通信专业前沿讲座报告

通信专业前沿讲座报告（通用10篇）

通信专业前沿讲座报告 篇1

专业前沿讲座听后感

前沿讲座这个课程感受颇多，带我们了解了一些从无到有的东西，也给了我们知道未来的发展方向，老师的丰富经历一举一动深深吸引着我，对我这个即将做到工作岗位ieshangde人来说，老师的亲身经历是一笔宝贵的财富

通信工程专业是IT领域的关键学科，移动通信、光纤通信、因特网使人们传递和获得信息达到了前所未有的便捷。本专业本着加强基础、跟踪前沿、注重能力，培养具有扎实的理论基础和开拓创新精神，能够在通信技术、通信系统和通信网络等方面，从事研究、设计、运营、开发的高级专门人才。

从20 世纪90年代初以来，全球向信息密集的工作方式和生活方式的转变，推动了光纤行业的发展。在此之前，数据处理资源的性能开始有可能实现各种各样的应用，而所需成本对大众市场很有吸引力。在很大程度上能使现代大规模数字通信网络得以实现并产生对其需求的分布式计算资源这一概念并没有促成数据传输技术方面直接并行的构建。因此，除了一些值得注意的特例之外，与其说各种应用可能受计算资源缺乏的限制，倒不如说受输入输出的束缚。这个显著特点与以前几十年计算资源的速度缓慢和价格昂贵形成了鲜明对比。以前几十年的数据密度比较稀疏，应用领域也在很大程度上局限于由一个或仅仅几个CPU和数据存储器支持的LAN（局域网）。

在近10年内，数据客户的数量急速增长。从模拟方式到占主流通信模式的数字传输方式的转变将历来孤立而又不相关的系统转变为可能共享同一网络的“服务”。因此，譬如说，有线电视服务提供商可以通过传统的线路末端的电器，如电视机、电脑、手机提供视频服务、互联网服务和电话服务。这些电器在某种程度上起着专用数据终端设备的作用。甚至各类终端设备之间的差别也开始变得模糊不清，因为任何人都可用当今一代手机读电子邮件、拍照和打电话。最终用户现在能够在任何时间，从几乎任何地方使用各种服务。在用户只访问的数据只有一部分来自PAN（个人网）或LAN数据存储器的情况下，越来越大的数据流必须经由基于光纤的公用网。到1998年底，公用网中的数据通信业务量超过了电话通信业务量。从此，互联网通信业务量的增长率从每年45％上升到100％。这种增长率与报刊上神话般夸大的每季度甚至每100天通信业务量翻一番的报道--这些报道甚至使最虔诚的 Mooresian也汗颜--形成对比。

虽然声名狼藉的“网络”泡沫对金融市场产生了短暂影响，但数据通信业务量却呈现出一种稳定得多的趋势。然而，正如简单的均匀分布模型所表明的，通信业务总量的增长并没有直接带来相应的主干网带宽需求的扩大。相反，超过半数的万维网请求都只以估计总共20亿个网站中的头1000个为目标。大型互联网服务提供商都保留万维网缓存服务器来处理他们所接收的数量庞大的数据请求。这种服务策略实际上产生了许多不同地域的镜象网站，导致相当部分的互联网通信业务量不通过主干网，而是通信业务量的产生和终止都在同一网络之内。

随着互联网规模的迅速扩展，互联网本身也面临着新的问题，解决这些问题将对互联网今后的发展具有至关重要的意义。例如网络运营模式如何调整、网络架构如何演进等。归根结底，其目的在于满足互联网应用和业务不断增长的需求。

近年来，随着互联网的迅猛发展，IP业务呈现爆炸式增长。预测表明，IP将承载包括语音、图像、数据等在内的多种业务，构成未来信息网络的基础；同时以WDM为核心、以智能化光网络(ION)为目标的光传送网进一步将控制信令引入光层，满足未来网络对多粒度信息交换的需求，提高资源利用率和组网应用的灵活性。因此如何构建能够有效支持 IP业务的下一代光网络已成为人们广泛关注的热点之一。

对承载业务的光网络而言，下一步面临的主要问题不仅仅是要求超大容量和宽带接入等明显需求，还需要光层能够提供更高的智能性和在光节点上实现光交换，其目的是通过光层和IP层的适配与融合，建立一个经济高效、灵活扩展和支持业务QoS等的光网络，满足IP业务对信息传输与交换系统的要求。

智能化光网络吸取了IP网的智能化特点，在现有的光传送网上增加了一层控制平面，这层控制平面不仅用来为用户建立连接、提供服务和对底层网络进行控制，而且具有高可靠性、可扩展性和高有效性等突出特点，并支持不同的技术方案和不同的业务需求，代表了下一代光网络建设的发展方向。

作为通信专业的学生，听了如此深刻的讲座使我对未来的工作有了很多的期待，也很庆幸当时对于本专业此工作方向的选择。听完这个讲座，我感到责任重大，即使是一个点，也还有很多方面值得拓展和探索，想要取得满意的结果和优异的成绩，我们所要做的就是倍加努力，汲取现有的知识，在新的领域开拓新的研究道路，积极探索，永不止步。

前沿讲座报告 篇2

（理工类）

专业班级： 10计算机科学与技术（统招班）学生学号： 1005103051 学生姓名： 韦程 所属院部： 信息技术学院

2012——2013学年 第 2 学期

金陵科技学院教务处制

一、现今计算机主要应用

随着计算机的高速发展，计算机应用进一步向各行各业渗透，上至高、新的尖端技术，下至家庭生活与各种电器，计算机无处不在，无时不在。

（一）科学计算

科学计算也称数值计算，指用于完成科学研究和工程技术中提出的数学问题的计算，计算工作量很大。它是计算机最早的应用领域，世界上第一台计算机的研制就是为科学计算而设计的。随着科学技术的发展，各领域的计算模型日趋复杂，人工计算已无法解决的这些复杂问题都需要依靠计算机来进行复杂的运算。

在天气预报中，大量的卫星气象云图、气象资料，如果用人工进行计算，预报一天需要计算几个星期，就失去了时效，现在用计算机，取得10天的预报只需要计算数分钟，这就使中、长期预报成为可能。

