随着现代信息技术的发展，计算机在我们的日常生活中扮演了越来越重要的作用，未来人们对计算机的依赖会越来越强。下面是我为大家整理的关于计算机发展及未来的论文，希望能对大家有所帮助!
计算机发展及未来的论文篇一：《计算机技术的发展现状及未来发展趋势》
摘要：随着经济的发展，科技的进步，计算机作为一门新兴的科学技术在人类文明前进的过程发挥越来越重要的作用，计算机专业培养和造就适应社会主义现代化建设需要，德智体全面发展、基础扎实、知识面宽、能力强、素质高具有创新精神，系统掌握计算机硬件、软件的基本理论与应用基本技能，具有较强的实践能力，能在企事业单位、政府机关、行政管理部门从事计算机技术研究和应用，硬件、软件和 网络技术 的开发，计算机管理和维护的应用型专门技术人才。本专业学生主要学习计算机科学与技术方面的基本理论和基本知识，接受从事研究与应用计算机的基本训练，具有研究和开发计算机系统的基本能力。本科 毕业 生应获得以下几方面的知识和能力：1掌握计算机科学技术的基本理论、基本知识;2掌握计算机系统的分析和设计的基本 方法 ;3具有研究开发计算机软、硬件的基本能力;4了解与计算机有关的法规;5了解计算机科学与技术的发展动态。
关键词：创新;技术人才;计算机系统;发展动态
一、计算机技术的现状
计算机技术专业在诸多方面就业前景都比较好，例如：(1)网络工程方向就业前景良好，学生毕业后可以到国内外大型电信服务商、大型通信设备制造企业进行技术开发工作，也可以到其他企事业单位从事网络工程领域的设计、维护、 教育 培训等工作。(2)软件工程方向 就业前景十分广阔，学生毕业后可以到国内外众多软件企业、国家机关以及各个大、中型企、事业单位的信息技术部门、教育部门等单位从事软件工程领域的技术开发、教学、科研及管理等工作。也可以继续攻读计算机科学与技术类专业研究生和软件工程硕士。(3)通信方向学生毕业后可到信息产业、财政、金融、邮电、交通、国防、大专院校和科研机构从事通信技术和电子技术的科研、教学和工程技术工作。(4)网络与信息安全方向宽口径专业，主干学科为信息安全和网络工程。学生毕业后可为政府、国防、军队、电信、电力、金融、铁路等部门的计算机网络系统和信息安全领域进行管理和服务的高级专业工程技术人才。并可继续攻读信息安全、通信、信息处理、计算机软件和其他相关学科的硕士学位。
二、计算机技术的需求分析
全国计算机应用专业人才的需求每年将增加100万人左右 按照人事部的有关统计，中国今后几年内急需人才主要有以下 8大类：以电子技术、生物工程、航天技术、海洋利用、新能源新材料为代表的高新技术人才;信息技术人才;机电一体化专业技术人才;农业科技人才;环境保护技术人才;生物工程研究与开发人才;国际贸易人才;律师人才。教育部、信息产业部、国防科工委、交通部、卫生部曾联合调查的专业领域人才需求状况表明，随着中国软件业规模不断扩大，软件人才结构性矛盾日益显得突出，人才结构呈两头小、中间大的橄榄型，不仅缺乏高层次的系统分析员、项目总设计师，也缺少大量从事基础性开发的人员。按照合理的人才结构比例进行测算，到2005年，中国需要软件高级人才6万人、中级人才28万人、初级人才46万人，再加上企业、社区、机关、学校等领域，初步测算，全国计算机应用专业人才的需求每年将增加100万人左右。而且数控人才需求也在逐年增加 蓝领层数控技术人才是指承担数控机床具 体 *** 作的技术工人，在企业数控技术岗位中占702%，是目前需求量最大的数控技术工人;而承担数控编程的工艺人员和数控机床维护、维修人员在企业数控技术岗位中占25%，其中数控编程技术工艺人员占126%，数控机床维护维修人员占124%，随着企业进口大量的设备，数控人才需求将明显增加。不仅如此，近年来电信业人才需求也在持续增长 电信企业对于通信技术人才的需求，尤其是对通信工程、计算机科学与技术、信息工程、电子信息工程等专业毕业生的需求持续增长。随着电信市场的竞争由国内竞争向国际竞争发展并日趋激烈，对人才层次的要求也不断升级，即由本科、专科生向硕士生和博士生发展。 市场营销 人才也是电信业的需求亮点。随着电信市场由过去的卖方市场转变为买方市场，电信企业开始大举充实营销队伍，既懂技术又懂市场营销的人才将会十分抢手。由于经济的快速发展软件人才的作用也越来越大，教育部门的统计资料和各地的人才招聘会都传出这样的信息计算机、微电子、通讯等电子信息专业人才需求巨大，毕业生供不应求。从总体上看，电子信息类毕业生的就业行情十分看好，10年内将持续走俏。网络人才逐渐吃香，其中最走俏的是下列3类人才：软件工程师、游戏设计师、网络安全师。
