计算机前沿讲座论文

第一篇：计算机前沿讲座论文

计算机前沿讲座论文

图书馆怎么面对云计算

姓名：甘超江 学号：20092460

目录

摘要：...............................................................................................................3 引言：...............................................................................................................4

1.云计算的概念.........................................................................................5 2.云计算在图书馆中的五大利.....................................................................5 3.云计算的四大弊

4.云计算环境下的图书馆信息安全策略........................................................7 参考文献：........................................................................................................9

摘要：

云计算是一种新型的基于互联网的商业计算模型，是多种技术混合演进的结果，具有安全可靠、海量信息存储、快捷方便等特点。图书馆利用云计算的分布式数据存储技术和与之相关的虚拟技术实现对海量数据的存储，能降低存储和维护成本，具有所存数据安全可靠，轻松实现不同设备间的数据共享等特点。关 键 词：云计算 图书馆 海量数据存储 存储技术 虚拟技术

引言：

2009年被认为是“云计算”（Cloud Computing）元年，融合了计算设施、能力和数据的“云”正在成为一种网络存在方式。在微软、IBM、Google、Amazon、Sun等IT巨头的推动下，云计算得到迅速发展，国内外掀起了云计算热潮。凭借“云”，苹果、亚马逊在线销售音乐、电视、电影、电子书籍和数码报纸杂志，谷歌免费提供检索、电子邮件、卫星图像、地图、计算、数据保存等网络服务。而在国内，瑞星，阿里巴巴等网络服务公司也相继迈上发展云计算的道路。可见云计算将对互联网的运作和服务模式产生深刻影响，而作为信息资源存取中心之一的图书馆，在这种云计算时代下，它将面对新的机遇与挑战。

1.云计算的概念

云计算(Cloud Computing)是一种基于internet的计算，它是在分布式处理.并行处理，网格计算等基础上提出的一种新型商业计算模型，是一种新兴的共享基础架构的方法。它是面对超大规模的分布式环境，其核心思想是通过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序.再交由多部服务器所组成的庞大系统计算分析之后将处理结果回传给用户。其最终目的是充分利用互联网资源。建立功能强大的计算中心。并基于此提供多种多样的计算服务，使用户能够在不同时间、不同地点便捷的享受各种服务。对于图书馆人而言，虽可能不大理解云计算的内涵，但或多或少已经体验过或正在使用云计算服务，如googleDoes、Facebook等。重要的是理解云计算实质上是一个有关数据和运行数据计算设备范式如何转变的问题。这些问题与数字化生活始终紧紧相连。而云计算，把重点转到远离这些设备能够有效地存储数据和能够运行的应用和设备上，提供了最简单的获取数据和应用程序，这些存储在不同的地方的互联网上。但这些数据怎么放?有相应的技术保证才行，一定不是说把所有的数据放到一起才是云计算!云计算的“云”最根本的是虚拟化，是虚拟化计算!虚拟化并不是把所有东西放在一个地方才叫虚拟化。

2.云计算在图书馆中的五大利

超强的计算能力：通过一定的协调调度。云计算模式可以通过数万乃至百万的普通计算机之间的联合来提供超强的、可以与超级计算机相抗衡的计算能力。使用户完成单台计算机根本无法完成的任务。在“云”中，使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。因为在云计算模式中，人们不是从自己的计算机上，也不是从某个指定的服务器上，而是从互联网络上，通过各种设备(如移动终端等)获得所需的信息，因此其速度得到了质的飞跃。

以用户为中心：在云计算模式中，相关的数据存储在“云”之中，用户可以在任何时间、任何地点都可以以某种便捷、方便、安全的方式获得云中的相关的信息或服务。虽然在“云”里有成千上万台计算机为其提供服务，但对于“云”外的用户来说，他看到只是一个统一的接口界面，用户使用云服务就如通过互联网使用本地计算机一样的方便。

3)实现绿色数据计算：人们需要监管能力更强的计算模型，来充分提高计算效率，不仅仅是计算资源的利用率，而且是从物理上降低设备能耗。云计算的出现大大加快了实现绿色数据计算的步伐。

4)降低了数据外泄的可能性：这也是云计算服务商讨论最多的一个优点。在云计算之前，数据容易被盗，而随着云计算的推广以后。用户可以把自己的数据放在“云”中，只要用户能够接人互联网就能够根据需要随时存取，为网络应用提供了几乎无限多的可能，为存储和管理数据提供了几乎无限的空间。

5)经济实惠：云计算中，用户只需花少量的钱来租用相关的云服务商所提供的相关服务即可。它可以让用户利用很少的投资获得较大的回报。不必担心自己所购买的IT产品被淘汰，因为具体的硬件配置和更新都是由云服务提供商来提供的。用户所需做的只是通过各种设备享受云服务所提供自己需求的信息、知识、服务等。

