‘壹’ 中国知网，万方，维普区别
中国知网，万方，维普区别在于数据库、收录年限、数据处理效率的不同。具体如下：
1、数据库内容不同：
知网从1994年起，收录了6000多种期刊，其中有5400多种是全文期刊，约664万篇全文。以收录核心期刊和专业期刊为主，共9大系列126个专题。
维普1989年至1999年收录期刊达7000余种，2000年以来达到12000余种，几乎涵盖全部国内中文出版物。内容以自然科学和工程技术为主。
万方1998年以来共收录期刊2700余种，约30余万篇全文。学科分为基础科学、人文科学、医药卫生、工业技术。核心期刊比例高。内容以科技信息为主，兼顾人文，适合工科或理工科院校。
2、收录年限不同：
知网：主要为1994年至今，但有3500余种期刊回溯至创刊年。
维普：收录期刊的年限为1989年至今。
万方：收录期刊的年限1998年。
3、数据处理效率不同：
知网：论文类“每日更新”，其他大多数资料每月更新，针对全库更新。
万方：不定期更新，更新量不定。
维普：半月更新。
‘贰’ 简述CNKI、重庆维普、人大报刊、万方和超星数据库所收录的信息资源类型
CNKI、维普、人大报刊、万方主要收录期刊和报纸文章。
CNKI最全
维普科技类的居多，人文类的较少
万方主要收录硕博士论文。
超星主要收录书籍。
‘叁’ 龙源期刊网权威吗
现在国内最大的数据库主要有三家，分别是 知网，维普和万方。其中，知网是现在蚂誉中国数据库行业的龙头老大，占据的市场份额也是最大的，维普是中国数据库事业的奠基人，是中国首个数据库，也是在科技查新领域是使用最广的数据库，他的收刊量是最大的闷知段万方主要偏重论文，期刊量很少，无法与前两家抗衡。现在国内的高等院校，科研院所和读者普遍认可的就猛此是以上三家数据库。
你说的龙源数据库主要偏重于休闲类的刊物例如读者啊，知音啊等等这方面的刊物，学术方面要说权威的话远远赶不上知网，维普和万方。
‘肆’ 万方、维普和知网三大数据库的区别是什么
1、收录情况
维普收录最久，万方收录时间最短，但是现刊万方收录最好，维普最近两年的很多期刊都没有了，特别是医学类的。
2、文档的清晰度
万方最高，维普最差，知网的清晰度一般。
3、文献方面
知网的文献基本都是有版权的，国内的核心期刊基本覆盖。万方和维普版权不那么合规，维普有一些内刊（无刊号，不能正式出版）。从文献量比较，知网最全，版权最合法。
(4)数据库事务奠基人扩展阅读
中国知网的服务内容：
1、中国知识资源总库
提供CNKI源数据库、外文类、工业类、农业类、医药卫生类、经济类和教育类多种数据库。其中综合性数据库为中国期刊全文数据库、中国博士学位论文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要报纸全文数据库和中国重要会议文论全文数据库。
2、数字出版平台
数字出版平台是国家“十一五”重点出版工程。数字出版平台提供学科专业数字图书馆和行业图书馆。个性化服务平台由个人数字图书馆、机构数字图书馆、数字化学习平台等。
3、文献数据评价
2010年推出的《中国学术期刊影响因子年报》在全面研究学术期刊、博硕士学位论文、会议论文等各类文献对学术期刊文献的引证规律基础上，研制者首次提出了一套全新的期刊影响因子指标体系，并制定了我国第一个公开的期刊评价指标统计标准----《<中国学术期刊影响因子年报>数据统计规范》。
‘伍’ 国内五大论文数据库
国内主要有5大期刊数据库
一、中国知网提供的《中国学术期刊(光盘版)》
也称中国期刊全文数据库由清华同方股份有限公司出版。
收录1994年以来国内6 600种期刊,包括了学术期刊于非学术期刊,涵盖理工、农业、医药卫生、文史哲、政治军事与法律、教育与社会科学综合、电子技术与信息科学、经济与管理。
收录的学术期刊同时作为“中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊”。