三、计算机技术的发展趋势
近年来，计算机技术飞速发展，短期内社会需求仍然很大，计算机专业毕业生的就业市场前景广阔。从全球IT行业的发展看，经过几年的低迷发展，IT行业已经走出低谷、大有东山再起之势，IT行业在国民经济发展中日益显现出蓬勃生机。从中国情况看，从事计算机软件开发的人才远远低于发达国家。美国从事计算机软件开发的人才达到 180多万，印度达到90万，而中国从事计算机软件开发的人才不足40万。这就说明，中国计算机软件人才短缺，这将严重束缚中国IT行业的发展，特别是直接影响到中国经济的发展和社会的进步。与此同时，由于中国经济社会发展的不平衡，导致中国东部与西部之间，城乡之间出现很大的差距，特别是中国经济发展比较落后的地区，急需计算机方面的专业人才。因此，随着中国经济的不断发展，社会在一定时间内对计算机专业人才的需求仍将很大。另一方面，随着计算机专业毕业生的增多，就业竞争将更为激烈。有关资料显示，截止2003年，中国普通高校总数为1683所，本科学校679所，其中505所开设有“计算机科学与技术”专业，是全国专业点数之首;2003年，计算机专业在校学生人数27万，占理工科在校生总数的146%，加上信息技术相关专业的在校生达到63万人。也就是说，信息技术和计算机专业的学生数量占全国所有理工科学生总数的1/3。这样势必导致计算机学科专业毕业生的就业竞争将更加激烈。截至2005年底，全国电子信息产品制造业平均就业人数 3228万人，其中工人约占6 0%，工程技术人员和管理人员比例较低，远不能满足电子信息产业发展的需要。软件业人才供需矛盾尤为突出。2002年，全国软件产业从业人员592万人，其中软件研发人员为157万人，占2652%。而当前电子信息产业发达国家技术人员的平均比例都在30%以上。中国电子信息产业技术人员总量稍显不足， 因此中国电子信息产业可以作为计算机技术专业人才发展一个方向。
参考文献：
[1]：June jamrich Parsons，Dan Oja计算机 文化 北京：机械工业出版社，2001
[2]：山东省教育厅组编计算机文化基础东营：中国石油大学出版社，2006
计算机发展及未来的论文篇二：《关于计算机应用技术的预测及未来规划》[摘 要]计算机应用技术不仅是自身的飞速发展，而且已贯穿到许多其他学科，现在的各个科学领域的发展都得益于计算机技术的应用。随着微型计算机的发展和迅速普及，计算机的应用已渗透到国民经济各个部门及社会生活的各个方面。现代计算机除了传统的应用外，还应用于办公自动化、人工智能、电子商务、现代化教学等各领域。
[关键词]计算机应用技术;信息化发展;发展规划
一、计算机应用技术的现状
计算机教育从小学阶段就已经开始了，不论是城市还是乡村，计算机让人们在最短时间内了解到了资讯信息，与整个世界接轨，让世界发展成为一个大通讯集体。电子产品愈发普遍，销售压力也随之而来，打折促销不可避免，计算机更是其中的代表。更新换代频繁，种类品牌繁多，是热门的电子消费品，由于国家家电下乡政策的实施，也很大程度上促进了电子产品的消费。其中最重要的原因，是因为社会在进步，人们的生活水品也有所提高，基于计算机的设施也越来越健全，种种原因累积致使计算机目前在每个家庭中成为了重要的电子产品。
目前，计算机应用技术在各个领域都得到了广泛的应用。比如电子产品的普遍创新，计算机教育走进了从城市到乡村的各个群体生活中，商业企业用户能够在最短的时间内通过互联网与世界接轨获得资讯信息，我们用计算机进行各种各样的娱乐活动。比如上网聊天，打游戏，查资料，听音乐看**等等。我们还用计算机进行数据的储存，监视监控，开发软件与实验室创新处理等。计算机应用技术使我们的生活真正开始与数字化接轨，与信息化接轨，让我们体验到了人工智能带给我们的便捷与方便。从教育角度来看，目前，各大城市的孩子从小学开始就从事计算机教育的学习。孩子们从小就通过学习计算机提高自身的思维活动与判断能力。所以说，计算机技术已将我们领进到一个自动化的年代。计算机技术的发展还需要我们不断的探索与研究。
