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大学信息技术基础知识点整理有：
1、信息技术的定义
信息技术（Information Technology，简称IT），是获取、处理、传输、控制和利用信息等相关的技术的总称。这些技术包括计算机技术、识别技术、信息处理技术、存储技术、多媒体技术、网络技术、人工智能技术和通信技术等。
2、射频技术
射频识别技术（Radio Frequency Identification，缩写RFID），是20世纪90年代开始兴起的一种非接触式的自动识别技术，俗称电子标签。
3、云计算
云计算是并行计算（Parallel Computing)、分布式计算（Distributed Computing)和网格计算（Grid Computing)的发展。“云”是网络、互联网的一种比喻说法，其核心思想是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务，提供资源的网络则被称为“云”。
4、物联网
物联网是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
5、信息系统及其核心
信息系统（Management Information System，简称MIS)，是一个由人、计算机及其他外围设备等组成的能进行信息的收集、传递、存贮、加工、维护和使用的系统。传统的MIS系统的核心是C/S（Client/Server—客户端／服务器）架构，而基于Internet的MIS系统的核心是B/S（Browser/Server—浏览器／服务器）架构。
6、搜索引擎的两种类型，各自特点
搜索引擎（search engine)是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，并对信息进行组织和处理后，将用户检索的相关信息展示给用户的系统。从其工作原理来分主要有全文搜索引擎、目录搜索引擎两种基本类型。
7、信息安全包括哪些内容
信息安全是指信息网络的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不受偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，信息服务不中断。主要包括以下五方面的内容，即需保证信息的保密性、真实性、完整性、不可否认性和可控性。
人工智能研究的领域包括
计算机等级考试作为当代大学生必考科目之一，它的基础知识点有哪些呢。以下是由我为大家整理的“计算机基础知识点归纳总结”，仅供参考，欢迎大家阅读。
计算机基础知识点归纳总结计算机的发展、类型及其应用领域
1、计算机(computer)
计算机(computer)是一种能自动、高速进行大量算术运算和逻辑运算的电子设备。其特点为：速度快、精度高、存储容量大、通用性强、具有逻辑判断和自动控制能力。
2、第一台计算机
ENIAC，美国，1946年 宾夕法尼亚大学 冯·诺依曼 “存储程序”和“程序控制”。
3、冯·诺依曼思想的核心要点是：
1)计算机的基本结构应由五大部件组成：运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备。
2)计算机中应采用二进制形式表示数据和指令。
3)采用“存储程序”和“程序控制”的工作方式。
4、主要特点
运算速度快、精确度高、具有记忆和逻辑判断能力。
5、计算机的主要应用
科学计算：例如：气象预报、海湾战争中伊拉克导弹的监测。
数据处理：例如：高考招生中考生录取与统计工作，铁路、飞机客票的预定系统，银行系统的业务管理。
计算机辅助系统：例如：用CAI演示化学反应。
人工智能：例如：代替人类到危险的环境中去工作。
办公自动化系统中的应用：例如：Internet发email。
CBE:计算机辅助教育。
CAI:计算机辅助教学。
CMI:计算机管理教学。
CAD:计算机辅助设计。
CAT:计算机辅助翻译。
CAM:计算机辅助制造。
CAE:计算机辅助工程。
6、计算机的分类
1)根据规模大小分类：巨型机、大型机、微机、工作站、服务器。
2)根据用途分类：通用计算机、专用计算机。