但是收录的期刊不很全面,一些重要期刊未能收录。
二、中国生物医学文献数据库(CBMDISC)
由数据库是中国医学科学院信息研究所开发研制,收录了自1978年以来1 600余种中国生物医学期刊。
范围涉及基础医学、临床医学、预防医学、药学、中医学及中药学等生物医学的各个领域。
三、中文生物医学期刊数据库(CMCC)
由中国人民 *** 医学图书馆数据库研究部研制开发。
收录了1994年以来国内正式出版发行的生物医学期刊和一些自办发行的生物医学刊物1 000余种的文献题录和文摘。
涉及的主要学科领域有:基础医学、临床医学、预防医学、药学、医学生物学、中医学、中药学、医院管理及医学信息等生物医学的各个领域。
并具有成果查新功能医学全在线
四、万方数据资源系统(China Info)
由中国科技信息研究所,万方数据股份有限公司研制。
该数据库收录的期刊学科范围广,包括了学术期刊于非学术期刊,提供约2 000种的电子期刊的全文检索。
被收录的学术期刊都获得了“中国核心期刊(遴选)数据库来源期刊”的收录证书。
个别期刊甚至将“遴选”改成“精选”,或者干脆去掉。
很多作者因此误以为这就是核心期刊。
五、维普数据库
也称中文科技期刊数据库,维普科技期刊数据库,由中国科学技术信息研究所重庆分所出版。
收录了1989年以来我国自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学和图书情报等学科9 000余种期刊,包括了学术与非学术期刊。
收录期刊数量很大,但不足之处是部分国家新闻出版总署公布的非法期刊也被收录了。
一般的,学术期刊都能进入至少1个国内期刊数据库。
期刊据数据库[3]不是期刊的评价体系,对科研处的期刊性质评价也就缺乏足够的意义,故不宜作为期刊性质评价的依据。
1、万方数据
万方数据提供中国大陆科技期刊检索，是万方数据股份有限公司建立的专业学术知识服务网站。
隶属于万方数据资源系统，对外服务数据由万方数据资源系统统一部署提供。
2、全国报刊索引
收录全国包括港台地区的期刊8000种左右，月报道量在1.8万条以上，年报道量在44万条左右，书本式用户有3500多家，现又出版光盘数据库。
反映了中国政治、经济、军事、科学、文化、文学艺术、历史地理、科技等方面的发展情况，提供了国内外最新学术进展信息。
该索引是我国收录报刊种类最多，内容涉及范围最广，持续出版时间最长，与新文献保持同步发展的权威性检索刊物，也是查找建国以来报刊论文资料最重要的检索工具。
正文采用分类编排，先后采用过《中国人民大学图书分类法》和自编的《报刊资料分类表》，1980年起，仿《中国图书馆图书分类法》分21类编排，1992年全面改用《中国图书资料分类法》（第三版）编排，2000年开始用《中国图书馆分类法》（第四版）标引，计算机编排。
在着录上，《全国报刊索引》从1991年起采用国家标准——《检索期刊条目着录规则》进行着录，包括题名、着译者姓名、报刊名、版本、卷期标识、起止页码、附注等项。
同时，“哲社版”采用电脑编排，增加了“着者索引”、“题中人名分析索引”、“引用报刊一览表”，方便了读者的使用。
3、超星数字图书馆
为目前世界最大的中文在线数字图书馆，提供大量的电子图书资源提供阅读，其中包括文学、经济、计算机等五十余大类，数十万册电子图书，300 万篇论文，全文总量 4亿余页，数据总量30000GB，大量免费电子图书，并且每天仍在不断的增加与更新。
覆盖范围：涉及哲学、宗教、社科总论、经典理论、民族学、经济学、自然科学总论、计算机等各个学科门类。
本馆已订购67万余册。
收录年限：1977年至今。
4、维普资讯
维普资讯是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司,是中文期刊数据库建设事业的奠基人,公司全称重庆维普资讯有限公司。
