1.自动识别技术的分类
按照应用领域和具体特征的分类标准，自动识别技术可以分为如下七种。
1. 条码识别技术 l 一维条码是由平行排列的宽窄不同的线条和间隔组成的二进制编码。比如：。
这些线条和间隔根据预定的模式进行排列并且表达相应记号系统的数据项。宽窄不同的线条和间隔的排列次序可以解释成数字或者字母。
可以通过光学扫描对一维条码进行阅读，即根据黑色线条和白色间隔对激光的不同反射来识别。l 二维条码技术是在一维条码无法满足实际应用需求的前提下产生的。
比如：。由于受信息容量的限制，一维条码通常对物品的标示，而不是对物品的描述。
二维条码能够在横向和纵向两个方向同时表达信息，因此能在很小的面积内表达大量的信息。2. 生物识别技术 指通过获取和分析人体的身体和行为特征来实现人的身份的自动鉴别。
生物特征分为物理特征和行为特点两类。l 物理特征：包括指纹、掌形、眼睛（视网膜和虹膜）、人体气味、脸型、皮肤毛孔、手腕、手的血管纹理和DNA等；l 行为特点包括：签名、语音、行走的步态、击打键盘的力度等。
举例1：声音识别技术 声音识别是一种非接触的识别技术，用户可以很自然地接受。这种技术可以用声音指令实现“不用手”的数据采集，其最大特点就是不用手和眼睛，这对那些采集数据同时还要完成手脚并用的工作场合尤为适用。
目前由于声音识别技术的迅速发展以及高效可靠的应用软件的开发，使声音识别系统在很多方面得到了应用。举例2：人脸识别技术 人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。
人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。举例3：指纹识别技术 指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。
纹线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点，称为指纹的细节特征点（minutiae）。
由于指纹具有终身不变性、唯一性和方便性，已经几乎成为生物特征识别的代名词。指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行自动识别。
由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份的自动识别。3. 图像识别技术 在人类认知的过程中，图形识别指图形刺激作用于感觉器官，人们进而辨认出该图像是什么的过程，也叫图像再认。
在信息化领域，图像识别，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。例如：地理学中指将遥感图像进行分类的技术。
图像识别技术的关键信息，既要有当时进入感官（即输入计算机系统）的信息，也要有系统中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。
4. 磁卡识别技术 磁卡是一种磁记录介质卡片，由高强度、高耐温的塑料或纸质涂覆塑料制成，能防潮、耐磨且有一定的柔韧性，携带方便、使用较为稳定可靠。磁条记录信息的方法是变化磁的极性，在磁性氧化的地方具有相反的极性，识别器才能够在磁条内分辨到这种磁性变化，这个过程被称作磁变。
一部解码器可以识读到磁性变化，并将它们转换回字母或数字的形式，以便由一部计算机来处理。磁卡技术能够在小范围内存储较大数量的信息，在磁条上的信息可以被重写或更改。
5. IC卡识别技术 IC卡即集成电路卡，是继磁卡之后出现的又一种信息载体。IC卡通过卡里的集成电路存储信息，采用射频技术与支持IC卡的读卡器进行通讯。
射频读写器向IC卡发一组固定频率的电磁波，卡片内有一个LC串联谐振电路，其频率与读写器发射的频率相同，这样在电磁波激励下，LC谐振电路产生共振，从而使电容内有了电荷；在这个电容的另一端，接有一个单向导通的电子泵，将电容内的电荷送到另一个电容内存储，当所积累的电荷达到2 V时，此电容可作为电源为其它电路提供工作电压，将卡内数据发射出去或接受读写器的数据。按读取界面将IC卡分为下面两种。
l 接触式IC卡，该类卡通过IC卡读写设备的触点与IC卡的触点接触后进行数据的读写。国际标准ISO7816对此类卡的机械特性、电器特性等进行了严格的规定。
l 非接触式IC卡，该类卡与IC卡读取设备无电路接触，通过非接触式的读写技术进行读写（例如光或无线技术）。卡内所嵌芯片除了CPU、逻辑单元、存储单元外，增加了射频收发电路。
