如何計算機實習報告(精選多篇)

第一篇：計算機專業認識實習報告

河南科技大學

計算機專業認識實習報告

學號姓名＿＿專業班級＿計算機科學與技術101班＿ 學院國際教育學院日期＿ 2014.9.3-2014.9.9＿＿

隨着社會的發展，科技的進步，作爲信息載體的計算機日益顯露出其舉足輕重的地位。當今社會已進入了信息社會，知識經濟將成爲新世紀的主導產業。然而課本上的知識終究是落後與現代的運用技術，本着對本科所學知識進一步理解與應用，瞭解當代前沿技術，爲應對將來工作的需求目的，學校安排我們進行一次認知實習，讓我們進一步瞭解計算機的發展動態。

在本次的認識實習中，我們共學習了semantic web 與 semantic web services、數字圖像處理、數據庫等理論知識。

認知實習第一講：semantic web 與 semantic web services

在本講中黃廣軍老師爲我們介紹了《semantic web 與 semantic web services》。通過黃老師的介紹，我瞭解到語義web(semantic web) 是一個由全球信息網聯盟的蒂姆?伯納斯-李(tim berners-lee)在1998年提出的一個概念，它的核心是：通過給全球信息網上的文檔(如:html)添加能夠被計算器所理解的語義(meta data)，從而使整個因特網成爲一個通用的信息交換媒介。它的工作原理是“基於關鍵詞，語法層次，詞頻位置扇入值”而它涉及的語義分析技術主要是基於本體，對用戶的查詢請求語句或詞組做語義分析，進行必要的擴展和形式化處理。利用了語句中的語法信息和上下文語境信息環境，並使用邏輯推理技術，提高了查全率和查準率。簡單地說，語義網是一種能理解人類語言的智能網絡，它不但能夠理解人類的語言，而且還可以使人與電腦之間的交流變得像人與人之間交流一樣輕鬆。語義網的一些基本特徵：

1.語義網不同於現在，它是現有的擴展與延伸；

2. 現有的是面向文檔而語義網則面向文檔所表示的數據；

3. 語義網將更利於計算機“理解與處理”，並將具有一定的判斷、推理能力。 雖然語義網給我們展示的美好前景以及由此而帶來的互聯網的革命，但語義網的實現仍面臨着巨大的挑戰：

1.內容的可獲取性，即基於ontology而構建的語義網網頁目前還很少；

2.本體的開發和演化，包括用於所有領域的核心本體的開發、開發過程中的方法及技術支持、本體的演化及標註和版本控制問題；

3.內容的可擴展性，即有了語義網的內容以後，如何以可擴展的方式來管理它，包括如何組織、存儲和查找等；

4.多語種支持；

5.本體語言的標準化。語義網的主要應用爲：信息抽取、自動摘要、自動查詢。而對於semantic web services的起源：在web services技術中增加語義描述、發現和推理能力；web services是分佈式計算技術，具有“單系統映射”特性；web services的查找和匹配是基於名稱或屬性的精確匹配，處於語法層次；增加語義層是爲了解決異構問題。web services 包括 3 種組件：服務提供者；服務代理；服務請求者；包括 3 種操作：發佈/不發佈(publish/unpublish)；發現(find)；綁定(bind)。在應用方面，語義網雖然是一種更加美好的網絡，但實現起來卻是一項複雜而浩大的工程。語義網的實現是基於xml（可擴展標記語言extensible markup langauge）語言和資源描述框架（rdf）來完成的。xml是一種用於定義標記語言的工具，其內容包括xml聲明、用以定義語言語法的dtd (document type declaration文檔類型定義)、描述標記的詳細說明以及文檔本身。而文檔本身又包含有標記和內容。rdf則用以表達網頁的內容。語意網是網絡時代的高級智能產物，其應用廣泛，有着美好未來， 已經有很多基於語意網的應用，如通用及垂直搜索引擎、文本助理工具、個人信息管理系統、語義瀏覽工具等等，但在它們爲大衆所接受之前，還有很長的路要走。語意網的高級階段使得圖書館，售訂票系統，客戶管理系統，決策系統均能發揮很好的效果。譬如要出去旅行，只要把具體

時間要求與自己喜愛的國內旅遊類型提供給語意網支持的查詢系統，那麼很快相應的國內景點，最佳旅遊方案與注意事項，提示以及旅行社的評價均能很快速得準備在瀏覽器頁面上。語意網終會把網絡的高級階段應用到世界的每一個角落，每個人均有自己的網絡ip一樣的身份證明.個人消費信用、醫療、檔案等等全在自己的網絡身份裏面。同時網絡社區更比現實社區更有活躍力，網絡社會更有秩序、和諧。

認知實習第二講：數字圖像處理的應用與發展動向

在這次實習講座中，黎老師爲我們介紹了《數字圖像處理的應用與發展動向》，通過學習，我對數字圖像處理技術有了初步的瞭解與認識。在計算機技術的高速發展過程中，數字圖像處理，是通過計算機對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特徵等處理的方法和技術。數字圖像處理是從20世紀60年代以來隨着計算機技術和vlsl的發展而產生、發展和不斷成熟起來的一個新興技術領域，在短短的歷史中，它卻廣泛應用於幾乎所有與成像有關的領域，在理論和實際應用上都取得了巨大的成就。數字圖像處理技術可以分爲兩大類：模擬圖相處處理（analog image processing）和數字圖像處理（digtal image processing）。其優點是處理精度高，處理內容豐富，可進行復雜的非線性處理，有靈活的變通能力，一般來說只要改變軟件就可以處理內容。困難主要在處理速度上，也別是進行復雜的處理。數字圖像處理主要包括以下內容：幾何處理（geometrical processing）、算術處理(arithmetic processing)、圖像增強(image enhancement)、圖像復原(image restoration)、圖像重建(image reconstructiion)、圖像編碼(image encoding)、圖像識別(image recognition)、圖像理解(image understanding)。隨着計算機技術的迅猛發展，圖像處理技術應用領域越來越廣泛，已在國家安全、經濟發展、日常生活中充當越來越重要的角色，這門邊緣技術將得到更爲廣發的應用。而完整的數字圖像處理技術大體上可分爲以下幾個方面：圖像信息的獲取、圖像信息的存儲、圖像信息的傳遞、圖像信息的處理、圖像信息的輸出和顯示。隨着科學技術的發展及人類的需求，數字圖像處理技術在很大程度上需要進一步的發展與改進，未來數字圖像處理領域的發展方向可歸納爲：