计算思维是运用计算机科学原理，解决问题、设计系统、以及理解人类行为等的思维活动，是一种普适思维方法和基本技能，所有人都应该积极学习并使用。

编程教育是培养计算思维的必经途径，编程是将实际问题抽象、建模以及求解调试的过程。

“抽象”是削减无关紧要的细节，使事物更容易被理解；

“建模”是建立解决问题的方案和步骤；

“求解调试”是运用测试、追溯和逻辑分析等预测和验证结果。

我们揭示编程原理与实际生活的科学关系，使得原本神秘而深奥的编程，变得有趣生动而有意义。

人工智能是研究使机器具备人类感知、学习、推理决策能力，模拟、扩展、延伸人类智能的科学。

听懂人类语言、与人类无障碍交流，看懂图像视频，识别物理世界、推理分析解决特定问题都是人工智能科学的研究成果。

人类心智并无机器不可复制之处，

人创造了机器，人因此更聪明了些，这个距离永远存在。

信息物理是通过构建计算模型模拟物理现象，利用算法和高性能计算来处理和分析实验数据，揭示物理世界的本质的科学。



许多物理实验需要在极端条件或微观尺度下进行，构建计算机模型可以替代或补充真实的物理实验，提供对物理过程的深入洞察，例如气候模拟、粒子物理世界模拟、材料设计等。

计算机科学提供的高效的算法和高性能的计算，可以从这些物理实验所产生的大量数据中提取有用的信息，发现这些数据的模式、关联和规律，理解预测实验结果。

此外，计算机科学的自动推理技术可以验证物理理论的正确性，

计算机代数系统可以帮助物理科学家做复杂的数学推导。

生物科学是是研究生命现象及其内在规律，揭示生命本质的科学。生物科学、物理科学和计算机科学共生共促。

计算机科学构建模型，模拟基因调控网络、预测蛋白质结构、研究DNA动力学过程，解码分析脑电信号，模拟生态系统理解气候变化、物种进化等。

生物科学启发计算模型，遗传算法模拟生物遗传进化，寻找特定问题的最优解；蚁群算法解密蜂群行为，规划最佳路径；免疫算法揭示免疫机制，创建安全网络；人工神经网络实现人工智能。

生物科学与物理科学的交叉融合，是“生命复杂性”与“物理普适性”的对话，量子生物研究DNA或蛋白质作为量子比特载体的可能性。