欧姆定律及其应用范文第1篇
万有引力定律的应用
一、知识目标
1.会利用万有引力定律计算天体的质量。 2.理解并能够计算卫星的环绕速度。
3.知道第二宇宙速度和第三宇宙速度及其含义。
二、情感、态度与价值观：
1.了解万有引力定律在探索宇宙奥秘中的重要作用，感受科学定律的巨大魅力。 2.体会科学探索中，理论和实践的关系。 3.体验自然科学中的人文精神。
三、能力目标
培养学生对万有引力定律的理解和利用有限的已知条件进行近似计算的能力。
四、教学重点：
1.利用万有引力定律计算天体质量的思路和方法 2.发现海王星和冥王星的科学案例 3.计算环绕速度的方法和意义
4.第二宇宙速度和第三宇宙速度及其含义
五、教学难点：
天体质量计算 教学方法：
自主讨论思考、推导、引导分析 课时安排：1课时
教学步骤：
一、导入新课
牛顿通过对前人研究结果的总结和假设、推理、类比、归纳，提出了万有引力定律
FGm1m2 2r在一百多年后，由英国科学家卡文迪许精确测定了万有引力常数G，从那时候起，万有引力才表现出巨大的威力。尤其在天体物理学计算、天文观测、卫星发射和回收等天文活动中，万有引力定律可称为最有力的工具。
二、新课教学
投影月球绕地转动的动画演示，
提出问题：若月球绕地球做匀速圆周运动，其周期为T，已知月球到地心距离为r，如何通过这些条件，应用万有引力定律计算地球质量?(要求学生以讨论小组为单位就此问题展开6分钟讨论，讨论出结果后，提供计算基本思路、计算过程和结果、并总结万有引力定律计算天体质量的方法，教师在教室巡回，找出两个结果比较完整，讨论思路清晰但计算过程略有不同的组，要求其对所讨论的问题进行回答。)
显示：匀速圆周运动，周期T、月球到地心距离r，求：地球质量M 教师总结两组的讨论过程和结果，比较后，对所讨论的问题得出一个更加完善的答案。板书演示，重现这一完整过程，并对问题的答案做出总结。要求各小组将这个结果和自己小组的结果进行两分钟比较讨论。(总用时约6分钟)
提出问题：利用这种方法，是否可以计算不带卫星的天体的质量?为什么? 学生回答，教师总结。
讲解例题(课本练习1)：已知地球绕太阳做匀速圆周运动的周期为365天，地球到太阳的距离为1.5×10m，取G=6.67×101
1-11
N·m/km，求太阳的质量。
2提问学生，将学生的思路地月系扩展到太阳系。提问学生太阳系目前观测到有多少颗行星?他们分别是哪些呢?
学生回答后，投影出太阳系九大行星运行图，并展示部分行星的照片。
提出：引入美国天文学家发现的可能的太阳系的第十颗行星，及海王星和冥王星发现的故事，要求学生就这些案例，联系认识宇宙范围越大，所需探索时间越长这个事实，经过三分钟讨论，谈谈自身获得什么启示。并鼓励学生查阅相关资料，了解更多的关于行星的知识，激发学生对这一问题的兴趣，鼓励学生利用已有条件，探索宇宙的奥秘。
将课堂引回地月系，从地月系的环绕关系，引入地球卫星。提问有关卫星的一些问题。 例如：卫星发射速度、卫星轨道形状、卫星运行速度等等。
讲述卫星的理论模型在牛顿年代已经出现，并演示这一模型。让学生接受环绕速度的概念。通过万有引力定律和向心力公式联系，解出地球附近的环绕速度的值，板书这一题设和计算推理过程。
提出问题：如果发射速度大于环绕速度会有什么结果?提醒学生结合卫星的椭圆形轨道，作出讨论猜想，学生讨论出结果之后，提供不同情况下的卫星运行演示。
引入大于环绕速度的两个特殊发射速度：第二宇宙速度、第三宇宙速度。再用演示和计算结合的方法引导学生得到环绕速度是卫星运行的最大速度，也是最小发射速度这一结论。
教师总结指出这里学生常常出现的错误，并加以强调。
提供地球上不同纬度地区单位质量物体所受重力的值(相当于提供重力加速度)，和地球表面单位质量物体所受地球的万有引力的值，要求学生作出比较，讨论，学生可以得到两者近似相等的结论：地面附近mg=GMm/R,即gR=GM这一结论。
例题(课本练习3)如果近似地认为地球对地面物体地引力等于其重力mg，你能否据此推出环绕速度?提问后，再讲解。
2
2三、小结：本节课的重点问题：
1.利用万有引力定律计算天体质量的思路和方法 2.了解发现海王星和冥王星的科学案例 3.计算环绕速度的方法和意义
4.知道第二宇宙速度和第三宇宙速度及其含义 课后作业：本节课后练习
1、3两道题。
教学总结
欧姆定律及其应用范文第2篇
牛顿第二定律定量地给出了物体的加速度的大小跟它所受的合力成正比, 跟物体的质量成反比, 加速度的方向跟合外力的方向相同, 其数学表达式为F=ma。
本人从事大中专及高职物理教学工作多年, 发现这样一种现象, 在经典力学重点章节中, 除运动学一章外, 其余各章节的主要内容都可以由牛顿第二定律推导而来, 力学中几乎所有的定理、定律都要用到牛顿第二定律来推导、证明。下面举几个例子来说明。
1 结合功的定义、运动学公式推导动能定理
如图1所示, 设质量为m的物体, 在水平拉力F作用下, 在光滑的水平面上运动, 设物体初速度为V1, 发生一段位移S后速度变为V2。
在这一运动过程中, 外力F对物体所做的功为W=FS。
根据牛顿第二定律F=ma和运动学公式代入上式可得
其中Ek2, Ek1分别表示物体的末动能和初动能。上式表明, 合外力对物体所的功等于物体动能的变化。
以上过程就是动能定理的推导。利用动能定理还可以导出机械能守恒定律。
2 结合加速度的定义公式推导动量定理
设一个质量为m的物体, 初速度为V0, 在合外力F的作用下, 经过时间t后速度变为Vt, 根据牛顿第二定律有F=ma。
即F·t=pt-p0
上式表明, 物体所受合外力冲量等于物体动量的变化。
以上就是动量定理的推导, 利用动量定理和牛顿第三定律即可推导出动量守恒定律。
3 应用牛顿第二定律推导向心力公式
牛顿第二定律除了在推导相关定理、定律中起主要作作用外, 还在高职教材第6章曲线运动中有重要的应用, 比如向心力公式的推导。
如图2所示, 一质点受到拉力F的作用在光滑的平面内而做匀速圆周运动, 则据牛顿第二定律有:。
如图3所示, 根据放大了的矢量三角形△ACD。
所以, 向心力的公式为:
4 应用牛顿第二定律解题
应用牛顿第二定律解题, 主要有以下三种类型:
(1) 直接套用公式
例:一个铁块在8N的力作用下, 产生的加速度是, 它在12N作用下产生的加速度是多少?
