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系統設計與分析 Week 2 Tasks

tags: SAD-1082

F74055047 張財實 資訊四乙

本週 Tasks

  1. 收集電腦發展史資料並整理
  2. 說明 ncov2019.live 的使用羣
  3. 購買自己心儀的 Textbook
  4. 對武漢肺炎主題的一些構想

電腦發展歷史 ( Task 1 )

何謂電腦

電腦定義

電腦(亦稱電子計算機)是利用數位電子技術,根據一系列指令指示並且自動執行任意算術或邏輯操作序列的裝置。通用電腦因有能遵循被稱為「程式」的一般操作集的能力而使得它們能夠執行極其廣泛的任務。

(與 ‘計算機 Calculator’ 不同,而電腦計算機指的是 Computer)

計算機之父

艾倫·圖靈 Alan Turing(1912年6月23日-1954年6月7日)是英國計算機科學家、數學家、邏輯學家、密碼分析學家和理論生物學家,他被譽為計算機科學與人工智慧之父。提出圖靈機器,是電腦設計的基礎。

圖靈機器:

又稱確定型圖靈機,是英國數學家艾倫·圖靈於1936年提出的一種將人的計算行為抽象掉的數學邏輯機,其更抽象的意義為一種計算模型,可以看作等價於任何有限邏輯數學過程的終極強大邏輯機器。

“任何電腦能做的事情都能被圖靈機器所做的,稱爲圖靈完成”,是電腦計算邏輯的根本,處於在電腦學的金字塔頂端。

發展歷史

電腦邏輯元件

以電子元件區分,這些電子元件可以看作處理電腦邏輯(邏輯運算)的主要元件,隨着時代的不同,這些元件的發展漸漸從體積大慢慢到體積小,發展成了下現今的筆記型電腦(laptop)或個人電腦(PC)等大小的電腦計算機。

真空管

是一種在電路中控制電子流動的電子元件。參與工作的電極被封裝在一個真空的容器內(管壁大多為玻璃),因而得名。

電晶體(Transistor)

是一種類似於閥門的固態半導體元件,可以用於放大、開關、穩壓、訊號調變和許多其他功能。在1947年,由約翰·巴丁、沃爾特·布喇頓和威廉·肖克利所發明。當時巴丁、布喇頓主要發明半導體三極體;肖克利則是發明PN二極體,他們因為半導體及電晶體效應的研究獲得1956年諾貝爾物理獎。

積體電路(IC - Integrated Circuit)

或稱微電路(microcircuit)、微晶片(microchip)、晶片(chip)
在電子學中是一種將電路(主要包括半導體裝置,也包括被動元件等)集中製造在半導體晶圓表面上的小型化方式。也可以說將電晶體集成起來的電路,合成一個 Chipset。

大型積體電路

是一種將大量電晶體組合到單一晶片的積體電路,其整合度大於大型積體電路。整合的電晶體數在不同的標準中有所不同。可分爲:

  • 小型積體電路(small scale IC簡稱SSI)──每一IC可容納 1~10個電子元件。
  • 中型積體電路(medium scale IC簡稱MSI)──每一IC可容納10~100個電子元件。
  • 大型積體電路(large scale IC簡稱LSI)──每一IC可容納100~1萬個電子元件。
  • 超大型積體電路(very large scale IC簡稱VLSI)──每一IC可容納1萬~25萬個電子元件。

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時代著名電腦

ENIAC

  • 圖靈完全
  • 用於計算火炮的火力表
  • 體積非常龐大
  • 非常耗電

摩爾定律:

是由英特爾(Intel)創始人之一戈登·摩爾提出的。
隨着時間的推移,電腦的特性會:

  • 體積愈來愈小
  • 速度愈來愈快
  • 價格越來越低
    而這三個因素會在某一個時間點趨勢翻倍。

摩爾定律的定義歸納起來,主要有以下三種版本:

  1. 積體電路上可容納的電晶體數目,約每隔18個月便增加一倍。
  2. 微處理器的效能每隔18個月提高一倍,或價格下降一半。
  3. 相同價格所買的電腦,效能每隔18個月增加一倍。

另外,此定律也可以套用在應用層面上,當電腦或者設備計算能力一直在提升時,應用軟體也會跟着技術的進步吃下更多的效能達到更新穎的效果。所以舊裝置會一直不斷的更新與淘汰。好比說,手機算力是夠的,但面對當今的先進程式,舊系統會跑的比較吃力。硬體規格逐漸升高,軟體吃資源也會吃的越深。

另外,我覺得如果R軟硬體是兩個曲線他們會是往常 incline 的兩條波浪行(DNA 波浪),應提速度加快,軟體開發跟上後反超並且使用更多負載。相反,軟體開發上限後,硬體又會不足不夠的算力與反超軟體的進化。

心得與思路

在中學的時候有學一門叫做“電腦設計與資訊工藝”,完全在教電腦資訊的理論,也因爲這樣,在不是很瞭解資工背景的情況下因爲這門課而選擇了資訊工程系,覺得非常奇妙。關於電腦歷史的部分非常多,也沒有少。