目前已经成为中国最大的综合文献数据库。
从1989年开始，一直致力于对海量的报刊数据进行科学严谨的研究、分析，采集、加工等深层次开发和推广应用。
5、中宏数据库
中宏数据库由国家发改委所属的中国宏观经济学会、中宏基金、中国宏观经济信息网、中宏经济研究中心联合研创。
是由18类大库、74类中库组成，涵盖了九十年代以来宏观经济、区域经济、产业经济、金融保险、投资消费、世界经济、政策法规、统计数字、研究报告等方面的详尽内容，是目前国内门类最全，分类最细，容量最大的经济类数据库。
‘陆’ 列举3位在计算机发展史上做出重要贡献的华裔人士，介绍他们的简单生平和贡献。
1:计算机语言之父:尼盖德
10日，计算机编程语言的先驱克里斯汀·尼盖德死于心脏病，享年75岁。尼盖德帮助因特网奠下了基础，为计算机业做出了巨大贡献。据挪威媒体报道，尼盖德11日在挪威首都奥斯陆逝世。
尼盖德是奥斯陆大学的教授，因为发展了Simula编程语言，为MS－DOS和因特网打下了基础而享誉国际。克里斯汀·尼盖德于1926年在奥斯陆出生，1956年毕业于奥斯陆大学并取得数学硕士学位，此后致力于计算机计算与编程研究。
1961年～1967年，尼盖德在挪威计算机中心工作，参与开发了面向对象的编程语言。因为表现出色，2001年，尼盖德和同事奥尔·约安·达尔获得了2001年A．M．图灵机奖及其它多个奖项。当时为尼盖德颁奖的计算机协会认为他们的工作为Java，C＋＋等编程语言在个人电脑和家庭娱乐装置的广泛应用扫清了道路，“他们的工作使软件系统的设计和编程发生了基本改变，可循环使用的、可靠的、可升级的软件也因此得以面世
世纪发现·从图灵机到冯·诺依曼机
英国科学家艾伦·图灵1937年发表着名的《论应用于解决问题的可计算数字》一文。文中提出思考原理计算机——图灵机的概念，推进了计算机理论的发展。1945年图灵到英国国家物理研究所工作，并开始设计自动计算机。1950年，图灵发表题为《计算机能思考吗？》的论文，设计了着名的图灵测验，通过问答来测试计算机是否具有同人类相等的智力。
图灵提出了一种抽象计算模型，用来精确定义可计算函数。图灵机由一个控制器、一条可无限伸延的带子和一个在带子上左右移动的读写头组成。这个在概念上如此简单的机器，理论上却可以计算任何直观可计算的函数。图灵机作为计算机的理论模型，在有关计算机和计算复杂性的研究方面得到广泛应用。
计算机是人类制造出来的信息加工工具。如果说人类制造的其他工具是人类双手的延伸，那么计算机作为代替人脑进行信息加工的工具，则可以说是人类大脑的延伸。最初真正制造出来的计算机是用来解决数值计算问题的。二次大战后期，当时为军事目的进行的一系列破译密码和弹道计算工作，越来越复杂。大量的数据、复杂的计算公式，即使使用电动机械计算器也要耗费相当的人力和时间。在这种背景下，人们开始研制电子计算机。
世界上第一台计算机“科洛萨斯”诞生于英国，“科洛萨斯”计算机是1943年3月开始研制的，当时研制“科洛萨斯”计算机的主要目的是破译经德国“洛伦茨”加密机加密过的密码。使用其他手段破译这种密码需要6至8个星期，而使用‘科洛萨斯’计算机则仅需6至8小时。1944年颤袜1月10日，“科洛萨斯”计算机开始运行。自它投入使用后，德军大量高级军事机密很快被破译，盟军如虎添翼。“科洛萨斯”比美国的ENIAC计算机问世早两年多，在二战期间破译了大量德军机密，战争结束后，它被秘密销毁了，故不为人所了解。
尽管第一台电子计算机诞生于英国，但英国没有抓住由计算机引发的技术和产业革命的机遇。相比之下，美国抓住了这一历史机遇，鼓励发展计算机技术和产业，从而崛起了一大批计算机产业巨头，大大促进了美国综合国力的发展。1944年美国国防部门组织了有莫奇利和埃克脱领导的ENIAC计算机的研究小组，当时在普林斯顿大学工作的现代计算机的奠基者美籍匈牙利数学家冯·诺依曼也参加了者像研究工作。1946年研究工作获得成功，制成了世界上第一台电子数字计算机ENIAC。这台用18000只电子管组成的计算机，尽管体积庞大，耗电量惊人，功能有限，但是确实起了节约人力节省时间的作用，而且开辟了一个计算机科学技术的新纪元。这也许连制造它的科学家们也是始料不及的。
