計算機學科與分類學習研究

計算機學科即計算機科學與技術，是研究計算機的設計與制造和利用計算機進行信息獲取、表示、存儲、處理、控制等的理論、原則、方法和技術的學科。方法論是對計算機領域認識和實踐過程中的一般方法及其性質特點、內在聯系和變化規律進行系統研究的理論總結。可以說，研究計算機的學科在實踐中的應用，在將來的生活中很有幫助。今天小編想要向大家提供一個關于計算機學科研究的學研項目：【科研論文】機器學習的理論與多領域實踐。

計算機學科定義

包括科學和技術2方面。計算機科學側重于研究現象揭示規律。計算機技術則側重于研制計算機和研究使用計算機進行處理的方法和技術手段。

計算機學科方法論是對計算機領域認識和實踐過程中的一般方法及其性質特點、內在聯系和變化規律進行系統研究的理論總結。據研究，其主要內容包括3個形態：抽象過程、理論總結過程、設計過程。

學科分類

計算機學科主要分為三個大的研究方向：計算機系統結構、計算機應用、計算機軟件與理論。具體的分類的如下：

系統結構專業 研究方向：

1.并行/分布處理及高性能計算機系統；

2.先進的計算機結果和網絡計算；

3.系統的可重構和可擴展技術；

4.高性能存儲系統及處理機同步通信機制；

5.并行編譯技術；

6.并行調試技術；

7.并行與分布系統容錯性、可用性、可靠性技術；

8.指令及并行處理（ILP）體系結果的理論與技術；

9.對稱多處理器（SMP）并行體系結構的理論與技術；

10.機群并行處理體系結構、互連技術、程序設計環境以及計算密集型應用在機群系統中的實現；

11.超常指令字（VLIW）系統結構；

12.多線程機制；

13.并行處理技術；

14.并行算法及環境；

15.并行分布式算法；

16.各種并行與分布式軟件、工具與環境；

17.分布式與多機系統新型計算機系統機構及語言；

18.計算機系統體系結構軟件仿真環境構建方法研究；

19.當代主流并行機的體系結構模型、存儲技術的研究；

20.高性能通信機制與策略的研究；

21.分布式資源管理、故障恢復、進程動態遷移、分布式存取控制技術

22.指令級并行關鍵技術研究；

23.格點計算模型及體系結構的研究；

24.工作站機群、網絡和網格等環境下的并行分布式計算模型；

25.可視化并行程序設計環境；

26.大規模科學與工程計算；

27.VLSI 系統機構及RISC技術；

28.芯片設計；

29.計算機支持的協同工作（CSCW）

30.嵌入式技術及其應用；

31.嵌入式系統整體設計方法、技術與應用研究；

32.嵌入式系統軟硬件功能分配算法、軟硬件協同驗證、協同仿真方法研究；

33.嵌入式微處理器設計；

34.嵌入式操作系統；

35.計算網絡及其應用；

36.高速互連網絡；

37.網絡計算環境下的知識處理、網絡體系結構、網絡管理；

38.多媒體信息在網絡中的傳輸及處理；

39.高速計算機網絡和網絡服務質量；

40.網絡互聯、協議測試；

41.網絡信息安全；

42.管理信息系統和網絡信息檢索；

43.新型高性能計算機系統及其軟件技術；

44.計算機網絡技術及應用；

45.智能卡技術；

46.信息安全與密碼；

47.波分復用WDM全光網中的路由及波長分配算法的研究。

應用技術專業 研究方向：

1.人工智能；

2.智能控制機器人；

3.計算機視覺、語音及多媒體信息處理；

4.人工智能、多媒體技術；

5.計算機語言學、機器翻譯及自然語言理解；

6.計算機圖形學及可視化技術；

7.計算機及VLSI設計自動化。

8.大規模集成 電路與微電子系統計算機輔助設計、微電子學新工藝新器件和新結構集成電路及其物理基礎等。

9.計算機網絡技術及應用

10.信息安全技術及應用

11.數據庫技術、數據倉庫技術及應用；

12.并行計算

13.計算機科學理論

14.計算機應用支撐技術；

15.計算機在信息產業中的應用；

16.計算機在制造產業中的應用；

17.各個領域中計算機應用軟件的開發技術；

