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41 关系: 基于内容的图像检索，反射，可见光，人工智能，信号处理，几何学，光学，光学字符识别，克劳德·香农，固体物理学，图像，图像处理，图像传感器，图像分析，神经科学，红外线，统计学，看，电磁波，物理学，非线性，角检测，视知觉，计算机科学，计算机模拟，边缘检测，脊偵測，醫學影像，量子力学，自動光學檢查，電子計算機，OpenCV，核磁共振，模式识别，机器学习，机器人，机器视觉，最优化，流体，感知器，数学。
基于内容的图像检索
基于内容的图像检索（Content-based image retrieval，CBIR；或content-based visual information retrieval），属于图像分析的一个研究领域。基于内容的图像检索目的是在给定查询图像的前提下，依据内容信息或指定查询标准，在图像数据库中搜索并查找出符合查询条件的相应图片。 互联网络上传统的搜索引擎，包括Google、Yahoo以及MSN都推出相应的图片搜索功能，但是这种搜索主要是基于图片的文件名建立索引来实现查询功能（也许利用了网页上的文字信息）。这种从查询文字，文件名，最后到图片查询的机制并不是基于内容的图像检索。基于内容的图像检索指的是查询条件本身就是一个图像，或者是对于图像内容的描述，它建立索引的方式是通过提取底层特征，然后通过计算比较这些特征和查询条件之间的距离，来决定两个图片的相似程度。.
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反射
反射可以有以下含义：.
可见光
可見光（Visible light）是電磁波譜中人眼可以看見（感受得到）的部分。這個範圍中電磁輻射被稱為可見光，或簡單地稱為光。人眼可以感受到的波長範圍一般是落在390到700nm。對應於這些波長的頻率範圍在430–790 THz。但有一些人能够感知到波长大约在380到780nm之间的电磁波。正常视力的人眼对波长约为555nm的电磁波最为敏感，这种电磁波处于光学频谱的绿光区域。.
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence, AI）亦稱機器智能，是指由人製造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智能是指通過普通電腦程式的手段實現的人類智能技術。該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現，以及如何實現科學領域。同時如此，人類的數量開始收斂及功能逐漸被其取代。 一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是「制造智能机器的科学与工程。」 人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及範圍極廣。人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是，如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。 AI的核心问题包括建構能夠跟人類似甚至超越的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。強人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前強人工智慧已經有初步成果，甚至在一些影像辨識、語言分析、棋類遊戲等等單方面的能力達到了超越人類的水平，而且人工智慧的通用性代表著，能解決上述的問題的是一樣的AI程式，無須重新開發算法就可以直接使用現有的AI完成任務，與人類的處理能力相同，但達到具備思考能力的統合強人工智慧還需要時間研究，比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基於仿生學、認知心理學，以及基于概率论和经济学的演算法等等也在逐步探索當中。.
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信号处理
在计算机科学、药物分析、电子学等学科中，信号处理（signal processing）是指对信号表示、变换、运算等进行处理的过程。 信号处理可以用于沟通人类之间，或人与机器之间的联系；用以探测我们周围的环境，并揭示出那些不易观察到的状态和构造细节，以及用来控制和利用能源与信息．例如，我们可能希望分开两个或多个多少有些混在一起的信号，或者想增强信号模型中的某些成分或参数。 几十年来，信号处理在诸如语音与資料通訊、生物医学工程、声学、声呐、雷达、地震、石油勘探、仪器仪表、机器人、日用电子产品以及其它很多的这样一些广泛的领域内起着关键的作用。.
