（1）理解计算机使用基本规范； （2）掌握计算机硬件部件维护的方法及注意事项； （3）理解计算机硬件升级的意义、方法及注意事项； （4）掌握BIOS常用参数设置的方法及注意事项。 任务1 计算机使用基本规范 任务2 计算机硬件部件维护 任务3 计算机硬件升级 任务4 BIOS参数设置

任务1 计算机硬件产生故障的原因 任务2 计算机硬件维修的方法 任务3 计算机硬件故障检修实例分析 任务4 计算机故障检测方法

通过本节内容的学习，了解计算机硬件技术、软件技术是信息系统的技术基础；理解计算 机系统的功能；理解和识别主要常见的计算机硬件设备；掌握计算机软件的主要分类构成。 教学重点 计算机的系统观；计算机的硬件及软件构成。 教学难点 计算机的系统观

计算机系统 = 计算机硬件 + 计算机软件 计算机硬件 是构成计算机系统的物理部 件和设备的总称。硬件的核 心是主机；主机的核心是CPU。 计算机软件 是构成计算机系统的逻辑部 件及文档资料的总称。软件的 核心是系统软件；系统软件的核 心是操作系统

本章主要介绍计算机硬件方面的有关内容，包括计算机硬件系统的构成；微机的结构(CPU、主板、内存、总线、接口等)；外部存储器(软盘、硬盘、光盘、U盘等)；常用外部设备(显示器、打印机等)；计算机指令系统等

1.计算机的发展、分类、特点与应用； 2.计算机硬件和软件的基本概念； 3.计算机硬件系统的组织，各部分的功能及其组成框图； 4.计算机的工作过程，即执行指令的过程；

2.1 计算机硬件系统的组成 2.2 中央处理器(CPU) 2.3 主板 2.4 内存条 2.5 外存储器 2.6 计算机常用外设 2.7 机箱和电源 2.8 计算机硬件组装

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

学时数安排 讲课： 54学时 实验：36学时 教 材： 《计算机硬件技术基础》 杨天怡主编 实验教材：《计算机硬件技术实验教程》 黄 勤 主编

第一章 计算机与信息社会 1.1 计算机的发展 1.2 计算机的分类 1.3 信息技术概述 1.4 计算机在信息社会中的应用 第二章 计算机基础知识 2.1 计算机系统的组成与工作原理 2.2 数制转换及运算 2.3 数据在计算机中的表示 2.4 多媒体和流媒体概述 第三章 微型计算机硬件组成 3.1 微型计算机硬件系统 3.2 组装微型计算机 （略）