计算机专业认知实习报告 学号：
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学院：电信学院
2012年6月
本次实习主要学习了三大部分的内容，一，语义web等知识，二，图像处理技术，三，数据库相关技术。从这些内容中，我了解了更多关于计算的的知识，更加了解了搜索查询，语义分析，图像处理，水印算法，空间数据库，应用数据库，实时数据库，半结构化数据，数据挖掘等内容。下面，就我个人的学习内容的具体体会做一个简单的总结。
从WEB语义的学习中，我了解了语义web的产生，语义web技术基础，主要研究方法，开发步骤与工具，应用系统等内容。也知道了搜索引擎工作原理是基于关键词，语法层次，词频\\位置\\扇入值。现有改进方法是提供交互式界面，逐步求精。采用目录或基于反馈信息，但是这种方法效率较低。语义分析技术是基于本体，对用户的查询请求语句或词组做语义分析，进行必要的扩展和形式化处理。它利用了语句中的语法结构信息和上下文语境信息，并使用逻辑推理技术，提高了查全率和查准率。语义web的目标是将面向人的网页、文档、知识转化为机器可以识别和处理的数据，从而提高查询效果。原理是将搜索引擎的处理层面由语法层提高到语义层。
语义web主要研究方法有两种。一是基于语言学理论的理想主义方法，二是基于统计模型的经验主义方法，在实际应用中上述两种方法相结合。当前研究热点是1，自动本体生成技术：人工、半自动、自动，基于WordNet的最长匹配算法。2，短语识别中的语义排歧：统计模型、语境， 准确度与算法效率。3，排序策略与算法，语义相似度计算：向量余弦值。向量空间、潜在语义分析。
通过学习，了解到了不少课本之外的知识，知道了WEB的基本开发步骤包括定义领域本体，构建训练集、语料库，设计业务模块，测试系统等。搜索引擎类型有理想型，完整型，改进型等。RDF Data Model，它包含一系列的节点N； 它包含一系列属性类P， 每一属性都有一定的取值V； RDF Data Model是一个三元组：{节点，属性类，属性值}； 每一个RDF Data Model可以看成是由节点和弧构成的有向图。
通过语义web的学习，我更加意识到科技带给人们生活的巨大改变，更加体会到技术发展对社会发展的重要性。语义Web提供各种依靠语义的自动化服务，如天气预报服务、航班信息服务、在线航班预定服务、数据库查询服务、目录查询服务、数字图书馆查询服务、搜索和分类服务、B2C交易服务、B2B交易服务等。我相信，只要我们好好学习技术，中有一块地方属于我们，我们也会为社会的发展贡献自己的有限力量。
学习过语义web，我们又开始了数字图像处理技术及其发展动向和水印等知识的学习。 通过数字图像处理技术及其发展动向和水印等知识的学习，我了解了数字图像处理技术的背景和意义，数字图像处理的特点，数字图像处理的主要内容，数字图像处理领域的发展动向等内容。
数字图像处理技术起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，它采用了数字压缩技术。就1920年的技术水平来看，如果不压缩，传一幅图像要一星期时间，压缩后只需要3小时。1964年美国的喷气推进实验室处理了太空船“旅行者七号”发回的月球照片，这标志着第三代计算机问世后数字图像处理概念开始得到应用。其后数字图像处理技术发展迅速，目前已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理学、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域各学科之间学习和研究的对象。可见图像处理技术的发展对信息处理，交流等方面的帮助是多么的巨大。人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计,在人类接受的信息中,听觉信息占20%,视觉信息占60%,其他如味觉、触觉、嗅觉总的加起来不过占20%。所以，作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的，俗话说：“百闻不如一见”、“一目了然”，都反映了图像在传递信息中的独到之处。
图像处理技术对现代发展有重要意义。数字图像处理技术发展到今天，许多技术已日趋成熟。在各个领域的应用取得了巨大的成功和显著的经济效益。如在工程领域、工业生产、
军事、医学以及科学研究中的应用已十分普遍。通过分析资源卫星得到的照片可以获得地下矿藏资源的分布及埋藏量；利用红外线、微波遥感技术可侦查到隐蔽的军事设施；X射线CT已广泛应用于临床诊断，由于它可得到人体内部器官的断层图像，因此，可准确地确定病灶位置，为诊断和治疗疾病带来了极大的方便。至于在工业生产中的设计自动化及产品质量检验中更是大有可为。在安全保障及监控方面数字图像处理技术更是不可缺少的基本技术，类似的应用例子随处可见。至于在通信及多媒体技术中图像处理更是重要的关键技术。
图像处理的特点主要有图像信息量大，数字图像处理技术综合性强，图像信息理论与通信理论密切相关等。数字图像处理领域的发展动向主要为图像处理的发展将向着高速、高分辨率、立体化、多媒体化智能化和标准化方向发展。围绕着HDTV（高清晰度电视）的研制将开展实时图像处理的理论及技术研究；图像、图形相结合朝着三维成像或多维成像的方向发展；硬件芯片研究；新理论与新算法研究等。
学习了图像处理之后，我们又学习了数据库的相关知识。从中我了解到关系数据库，空间数据库，应用数据库，实时数据库，半结构化数据，数据挖掘等内容，更加深入的了解体会到数据在整个系统以及社会应用上的巨大价值。
传统数据库管理空间数据的局限，地理空间数据存储操作的对象可能是一维、二次、三维甚至更高维。传统数据库管理空间数据的局限，不连续的、相关性较小的数字和字符，传统数据库管理的实体类型少，并且实体类型之间通常只有简单固定的空间关系，传统数据库存贮的数据通常为等长记录的原子数据，传统数据库只操纵和查询文字和数字信息。这些局限逐渐的不能满足现在的需求，所以需要继续发展新的技术。
实时数据库技术是实时系统和数据库技术相结合的产物。概括的讲，实时数据库就是其数据忽然事物都有显示定时限制的数据库，系统的正确性不仅依赖于事物的逻辑结果，而且依赖于该逻辑结果所产生的时间。相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。对于数据挖掘，主要学习了关联挖掘等。学习了关联规则挖掘，购物分析，基本概念，关联规则挖掘分类，单维布尔关联规则挖掘，Apriori算法，关联规则的生产，Apriori算法的改进等内容。这对于我们学习搜索引擎等技术有很大的帮助。关于面向对象的模型的学习，我们主要学习了ER模型等的相关知识。学习并了解了ER模型的基本成分是实体、联系和属性，弱实体的划分与依赖联系，子类和超类，ER模型的操作，实体类型的分裂，实体类型的合并。设计局部ER模式，全局ER模式的优化。
通过本次实训实习，我了解了更多关于计算机技术的知识，扩大了我的视野，扩展了我的知识面，加深了我对技术的认识。科技改变生活，知识改变命运。未来世界的发展，将是更多的科技带给人们更多的便捷，是更多的发明带给人们生活的舒适。无论是计算机方面的技术，还是理论、产品等其他方面的发展，都需要一代又一代青年人学习，研究，开发新的技术，新的成果。学习，乃是一个人不断成长的必备条件，也是一个社会不断发展的巨大推动力。希望我们在学习的路上，走的更远，获得的更多。希望科技的发展能够带给我们更大的便利，更舒适的生活！希望未来生活更加美好！
