贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是：1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。3、根据后验概率大小进行决策分类。他对统计推理的主要贡献是使用了"逆概率"这个概念，并把它作为一种普遍的推理方法提出来。贝叶斯定理原本是概率论中的一个定理，这一定理可用一个数学公式来表达，这个公式就是著名的贝叶斯公式。 贝叶斯公式是他在1763年提出来的：假定B1,B2,……是某个过程的若干可能的前提，则P(Bi)是人们事先对各前提条件出现可能性大小的估计，称之为先验概率。如果这个过程得到了一个结果A，那么贝叶斯公式提供了我们根据A的出现而对前提条件做出新评价的方法。P(Bi∣A)既是对以A为前提下Bi的出现概率的重新认识，称 P(Bi∣A)为后验概率。经过多年的发展与完善，贝叶斯公式以及由此发展起来的一整套理论与方法，已经成为概率统计中的一个冠以“贝叶斯”名字的学派，在自然科学及国民经济的许多领域中有着广泛应用。公式：设D1，D2，……，Dn为样本空间S的一个划分，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di)>0(i=1，2，…，n)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： nP(Dj/x)=p(x/Dj)P(Dj)/∑P(X/Di)P(Di)i=1( ）贝叶斯预测模型在矿物含量预测中的应用 贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用 贝叶斯学习原理及其在预测未来地震危险中的应用 基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别 信号估计中的贝叶斯方法及应用 贝叶斯神经网络在生物序列分析中的应用 基于贝叶斯网络的海上目标识别 贝叶斯原理在发动机标定中的应用 贝叶斯法在继电器可靠性评估中的应用 相关书籍: Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》 Springer 《贝叶斯决策》 黄晓榕 《经济信息价格评估以及贝叶斯方法的应用》 张丽 , 闫善文 , 刘亚东 《全概率公式与贝叶斯公式的应用及推广》 周丽琴 《贝叶斯均衡的应用》 王辉 , 张剑飞 , 王双成 《基于预测能力的贝叶斯网络结构学习》 张旭东 , 陈锋 , 高隽 , 方廷健 《稀疏贝叶斯及其在时间序列预测中的应用》 邹林全 《贝叶斯方法在会计决策中的应用》 周丽华 《市场预测中的贝叶斯公式应用》 夏敏轶 , 张焱 《贝叶斯公式在风险决策中的应用》 臧玉卫 , 王萍 , 吴育华 《贝叶斯网络在股指期货风险预警中的应用》 党佳瑞 , 胡杉杉 , 蓝伯雄 《基于贝叶斯决策方法的证券历史数据有效性分析》 肖玉山 , 王海东 《无偏预测理论在经验贝叶斯分析中的应用》 严惠云 , 师义民 《Linex损失下股票投资的贝叶斯预测》 卜祥志 , 王绍绵 , 陈文斌 , 余贻鑫 , 岳顺民 《贝叶斯拍卖定价方法在配电市场定价中的应用》 刘嘉焜 , 范贻昌 , 刘波 《分整模型在商品价格预测中的应用》 《Bayes方法在经营决策中的应用》 《决策有用性的信息观》 《统计预测和决策课件》 《贝叶斯经济时间序列预测模型及其应用研究》 《贝叶斯统计推断》 《决策分析理论与实务》
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观点应该跟着事实不断修订。坚定不移不对，听风就是雨也不对——科学的修订，就是贝叶斯方法。贝叶斯公式在概率论与数理统计中必学的概念，要真正的达到应用这个概念还得稍微理解一下公式： 贝叶斯公式完全是建立在一个等式P(A)*P(B|A) = P(B) * P(A|B)之上，而P(A)*P(B|A)和P(B)*P(A|B)的结果都是P(AB)，意思是事件A和事件B同时发生的概率。等式中P(A|B)指的是条件概率，即在B已经发生的情况下，A发生的概率，如果B代表下雨的概率，A代表一个人出门带伞的概率，那P(A|B)本质上还是带伞的概率，不过是下雨天的情况下一个人出门带伞的概率。根据经验可以得出，P(A|B)应该是大于P(A)的。平时我们对存在外星人（记作事件A）这一观点的相信的概率可以用P(A)来表示，一般而言咱都不怎么相信外星人存在的，P(A)应该无限趋于0，可是突然有一天一个正儿八经的专家说证明确实有外星人存在（记为事件B），那此时，我们相信外星人存在的概率已经不是P(A)了，而是P(A|B)，而这个值可能就要比0大不少了。要是某一天，大半个地球的人都说看到了外星人（记为C），那我们此时相信外星人存在的概率P(A|C)可能就要提高到1，也就是几乎确定就是有外星人存在。 对上面的等式稍微一变形，就可以得到贝叶斯公式 ： P(A|B) = P(A) * P(B|A) / P(B) ，其中P(A)是我们原来对一件事的原有的判断，叫做先验概率；P(A|B)就代表了我们在得到一些证据B之后对原来事物的概率，叫做后验概率。别看公式形式比较复杂，但是有个简单的理解方法：我们把等式右边 P(B|A) / P(B) 看作一个整体，称之为似然比（可以简单理解成证据的有效程度），那么整个公式便可以简单理解成P(你后来的观点）= 似然比 * P(你一开始的观点)。当有新的证据出现之后，别忙着不变，也别忙着立马推翻自己的态度，看看证据的有效性如何，如果真的有效，那就多调整一点自己的态度，如果证据的力度不大，那就少调整一点。卡尔·萨根说过一句话：“超乎寻常的论断需要超乎寻常的证据”，在贝叶斯看来这句话的意思不过是，要想从根本上说服我，你必须拿出唬得住我的东西来。而佛说：哪有什么一定之论，在我眼里，全是概率。 