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金牌專家何志東解密計算機專業(yè)申請

2016/07/18 10:29:20 澳際教育 編輯: 瀏覽次數(shù):1104 移動端
計算機
留學美國申請美國大學計算機專業(yè)(CS)的學生非常多。美國大學CS專業(yè)的研究分支也非常多,不同分支對學生的要求也會不同,因此,學生們要根據(jù)自己的條件選擇適合自己的研究方向。本文主要對美國大學CS專業(yè)十三個分支方向做了詳細的闡述,主要是美國計算機專業(yè)課程方面的。
  一、體系結構、編譯器和并行計算Architecture, Compilers and Parallel Computing
  體系結構和編譯器的研究主要集中在硬件設計,編程語言以及下一代編譯器。
  并行計算研究的包含范圍很廣,包括并行計算的計算模型,并行算法,并行編譯器設計等。
  二、系統(tǒng)與網(wǎng)絡Systems and Networking
  可細分為:
  (1)網(wǎng)絡與分布式系統(tǒng)(Networking and distributed systems):移動通信系統(tǒng),無線網(wǎng)絡協(xié)議(wireless protocols),Ad-hoc網(wǎng)絡,服務質量管理(Quality of Service management,QoS),多媒體網(wǎng)絡,計算機對等聯(lián)網(wǎng)(peer-to-peer networking, P2P),路由,網(wǎng)絡模擬,主動隊列管理(active queue management, AQM)和傳感器網(wǎng)絡(sensor networks)。
  (2)操作系統(tǒng)(Operating system):分布式資源管理,普適計算(ubiquitous computing/pervasive computing)環(huán)境管理,反射中間件(reflective middleware),中間件元級操作系統(tǒng)(middleware “meta-operating systems”),面向對象操作系統(tǒng)設計,允許單個用戶與多計算機、對等操作系統(tǒng)服務交互的用戶設計,上下文敏感的分布式文件系統(tǒng),數(shù)據(jù)中心的電源管理,文件/存儲系統(tǒng),自主計算(autonomic computing),軟件健壯性的系統(tǒng)支持以及數(shù)據(jù)庫的系統(tǒng)支持。
  (3)安全(Security): 隱私,普適計算,無線傳感器(wireless sensors),移動式和嵌入式計算機,規(guī)范,認證,驗證策略,QoS保證和拒絕服務保護,下一代電話通訊,操作系統(tǒng)虛擬化和認證,關鍵基礎設施系統(tǒng),例如SCADA控制系統(tǒng)和醫(yī)療,消息系統(tǒng),安全網(wǎng)關,可用性安全。
  (4)實時和嵌入式系統(tǒng)(Real-time and embedded systems):開放式實時系統(tǒng),Qos驅動的實時調度和通信協(xié)議,控制設計和實時調度整合,實時、容錯和安全協(xié)議整合,網(wǎng)絡化器件和智能空間的魯棒動態(tài)實時構架。
  三、理論與算法Theory and Algorithms
  計算機理論研究主要集中在算法和數(shù)據(jù)結構的設計與分析,以及計算復雜性的研究。具體包括最優(yōu)化(optimization),計算幾何和拓撲(computational geometry and topology),近似算法(approximation algorithms),密碼(cryptography)和安全計算(secure computation),網(wǎng)絡設計(network design),數(shù)據(jù)挖掘(data mining),機器學習(machine learning),有限元網(wǎng)格生成(finite-element mesh generation)和自動化軟件驗證(automatic software verification)。
  四、人工智能Artificial Intelligence
  這個領域包含廣泛的研究課題,包括知識表示,機器學習,計算機視覺,推理和機器人等。
  知識表示(knowledge representation):把知識按照一種有利于推理(得出結論)的方式表示出來。
  機器學習(machine learning):自動學習如何識別復雜模式并基于數(shù)據(jù)作出智能決策。
  計算機視覺(computer vision):使機器自動從圖像和視頻中提取信息并理解其中包含的視覺概念。
  推理(reasoning):學習推理的計算模型。
  機器人(robotics):工程學和機器人技術,以及它們的設計,制造,應用和結構配置。
  五、編程語言Programming Languages
  該領域的研究包括計算機語言的設計與實現(xiàn),其目標是同時提高開發(fā)人員的開放效率和軟件質量。包含如下一些課題:
  (1)程序語言設計和實現(xiàn)(Programming Language Design and Implementation):編譯器優(yōu)化(Compiler optimization),語義(Semantics),即時編譯器(JIT complier),域特定語言(DSL:Domain-specific languages)。
  (2)編程環(huán)境和工具(Programming Environments and Tools):監(jiān)控(Monitoring),程序員搜索引擎(Programmer search engines),基于模型的設計(Model-based design)。
  (3)程序分析和驗證(Program Analysis and Verification):模型檢測(Model checking),靜態(tài)和動態(tài)分析(Static and dynamic analysis),定理證明(Theorem proving),實時系統(tǒng)的任務調度分析(Schedulability analysis for real-time systems)。
  六、數(shù)據(jù)庫與信息系統(tǒng)Database and Information Systems
  包括以下研究內容:
  (1)數(shù)據(jù)庫(Database):數(shù)據(jù)模型,數(shù)據(jù)查詢、集成,各種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設計、實現(xiàn)等。
  (2)數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining):從數(shù)據(jù)中提取模式的處理過程。它在很多領域有廣泛的應用,例如市場營銷、監(jiān)測、入侵檢測和科學發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘和機器學習很相關,但是數(shù)據(jù)挖掘更關注實際應用。