在航空与航天领域，复杂的微分方程及大量数据测算工作，需要高速瞬间完成计算任务，也都是计算机应用的重要阵地。

（二）数据处理

数据处理也称为非数值计算，指对大量的数据进行加工处理，例如分析、合并、分类、统计等，形成有用的信息。与科学计算不同，数据处理涉及的数据量大，但计算方法简单。

在计算机的应用领域中，数据处理占有极大的比重。在经济发达的国家里，约占80%至90%的份额。目前，数据处理广泛应用于办公自动化、企业管理、事务管理、情报检索等，数据处理已成为计算机应用的一个重要方面。

（三）过程控制

过程控制又称实时控制，指计算机及时采集数据，将数据处理后，按最佳值迅速地对控制对象进行控制。从20世纪60年代起，就在冶金、机械、电力、石油化工等产业中用计算机进行实时控制。现代工业，由于生产规模不断扩大，技术、工艺日趋复杂，从而以实现生产过程的自动化控制系统的要求也日益增高，利用计算机进行过程控制，不仅可以大大提高控制的自动化水平，而且可以提高控制的及时性和准确性，从而改善劳动条件、提高质量、节约能源、降低成本。现代化工厂中，生产过程的自动控制是计算机应用的又一重要领域。

（四）人工智能

人工智能AI(Artificial Intelligence)一般是指模拟人脑进行演绎推理和采取决策的思维过 程。在计算机中存储一些定理和推理规则，然后设计程序让计算机自动探索解题的方法。人工智能可用于机器人、计算机象棋、机器证明定理、专家系统(如医疗诊断专家系统)等。人工智能是计算机应用研究的前沿学科。

（五）信息高速公路

信息高速公路的建议最早由美国提出，将美国所有的信息库及信息网络连成一个全国性的大网络，把大网络连接到所有的机构和家庭中去，让各种形态的信息(如文字数据、声音、图像等)都能在大网络里交互传输。这个建议引起了世界各国和地区的极大震动，纷纷提出了自己发展信息高速公路计划的设想，我国也不例外。

（六）电子商务

电子商务是指通过计算机和网络进行商务活动。世界各地的许多公司已经开始通过Internet进行商业交易。他们通过网络方式与顾客联系、与批发商联系、与供货商联系、与股东联系，并且进行相互间的联系。他们在网络上进行业务往来，其业务量往往超出正常方式。

电子商务系统也面临保密性、可测性、可靠性等挑战，但是，我们相信这些挑战将随着技术的发展和社会的进步是可以战胜的。

二、未来几年计算机科技行业的发张

在前几年科技的发展中，我们当中的多数人可以预见：2012年的四大科技发展趋势将在未来几年进一步凸显，移动、社交、云和大数据将进一步壮大。未来几年主要的发展趋势如下：

趋势一：科技将在新兴国家实现疯狂发展

新兴市场对于科技的需求将增长。拉丁美洲、中欧和东欧，以及中东地区将在IT上支出7300亿美元，增长近9%。三分之一的消费者将来自于这些地区。

趋势二：对于部分移动设备供应商来讲，2013年将决定成败

就移动设备而言，2013年将出现以下三种情况：

屏幕小于8英寸的迷你平板电脑将崛起，占平板电脑销量的份额将达到60%；智能手机和平板电脑市场将增长20%；对于移动平台而言，2013年将决定成败。不能获得至少50%应用开发者支持的移动平台将失败。谷歌和苹果已经越过了这个门槛。微软目前的比重为33%，RIM为9%。趋势三：大型IT公司收购小型云服务商

SaaS(Software-as-a-service)软件运营服务模式过去1年间实现发展，甲骨文和SAP等大型供应商斥资数十亿美元为抢占市场铺路。

IDC认为我们还有看到任何东西。其预测：“未来20个月内SaaS领域内的并购额将超过250亿美元，高于过去20个月内的170亿美元。”

部分公司由于估值过高难以被收购，如已经上市Salesforce.com市值已经达到220亿美元，未上市的Box估值已经达到12亿美元。但部分其他公司则适合被收购：Okta、Zenoss和ServiceMax。

趋势四：很多小型、专业的云技术将出现

2012年，很多新型云技术的出现使得人们以更容易的方式建设“云”，成本也相应降低。这意味着后面几年很多新型云技术将出现，为某些行业服务，如医院、建筑公司和银行。

趋势五：大数据将发展壮大

就如2012年移动设备和云计算成为了每家公司的必需品那样，大数据将在后面几年被每一个人所使用。

IDC表示，大数据市场的年增长率将达到40%，2012年该市场的规模约为50亿美元，到2013年规模为100亿美元，到2017年规模将达到530亿美元。

趋势六：新数据中心技术获得发展

在2012年生根的新数据中心技术将在后面几年实现进一步的发展。这包括融合系统(Converged Systems)，即公司购买集计算、存储、网络和软件于一身的设备；另外一个是软件定义网络，这是一种建设网络的新方式。

这为思科、戴尔、惠普和甲骨文等大型公司提供了巨大商机。但如果出现战略失误，他们也将面临巨大风险。多家初创公司正在快速崛起，计划对巨头发起挑战。

三、心得体会

这两次的IT领域的讲座开阔了我的眼界，更让我在迷茫中看到希望，新技术的涌现，让我在以后的日子里能更加的不断鞭策自己不断的学习、学习、再学习。

专业前沿讲座心得体会 篇3

机器学习和数据挖掘这些年一直是计算机应用方面研究的重点和热点，首先要了解什么是数据挖掘，简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。我一直对这方面的知识颇感兴趣，这学期学院开设的学术前沿讲座的课程，很有幸听到了文益民教授对于自己在机器学习和数据挖掘方面研究的讲座，让我对这些知识有了深入浅出的理解，受益匪浅。

12月5号，文益民教授做了题为“大规模数据的分类”的讲座，在讲座的最开始，文教授提到了戈登・德莱顿《学习的革命》一书，皆在指导我们如何积累知识如何思考如何学习如何去做研究，具有抛砖引玉的指导意义。在这之后，又对了解机器学习和数据挖掘首先要了解的知识做了简要的说明，比如对于问题的分类是分为线性问题和非线性问题;比如聚类的含义是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程;比如对于这个世界上计算机的分类可以只分成工人(maker)和思考者(thinker)两类。至此正式进入问题的讨论。