最早的计算机尽管功能有限，和现代计算机有很大的差别，但是它已具备了现代计算机的基本部分，那就是运算器、控制器和存储器。
运算器就象算盘，用来进行数值运算和逻辑运算，并获得计算结果。而控制器就象机算机的司令部，指挥着计算机各个部分的工作，它的指挥是靠发出一系列控制信号完成歼携的。
计算机的程序、数据、以及在运算中产生的中间结果以及最后结果都要有个存储的地方，这就是计算机的第三个部件——存储器。
计算机是自动进行计算的，自动计算的根据就是存储于计算机中的程序。现代的计算机都是存储程序计算机，又叫冯·诺依曼机，这是因为存储程序的概念是冯·诺依曼提出的。人们按照要解决的茄改激问题的数学描述，用计算机能接受的“语言”编制成程序，输入并存储于计算机，计算机就能按人的意图，自动地高速地完成运算并输出结果。程序要为计算机提供要运算的数据、运算的顺序、进行何种运算等等。
微电子技术的产生使计算机的发展又有了新的机遇，它使计算机小型化成为可能。微电子技术的发展可以追溯到晶体管的出现。1947年美国电报电话公司的贝尔实验室的三位学家巴丁、不赖顿和肖克莱制成第一支晶体管，开始了以晶体管代替电子管的时代。
晶体管的出现可以说是集成电路出台的序幕。晶体管出现后，一些科学家发现，把电路元器件和连线像制造晶体管那样做在一块硅片上可实现电路的小型化。于是，晶体管制造工业经过10年的发展后，1958年出现了第一块集成电路。
微电子技术的发展，集成电路的出现，首先引起了计算机技术的巨大变革。现代计算机多把运算器和控制器做在一起，叫微处理器，由于计算机的心脏——微处理器（计算机芯片）的集成化，使微型计算机应运尔生，并在70－80年代间得到迅速发展，特别是IBM PC个人计算机出现以后，打开了计算机普及的大门，促进了计算机在各行各业的应用，五六十年代，价格昂贵、体积庞大、耗电量惊人的计算机，只能在少数大型军事或科研设施中应用，今天由于采用了大规模集成电路，计算机已经进入普通的办公室和家庭。
标志集成电路水平的指标之一是集成度，即在一定尺寸的芯片上能做出多少个晶体管，从集成电路出现到今天，仅40余年，发展的速度却是惊人的，芯片越做越小，这对生产、生活的影响也是深远的。ENIAC计算机占地150平方米，重达30吨，耗电量几百瓦，其所完成的计算，今天高级一点的袖珍计算器皆可完成。这就是微电子技术和集成电路所创造的奇迹。
现状与前景
美国科学家最近指出，经过30多年的发展，计算机芯片的微型化已接近极限。计算机技术的进一步发展只能寄希望于全新的技术，如新材料、新的晶体管设计方法和分子层次的计算技术。
过去30多年来，半导体工业的发展基本上遵循穆尔法则，即安装在硅芯片上的晶体管数目每隔18个月就翻一番。芯片体积越来越小，包含的晶体管数目越来越多，蚀刻线宽越来越小；计算机的性能也因而越来越高，同时价格越来越低。但有人提出，这种发展趋势最多只能再持续10到15年的时间。
美国最大的芯片生产厂商英特尔公司的科学家保罗·A·帕坎最近在美国《科学》杂志上撰文说，穆尔法则（1965年提出的预测半导体能力将以几何速度增长的法则）也许在未来10年里就会遇到不可逾越的障碍：芯片的微型化已接近极限。人们尚未找到超越该极限的方法，一些科学家将其称之为“半导体产业面临的最大挑战”。
目前最先进的超大规模集成电路芯片制造技术所能达到的最小线宽约为0.18微米，即一根头发的5％那样宽。晶体管里的绝缘层只有4到5个原子那样厚。日本将于2000年初开始批量生产线宽只有0. 13微米的芯片。预计这种芯片将在未来两年得到广泛应用。下一步是推出线宽0. 1微米的的芯片。帕坎说，在这样小的尺寸上，晶体管只能由不到100个原子构成。