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几何学
笛沙格定理的描述，笛沙格定理是欧几里得几何及射影几何的重要結果 幾何學（英语：Geometry，γεωμετρία）簡稱幾何。几何学是數學的一个基础分支，主要研究形狀、大小、圖形的相對位置等空間区域關係以及空间形式的度量。 許多文化中都有幾何學的發展，包括許多有關長度、面積及體積的知識，在西元前六世紀泰勒斯的時代，西方世界開始將幾何學視為數學的一部份。西元前三世紀，幾何學中加入歐幾里德的公理，產生的欧几里得几何是往後幾個世紀的幾何學標準。阿基米德發展了計算面積及體積的方法，許多都用到積分的概念。天文學中有關恆星和行星在天球上的相對位置，以及其相對運動的關係，都是後續一千五百年中探討的主題。幾何和天文都列在西方博雅教育中的四術中，是中古世紀西方大學教授的內容之一。 勒內·笛卡兒發明的坐標系以及當時代數的發展讓幾何學進入新的階段，像平面曲線等幾何圖形可以由函數或是方程等解析的方式表示。這對於十七世紀微積分的引入有重要的影響。透视投影的理論讓人們知道，幾何學不只是物體的度量屬性而已，透视投影後來衍生出射影几何。歐拉及高斯開始有關幾何物件本體性質的研究，使幾何的主題繼續擴充，最後產生了拓扑学及微分幾何。 在歐幾里德的時代，實際空間和幾何空間之間沒有明顯的區別，但自從十九世紀發現非歐幾何後，空間的概念有了大幅的調整，也開始出現哪一種幾何空間最符合實際空間的問題。在二十世紀形式數學興起以後，空間（包括點、線、面）已沒有其直觀的概念在內。今日需要區分實體空間、幾何空間（點、線、面仍沒有其直觀的概念在內）以及抽象空間。當代的幾何學考慮流形，空間的概念比歐幾里德中的更加抽象，兩者只在極小尺寸下才彼此近似。這些空間可以加入額外的結構，因此可以考慮其長度。近代的幾何學和物理關係密切，就像偽黎曼流形和廣義相對論的關係一樣。物理理論中最年輕的弦理論也和幾何學有密切關係。 几何学可見的特性讓它比代數、數論等數學領域更容易讓人接觸，不過一些几何語言已經和原來傳統的、欧几里得几何下的定義越差越遠，例如碎形幾何及解析幾何等。 現代概念上的幾何其抽象程度和一般化程度大幅提高，並與分析、抽象代數和拓撲學緊密結合。 幾何學應用於許多領域，包括藝術，建築，物理和其他數學領域。.
光学
光學（Optics），是物理學的分支，主要是研究光的現象、性質與應用，包括光與物質之間的相互作用、光學儀器的製作。光學通常研究紅外線、紫外線及可見光的物理行為。因為光是電磁波，其它形式的電磁輻射，例如X射線、微波、電磁輻射及無線電波等等也具有類似光的特性。英文術語「optics」源自古希臘字「ὀπτική」，意為名詞「看見」、「視見」。 大多數常見的光學現象都可以用古典電动力學理論來說明。但是，通常這全套理論很難實際應用，必需先假定簡單模型。幾何光學的模型最為容易使用。它試圖將光當作射線（光線），能夠直線移動，並且在遇到不同介質時會改變方向；它能夠解釋像直線傳播、反射、折射等等很多光線現象。物理光學的模型比較精密，它把光當作是傳播於介質的波動（光波）。除了反射、折射以外，它還能夠以波性質來解釋向前傳播、干涉、偏振等等光學現象。幾何光學不能解釋這些比較複雜的光學現象。在歷史上，光的射線模形首先被發展完善，然後才是光的波動模形.
光学字符识别
光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。.
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克劳德·香农
克劳德·艾尔伍德·香农（Claude Elwood Shannon，），美国数学家、电子工程师和密码学家，被誉为信息论的创始人。 香农是密西根大學學士，麻省理工學院博士。 1948年，香农发表了划时代的论文——通信的数学原理，奠定了现代信息论的基础。不仅如此，香农还被认为是数字计算机理论和数字电路设计理论的创始人。1937年，21岁的香农是麻省理工學院的硕士研究生，他在其硕士论文中提出，将布尔代数应用于电子领域，能够构建并解决任何逻辑和数值关系，被誉为有史以来最具水平的硕士论文之一。二战期间，香农为军事领域的密码分析——密码破译和保密通信——做出了很大贡献。.
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固体物理学
固体物理学是凝聚态物理学中最大的分支。它研究的对象是固体，特别是原子排列具有周期性结构的晶体。固体物理学的基本任务是从微观上解释固体材料的宏观物理性质，主要理论基础是非相对论性的量子力学，还会使用到电动力学、统计物理中的理论。主要方法是应用薛定谔方程来描述固体物质的电子态，并使用布洛赫波函数表达晶体周期性势场中的电子态。在此基础上，发展了固体的能带论，预言了半导体的存在，并且为晶体管的制造提供理论基础。.
