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| 內容簡介： |
本书通过讲授计算机科学中最基本的内容，引申出有关计算思维的基本概念，以及以物联网、云计算、大数据和人工智能为代表的新一代信息技术的基础知识，不仅帮助学生了解数字交互和技术赋能，更着力于一般问题的有效求解。通过对本书学习和实践，提升学生的信息素养，增强问题分析能力、问题求解思路的描述能力、初级系统设计的认知能力和初级计算思维跨学科应用能力。全书分为5章，包括计算与计算思维、信息的数字化表示、问题求解、计算机科学中的系统与设计、新一代信息技术前沿。本书在编写内容上，注重热点内容更新，基础内容覆盖广，实用性强；在编写形式上，力求阐述透彻，深入浅出。
本书适合作为高等学校计算机公共基础课程的教材及计算思维基础知识培训教材，也可作为计算机初学者、计算机等级考试、工程技术人员和管理人员的参考资料。
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| 目錄：
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第1章 计算与计算思维
1.1 计算与计算机科学
1.1.1 计算与计算机赋能教育
1.1.2 计算科学、计算学科和计算机科学
1.2 计算思维
1.2.1 计算思维的概念
1.2.2 计算思维的本质
1.2.3 计算思维的主要组成部分
1.2.4 学科交叉与融合
小结
习题1
第2章 信息的数字化表示
2.1 符号化、计算化与自动化
2.1.1 符号化与计算化
2.1.2 逻辑与自动化
2.2 数据的组织方式
2.3 数制与运算
2.3.1 数制及其表示
2.3.2 数制间的转换
2.4 数据类型和数据编码
2.4.1 数值
2.4.2 字符
2.4.3 数字图像
2.4.4 数字音频
2.4.5 数字视频
2.5 数据压缩
2.5.1 数据压缩概要
2.5.2 行程编码
2.5.3 LZ编码
小结
习题2
第3章 问题求解
3.1 计算学科的基本问题
3.1.1 可计算与算法复杂性问题
3.1.2 并发控制问题
3.1.3 计算机智能问题
3.2 问题求解模型
3.2.1 解决客观世界问题的思维过程
3.2.2 通用的问题求解策略
3.2.3 计算机的问题求解过程
3.2.4 计算思维中的问题求解方式
3.3 算法类问题求解框架
3.3.1 算法的概念和特征
3.3.2 计算机求解算法类问题过程
3.4 问题抽象与建模
3.4.1 抽象
3.4.2 建模
3.5 数据结构
3.5.1 数据结构及其表示
3.5.2 线性表与线性链表
3.5.3 栈和队列
3.5.4 树与二叉树
3.5.5 图
3.6 算法设计
3.6.1 枚举法
3.6.2 回溯法
3.6.3 递推法与递归法
3.6.4 分治法
3.6.5 贪心法
3.6.6 动态规划法
3.6.7 搜索问题与查找算法
3.6.8 排序问题与排序算法
3.7 算法实现
3.8 算法评价
3.9 计算思维的跨学科应用案例
小结
习题3
第4章 计算机科学中的系统与设计
4.1 系统科学与系统科学方法
4.1.1 系统科学术语
4.1.2 系统科学方法要解决的问题
4.1.3 系统设计的原则
4.1.4 可利用的系统设计方法
4.2 硬件系统
4.2.1 图灵机
4.2.2 冯·诺依曼机
4.2.3 从抽象到具体的硬件系统实现
4.2.4 计算机硬件系统的子系统划分
4.2.5 计算机硬件部件
4.3 软件系统
4.3.1 指令、程序和软件
4.3.2 操作系统对设备的分层控制
4.3.3 软件系统的生命周期
4.3.4 软件系统的程序设计基本原则
4.3.5 软件系统的调试与测试
4.3.6 系统的可靠性和安全性问题
4.4 数据库系统
4.4.1 数据库系统的基本术语
4.4.2 数据库系统的结构
4.4.3 数据模型
4.4.4 数据库分析实例
4.4.5 数据集合运算与关系运算
4.4.6 数据的查询
4.4.7 数据的维度
4.5 网络
4.5.1 计算机网络的概念
4.5.2 网络协议与网络层次结构
4.5.3 构建计算机网络
4.5.4 接入网络
4.5.5 因特网
4.5.6 移动互联网
4.5.7 网络安全
小结
习题4
第5章 新一代信息技术前沿
5.1 物联网
5.1.1 物联网的关键技术
5.1.2 物联网体系结构
5.1.3 空间定位技术
5.1.4 物联网典型应用
5.2 云计算
5.2.1 云计算服务模式
5.2.2 云存储
5.2.3 虚拟化
5.3 大数据
5.3.1 大数据的定义与特点
5.3.2 大数据处理的核心技术
5.4 人工智能
5.4.1 人工智能的分类
5.4.2 人工智能的研究领域
5.4.3 人工神经网络与深度学习
5.4.4 自然语言处理
5.4.5 计算机视觉
5.4.6 人工智能大模型
小结
习题5
参考文献
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