3)根据计算机处理数据的类型：模拟计算机、数字计算机、数字与模拟计算机。
拓展阅读：计算机网络的概念、组成和分类1、计算机网络的定义
计算机网络指利用通信设备和线路将地理位置不同的功能、多个计算机系统互联起来，以功能完善的网络软件实现网络中资源共享和信息交换的系统。
“资源共享”是计算机网络的功能，资源包括计算机硬件资源和软件资源。
2、计算机网络的主要功能
资源共享(基础) 信息交换 分布式处理 集中管理。
3、计算机网络的分类
1)根据规模大小、距离远近分类：局域网(LAN)、城域网(MAN)、广域网(WAN)。
2)根据网络操作系统分类： NIX网络、NOVELL网络、Windows NT网络。
3) 根据信息传输技术分类：广播式网络、点到点网络。
4)根据连接方式分类：总线型、星型、环型、树型和混合型等。
4、计算机网络的基本组成
网络操作系统、网络适配器(网卡)、网络电缆(网络线)、服务器和工作站等。
人工智能研究的领域包括但不限于以下10个领域为：
1、机器学习：让计算机通过数据来学习和改善自己的性能，并预测和做出决策。
2、自然语言处理：让计算机能够理解和处理人类语言，并生成自然语言。
3、计算机视觉：让计算机能够视觉上理解和识别图像、视频和物体。
4、语音识别：让计算机能够理解和转换人类语音为文本或指令。
5、机器人技术：让计算机能够控制和操作物理设备和机器人，以完成特定工作。
6、知识表示和推理：让计算机能够理解和处理知识，并使用逻辑推理来解决问题。
7、强化学习：让计算机能够通过和环境互动来自主学习和决策。
8、数据挖掘：让计算机能够自动发现和分析数据中的模式、趋势和关联。
9、智能交互：让计算机能够与人进行智能的交流和互动。
10、人工智能安全与隐私保护：用来确保人工智能系统的安全和保护用户的隐私。
人工智能研究的由来：
人工智能是20世纪下半叶的一个新兴学科，它的研究由来可以追溯到上个世纪40年代末期。当时，科学家们开始运用一些先进的数学方法和技术来研究机器与人类之间的智能差异和相似之处。直到1956年，美国计算机科学家约翰·麦卡锡首次提出“人工智能”这一概念，并组织了一次著名的“达特茅斯会议”，将人工智能研究正式列为一个学科，这也标志着人工智能朝着系统化、专业化的方向发展。
人工智能研究的由来，很大程度上受到了计算机科学和信息技术的影响。为了使计算机能够更加智能化、自动化地完成一些高级任务，研究人员开始探究一些先进的算法、数据结构和方法，如人工神经网络、深度学习、机器学习等，在不断地探索和创新中实现了人工智能技术的发展。
此外，人工智能研究的推动还离不开一些重要的社会背景和需求。比如，在半导体工艺技术、通信技术、信息技术等方面的快速发展带来了计算机算力的迅猛提升和数据的海量积累，加之社会的快速进步和不断变化的需求，这都促进了人工智能理论和技术的发展。
人工智能研究的应用和前景：
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指模拟人类智能思维和行为的机器与计算机系统，其最初的由来与计算机科学、信息学等相关领域的发展有关。
20世纪50年代初期，计算机科学和信息学的研究者意识到，计算机在缺乏人工干预的情况下仅仅能处理固定的程序指令，因此研发出了人工智能。 而其初衷是为了让计算机系统能够自主学习、推理和执行任务，人工智能被看作是一种计算机科学与哲学的交叉研究领域，其中包括学习、推理、知识表示、感知和自然语言处理等。
然而，由于技术和计算机硬件水平的限制，人工智能的发展受到了一定的局限，此时AI的研究者们就将其聚焦到特定的背景和问题上。例如，在这个时期，AI开始被应用于如下的问题或问题领域：棋类游戏、专家系统、自然语言理解、自动驾驶、医疗诊断、视频识别以及图像处理等。
至今,随着计算机技术和互联网技术的飞速发展，人工智能的应用场景和被创造出的智能算法不断丰富和完善。如今，在推荐系统、智能客服、计算机视觉、自然语言处理等各种场景下，人工智能的作用显而易见。人工智能研究的进步，将会有助于改变人类社会和传统行业的生产方式、交流方式和决策方式，从而实现更高效、便捷、智能和人性化的运营模式和服务态度。
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