目前国外诸多图书馆组织与协会已在探讨图书馆如何使用云计算，比如图书馆使用云计算提供用户个性化和本地化信息寻求的模式?云可以节省资金和资源使图书馆利用计算机设备更有效吗?用户如何与云交互?我们的服务可能需要修改，以适应新出现的用户模式?有一点是肯定的，无论以何种方式，我们认为对图书馆计算基础设施和架构均需要改变，以便有效地利用云计算。云计算时代已经到来，图书馆需要开始思考如何调整服务，以便有效地适应用户与图书馆互动。

3.云计算的四大弊

虽然云计算技术目前还处于商用的初级阶段.还有许多问题困扰着云计算服务提供商。随着云计算技术进一步发展，以及云计算理念被用户的广泛接受，云计算技术必将成为最为重要的基础设施，基于云计算平台的应用也将成为人们最重要的选择。作为图书馆工作人员需要认真追踪研究以下几个方面：

3.1需要确认是否把整个图书馆资源放到“云”中。从理论上说，利用云计算技术，用户只需要通过本地终端就可以通过互联网使用图书馆的相关资源。但实际上，为了安全和稳定。也为了在“云”服务中断或失效时，图书馆仍然能够正常地提供相关的服务，图书馆显然不能把所有的数据资源都放在”云“中.必然要继续在本地保存一些常规的重要的数据依此来作为“云”数据的一个备份。因此，云计算模式并不会完全推翻图书馆现有的数据部署模式，而是在保留原有模式的基础上，使现有的部署模式与云计算模式进行融合，作为现有部署模式的有效补充。图书馆应对现有的数据进行整理，通过研究来确立哪些数据资源可以放到“云”中，哪些数据必须在图书馆现有的模式中予以保留，这是值得图书馆员需要认真研究的一个方面。

3.2数据据位置问题。在现在运行的系统中，许多用户并不清楚自己的数据储存在哪里。用户应当询问服务提供商数据是否存储在专门管辖的位置，以及他们是否遵循当地的隐私协议。所以在建设图书馆这样的公共服务机构的数据库时，可以由国家来主导，成立专门的机构来负责“云”的建立。

3.3版权问题。在云计算模式中，各个加入云计算模式的图书馆之间可以通过有关的协议共享彼此的信息资源.就像用户使用本馆的电子资源和使用他馆的电子资源一样。因此在这里带来了版权纠纷问题。因此，图书馆界应针对在云计算模式下的信息资源共享中引起的版权纠纷问题制定切实可行的方案，从而方便用户使用各馆信息资源。

4)所网络的建设问题。由于云计算也是建立在网络的基础上，所以网络的畅通与否就关系到图书馆的资源能否顺利的利用与共享。这是最基础，也是最关键的问题。

4.云计算环境下的图书馆信息安全策略

针对上述云计算的安全风险及数字图书馆的安全需求，图书馆在云计算的应用过程中应重点关注以下几方面的安全策略。

4.1相关标准及政策法规的制定与完善 在云计算应用过程中，图书馆界应该组织对于应用云计算所需的标准和相关协议的研究，形成行业的应用规范。同时，由于信息安全和保密问题，更多的是政策层面的问题，云计算企业的管理政策、企业信誉、甚至国家政策，都可能对云计算信息资源的安全造成极大的影响，所以需要整个产业链中的各利益相关者(包括图书馆)在发展过程中不断磨合、谈判和研究，以促成相关管理章程或政策法规制度的出台，从而对知识产权保护、责任追究及各方权益提供有力保障。

4.2图书馆信息资源的安全存储与管理 云计算环境下为了保证图书馆数据的万无一失，对于服务商和图书馆来说，都应该采取更为安全有效的技术手段。一方面，作为服务商应采用目前最为先进的虚拟化海量存储技术来管理和存储数据资源。虚拟化海量存储技术是采用数据副本的方式进行容错，它不需要冗余设备，通过对每个虚拟盘创建多个副本来提高数据可用性和访问性能，更适于在云环境下的海量存储网络系统中实现。另一方面对于图书馆而言，各馆也应自行对馆藏各种数据资源进行及时、全面的备份并长期、可靠地保存。

4.3图书馆信息资源的保密性与完整性实现 云计算环境下为了保证“云”中的信息资源在存储和传输过程中不被非法下载或恶意篡改，应加快信息安全基础设施建设，推进其核心内容公钥基础设施PKI的应用。PKI(Public Key infrastructure)是提供公钥加密和数字签名服务的系统或平台，由公开密钥密码技术、数字证书、证书发放机构(CA)和关于公开密钥的安全策略等基本成分共同组成。PKI的建设和应用，使云环境下的图书馆可以在各种网络应用中方便地使用加密和数字签名技术，从而保证了数据的机密性和完整性，为图书馆营造起一个安全的网络运行环境。