分析与解答:这是一道直接套用公式的题目。物体的质量一定, 加速度与力成正比。
(2) 已知物体的受力情况, 求运动情况。
例:如图4所示:一质量为5kg的滑块在F=15N水平拉力作用下由静止开始做匀加速直线运动, 若滑块与水平之间的动摩擦因数为0.2, 则求:滑块受到水平面的支持力;滑块运动的加速度;滑块在力F作用下经过5S通过的位移。
分析与解答:这是一个已知物体的受力情况求运动情况的问题。首先要确定问题的研究对象, 分析它的受力情况。木块受到四个力的作用:水平方向的拉力F和滑动摩擦力f、竖直方向的重力G和水平面对木块的支持力N如图5所示。
其次分析木块的加速度情况。依题意, 木块加速度与合外力方向相同, 木块做匀加速直线运动。选取水平向右方向为x轴正方向, 竖直向上的方向为y轴的正方向。
应用牛顿运动定律列出方程求解。
沿y轴方向平衡,
沿x方向产生加速度
运用运动学公式求出滑块在5S内的位移为:
(3) 已知物体的运动情况, 求受力情况
如图6所示, 质量为m的物块在与水平方向成θ=37°角的斜向上拉力F的作用下沿水平面以的加速度运动, 物块与水平面间的动摩因数为0.2, 求拉力的大小。 (sin37°=0.6, cos37°=0.8)
分析与解答:这是一个已知物体的受力情况, 求运动情况的问题首先要确定问题的研究对象, 分析物块的受力情况。物块受到四个力的作用:重力G, 方向竖直向下;地面的支持力N, 方向垂直向上;拉力F, 方向与水平方向成37°;滑动摩擦力f, 方向水平向左, 如图7所示。
其次分析物块的加速度情况。物体运动的加速度题目中已告之。选取直角坐标系, 将力F分解成Fcosθ和Fsinθ应用牛顿运动定律求解。
沿y方向受力平衡,
沿x方向合力产生加速度Fsinθ-f=ma
即Fsinθ-µ (mg+Fsinθ) =ma
5 在其它学科中的应用
本人在从事高职机电专业工程力学的教学中, 发现牛顿第二定律在该教材第16章构件动力学基础;第18章动静法中都有重要的应用。例如:第18章动静法中, 惯性力的概念是这样讲的:质点由于惯性必然给施力物体以反作用力, 该反作用力即为质点的惯性力。质点惯性力的大小等于质点的质量与其加速度的乘积 (其表达式与牛顿第二定律相同) , 方向与加速度的方向相反。作用于质点上的主动力、约束反力及惯性力, 在形式上构成一平衡力系。此即为达朗伯原理。
可见, 牛顿第二定律在经典力学中占有十分重要的地位和作用。学好它, 对于后续课程的学习将起到很好的帮助作用。
摘要：本文从著名的牛顿第二定律入手, 紧扣中专信高职物理教材的体系, 理论上阐明了牛顿第二定律是贯穿整个力学的主线, 是整个力学的灵魂, 力学中几个重要的定理都可以从牛顿第二定律引伸出来, 强调了牛顿第二定律在力学中的地位。
关键词：牛顿第二定律,动能定理,达朗伯原理
参考文献
[1] 林理忠, 李跃红.物理 (上) [M].北京:中央广播电视大学出版社, 2002.
[2] 物理编写组.物理第一册[M].苏州:苏州大学出版社, 2001.
[3] 姚琴芬.物理练习册[C].江苏:江苏广播电视大学出版社, 2002.
[4] 人民教育出版社职业教育中心编.物理[M].北京:人民教育出版社, 2002.
欧姆定律及其应用范文第3篇
1 点击化学的主要内容
点击化学在研究中可以经过小单元的连接可以在短时间内完成多种分子的化学合成, 同时是以碳·杂原子键 (C~x~C) 的连接而衍生的新型化学方法。通过点击反应可以简单、快速地得到分子多样性。其主要特点为:进行合成的材料的比较常见;使反应产生的方法比较简单;不会受到水汽或者氧气的影响;实验所获得的合成物质较多;合成物质容易处理, 比较环保。由于点击化学的优势, 其在化学合成领域具有广泛的应用范围, 许多学者投身入点击化学的研究, 为化学合成的发展做出了贡献[1]。
而原位点击化学 (In situ click chemistry) 是目前点击化学在完成合成等应用中比较常见的方法。而且在合成的时候, 产生点击反应的物质可以在溶液中进行反应, 不用再经过干燥或者分离提纯的程序, 可以和另一种点击反应试剂进行融合并且发生化学反应[2]。使用这种方法不但可以有效简化操作程序, 也有效缩短反应的时间。比如把原位点击化学可以应用在合成类天然产物的研发中, 通过以酶为反应基础, 选择不同的材料进行融合, 可以获得酶自身的抑制剂。合理选择存在惰性的反应物, 实施靶标导向合成可以获得应用广泛的抑制剂。另外使用炔基与叠氮基把菲啶盐 (Phenanthridinium) 与他克林 (Tacrine等抑制剂进行有机结合, 使其可以通过反应而获得对应的物质。研究中可以使用乙酰胆碱酯酶 (ACh E) 作为具体反应的微观容器, 可以对发生反应的物质进行有效控制, 然后经过偶极环加成反应可以, 获得对应的抑制剂[3]。
近几年点击化学已经在标记DNA的排序、标记细胞的改变、组合树枝状化合物、功能聚合物合成、修饰材料表面等区域, 其还有许多作用还未被发现, 需要对其进行深入研究。
2 点击化学的主要作用
2.1在修饰材料表面方面的应用
