルを格納し、ソフトウェアだけでなく、指定されたデータベースを修正するためのデータベース管理システム。リレーショナルモデルデータベースは、最も一般的に使用される方法です。この組織データテーブル、テーブルは、レコード（オブジェクト）、記録フィールド（属性）の設定で構成されています。識別テーブルの各レコード-各テーブルは、キーフィールド、キーフィールドの値のみが割り当てられます。
データベース要素間の関係は、独自の属性を持つことができ、新たなテーブルで表現することができます。他のテーブルのテーブルの重複されていないデータが、キーバリューストアデータベースのレコードを、必要なときに詳細なデータを見つけることができるようにするためです。
構造化照会言語（SQL）は、リレーショナルデータベースや操作のためのクエリ言語です。クエリ文を選択し、多くのバリエーションを持っている、それは、データベース内のアクセス特定のデータに可能です。他のSQL文には、追加、変更、および削除データのためにデータベースに対して実行することができます。
慎重に指定されたデータベースを設計します。図ERエンティティ関係のモデル化とそれに関連するデータベースの設計は、一般的な方法です。グラフィカルに、データベース・オブジェクト、それらの属性と説明カーディナリティ制約との関係を描いているER図。
Eコマースは、インターネットサービス経由売買の過程です。電子商取引は、より一般的になっているとして、販売407以上のインターネットの記事は、その完全性を保証するために、より厳格なセキュリティ対策を取らなければなりませんでした。
章XIII
人間の思考のAIプロセスのモデリングとアプリケーション。テストをチューリングは、機械が人間のように考えることができるかどうかを判断するための措置、人間の対話のアナログの使用方法です。
AI分野を研究する多くの問題があります。最も基本的な質問は、効果的に処理できる形で知識を表現する方法です。セマンティックWebは、それが現実の世界では、オブジェクト間の関係をキャプチャし、知識のグラフィカル表現です。ネットワーク図の分析によると、質問に答えることができます。検索ツリーは、（レースなど）の重要な知識対決の動きです。探索木の（例えばチェスのような）複雑なゲームはとても効果的な構造を分析するために、だけでなく、前方に新たな戦略を入れて、非常に大きいです。
人間の専門家のエキスパートシステムの知識を組み込み。このような条件下では、いくつかの結論を引き出すことができ、条件を定義する一連のルールを使用しています。エキスパートシステムは、医療診断などの意思決定プロセス、多くの種類に適しています。
人工ニューラルネットワークは、人間の脳の処理ネットワークをシミュレートします。複数の入力信号に応じて生成されたニューロン-信号の重要性は、入力信号の出力は、その重量によって決まります。これは、シナプスの次の入力信号強度に対するニューロンを調節する神経細胞から、すなわち人間の神経活動をシミュレートします。
自然言語処理動作は、人々が英語などの言語を、通信するために使用されるということです。事前に記録された音素や単語の人間の声の再生をシミュレートすることにより、スピーチを合成することができます。孤立単語の場合は、音声認識は、最高の特定の人の声のトレーニングシステムは、また、波形の良い音声認識結果を実現することができる識別するために、達成することができます。いわゆる自然言語理解は、自然言語処理の中核である説明を、与えるために会話の内容です。あいまいな自然言語の多様性が大幅に自然言語の理解を複雑にする（すなわちAの文様々な解釈が）が存在します。ロボットは、固定されたロボットと移動ロボットの二つの主要なカテゴリに焦点を当て、ロボット工学の科学研究です。固定ロボットがアップし、固定し、そのロボットを通って処理されるオブジェクトを待っています。移動ロボット、彼らは人工知能技術を使用してモデル化する必要がある環境を移動させることが可能です。
第14章
シミュレーションは、複雑なシステムのコンピュータモデル、および観察に使用される実験モデルを構築することを含む、コンピューティングの主要な分野です。モデルは、システムがオブジェクトまたは機能の集合として表現だけでなく、彼らの行動ルールを管理され、モデル実システムを抽象化したものです。
あるシミュレーション、連続的なアナログおよび離散イベントシミュレーションの2つの主なタイプがあります。シミュレートされた連続的に、変化が特徴またはオブジェクト間の関係を反映する偏微分方程式で表されます。離散事象シミュレーションでは、動作は、エンティティ、属性、イベント、すなわち、エンティティ間のインタラクションイベント、すなわちオブジェクトエンティティ、エンティティの特性、すなわち、特性、として表されます。
キューイング・システム、離散イベントシミュレーション、待ち時間が解析されるべき要因です。ランダムな番号は、到着をシミュレートすることができ、そのような車などの継続的なイベントは、銀行やスーパーマーケットに入る人に運転しました。気象・地震モデルは、連続シミュレーションのモデルの一例です。
コンピュータグラフィックスは、コンピュータサイエンスの分野と絵画の芸術、魅力的な組み合わせです。これは、レンダリングされる画像内の自然現象をシミュレートするために、数学の方程式に依存しています。インタラクティブコンピュータグラフィック（例えば、透明性、表面テクスチャなど）の性質、対象の形状と一緒に組み合わせの物理的特性は、フォトリアリスティックな画像を生成する光。
コンピュータゲームは、仮想世界のプレイヤーがシステムとを持つプレイヤーの間で対話することができます。ゲーム開発者、ソフトウェア設計者とプログラマレーンは、ゲームエンジンと仮想世界のゲームを作成することができます。
教科書の学習と問題解決プロセス
- 一つの問題：データベース実体関連モデリング設計を表現する方法
- 問題解決のプロセス：データモデルは、現実世界の理解に基づいています。基本的なエンティティと呼ばれるオブジェクトおよびこれらのオブジェクトの集合の間のリンクの世界では、モデルは、セマンティックモデル、メインのセマンティックモデルでありますデータの重要性を表現しようとしているモデルに反映。
- 第二の問題：理解とチューリングテストの同等の強さ
- 問題解決のプロセスII：強力な人工知能は：マシンは確かに人間ができ、思考や問題解決のような推論、真にインテリジェントを持つことができます。弱い人工知能：マシンだけではない人間の推論、思考や問題解決のように、実際には、スマートに見えます。
感情を学びます
ExcelスプレッドシートやWord文書の内容を学習し、気持ちはまだ実地での経験や問題を解決するため、より高速な知識を学びます。教科書の内容の詳細については精通していない、場所に十分な理解ではありません。
学習進捗状況
章XII XIII XIV学習教材は、彼らの自己学習スキルです。