4.4图书馆信息资源的操作权限管理 云计算环境下的图书馆可以根据用户信息需求的不同，将用户从低到高划分为若干个层级，并严格控制用户对资源的访问权限。目前较为成熟的权限管理与控制技术是特权管理基础设施PMI(Privilege Management Infrastructure)，它是基于属性证书(AC)的授权管理平台，它以PKI体系为基础，向所有用户提供与应用相关的授权服务，能够在用户请求服务时进行权限验证，成为用户和服务提供者间的安全通信基础。图书馆通过PMI进行授权管理，使普通用户登录进入“云”后只能根据事先指派的角色进行数据查询；而承担图书馆数据维护工作的用户登录系统后，则能够按照该管理员的角色分派相应的操作权限，完成具体的数据维护工作。

4.5图书馆信息资源的用户访问控制 云计算环境下的用户身份认证对于数据安全起到至关重要的作用，只有通过认证的授权用户才能访问云中的相应的信息资源。由于云计算环境的异构性、动态性、跨组织性等特点，不可能要求用户在使用每一个云资源之前都要进行身份认证，因此云环境下的图书馆可采用单点登录的统一身份认证方式，被授权的图书馆用户只需主动地进行一次身份认证，随后便可以访问其他被授权的资源。通过单点登录的统一身份认证与PMI权限控制技术，能够根据不同用户的层级对应地设置不同的资源层级访问权限，二者形成匹配性，从而严格控制用户对资源的访问，以有效地保证数据与服务安全。

参考文献：

[1]江珊.图书馆与云计算[J].图书馆杂志，2010[7]:10-12 [2]陆静.基于云计算的图书馆管理思考[J].情报检索，2011[5]:107-109 [3]邱小红.云计算：图书馆事业的发展的机遇与挑战[J].探索与发现，2011[8]:64-65 [4]李兰.云计算技术对图书馆的影响研究[J].高校图书情报论坛，2010[9]:45-47 [5]蒋丽艳.基于云计算的图书馆信息平台构建[J].现代情报，2011[8]:47-49

第二篇：计算机前沿讲座讲座体会（最终版）

计算机前沿讲座报告

最近听了温州大学***博士讲的机器学习，那么用对这堂课的心得体会来总结对计算机前沿技术的学习。先来说一个笑话，我们知道机器学习的子学习是深度学习，深度学习有一种叫做对抗网络（GAN）。对抗网络（GAN）类似：孙悟空：我是孙悟空。如来：你是真的。如来：你是假的。-六耳猕猴：我是孙悟空。

-如来：你是真的。

这就是机器学习，准确来说是最常见的一种，监督学习。最开始的几步是对于模型的训练，“多了”或“少了”可以理解为训练时的误差，模型根据误差调整自身参数，这就是机器学习里常用的反向传播(Backpropagation)的简单的解释。梯度下降涉及到算法，最终来提高机器处理问题的能力。

机器学习想做的事情，简单的说是要从资料中归纳出有用的规则。大数据说的是对大量的资料做分析，而人工智能说的是让机器看起来更聪明，两者都可以使用机器学习来做核心的工具。

一名程序员，最终将会遇到很多类型的顽固抵制逻辑的、程序的解决方案的问题。我的意思是，对于很多类问题，坐下来写出解决问题所需要的所有条件语句是既不可行也不划算的。我听到你的程序员大脑在大喊，“亵渎”。

这是真的，以每天的鉴别垃圾邮件问题为例，每当介绍机器学习时，它是一直被使用的例子。当一封邮件到来时，你将怎样写一个程序来过滤垃圾邮件，决定是将它放在垃圾箱还是收件箱中？你将可能开始收集一些实例并深入研究它们，你将寻找垃圾邮件和非垃圾邮件所特有的模式，你还将会考虑抽象出那些模式以便你的启发式学习将来能够应用到新案例之中。你将会忽视那些永远不会被看到的古怪邮件，你将能够轻松的提高准确率并为边界情况制定特殊的程序。你将反复多次的浏览邮件并抽象出新模式来改善做出的决策。

在那里有一个机器学习算法，所有这些事情都由程序员而不是电脑来完成。这种手动导出的硬编码系统将具有同程序员一样的、从数据中提取规则并将其实现的能力。这能够做到，但是它将花费太多的资源，而且会是一个持续的噩梦。

在垃圾/非垃圾邮件的例子中，经验E就是我们所收集的邮件，任务T是一个决策问题（也称为分类），它需要标记每一封邮件是否为垃圾邮件，并将其放入到正确的文件夹中。我们的性能度量将是一些类似于准确率之类的、介于0%-100%之间的一个百分比（正确决策数除以总的决策数再乘以100）。

准备这样一个决策程序的过程通常被称为训练，收集到的实例称为训练集，程序即为一个模型，一个把非垃圾邮件从垃圾邮件的分离出来的问题的模型。作为程序员，我们喜欢这个术语，一个模型具有特定的状态并且需要被保持，训练是一个执行一次的过程，也可能会根据需要重新运行，分类是待完成的任务。这些对我们来说都是有意义的。

