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申请攻略!计算机专业分支解析

2020-04-26 11:16:40 来源:江博教育 作者:江博教育

随着Computer Science专业的应用面越来越广泛,很多学生开始瞄上这一前景大好的专业。近几年很多学生的申请意向那里非常明确的写着CS,但当问到想申请具体的哪个方向的时候,就会有同学开始懵圈:CS就是CS,还有具体的方向?如果你是抱着这样的心态进入到申请季,那你就会在各大网申系统中频繁的发现这样的问题:

 

还有这样的:

(图片截自UIUC的MS CS专业网申表格)

 

这些是什么??

随着CS涉及的研究方向越来越多,越来越多的学校会在申请阶段开设这一问题,让学生选择自己感兴趣的研究方向,并且学生还可以列出自己可能会感兴趣的教授名单。因为不同的教授都有自己擅长的研究领域,也有自己的研究课题,这些都是需要我们提前去进行了解的。否则到网申阶段才去看的话,不仅对专业方向了解不够透彻,还容易出现选择的教授所擅长的研究方向和自己选择的感兴趣的方向对不上号这种尴尬的局面。最关键的是,如果到了申请阶段才去了解研究方向的话,是没有办法确保自己的相关经历能够和感兴趣的方向挂上钩的。这样一来你所选择的“兴趣”真的就只是你自己的兴趣,在证明相关能力这一点上,材料里的证据不够充分,是不能跟学校证明你有能力把“兴趣”变成你的发展方向的。

 

为了防止在申请阶段抓瞎,今天我们就来一起认识一下,常开设的这些CS分支都有什么。找到自己感兴趣的方向后,同学们还可以根据自己感兴趣的方向调整自己的实习或者科研项目,以更好的向兴趣方向上靠拢。并且根据感兴趣的方向匹配到自己心仪的教授,时间精力允许的情况下,还可以提前跟教授进行沟通,也就是俗称的“套磁”。CS研究生阶段套磁虽然对申请结果不会产生太大的影响,但却为入学后匹配教授扫平了一些障碍。特别是很多偏研究型的硕士学位,找到一位研究方向对口并且又投脾气的教授对于后续完成thesis将是非常重要的一件事情。

 

1、系统与网络

System and Network)

 

学习内容

计算机网络是利用通信设备和线路将地理位置不同的、功能独立的多个计算机系统连接起来,以功能完善的网络软件实现网络的硬件、软件及资源共享和信息传递的系统。简单的说即连接两台或多台计算机进行通信的系统,此分支方向主要的学习内容从网络基础理论,拓扑结构,相关组成硬件,传输媒体(光导纤维,同轴电缆,双绞线的有线传输,卫星传输,红外线传输,激光传输,无线电波等无线传输),到各种网络协议等。

 

研究课题

系统与网络的研究课题包含移动系统,无线协议,ad-hoc 网络,服务管理质量,多媒体网络,p2p网络,路由,网络模拟,活性序列管理,传感器网络,分布源管理,普适计算环境管理,反射中介软件,面向对象操作系统设计,P2操作系统服务,数据库系统支持,通讯协议,开源实时系统,容错和保密协议,鲁棒动态实时架构等。

 

网络方面的研究课题包含了网络协议和安全服务的整个开发周期,从设计到具体细节,验证,测试,性能分析,执行以及性能调整等。具体有因特测量和测量协议设计,新一代网络与协议架构,自我管理无线网络,网络协议设计, P2P网络协议设计,协议规范与验证,网络安全服务,分享型网络拥堵探测与因特网拥堵控制,网络与操作系统支持,排列网络模型与计算算法,多路介入的自适应备值算法等。

 

2、人工智能与机器人

(Artificial Intelligence and Robotics)

 

学习和研究内容

主要包括机器意识(包括机器学习,知识表达与推论,机器人),动态系统模拟,动力学计算,触觉控制(haptic control)自然语言习得与处理,计算语言学,统计语言技术,自动推理,图形图像,人机交互,成像感知与传感器,概率推论,神经估算,计算机视觉,视觉场景认知,模式识别,人工免疫,神经网络,遗传算法,小波分析,信息系统以及计划,信息提取,制造和控制理论等。

 

研究课题

研究课题比较常见的包括:机器人运动和任务规划,多智能体系统,人群模拟;影像科学的机器学习方法,影像重建,反问题的深度学习;运动规划与控制;机器学习,人工智能应用,人工智能数据管理支持;控制、自主和决策,基于视觉和激光雷达的感知,信号处理,计算成像,几何视觉,数据科学;计算语言学,编程语言工具等等。