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图像
图像是人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜及显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。因而，有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。 与图像相关的话题包括图像采集、图像制作、图像分析和图像处理等。 图像分為静態影像，如圖片、照片等，和动態影像，如影片等兩種。 图像是一種視覺符號。透過專業設計的圖像，可以發展成人與人溝通的視覺語言，也可以是了解族群文化與歷史源流的史料。世界美術史中大量的平面繪畫、立體雕塑與建築，也可視為人類由古自今文明發展的圖像文化資產。.
图像处理
图像处理是指对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理或其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像领域上的一个应用。目前大多数的图像均是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。 图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。 传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。.
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图像传感器
感光元件，是一种将光学影像转换成电子信号的设备，广泛应用在数码相机和其他电子光学设备中。早期的图像传感器采用模拟信号，如摄像管（video camera tube）。如今，图像传感器主要分为感光耦合元件（charge-coupled device, CCD）和互补式金属氧化物半导体有源像素传感器（CMOS Active pixel sensor）两种。.
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图像分析
图像分析（image analysis）和图像处理（image processing）关系密切，两者有一定程度的交叉，但是又有所不同。图像处理侧重于信号处理方面的研究，比如图像对比度的调节、图像编码、去噪以及各种滤波的研究。但是图像分析更侧重点在于研究图像的内容，包括但不局限于使用图像处理的各种技术，它更倾向于对图像内容的分析、解释、和识别。因而，图像分析和计算机科学领域中的模式识别、计算机视觉关系更密切一些。 图像分析一般利用数学模型并结合图像处理的技术来分析底层特征和上层结构，从而提取具有一定智能性的信息。.
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神经科学
經科學（neuroscience），又稱神經生物學，是專門研究神經系統的結構、功能、发育、演化、遗传学、生物化學、生理學、藥理學及病理學的一门科学。對行為及學習的研究都是神經科學的分支。 對人腦研究是個跨領域的範疇，當中涉及分子層面、細胞層面、神經小組、大型神經系統，如視覺神經系統、腦幹、腦皮層。 最高層次的研究就是結合認知科學成為認知神經科學，其專家被稱為認知心理學家。一些研究人員相信認知神經科學提供對思維及知覺的全面了解，甚至可以代替心理學。 神经科学致力于科学地研究神经系统。尽管神经科学学会成立于1969年，但是对于大脑的研究很早就已经开始。传统的神经科学是生物科学的一个分支。其研究范围包括对神经系统的结构，功能，进化史，发育，遗传，生理学，药理学和病理学研究，近年来神经科学的研究深度有了突破性成長，开始与其他学科有了越来越多的交叉与融合，如认知和神经心理学，精神疾病學，计算机科学，生物信息学，计算神经生物学，统计学，物理学，生物化学，犯罪學，医学科学和哲学陸續加入研究行列。 暫時最關心的課題是： .
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红外线
红外线（Infrared，简称IR）是波长介乎微波与可见光之间的电磁波，其波長在760奈米（nm）至1毫米（mm）之間，是波長比紅光長的非可見光，對應頻率約是在430 THz到300 GHz的範圍內。室溫下物體所發出的熱輻射多都在此波段。 红外线是在1800年由天文學家威廉·赫歇爾發現，他發現有一種頻率低于紅色光的輻射，雖然用肉眼看不見，但仍能使被照射物體表面的溫度上昇。太陽的能量中約有超過一半的能量是以红外线的方式進入地球，地球吸收及發射紅外線輻射的平衡對其氣候有關鍵性的影響。 當分子改變其旋轉或振動的運動方式時，就會吸收或發射紅外線。由紅外線的能量可以找出分子的振動模態及其偶極矩的變化，因此在研究分子對稱性及其能態時，紅外線是理想的頻率範圍。紅外線光譜學研究在紅外線範圍內的光子吸收及發射。 红外线可用在軍事、工業、科學及醫學的應用中。紅外線夜視裝置利用即時的近紅外線影像，可以在不被查覺的情形下在夜間觀察人或是動物。紅外線天文學利用有感測器的望遠鏡穿透太空的星塵（例如分子雲），檢測像是行星等星體，以及檢測早期宇宙留下的紅移星體。紅外線熱顯像相機可以檢測隔絕系統的熱損失，觀查皮膚中血液流動的變化，以及電子設備的過熱。红外线穿透云雾的能力比可见光强，像紅外線導引常用在飛彈的導航、熱成像儀及夜視鏡可以用在不同的應用上、红外天文学及遠紅外線天文學可在天文學中應用红外线的技術。.
