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컴퓨터 과학 및 응용 프로그램의 동향에 대한 이야기

IT, 인터넷 정보/IT, 컴퓨터

by 매너남 정원사박씨 2020. 4. 16. 18:22

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컴퓨터는 인간의 생활과 업무를 정말 빠르게 진화시켜 줬습니다. 

컴퓨터 과학 분야의 최근 개발은 응용 프로그램의 학습 기능과 투명성과 정확성을 연결하여 더 똑똑하고 적용 가능한 구조로 입증되었습니다. 

컴퓨터 과학 응용 프로그램의 기초는 통합의 장점을 강조하여 공학, 컴퓨터 과학 및 응용 수학 분야의 학생과 연구원에게 유용한 리소스가됩니다. 저자는 제어 시스템, 데이터 분석 및 최적화 작업을 위해 산업 실무자, 기업, 학자 및 전문가에게 자산 인 다양한 응용 프로그램을 조명하려고 노력했습니다. 

 

 

컴퓨터 과학 응용 프로그램의 지속적인 즉흥 화로 젊은 세대의 요구가 충족됩니다. 또한 업데이트되고 향상된 지원 시스템을 통해 목표를 달성 할 수 있습니다. 저자는 컴퓨터 과학 및 응용 분야의 현재 동향에 대해 강조하고 있으며 이러한 다양한 기술이 사회적 및 경제적 요인과 통합되어 모든 삶의 영역에서 인간의 실제 문제에 대한 철저한 해결책을 제공하는 방법을 추가로 설명합니다.

컴퓨터 과학의 최신 트렌드에 대한 실제 반응은 기계 학습, 클라우드 컴퓨팅 및 인공 지능 일 수 있습니다. 그러나 기본적으로 업계는 새로운 요구 사항뿐만 아니라 고객 요구 사항, 혁신의 힘, 고객 요구 사항을 쉽게 해결할 수있는 미래 요구 사항 및 현재 시장 동향을 신속하게 생성하는 데 사용할 수있는 차세대 제품을 만드는 소프트웨어를 구축합니다. 새로운 데이터 소스에 쉽게 연결하여 새로운 사용 사례를 해결하십시오. 컴퓨터는 실제로 인간의 삶과 일을 발전 시켰습니다.

컴퓨터 과학의 최근 발전은 투명성과 정확성을 응용 프로그램의 학습 기능과 결합한 더 똑똑하고 더 유용한 구조로 입증되었습니다. 컴퓨터 과학 응용 프로그램의 기초는 통합의 이점을 강조하여 공학, 컴퓨터 과학 및 응용 수학 분야의 학생과 연구원에게 유용한 자료입니다. 저자는 제어 시스템, 데이터 분석 및 최적화 분야의 산업 노동자, 회사, 학자 및 전문가의 자산 인 다양한 응용 프로그램을 설명하려고 시도했습니다. 컴퓨터 과학 응용 프로그램의 끊임없는 즉흥 화는 젊은 세대의 요구를 충족시킵니다. 업데이트되고 개선 된 지원 시스템을 통해 목표를 달성 할 수도 있습니다. 저자는 컴퓨터 과학 및 응용 프로그램의 현재 동향을 강조하고 이러한 다양한 기술이 사회 및 경제 요인과 통합되어 모든 삶의 영역에서 실제 인간 문제에 대한 철저한 솔루션을 제공하는 방법을 자세히 설명합니다.

컴퓨터 과학의 최신 트렌드에 대한 실제 반응은 기계 학습, 클라우드 컴퓨팅 및 인공 지능 일 수 있습니다. 그러나 기본적으로 업계는 새로운 요구 사항뿐만 아니라 고객 요구를 신속하게 창출하는 데 사용할 수있는 차세대 제품, 혁신의 힘, 미래 요구를 생성하는 소프트웨어 및 고객 요구를 쉽게 충족시킬 수있는 현재 시장 추세를 구축하고 있습니다. . 새로운 데이터 소스에 쉽게 연결하여 새로운 사용 사례를 해결하십시오.

컴퓨터 과학 및 응용 분야의 현재 동향에서 최고의 기술은 다음과 같습니다.