如果只想知道哲学上的东西，看官可就此打住，可如果看知道贝叶斯的具体威力，我们不妨来搞一下数学。在狼来了的故事中，我们用A表示小孩可信，B表示小孩说谎。不妨设我们过去对小孩子的印象为P(A)=，P(~A)=。现在我们来计算P(A|B)，即小孩说了一次慌滞后的可信程度。在公式中P(B)表示在任何条件下小孩子说谎的概率，可以拆分为P(A)*P(B|A)和P(~A)*P(B|~A)，P(B|A)和P(B|~A)分别表示在我们相信他时他说谎的概率和我们不相信他时他说谎的概率，分为设之为和。有一天小孩是说狼来了，80%的可能性狼来了，我们想吃狼肉，于是我们第一次上山打狼，发现狼没有来，即小孩子说了谎。此时P(A|B) = P(A) * P(B|A) / P(B) = * / (* + *) = ，表明我们上一次当之后对这个小孩的可信程度从下降到了。在此基础之上，有一天小孩又说狼来了，有的可能性狼来了，本来不想去的，但是上次没吃到狼肉心里痒痒，于是我们又上山打狼，结果小孩又对我们撒了一次谎，狼没有来。我们对他的可信程度P(A|B) =* /(* +*) = ,我们上了这小孩两次当，对小孩的可信程度由原来的下降到了。第三次小孩又喊狼来了，我们把小孩子吃了。 有时候明明可以很快用贝叶斯公式解决问题谋得巨大财富，结果我们却迟迟不动，很多时候，并不是贝叶斯公式太难，只不过是我们不知道贝叶斯公式使用的时机。贝叶斯的应用领域极其广泛，语音识别、垃圾邮件过滤、油井钻探、FDA批准新药、Xbox给你的游戏水平打分……各种你想到和想不到的应用，都在使用贝叶斯方法。但是扯这些东西和我们有点儿远，我们的市井生活中什么时候该用贝叶斯公式呢？很简单： 只要还没得到最终结果，就可以请贝叶斯爸爸出场帮你作弊。 你和两位猥琐而胆小的基友在操场上看到了一位身材火辣的性感女神，决定写纸条抽签选一人去要联系方式。每人抽到一个签，中彩概率都是1/3，很公平。你抽到了一张签，觉得自己不会那么背中彩，刚准备看，突然一个基友摊出了自己的纸条，哈哈大笑说：“看不是我，你们两个其中之一中彩了。”此时，天真的你觉得那有啥，反正大家中彩的概率 依旧 还是1/3，而且我运气好，不可能是我。在准备亮出你的纸条的一刹那见，你虎躯一震，隐隐约约感到有些不对劲: 三个人只有一个出了结果，还没有得到最终结果，我可以叫贝叶斯爸爸来帮忙算一下概率 。 贝叶斯看了，笑了，说：我们记你中彩为事件A，P(A)=1/3，那个已经摊出纸条的基友没有中彩为事件B，P(B)=2/3，傻子，你现在中彩的概率P(A|B)=P(A) * P(B|A) / P(B) = (1/3) * 1 /（2/3）= 1/2。心中暗自骂到：卧槽，他看了一眼他自己的纸条，我的gay率就由1/3变成1/2了，还好发现得早。于是机智的你抢过另一个基友还没看的纸条，把它和你的纸条一起吃掉，说：“我太饿了，我们重新抽签吧。“
贝叶斯公式直接的应用就是学习，啥意思，就是根据经验对新发生的事物进行判断。抽象地说就是这样。应用的原因就是为了预测未来，规避风险。就和你知道很多鸟都是黑色的，但是其中乌鸦是黑色的可能性最大，于是当你再看到一只黑色的鸟的时候，你就会想着这只鸟是不是乌鸦。包括你学习贝叶斯也是这样的，别人都说贝叶斯很厉害[先验]，然后你找了很多案例，最后想看看贝叶斯成功的概率是多少[后验]，其本质就是这个
在精算学专业学习，学生将使用高级微积分、代数、概率和统计学来提高学生的数学技能和统计推理能力。同时，学生将学习经济学，金融学和会计学，发展学生对精算工作更广泛背景的理解。留学生精算专业相关课程包括：基础与微积分概率与统计导论会计概论多变量微积分和矩阵商业经济学金融基础概率和马尔可夫链精算数学企业融资统计推断和线性模型精算建模使用 R 进行财务建模数理金融I决策理论和贝叶斯统计精算科学的进一步统计数理金融二
作为一名英国论文辅导老师，我可以为留学生提供精算专业的辅导。首先，精算专业是一门运用数学、统计学和金融学知识对风险进行评估和管理的学科。由于其专业性和技术性，精算学科在英国和其他国家都备受重视。对于留学生来说，他们往往面临语言和文化上的挑战。针对这些挑战，我可以为留学生提供以下辅导：1. 语言和文化方面的辅导：我可以帮助留学生加强英语听、说、读、写的基础技能，以及了解英国的文化背景和行业习俗。2. 学科知识方面的辅导：我可以为留学生讲解精算学科的基础知识，如概率论、统计学和金融学等相关理论。我们也可以一起进行案例研究和实践操作，帮助留学生将理论知识应用到实际问题中。3. 毕业论文方面的辅导：我可以为留学生提供毕业论文的指导和支持。我会帮助留学生制定合适的研究计划和方法，协助留学生完成论文写作，并提供精细的论文润色和修改服务。总之，我可以根据留学生的需求，提供全方位、具有个性化的辅导服务，帮助他们更好地理解和掌握精算学科。
贝叶斯定律：假设H[，1]，H[，2]…互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率P(H[，i]，i=1，2，…，现观察到某事件A与H[，1]，H[，2]…相伴随而出现，且已知条件概率P(A/H[，i])，求P(H[，i]/A)。
心理学研究中常被引用的例子
参加常规检查的40岁的妇女患乳腺癌的概率是1%。如果一个妇女有乳腺癌，则她有80%的概率将接受早期胸部肿瘤X射线检查。
如果一个妇女没有患乳腺癌，也有的概率将接受早期胸部肿瘤X射线测定法检查。在这一年龄群的常规检查中某妇女接受了早期胸部肿瘤X射线测定法检查。问她实际患乳腺癌的概率是多大？设H[，1]=乳腺癌，H[，2]=非乳腺癌。
A=早期胸部肿瘤X射线检查（以下简称“X射线检查”），已知P(H[，1])=1%，P(H[，2])=99%，P(A/H[，1])=80%，P(A/H[，2])=，求P(H[，1]/A)。根据贝叶斯定理，P(H[，1]/A)=(1%)(80%)/[(1%)(80%)+(99%)()]=。