对于这次讲座，文教授从四个方面进行了讲授。第一，实际应用中的大规模数据分类问题。第二，大规模数据给机器学习带来的挑战。第三，大规模数据分类算法的研究。第四，展望发展前景。文教授主要是在第三点中做了很多工作也取得了可喜的成绩。

在机器学习的实际应用中，大规模数据分类问题一般会应用在以下几个方面，在高速高精度的工业图像检测方面，在专利分类方面，在生物信息数据快速增长方面，在支持向量机参数选择方面。

大规模数据给机器学习带来的问题有：1、算法一般不是收敛太慢就是难以收敛，训练时间过长。2、海量数据无法一次装入内存。3、算法可靠性得不到保证。4、已经训练好的学习器遇到心得训练样本时需要重新训练。

在最重要的部分，文教授提到了几个重要的研究方法，包括算法，这里面包含有：1、基于并行计算的算法，2、以并行计算方法求解工作集方法中每个迭代步中二次规划的子问题，3、Meta-learning，最小最大模块化支持向量机以及快速模块化支持向量机，4、Cluster-SVM，Cluster-based-SVM，Cascade-SVM。文教授在第三和第四点中都有自己的工作和贡献，在第三点中，他提出了分类面拼接算法，在第四点中，提出了分层并行支持向量机训练算法。对于分类面拼接算法我进行了比较仔细的了解，并下载阅读了文教授于2009年3月份在湖南大学学报上发表的论文“基于分类面的快速模块化支持向量机研究”，对于分类面拼接算法有了初步的研究，下面说说我对这个算法的理解。

信息采集和信息处理技术的快速发展导致了诸如公共健康数据、信用交易数据、国家经济普查数据、网络文本数据和地理信息数据等大规模数据集的产生。由于训练时间很长和空间需求很大，现有的大多数机器学习算法很难被直接用于大规模数据的机器学习。

这个算法是针对大多数现有的机器学习算法处理大规模问题时需要的训练时间很长和存储空间很大的难点而提出的，英文名是psfnrSVMs，

在训练阶段，psfm2SVMs采用一簇平行超平面对大规模问题实施软划分，然后针对每个子问题并行训练支持向量机。在测试阶段，测试样本坐落于哪个子问题所在空间中，就由该子问题训练的支持向量机给出判别结果。在4个大规模问题上的实验表明:与采取硬划分的快速模块化支持向量机(fm2SVMs)相比，软划分能够使psfm2SVMs得到更加光滑的分类面，因而ps2fm2SVMs的泛化能力较高。在不增加训练时间的条件下，psfm2SVMs减少了由于训练集分割导致的分类器泛化能力下降。

支持向量机方法的本质是在训练集的一个高维像空间中寻找最大间隔分类超平面，这个分类超平面对应于训练集所在空间的一个光滑曲面。如果采用训练集分割的方法，将这个光滑曲面分段求出，然后进行连接，就可以得到这个光滑曲面的近似曲面。

该算法使用平行超平面簇对训练集实施软划分，使得拼接后的分类面相比fm2SVMs得到的分类面更光滑，更接近最优分类曲面。因而，psfm2SVMs的泛化能力比fm2SVMs的泛化能力要高。在并行条件下，两者的训练时间和测试时间相同。在多核计算技术快速发展的今天，本文提出的算法，提供了一种可行的并行机器学习框架，对于研制高速高精度的机器学习算法具有一定的借鉴意义。未来计划研究随机向量w的方向对psfm2SVMs泛化能力的影响，并将该算法用于高速高精度工业图像检测。

旅游管理专业前沿讲座考核要求 篇4

考核要求

一、考核的目的与作用：考核学生对某一旅游前沿问题的掌握能力以及据此撰写课程论文的能力。

二、考核内容与考核目标：根据教师讲授的专题知识，选择一个熟悉的题目，撰写一篇3000－5000字的标准学术论文。主要考核学生选题、查找资料、文献综述、写作等能力。

三、考核要求： 题目自拟,A4打印,同时提交电子版

通信专业讲座心得 篇5

这次讲座分五节课进行，第一次课老师给我们介绍了通信原理这门课和程控交换；第二次课老师主要介绍了无线通信，微波，卫星，天线等；第三次课老师给我们讲了计算机通信和物联网；第四次课老师主要向我们介绍了计算机通信和网络管理；最后一次老师讲的是频率资源信道分配，这些东西虽说是我们生活中常见用的，但依然抽象而复杂，这几次课只能说是让我们对自己的专业和后续要学的课程有一定的了解，让我们以后学的更加轻松一点。

首先得从对通信专业的理解说起，通信工程，是一门工程学科。在我看来，或者说在讲座中总结出来的感想，它是一门比较难学，需要很多时间和精力，比较伤脑筋的专业。它主要是在掌握通信基本理论的基础上，运用各种工程方法对通信中的一些实际问题进行处理。通过对通信专业的学习，可以掌握电话网，广播电视台网，互联网等各种通信系统的原理，研究提高信息，传送速度的技术。同时，根据实际需要，设计新的通信系统，开发可迅速准确地传送各种信息的通信工具等。

我认为，通信工程这个专业所研究的东西，使我们生活中常见到的东西，是与我们生活息息相关的，但却是又是比较复杂，很难弄通的东西。作为一名通信专业的学生，我不仅仅要掌握现代通信基本理论，具有系统的专业知识，还需要较强的计算机，外语，应用和相关的工程工程技术能力，还需要适应通信领域内网络系统设备及信息交换，传输，处理方面的工程设计及运行维护，通信工程培养出来的应该是全面发展，具有独立工作能力的应用技术本科人才。