利用点击反应的作用可以对材料的外观进行改变, 可以有效解决一些材料在外观存在的缺陷, 使材料的整体价值得以提升。例如一些科学家利用点击反应把末端二茂铁单层膜来改变含末端氢的硅表面的方法, 所获得材料具有储存信息和增强电荷储存的功能。同时一些科学家通过点击反应、高能量以及金属催化偶联方式获得了一种新型的共轭微孔聚合物网络, 此种材料具有较好的吸附能力, 对净化二氧化碳和氢气具有重要的作用。
2.2在组合有机物方面的应用
通过对目标产物的特性、外观、结构等特点进行分析, 并且经过各种材料之间的点击反应, 获得各种各样的产物。和常规传统合成法进行对比, 使用点击反应进行合成物质, 不但可以减少操作的程序, 也可以对合成条件进行优化。同时对提升目标产物的合成效率也具有重要的作用。例如一些科学家利用点击反应法的作用来生产与蛋白质捕获物质比较相似的抗体, 在合成过程中不用对目标蛋白质的亲合能力进行仔细考虑, 并且通过原位点击反应, 对抗体的识别空间的扩大产生了巨大的作用, 促进了识别结果的重现。也有科学家使用叠氮甲基二茂铁与含炔基的聚合树状分子点击反应合成了一种含一苯三唑的新型树枝状大分子, 也可以使人们对大分子对离子的电化学传感特性有了进一步的了解。
2.3在生物标记方面的应用
通过点击化学的作用来标记信号标记物, 并将其应用在细胞追踪中, 不但有利于人们的辨认, 也可以降低各种因素的干扰, 尤其是经过利用点击化学来作DNA标记有利于人们进行DNA测序。例如科学家通过利用点击化学的作用对细胞实施标记追踪, 不仅可以有效提高标记的效率, 也可以减少巨噬细胞的吞噬作用而导致信号失误。并且也有专家使用点击化学标记DNA的方法梳理出了荧光寡核苷酸序列, 为DNA测序研究做出了贡献。
3 结语
自从点击化学的应用以来, 由于其进行合成的材料的比较常见;使反应产生的方法比较简单;不会受到水汽或者氧气的影响;实验所获得的合成物质较多;合成物质容易处理, 比较环保。令其无论是在材料研究, 还是在有机物合成、生物标记的方面均有突出贡献。现在点击化学已经在比较常见的领域从研究成果要应用的过程中发展。但是现在点击化学许多功能还未被发挥出来, 因此需要对点击化学继续观察, 使其可以从DNA标记、细胞标记、修饰材料表面等方面展到表面改性、纳米技术、超分子化学、高分子合成方面, 从而促进化学研究的进步。
摘要：点击化学在人们生活中的应用越来越广泛, 本文分析点击化学的主要内容, 并且划分了点击化学在DNA标记、细胞标记、修饰材料表面等方面的作用, 并且对其发展前景进行了探究, 从而发现了点击化学的主要作用和发展趋势, 为今后对点击化学的研究和发展提供了借鉴。
关键词：点击化学,具体应用,研究展望
参考文献
[1] 刘清, 张秋禹, 陈少杰, 周健, 雷星锋.巯基~烯/炔点击化学研究进展[J].有机化学, 2015 (10) :75~76.
[2] 孙重阳, 柯福佑, 徐洪耀.基于点击化学的线性聚三唑高分子材料的制备与性能[J].高分子材料科学与工程, 2014 (12) :96~98.
欧姆定律及其应用范文第4篇
一、引言
随着互联网和多媒体技术的普及, 互联网上所传播的数字信息 (例如图像、视频等) 都面临着一个安全问题。这些数字产品的版权保护成了当前研究的一个热点, 数字水印技术就是解决这一问题的有效方法。
二、数字水印的基本原理
数字水印技术, 通过利用人类感觉器官的不敏感性 (即视觉冗余) , 以及数字信号本身存在的冗余 (即数据特征冗余) , 将一定的水印信号嵌入到一个载体信号中, 它从视觉上与原始载体无差别, 而且嵌入的水印信号不影响宿主信号的感觉效果和使用价值。并且通过特殊的方式, 可以从宿主信号中提取出水印或是检测出它的存在性。水印不占用额外的带宽。是原始数据不可分离的一部分, 并且它可以经历一些不破坏源数据使用价值或商用价值的操作而存活下来。
三、数字水印的分类
(一) 按照嵌入的位置
1、空域数字水印:空域数字水印的嵌入是通过直接修改图像的灰度值或是强度值来完成的。
2、变换域数字水印:变换域的数字水印是将图像进行某种变换, 通过修改变换域系数来达到嵌入水印的目的。
(二) 按照水印的检测方式
1、私有水印:私有水印又称为非盲检测水印, 它在检测时需要用到原始的载体图像 (这种检测方式又称为源检测) , 是在分析原始载体图像和含水印图像差别的基础上进行检测的。
2、半私有水印和公开水印:半私有水印和公开水印在检测时仅仅需要待检测的含水印的图像 (这种检测方式又称为盲检测) , 它的检测是独立于原始图像进行的。也就是水印的提取是由含水印的图像来决定的。
(三) 按照水印的抗攻击能力
1、易损水印:易损水印的设计是为了能够检测出对作品的任意篡改。同时它还要能够对篡改进行空间分类和定位。这类水印的要用来进行图像的篡改提示和图像完整性的检测。
2、鲁棒水印:与易损水印相反的。它对常见的图像处理具有较强的抵抗能力, 可以从已被破坏的含水印的图像中提取原始水印, 因此这类水印主要用于作品的版权保护以及真伪鉴别等等。
(四) 按照水印的选取形式
1、序列水印:序列水印所选取的水印是满足一定分布的伪随机序列, 水印检测时只能回答出水印的有无, 并不能够给出水印的特征信息, 通常检测是通过计算相关函数来进行的。
2、标识信息水印:将制作者、产权者以及购买者的标识信息直接作为水印嵌入到载体图像中去, 这也是水印发展的一个趋势.