统计学
统计学是在資料分析的基础上，研究测定、收集、整理、归纳和分析反映數據資料，以便给出正确訊息的科學。這一门学科自17世纪中叶产生并逐步发展起来，它廣泛地應用在各門學科，從自然科学、社會科學到人文學科，甚至被用於工商業及政府的情報決策。隨著大数据(Big Data)時代來臨，統計的面貌也逐漸改變，與資訊、計算等領域密切結合，是資料科學(Data Science)中的重要主軸之一。 譬如自一組數據中，可以摘要並且描述這份數據的集中和離散情形，這個用法稱作為描述統計學。另外，觀察者以數據的形態，建立出一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型，以之來推論研究中的步驟及母體，這種用法被稱做推論統計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統計學。數理統計學则是討論背後的理論基礎的學科。.
看
#重定向 视觉.
电磁波
#重定向 电磁辐射.
物理学
物理學（希臘文Φύσις，自然）是研究物質、能量的本質與性質，以及它們彼此之間交互作用的自然科學。由於物質與能量是所有科學研究的必須涉及的基本要素，所以物理學是自然科學中最基礎的學科之一。物理學是一種實驗科學，物理學者從觀測與分析大自然的各種基於物質與能量的現象來找出其中的模式。這些模式（假說）稱為「物理理論」，經得起實驗檢驗的常用物理理論稱為物理定律，直到有一天被證明是有錯誤為止(具可否證性)。物理學是由這些定律精緻地建構而成。物理學是自然科學中最基礎的學科之一。化學、生物學、考古學等等科學學術領域的理論都是建構於這些物理定律。 物理學是最古老的學術之一。物理學、化學、生物學等等原本都歸屬於自然哲學的範疇，直到十七世紀至十九世紀期間，才漸漸地從自然哲學中分別成長為獨立的學術領域。物理學與其它很多跨領域研究有相當的交集，如量子化學、生物物理學等等。物理學的疆界並不是固定不變的，物理學裡的創始突破時常可以用來解釋這些跨領域研究的基礎機制，有時還會開啟嶄新的跨領域研究。 通過創建新理論與發展新科技，物理學對於人類文明有極為顯著的貢獻。例如，由於電磁學的快速發展，電燈、電動機、家用電器等新產品纷纷涌现，人類社會的生活水平也得到大幅提升。由於核子物理學日趨成熟，核能發電已不再是藍圖構想，但其所引致的安全問題也使人們意識到地球環境、生態與人類的脆弱渺小。.
非线性
#重定向 非線性系統.
角检测
角检测或兴趣点检测（interest point detection）是计算机视觉系统中用来提取特征以及推测图像内容的一种方法.角检测的应用很广，经常用在运动检测，跟踪，图像镶嵌（image mosaicing），全景图缝合（panorama stiching），三维建模以及物体识别中.
视知觉
在心理学中，视知觉是一种将到达眼睛的可见光信息解释，并利用其来计划或行动的能力。这种知觉的结果也被称为视力、目力或者视觉。视觉中不同的组分被称为视觉系统。 Category:心理学 Category:神经科学 Category:视觉.