国际标准ISO10536系列阐述了对非接触式IC卡的规定。该类卡一般用在使用频繁、信息量相对较少、可靠性要求较高的场合。
6. 光学字符识别技术（OCR） OCR(Optical Character Recognition)，是属于图形识别的一项技术 。其目的就是要让计算机知道它到底看到了什么，尤其是文字资料。
针对印刷体字符（比如一本纸质的书），采用光学的方式将文档资料转换成为原始资料黑白点阵的图像文件，然后通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，以便文字处理软件进一步编辑加工的系统技术。一个OCR识别系统，从影像到结果输出，必须经过影像输入、影像预处理、文字特征抽取、。
2.“技术”主要有哪些分类
“技术”的分类如下： 1。
公开技术和秘密技术。根据技术是否向社会公开，可以把技术分为公开技术和秘密技术——前者是指向社会公开的技术，如发表于各种大众传媒上的技术信息；后者是指不向社会公开的技术，如专有技术（Know-how）。
在公开技术中，又可以分为无条件的公开技术和有条件的公开技术——前者即如上倒，后者如专利技术。 2。
公有技术和私有技术。根据技术产权的归属不同，把技术分为公有技术和私有技术——前者是指其产权归属整个社会公众的技术，亦可称之为“公共技术”；后者是指其产权归属私人（包括自然人、法人和非法人团体）的技术。
这里应当注意的是，公有技术并不等于公开技术，因为公开技术中的专利技术等并不是公有技术。 同样，私有技术也并非只能是秘密技术，因为专利技术同时也是公开技术。
3。工业化技术和实验室技术。
根据技术是否已经为规模生产的采用，可以把技术分工业化技术和实验室技术——前者是指业已为规模生产所采用的技术；后者则是指尚未被规模生产所采用、尚为试验性的或仅为小批量生产所采用的技术。
3.在人工智能中 两种以上的分类问题被称为什么
在人工智能中，两种以上的分类问题被称为（多分类）
人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类，虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力，但人工知能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。
人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。
4.知识管理的知识分类
kmpro知识管理-多维知识分类体系
什么是多维知识分类体系？
我们先从认识多维开始——
“维”是一种度量，在三维空间坐标上，加上时间，时空互相联系，就构成四维时空。现在科学家的理论认为整个宇宙是十一维的，只是人类的理解只能理解到3维，打个比喻：一个智能生物生活在我们周围，但只能理解二维，那它就处在二维世界了吗？但在它们周围的我们却分明认为是三维，双方都是智能生物，谁对谁错！？？
○维：没有长宽高，单纯的一个点，如奇点。
一维 只有长度
二维 平面世界 只有长宽
三维 长宽高 立体世界 我们肉眼亲身感觉到看到的世界 三维空间是点的位置由三个坐标决定的空间。客观存在的现实空间就是三维空间，具有长、宽、高三种度量。数学、物理等学科中引进的多维空间概念，是在三维空间基础上所作的科学抽象。
四维 一个时空的概念 日常生活所提及的“四维空间”，大多数都是指阿尔伯特·爱因斯坦在他的《广义相对论》和《狭义相对论》中提及的“四维时空”概念。我们的宇宙是由时间和空间构成。时空的关系，是在空间的架构上比普通三维空间的长、宽、高三条轴外又加了一条时间轴，而这条时间的轴是一条虚数值的轴。根据阿尔伯特·爱因斯坦相对论所说：我们生活中所面对的三维空间加上时间构成所谓四维空间。
一维是线，二维是面，三维是静态空间，四维是动态空间（因为有了时间）
我们在物理学中描述某一变化着的事件时 所必须的变化的参数。这个参数就叫做维。几个参数就是几个维。比如描述“门”的位置就只需要角度所以是一维的 而不是二维
简单地说：0维是点，没有长、宽、高。一维是由无数的点组成的一条线，只有长度，没有宽、高。二维是由无数的线组成的面，有长、宽没有高。三维是由无数的面组成的体，有长宽高。维可以理解成方向。
因为人的眼睛只能看到三维，所以三维以上很难解释。正如一个智力正常，先天没有一只眼睛，一只耳朵的人（太悲哀了.这样就没有双眼效应，双耳效应），他就很难理解距离了，他很可能认为这个世界是2维的.