二、计算机应用在社会中的作用
1、增加了社会的交往。在我国计算机技术应用不广泛的时代，书信是人们联系和沟通的最主要方式，这种信息传递的方式是要受到时间和空间限制的，时间过长就会导致信息失效，而空间的不断变化也会导致信息的遗失，种种因素都给人们的生活带来了不便。而有了计算机应用技术后，这样的问题就得到了极大的改善，人们只需要用几秒钟的时间就可以将自己想表达的信息通过网络传达出去，大大增加了社会的交往。随着计算机应用技术的快速发展，也大大的促进人们工作和生活的便利性，人们在工作时利用计算机应用技术，可以召开网络会议，既节省了时间也节省了资源。而人们在学习时利用计算机应用技术，可以通过电脑进行远程教学，通过网络学习到更多对自己有帮助的知识，也不用受到时间和空间等因素的限制了。
2、促进社会的信息化发展。我国的计算机应用技术与西方发达国家相比，发展得还不够完善，所以在促进社会的发展上所起的作用还不那么明显。但是随着计算机应用越来越广泛的被应用，繁复的数据和信息可以储存到电脑中了，数据信息可以资源共享使用了，这也为社会的信息化发展提供了基本条件。
3、计算机应用技术不仅是自身在飞速发展，而且已贯穿到许多其他学科，现在的各个科学领域的发展都得益于计算机技术的应用。随着微型计算机的发展和迅速普及，计算机的应用已渗透到国民经济各个部门及社会生活的各个方面。现代计算机除了传统的应用外，还应用于办公自动化、人工智能、电子商务、现代化教学等各领域。
三、计算机应用的发展趋势
1、微型化。现阶段，微型化的计算机已经进入到家用电器以及仪表仪器等小型设备中了，另外由于它还是工业控制过程中的最核心部件，它也使这些小型设备真正的实现智能化了。随着微电子技术的更快速发展，掌上型和 笔记本 型等微型计算机具有更高的性价比，因此将受到更大的欢迎。
2、智能化。智能化的计算机应用系统是计算机发展的又一个重要的趋势，它是建立在现代的基础科学之上的，新一代的智能化的计算机不但能够很好的模拟人的思维逻辑过程和人的感官行为，同时它还能进行人们常做的“听”、“说”、“读”、“写”、“想”等行为过程，具有学习能力、推理能力以及逻辑判断的能力。
3、巨型化。这里的巨型化的计算机与微型化计算机并不矛盾，巨型化主要是指计算机的运算速度更快、运算精度更准，同时它具备功能性更强以及储备容量更大的特点。现阶段，我国正在研究巨型化的计算机应用系统，它的运算速度能够达到每秒几百亿次。
通过以上论述，我们对计算机应用技术的概述、计算机应用的发展现状以及计算机应用的发展趋势三个方面的内容进行了详细的分析和探讨。计算机应用系统在人们的工作和生活中所发挥的作用已经越来越明显了，它不但促进人们的生活学习和加快了很多企业的发展速度，也大大的加快了我国社会的信息化发展进程，在现代社会的发展中计算机的应用程度必将越来越普及。随着我国科学技术水平的不断发展，计算机应用系统也将会有更加广阔的发展空间，加快我国各个行业和领域的发展速度，对我国的经济建设也会有更大的促进作用。
四、计算机应用发展预测及展望
进入21世纪，对着经济、社会的不断发展，信息化技术取得不断进步，而计算机应用也呈跨跃式发展，我国的信息化技术远落后于发达国家和一些发展中国家，因此，电子商务要分阶段赶上发达国家，逐步稳定的促进电子商务。预计到2030年，中国的经济和社会信息化达到中等发达国家水平，而我国沿海地区也与发达国家同步。当前是我国信息化建设高速发展的时期，而我国的计算机应用也将进入更高水平，进入新阶段，经济与社会信息化也会实现跨跃式发展。
1、互联网及其应用继续快速发展，计算机应用网络化水平有显著提高。我国计算机装机台数从90年的50万台到2010的12亿台，互联网技术不断推广，用户量达2亿，因此，我国的计算机网络设施将逐步完善，带宽与速度也将呈显著提高趋势。
2、政府信息化、电子政务显著提高。随着金字系列重点应用工程的基本完成，我国的政府信息化与电子政务有很大改善，实现政府网上办公，资源共享，全民监督，为我国广大人民群众提供信息服务。
3、各类电子商务逐步发展，各类电子商务，包括B2B(BusinessToBusiness)，B2G(BootToGecko)，B2C(Business-to-Customer)等，在国民经济、工业、农业、交通运输业、证券业等全面展开，还包括电子商务在网络营销方面的应用和网上支付方面都将逐步发展和完善。