我们能够看到上面定义中所用到的术语并不是很适合于程序员。从技术上来说，我们写的所有的程序都是一个自动化操作，因此，机器学习是自动化学习的这一说明是没有意义的。

第三篇：计算机前沿讲座报告

计算机前沿讲座报告

为了拓展同学们的知识面，给同学们提供更广的就业方向，学院特地开展了计算机前沿讲座这门课。第一个讲座，老师给我们讲解了各种高科技，比如说无人机，比如说监控但是我个人更偏好于无人航拍的机器，老师也带来了真实的机器给我们演示，所以课后对无人机又进行了进一步了解。第二个讲座，老师是个留学生，给我们讲了各种厉害的脑波科技和医学，我课后也进行了脑接技术的了解，学习情况如下：

一、无人机 什么是无人机？

无人机是通过无线电遥控设备或机载计算机程控系统进行操控的不载人飞行器。无人机结构简单、使用成本低，不但能完成有人驾驶飞机执行的任务，更适用于有人飞机不宜执行的任务。在突发事情应急、预警有很大的作用。

无人机航拍

无人机航拍是以无人驾驶飞机作为空中平台,以机载遥感设备,如高分辨率CCD数码相机、轻型光学相机、红外扫描仪，激光扫描仪、磁测仪等获取信息，用计算机对图像信息进行处理，并按照一定精度要求制作成图像。全系统在设计和最优化组合方面具有突出的特点，是集成了高空拍摄、遥控、遥测技术、视频影像微波传输和计算机影像信息处理的新型应用技术。为适应城镇发展的总体需求，提供综合地理、资源信息。正确、完整的信息资料是科学决策的基础。各地区、各部门在综合规划、田野考古、国土整治监控、农田水利建设、基础设施建设、厂矿建设、居民小区建设、环保和生态建设等方面，无不需要最新、最完整的地形地物资料，已成为各级政府部门和新建开发区急待解决的问题。我们用遥感航拍技术准确地反映出地区新发现的古迹、新建的街道、大桥、机场、车站以及土地、资源利用情况的综合信息。遥感航拍技术是各种先进手段优化组合的新型应用技术。昆明劲鹰无人机航拍技术以低速无人驾驶飞机为空中遥感平台，用彩色、黑白、红外、摄像技术拍摄空中影像数据；并用计算机对图像信息加工处理。全系统在设计和最优化组合方面具有突出的特点，是集成了遥感、遥控、遥测技术与计算机技术的新型应用技术。

无人机航拍的特点

无人机航拍影像具有高清晰、大比例尺、小面积、高现势性的优点。特别适合获取带状地区航拍影像（公路、铁路、河流、水库、海岸线等）。且无人驾驶飞机为航拍摄影提供了操作方便，易于转场的遥感平台。起飞降落受场地限制较小，在操场、公路或其它较开阔的地面均可起降，其稳定性、安全性好，转场等非常容易。小型轻便、低噪节能、高效机动、影像清晰、轻型化、小型化、智能化更是无人机航拍的突出特点。

无人机航拍的应用范围

无人机航拍遥感技术可广泛应用于国家生态环境保护、矿产资源勘探、海洋环境监测、土地利用调查、水资源开发、农作物长势监测与估产、农业作业、自然灾害监测与评估、城市规划与市政管理、森林病虫害防护与监测、公共安全、国防事业、数字地球以及广告摄影等领域，有着广阔的市场需求。

人的大脑是由数以万计的针尖大小的神经交错构成的。神经相互作用时，脑电波模式就表现为思维状态，像是计算数学时的专注等情绪状态。人的大脑平均每天产生7万个想法。而且，每次神经活动时都会产生轻微的放电，放出的电通过脑电波技术（医学上称为脑电图）就可以测量得到。单个神经产生的放电是很难从头皮外测量到的。但是许多神经共同放电产生的集体电波是可以测量得到的。因此，我们测量到的大脑状态是由许多神经共同放电产生的集体神经活动决定的。

二、脑接技术

经过一个世纪的实验，神经系统科学领域的专家们已经定义了大脑中控制具体活动的部位。比如，控制四肢的区域位于大脑的顶部。而负责视力的区域则位于大脑的后部。从进化论的角度看，大多数动物的大脑也具备这些功能。随着人衍化为较高级的物种，大脑前额处 的皮质产生了更高级的思维。人的情绪，精神状态及专注状态都受这个区域的控制。

不同的神经活动会产生不同的脑波模式，从而表现为不同的大脑状态。不同的脑波模式会发出不同振幅和频率的脑电波。例如，当脑波位于12到30Hz之间时，即Beta波，表示 大脑正处于专注状态。当脑波在8到12Hz时，即Alpha波，表明大脑正处于平静放松的 状态。除了脑波外，肌肉的收缩也会产生不同模式的波动，称之为肌电图。NeuroSky的设备可以检测到像眨眼等肌肉运动，从而在测量脑电波时可以把肌肉产生的电波过滤掉。