在这几次的讲座中，老师也降到了通信专业的培养要求，这些要求我现在肯定还没有达到，因为现在还没有开专业课，讲的许多与通信相关的知识理论我也不太理解。但能作为一种了解和参考，对自己未来要学习的东西有一定的心理准备，现在我们所学的都是专业基础课，所谓的专业基础课，也就是为以后准备打基础的课程。通信专业，对数学的要求特别高，同时还有物理。这就让我更加重视对数学和物理的学习，通信工程专业所研究的通信原理，交换，传输，网络，信号处理，计算机等都需要用到数学中的积分和物理学中的电路基础。这个学期开了电路课，我觉得电路学起来还是挺有挑战性的，从刚开始的不理解到后来的活学活用，都是一种挑战。但同时学习电路也是很有成就感的一件事。我想持有这样一种态度去学习，只要努力，学好通信应该不难。因此，现在需要我做的应该是要加强基本训练，通过各种训练来提高自己各方面的基础知识和能力，将所学的理论知识更好的运用到实践中去。

老师给我们介绍了用户交换机的功能，我在网上也了解了一些它的功能：用户交换机是机关工矿企业等单位内部进行电话交换的一种专用交换机，其基本功能是完成单位内部用户的相互通话，但也装有出入中继线可接入公用电话网的市内网部分和网中用户通话(包括市通话，国内长途通话和国际长话)。由于这类交换机系单位内部专用，故可根据用户需要增加若干附加性能以提供使用上的方便。因此这类交换机具有较大的灵活性。用户交换机是市话网的重要组成部分，是市话交换机的一种补充设备，因为它为市话网承担了大量的单位内部用户间的话务量，减轻了市话网的话务负荷。另外用户交换机在各单位分散设置，更靠近用户，因而缩短了用户线距离，节省了用户电缆。同时用少量的出入中继线接入市话网，起到话务集中的作用。从这些方面讲，使用用户交换机都有较大的经济意义。因此公用网建设中，不能缺少用户交换机的作用。用户交换机在技术上的发展趋势是采用程控用户交换机，采用新型的程控数字用户交换机不仅可以交换电话业务，而且可以交换数据等非话业务，做到多种业务的综合交换，传输。为各单位组建综合业务数字网(ISDN)创造了条件。目前已可接入ISDN用户。SOPHO是世界上首部能处理ISDN业务的综合信息交换机，无论是提供的接口还是信令方式完全符合ISDN的规范。可以坚信，在未来的ISDN网中程控数字用户交换机将发挥巨大的作用。

在讲座中，老师介绍了许多与通信相关的东西。我不能全部理解，也不能全部记住，但可以作为一些了解的东西，方便以后更好的学习。同时，也有老师反复讲到了在大学期间我们通信专业要如何学习，要努力学习，要使自己的专业知识更强更熟练，在毕业后才能育能力找到一个好的工作。他们告诉我们在毕业后应该获得的知识和能力。首先，掌握通信领域内基本理论和基本知识。第二，要掌握光波，无线，多媒体等通信技术。第三，掌握通信系统和通信网的分析与设计方法。第四，具有设计，开发，调测，应用通信系统和通信昂的基本能力。第五，必须了解通信系统和通信网建设的基本方针，政策和法规。第六，了解通信技术的最新进展与发展动态，以便在就业时能够有个非常明确的方向。第七，掌握文献检索，资料查询的基本方法，这些我现在许多都不懂，而且我对电脑也不太感兴趣，同时我对电脑操作也非常不熟悉。这是我必须努力要弥补的，老师还讲到，我们还得具有科学研究和实际工作能力。

我们学习通信工程的主干学科是信息与通信工程和计算机科学与技术。其实听了讲座之后，我对自己的专业了解更加深刻了。同时我发现这个专业所研究的东西都比较深奥抽象，与计算机联系十分密切，自己感到这个专业确实不是自己所感兴趣的专业，同时还有点惧怕这个专业，因为感觉很多东西不仅仅不感兴趣，而且还很难。但是即便不喜欢也不能不学，因为已经选择了，是没法改变的事实。所以为了自己的将来，只能好好学，努力学，许多事情不是由于自己不喜欢不想就可以不做的。人生总是充满无奈，也许我必须面对，努力改变现状，让自己变得更优秀。

老师告诉我们通信行业是个稳定而高薪的行业，所以竞争也是相对比较激烈的。也许现在说未来的工作有点早，我现在所能做的只有学好专业知识，培养这个专业徐哟的各个方面的能力，要做到这些，我想应该为后续的课程好好的规划一下。

在学习只是方面，首先得学好英语和数学，听好几个老师说要好好学英语，到时候就知道有没有用了。因此我认为英语学习时刻都不能放松。同时扎实的基础知识是非常重要的。学习知识是必须的，也是大家反复说道的，我想我也不会忘记，只要坚持，只要克服懒惰，只要努力，一定可以学号。

第二，在大学一定要培养团队精神，因为在这个行业有许多问题，不是自己一个人可以解决的。在解决问题时，我们要懂得合作，与他人合作。同时我们需要沟通，了解别人不一样的思想，吸收别人不一样的想法，是自己的知识面更加广阔。第三，我们需要培养自己的责任心，要学着对自己做的每一件事情负责，对自己对他人负责，对自己的现在和未来负责，同时要信任他人和相信自己。

自信，是一个很重要的东西。在大学学习过程中，我认为必须要保持自信，不要被失败所打倒。永远不要放弃自己的追求，要自信地向前看。我想如果一个人连自己都不相信自己会成功，那还有谁会相信他会成功呢？在学习上也是，若是没有信息将自己的功课学好，那怎样会有恒心去学好知识呢？我想在整个大学生活中，我们所需要的不仅仅是学习各种知识，更重要的是培养自己成为一个人格健全，富有人格魅力的人。

大学是相对自由的，我必须培养自己的自制力。我看到我周围的许多同学都沉迷于网络，小说，游戏不能自拔。这就是自制力不够所造成的，以至于最后到期末考试挂了好几科。在大学不仅仅需要我们的学习能力，更多的是自我控制力。在大学这个小社会里，我们所面对的诱惑是非常多的。因此，这就需要我们用很强的自我控制能力去抵御那些不良诱惑，要让自己的思想集中到学习上来。

最后，在大学里必须克服的就是懒惰和安逸。也许每个人都喜欢游手好闲的生活，每个人都有懒惰的性格，都会贪图安逸。但是大学却不是我们享乐安逸的地方，恰恰相反，大学应是我们不懈为梦想奋斗，为未来打拼的地方。所以在大学期间，我们最难克服的就是懒惰，但是最应该克服的也就是懒惰。