结束语：计算机技术在人们的工作和生活中所发挥的作用已经越来越明显，它大大加快了我国社会信息化的发展，其应用频率也会越来越普遍。由此可见，计算机的发展趋势具有很广远的前景，计算机应用系统也将会得到更大的发展空间。计算机与网络遍布世界的各个角落将不再是梦想，社会信息化智能化也不再是梦想。因此，不断地进行计算机技术的探究与发展是我国在未来科技经济建设中必须注重的。
参考文献
[1] 期刊论文 论计算机应用技术的发展趋势-科技与企业-2014(2)
[2] 期刊论文 当代计算机应用发展探讨-科技创新与应用-2013(26)
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[5] 侯晓璐;;浅析计算机应用的发展现状和趋势[J];科技创新与应用;2012年27期
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这是用SPSS系统聚类法做出的聚类结果树状图。1，系统聚类的基本思想是：开始将n个样本各自作为一类，并规定样本之间的距离和类与类之间的距离，然后将距离最近的两类合并成一个新类，计算新类与其他类的距离；重复进行两个最近类合并，每次减少一个类，纸质所有样本合并为一类。你发的树状图就是根据这个过程得来的。
2，最上面一行的距离值表示个案与个案的距离值，这个是软件换算出的，不可以调整。
3，可能是你的SPSS版本较旧的原因，树状图是断开的，可能不太好分辨，新版本都是连上的线段。但仍可继续做分析。根据树状图可知，
第一次合并将7、8合为一类，1、3为一类，2、4、5为一类，说明它们之间最相似，距离最近。
第二次合并将6并入7、8的类。
第三次合并将1、3并入6、7、8所在类。此时总共就剩两类了
第四次，把所有的个体合为一类
4，最终合为一类不代表不分类，而是你根据自己的需要确定类个数，再从图上找结果。比如你最终想分类两类，结果就是『7、8、6、1、3』和『2、4、5』
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张全伙 张剑达未来计算机与信息技术的若干研究热点与发展趋势电脑应用技术2001(52)-1-5,20
张全伙未来计算机与信息技术的若干研究热点与发展趋势福州大学学报：自然科学版2001,29(4)-13-16
钟华 王丽贤（译） 汪凌勇（校）2020年信息技术发展趋势展望科技导报（北京）2008,26(11)-96-97
这是一篇发表于2015年SIGMODE数据管理国际顶会的论文，它主要针对时序数据的聚类问题，提出了K-Shape方法。与以往的方法相比，它优化了距离计算方法，质心计算方法，还引入了提取频域特征方法，以提升效率。
作者认为它是一种独立于领域、高精度、高效率的时间序列聚类方法。
我觉得相对于传统方法，它聚类效果更好；相对于DTW类方法，效果稍差，但速度快很多。毕竟从原理来看，K-Shape只考虑了纵向拉伸和横向平移，而DTW还考虑了横向拉伸。
K-Shape原理和K-means相似，不同在于它改进了距离计算方法，并优化了质心计算方法。一方面支持振幅缩放和平移不变性，另一方面计算效率也比较高，并且不用手动设置参数，便于扩展到更多领域。
距离算法用于计算两组时序数据的差异，其中的核心问题是如何处理时序数据的形变，论文中的图-1 展示的心电图数据被分为A/B两类：
其中A类的特点是：上升->下降->上升，而B类的特点是：下降->上升。图-1 的右下图展示了理想的建模效果，它识别到了相同的模式，而忽略了幅度和相位的差异。人们也更倾向使用这种方法计算距离，很多时候甚至认为距离计算方法比聚类方法更加重要。一般来说，支持振幅缩放和平移不变性的方法，计算成本较高，难以对大数据量建模。
K-Shape之前的主流距离算法如下：
K-Shape用互相关方法计算两个时间序列的距离。假设有X和Y两个时间序列，序列长度均为m。为实现平移不变性，Y不变，一步一步划动X，并计算每一步X与Y的差异。
如上图所示：假设绿色区域为Y，白色区域为划动的X，每一行s（step)向前划动一步，序列长度为m=4，s∈(-3,3)共7种取值，w是所有移动的可能性2m-1=7次，w-m=s=k，也就是下面公式中的对齐位置（对齐逻辑贯穿整个算法）。