神经中电信号的传输并不像其在电线中那样穿行，也没有电源来补充电力。然而每根神经都会自己产生放电。每一次电信号到达神经末梢时，都会放出化学物质，告诉周围的神经 产生自己的电信号。这些电信号称之为“动作电位”，当神经产生电信号时，就会有相应的 脑波活动产生。

原子和分子都会产生正负电荷，这些带电粒子称之为离子，正负离子也像两个磁铁上的正负极一样连在一起。当没有信号传输时，神经会用脉把正离子输送到细胞外。这些脉需要 大量的能量因为正离子还要返回到目前带负电荷的细胞中。脉所需的能量来自于三磷酸腺 苷，三磷酸腺苷是把能量传输到全身肌肉的分子。

热力学第一定律表明能量只能被改变，不能被创造及消灭。脉上的能量就被存储为细胞核内外间的电荷差。但是当阳离子流动到细胞并消除了电荷差后，存储的能量就会以波动的 形式释放出来。正如海洋中小的波浪汇合成大的波涛一样，成千上万的神经同时活动也会 形成大的脑波。神念科技的设备就能测量得到这些脑波。大脑的可塑性就是神经之间可以产生新的连接，丢掉旧的连接。简单来讲，人们之所以可以把事物联系起来，是因为当神经同时活动时，它们就会联系在一起，反之亦然。当人根据NeuroSky（神念科技）的设备要求产生特定的脑电波时，就会不自觉的强化有益的大脑状态相关的神经群之间的联系。久而久之用户就能随心所欲的产生这些有益的大脑状态。

脑机接口技术可以把电生理学活动或有机器官的神经系统的代谢速率转化为机械装置可以识别的信号。脑机接口技术在一个世纪前就引起了人们的想象；伴随着《百变星君》电视剧出生的高峰生育儿们大都在受伤后配备了神经假肢。早在1908年，Le Nyctalope，有 争议的第一个超级英雄，是文学作品中出现的第一个使用了脑机接口技术的人。现在脑机 接口技术不再是小说中虚构的情节，事实上这种技术的研究在20世纪最后十年非常盛行，人类，非人类及啮齿动物通过神经活动就可以直接和电气设备进行交流。

第四篇：计算机前沿创新论文

【关键词】

地理信息系统：是以采集、存储、管理、分析、描述和应用整个或部分地球表面（包括大气层在内）与空间和地理分布有关的数据的计算机系统。它由硬件、软件、数据和用户有机结合而构成。它的主要功能是实现地理空间数据的采集、编辑、管理、分析、统计、制图的工具已逐步发展起来。GIS始于60年代的加拿大与美国，尔后各国相继投入了大量的研究工作，自80年代末以来,特别是随着计算机技术的飞速发展,地理信息的处理、分析手段日趋先进，GIS技术日臻成熟，已广泛地应用于环境、资源、石油、电力、土地、交通、公安、急救、航空、市政管理、城市规划、经济咨询、灾害损失预测、投资评价、政府管理和军事等与地理坐标相关的几乎所有领域。但是，随着信息技术，尤其是计算机技术的快速发展、数字地球（Digital Earth）的提出与实施，以及GIS的应用深度的不断深入和广度的扩大，GIS正处于急剧变化与发展之中，并对GIS提出了许多新的要求。一方面，计算机的进步、信息网的发展和利用等技术上的突破，使得以数字形式表示信息更加容易，另一方面，地理信息仍滞后于其它更适合于以数字形式表示的信息，例如数字和文本。因此，地理信息的使用，又存在一定的困难和障碍，如果这些障碍能够妥善解决，GIS的应用将会取得突飞猛进的发展。

计算机技术对GIS发展趋势的影响：GIS技术依托的主要工具和平台是计算机及其相关设备。进入90年代以来，随着计算机技术的发展,计算机其微处理器的处理速度愈来愈快性能价格比更高;其存储器能实现将大型文件映射至内存的能力,并且能存储海量数据。此外,随着多媒体技术、空间技术、虚拟实景、数字测绘技术、数据仓库技术、计算机图形技术三维图形芯片、大容量光盘技术及宽频光纤通讯技术的突破性进展，特别是消除数据通讯瓶颈的卫星互联网的建立，以及能够提供接近实时对地观测图象的高分辨、高光谱、短周期遥感卫星的大量发射，这些为GIS技术的广泛、深入应用展示了更加光明的前景。同时,也使当前的GIS已不能满足信息时代、数字时代的要求，目前GIS主要总体上呈现网络化、开放性、虚拟现实、集成化、空间多维性等发展趋势。

2.1网络化GIS

计算机网络技术的最新发展推动着当代GIS技术的快速更新和发展，使得在因特网上实现GIS应用日益引起人们的关注，建立万维网GIS是近年来GIS研究领域的一个热门话题。Web GIS或互联网地理信息系统是当前GIS的一个重要发展方向。