心理学家所关心的是，一个不懂贝叶斯原理的人对上述问题进行直觉推理时的情形是怎样的，并将他们的判断结果与贝叶斯公式计算的结果做比较来研究推理过程的规律。因此有关这类问题的推理被称为贝叶斯推理。
贝叶斯
出生于伦敦，毕业于爱丁堡大学，英国数学家。贝叶斯做过神甫，1742年成为英国皇家学会会员，1761年4月7日逝世，贝叶斯在数学方面主要研究概率论，他首先将归纳推理法用于概率论基础理论，并创立了贝叶斯统计理论。
之前看过一些贝叶斯的论文后，发现很多细节不理解，对贝叶斯在各个领域的应用也不清楚，便想着找本偏科普的书来看看，于是开始阅读贝叶斯思维（Think Bayes）这本书。很薄的一本。 贝叶斯的基本理论都是源于条件概率模型，作者用一个很有意思的例子来解释了条件概率。注意：不是抓球那种老掉牙的例子。 作者希望知道自己得FCA的概率（某种心脏病，具体病名叫First Coronary Attack），根据已有的统计报告，美国每年大概有785000人次患FCA。因为美国的人口是亿，因此可以得出一个美国人患上FCA的概率是。但作者觉得这种算法不够准确，因为他并不是一个随机抽取的美国人，平均值并不能代表他的值，某个具体人患上FCA的概率需要考虑很多其他因素，例如年龄，性别等。 作者男性，45岁，这些因素增加了他患FCA的概率；而他是低血压却减低了他患FCA的概率。综合这些因素，作者算出他下年患上FCA的概率是，低于平均值。而这种考虑多种因素后算出的概率被称为条件概率。而条件概率的定义就是大家所熟知的p(A|B)：B发生的时候，发生A的概率。结合作者的例子来解释就是：A代表作者患上FCA的概率，B是作者列出的影响因素的集合（年龄，性别，血压等）。 联合概率用来描述两个事件A和B同时发生的概率，记做p(A and B)=p(A)p(B)。用抛硬币来举例，第一次抛硬币正面朝上的概率记做p(A)，第二次抛硬币正面朝上的概率记做p(B)，那么两次都朝上的概率是p(A)p(B)=。需要注意的是，p(A and B)=p(A)p(B)并不是什么时候都成立，要求事件A和B要彼此独立，也就是p(B|A)=p(B)，直白点的解释就是B发生的概率与A发生与否没有关系。抛硬币的事件就满足这个条件。 再举一个事件不相互独立的例子。假设A代表今天下雨，B代表明天下雨。通常，如果今天下雨，明天下雨的概率会比较大，因此可以得出p(B|A)>p(B)。因此呢，p(A and B)写成p(A)p(B|A)会比较准确。 综上所述，联合概率的公式可以写成：p(A and B)=p(A)p(B|A)
贝叶斯定理太有用了，不管是在投资领域，还是机器学习，或是日常生活中高手几乎都在用到它。 生命科学家用贝叶斯定理研究基因是如何被控制的；教育学家突然意识到，学生的学习过程其实就是贝叶斯法则的运用；基金经理用贝叶斯法则找到投资策 略；Google用贝叶斯定理改进搜索功能，帮助用户过滤垃圾邮件；无人驾驶汽车接收车顶传感器收集到的路况和交通数据，运用贝叶斯定理更新从地图上获得 的信息；人工智能、机器翻译中大量用到贝叶斯定理。 我将从以下4个角度来科普贝叶斯定理及其背后的思维： 1.贝叶斯定理有什么用？ 2.什么是贝叶斯定理？ 3.贝叶斯定理的应用案例 4.生活中的贝叶斯思维 1.贝叶斯定理有什么用？ 英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）在1763年发表的一篇论文中，首先提出了这个定理。而这篇论文是在他死后才由他的一位朋友发表出来的。 （ps：贝叶斯定理其实就是下面图片中的概率公式，这里先不讲这个公式，而是重点关注它的使用价值，因为只有理解了它的使用意义，你才会更有兴趣去学习它。） 在这篇论文中，他为了解决一个“逆概率”问题，而提出了贝叶斯定理。 在贝叶斯写这篇文章之前，人们已经能够计算“正向概率”，比如杜蕾斯举办了一个抽奖，抽奖桶里有10个球，其中2个白球，8个黑球，抽到白球就算你中奖。你伸手进去随便摸出1颗球，摸出中奖球的概率是多大。 根据频率概率的计算公式，你可以轻松的知道中奖的概率是2/10 如果还不懂怎么算出来的，可以看我之前写的科普概率的回答： 猴子：如何理解条件概率？ 而贝叶斯在他的文章中是为了解决一个“逆概率”的问题。比如上面的例子我们并不知道抽奖桶里有什么，而是摸出一个球，通过观察这个球的颜色，来预测这个桶里里白色球和黑色球的比例。 这个预测其实就可以用贝叶斯定理来做。贝叶斯当时的论文只是对“逆概率”这个问题的一个直接的求解尝试，这哥们当时并不清楚这里面这里面包含着的深刻思想。 然而后来，贝叶斯定理席卷了概率论，并将应用延伸到各个问题领域。可以说，所有需要作出概率预测的地方都可以见到贝叶斯定理的影子，特别地，贝叶斯是机器学习的核心方法之一。 为什么贝叶斯定理在现实生活中这么有用呢？ 这是因为现实生活中的问题，大部分都是像上面的“逆概率”问题。生活中绝大多数决策面临的信息都是不全的，我们手中只有有限的信息。既然无法得到全面的信息，我们就在信息有限的情况下，尽可能做出一个好的预测。 比如天气预报说，明天降雨的概率是30%，这是什么意思呢？ 我们无法像计算频率概率那样，重复地把明天过上100次，然后计算出大约有30次会下雨。 而是只能利用有限的信息（过去天气的测量数据），用贝叶斯定理来预测出明天下雨的概率是多少。 同样的，在现实世界中，我们每个人都需要预测。想要深入分析未来、思考是否买股票、政策给自己带来哪些机遇、提出新产品构想，或者只是计划一周的饭菜。 贝叶斯定理就是为了解决这些问题而诞生的，它可以根据过去的数据来预测出概率。 贝叶斯定理的思考方式为我们提供了明显有效的方法来帮助我们提供能力，以便更好地预测未来的商业、金融、以及日常生活。 总结下第1部分：贝叶斯定理有什么用？ 在有限的信息下，能够帮助我们预测出概率。 所有需要作出概率预测的地方都可以见到贝叶斯定理的影子，特别地，贝叶斯是机器学习的核心方法之一。例如垃圾邮件过滤，中文分词，艾滋病检查，肝癌检查等。 2.什么是贝叶斯定理？ 