3、标志图像水印:为了增强水印的说服力增加视觉上的形象性, 可以采用具有一定代表性的标志图像来作为有意义的水印。
(五) 按照水印的可见性
1、可见水印:可见水印的主要用途在于明确标识版权, 防止非法的使用.虽然这类水印对使用降低了作品的商业价值, 但是它却不妨碍对原作品的使用。
2、不可见水印:不可见水印是将水印隐藏到载体图像中, 并保证水印在视觉上不可察觉。它的主要用途是为了版权保护, 在作品被非法使用时, 将利用水印作为起诉非法使用者的证据。
(六) 按照载体数据的性质
数按照载体数据的性质, 可以将数字水印划分为图像水印、音频水印、视频水印、文本水印等等。四、数字水印的应用字水 (一) 版权保护用户在发布她的作品之前将她对作品版权的所有权印的一地标从识中嵌提入取到出作该品标中识, , 而同且时在不发会生产版生权任争何论歧时义, , 她能则唯可
以认为此时嵌入的水印起到了版权保护的作用。
技通常认为, 能起到版权保护作用的数字水印技术应该满足以下一些要求:1、不可感知性。即嵌入水印后的◇术李治媒体鹏棒性。即嵌入水印后的媒体数据在受到一些攻击数据与原始的媒体数据的差别是不可感知的。后2, 、检鲁及张春晏3测水、印端低, 仍的而然虚检能警测从概器该率却受。从虚到警中攻概检击率测的指出媒被水体检印数测的据媒概中体率提实。取际这出没点水有对印嵌于来入作。其 (二) 数字签名为版权保护的水印系统非常重要。
应基于数字水印的签名与密码学中的数字签名有相似的功能, 但保密性能更好, 而且能实现更多的功能。当用然情以, 。起利一到种用数情数字况字签是水名利印的用技作所用术谓, 显的另然半一可脆方以弱面比水还加印以密技定技术位术, 出做一修更方改多面的的可位事
置, 从而使用户可以对接收到的作品区别对待——仅利用没有修改的部分, 而剔除掉修改的部分。而且这些水印既可以是基于产品质量的, 也可以是基于产品内容
的。一种半脆弱水印实现方法是将水印分别嵌入到作品的不同部位, 当某部分不能提取出水印时, 则认为该部分受到了恶意攻击。否则, 可以认为该部分没有受到攻击。因此, 对于这种半脆弱水印, 除了前面提到的基于版权保护的水印所具有的属性外, 还必须有更大的水印负载, 从而能够起到定位的作用。
(三) 数字指纹
如果说前面的版权保护水印系统能够解决作品版权归属问题, 数字签名水印系统能够解决作品来自何处问题的话, 则数字指纹水印系统则解决了作品拷贝出自哪里的问题。由于所嵌入的信息必须能唯一地区分作品的各个接收者, 因此, 人们形象地称这种信息为电子指纹, 也将这种情况下的数字水印技术称为数字指纹。与前面基于版权保护的数字水印系统相比可以发现, 这两者的差别主要是系统中角色改变的问题。在版权保护系统中, 嵌入的是作品所有者的信息, 而在数字指纹系统中, 嵌入的是用户的信息。但这两者对水印的要求是差不多的, 即包括:可感知性、鲁棒性、低的虚警概率以及大的水印负载能力。在半脆弱水印系统中, 大的负载能力用于定位, 而在这里, 大的负载能力用于区分不同的用户。因此, 水印码的数量应该与用户的数量相当。
五、结束语
数字水印正处在迅速发展的过程中, 掌握其发展方向对指导数字水印的研究有着重要的意义。在理论方面, 数字水印的工作包括建立更好的模型, 分析各种媒体中隐藏水印信息的理论容量, 分析算法稳健性和抗攻击等性能。同时, 也应重视对水印攻击方法的研究, 这有利于促进研制更好的数字水印算法。
摘要：本文介绍了数字水印技术的概念和基本原理, 并按照不同的分类方法详细介绍了数字水印的类别以及阐述了数字水印的几个典型应用。并对数字水印的发展与应用前景做了展望。
关键词：数字水印,原理,分类,应用
参考文献
[1] Rangsanseri, Yuttapong, Thitimajshi-a, Punya.Copyright protection of i-ges using human visual-asking onⅨ一based watermarking.Proceedings of SPIE—The International Society for Optical Engineering, V4739, 2002.214-220.
欧姆定律及其应用范文第5篇
关键词：云计算;高职教育;应用
开放科学(资源服务)标识码(OSID)：
网络信息技术迅速发展，促进经济持续增长，给予计算机应用提供广阔的空间。互联网诞生后，网络信息在人们生活及工作中不可或缺，云计算在网络中运用，主要依靠计算机实现，将各类分布式设置于计算机上，为本地计算机远程服务运行数据拥有可靠性做以保障，利于企业将资源转换至所需应用层面。云计算为社会未来发展主趋，在高职教育领域应用云计算，不仅为高职院校提供低廉、高效的建设维护方式，而且为高校未来发展方向做以指引。
1 云计算概述
1.1 云计算内涵
“云计算”一词与“分布式计算”或“网格计算”等相较，具有更高的精确性，我们难以从本词的字面将其含义深刻理解，互联网技术兴起阶段，人们在画图进程中，多以云朵将其替代，所以选取“云计算”将互联网新一代计算方式予以表示。在美国加州大学伯克利分校曾发表一篇关于云计算报告，其中主要强调云计算在互联网上，以服务形式给予人们应用条件，也指数据中心提供服务的硬件及软件，将数据中心内部硬件及软件称为云。BIM认为云计算，为新型信息技术与商业服务消费及支付模式，用户根据自身实际所需，选取自助模式，通过访问网络，获取资源库中自身所需资源，且根据使用状况进行付费，此种模式主体将互联网实体进行连接，主体可为人、设备或程序。该种模式客体为服务本身，涉及我们当前接触到的，以及在未来出现各类信息及商业服务。核心强调硬件与资源均所属资源，用户通过网络获取自身所需资源。在云计算定义中，其中涉及四个核心要素：①硬件与软件均为资源，以服务形式给予用户。②此类资源可根据用户所需，进行动态扩展及配置。③在物理上以分布式存在，为云中用户共享提供便利，但最终在逻辑上，以单一整体形式呈现。④用户根据使用云中的资源，遵循用量付费原则，对其无须进行管理。
1.2 云计算特征
随着云计算平台不断优化及完善，其与云计算技术结构框架匹配，但在实际应用中存在差异，所以平台类型不一。譬如，综合性云计算平台，以提供上层服务为主，而基础资源多提供网络服务，虚拟化技术一般提供基础资源服务。云计算平台主要特征为：首先，较强的灵活性，可实现按需服务目标，以此降低云计算平台运营成本，同时满足用户所需;其次，应用进程中无须进行管理，仅需对提供接口进行调整，便可完成工作，便捷性尤为显著;此外，拥有高性能。云计算平台为规模较大数据中心，在提供服务上具有显著优势，资源利用无限量，且计算能力较强。
1.3 云计算的形式