딥 러닝 또는 머신 러닝 (ML).  디지털 통화 : 예시 비트 코인  블록 체인.  IoT . 빅 데이터 분석.  클라우드 컴퓨팅 . 사이버 보안 . 가상 현실 . 예측 분석 등 

물론 더 생각해보면 20가지 정도는 더 찾을 수 있겠지만요. 

많은 컴퓨터 과학 연구자들의 관심을 끌었던 새로운 분야는 최신 시장 동향에 따라 설계되고 개발되었습니다. 오늘날 정보 기술의 추세는 고객 중심의 접근 방식과 직간접 적으로 관련되어 있습니다. 컴퓨터 프로그램을 사용하여 생물학적 데이터를 수집하고 처리하는 전산 생물학과 같은 최신 기술 중 하나입니다. 

이 기술은 컴퓨터와 존재의 조합으로 작동하는 Bio Informatics에 의해 보호됩니다. 생물학적 데이터를 읽을 수있는 형식으로 변환합니다. 이것은 많은 약을 돕습니다. 오늘날 가장 유망한 기술은 데이터 과학 또는 빅 데이터입니다. 이 부문은 전 세계 각기 다른 부문의 조직과 별도로 생성 된 대량의 데이터를 고려할 때 연구 개발에 대한 매우 크고 유망한 범위를 가지고 있습니다. 스토리지 관리 및 다양한 조직 및 데이터 센터에 전 세계에 저장된 방대한 양의 데이터를 분석합니다.

가상 현실의 최신 트렌드는 무시할 수 없습니다. VR 응용 분야의 주요 이해 관계자는 의료 과학, 물리 과학, 환경, 비즈니스, 우주 및 엔터테인먼트입니다. VR은 새로운 모델 교육 방법, 커뮤니케이션 및 상호 작용을 개발하는 데 사용되는 일련의 데이터를 생성합니다. VR 응용 프로그램 사용의 주요 단점은 시간, 비용 및 기술적 제약입니다. 그러나 지원 시스템은 앞으로 더 저렴할 것으로 예상됩니다. 오늘날 세대는 기술과 함께 성장하고 있습니다. 그들은 스마트 폰과 태블릿에 익숙하므로 VR 개발은 기술에 익숙한 전문가의 수를 늘릴 것입니다. 

클라우드 컴퓨팅은 이미 대부분의 과학자와 연구원들에게 관심이되었습니다. 클라우드 공급자는 주로 데이터 또는 ISP입니다. 이것은 비즈니스, 컴퓨터 보안 등과 같은 다양한 영역에서 중요한 역할을합니다.이 응용 프로그램은 구성 가능한 컴퓨터 시스템 및 고급 서비스의 공유 풀에서 작동하여 규모와 개발의 경제를 관리하면서 관리 노력을 용이하게합니다. 비즈니스를보다 효율적으로 운영하는 데 도움이됩니다.

 



클라우드 컴퓨팅은 하드웨어 및 소프트웨어 구매의 자본 및 기타 관련 비용을 제거합니다. 온 디맨드 클라우드 컴퓨팅 서비스의 가용성은 회사를 매우 유연하게 만들고 규모 안정성을 보장하기 위해 적절한 양의 IT 리소스를 제공합니다. 클라우드 컴퓨팅은이를 많이 필요로하지 않으므로보다 중요한 비즈니스 목표에 더 많은 시간을 투자하고 많은 "랙킹 및 스태킹"작업을 제거합니다. 클라우드 컴퓨팅 서비스는 정기적으로 업그레이드되는 데이터 센터의 글로벌 네트워크에서 실행됩니다. 이는 응용 프로그램 네트워크 대기 시간을 줄이고 효율적인 컴퓨터 하드웨어를 향상시킵니다. 또한 잠재적 인 위협으로부터 데이터 보안, 앱을 제공하는 데 도움이됩니다. 그러나 퍼블릭, 프라이빗 및 하이브리드와 같은 다양한 유형의 클라우드 컴퓨팅이 요구 사항에 맞는 솔루션을 제공 할 수 있습니다.

딥 러닝 또는 머신 러닝은 인공 지능의 하위 집합이며 오늘날의 추세에서 가장 널리 사용되는 컴퓨터 과학 응용 프로그램 중 하나입니다. ML은 데이터를 통해 자신의 트렌드를 얻거나 자신의 경험을 통해 학습함으로써 응용 프로그램을 통해 향상 될 수 있습니다. 머신 러닝은 데이터에 액세스하고 스스로 학습 할 수있는 컴퓨터 프로그램 개발에 중점을 둡니다.