学科前沿讲座心得 篇6

近年来，大数据、云计算等非常火热。听了老师所讲的关于《数据挖掘》这块的相关知识讲解，颇有感受。下面就是我听过讲座之后以及查阅资料之后，对数据挖掘的一些认识。

随着数据库技术和计算机网络的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多，而数据挖掘就是在这样的背景下产生的。简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”出潜在的、有价值的知识、模型或者规则的过程。作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等方面的技术。

在听讲座时，老师主要讲解了一下数据挖掘中的有关关联规则、聚类、分类的方法以及相关的算法。老师在讲关联规则时，提到了关于“尿布与啤酒”的故事。一般，按照我们常规思维，这两种东西根本就是两个毫无关联的商品，但是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘之后，却可以寻求到这一有价值的规律。从一定程度上可以表明数据挖掘技术的巨大价值。

另外还讲到了关联规则算法---Apriori算法。Apriori算法使用频繁项集的先验知识，使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描事务（交易）记录，找出所有的频繁1项集，该集合记做L1，然后利用L1找频繁2项集的集合L2，L2找L3，如此下去，直到不能再找到任何频繁k项集。最后再在所有的频繁集中找出强规则，即产生用户感兴趣的关联规则。其中，Apriori算法具有这样一条性质：任一频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。因为假如P(I)< 最小支持度阈值，当有元素A添加到I中时，结果项集（A∩I）不可能比I出现次数更多。因此A∩I也不是频繁的。

说到数据挖掘，应该了解数据挖掘包含哪些步骤？第一，要确定研究对象，这是数据挖掘的重要一步。数据挖掘的最后结是不可预测的，但是要探索的问题是很明确的。第二，数据准备阶段。具体包含以下步骤：

1)数据的选择，即搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据

2)数据的预处理，即研究诗句的质量，为进一步分析做准备，并确定将要进行的挖掘操作的种类

3)数据的转换，将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的，能否建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。

第三，数据挖掘阶段。即对经过预处理的数据进行挖掘，包括分析和预测，关联分析以及聚类分析相关算法等。第四，结果分析阶段，解释并对结果进行评估，通常使用到可视化技术。第五，知识的同化，将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去，从而得到有价值的信息。

通过上网查询资料，了解到数据挖掘有一下七种常用方法：

① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别，使用到KNN算法。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。使用到 K-means算法。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。

⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。

⑦Web页挖掘。随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。数据挖掘是一种决策支持过程，它通过高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。这对于一个企业的发展十分重要。

前沿讲座总结 篇7

机电硕1205班姓名：徐海滨学号：12121357专业：车辆工程

参加的各类前沿讲座及次数：

“与大师面对面”名师讲坛、院士校园行、学术沙龙、软件应用、职业生涯规划、安全教育、心里健康教育，科研课题研究规划。

转眼间，进入研究生阶段的学习已经有一年时间。能进入学术氛围浓烈的北京交通大学学习，我感觉很荣幸和幸运。在研一的两个学期中，学校举办了各种各样的处在学术、科研前沿的讲座，有幸聆听各个研究领域专家、老师、学长的讲座。在这个过程中，我感觉到了自己各方面素质的提升。

2012年10月19日我听了沈卫明老师的“与大师面对面”名师讲坛，2012年9月23日我参加了翁宇庆院士的“轨道交通制造业发展前沿讲座”，沈大师和翁院士对学术的那种痴迷和认真的态度令我印象深刻，也使我触动很深；作为已经成就自己的学术的科研领域前沿专家，他们年近花甲还在不断努力探究科研，想想自己对待科研的态度，心中不免产生羞愧之情。2012年10月21日，我参加了我们班里组织的前沿讲座，赵方伟、徐宁、刘业博三位博士，对自己所研究的领域给我们做出了详细的讲解，使我对车辆工程领域有了进一步了解。学长亲切细致的讲解让我对自己的研究生期间的学习、生活有了一个较为明晰的计划。2012年11月17日，我参加了温庆丰、杨天夫讲解的关于科研课题研究规划的讲座，两位学长以其自身的亲身经历详尽地给我们分析了研究生阶段该怎么做科研，让我对研究生期间的学习和科研有了自己的规划。2012年9月25日和2012年11月6日，我分别参加了保卫处老师安全教育培训、校医院介绍公费医疗和医疗保险等有关情况的讲座和孙大强老师讲解的硕士研究生心里定位与心理自我调试的讲座，这两个讲座使我了解了研究生期间的身体和心理的健康问题。2012年11月5日和2012年12月6日，我又分别参加了上海世纪仿真技术有限公司陈志涌讲的MEDINA软件应用与推广和李玉峰讲解的PIU和PLIF光学诊断技术的讲座，这两个讲座使我对研究生期间能用到的软件有了一个认知和了解。2012年12月14日，我参加了张雅文和姚伟君讲解的机电研究生求职攻略，通过这个讲座，我对以后即将毕业找工作时会遇到的问题和解决技巧有了一个充分认识。

总之，在聆听了学校、学院组织的这些讲座后，我收获颇多。通过这些讲座，我跟很多在专业领域知名的专家、教授、学者有了近距离的接触。在这同时，我也看到了自身对于科研钻研的不够深入，不够努力。在今后的科研、生活中，我会更加严格地要求自己，不断地以各位专家的事迹来激励自己，不断改正和克服自身的缺点与不足，力求在今后的科研乃至整个人生取得不断进步。

汇报人：徐海滨

学科前沿讲座心得 篇8

听了几位老师所讲的学科先沿讲座，我的感想颇多。尤其是对林林老师的《智慧时代中的挑战与机遇》颇有感触。下面我谈谈自己通过听讲，查资料，经过思考后对这一问题的理解。当今的信息新技术主要包括这么几类，即新息安全新技术：主要包括密码技术、入侵检测系统、信息隐藏技术、身份认证技术、数据库安全技术、网络容灾和灾难恢复、网络安全设计等。信息化新技术：信息化新技术主要涉及电子政务、电子商务、城市信息化、企业信息化、农业信息化、服务业信息化等。软件新技术：软件新技术主要关注嵌入式计算与嵌入式软件、基于构件的软件开发方法、中间件技术、数据中心的建设、可信网络计算平台、软件架构设计、soa与ria技术、软件产品线技术等。网络新技术：网络新技术包括宽带无线与移动通信、光通信与智能光网络、家庭网络与智能终端、宽带多媒体网络、ipv6与下一代网络、分布式系统等。计算机新技术：计算机新技术主要关注网格计算、人机接口、高性能计算和高性能服务器、智能计算、磁存储技术、光存储技术、中文信息处理与智能人机交互、数字媒体与内容管理、音视频编/解码技术等。