贝叶斯定理长这样： 到这来，你可能会说：猴子，说人话，我一看到公式就头大啊。 其实，我和你一样，不喜欢公式。我们还是从一个例子开始聊起。 我的朋友小鹿说，他的女神每次看到他的时候都冲他笑，他想知道女神是不是喜欢他呢？ 谁让我学过统计概率知识呢，下面我们一起用贝叶斯帮小鹿预测下女神喜欢他的概率有多大，这样小鹿就可以根据概率的大小来决定是否要表白女神。 首先，我分析了给定的已知信息和未知信息： 1）要求解的问题：女神喜欢你，记为A事件 2）已知条件：女神经常冲你笑，记为B事件 所以说，P(A|B)是女神经常冲你笑这个事件(B)发生后，女神喜欢你（A）的概率。 从公式来看，我们需要知道这么3个事情： 1）先验概率 我 们把P(A)称为'先验概率'（Prior probability），即在不知道B事件的前提下，我们对A事件概率的一个主观判断。这个例子里就是在不知道女神经常对你笑的前提下，来主观判断出女 神喜欢一个人的概率，这里我们假设是50%，也就是不能喜欢你，可能不喜欢还你的概率都是一半。 2）可能性函数 P(B|A)/P(B)称为'可能性函数'（Likelyhood），这是一个调整因子，即新信息B带来的调整，作用是使得先验概率更接近真实概率。 可 能性函数你可以理解为新信息过来后，对先验概率的一个调整。比如我们刚开始看到“人工智能”这个信息，你有自己的理解（先验概率/主观判断），但是当你学 习了一些数据分析，或者看了些这方面的书后（新的信息），然后你根据掌握的最新信息优化了自己之前的理解（可能性函数/调整因子），最后重新理解了“人工 智能”这个信息（后验概率） 如果'可能性函数'P(B|A)/P(B)>1，意味着'先验概率'被增强，事件A的发生的可能性变大； 如果'可能性函数'=1，意味着B事件无助于判断事件A的可能性； 如果"可能性函数"<1，意味着"先验概率"被削弱，事件A的可能性变小 还是刚才的例子，根据女神经常冲你笑这个新的信息，我调查走访了女神的闺蜜，最后发现女神平日比较高冷，很少对人笑。所以我估计出'可能性函数'P(B|A)/P(B)=（具体如何估计，省去1万字，后面会有更详细科学的例子） 3）后验概率 P(A|B)称为'后验概率'（Posterior probability），即在B事件发生之后，我们对A事件概率的重新评估。这个例子里就是在女神冲你笑后，对女神喜欢你的概率重新预测。 带入贝叶斯公式计算出P(A|B)=P(A)* P(B|A)/P(B)=50% * 因此，女神经常冲你笑，喜欢上你的概率是75%。这说明，女神经常冲你笑这个新信息的推断能力很强，将50%的'先验概率'一下子提高到了75%的'后验概率'。 在得到预测概率后，小鹿自信满满的发了下面的表白微博：无图 稍后，果然收到了女神的回复。预测成功。无图 现在我们再看一遍贝叶斯公式，你现在就能明白这个公式背后的最关键思想了： 我们先根据以往的经验预估一个'先验概率'P(A)，然后加入新的信息（实验结果B），这样有了新的信息后，我们对事件A的预测就更加准确。 因此，贝叶斯定理可以理解成下面的式子： 后验概率（新信息出现后的A概率）＝先验概率（A概率） x 可能性函数（新信息带来的调整） 贝叶斯的底层思想就是： 如果我能掌握一个事情的全部信息，我当然能计算出一个客观概率（古典概率）。 可是生活中绝大多数决策面临的信息都是不全的，我们手中只有有限的信息。既然无法得到全面的信息，我们就在信息有限的情况下，尽可能做出一个好的预测。也就是，在主观判断的基础上，你可以先估计一个值（先验概率），然后根据观察的新信息不断修正(可能性函数)。 如果用图形表示就是这样的： 其实阿尔法狗也是这么战胜人类的，简单来说，阿尔法狗会在下每一步棋的时候，都可以计算自己赢棋的最大概率，就是说在每走一步之后，他都可以完全客观冷静的更新自己的信念值，完全不受其他环境影响。 3.贝叶斯定理的应用案例 前面我们介绍了贝叶斯定理公式，及其背后的思想。现在我们来举个应用案例，你会更加熟悉这个牛瓣的工具。 为了后面的案例计算，我们需要先补充下面这个知识。 1.全概率公式 这个公式的作用是计算贝叶斯定理中的P(B)。 假定样本空间S，由两个事件A与A'组成的和。例如下图中，红色部分是事件A，绿色部分是事件A'，它们共同构成了样本空间S。 这时候来了个事件B，如下图： 全概率公式： 它的含义是，如果A和A'构成一个问题的全部（全部的样本空间），那么事件B的概率，就等于A和A'的概率分别乘以B对这两个事件的条件概率之和。 看到这么复杂的公式，记不住没关系，因为我也记不住，下面用的时候翻到这里来看下就可以了。 案例1：贝叶斯定理在做判断上的应用 有两个一模一样的碗，1号碗里有30个巧克力和10个水果糖，2号碗里有20个巧克力和20个水果糖。 然后把碗盖住。随机选择一个碗，从里面摸出一个巧克力。 问题：这颗巧克力来自1号碗的概率是多少？ 好了，下面我就用套路来解决这个问题，到最后我会给出这个套路。 第1步，分解问题 1）要求解的问题：取出的巧克力，来自1号碗的概率是多少？ 来自1号碗记为事件A1，来自2号碗记为事件A2 取出的是巧克力，记为事件B， 那么要求的问题就是P(A1|B)，即取出的是巧克力，来自1号碗的概率 2）已知信息： 1号碗里有30个巧克力和10个水果糖 2号碗里有20个巧克力和20个水果糖 取出的是巧克力 第2步，应用贝叶斯定理 1）求先验概率 由于两个碗是一样的，所以在得到新信息（取出是巧克力之前），这两个碗被选中的概率相同，因此P(A1)=P(A2)=,(其中A1表示来自1号碗，A2表示来自2号碗) 这个概率就是'先验概率'，即没有做实验之前，来自一号碗、二号碗的概率都是。 2）求可能性函数 P(B|A1)/P(B) 其中，P(B|A1)表示从一号碗中(A1)取出巧克力(B)的概率。 因为1号碗里有30个水果糖和10个巧克力，所以P(B|A1)=30/(30+10)=75% 现在只有求出P(B)就可以得到答案。