 

좋은 예는 처음에는 제한된 데이터로 개발되었지만 나중에이 응용 프로그램이 디자인을 사용하는 방식으로 사용되어 최상의 경로를 예측하도록 훈련 된 내비게이션 시스템 또는 MAP 응용 프로그램 일 수 있습니다.

Google 검색, uber, Pay Pal, Facebook은 ML의 좋은 예이며 실제로 딥 러닝 알고리즘을 적용하여 서비스의 유용성을 향상시킵니다. 아래는 한 부문이 Machin 학습을 사용하고 그 이점을 활용하고 다른 부문이 디지털에서 매우 느리게 이동하고 훨씬 뒤 떨어진 비교 예입니다. 머신 러닝은 은행, 보험사 및 투자자가 다양한 분야에서보다 현명한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.클라우드 컴퓨팅은 하드웨어와 소프트웨어의 구매 자본 및 기타 관련 비용을 제거합니다. 주문형 클라우드 컴퓨팅 서비스의 가용성은 회사를 매우 유연하게 만드는 규모의 안정성을 보장하기 위해 적절한 양의 IT 리소스를 제공합니다. 클라우드 컴퓨팅이의 더 많은 것을 필요로하지 않기 때문에, 더 중요한 비즈니스 목표에 많은 시간을 투자하여 많은 "레쿠킨 스태킹"작업을 삭제합니다. 클라우드 컴퓨팅 서비스는 정기적으로 업그레이드 된 데이터 센터의 글로벌 네트워크에서 실행됩니다. 이것은 응용 프로그램, 네트워크 대기 시간을 단축하고 효율적인 컴퓨터의 하드웨어를 향상시킵니다. 또한 잠재적 인 위협으로부터 데이터 보안 응용 프로그램을 제공하는 데 도움이됩니다. 그러나 공용, 하이브리드 등 다양한 종류의 클라우드 컴퓨팅 요구 사항에 맞는 솔루션을 제공 할 수 있습니다.

깊은 학습과 기계 학습 인공 지능의 일부이며 오늘날의 경향에서 가장 널리 사용되는 컴퓨터 과학의 응용 프로그램 중 하나입니다. ML은 데이터를 통해 자신의 트렌드를 얻거나 자신의 경험을 통해 학습함으로써 응용 프로그램을 통해 향상시킬 수 있습니다. 기계 학습 데이터에 액세스하여 자신의 학습 할 수있는 컴퓨터 프로그램의 개발에 중점을두고 있습니다.



좋은 예는 처음에는 한정된 데이터에서 개발 된 미래에이 응용 프로그램이 디자인을 사용하는 방법으로 사용되어 최적의 경로를 예측하도록 훈련 된 네비게이션 시스템 및 MAP 응용 프로그램이 있습니다.

Google 검색, uber, Pay Pal, Facebook은 ML의 좋은 예이며, 실제로 깊은 학습 알고리즘을 적용하여 서비스의 유용성을 향상시킵니다. 다음은 부문이 Machin 학습을 사용하여 그 장점을 활용하여 다른 부문이 디지털로 매우 느리게 이동하고, 훨씬 열등 비교 예입니다. 기계 학습은 은행, 보험 회사와 투자자가 다양한 분야에서보다 현명한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.


결론을 내자면 다음과 같을겁니다.
컴퓨터 과학 및 응용 프로그램의 트렌드는 한 사람의 삶을 크게 변화 시켰습니다. 학생 학습 또는 비즈니스 기업 또는 기타 전문가, 컴퓨터 과학 및 응용 프로그램이 업데이트 된 지원 시스템을 확장하여 모든 영역에서보다 효과적인 성능 인프라를 제공합니다. 최근의 발전은 디지털 화폐 또는 디지털 화폐 도입을 디지털 형태로 개발하는 것을 가속화합니다. 블록 체인은 암호 화폐 거래가 이루어지는 디지털 원장입니다. 기여는 끝이 없으므로이 분야의 발전은 끝이 없습니다.

 

내일 좀더 좋은 내용으로 찾아뵙겠습니다. 

감사합니다. 좋은 저녁되세요. ^^

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