大胆的预测一下计算机技术往下怎么发展，因为形势明白了，历史规律搞清楚了，需求也明白了，该怎么做呢？我大胆做这么一个发言，中国计算机界必须把握机遇迎接挑战。看一下处理器方面该怎么做，上个世纪我们关心的是每秒种可以完成多少指令，处理的速度。后来发现不对，应该做高性能的处理器，每花掉一块钱可以处理多少能力，重要的是功耗要低，然后是无线，是互联，我们更关心消耗每瓦功率处理能力是多少，大家关心的点开始转移，从每秒处理能力，关心到每块买到多少处理能力，到最后消耗每瓦功耗有多少能力。在处理结构上面有什么变化，从上世纪70年代左右，人围着计算机转，每个单位只要很好就有一个漂亮的机房，大家围着机房转，算题是通过一个小窗口把题递进去，过一段时间里面算好，把题递出来。那时候一切围绕cpu转，所以那时候cpu当之无愧，我的处理器是中心所以叫cpu。再往下可以看到计算机围着人转，我们口袋里的手表等一切一切，人走到哪里，计算装备围着我来转，在机器内部不是围着cpu转，而是围着存储期，i/o，通道转，因此不能光搞cpu，比如出现pim等新的名称，所以我们应该与时俱进。从cpu，c要改成无处不在的处理单元。

网络将怎么发展，我们在上个世纪70年代所关心的就是互联互通互操作，在这儿不是讲互联互通互操作不重要，它是一个基础绝对重要，关心这个是数据和控制信号的传递，数据和控制信号可以传过去。做了一些日子以后发现，需求不仅仅是这个，我们要提高网络的带宽，我们关心是信息沟通和处理能力的增强，光把信号传过去是不是可以处理好呢？再往下又是怎样的？我们应该关心网上有这些信息，有这么多人用，是动态的变化，所以我们要关心信息融合、信息确认等。要把消息传给该给的人，该给的时间，该给的地方，该给的人，传正确的东西，这个变化不承认不行的，以往包括我个人在内，我和我同事们宣扬，看我家里环境，办公室环境，我计算机有多少能力联网，这已经过去了。下面关心的是这个网络具有多少计算个算计的能力，算计要做推理更难，再往下要面对什么问题？我的网络环境怎么样有非常强的资源按需聚合，人机协同工作的协调能力，体系结构将怎么发展，70年代的时候，大家做体系结构设计，费劲脑筋是在计算机内挖掘可能的潜力，处理可能的矛盾，搞体系结构的人，什么是好的所长，厂长，它的学问是处理轻重缓急，这件事应该放得下，哪件事应该要处理，所以好的应该处理删、增、减、抑、扬，在这种情况下发现，我们设计在机群中挖掘和平衡，我们要在网络环境下怎么做挖掘和平衡，因为系统给人用的，机器的环境，是给销售人员，管理者用的，所以把协同工作做好，就要验证，所以从hpcs变成hpce，我们需要的不是高性能，需要的是生产力可用性，中国科学家预感比较早，因此1997年再一次会上，就决定当前做clieitserver，之后做cluster，之后做networking，之后是vse，基于网络的虚拟服务含量是未来体系结构的发展方向。这是1997年8月25号，到1998年的时候，世界有名的计算机科学家isea发表了grid专著，我们要把grid定位了，而是要考虑你究竟想干什么？我们做一个好的系统，必须要看到定位准确，你在这个坐标上关于服务，你是要做计算服务，还是数据服务，还是应用服务，还是信息服务，还是知识服务，还是实用的服务。如果明确了你的目标，你的技术就明确，你的.评价指标就明确了。如果要做信息服务，你就要了解你处的信息是多大一块，这件事很重要，不能杀鸡用牛刀，也不能杀牛用鸡刀，如果系统力度大小这么大，最后生产的问题，究竟打算怎么交帐，是向投钱的单位交一个概念的设计，不是不可以的，还是交一个机理的设计，还是规则的设计，还是方法的设计，如果明确了，你的技术方案就明确了，你的机理就明确了，如果选定的方法层，你系统就要定位在这里，位置定对就满足正确的需求。

观物理前沿讲座有感 篇9

到了大四了，他家都在忙碌的准备考研或者准备找工作的同时，学院的老师连续几周为我们开了物理前沿专题讲座的报告，以及后来我自己又在网上看了一些关于物理前沿的视频报告。老师们绘声绘色的给我们讲解了从古至今物理学家们对粒子和宇宙的探寻的发展过程，介绍了未来物理界即将探寻的问题，阐述了基础研究的重要性和急需得到国家政府支持的原因。从这些课程中，我感慨万千、受益匪浅。

从古至今，科学家们一直致力于研究寻找宇宙中最基本的粒子，和寻找反物质粒子组成的宇宙。

由经典物理带来了蒸汽机、照相术、电子工程、收音机、电视、飞机，原子物理和量子物理引发了新材料，半导体和超导体、晶体管及其激光、计算机等，以及同位素技术和核能的应用。

我们经常听到这样的问题：你这个基础研究有什么用？如果我们回答没有，下一个问题就是：能得诺贝尔奖吗？如果回答还是否定的，下一个问题就是：既没有实际用途，又不能得诺贝尔奖，这个基础研究有什么用？

这种急功近利的思想实际上普遍存在于各级领导、平民百姓、知识分子、科研管理人员甚至一些科学家的心里，虽然有时候他们不一定说出来。

我们也经常听到一种说法，科学家不能只在象牙塔内自由探索，要与国家与社会需求相结合，为什么什么作贡献。

这种要求自然有其合理成分，但如果大家都这么做，就显然有问题。这句话还隐含两层对基础研究的误解：其一，基础科学研究就是自由探索；其二，有实际用途的科研才是国家需求，基础科学不是。