根据全概率公式，可以求得P(B)如下图： 图中P(B|A1)是1号碗中巧克力的概率，我们根据前面的已知条件，很容易求出。 同样的，P(B|A2)是2号碗中巧克力的概率，也很容易求出（图中已给出）。 而P(A1)=P(A2)= 将这些数值带入公式中就是小学生也可以算出来的事情了。最后P(B)= 所以，可能性函数P(A1|B)/P(B)=75%/ 可能性函数>1.表示新信息B对事情A1的可能性增强了。 3）带入贝叶斯公式求后验概率 将上述计算结果，带入贝叶斯定理，即可算出P(A1|B)=60% 这个例子中我们需要关注的是约束条件：抓出的是巧克力。如果没有这个约束条件在，来自一号碗这件事的概率就是50%了，因为巧克力的分布不均把概率从50%提升到60%。 现在，我总结下刚才的贝叶斯定理应用的套路，你就更清楚了，会发现像小学生做应用题一样简单： 第1步. 分解问题 简单来说就像做应用题的感觉，先列出解决这个问题所需要的一些条件，然后记清楚哪些是已知的，哪些是未知的。 1）要求解的问题是什么？ 识别出哪个是贝叶斯中的事件A（一般是想要知道的问题），哪个是事件B（一般是新的信息，或者实验结果） 2）已知条件是什么？ 第2步.应用贝叶斯定理 第3步，求贝叶斯公式中的2个指标 1）求先验概率 2）求可能性函数 3）带入贝叶斯公式求后验概率
（一）客观贝叶斯分析（objective Bayesian analysis）将贝叶斯分析当做主观的理论是一种普遍的观点，但这无论在历史上，还是在实际中都不是非常准确的。第一个贝叶斯学家，贝叶斯学派的创始人托马斯·贝斯和拉普莱斯进行贝叶斯分析时，对未知参数使用常数先验分布。事实上，在统计学的发展中，这种被称为“逆概率”（inverse probability）的方法在19世纪非常具有代表性，而且对19世纪初的统计学产生了巨大的影响。对使用常数先验分布的批评，使得杰弗里斯（Jeffreys）对贝叶斯理论进行了具有非常重大意义的改进。伯杰（Berger，1999）认为，大多数贝叶斯应用研究学者都受过拉普莱斯一杰弗里斯（Laplace-Jefferys）贝叶斯分析客观学派的影响，当然在具体应用上也可能会对其进行现代意义下的改进。许多贝叶斯学者的目的是想给自己贴上“客观贝叶斯”的标签，这种将经典统计分析方法当做真正客观的观点是不正确的。对此，伯杰（1999）认为，虽然在哲学层面上同意上述观点，但他觉得这里还包含很多实践和社会学中的原因，使得人们不得已使用这个标签。他强调，统计学家们应该克服那种用一些吸引人的名字来对自己所做的工作大加赞赏的不良习惯。客观贝叶斯学派的主要内容是使用无信息先验分布（noninformativeor default prior distribution）。其中大多数又是使用杰弗里斯先验分布。最大嫡先验分布（maximumentropy priors）是另一种常用的无信息先验分布（虽然客观贝叶斯学派也常常使用一些待分析总体的已知信息，如均值或方差等）。在最近的统计文献中经常强调的是参照先验分布（reference priors）（Bernardo 1979；Yang and Bergen 1997），这种先验分布无论从贝叶斯的观点，还是从非贝叶斯的观点进行评判，都取得了显著的成功。客观贝叶斯学派研究的另一个完全不同的领域是研究对“默认”模型（defaultmodel）的选择和假设检验。这个领域有着许多成功的进展（Berger，1999），而且，当对一些问题优先选择默认模型时，还有许多值得进一步探讨的问题。经常使用非正常先验分布（improper priordistribution）也是客观贝叶斯学派面临的主要问题，这不能满足贝叶斯分析所要求的一致性（coherency）。同样，一个选择不适当的非正常先验分布可能会导致一个非正常的后验分布，这就要求贝叶斯分析过程中特别要对此类问题加以重视，以避免上述问题的产生。同样，客观贝叶斯学派也经常从非贝叶斯的角度进行分析，而且得出的结果也非常有效。
贝叶斯概率公式：
贝叶斯概率公式由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则，可以立刻导出：P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可变形为：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)。
作为一个规范的原理，贝叶斯法则对于所有概率的解释是有效的；然而，频率主义者和贝叶斯主义者对于在应用中概率如何被赋值有着不同的看法：频率主义者根据随机事件发生的频率，或者总体样本里面的个数来赋值概率；贝叶斯主义者要根据未知的命题来赋值概率。
一个结果就是，贝叶斯主义者有更多的机会使用贝叶斯法则。贝叶斯法则是关于随机事件A和B的条件概率和边缘概率的。
贝叶斯公式，是指当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。但行为经济学家发现，人们在决策过程中往往并不遵循贝叶斯规律，而是给予最近发生的事件和最新的经验以更多的权值，在决策和做出判断时过分看重近期的事件。