一个简单的说法：N维就是N条直线两两垂直所形成的空间
因为，人类只能理解到3维，所以后面的维度可以通过数学理论构建，但要仔细理解就很难.在量子力学，目前仍在建立的膜理论，认为宇宙是11维的.
深蓝海域知识管理首席分析师王振宇认为，知识是多维的，并非只有一个固定的属性和排列方式，并据此创建了知识管理的多维分类体系。
在我们日常的知识管理，如文件夹方式，或者是日常看到的分类体系，往往是一维的，比如超市物品的分类排列等，一维的信息认知模式让我们只能从一种角度去查找自己所需要的知识，然而知识是有多种维度属性的。
Kmpro认为，知识是一个立体的存在，具有很强的空间感，kmpro在知识分类领域独创性的提出了多维度知识分类体系。我们做知识管理时应该充分考虑知识的多维属性，从多个角度和方向都可以找到我们所需的知识。常见的知识维度如：业务维度、组织机构维度、时间维度、知识介质维度、地理维度等，也就是说一条知识我既可以在业务分类中找到它，也可以在时间分类、组织部门分类中找到。Kmpro的知识分类体系特色就是支持多维度，构建起一个立体的知识分类体系。一条知识可以同时归属于多个维度，您可以在任意一个合理的维度中找到所需的知识内容。
通过知识维度分类的初始化，建立知识的分类体系，以树状菜单的形式表现出来，称之为知识树。通过知识树，用户可以按照分类索引的方式找到所需的下级分类，点击相应的分类可查阅该分类下的知识内容。
详情请查询 kmpro知识管理系统
5.信息技术有哪些分类
1、按表现形态的不同，信息技术可分为硬技术（物化技术）与软技术（非物化技术）。前者指各种信息设备及其功能，如显微镜、电话机、通信卫星、多媒体电脑。后者指有关信息获取与处理的各种知识、方法与技能，如语言文字技术、数据统计分析技术、规划决策技术、计算机软件技术等。
2、按工作流程中基本环节的不同，信息技术可分为信息获取技术、信息传递技术、信息存储技术、信息加工技术及信息标准化技术。信息获取技术包括信息的搜索、感知、接收、过滤等。如显微镜、望远镜、气象卫星、温度计、钟表、Internet搜索器中的技术等。
3、根据信息设备不同，把信息技术分为电话技术、电报技术、广播技术、电视技术、复印技术、缩微技术、卫星技术、计算机技术、网络技术等。
4、按技术的功能层次不同，可将信息技术体系分为基础层次的信息技术（如新材料技术、新能源技术），支撑层次的信息技术（如机械技术、电子技术、激光技术、生物技术、空间技术等），主体层次的信息技术（如感测技术、通信技术、计算机技术、控制技术），应用层次的信息技术（如文化教育、商业贸易、工农业生产、社会管理中用以提高效率和效益的各种自动化、智能化、信息化应用软件与设备）。
扩展资料：
信息技术在全球的广泛使用，不仅深刻地影响着经济结构与经济效率，而且作为先进生产力的代表，对社会文化和精神文明产生着深刻的影响。
信息技术已引起传统教育方式发生着深刻变化。计算机仿真技术、多媒体技术、虚拟现实技术和远程教育技术以及信息载体的多样性，使学习者可以克服时空障碍，更加主动地安排自己的学习时间和速度。
特别是借助于互联网的远程教育，将开辟出通达全球的知识传播通道，实现不同地区的学习者、传授者之间的互相对话和交流，不仅可望大大提高教育的效率，而且给学习者提供一个宽松的内容丰富的学习环境。远程教育的发展将在传统的教育领域引发一场革命，并促使人类知识水平的普遍提高。
互联网已经成为科学研究和技术开发不可缺少的工具。互联网拥有的600多个大型图书馆、400多个文献库和100万个信息源，成为科研人员可以随时进入并从中获取最新科技动态的信息宝库，大大节约查阅文献的时间和费用。
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参考资料来源：搜狗百科-信息技术