计算机科学
计算机科学用于解决信息与计算的理论基础，以及实现和应用它们的实用技术。 计算机科学（computer science，有时缩写为CS）是系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何与应用的实用技术的学科。 它通常被形容为对那些创造、描述以及转换信息的算法处理的系统研究。计算机科学包含很多分支领域；有些强调特定结果的计算，比如计算机图形学；而有些是探討计算问题的性质，比如计算复杂性理论；还有一些领域專注于怎样实现计算，比如程式語言理論是研究描述计算的方法，而程式设计是应用特定的程式語言解决特定的计算问题，人机交互则是專注于怎样使计算机和计算变得有用、好用，以及随时随地为人所用。 有时公众会误以为计算机科学就是解决计算机问题的事业（比如信息技术），或者只是与使用计算机的经验有关，如玩游戏、上网或者文字处理。其实计算机科学所关注的，不仅仅是去理解实现类似游戏、浏览器这些软件的程序的性质，更要通过现有的知识创造新的程序或者改进已有的程序。 尽管计算机科学（computer science）的名字里包含计算机这几个字，但实际上计算机科学相当数量的领域都不涉及计算机本身的研究。因此，一些新的名字被提议出来。某些重点大学的院系倾向于术语计算科学（computing science），以精确强调两者之间的不同。丹麦科学家Peter Naur建议使用术语"datalogy"，以反映这一事实，即科学学科是围绕着数据和数据处理，而不一定要涉及计算机。第一个使用这个术语的科学机构是哥本哈根大学Datalogy学院，该学院成立于1969年，Peter Naur便是第一任教授。这个术语主要被用于北欧国家。同时，在计算技术发展初期，《ACM通讯》建议了一些针对计算领域从业人员的术语：turingineer，turologist，flow-charts-man，applied meta-mathematician及applied epistemologist。 三个月后在同样的期刊上，comptologist被提出，第二年又变成了hypologist。 术语computics也曾经被提议过。在欧洲大陆，起源于信息（information）和数学或者自动（automatic）的名字比起源于计算机或者计算（computation）更常见，如informatique（法语），Informatik（德语），informatika（斯拉夫语族）。 著名计算机科学家Edsger Dijkstra曾经指出：“计算机科学并不只是关于计算机，就像天文学并不只是关于望远镜一样。”（"Computer science is no more about computers than astronomy is about telescopes."）设计、部署计算机和计算机系统通常被认为是非计算机科学学科的领域。例如，研究计算机硬件被看作是计算机工程的一部分，而对于商业计算机系统的研究和部署被称为信息技术或者信息系统。然而，现如今也越来越多地融合了各类计算机相关学科的思想。计算机科学研究也经常与其它学科交叉，比如心理学，认知科学，语言学，数学，物理学，统计学和经济学。 计算机科学被认为比其它科学学科与数学的联系更加密切，一些观察者说计算就是一门数学科学。 早期计算机科学受数学研究成果的影响很大，如Kurt Gödel和Alan Turing，这两个领域在某些学科，例如数理逻辑、范畴论、域理论和代数，也不断有有益的思想交流。.
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计算机模拟
计算机模拟，又称为计算机仿真，是指用来模拟特定系统之抽象模型的计算机程序。.
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边缘检测
边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征检测中的一个研究领域。 图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：基于查找一类和基于零穿越的一类。基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最大的方向。基于零穿越的方法通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界，通常是Laplacian过零点或者非线性差分表示的过零点。.
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脊偵測
#重定向 脊检测.
醫學影像
醫學影像是指為了醫療或醫學研究，對人體或人體某部份，以非侵入方式取得內部組織影像的技術與處理過程，是一種逆問題的推論演算，即成因（活體組織的特性）是經由結果（觀測影像信號）反推而來。 作為一門科學，醫學影像屬於生物影像，並包含影像診斷學、放射學、內視鏡、醫療用熱影像技術、醫學攝影和顯微鏡。另外，包括腦波圖和腦磁造影等技術，雖然重點在於測量和記錄，沒有影像呈顯，但因所產生的數據俱有定位特性（即含有位置信息），可被看作是另外一種形式的醫學影像。 臨床應用方面，又稱為醫學成像，或影像醫學，有些醫院會設有影像醫學中心、影像醫學部或影像醫學科，設置相關的儀器設備，並編制有專門的護理師、放射技師以及醫師，負責儀器設備的操作、影像的解釋與診斷（在台灣須由醫師負責），這與放射科負責放射治療有所不同。 在醫學、醫學工程、醫學物理與生醫資訊學方面，醫學影像通常是指研究影像構成、擷取與儲存的技術、以及儀器設備的研究開發的科學。而研究如何判讀、解釋與診斷醫學影像的是屬於放射醫學科，或其他醫學領域（如神經系統學科、心血管病學科...）的輔助科學。.