了解贝叶斯定律快一年了，从开始的只记住概念，到现在能慢慢的熟练应用。 使用贝叶斯概率的时候，虽然用词不一样，但是思路差不多是一样的，在对一件事情不了解的时候，不要随便下结论，根据已有的信息赋一个初始值，然后根据新的信息不断的调整，逐渐拼凑出出接近于问题的真相；阅读了《统计学关我什么事》之后，可以用数学的定义来了解贝叶斯定律了，比如初始值被称为先验概率，拼凑信息的条件称为条件概率，接近于问题真相的概率称之为后验概率 阅读《统计学关我什么事》最大的收获是知道了贝叶斯逆概率？什么意思呢，就是把算出来的后验概率的相加之和调整为1，比如一个可能发生的事件概率和不可能发生的概率的值是与，通过标准化条件之后，这个事件发生的概率是2/9，即，不发生的概率是7/9，即；根据重新调整，是他们的比值为1，这就是贝叶斯逆概率 那么贝叶斯概率在生活中怎么应用呢？ 前几天，我认识了一个朋友，他说他干羊肉泡馍干了三四年，自己也开过羊肉泡馍店，若是不用贝叶斯概率，我们会倾向于认为这个人做羊肉泡馍的技术很厉害，但是如果使用贝叶斯概率，通过这些信息，我们会根据这些信息赋一个初始概率，他做好羊肉泡馍的可能性大些，做不好羊肉泡馍的可能性小些，因为没有吃过，所以无法辨别他这个能力的大小，只有在吃过之后，才能判断出他的能力，然后根据他做出来的泡馍推测他的能力；如果做的味道不好，一般人会说他行，或者不行，作为一个贝叶斯人格特质，不会这么考虑问题，他会考虑是因为进入了一个新环境，第一次不熟悉情况，或者是在其他流程的问题上出问题了，通过多次的实验，确保熟悉了环境、流程，等等一系列因素之后，给出一个合理的概率比值，而不是给出好或者不好这样的评语 关于男女的例子，书中的例子有，大驰也讲了，所以我就不过多赘述了 贝叶斯最大的特点在于它是动态的，是变化的，环境变了，条件变了，结论也跟着变了，用大驰的话说，就是用动态的发展用动态的眼光看待问题；在生活中，常常被误解的是，你说的话怎么又变了，跟个变色龙似的，如果你一解释，ta们就会说，正话反话都让你说了，把你搞的哑口无言， 所以有一句话叫做不与夏虫与冰，不与井蛙谈海；因为你要一个没见过鬼的人，去相信这个世界上有鬼是很难的，先不考虑这个世界上到底有没有鬼，能否让对方相信，取决于你的认知和表达，看，一般人给出的结论是有或者没有，而贝叶斯概率者给出的结论是有或者没有，这也是贝叶斯概率的应用 再来看一个职场的例子，一个人过往履历光鲜，面对新的工作，ta就一定能干好嘛，多数人的回答是，但在贝叶斯者看来，这个人干好的可能性大些，干不好的可能行小些；但也可能是干不好的可能性大些，干好的可能性小些，什么时候出现这种情况呢，就是这个人换的新工作和ta过往的工作没有关系；这就是贝叶斯在生活中的应用
网上选题，不懂再问
计算机技术与应用的，有的
随着社会的发展和社会对人才的需求,计算机类课程已成为一门所有专业的公共课程。下面是我为大家整理的计算机类 毕业 论文5000字，希望对大家有帮助。
谈计算机病毒与防护 措施
【摘要】本文从计算机病毒的概念入手,分析了如何判断计算机是否感染病毒,以及计算机感染病毒的表现。阐述了计算机病毒的来源,并对计算机病毒的种类进行了技术分析,针对不同的计算机病毒提出了多种防范措施。
【关键词】计算机病毒;复制;英特网;病毒来源;防护计算机病毒
随着计算机的广泛普及,家用电脑用户的不断扩大,以及网络的迅猛发展,计算机病毒对电脑的攻击与防护技术也在不断更新。全球遭受计算机病毒感染和攻击的事件数以亿计,不仅严重的影响了正常的工作和生活,同时也给计算机系统带来了很大的潜在威胁和破坏。目前,计算机病毒已经波及到社会的各个领域,人尽皆知,所以计算机病毒的防护已成为计算机工作者和计算机使用者的一个重要问题,解决问题刻不容缓。
怎样才能彻底防范计算机病毒的攻击呢?首先我们要了解计算机病毒是什么?所谓知彼知己百战不殆,那么到底计算机病毒是什么呢?计算机病毒是一个人为编写的程序,或一段指令代码。我们强调这里的人为性,计算机病毒具有独特的复制能力。因为计算机病毒的可复制性,所以计算机病毒得以迅速地蔓延,并且往往难以根除。计算机病毒能把自身附着在各种类型的文件上,这就是我们所说的寄生性,就像我们学习生物的中的寄生虫一样。当文件被复制或从一个用户传送到另一个用户时,它们就随同文件一起扩散开来。所以说计算机病毒的最本质的功能就是复制功能。
当然,如果计算机出现故障,并不完全是计算机病毒的原因。家用电脑使用过程中出现各种故障也有很多原因是因为电脑本身的软件或是硬件故障引起的,如果是网络上的故障,也有一些是因为涉及到权限问题引起的。所以我们只有充分地了解两者的区别与联系,才能够做出正确的判断,以便根据故障原因进行处理。
一、如何判断计算机是否感染病毒
1、电脑感染病毒最明显的特点就是电脑运行速度比平常慢。例如,上午打开一个网页还很快,下午开机打开网页的速度明显变慢,最大可能就是感染病毒。特别是有些病毒能控制程序或系统的启动程序,所以开机系统启动或是打开一个应用程序,这些病毒就执行他们的动作,因此会需要更多时间来打开程序。如果你的电脑在使用过程中出现了以上现象,很有可能是感染了计算机病毒,需要进行全盘查毒和杀毒。
2、在电脑的运行过程中经常出现 死机 的现象:这种现象应该是我们最常见的,是什么原因呢?原因就是计算机病毒打开了多个文件或是占用了大量内存空间,运行了大容量的软件,测试软件的使用也会造成一定的硬盘空间不够等等。
3、计算机 操作系统 无法启动:原因是计算机病毒修改了硬盘的引导信息,或是一些启动文件被破坏或是被删除。引导区病毒会破坏硬盘引导区信息,使电脑无法正常启动,硬盘分区丢失,或是人为地操作错误,误删除了系统文件等原因造成的系统无法启动。
4、系统经常出现提示信息显示内存不够:计算机病毒非法占用了大量内存空间;打开了大量的软件;运行了需内存资源的软件;系统配置不正确等。
5、文件打不开:引起文件打不开的原因可能是计算机病毒篡改了文件格式;文件链接位置因为计算机病毒发生改变。文件遭到损坏;硬盘受到损坏;文件快捷方式所对应的链接位置发生了改变;原来编辑文件的软件被删除了等。
6、系统提示硬盘空间不够:因为计算机病毒具有复制性这个特点,所以计算机病毒复制了大量的病毒文件,以至于影响了内存空间的大小,所以安装软件时系统就出现提示信息硬盘空间不够。硬盘的分区太小,并且安装了一些大容量的软件,这些软件都集中安装在一个硬盘分区中,或是硬盘本身容量就小等等原因造成的。
7、电脑中出现了大量来历不明的文件:计算机病毒复制文件;可能是一些软件安装中产生的临时文件;也或许是一些软件的配置信息及运行记录等。
8、启动黑屏:计算机病毒感染, 显示器 故障; 显卡故障 ; 主板故障 ;超频过度;CPU损坏等等原因。
9、数据丢失:计算机病毒删除了文件;硬盘扇区损坏;因恢复文件而覆盖原文件;如果是上传到网络上的文件,其他用户的误删除也会导致数据的丢失。