目前，WWWGIS的建设面临四个方面的挑战：网上数据发布、网上数据互操作、网上数据采掘和网上数据管理及安全性。与传统的GIS相比，Web GIS具有以下特点：

(1)适应性强Web GIS是基于互联网的，因而是全球的，能够在不同的平台运行。

(2)应用面广网络功能将使Web GIS应用到整个社会，真正实现GIS的无所不能，无处不在。

(3)现实性强地理信息的实时更新在网上进行，人们能得到最新信息和最新动态。

(4)维护社会化数据的采集、输入、空间信息的分析与发布将是在社会协调下运作，对其维护将是社会化，减少重复的劳动。

(5)使用简单用户可以直接从网上获取所需要的各种地理信息，直接进行各种地理信息的分析，而不用关心空间数据库的维护和管理。

网络GIS可实现网上发布、浏览、下载，实现基于Web的GIS查询和分析。尽管目前已有多家国内外公司推出Web GIS,总地来说，Web GIS尚处在试验研究阶段，其最终目标是应能实现GIS与WWW技术的有机结合，GIS通过WWW成为大众使用的技术和工具。

2.2开放式GIS

开放式地理信息系统是指在计算机和通信环境下，根据行业标准和接口（Interface）所建立起来的地理信息系统。它不仅使数据能在应用系统内流动，还能在系统间流动。Open GIS是为了使不同的地理信息系统软件之间具有良好的互操作性，以及在异构分布数据库中实现信息共享的途径。为此，Open GIS要具有下列特点：

(1)互操作性：不同地理信息系统软件之间连接、信息交换没有障碍。

(2)可扩展性：硬件方面，可在不同软件、不同档次的计算机上运行，其性能和硬件平台的性能成正比；软件方面增加新的地学空间数据和地学数据处理功能。

(3)技术公开性：开放的思想主要是对用户公开，公开源代码及规范说明是重要的途径之一。

(4)可移植性：独立于软件、硬件及网络环境，不需修改便可在不同的计算机上运行。

除此之外，还有诸如兼容性、可实现性、协同性等特点。

为了研究和开发Open GIS技术，1996年在美国成立的开放地理信息联合会主要研究和建立了开放式地理数据交互操作规程（OGIS）。OGIS是为了寻找一种方式，将地理信息系统技术、分布处理技术、面向对象方法、数据库设计及实时信息获取方法更有效地结合起来。基于OGIS规范制订的开放系统模型是一种软件工程和系统设计方法，这种方法应用于GIS领域，侧重于改变当前GIS模型中特定的应用系统及其功能与它内部数据模型及数据格式紧密捆绑的现状。当然，OGIS只是对Open GIS定义了抽象的互操作规程，具体如何实现，还需采用分布式对象的技术，通过Acrobat、OLE、ActiveX、Java等语言实现。

Open GIS技术将使GIS始终处于一种组织、开放式的状态，真正成为服务于整个社会的产业以及实现地理信息的全球范围内的共享与互操作，是未来网络环境下GIS技术发展的必然趋势。

2.3虚拟现实GIS

虚拟GIS就是GIS与虚拟现实技术（Virtual Reality）的结合。VR技术是当代信息技术高速发展，并与其他技术集成的产物，是一种最有效地模拟人在自然环境中视、听、动等行为的高级人机交互技术。这种模拟具有三个最基本的特征，即Immersion(沉浸)-Interaction(交互)-Imagination(构想)。

由于技术的限制，目前还未能开发出适用于遥感和GIS用户需要的真3维可视化的数据分析软件包。GIS与虚拟环境技术相结合，将虚拟环境带入GIS将使GIS更加完美。GIS用户在计算机上就能处理真3维的客观世界的虚拟环境中将能更有效地管理，分析空间实体数据。目前虚拟GIS（VGIS）的研究主要集中在虚拟城市。

2.4多媒体GIS

多媒体技术（Multi-Media）是一种集声、像、图、文、通讯等为一体，并以最直观的方式表达和感知信息，以形象化的、可触摸（触屏）的甚至声控对话的人机界面操纵信息处理的技术。应用多媒体技术对GIS的系统结构、系统功能及应用模式的设计产生极大的影响，使得GIS的表现形式更丰富，更灵活，更友好。

多媒体地理信息系统（MGIS）将文字、图形（图像）、声音、色彩、动画等技术融为一体，为GIS应用开拓了新的领域和广阔的前景。它不仅能为社会经济、文化教育、旅游、商业、决策管理和规划等提供生动、直观、高效的信息服务，而且将使电脑技术真正走进人类社会生活。多媒体技术在GIS领域的深入应用，乃至出现具有良好集成能力的MGIS是技术发展的必然。