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量子力学
量子力学（quantum mechanics）是物理學的分支，主要描写微观的事物，与相对论一起被认为是现代物理学的两大基本支柱，许多物理学理论和科学，如原子物理学、固体物理学、核物理学和粒子物理学以及其它相关的學科，都是以其为基础。 19世紀末，人們發現舊有的經典理論無法解釋微观系统，於是經由物理學家的努力，在20世紀初創立量子力学，解釋了這些現象。量子力學從根本上改變人類對物質結構及其相互作用的理解。除透过广义相对论描写的引力外，迄今所有基本相互作用均可以在量子力学的框架内描述（量子场论）。 愛因斯坦可能是在科學文獻中最先給出術語「量子力學」的物理學者。.
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自動光學檢查
自動光學檢查（Automated Optical Inspection，簡稱AOI），為高速高精度光學影像檢測系統，運用機器視覺做為檢測標準技術，作為改良傳統上以人力使用光學儀器進行檢測的缺點，應用層面包括從高科技產業之研發、製造品管，以至國防、民生、醫療、環保、電力…等領域。 自動光學檢查是工業製程中常見的代表性手法，利用光學儀器取得成品的表面狀態，再以電腦影像處理技術來檢出異物或圖案異常等瑕疵，因為是非接觸式檢查，所以可在中間工程檢查半成品。高精度光學影像檢測系統，包含量測鏡頭技術、光學照明技術、定位量測技術、電子電路測試技術、影像處理技術及自動化技術應用等領域，其開發應用不但符合高科技產業發展需求，其技術層面更可擴展至國防軍事工業，舉凡兵工武器製造、夜視作戰系統、戰略地形形貌之分析與研判等，都與此影像技術息息相關。.
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電子計算機
--，亦稱--，计算机是一种利用数字电子技术，根据一系列指令指示其自动执行任意算术或逻辑操作序列的设备。计算机遵循被称为“程序”的一般操作集的能力使他们能够执行极其广泛的任务。 计算机被用作各种工业和消费设备的控制系统。这包括简单的特定用途设备（如微波炉和遥控器）、工业设备（如工业机器人和计算机辅助设计），以及通用设备（如个人电脑和智能手机之类的移动设备）等。尽管计算机种类繁多，但根据图灵机理论，一部具有最基本功能的计算机，应当能够完成任何其它计算机能做的事情。因此，理论上从智能手机到超级计算机都应该可以完成同样的作业（不考虑时间和存储因素）。由于科技的飞速进步，下一代计算机总是在性能上能够显著地超过其前一代，这一现象有时被称作“摩尔定律”。通过互联网，计算机互相连接，极大地提高了信息交换速度，反过来推动了科技的发展。在21世纪的现在，计算机的应用已经涉及到方方面面，各行各业了。 自古以来，简单的手动设备——就像算盘——帮助人们进行计算。在工业革命初期，各式各样的机械的出现，其初衷都是为了自动完成冗长而乏味的任务，例如织机的编织图案。更复杂的机器在20世纪初出现，通过模拟电路进行复杂特定的计算。第一台数字电子计算机出现于二战期间。自那时以来，电脑的速度，功耗和多功能性不断增加。在现代，机械计算--机的应用已经完全被电子计算机所取代。 计算机在组成上形式不一，早期计算机的体积足有一间房屋的大小，而今天某些嵌入式计算机可能比一副扑克牌还小。当然，即使在今天依然有大量体积庞大的巨型计算机为特别的科学计算或面向大型组织的事务处理需求服务。比较小的，为个人应用而设计的称为微型计算机（Personal Computer，PC），在中國地區简称為「微机」。我們今天在日常使用“计算机”一词时通常也是指此，不过现在计算机最为普遍的应用形式却是嵌入式，嵌入式计算机通常相对简单、体积小，并被用来控制其它设备——无论是飞机、工业机器人还是数码相机。 同计算机相关的技术研究叫计算--机科学，而「计算机技术」指的是将计算--机科学的成果应用于工程实践所派生的诸多技术性和经验性成果的总合。「计算机技术」与「计算机科学」是两个相关而又不同的概念，它们的不同在于前者偏重于实践而后者偏重于理论。至於由数据为核心的研究則称為信息技术。 传统上，现代计算机包括至少一个处理单元（通常是中央处理器（CPU））和某种形式的存储器。处理元件执行算术和逻辑运算，并且排序和控制单元可以响应于存储的信息改变操作的顺序。外围设备包括输入设备（键盘，鼠标，操纵杆等）、输出设备（显示器屏幕，打印机等）以及执行两种功能（例如触摸屏）的输入/输出设备。外围设备允许从外部来源检索信息，并使操作结果得以保存和检索。.