云计算形式包含以下几点：其一，SaaS。此种类型云计算，通过浏览器将程序传输至各个用户，从用户角度分析，此种操作模式可将服务器及软件授权支出节省;从供应商角度分析，仅将一个程序进行维护即可，可切实减少成本。其二，实用计算。此种云计算主要为IT行业提供便利，将该行业创设的虚拟数据中心内存、I/O设备、存储及计算能力集于一体，构成一个虚拟资源池，为整个网络提供服务。其三，网络服务。与SaaS关系密切，可为用户提供API，使开发者在互联网基础上，开发更多的应用功能，而不是以单机程序呈现。其四，平台及服务。开发商可通过中间商设备，将自身程序进行开发，且利用互联网及服务器传输至用户端。其五，管理服务。此种应用多数针对IT行业，主要应用于邮件病毒扫描、程序监控等。其六，商业服务平台。主要将SaaS和MSP的混合应用，给予云计算及用户提供互动平台。其七，互联网整合。将互联网提供的类似服务公司进行整合划分，为用户选取适合自己服务供应商提供便利[1]。
2 高职院校教育现状
云计算发展时间较短，与网络技术密切相關，当前我国高职院校教育存在部分不足，首先，云计算教育方面师资分配不均，知名度较高的高职院校，师资力量配备比较充足，相对于一些不知名的高等职业院校，教育理念受条件限制相对比较保守，整体的师资水平有待提高，新鲜事物接受能力薄弱，阻碍云计算教育发展脚步;其次，教育成本较高。云计算需与网络信息技术密切关联，我国部分高职院校信息技术设施不完善，多数设备陈旧，未能及时更新，若引入新型设备需较大资金，阻碍高职教育水平提升;最后，教学资源共享度有待提升。近年来，远程教育和网络教育发展，联合范围不断扩展，使课程资源不同程度进行整合，而硬件资源无法进行整合。此类问题造成重复教育资源投入，同时扩大教学质量的差距。因此，如何提升高职院校教育水平，降低教育成本，提升各项资源利用率，推动我国高职教育稳定发展，要作为高职院校重点考虑的问题。
3 云计算在高职院校教育的应用
3.1 课堂教育领域中高职院校的应用
为切实提升教学质量，通过各类有效途径，提升学生对教学内容体验感，增加学生参与度。近年来，伴随经济迅速发展，教育模式不断革新，教师通过多媒体向学生展示教学内容，在各地区普遍应用，此种教学模式，不仅可将学生学习积极性调动，而且将教学中部分抽象内容以直截了当方式表现，提高教学中的互动，激发学生的创造力和学习兴趣。在共享此类丰富教育内容的同时，充分利用云计算，以信息化基础设施为支撑，将教育建设信息化。教育领域在引进新型教学模式前提下通过远程网络访问，信息化基础设施集中式，将优质教学资源实现共享。
3.2 教学实验中的应用
试验为教育进程中核心内容，学生通过各项试验，将抽象的理论知识进行消化，同时深究新的领域，提升学生学习积极性。当前，学校拥有的资源无法保证每个学生拥有独立实验室，而且部分高职院校实验设施较为陈旧，难以满足现代化实验要求，受各类因素影响，使实验实际结果与理论存在偏差，难以展现试验自身价值。此外，还有部分教师出于教学进度考量，未能给学生提供实验机会，仅以教材为主，学生无法感受实验乐趣及真实性，丧失学习的兴趣，教学质量难以提升。云计算通过远程桌面及共享开发测试资源，为在校生及教职工提供虚拟实验室，虚拟实验室按照标准化环境，将各项准备工作做好，实验资源申请、回收、监控及管理以自动化方式完成，利用虚拟桌面方式完成远程访问。
3.3 辅助领域上的应用
教育云切实将高职院校行政管理能力提升，将各种信息化系统予以整合，比如办公系统自动化、学生系统信息化、教学管理系统化、评估和教学系统提高等。通过高效整合，院校管理层人员可将教学成效实时监控，将教学质量相关因素进行分析，提出针对性整改方案，主要表现在以下几方面平台构建层面。
3.3.1建立学校内部管理平台
高职院校管理，为学校变革及发展核心因素，传统科层制管理模式，不同程度对教学管理造成约束，平层化体制管理模式，被学校管理人员青睐。所谓集体制管理，主要构建院校内部平台，学校任何管理制度制定，不再由单一或特定领导提出，而是学校整体智慧集中表现。在该平台上，不受等级制度约束，每个人可发表自身见解。因此，平台创建将应为开放、和谐、深层次互动，由谷歌公司提供的云计算服务--Google协作平台，将上述问题予以解决，在协作平台基础上，构建集体制管理平台有以下优势：其一，增强学校各级间交流。传统教育管理中，学校各项制度均由相关领导制定，之后从上而下进行全面贯彻，未实现本质民主，造成执行成效不佳。Google协作平台，操作较为简易，且可进行深层次互动，上级领导各项决策可通过平台展现，内部人员可给予自身意见，使决策更具科学化及合理化。其二，构建和谐合作的团队。受传统管理模式约束，各个部门间人员权责明确，且部门间交流缺乏，空間与心理存在障碍，多数人感觉合作较为困难，通过Google协作平台构建，可增强各部门间的交流，增强人员间友谊。其三，助于高职院校可持续发展。可持续发展，为每个院校关注的核心，通过该系统平台，可使得各项制度及决策，更趋民主及透明化，管理团队成员互帮互助，创设优良的管理氛围，促进高职院校可持续发展[2]。
3.3.2建立教学辅助平台
各地区高职院校在云计算辅助教学平台选取中，Google协作平台操作简单，可实现深层次互动，成为教师及学生的首选，作为教师教学优良辅助者，该平台发挥以下功效。首先，增强师生交流，该协作平台不仅拥有评论功能，其公告式页面更具深度及交流功能，教师可通过此种页面形式，随时发起话题或课前预习，学生可在后面以发帖形式，将自身见解发表，教师给予相应反馈，促进师生、生生间的沟通交流，提升教学质量。其次，实现个性化学习。云计算服务主要依靠网络，该协作平台也不例外，促进个性化学习顺利发展，将传统校园教育时间及模式突破，学生可根据自身实际状况，进行自主性学习。最后，培养学生创新精神。云计算创设自由空间，教师主要承担辅助及督促者，将学生主体地位凸显，给予学生提供更多自由支配学习的机会。譬如，Google协作平台编辑功能，提升学生参与教师教学项目中能力，充分展现自主性及创新性，为确保学生学习质量，可根据不同专业学生，将其在教师教学中的参与度合理分配[3]。
3.3.3建立家一校互动平台
家庭教育为学校教育核心基础，构建家一校互动平台，主要为家长与学校良好沟通提供便利。高职院校辅导员自身工作烦琐复杂，为提升辅导员工作效率及质量，依托于网络的云计算为学校与家庭间交流提供平台，主要体现在以下几方面：①引导家长参与学校管理。家一校互动平台，并非单纯的电子页面，而是通过此平台，家长将熟悉了解学生实际状况，还能对学校课程设置、制度制定提出自身观点，使学生家长切实参与到学校管理中。②促进家校交流教育理念与经验。在云计算基础上，构建该互动平台，家庭与学校教育理念进行交流，并非将传统宣传教育呈现，同时通过此平台，家长可将自身教育理念予以传达，将自身所遇教育困难提出，形成良好的家校关系。③提供教育服务。学校通过此平台，可向家长展示学生从学习到生活的教育图片，为学生健康成长共同努力[4]。
4 结束语
高职教育与普通高等教育存在差异，所以需构建完善、有效的实践教育平台，云计算将互联网精神全方位体现，在高职教育中呈现较强的生命力，通过应用云计算，使学校各项制度及决策趋于科学化及民主化，同时提升师生、生生间的互动，加强学校与家长间的交流，切实提升高职院校教学水平，促进学校可持续发展。
参考文献：
[1] 李菁.高职院校云计算环境下教学资源的有效应用研究[J].山西青年，2018(22)：53-54.