2.5集成化3S技术的结合

3S技术指的是全球定位系统（GPS）、遥感技术（RS）、地理信息系统（GIS）。3S技术的结合与集成充分体现了学科发展从细分走向综合的规律。

GIS发展的重要趋势是与全球定位系统（GPS）和遥感（RS）的集成，从而构成实时的，动态的GIS。GPS为GIS的快速定位和更新提供手段，遥感技术的多谱段、多时相、多传感器和多分辨率的特点，为GIS不断注入“燃料”，反过来又可利用GIS支持从遥感影像数据中自动提取语义和非语义信息。

3S技术整体结合所构成的系统是高度自动化、实时化的GIS系统。这种系统不仅具有自动、实时地采集、处理和更新数据的功能，而且能够分析和运用数据，为各种应用提供科学的决策咨询，并回答用户可能提出的各种复杂问题。

空间多维性三维GIS与时态GIS

2.6.1三维GIS

在许多地学研究中，人们所要研究的对象是充满整个3D空间的，如大气污染、洋流、地质模型等，必须用一个（X，Y，Z）的3D坐标来描述。在3DGIS中，研究对象是通过空间X、Y、Z轴进行定义，描述的是真3D的对象。随着计算机技术和GIS在许多行业诸如地质、矿山、海洋、城市地下管网，城市空间规划、城市景观分析、无线通信覆盖范围分析等对三维GIS的需求日益迫切，3DGIS的理论和应用近年来受到许多学者的关注。到目前为止，虽然有3DGIS系统问世，但其功能远远不能满足人们分析问题的需要，原因主要是3DGIS理论不成熟，其拓扑关系模型一直没有解决；另外三维基础上的数据量十分大，很难建立一个有效的，易于编程实现的三维模型,计算机海量数据的处理为三维GIS提供了基础。

2.6.2时态GIS

人们都在一定的空间和时间环境中生存并从事各种社会活动。从信息系统，尤其是GIS的实用角度出发，时间可以看成是一条没有端点，向过去和将来无限延伸的线轴，它是现实世界的第四维。时间和空间不可分割地联系在一起，跟踪和分析空间信息随时间的变化，应当是GIS的一个合理目标。这样的GIS就被称为时态GIS（Temporal GIS）。

记录历史数据有时候是非常重要的。在GIS中也要经常查询历史，最明显的例子就是宗地，一块宗地可能经过许多次的买卖或变化。在土地纠纷中，人们需要详细的历史记录作为法律依据。GIS在环境应用中，也经常需要用到多时态的信息对环境进行综合评价。所以，研究GIS的时态问题则成为当今GIS领域的一个重要方向。

时态GIS的组织核心是时空数据库，其概念基础则是时空数据模型。时空数据结构的选择应以不同类型的时空过程和应用目的作为出发点。虽然人们已分别在时态数据库和空间数据库研究方面取得很大进展，但是“时态”+“空间”≠“时空”，两者难以简单地组合起来，这导致了时态GIS研究与应用的困难。作为一种系统方法，时态GIS的研究和应用还有很长的路要走。

2.7组件式GIS

GIS软件是一种大型的软件，开发一个功能完备的GIS软件是一项极其复杂的工程。如何合理地组织GIS软件的结构,一直是GIS软件技术专家们研究的问题。它的发展体经历了如下历程：GIS模块、集成式GIS、模块化GIS和核心式GIS。当前计算机软件控件技术（ActiveX控件，其前身OLE控件）为GIS软件提供了一种新的开发模式。

组件化GIS基于标准的组件式GIS平台，各组件之间不仅可能自由、灵活地重组，而且具有可视化的界面和方便的标准的接口。其特征主要体现在：

(1)高效无缝的系统集成允许将专业模型、GIS控件、其它控件紧密地结合在统一的界面下。

(2)无须专门的GIS开发语言只要掌握基于Windows平面的通用环境(VB,VC++,Delphi, PowerBuilder 等)，以及组件式GIS各控件的属性、方法和事件，就能完成应用系统的开发。

(3)大众化的GIS用户可以象使用其它ActiveX控件一样使用GIS的控件，使非专业的GIS用户也能胜任GIS应用开发工作。

(4)开发成本低非GIS功能可以利用非专业控件，降低了系统的成本。

结束语

当前计算机技术的发展使GIS的发展主要呈以上几种趋势外，GIS软件与建筑及规划设计CAD、办公自动化、统计分析等软件系统的集成等都是GIS研究与发展的热点。上述这些GIS的发展趋势并不是孤立的，而是相互影响、相互促进，它涉及多学科的相互渗透、相互支撑。其目的就是促进地理信息产业的建设与发展，更好地为人类了解和保护人类赖以生存的环境服务。面对今天的计算机技术的快速发展，面对GIS充满生机与活力的前景，我们应该进一步面向世界、抓住机遇、探索规律、促进GIS技术与产业的发展。可以预见，随着计算机技术的发展，信息高速公路的建成，一个以地理信息系统为平台，以信息高速公路为纽带的“数字地球”，必将为人类信息交流与共享提供一种全新的方式。