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OpenCV
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。.
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核磁共振
核磁共振（NMR，Nuclear Magnetic Resonance）是基於原子尺度的量子磁物理性質。具有奇數質子或中子的核子，具有內在的性質：核自旋，自旋角動量。核自旋產生磁矩。NMR觀測原子的方法，是將樣品置於外加強大的磁場下，現代的儀器通常採用低溫超導磁鐵。核自旋本身的磁場，在外加磁場下重新排列，大多數核自旋會處於低能態。我們額外施加電磁場來干涉低能態的核自旋轉向高能態，再回到平衡態便會釋放出射頻，這就是NMR訊號。利用這樣的過程，可以進行分子科學的研究，如分子結構、動態等。.
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模式识别
模式识别（Pattern recognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。 计算机识别的显著特点是速度快、准确性高、效率高，在将来完全可以取代人工录入。 识别过程与人类的学习过程相似。以光學字元識別之“汉字识别”为例：首先将汉字图像进行处理，抽取主要表达特征并将特征与汉字的代码存在计算机中。就像老师教我们「这个字叫什么、如何写」记在大脑中。这一过程叫做“训练”。识别过程就是将输入的汉字图像经处理后与计算机中的所有字进行比较，找出最相近的字就是识别结果。这一过程叫做“匹配”。.
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机器学习
机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。 机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。.
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机器人
机器人（Robot）包括一切模拟人类行为或思想與模拟其他生物的机械（如机器狗，机器猫等）。狭义上对机器人的定义还有很多分类法及争议，有些电脑程序甚至也被称为机器人。在当代工业中，機器人指能自動執行任务的人造機器裝置，用以取代或协助人类工作，一般會是機電裝置，由電腦程式或是電子電路控制。 機器人的範圍很廣，可以是自主或是半自主的，可以從本田技研工業的ASIMO或是的等擬人機器人到工业机器人，也包括多台一起動作的，其至是奈米機器人。藉由模仿逼真的外觀及自動化的動作，理想中的高仿真機器人是高级整合控制论、机械电子、计算机与人工智能、材料学和仿生学的产物，目前科学界正在向此方向研究开发。有关机器人的话题，常见于科幻作品中。 機器人學是有關機器人設計、組裝、運作及應用的技術研究，以及控制機器人的電腦系統、感測器回授以及信息處理等。機器人可以代替人類在一些危險的環境或是製造程序中工作，或是在外貌、行為或認知上取代人類。許多機器的概念都來自自然界，因此有仿生機器人學的出現。 在工業時代機械技術提昇後，像自動化設備、遙控甚至無線遙控也日益成熟，電子學的進展成為機器人發展的動力。第一個電子式自動機是於1948年在英國的布里斯托尔由William Grey Walter發明，第一個數位化，由電腦控制的自動機是在1954年由George Devol發明，命名為，後續在1961年賣給奇異電氣，用在紐澤西州的工廠中，用來將壓鑄設備中的熱金屬上移。 機器人可以作一些重複性高或是危險，人類不想做的工作，也可以做一些因為尺寸限制，人類無法作的工作，甚至是像外太空或是深海中，不適人類生存的環境。 社會上對越來越多的機器人及其角色有些疑慮，機器人因為在越來越多方面可以取代人類，因此被認為是增加失業人口的主因之一 。戰爭中使用的機器人也有道德上的疑慮。機器人自主的可能性及其影響是科幻小說的主題之一，以後也可能變成實際會發生的問題。.