Reference

https://web.ntnu.edu.tw/~497901017/cpu.html
https://web.ntnu.edu.tw/~495702338/homework/computerhistory.htm

關於 ncov2019.live ( Task 2 )

觀察

Pros

  • 清楚的 Overview
  • 直覺的資料
  • 中性的新聞來源

Cons

  • 資料來源單一
  • 界面陽春
  • 資料不 Detail

結論

Target users:

  • 沒時間看整理新聞的人
  • 需要可靠的新聞數據的人
  • 拿這資料做參考的人
  • 年輕人
  • 沒什麼人

購買書籍 ( Task 3 )

最終選擇的書

書名:System Analysis and Design 5th Edition - Dennis . Wixom . Roth

價格:NTD 399
狀態:二手
管道:蝦皮
到貨日期:2020/3/21 - 2020/3/23

購買前需要的準備

網路上資源翻翻看,有時間就需要查作者背景

  • Google Books
  • Amazon
  • Preview

考慮的項目

  • 出版日期
  • 作者
    • 可以依據出自於那一所大學來區分,通常是教授
  • 價錢
  • 評價

購買這本書理由

會選擇這本書有幾個理由:

  • 二手價格便宜
  • 實驗室學長有 Modern System Analysis and Design, 往後可以再參考,而自己買一個就多一個選項。
  • 下單第一本失敗,所以稍微倉促的買了這一個。

武漢肺炎系統 ( Task 4 )

主要談方向,以自己目前瞭解觀念去想。

產品是什麼形態?

可能是個遊戲,也可能是個服務

提供了什麼?如何把持住消費者/使用者。

  • 吸引力
  • 讓使用這上癮

要做系統就要有 Business Model。

  • 收費基準
  • 收哪些費用
  • 用哪些方式賺錢(廣告?)

個人想法

命名

Name: 由你決定新冠肺炎

大方向

Product Type: An mobile application

提供使用者兩個模式,資訊模式與病情模擬模式(策略遊戲),即是資訊平臺結合有趣的模擬情境。

透過廣告來達到開發的 Maintainance Fee。Users 購買商品(一些玩法)則是將收入捐給防疫機構。

會有這樣的想法是新冠肺炎乃是一種人類文明的疾病,不應該直接將這個病作爲斂財的工具,需要提升它自有的價值中,還能維持開發的作業費用就可以。(或者0.99美金)

會這樣命名是因爲,在資訊模式下,平臺將會給使用者夠多的1疫情資訊,各個國家的相關政策,使用者得到了這些資訊可以對疫情做有效的防範,而防疫工作也取決與沒一個人(個體),也不只是只有政府,所以希望使用這個 APP 的人可以對疫情付出責任;在模擬遊戲模式下,平臺可以 Reset 整個 World,在基於新冠肺炎的病毒下,操作各國的疫情(抑制病情)。我們將會同正各國的政策,讓使用者下 Policies 來操弄疫情,也是一種“決定”
新冠肺炎的意思。自己覺得挺有趣的,哈哈。

啓發與參考

APP - 記賬遊戲 - App Store
是一款可以邊記賬邊遊戲的軟體,我是參考它的一個結合遊戲的想法去做某一件每一個人都應該要培養或者執行的一些事情。“對疫情不能無知”

遊戲部分感覺就比較像是一些 Sport Manager Games。使用者可以下 policies,只是目標是對抗疫情。像是 PES 這種類型的遊戲,管理足球隊的經歷,就會像是平臺管理國家疫情或防疫政策的一個人(模擬)。

體驗

分成兩個分頁,在 APP 下 NavBar 選擇使用模式

  • 資訊模式 (整合到爆)

    • 看當下新冠肺炎疫情
    • 選擇 Google Map 地圖所產生的統計圖,依沒一個國家做視覺化,像是登革熱熱圖
    • 點選國家查看目前的 Policy
    • 查看全球性防疫組織策略
    • 分析沒一個國家疫情原因
    • 疫情數量時間軸與相關新聞(用途說故事)
    • 預測未來情勢
    • 督促 Local User, What To Do and Not to Do
  • 遊戲模式(策略性)

    • 由武漢出發的病毒
    • 以資訊模式分析的病毒擴撒率 x1.5倍 去擴散病毒在使用者的‘世界’,增加遊戲體驗
    • 開始下 Policies (封城等等), Policies 不能無窮的下,這樣一下就玩完了。
    • 使用者由虛擬金庫,由你管錢怎麼去支配 Policies
    • 反映感染率
    • 新增使用者付費的 Policy, 讓使用者體驗防疫是要花大錢的,花的錢平臺會提供捐款機構
    • 可新增自己 Customize 的 Policy

會用到的技術

  • 資料視覺化
  • 資料分析/篩選
  • AI Simulation - 預測
  • Payment
  • 大量爬蟲
  • Map API
  • UI/UX Design

Target Users

  • 12 - 35歲
  • 會使用新穎 APP 的玩家
  • 給一批會關注社會的年輕人