定义互相关系数CC：
利用R来计算x和y在每一步的相似度，在对的上(在X,Y中都存在)的位置计算点积，最终R是有效区域的点积之和（对每个对上的小块加和）。可以说，R越大两个序列越相似。
由于对比的每个子序列振幅不同，块数也不同，所以在对比时需要进行归一化，归一化方法有三种， 第三种使用了互相关方法，效果最好。
归一化效果如下图所示：
其中图(a)使用z-normalization只做了对振幅的归一化，没有平移，可见在上述情况下，不平移（正对上）时对齐效果最好。从(b)(c)(d)可以看到：(d)图使用第三种方法，在最中间的点上相似度值最大（s=0时），即正对上的时候，其相似度最大，这与(a)呈现出的效果一致。而(b)(c)都认为最相似的情况出现在右侧，这明显不太对。
文中定义了基于形态的距离SBD（Shape-based distance），块重叠越多形状越像CC越大，对比所有可能位置的相似度值，取最相似的max(CC)，然后用1-max(CC)得到SBD，也就是说形状越相似，距离SBD越小，归一化后的NCC值在[-1,1]之间，因此，SBD值在[0,2]之间。
可以看到，用以上方法时间在序列较长时复杂度比较高，当序列较长时，计算量也会很大，为解决这一问题，作者提出使用傅里叶变换将序列由时域转到频域再比较，以节约计算量。
定义了距离之后，还需要根据距离逻辑来调整质心算法。
从图-4 可以看到：时序数据的质心也是一条时序变化线，图中的蓝色线使用均值方法（计算每个点的均值）来计算质心；由于错位，波峰和波谷被拉成了直线，因此不能正确地表达形状趋势。
K-Shape使用基于SBD的方式计算质心。
该公式的目标是寻找μk，使质心μk与该簇Pk中各条序列xi的相似度NCC最大。
算法一：先使用SBD() 函数计算dist和y'，dist是时序x,y之间的距离，y'是y中与x最匹配的子段。使用这种方法解决了波峰波谷对不齐，以致相互抵消的问题。
然后用基于线性代数方法，将公式13展开成公式15：
最终可利用瑞利商公式加以简化：
瑞利商R(M,x)的一个重要的性质是：R的最大值等于矩阵M最大的特征值，最小值等于矩阵M最小的特征值。此时，就不用太考虑R(M,x)中的x(即本问题中的uk)。公式13被简化成以下算法：
算法二：ShapeExtraction()根据簇的当前质心C和簇内的所有点X，计算更合理的质心C'。
line2: 遍历簇内所有的点X(i)
line3: 计算各点与质心的距离dist以及其中与质心最为相似的片断x'
line4: 将最为相似的片断加入X'
line5: X'转置与X相乘生成一个方阵（X的平方）
line6: 创建用于正则化的矩阵Q
line7: 正则化后生成矩阵M
line8: 取矩阵M对应最大特征值时的特征向量，以实现对X'的特征抽取
（以上说明为个人理解，不一定对，仅供参考）
最终的聚类方法通过迭代实现，每次迭代分为两步：第一步重新计算质心，第二步根据每个序列与新质心的距离将它们重新分配到不同的簇中；一直循环迭代到标签不再变化为止。
算法三：聚类的完整过程由 k-Shape() 实现：
其中X是所有序列，k是簇的个数，IDX是标签。
line3: 在标签稳定前&迭代次数不超过100次的条件下，不断迭代
line4-10：根据簇中的元素重新计算每个簇的质心C
line11-line17：计算每个序列与各个质心的距离，并将它分配到新的簇中（重新打标签）。
K-Shape算法每次迭代所需时间为：
O(max{n·k·m·log(m), n·m^2, k·m^3})
其中n是实例个数，k是簇个数，m是序列长度。可见，该算法大部分的计算代价依赖于时间序列的长度m。然而，这个长度通常比时间序列的数目小得多，因此，对m的依赖不是瓶颈。在m非常大的极少数情况下，可以使用分段或降维方法来有效地减小序列的长度。
图-5对比了K-Shape、ED和DTW模型效果，可以看到绝大多数情况下，SBD好于ED，部分情况下SBD好于DTW。但SBD比DTW好在它速度更快。
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