芯片线宽小到一定程度后，线路与线路之间就会因靠得太近而容易互相干扰。而如果通过线路的电流微弱到只有几十个甚至几个电子，信号的背景噪声将大到不可忍受。尺寸进一步缩小，量子效应就会起作用，使传统的计算机理论完全失效。在这种情况下，科学家必须使用全新的材料、设计方法乃至运算理论，使半导体业和计算机业突破传统理论的极限，另辟蹊径寻求出路。
当前计算机发展的主流是什么呢？国内外比较一致的看法是
RISC
RISC是精简指令系统计算机（Reced Instruction Set Computer）的英文缩写。所谓指令系统计算机所能执行的操作命令的集合。程序最终要变成指令的序列，计算机能执行。计算机都有自己的指令系统，对于本机指令系统的指令，计算机能识别并执行，识别就是进行译码——把代表操作的二进制码变成操作所对应的控制信号，从而进行指令要求的操作。一般讲，计算机的指令系统约丰富，它的功能也约强。RISC系统将指令系统精简，使系统简单，目的在于减少指令的执行时间，提高计算机的处理速度。传统的计算机一般都是每次取一条指令，而RISC系统采用多发射结构，在同一时间发射多条指令，当然这必须增加芯片上的执行部件。
并行处理技术
并行处理技术也是提高计算机处理速度的重要方向，传统的计算机，一般只有一个中央处理器，中央处理器中执行的也只是一个程序，程序的执行是一条接一条地顺序进行，通过处理器反映程序的数据也是一个接一个的一串，所以叫串行执行指令。并行处理技术可在同一时间内多个处理器中执行多个相关的或独立的程序。目前并行处理系统分两种：一种具有4个、8个甚至32个处理器集合在一起的并行处理系统，或称多处理机系统；另一种是将100个以上的处理器集合在一起，组成大规模处理系统。这两种系统不仅是处理器数量多少之分，其内部互连方式、存储器连接方式、操作系统支持以及应用领域都有很大的不同。
曾经有一段时间，超级计算机是利用与普通计算机不同的材料制造的。最早的克雷1号计算机是利用安装在镀铜的液冷式电路板上的奇形怪状的芯片、通过手工方式制造的。而克雷2号计算机看起来更加奇怪，它在一个盛有液态碳氟化合物的浴器中翻腾着气泡———采用的是“人造血液”冷却。并行计算技术改变了所有这一切。现在，世界上速度最快的计算机是美国的“Asci Red”， 这台计算机的运算速度为每秒钟2·1万亿次，它就是利用与个人计算机和工作站相同的元件制造的，只不过超级计算机采用的元件较多而已，内部配置了9000块标准奔腾芯片。鉴于目前的技术潮流，有一点是千真万确的，那就是超级计算机与其它计算机的差别正在开始模糊。
至少在近期，这一趋势很明显将会继续下去。那么，哪些即将到来的技术有可能会扰乱计算技术的格局，从而引发下一次超级计算技术革命呢？
这样的技术至少有三种：光子计算机、生物计算机和量子计算机。它们能够成为现实的可能性都很小，但是由于它们具有引发革命的潜力，因此是值得进行研究的。
光子计算机
光子计算机可能是这三种新技术中最接近传统的一种。几十年来，这种技术已经得到了有限的应用，尤其是在军用信号处理方面。
在光子计算技术中，光能够像电一样传送信息，甚至传送效果更好，，光束在把信息从一地传送至另一地的效果要优于电，这也就是电话公司利用光缆进行远距离通信的缘故。光对通信十分有用的原因，在于它不会与周围环境发生相互影响，这是它与电不同的一点。两束光线可以神不知鬼不觉地互相穿透。光在长距离内传输要比电子信号快约100倍，光器件的能耗非常低。预计，光子计算机的运算速度可能比今天的超级计算机快1000到10000倍。
令人遗憾的是，正是这种极端的独立性使得人们难以制造出一种全光子计算机，因为计算处理需要利用相互之间的影响。要想制造真正的光子计算机，就必须开发出光学晶体管，这样就可以用一条光束来开关另一条光束了。这样的装置已经存在，但是要制造具有适合的性能特征的光学晶体管，还需要仰仗材料科学领域的重大突破。
生物计算机