 

3、计算机隐私与安全

(Privacy and Security)

 

学习内容

概括地说,计算机安全主要是保护计算机与网络免于滥用和干扰。从过去的历史看来,计算机攻击一般来说包含了攻击系统的完整性,保密性与可用性。而如今的信息安全技术一直在发展中,不单包含了对上述攻击的防御,同时也增加了更多的应用,如垃圾邮件,以及防止身份盗用而导致的信息泄露等。

 

研究课题

理论与应用密码学,形式方法,软件安全,基于语言的安全,入侵探测,网络安全,安全网络服务,安全与移动计算,移动密码,隐私政策,验证系统,安全与用户界面等。

 

4、编程语言

(Programming Language)

 

学习内容

包括开发新型编程语言以助程序员实用高效地开发可靠的软件,计算机辅助语言学习,计算语言学,从初阶的打字理论,自动定理证明,语义学等发展到如今的基于语言的途径以解决计算机安全与分布式编程中的重大问题,语言应用,编程分析与优化等,可以从根本上提高软件可靠性与安全性。

 

研究课题

现代编程语言研究,包括设计,句法学,编程语言分析,实施,编程环境工具与应用,如编程时间与运行时间技术的研究以提高记忆系统性能,新型编程语言开发,静态分析法查找java编程中的错误,开发语言工具和技术以规避软件缺陷,拓展现存语言的方法搭建,设计虚拟机器以及编程技术以支持延展性等。

 

5、数据库

(Database)

 

学习内容

与数据管理相关的所有方面,包括数据存储,数据检索,数据分析和视觉化,如为超大型数据组开发高效算法,为各种新型的应用领域建立大型的数据系统,也有与其他领域进行跨学科的研究,可应用的领域有电脑游戏设计,数据隐私与安全等。

 

研究课题

新型数据库引擎与性能分析,网络搜索,多媒体与数据挖掘,分形学与幂次定律,随机数据库,并行数据库系统,科学数据库,大型数据集开发与视觉化,数据流处理,基于传感器的监控,数据库与网络,XML查询引擎,普适计算的数据管理,数据整合,网络数据库系统与信息整合,数据挖掘,数据库性能等。

 

6、计算机图形学

(Computer Graphics)

 

学习内容

计算机图形学(Computer Graphics,简称CG)是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。如何在计算机中表示图形,以及如何利用计算机进行图形的生成、处理和显示的相关原理与算法,构成了计算机图形学的主要学习内容。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。从处理技术上来看,图形主要分为两类,一类是由线条组成的图形,如工程图、等高线地图、曲面的线框图等,另一类是类似于照片的明暗图(Shading),也就是通常所说的真实感图形。

 

研究课题

图形硬件,图形标准,图形交互技术,光栅图形生成算法,曲线曲面造型,实体造型,真实感图形计算与现实算法,科学计算可视化,计算机动画,自然警务仿真,虚拟现实,图形恢复,对称性探测,表层重塑,网眼编辑,面部造型,全球光照, 3D展示等。


目前,计算机图形学与计算机视觉化技术合作开发出令人瞩目的新型视像信息,开发出一系列的技术如基于图像的场景模拟,基于图像的表现手法,计算视像,视像用户界面等。

 

7、生物信息学与计算生物学

(Bioinformatics and Computational Biology)

 

人类基因工程的完成对现代生物学中的新型计算和理论工具提出了新的要求。这些计算和理论工具对于分析,理解和控制生命的具体信息都是至关重要的。生物信息学与计算生物学在此历史背景下应运而生。此方向属新兴的研究,主要是利用应用数学,信息学,统计学与计算机科学的方法来研究生物学的问题,因此也需要从事此方向学习和研究的学生有较强的数学和统计背景。目前来说研究方法包括对生物学数据的搜索(收集和筛选),处理(编辑,整理,管理和显示)及利用(计算和模拟)。

 

学习内容

将计算机科学中的方法,如数据挖掘,机器学习,数据处理,计算模型,计算机视觉,分析工具,算法研究等用于生物系统中便于人类理解分子生物序列数据,分析蛋白质的形成,生物功能预测,基因网络研究,细胞范围的计算等。在此过程中,CS研究人员与生物研究人员紧密合作。将生物信息学与计算生物学之间的差别为:生物信息学更侧重于生物学领域中计算方法的使用和发展,而计算生物学强调应用信息学技术对生物学领域中的假说进行检验,并尝试发展新的理论。

