计算机的零件缩写与术语,计算机应用术语小释

本文介绍了计算机应用中的几个关键术语:CAD(计算机辅助设计)、CAM(计算机辅助制造)、CAI(计算机辅助教学)和CAT(计算机辅助测试)。CAD用于设计工程、建筑和科学模型,CAM将设计转化为制造指令,CAI是教学工具,而CAT则支持自动化测试。这些技术广泛应用于各个领域,提高了效率和精度。

计算机应用术语小释

嗨,你在纵横驰骋电脑沙场时,是否经常碰到诸如CAD、CAM、CAI、CAT、CAE、CAP等之类的电脑名词,不认识它们吧?其实,它们就是计算机的应用术语名词。下面让我们慢慢地领会之。

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CAD:即Computer Aided Design的缩写,名称为:计算机辅助设计。

该术语适用于下述领域中所使用的'程序(工作站):诸如工程设计模型、建筑设计模型和科学模型,从简单的工具至建筑物,飞机,集成电路和分子。各种CAD应用程序以及两维或三维方式生成物体。将结果表示成线框“骨架”,浓淡曲面模型或实体。有些程序还可将模型旋转或重定尺寸,显示模型内部,产生构筑模型所需要的材料单,及完成其它有关的功能。CAD程序依赖数学,往往需要高性能工作站的计算能力。

CAM:即Computer Aided Manufacturing的缩写,名称为:计算机辅助制造。

该术语具体含义指用计算机设计和制造产品。利用CAD/CAM技术,用CAD程序设计的产品(如机器零件)。被翻译成一组指令,传输给专用于制造,装配和过程控制的机器,并供其使用。如利用计算机通过各种数值控制机床和设备,自动完成离散产品的加工,装配,检测和包装。

CAI:Computer Aided Instruction的缩写,名称为:计算机辅助教学。

该术语是一种作为教学工具而编制的教学程序。CAI程序采用辅导,练习及提问与回答形式来阐述问题,并测试学生的理解能力。CAI是非常好的工具,能描述实际物体,并允许学生调整自己的学习进度。从它涉及的学科和复杂性来说,包括初等算术,高等数学,自然科学,历史,计算机研究,特殊专题等。现在最常使用的辅助教学软件是POWERPOINT,AUTHORWARE等。POWERPOINT适合于开发演示型的多媒体课件;AUTHORWARE则用来开发交互性强的多媒体课件。

CAT:即Computer Aided Testing的缩写,名称为:

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3.术语

具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统自动化领域的建模仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究创新: 支持计算机视觉热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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