与光子计算技术相比，大规模生物计算技术实现起来更为困难，不过其潜力也更大。不妨设想一种大小像柚子，能够进行实时图像处理、语音识别及逻辑推理的超级计算机。这样的计算机已经存在：它们就是人脑。自本世纪70年代以来，人们开始研究生物计算机（也叫分子计算机），随着生物技术的稳步发展，我们将开始了解并操纵制造大脑的基因学机制。
生物计算机将具有比电子计算机和光学计算机更优异的性能。如果技术进步继续保持目前的速度，可以想象在一二十年之后，超级计算机将大量涌现。这听起来也许像科幻小说，但是实际上已经出现了这方面的实验。例如，硅片上长出排列特殊的神经元的“生物芯片”已被生产出来。
在另外一些实验室里，研究人员已经利用有关的数据对DNA的单链进行了编码，从而使这些单链能够在烧瓶中实施运算。这些生物计算实验离实用还很遥远，然而1958年时我们对集成电路的看法也不过如此。
量子计算机
量子力学是第三种有潜力创造超级计算革命的技术。这一概念比光子计算或生物计算的概念出现得晚，但是却具有更大的革命潜力。由于量子计算机利用了量子力学违反直觉的法则，它们的潜在运算速度将大大快于电子计算机。事实上，它们速度的提高差不多是没有止境的。一台具有5000个左右量子位的量子计算机可以在大约3 0秒内解决传统超级计算机需要100亿年才能解决的素数问题。
眼下恰好有一项重要的用途适合这种貌似深奥的作业。通过对代表数据的代码进行加密，计算机数据得到保护。而解密的数学“钥匙”是以十分巨大的数字——一般长达250位——及其素数因子的形式出现的。这样的加密被认为是无法破译的，因为没有一台传统计算机能够在适当的时间里计算出如此巨大数字的素数因子。但是，至少在理论上，量子计算机可以轻易地处理这些素数加密方案。因此，量子计算机黑客将不仅能够轻而易举地获得常常出没于各种计算机网络（包括因特网）中的信用卡号码及其他个人信息，而且能够轻易获取政府及军方机密。这也正是某些奉行“宁为人先、莫落人后”这一原则的政府机构一直在投入巨资进行量子计算机研究的原因。
量子超级网络引擎
量子计算机将不大可能破坏因特网的完整性，不仅如此，它们到头来还可能给因特网带来巨大的好处。两年前，贝尔实验室的研究人员洛夫·格罗弗发现了用量子计算机处理我们许多人的一种日常事务的方法———搜寻隐藏在浩如烟海的庞大数据库内的某项信息。寻找数据库中的信息就像是在公文包里找东西一样。如果各不相同的量子位状态组合分别检索数据库不同的部分，那么其中的一种状态组合将会遭遇到所需查找的信息。
由于某些技术的限制，量子搜索所能带来的速度提高并没有预计的那么大，例如，如果要在1亿个地址中搜索某个地址，传统计算机需要进行大约5000万次尝试才能找到该地址；而量子计算机则需大约1万次尝试，不过这已经是很大的改善了，如果数据库增大的话，改善将会更大。此外，数据库搜索是一种十分基础的计算机任务，任何的改善都很可能对大批的应用产生影响。
迄今为止，很少有研究人员愿意预言量子计算机是否将会得到更为广泛的应用。尽管如此，总的趋势一直是喜人的。尽管许多物理学家————如果不是全部的话———一开始曾认为量子力学扑朔迷离的本性必定会消除实用量子计算技术面临的难以捉摸而又根深蒂固的障碍，但已经进行的深刻而广泛的理论研究却尚未能造就一台实实在在的机器。
那么，量子计算机的研究热潮到底意味着什么？计算技术的历史表明，总是先有硬件和软件的突破，然后才出现需要由它们解决的问题。或许，到我们需要检索那些用普通计算机耗时数月才能查完的庞大数据库时，量子计算机才将会真正开始投入运行。研究将能取代电子计算机的技术并非易事。毕竟，采用标准微处理器技术的并行计算机每隔几年都会有长足的进步。因此，任何要想取代它的技术必须极其出色。不过，计算技术领域的进步始终是十分迅速的，并且充满了意想不到的事情。对未来的预测从来都是靠不住的，事后看来，那些断言“此事不可行”的说法，才是最最愚蠢的。