综上所述,除以上几种原因外,还有一种重要的原因,因特网引入了新的病毒传送机制。随着网络的出现,电子邮件被作为一个重要的信息工具,计算机病毒借助网络的广泛传播得以迅速蔓延。附着在电子邮件中的计算机病毒,瞬间就可以感染整个企业的电脑系统,甚至可以让整个公司在生产上遭受巨大损失,在清除病毒方面开花费数百万元。
二、计算机病毒的主要来源
1、学习、从事、 爱好 计算机专业的人员并非出于恶意而制造出来的小病毒。例如像圆点一类的良性病毒。
2、一些软件公司及用户为保护自己的软件不被复制,进而采取的非善意的措施。原因是他们发现对产品软件上锁,和在其软件中隐藏病毒对非法复制软件者的打击更大,正是由于这样的原因就更加助了计算机病毒的传播。
3、攻击和摧毁计算机信息系统和计算机系统而制造的病毒——就是蓄意进行破坏。
4、用于科学研究或是用于设计的程序: 由于某种人为因素或是非人为因素的原因而失去了控制,或是产生了意想不到的结果。例如,千年虫病毒。
三、如何防范计算机病毒
1、不用原始软盘或其他介质引导计算机,对系统等原始盘实行保护。
2、不随意使用外来软盘或其他介质,对外来软盘或其他介质必须先查毒后使用。
3、做好系统软件,应用软件的备份,一些重要的文件或数据定期进行数据文件备份,供系统恢复使用。
4、计算机的使用要做到专机专用,特别是一些工作用机,要避免使用盗版软件,如游戏软件等,以便减少被病毒感染几率。
5、网上接收或是传送数据的时候,要养成好的习惯,先检查后使用,接收邮件的计算机要与系统计算机区别开来。
6、定期对计算机进行查毒杀毒,对于联网的计算机应安装实时检测病毒软件,以便防范计算机病毒的感染。
7、如发现有计算机被病毒感染,需立即将该计算机从网上撤下,防止计算机病毒继续蔓延。
总之,以上 总结 了对计算机病毒的一些看法和防范措施。这是信息技术的发展所带来的切身感受。作为一名计算机工作者,与计算机病毒的斗争将更加严峻,我们必须不断努力学习,提高自身专业知识。相信未来的计算机病毒会更加厉害,防不胜防。但是,更加相信邪不胜正,总有解决它的办法。尽管现在的病毒种类各种各样,杀毒软件也逐步更新。但病毒的更新,换代速度也非常之快,我们不要掉以轻心。要树立良好的安全意识,才能在计算机病毒的防护方面做到尽量避免损失。
谈计算机信息处理技术
【摘要】随着网络化技术的不断发展,办公自动化已经成为人们生活、工作和学习必不可少的系统。本文主要从计算机信息处理技术和办公自动化概念出发,对计算机信息处理技术在办公自动化上的应用进行了探讨,并对计算机信息处理技术在办公自动化上应用的发展趋势进行了分析。
【关键词】计算机;信息处理技术;办公自动化
引言
所谓的办公室从信息处理的角度来说,其就是一个产生和处理各种信息的地方。由于目前社会的进程的不断的加快,人们需要面对和处理的信息也是不断的庞大,面对着庞大的信息量,传统的信息处理手段已经不能够满足人们的需求了。随着计算机技术的发展,企业等为了提高效率,办公自动化逐渐的被人们所重视。办公自动化是指融计算机技术、 网络技术 、通信技术以及系统科学和行为科学等各种现代化技术于一体,使人们的各种工作活动依赖于这些设备,这些办公设备和工作人员组成服务于企业目标的人机处理系统。目前,随着办公自动化以及办公数字化的普及,管理组织结构得到了优化,管理体制得到,有效的调整,极大的提高了效率,增加了办公的协同能力,加强了决策的一致性,从而真正实现了决策高效能。
当今社会,随着计算机技术、网络技术的高速发展。基于网络的数字化信息处理平台逐渐的被企业、行政单位所应用。这种办公自动化不仅极大地提高了办公的效率。而且能够实现更快的决策。由此可见,计算机信息处理技术在办公自动化中起着极为重要的作用。
一、计算机信息处理技术及办公自动化概念
所谓的计算机信息处理技术就是集获取、输送、检测、处理、分析、使用等为一体的技术,其主要作用是对信息进行处理和管理。计算机信息处理技术主要由传感技术、通信技术、计算机技术及微电子技术、网络技术等构成的。因此,也被称为信息和通信技术;办公自动化是在计算机技术、网络技术基础上发展起来的,办公自动化是集计算机技术、网路技术、通信技术、行为科学及组织科学等组成的现代化技术为一体新型技术。办公自动化是利用现代化技术和设备将现实生活中的办公活动真实的展现出来,并由相应的工作人员和现代化设备共同组成活动和目的的人机处理系统。在这里值得注意的是,使用办公自动化系统时,必须具备人和相应的机器设备,同时相应的软硬件设备也是必须具备的。
二﹑信息技术与办公自动化
信息技术是研究信息的获取、传输、处理、检测、分析和利用的技术,主要用于管理和处理信息,由传感技术、计算机技术、通信技术、微电子技术结合而成,常被称为“信息和通信技术”,有时也叫做“现代信息技术”。办公自动化是近年随着计算机科学发展而提出来的新概念,应用计算机技术、通信技术、网络技术以及系统科学、行为科学等多种技术,不断使人们的公务管理活动物化于各种设备中,并由这些设备与办公人员构成服务于各种目标的人机处理系统。这一人机系统,人,机,缺一不可。而设备方面,硬件及必要软件都需齐备。
办公自动化是20世纪70年代中期发达同家迅速发展起来的一门综合性技术,而我国OA经过80年代末至今10多年的发展,已从最初提供面向单机的辅助办公产品。发展到今天可提供面向应用的大型协同工作产品通过实现办公自动化,实现数字化办公。可以优化现有的管理组织结构,调整管理体制,在提高效率的基础上,增加协间办公能力,强化决策的一致性,最终提高决策效能更加的有效。
三﹑预测未来办公自动化的发展特点
对于未来的办公室和办公自动化发展很难有一个统一确切的描述,但从信息技术的发展趋势来看,本人以为未来办公自动化发展有以下特点:
视频技术的大量应用。