什么是基础科学研究？其目的到底是什么？如果不咬文嚼字，用我自己的话来讲，那就是发现与研究自然界的各种基本规律、收集相关知识、建立完整知识体系的（学术）活动。其目的很简单，就是更好地了解自然、理解自然，最终使人类能利用自然。从这个意义上说，基础科学研究本身就是最大的国家需求。

试想，一个大国，且不说有创造性的贡献，如果不能全盘掌握人类已知的所有知识及其体系，这个国家能有前途与未来吗？带过学生的都知道，要让学生掌握前沿知识、方法，必须让他做一项科研，题目本身有时并不重要，过程更重要。

基础研究有时也这样，有些研究听起来匪夷所思，但实际上科学家通过该过程走在本学科的前沿。说不定哪一天，国家就会大大需要。

每个学科都有其自身的规律、目标、方法、传统等等，外界不应怀疑与干预，要把选题的自由留给科学家自己，不能因选题似乎无稽而否定基础科学研究的重要。

国家对基础科学研究的目标应该是全面发展，建立完整的学科体系。各学科的目标是达到本学科的国际最好水平。因此，基础研究既有科学家个人的自由探索，也可以是有组织、有计划、有目的、有规划的活动。以此衡量，学科建设与学术能力是基础科学研究最重要的指标。

对于下一个世纪的挑战，正负的决定在这一过程中是重要的

一个国家在基础科学方面的投资在国民经济总产值所占的比例是一个国家致力这个方面努力的一个标志，如果没有基础研究和教育方面的投资，发展经济适用主义途径不可能长期维持下去，基础研究的原始动力是人类的好奇心，人们渴求学习新事物和了解自然现象。

基础研究是新技术和工业发展的原动力，因此，基础研究应该得到支持。从国家需求来说，我们的基础科学研究必须学科完整，全面均衡发展，缺一不可。不可因一时的兴旺而不顾一切地支持，也不可因一时的不时髦而不予支持，或任其自生自灭。重点只能是短期的，全面才是永久的。

前沿物理讲座听后感 篇10

——从历史上三次产业革命看物理学与社会进步

（物理与机电工程学院 应用物理）

前言：物理学是一门探究一切物质的组成及其运动发展规律，同时揭示它们之间的联系和各种物理运动之间的关系的博大精深的学问。物理学是研究物质性质、运动规律及其相互作用的学科。物理学是自然科学的基础学科．又是一门带头学科。物理学是古老的科学，又是一门不断发展的科学。它向着研究物质世界的深度和广度进军，探索着物质世界及其运动的奥秘。物理学的进展密切关系着农业、工业等的发展，也同人类文明的进步息息相关。物理学是技术革命的先寻，已经为人类文明作出了巨大贡献。从电话的发明到当代互联网络实现的实时通信，从蒸汽机车的制造成功到磁悬浮列车的投入运行，从晶体管的发明到高速计算机技术的成熟等等，这些无不体现着物理学对人类文明与社会进步的贡献。

物理学对科学技术和生产力的发展起着最直接地推动作用，几次工业革命便是最好的验证。其都是由于物理学深刻地揭示了自然规律，构成了认识自然、改造自然的巨大力量，为科技发展提供了方法和技能。物理学正是通过推动着科学技术和生产力的发展，进而推动社会文明不断前进。近一个世纪以来，物理学又有了崭新的进展，带来相应的新技术革命。

一、蒸汽机的发明和牛顿力学的建立，导致了第一次工业革命

17世纪，牛顿完成了划时代的伟大巨著《自然哲学之数学原理》，其奠定了整个经典物理学的基础，并对其他自然科学的发展起了极大的推动作用。牛顿力学的建立使人类对自然界的认识跨进了划时代的新世界。经典物理学的思想方法、定量规律及实验基础，使科学技术的发展摆脱了当时多少还带有经验式的、工匠式的、思辨色彩的落后状态，加快了科学技术的发展步伐，为第一次工业革命大规模发明和使用机械打下了基础。世纪中期的英国资产阶级革命，推翻了英国的封建专制制度，建立了资产阶级和土地贵族联盟为基础的君主立宪制度，从而成为世界上第一个确立资产阶级政治统治的国家。资产阶级利用国家政权加速推行发展资本主义的政策和措施。英国通过圈地运动，聚集了大量劳动力，同时也扩大了英国的国内市场，以及多年的海外贸易和殖民扩张。但渐渐地，英国的资本主义生产大发展，采矿业，航海业甚至战争等的规模扩大都遇到了一定的困难。相同的是，它们都涉到动力机问题。从17世纪初已经有很多人着手这方面的工作，但都没取得重大进展。直到1698年，英国的赛维利（Thomas Savery,1650~1715）才研制成功实用的蒸汽水泵。1705年，英国的纽可门（Thomas Newcoman,1663~1729），发明了第一台蒸汽推动活塞工作的抽水机。瓦特（James Watt,1736~1819）对蒸汽机的改革

取得了历史性的突破。1765年，他把蒸汽的冷凝过程安排在汽缸外进行，实现了汽缸的恒温。这是对原始蒸汽机的关键改革。蒸汽机的研制是以力学和热学为基础的。那时，对温度计、量热学（比热、潜热）、热传导及热的本质的研究等都取得了重大发展。瓦特在改革蒸汽机的过程中，就得到布莱克（J.Black,1728~1799）的理论指导。因此，科恩（M.H.Cohen）指出：“我们的制造厂不再被交给无知的工作者；相反，在他们中的大多数人中，有非常有知识的人，有受到良好教育的物理学家们，为了促进有用技艺的进步，我们必须指望他们”。

蒸汽机的历史意义，无论怎样夸大也不为过。它成功解决了工业化发展中的动力问题，成为大工业普遍应用的发动机，它提供了治理和利用热能、为机械供给推动力的手段，结束了人类对畜力、风力和水力的由来已久的依赖。蒸汽机在火车机车和轮船上的应用，不仅大幅提高了货运速度和数量，降低了成本，更在时间、空间和商品化的概念上引起了一场革命，极大地扩大了世界贸易版图。