第五篇：前沿讲座

计算机视觉学科前沿知识

计算机视觉就是用计算机来模拟人的视觉系统，实现人的视觉功能，通常是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，从而实现对客观的三维世界的识别。人与其他动物一样，视觉、听觉、触觉等感官功能的产生，首先在于进化过程中生存的需要。根据美国心理学家Gibson的理论，人的视觉不管有多少用处，但主要功能可概括为适应外界环境和控制自身的运动。看到汽车冲过来，你会赶快回避；看到前面有激流，你不会冒然趟过去。“适应外界环境和控制自身的运动”还是比较抽象的概念。事实上，为了适应外界环境和控制自身的运动，视觉系统需要能识别物体（可想而知，一个人连亲戚、同事、朋友都不认识，会怎样生活），能判断物体的运动以及确定物体的形状和方位（否则，无法抓取物体）。所以，物体识别、物体定位、物体三维形状恢复和运动分析，就构成了计算机视觉的主要研究内容。

随着自动化水平不断的提高，机器视觉在自动化行业中应用也是越来越多，而机器视觉在我国可以说处于刚起步发展阶段，机器人视觉是一门新兴的发展迅速的学科，八十年代以来, 机器人视觉的研究已经历了从实险室走向实际应用的发展阶段。从简单的二值图象处理到高分辨率多灰度的图象处理,从一般的二维信息处理到三维视觉机理以及模型和算法的研究都取得了很大的进展。而计算机工业水平的飞速提高以及人工智能、并行处理和神经元网络等学科的发展,更促进了机器人视觉系统的实用化和涉足许多复杂视觉过程的研究。

目前，机器人视觉系统正在广泛地应用于视觉检测、机器人的视觉引导和自动化装配领域中。在现代化的大生产之中，视觉检测往往是不可缺少的环节。比如，汽车零件的外观，药品包装的正误，IC字符印刷的质量，电路板焊接的好坏等等，都需要众多的检测工人，通过肉眼或结合显微镜进行观测检验。大量的人工检测不仅影响工厂效率，而且带来不可靠的因素，直接影响产品质量与成本。另外，许多检测的工序不仅仅要求外观的检测，同时需要准确获取检测数据，比如零件的宽度，圆孔的直径，以及基准点的坐标等等，这些工作则是很难靠人眼快速完成。近年来发展迅猛的机器视觉技术解决了这一问题。机器视觉系统一般采用CCD照相机摄取检测图象并转化为数字信号，再采用先进的计算机硬件与软件技术对图象数字信号进行处理，从而得到所需要的各种目标图象特征值，并由此实现模式识别，坐标计算，灰度分布图等多种功能。然后再根据其结果显示图象，输出数据，发出指令，配合执行机构完成位置调整，好坏筛选，数据统计等自动化流程。与人工视觉相比较，机器视觉具有精确，快速，可靠，和易数字化等优点。

机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。例如生产线上的单摄像机视觉系统，它的视觉系统用来检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。

由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。过去，许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。由于存在上述问题，在现今的工业应用中，对于某些要求高的检测任务，常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。但是不可见光不利于检测系统的操作，且价格较高，所以，目前在实际应用中，仍多用可见光作为光源。

机器视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。图像的增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，与对比度紧密相连。图像的数据编码和传输，数字图像的数据量是相当庞大的，一幅512*512个像素的数字图像的数据量为256 K字节，若假设每秒传输25帧图像，则传输的信道速率为52.4M比特/秒。高信道速率意味着高投资，也意味着普及难度的增加。因此，传输过程中，对图像数据进行压缩显得非常重要，数据的压缩主要通过图像数据的编码和变换压缩完成。图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节，形成完整的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。图像分割是将图像分成若干部分，每一部分对应于某一物体表面，在进行分割时，每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。图像的识别过程实际上可以看作是一个标记过程，即利用识别算法来辨别景物中已分割好的各个物体，给这些物体赋予特定的标记，它是机器视觉系统必须完成的一个任务。

在本世纪四、五十年代发展起来的线性滤波器以其完善的理论基础，数学处理方便，易于采用FFT和硬件实现等优点，一直在图像滤波领域占有重要地位，其中以WIENER滤波器理论和卡尔曼滤波理论为代表。但是线性滤波器存在着计算复杂度高，不便于实时处理等缺点。虽然它对高斯噪声有良好的平滑作用，但对脉冲信号干扰和其它形式的噪声干扰抑制效果差，信号边缘模糊。为此，1971年，著名学者TUKEY提出非线笥滤波器——中值滤波器，即把局部区域中灰度的中值作为输出灰度，并将其与统计学理论结合起来，使用迭代方法，比较理想地将图像从噪声中恢复出来，并且能保护图像的轮廓边界，不使其变模糊。近年来，非线性滤波理论在机器视觉、医学成像、语音处理等领域有了广泛的应用，同时，也反过来促使该理论的研究向纵深方向发展。