随着视频技术和压缩技术的发展,诸如视频会议等得到大力推广。在微软总部举行的未来办公品展览上推广之一就是通过摄像头全方面地看到与会者参加会议的情况,甚至还可以看到每一位发言人的表情,并进行互动式的讨论:随着信息社会的不断发展。视频技术也将更加进步,将逐步实现无线视频技术,目前市场上无线视频传输技术大多采用GPRS和CDMA技术,技术还不成熟,但可以肯定的是未来无线视频技术将被人们广泛使用。
无限的无线办公场所。
随着向wi-6技术的发展,基于网络的通讯方式迅速在工作领域兴起,这些通过手机. 笔记本 电脑等一些电子产品实现的通讯方式包括电子邮件、即时通讯、视频会议等应用得到了一次技术性的飞跃。封闭办公室的概念已不复存在,人们可以在机场、广场、饭店随时办公。员工无论身在何处,企业园区、异地出差、家庭办公等都可以轻松实现移动办公。企业内部还可以根据实用权限建立不同的应用级别,以设定不同的处理优先级,从而保证上网的安全性。 无线网络 的方便快捷大大提高了办公的效率。
更灵活的工作流。
电子文件在网络中传输,比起纸质文件的传送效率要高出几个数量级,不仅可以包括过去的纸质公文,而且还可以包含图像、动画、声音等多种影像资料,传递的知识更加丰富,对电子文件进行及时的收集和归档还可以使之得到长期保存,简单方便大大的提高了工作效率,成为办公人员的“宠儿”。
办公的非专业化。
一般的工作人员通过一些办公软件也能进行熟练的文件处理,所以要完善办公自动化环境,使普通用户可以通过输入数据和知识,然后制作出能读的文件.可以即时检索,瞬间向世界发送。虽然质量上比不上专家,但数量上肯定是很大的。如今发布在互联网的内容大约有数千亿,这样的庞大信息可以通过检索高效选择。
四﹑计算机B/S型结构和技术
B/S(Browser/Server)模式又称B/s结构。
这个模式是随着因特网技术的兴起,是对C/S模式的扩展。在这种结构下,工作面是通过IE等浏览面来实现的。用户通过浏览器向网络上的服务器发出请求,服务器对请求进行处理,再讲用户所需信息返回到浏览器。B模式最大的好处是运行维护比较简单,能实现不同的人员,从不同的地点,以不同的接人方式访问和操作共同的数据。最大的缺点是对企业外网环境依赖性太强,由于各种原因引起企业外网中断都会造成系统瘫痪。
B/S其本质是三层体系结构C/S模式:
第一层客户机是用客户和整体系统的接口。客户的应用程序精简到一个通用的浏览器软件,如软件公司的IE等。浏览器将HTML代码转换成图文并茂的网页。网页还具有一定的教互功能,允许用户在网页提供的申请表上填写信息提交后给后台,并提出处理请求。这个后台就是第二层的Web服务器。
第二层Web服务器将启动相应的进程来响应这一请求,并动态生成一窜HTML代码,其中嵌人处理的结果,返回给客户机的浏览器:如果客户机提出的请求包括数据的存取,Web服务器还需与数据服务器协同完成这一处理[作。
第三层数据库服务器的任务是负责协调不同的Web服务器发出的SQL请求,管理数据库。
基于B/S结构的通信结构,客户机只要安装一个浏览器(Bmwser)。如Intemet Explorer,服务器安装SQL Senver数据库。浏览器通过Web Server同数据库进行数据交互。对用户的技术要求比较低,对前端机的配置要求也较低,而且界面丰富、客户维护量小、程序分发简单、更新维护方便。它容易进行跨平台布置,容易在局域网和广域网之间进行协调,尤其适宜电子商务的应用。
技术。
随着信息流通量迅速增大,导致了商务本质的变化,这促使我们的上作方式也必须随之改变,以适应商务领域的高速成长。理光株式会社提出了时代全新的未来办公窒概念。 已不是单纯的软件话题,而已经涉及到新的商务模式,现在已经有开发的交流的平台,服务器、内容以及各式各样的服务。已经实现了服务的链接,从而提供了更为综合的服务。已经习惯互联网的一代新人,将在这样的环境中建立起他们的生活方式和工作方式。
在缩短企业和用户之间的鸿沟的同时,也改变着我们的办公环境。企业不仅可以借助绝佳的互动性,更好的满足用户的要求。而且企业自身的办公模式也正随着改变。普适计算技术的出现无疑将令随时随地迅速访问到自己所需信息的梦想得以实现,而这更将推动Web时代高效、轻松、愉快的工作方式演进。
五﹑未来办公自动化的发展趋势
计算机技术发展的迅速使得未来的办公室自动化将会有一个难以预测的发展趋势。但是,就目前的计算机技术,网络技术的发展趋势来看,未来的办公自动化将会具有以下的特点:
大量的应用视频技术。
伴随着压缩技术和视频技术的发展,视频会议等诸如此类的方面就会得到大力的推广和使用。通过摄像头,与会者不仅能够通通畅的表达自己的想法,还能够全方位的看到会议的现场情况,以及每一位与会者的表情,并能够进行有效的互动讨论。随着技术的不断的改进,未来的无线视频技术也必将成为办公自动化的重要组成部分。这样极大的减少的会与人员在交通道路上所浪费的时间,为与会者提供了一个更为广阔的信息交流平台,改善了传统的信息交流模式.极大的方便了大家的交流。
无线办公环境。
随着wi-fi技术的发展,网络通讯迅速的在办公领域兴起。这种网络办公使得传统的封闭式办公室不在成为必须,工作者可以利用网络和计算机技术随时随地的进行办公,例如:机场,饭店,异地出差以及家中等等。此外,为了保障企业内部的信息安全,企业可以依据使用权限设置不同的应用级别,设定小同的处理优先权,保障这种网络办公的安全性。这种无线网络极大的提高了办公的效率。改善了办公的环境。
灵活的工作程序。
电子传输的速度远远地大于传统的纸质文件的传输,而且,其不仅仅能够传输文字还能够有效的实现音频,视频的传输,极大的丰富传送的文件的形式,并且其还能够实现永久的保存。却不占用任何的空间。
六﹑结束语
计算机处理信息技术比人手办公更加迅速、准确,对价值信息能实现完善的管理,它可以高效能、大容量地收集、处理文件信息,帮助办公人员及时有效的完成工作,并促进单位掌握管理系统的全面情况,为下一步决策提供数据参考。随着计算机技术的大量使用,人们对办公室的自动化的要求与日俱增,现代办公室自动化与各种信息技术、多媒体技术相结合,为科学管理和决策服务,从而提高工作效率。
《论关于计算机应用工作的思考与实践》范文希望对你有帮助