  (3)信息檢索(Information Retrieval):研究如何提取各種媒體(文本、音頻、視頻等,目前的研究以文本居多)中的信息,同時還搜索與之關聯(lián)的數(shù)據(jù)庫和萬維網(wǎng)。
  (4)自然語言處理(Natural language processing):構建一種可以分析、理解和生成自然語言的計算機系統(tǒng)。研究課題包含自動摘要(automatic summarization),語篇分析(discourse analysis),機器翻譯(machine translation),命名實體識別(named entity recognition),自然語言生成(natural language generation)和語音識別(speech recognition)等。
  七、圖形學與多媒體Graphics and Multimedia
  圖形學的研究包含對自然景象的建模和動畫生成(modeling and animation of natural phenomena),計算拓撲學(computational topology),圖形硬件的使用(graphics hardware utilization),渲染(rendering),網(wǎng)格處理和簡化(mesh processing and simplification),形狀建模(shape modeling),曲面參數(shù)化(surface parameterization)和可視化處理(visibility processing)等。
  多媒體研究包括圖像處理(image processing),視頻處理(video processing),音頻分析(audio analysis),文本檢索和理解(text retrieval and understanding),數(shù)據(jù)挖掘和分析,以及數(shù)據(jù)融合(data fusion)。因為多媒體數(shù)據(jù)包含不同格式的數(shù)據(jù)(如文本,音頻,視頻),所以它的研究包含很多不同領域的技術和理論。
  八、人機交互Human-Computer Interaction (HCI)
  HCI主要研究人和計算機之間的交互。它通常被認為是計算機科學、行為科學、設計及其他相關領域研究的交叉學科。
  研究課題包括:
  (1) 上下文感知計算(Context-aware computing): 行為分析,智能空間(Smart Spaces),定位感知系統(tǒng)(Location-aware systems),隱私技術。
  (2) 感知人機界面(Perceptual Interfaces):基于視覺的界面(Vision-based interfaces),語音和話語界面(speech and discourse interfaces)。
  (3) 協(xié)同和學習(Collaboration and Learning):基于模式的編輯工具(Pattern-based authoring tools),ESL (English as a second language) 學習,群組協(xié)同技術(group collaboration technologies),包含按地理分布的遠程沉浸協(xié)同(geographically distributed tele-immersive collaboration)等。
  (4) 驗光和人的視覺模擬(Optometry and Human Vision Simulation):計算機輔助的角膜建模和可視化,醫(yī)學成像(medical imaging),手術仿真的虛擬環(huán)境(virtual environments for surgical simulation),仿真渲染(vision realistic rendering)。
  九、科學計算Scientific Computing
  科學計算主要是研究構建數(shù)學模型(mathematical models)和數(shù)值解法(numerical solution),并用計算機來分析和解決科學、社會科學以及工程問題。
  研究課題包含:
  (1)并行計算(Parallel computing): 并行計算語言和并行算法。
  (2)自動性能調整(Automatic Performance Tuning): Automatic generation of optimized implementations of computational and communication kernels。
  (3)網(wǎng)格剖分(Mesh generation):自動生成三角網(wǎng)格(triangulated meshes)來表示物理和計算區(qū)域。
  (4)矩陣計算(Matrix computations):設計高效的矩陣計算算法和軟件。
  (5)浮點數(shù)(Floating point):可擴展的精度算術(Extended precision arithmetic),可靠的浮點數(shù)標準(Reliable floating point standards),浮點數(shù)標準的體系和執(zhí)行時間實現(xiàn)(Architectural and run time implications of floating point standards),浮點數(shù)標準的編程語言實現(xiàn)。
  (6)計算機代數(shù)(Computer Algebra):符號數(shù)學計算方法。
十、信息安全Security
 課題包含:
  (1)密碼學(Cryptology)
  密碼學理論(cryptography theory),新的密碼學系統(tǒng)開發(fā)(development of new cryp ographic systems),密碼分析學(cryptanalysis),協(xié)議開發(fā),應用密碼學,量子計算(quantum computation)。
  (2)隱私(Privacy)
  無線傳感器網(wǎng)絡的隱私,RFID系統(tǒng)的隱私,數(shù)據(jù)庫的隱私問題,基于網(wǎng)絡的應用的隱私。
  (3)軟件安全(Software security)
  開發(fā)編程語言和計算機安全之間的相互影響。
  (4)一致性和完整性(Identity and integrity)
  預防“網(wǎng)絡釣魚”和攻擊。
  (5)網(wǎng)絡安全(Network security)
  網(wǎng)絡安全檢測(network security monitoring)和入侵防御(intrusion prevention)。
  十一、軟件工程Software Engineering
  主要研究開發(fā)大規(guī)模軟件系統(tǒng)的原理和技術。
十二、生物信息學和計算生物學Bioinformatics and Computational Biology
 研究高效魯棒的生物計算模擬算法,以及應用數(shù)據(jù)挖掘,機器學習,自然語言處理和信息檢索等方法來分析和挖掘各類生物數(shù)據(jù)。
  十三、計算機教育Computers and Education
  此領域研究如何教授計算機科學以及如何將計算機應用到教育中。
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