[2] 陆晓君.云计算平台下基于满意度模型的高职院校教学质量的关联规则分析[J].菏泽学院学报，2018，40(2)：107-112.
[3] 姜军平.依托云计算，打破高职院校信息化建设瓶颈——云计算在高职院校信息化建设中的作用刍议[J].环球市场信息导报，2018(2)：123.
[4] 库波，孙萍.高职云计算技术及应用专业课程体系建设和改革[J].消费导刊，2019(51)：96-97.
【通联编辑：唐一东】
欧姆定律及其应用范文第6篇
谈起模式识别，我们首先想到的是人工智能。模式识别是人工智能的一个分支，是计算机应用内容的一部分。要想了解学习模式识别，首先要懂得人工智能。
第一篇 人工智能
什么是人工智能呢?人工智能主要用人工的方法和技术，模仿，延伸和扩展人的智能，实现机器智能。人工智能的长期目标是实现达到人类智力水平的人工智能。(摘自《人工智能》史忠植编著，第一章 绪论)
简单来说就是使机器拥有类人行为方法，类人思维方法和理性行为方法。让机器像人一样拥有自主思维的能力，拥有人的生存技能，甚至在某方面超过人类，用所拥有的技能，更好的为人类服务，解放人类的双手。
简单了解了人工智能的概念，接下来将介绍人工智能的起源与发展历史。说到历史，很多人可能有点不大相信。人类对智能机器的梦想和追求可以追溯到三千多年前。也许你会有疑问，三千多年前，人类文明发展都不算成熟，怎么可能会有人对机器有概念。当然，那时候的机器并非现在的机器概念。在我国，早在西周时代(公元前1066~公元前771年)，就流传有关巧匠偃师献给周穆王艺伎的故事。东汉(公元25~公元220年)张衡发明的指南车是世界上最早的机器人雏形。(摘自《人工智能》史忠植编著，第一章 绪论)现在你也许已经笑掉大牙了。那样一个简易工具竟然说是机器人雏形。但是事实就是这样，现在对机器人的概念依旧模糊，有些人觉得机器人必须先有像人一样的外形。其次是有人一样的思维。这个描述是没有错的，但是有点片面了，只顾及到字面意思了。机器人的概念是自动执行工作的机器装置。所以机器可以自动执行工作都叫机器人。在国外也有案例：古希腊斯吉塔拉人亚里士多德(公元前384年~公元前322年)的《工具论》，为形式逻辑奠定了基础。布尔创立的逻辑代数系统，用符号语言描述了思维活动中推理的基本法则，被后世称为“布尔代数”。这些理论基础对人工智能的创立发挥了重要作用。(摘自《人工智能》史忠植编著，第一章 绪论)人工智能的发展历史，可大致分为孕育期，形成期，基于知识的系统，神经网络的复兴和智能体的兴起。具体时期的主要内容在此不必赘述。
人工智能究竟是研究什么的呢?知道了概念，起源，我想更想知道的应该是它对我们自己究竟有什么用。
人工智能是一门新兴的边缘科学，是自然科学和社会科学的交叉学科，它吸取了自然科学和社会科学的最新成果，以只能为核心，形成了具有自身研究特点的新的体系。人工智能的研究涉及广泛的领域，包括知识表示，搜索技术，机器学习，求解数据和知识不确定问题的各种方法等。人工智能的应用领域包括专家系统，博弈，定理证明，自然语言理解，图像理解和机器人等。人工智能也是一门综合性的学科，它是在控制论，信息论和系统论的基础上诞生的，涉及哲学，心理学，认知科学，计算机科学，数学以及各种工程学方法，这些学科为人工智能的研究提供了丰富的知识和研究方法。(摘自《人工智能》史忠植编著，第一章 绪论)具体内容为： 1.认知建模，人类的认知过程是非常复杂的，建立认知模型和技术常称为认知建模，目的是为了从某些方面探索和研究人的思维机制，特别是人的信息处理机制，同时也为设计相应的人工智能系统提供新的体系结构和技术方法;
2.知识表示，人类的智能活动过程主要是一个获得并运用知识的过程，知识是智能的基础。人们通过实践，认识到客观世界的规律性，经过加工整理，解释，挑选和改造而形成知识。为了使计算机具有智能功能，使它能模拟人类的智能行为，就必须使他具有适当形式表示的知识。知识表示是人工智能中一个十分重要的研究领域。
3.自动推理，从一个或几个已知的判断(前提)逻辑地推论出一个新的判断(结论)的思维形式称为推理，这是事物的客观联系在意识中的反映。自动推理是知识的使用过程，人解决问题就是利用以往的知识，通过推理得出结论。自动推理是人工智能研究的核心问题之一。
4.机器学习，机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。只有让计算机系统具有类似人的学习能力，才有可能实现人类水平的人工智能。机器学习是人工智能研究的核心问题之一，是当前人工智能理论研究和实际应用非常活跃的研究领域。
在人工智能研究方面，不仅仅有众多的类别，同时有不同的研究学派。其中有:符号主义学派，连接主义学派，行为主义学派。
符号主义学派，亦称为功能模拟学派。主要观点认为智能活动的基础是物理符号系统，思维过程是符号模式的处理过程。该学派指出：展现一般智能行为的物理系统其充要条件是它是一个物理符号系统。充分性表明智能可以通过任意合理组织的物理符号系统来得到。必要性表明一个由一般智能的主体必须是一个物理符号系统的一个实例。物理符号系统假设的必要性要求一个智能体，不管它是人，外星人还是计算机，都必须通过在符号结构上操作的物理实现来获得智能。
连接主义学派，亦称为结构模拟学派，基于神经元和神经网络的连接机制和学习算法。这种研究方法能够进行非程序的，可适应环境变化的，类似人类大脑风格的信息处理方法的本质和能力，这种学派的主要观点认为，大脑是一切智能活动的基础，因而从大脑神经元及其连接机制出发进行研究，搞清楚大脑的结构以及它进行信息处理的过程和机理，渴望揭示人类智能的奥秘，从而真正实现人类智能在机器上的模拟。
行为主义学派，亦称为模拟学派，认为智能行为的基础是“感知-行动”的反应机制。基于智能控制系统的理论，方法和技术，研究拟人的智能控制行为。
上述三种研究方法从不同的侧面研究了人的自然智能，与人脑的思维模型有着对应的关系。粗略额的划分，可以认为符号主义研究抽象思维，连接主义研究形象思维，而行为主义研究感知思维。研究人工智能的三大学派，三条途径各有所长，要取长补短，综合集成。
最为重要的莫过于人工智能的应用，当前，几乎所有的科学与技术的分支都在共享着人工智能领域所提供的理论和技术。在这里将列举一些人工智能经典的，有代表性和有重要影响的应用领域。