除了超级计算机外，未来计算机还会在哪些方面进行发展呢？
多媒体技术
多媒体技术是进一步拓宽计算机应用领域的新兴技术。它是把文字、数据、图形、图像和声音等信息媒体作为一个集成体有计算机来处理，把计算机带入了一个声、文、图集成的应用领域。多媒体必须要有显示器、键盘、鼠标、操纵杆、视频录象带／盘、摄象机、输入／输出、电讯传送等多种外部设备。多媒体系统把计算机、家用电器、通信设备组成一个整体由计算机统一控制和管理。多媒体系统将对人类社会产生巨大的影响。
网络
当前的计算机系统多是连成网络的计算机系统。所谓网络，是指在地理上分散布置的多台独立计算机通过通信线路互连构成的系统。根据联网区域的大小，计算机网络可分成居域网和远程网。小至一个工厂的各个车间和办公室，大到跨洲隔洋都可构成计算机网。因特网将发展成为人类社会中一股看不见的强大力量－－它悄无声息地向人们传递各种信息，以最快、最先进的手段方便人类的工作和生活。现在的因特网发展有将世界变成“地球村”的趋势。
专家认为PC机不会马上消失，而同时单功能或有限功能的终端设备（如手执电脑、智能电话）将挑战PC机作为计算机革新动力的地位。把因特网的接入和电子邮件的功能与有限的计算功能结合起来的“置顶式”计算机如网络电视将会很快流行开来。单功能的终端最终会变得更易应用
智能化计算机
我们对大脑的认识还很肤浅，但是使计算机智能化的工作绝不能等到人们对大脑有足够认识以后才开始。使计算机更聪明，从开始就是人们不断追求的目标。目前用计算机进行的辅助设计、翻译、检索、绘图、写作、下棋、机械作业等方面的发展，已经向计算机的智能化迈进了一步。随着计算机性能的不断提高，人工智能技术在徘徊了50年之后终于找到了露脸的机会，世界头号国际象棋大师卡斯帕罗夫向“深蓝”的俯首称臣，让人脑第一次尝到了在电脑面前失败的滋味。人类从来没有像今天这样深感忧惧，也从来没有像今天这样强烈地感受到认识自身的需要。
目前的计算机，多数是冯·诺依曼型计算机，它在认字、识图、听话及形象思维方面的功能特别差。为了使计算机更加人工智能化，科学家开始使计算机模拟人类大脑的功能，近年来，各先进国家注意开展人工神经网络的研究，向计算机的智能化迈出了重要的一步。
人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：具有自学功能。六如实现图象识别时，只要线把许多不同的图象样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学功能，漫漫学会识别类似的图像。自学功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供同经济预测、市场预测、效益预测、其前途是很远大的。
具有联想储存功能。人的大脑是具有两厢功能的。如果有人和你提起你幼年的同学张某某。，你就会联想起张某某的许多事情。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
人工神经网络是未来为电子技术应用的新流域。智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼机与作为智能外围的人工神经网络的结合。
人们普遍认为智能计算机将像穆尔定律（1965年提出的预测半导体能力将以几何速度增长的定律）的应验那样必然出现。提出这一定律的英特尔公司名誉董事长戈登·穆尔本人也同意这一看法，他认为：“硅智能将发展到很难将计算机和人区分开来的程度。”但是计算机智能不会到此为止。许多科学家断言，机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和霍金的智慧之和。霍金认为，就像人类可以凭借其高超的捣弄数字的能力来设计计算机一样，智能机器将创造出性能更好的计算机。最迟到下个世纪中叶（而且很可能还要快得多），计算机的智能也许就会超出人类的理解能力。