18.計算機集成技術和分布式計算環境 ；

19.仿腦計算理論與仿腦計算機 ；

20.智能信息處理 ；

21.數據和知識管理；

22.Web技術軟件工程和環境。

23.CIMS及其它先進制造技術

24. 網絡多媒體

25.操作系統

26.互聯網絡下的協同工作環境；

27.實與多媒體技術；

28.工程與過程工程；

29.互聯網絡體系結構；

30.信息安全技術；

31.容錯計算技術；

32.計算機應用工程化；

33.虛擬環境方面；

34.IPv6協議的中間件和軟件應用；

35.實與多媒體技術；

36.微處理的開發應用研究：嵌入式設備（醫療設備（治癌儀、熱療儀等）、加密機（E1、DDN）等）的開發；研制類比推理部件（可作為獨立的類比問題求解系統，也可以嵌入其它人工智能系統）。

37.遠程教學；

38.多數據庫系統集成技術研究；

39.以Intention形式化為核心的BDI建模；

40.以機器人足球為標準問題的MAS體系結構與合作規劃；

41.MAS中的策略協作學習；

42.基于多主體技術的Internet信息檢索和用戶建模

43.機器學習

44.計算智能：

遺傳算法的理論和應用；

免疫模型與算法的基本原理及其應用；

人工神經網絡的理論和應用；

網絡智能信息檢索與數據挖掘。

45.語言信息處理

計算機軟件研究方向：

1.軟件工程與方法；

2.數據庫和知識工程；

3.計算機圖形學與計算機輔助設計；

4.數據安全。

5.系統軟件（操作系統、編輯系統、實時系統） ；

6.軟件工程及環境；

7.分布對象計算；

8.并行及分布式處理；

9.語義理論及應用（自然語言、程序語言） ；

10.推理技術；

11.并行理論；

12.類型理論及應用；

13.計算語義學；

14.CAD/CAM技術的理論研究、CAD/CAM系統的軟件開發平臺研制；

15.工程與科學計算方面，對數值模擬進行的多學科的應用研究；

16.計算機圖形學與CAD；

17.群件與網絡技術研究；

18.嵌入式數據庫；

19.電子商務；

20.計算機網絡及信息系統；

21.軟件重建工程的理論與技術研究；

22.軟件規格說明的形式方法與CASE工具研究。

23.形式化方法：形式語義、代數規范、范疇論、類型論和重寫技術等的應用研究；

24.軟件系統結構的研究；

25.程序設計語言的設計于實現．

26.可計算性和計算復雜性；

27.各種高效實用的計算模型；

28.一般難解問題的高效實用算法；

29.面向應用的大尺度難解問題的工程實用算法；

30.工程算法集成和相應軟件體系結構；

31.工程算法分析和評價體系等。

機器學習的理論與多領域實踐

Computational Science, Machine Learning and AI

適合學生

9-12 年級

想要在興趣專業有一定實戰經驗，為大學申請提升背景競爭力

想要體驗美國名校的科研模式，提前適應全新的學術氛圍

適合專業

計算機科學、機械工程、人工智能,，機器學習等

項目形式

3-5人科研小班

威斯康星麥迪遜大學計算機科學教授

課題簡介

本課程主要目標包括：

★ 學習計算機科學方面的數學知識

★ 學習編碼內容

★ 研究機器學習與人工智能

課程安排

week1: 課程簡介與學習目標；概述多領域工程方面用到的計算機技術，尤其是只能通過計算機技術解決的問題；簡要講述課程最后的作業

week2:學習計算機科學用到的數學知識

week3: 學習編碼基礎知識

week4: 探究機器學習與人工智能

week5: 舉例講解環境工程的運用

week6: 課程總結與科研報告準備

項目成果

教授推薦信（100%美國大學網申提交）

國際EI/CPCI會議期刊第一作者論文發表

科研項目證書

期刊收錄證書

學術能力評估報告

以上內容就是【科研論文】機器學習的理論與多領域實踐學研課題的相關介紹，由于人數有限，心動的同學趕快加入進來吧。

報名/咨詢科研課題詳情，請識別下方二維碼