蒸汽技术革命引起了社会的全面变革，带来了社会生产力的极大飞跃，使产业结构发生了巨大变化，机械制造业和加工业取代了农牧业而成为产业结构中核心支柱产业。

牛顿力学和蒸汽机的发明，使人类进入了机械化时代。

二、电磁理论的发现和建立, 使人类进入了电气化时代

第二次工业革命发生在十九世纪下半叶，它以电磁理论的建立和发展，电气技术开发和应用为基础，极大促进了社会生产力的发展，引起了社会经济结构和生产结构的巨大变革。同时，电磁场理论的发展拓展了科学研究领域，带动了一些新兴学科和相关交叉学科的发展。

在第一次工业革命时期，许多技术发明都来源于工匠的实践经验，科学和技术尚未真正结合。1870年以后，所有工业都受到科学的影响。科学与技术未能真正结合使得社会经济发展受到很大障碍，生产力的发着迫切要求科学与技术真正结合，要求自然科学突破性进展并迅速转化为技术。

历史上第一个对电磁现象进行系统研究的是英国的吉尔伯特，但其研究停留于现象层面。此后一百多年，电和磁的研究非常缓慢。18 世纪，美国的富兰克林证明了电的同一性，还定义了正负电荷，提出了电荷守恒定律。法国科学家库仑借助扭秤实验得到了静电作用的平方反比定律。1820年，丹麦的奥斯特发现了电流的磁效应，首次得出了电磁统一的思想。不久，法国的安培提出了电流相互作用的安培定律，为电动力学的创立作了开创性的工作。后来，英国的法拉弟通过10年的努力，终于在1831年发现了电磁感应现象，并在实验的基础上创建了力线思想和场的概念，为麦克斯韦电磁场理论奠定了重要的理论基础和实验基

础。麦克斯韦于1873年建立了经典电磁理论方程组——麦克斯韦方程组。其中，麦克斯韦提出了“涡旋电场”和“位移电流”假说，预言了电磁波的存在，算出了电磁波的传播速度，从理论上证明了光是一种电磁波。电磁理论发展到了一个辉煌的时期。10年后，德国的赫兹在实验室实现了电磁波的发送和接收规律，还证明了电磁波的一系列光学性质，为麦克斯韦理论的确立给出了权威性的证明。这样就实现了物理学的第三次大综合即电、磁、光的综合。

电磁感应现象的发现奠定了电力工业最重要的基础；对电磁波运动规律的研究也是电讯技术发展所不可缺少的。19世纪80年代，欧洲各国的物理学家相继发明了交流发电机、变压器、交流感应电动机和输电系统。这些研究和发明, 为建造大容量电机，获得强大电力提供了技术上的可能性；实验室里成功的技术开发，引发了电力技术的广泛应用，导致第二次工业革命。在电力革命的过程中，电磁场理论规定着革命的方向，指导着电力系统技术体系的建立。事实再一次证实了科学包括物理学对生产力发展的先导作用。科学技术的发展突飞猛进，各种新技术、新发明层出不穷，并被迅速应用于工业生产，大大促进了经济的发展。第二次工业革命以电力的广泛应用为显著特点，把人类带入了电气时代。生产力的迅猛发展改变着社会结构和世界形势，资产阶级掌握了先进的生产力，实力日益壮大，开始确立对世界的统治。企业的规模也越来越大，生产和资本的集中促成了垄断组织的形成。

事实再一次证实了科学包括物理学对生产力发展的先导作用。

三、量子理论与信息技术革命

信息革命始于20世纪40年代，以计算机问世为标志，目前方兴未艾。从1904年发明二极管起，到1946年世界上第一台电子管计算机研制成功止，是信息技术史上的“电子管时期”。1947年随着半导体晶体管问世，信息技术史进入了“晶体管时期”。此后，集成电路的发明，打破了电路与元件分离的传统观念，使电子设备微形化。经过大规模集成电路阶段后，超大规模集成电路又在迅猛发展。而计算机就是由这些物理元件组成的信息处理工具。

电子和信息技术具有物理基础。首先是1925年~1926年量子力学的建立。1926年费米—狄拉克统计法的提出，得知固体中的电子服从泡利原理。1927年Bloch理论的建立，得知理想晶格中无电子散射。1928年Sommerfeld提出能带的猜想。1929年Peiels提出禁带、空穴的猜想；Wlson和Bloch从理论上解释了导体、绝缘体和半导体的性质和区别；Mott和Jones用电子轰击、X射线发射和吸收等方法验证了能带理论；Bethe提出费米面的概念；Landau提出费米面可测量。1947年Bardeen，Shockley，Brattain发明晶体管。1957年Pippard测量了第一个费米面(铜的)；而后，剑桥学派建立费米面编目。1962年制成集成

电路（IC）。70年代中后期，制成大规模集成电路（LIC）；制成超大规模集成电路（VLIC）；集成度以每10年一千倍的速度增长;巨型机的向量运算超过每秒亿次；微机进入家庭。80年代以后智能计算机、光学计算机和量子计算机的研制取得一定成果，巨型机的运算速度已达数万亿次；网络时代随即到来，新物理技术，如光纤的应用，掀起了信息技术革命的又一次高潮。

第三次工业科技革命是人类文明史上继蒸汽技术革命和电力技术革命之后科技领域里的又一次重大飞跃。它以原子能、电子计算机和空间技术的广泛应用为主要标志，涉及信息技术、新能源技术、新材料技术、生物技术、空间技术和海洋技术等诸多领域的一场信息控制技术革命。这次科技革命不仅极大地推动了人类社会经济、政治、文化领域的变革，而且也影响了人类生活方式和思维方式，使人类社会生活和人的现代化向更高境界发展。正是从这个意义上讲，第三次科技革命是迄今为止人类历史上规模最大、影响最为深远的一次科技革命，是人类文明史上不容忽视的一个重大事件。

四、总结

历史上的三次产业革命使得我们整个世界发生了翻天覆地的变化，社会进步，生活方便，经济腾飞，政治完善等等，都是它的硕果，这三次产业革命所带来的影响是不可估量的。

当今时代，物理学前沿领域的重大成就又将会引领着人类文明进入一片新天地，物理学的不断进步必将对社会的发展和人类生活的改善产生不可估量的影响。