1.专家系统
专家系统是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统通过对人类专家的问题求解能力的建模，采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常有专家才能解决的复杂问题，达到具有与专家同等解决问题能力的水平。(摘自《人工智能》史忠植编著，第一章 绪论)
2.数据挖掘
数据挖掘是人工智能领域中一个令人激动的成功应用它能够满足人们从大量数据中挖掘出隐含的，未知的，有潜在价值的信息和知识的要求。对数据而言，在他的特定工作或生活环境里，自动发现隐藏在数据内部的，可被利用的信息和知识。要实现这些目标，需要有大量的原始数据，明确的挖掘目标，相应的领域知识，友善的人-机界面，以及寻找合适的开发方式。挖掘结果共数据拥有者决策使用，必须得到拥有者的支持，认可和参与。(摘自《人工智能》史忠植编著，第一章
绪论)
3.自然语言处理
自然语言处理研究计算机通过人类熟悉的自然语言与用户进行听，说，读，写，等交流技术，是一门与语言学，计算机科学，数学，心理学和声学等学科相联系的交叉性学科。自然语言处理研究内容主要包括：语言计算(语音与音位，词法，句法，语义和语用等各个层面上的计算)，语言资源建设(计算机词汇学，术语学，电子词典，语料库和知识本体等)，机器翻译或机器辅助翻译，汉语和少数民族语言文字输入输出及其只能处理，中文手写和印刷体识别，中文语音识别及文语转换，信息检索，信息抽取与过滤，文本分类，中文搜索引擎和以自然语言为枢纽的多媒体检索等。
4.智能机器人
智能机器人是一种自动化时代的机器，具有相当大的“大脑”，具备一些人或生物相似的智能能力，如感知能力，规划能力，动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。随着人们对机器人技术智能化本质的认识的加深，机器人技术开始向人类活动的各个领域渗透。结合这些领域的应用特点，人们发展了各式各样的具有感知，决策，行动和交互能力的特种机器人和各种智能机器。(摘自《人工智能》史忠植编著，第一章 绪论)
5.模式识别
模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以便对事物或现象进行描述，辨认，分类和解释过程。模式是信息赖以存在和传递形式，诸如波普信号，图形，文字，物体的形状，行为的方式和过程的状态等都属于模式的范畴。人们通过模式感知外部世界的各种事物或现象，这是获取知识，形成概念和作出反应的基础。(摘自《人工智能》史忠植编著，第一章 绪论)
6.分布式人工智能
分布式人工智能研究一组分布的，松散耦合的智能体如何运用他们的知识，技能和信息，为实现各自的或全局的目标协同工作。20世纪90年代以来，互联网的迅速发展为新的信息系统，决策系统和知识系统的发展提供了极好的条件，它们在规模，范围和复杂程度上增加极快，分布式人工智能技术的开发与应用越来越成为这些系统成功的关键。(摘自《人工智能》史忠植编著，第一章 绪论)
7.互联网智能
如果说计算机的出现为人工智能的实现提供了物质基础，那么互联网的产生和发展则成为人工智能提供了更加广阔的空间，成为当今人类社会信息化的标志。互联网已经成为越来越多的“数字图书馆”，人们普遍使用Google，百度等搜索引擎，为自己的日常工作和生活服务。(摘自《人工智能》史忠植编著，第一章 绪论)
8.博弈
博弈是人类社会和自然界中普遍存在的一种现象，如下棋，打牌，战争等。博弈的双方可以是个人，群体，也可以是生物群或智能机器，各方都力图用自己的智慧获取成功或击败对方。博弈过程可能产生惊人庞大的搜索空间。要搜索这些庞大而且复杂的空间需要使用强大的技术来判断备择状态，探索问题空间，这些技术被称为启发式搜索。博弈为人工智能提供了一个很好的实验场所，可以对人工智能的技术进行检验，以促进这些技术的发展。(摘自《人工智能》史忠植编著，第一章 绪论)
人工智能大的方面介绍暂且到此为止。接下来重点介绍模式识别技术。
第二篇 模式识别
模式识别已经成为当代高科技研究的重要领域之一，它已发展成为一门独立的新科学。模式识别技术迅速扩展，已经应用在人工智能，机器人，系统控制，遥感数据分析，生物医学工程，军事目标识别等领域，几乎遍及各个学科领域，在国民经济，国防建设，社会发展的各个方面得到广泛应用，产生了深远的影响。像前一篇一样我们先来介绍模式识别的概念。
模式识别就是机器识别，计算机识别或机器自动识别，目的在于让机器自动识别事物。(摘自《模式识别与智能计算——MATLAB著 第1章 模式识别概述 )
技术实现》杨淑莹识别是对各种事物或现象的分析，描述，判断。模式识别是指在某些一定量度或观测基础上，把待识别模式划分到各自的模式中去，即根据模式的特性，将其判断为某一类。(摘自《模式识别技术及其应用》杨帮华著 第1章 模式识别简介 )
例如手写数字的识别，结果就是将手写的数字分到具体的数字类别中;智能交通管理系统的识别，就是判断是否有汽车闯红灯，闯红灯的汽车车牌号码;还有文字识别，语音识别，图像中物体识别，等等。该学科研究的内容是使机器能做以前只能由人类才能做的事，具备人所具有对各种事物与现象进行分析，描述与判断的部分能力。模式识别是直观的，无所不在的，实际上人类在日常生活的每个环节，都从事着模式识别的活动。人和动物较用意做到的模式识别，但对计算机来说确实非常困难的。让机器能识别，分类，就需要研究识别的方法，这就是这门科学的任务。
模式识别的基本组成： (1)数据获取;
用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象，这些可表示的符号包括：二维图像，如文字，指纹，地图，照片等;一维波形，如脑电图，心电图，机械振动波形等;物理参量和逻辑值，如体温，化验数据，参量正常与否的描述。
(2)预处理;
去除信号中噪声，提取有用信息，使信息纯化，或者是对输入测量仪器或其他因素所造成的退化现象进行复原。预处理这个环节内容很广泛，与要解决的具体问题有关，例如，从图像中汽车车牌的号码识别出来，就需要先将车牌从图像中找出来，再对车牌进行划分，将每个数字分别划分开。