机器视觉
机器视觉是配備有感測視覺儀器（如自動對焦相機或感測器）的檢測機器，其中光學檢測儀器占有比重非常高，可用於檢測出各種產品的缺陷，或者用與判斷並選擇出物體，或者用來測量尺寸...等，應用在自動化生產線上對物料進行校準與定位。是计算机视觉中最具有产业化的部分，主要大量應用於工廠自動化檢測及機器人產業等。 將近80%的工業視覺系統主要用在檢測方面，包括用於提高生產效率、控制生產過程中的產品品質、採集產品資料等。產品的分類和選擇也集成於檢測功能中。 視覺系統檢測生產線上的產品，決定產品是否符合品質要求，並根據結果，產生相應的信號輸入上位機。圖像獲取設備包括光源、攝像機等；圖像處理設備包括相應的軟體和硬體系統；輸出設備是與製造過程相連的有關系統，包括可编程控制器和警報裝置等。 資料傳輸到電腦，進行分析和產品控制，若發現不合格品，則報警器告警，並將其排除出生產線。 機器視覺的結果是CAQ系統的品質資訊來源，也可以和CIMS其他系統集成。.
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最优化
最优化，是应用数学的一个分支，主要研究以下形式的问题：.
流体
流体（Fluid）就是在承受剪應力時將會發生連續變形的物體。气体和液体都是流体。流体沒有一定形狀，几乎可以任意改变形態，或者分裂。.
感知器
感知器（英语：Perceptron）是Frank Rosenblatt在1957年就职于康奈尔航空实验室（Cornell Aeronautical Laboratory）時所發明的一種人工神經網路。它可以被視為一種最簡單形式的前馈神經網路，是一種二元线性分类器。 Frank Rosenblatt给出了相应的感知机学习算法，常用的有感知机学习、最小二乘法和梯度下降法。譬如，感知机利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求出可将训练数据进行线性划分的分离超平面，从而求得感知机模型。 感知机是生物神经细胞的简单抽象。神经细胞结构大致可分为：树突、突触、及轴突。单个神经细胞可被视为一种只有两种状态的机器——激动时为『是』，而未激动时为『否』。神经细胞的状态取决于从其它的神经细胞收到的输入信号量，及突触的强度（抑制或加强）。当信号量总和超过了某个阈值时，细胞体就会激动，产生电脉冲。电脉冲沿着轴突并通过突触传递到其它神经元。为了模拟神经细胞行为，与之对应的感知机基础概念被提出，如权量（突触）、偏置（阈值）及激活函数（细胞体）。 在人工神经网络领域中，感知机也被指为单层的人工神经网络，以区别于较复杂的多层感知机（Multilayer Perceptron）。作为一种线性分类器，（单层）感知机可说是最简单的前向人工神经网络形式。尽管结构简单，感知机能够学习并解决相当复杂的问题。感知机主要的本质缺陷是它不能处理线性不可分问题。.
数学
数学是利用符号语言研究數量、结构、变化以及空间等概念的一門学科，从某种角度看屬於形式科學的一種。數學透過抽象化和邏輯推理的使用，由計數、計算、量度和對物體形狀及運動的觀察而產生。數學家們拓展這些概念，為了公式化新的猜想以及從選定的公理及定義中建立起嚴謹推導出的定理。 基礎數學的知識與運用總是個人與團體生活中不可或缺的一環。對數學基本概念的完善，早在古埃及、美索不達米亞及古印度內的古代數學文本便可觀見，而在古希臘那裡有更為嚴謹的處理。從那時開始，數學的發展便持續不斷地小幅進展，至16世紀的文藝復興時期，因为新的科學發現和數學革新兩者的交互，致使數學的加速发展，直至今日。数学并成为許多國家及地區的教育範疇中的一部分。 今日，數學使用在不同的領域中，包括科學、工程、醫學和經濟學等。數學對這些領域的應用通常被稱為應用數學，有時亦會激起新的數學發現，並導致全新學科的發展，例如物理学的实质性发展中建立的某些理论激发数学家对于某些问题的不同角度的思考。數學家也研究純數學，就是數學本身的实质性內容，而不以任何實際應用為目標。雖然許多研究以純數學開始，但其过程中也發現許多應用之处。.