(3)特征提取和选择;
要对预处理信号进行交换，得到最能反映分类本质的特征。同时，对特征进行必要的降维处理，将维数较高的测量空间转换到维数较低的特征空间，对所获取的信息实现从测量空间到特征空间的转换。
(4)分类器设计和决策。
分类器设计是指依据特定空间分布，设计及决定分类器的具体参数。主要是指对输入的训练样本，进行预处理，特征提取及选择，在样本训练基础上，确定某判决规划规则或判决函数，使得按这种规则对被识别对象进行分类，所造成的错误识别率最小或引起的损失最小，在设计阶段判决函数需要多次反复进行，直到误差达到一定条件。分类决策是指依据分类器设计阶段建立的预处理，特征提取与选择及判决函数模型，对获取的未知样本数据进行分类识别，把被识别对象归为某一类，输出分类结果
模式识别的特点：
(1)模式识别是用机器模仿大脑的识别过程，设计很大的数据集合，并自动地以高速度做出决策。
(2)模式识别不像纯数学，而是抽象加上实验的一个领域。他的这个性质常常导致不平凡的和比较成效的应用，而应用又促进进一步的研究和发展。由于它和应用的关系密切，因此它又被认为是一门工程学科。
(3)学习(自适应性)是模式识别的一个重要的过程和标志。但是，编制学习程序比较困难，而有效地消除这种程度中的错误更难，因为这种程序是有智能的。
(4)同人的能力相比，现有的模式识别能力仍然是相当薄弱的(对图案和颜色的识别除外)，机器通常不能应付大多数困难问题。采用交互式别法可以在较大程度上克服这一困难，当机器不能做出一个可靠的决策时，它可以求助于操作人。(摘自《模式识别技术及其应用》杨帮华著 第1章 模式识别简介 )
模式识别的主要方法： 1.统计决策法
(1)参数方法。主要以贝叶斯决策准则为指导。其中最小错误率和最小风险贝叶斯决策是最常用的两种方法。
(2)非参数方法。沿参数方法这条路走就要设法获取样本统计分布的资料，要知道先验概率，类分布概率密度函数等。然而在样本数目不足条件下要获取准确的统计也是困难的。这样一来人们考虑走另一条道路，即根据训练样本集提供的信息，直接进行分类器设计。这种方法绕过统计分布状况的分析和参数估计，而企图对特征空间实行划分，称为非参数判别分类法，即不依赖统计参数的分类法。这是当前模式识别中主要使用的方法，并且涉及人工神经元网络与统计学习理论等多方面。 2.结构模式识别
结构模式识别是利用模式的结构描述与句法描述之间的相似性对模式进行分类。每个模式由它的各个子部分(称为子模式或模式基元)的组合来表示。对模式的识别常以句法分析的方式进行，即依据给定的一组句法规则来剖析模式的结构。当模式中每一个基元被辨认后，识别过程就可通过执行语法分析来实现。选择合适的基元是结构模式识别的关键。 3.模糊模式识别
所谓的模糊模式识别就是解决模式识别问题时引入模糊逻辑的方法或思想。同一般的模式识别方法相比较，模糊模式识别具有客体信息表达更加合理，信息利用充分，各种算法简单灵巧，识别稳定性好，推理能力强的特点。 4.人工神经网络模式识别
模拟动物神经系统的某些功能，采用软件或硬件的办法，建立了许多以大量处理单元为结点，处理单元间实现(加权值的)互联的拓扑网络，进行模拟，称之为人工神经网络。这种方法可以看作是对原始特征空间进行非线性变换，产生一个新的样本空间，使得变换后的特征线性可分。同传统统计方法相比，其分类器是与概率分布无关的。人工神经网络的主要特点在于其具有信息处理的并行性，自组织和自适应性，具有很强的学习能力和联想功能以及容错性能等，在解决一些复杂的模式识别问题中显示出其独特的优势。 模式识别的典型应用和发展： 1.文字识别
目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大;自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写识别的难度高于印刷体识别，而在手写识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写识别。到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。 2.语音识别
语音识别技术所涉及的领域包括信号处理，模式识别，概率论和信息论，发声机理和听觉机理，人工智能等。 3.指纹识别
指纹识别的方法有很多，大致可以分为四类：基于神经网路地方法，基于奇异点的方法，语法分析地方法和其他方法。 4.细胞识别
基于图像区域特征，利用计算机技术对显微细胞图像进行自动识别越来越受到大家的关注，并且现在也获得了不错的效果。 5.医学诊断
在癌细胞检测，X射线照片分析，血液化验，血液分析，染色体分析，心电图诊断和脑电图诊断等方面，模式识别已取得了成效。 6.军用目的的自动识别 如雷达探测目标的自动识别，自动跟踪，卫星照片的自动识别等。 7.生物认证技术
生物认证技术是21世纪最受关注的安全认证技术之一，它的发展是大势所趋。人们愿意忘掉所有的密码，扔掉所有的磁卡， 凭借自身的唯一性标识身份与保密。 8.数字水印技术
IDC预测，数字水印技术在未来的5年内全球市场规模超过80亿美元.
模式识别的发展，模式识别是一个交叉，综合的科学技术领域，不仅与其他信息学科而且还包括数理科学，生命科学，地球科学，工程与材料科学，管理科学，环境科学的相互作用和渗透越来越高，其科学界限很可能随着发展而逐渐模糊。其发展离不开应用和工程，离不开国家目标。因此，其科学技术内涵与外延应该与时俱进，更新和扩展，研究的方向与内容应该更具有综合性，交叉性，更强调国家目标的实现，解决国家急需的重大问题，重大关键技术攻关和社会发展中的科学技术难题和基础理论问题。
模式识别从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把人工神经网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统，不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。