 

研究课题

研究核酸结构与功能,分子进化,分子生物信息系统,健康信息学,计算种系遗传学,蛋白质组学,药物设计,神经网络控制系统研究,分子生物信息系统,不同基因数据组整合挖掘、序列对比,如DNA排列数据,mRNA表达数据,蛋白质组合光谱测定数据,蛋白质反应的预测,蛋白质表达分析,建立进化论模型,比较基因组学,生物医学文献等。

 

8、算法

(Algorithm)

 

学习内容

广义上面的算法是指为解决一个问题而采取的方法和步骤,而CS下的算法则是指计算机为了解决某一个问题或者完成某一个任务的一系列清晰的指令。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。现代的算法理论主要的研究目的在于如何开发出更加效率的算法,研究相关的算法的设计方法与实现技术。

 

研究课题

数据结构,算法设计,算法分析,计算复杂度,随机算法,组合算法,量子算法,近似算法,复杂性理论,编码理论,并行算法与语言,机器学习理论,密码学与安全,经济学的计算方面,网络算法以及科学计算等等。

 

9、计算机理论

(Computer Theory)

 

学习内容

计算机理论,顾名思义,是为计算机科学的发展与研究提供理论基础的一门学科。这个课程的学习涉及到CS的核心课题,归纳起来涵盖了可计算性、文法与自动机、逻辑学、复杂性及语义学等5个部分,涉及到可计算性理论、形式语言、逻辑学与自动演绎、可计算复杂性和编程语言的语义等内容,并学习和研究这些内容之间的联系。

 

研究课题

算法,算法学与复杂性理论,可计算性理论,自动机理论,形式语言理论,编程语言理论,矩阵计算,计算几何学(包括孔斯曲面等,与计算机图形学交叉),定理证明,量子信息理论,组合算法,并行编程,时间安排理论(Scheduling theory),并行算法,形式化方法(formal method),程序设计语言中的理论部分如语法语意以及程序设计语言的优劣分析等。

 

10、科学计算

(Scientific Computing)

 

学习内容

科学计算,又称为计算科学,它的主要学习内容和研究领域是利用数学模型的构造以及数量分析的技术,通过计算机来分析和解决科学问题。在实际的应用中,科学计算经常用于计算机仿真以及其它各种问题的数学计算,包括数值模拟、模型拟合与数据分析以及最优化计算等等。数值分析(Numerical analysis),是科学计算专业方向中所会应用到的核心方法。

 

研究课题

数值模型的建立,计算机模型的建立,查询与分析实验性与合成性数据,研究内容涉及到物理,应用数学,算法学,计算几何学,并行与分布式计算,数据库系统,图形学,信号处理,计算机视觉等,研究课题有如为移动物体建模,与研究员和工程师这类终端用户紧密协助获取反馈,开发分级存储器体系,高性能计算,普适计算,因特网计算,无线计算,并行计算等。

 

11、软件工程

(Software Engineering)

 

学习内容

软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。它的目标是在时间、资源、人员这3个主要限制条件下构建满足用户需求的软件系统,包括提高软件质量设计新的形式与结构、开发新的科技以降低软件系统的成本、提高软件的正确性与实用性。软件工程的关注点是如何为用户创造价值。在学习内容方面它涉及到程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计模式等方面。

 

研究课题

需求工程,软件设计与演变,软件测试与分析, 软件维护(重复维护对软件维护的影响研究;开源软件维护如Linux, GCC等;实验验证面向对象是否有助于提高可维护性,耦合对维护性的影响等),嵌入式系统,软件评审与测试等,包括软件开发的质量检测,性能测试、功能测试等。

 

12、计算机视觉

(Computer Vision)

 

学习内容

计算机视觉是一门研究如何使机器―看‖的科学,更进一步的说,就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图像处理,用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取―信息‖的人工智能系统。比较经典的计算机视觉应用包括识别(如在巨大的图像集合或视频中寻找包含指定内容的所有图片或视频片段)、运动(图像跟踪:跟踪运动的物体)、场景重建以及图像恢复等等。

 

研究课题

图像处理,计算几何学,几何建模,计算机图像动画,数据分析,视觉化以及计算数学,高效强健2D/3D/4D图像与几何过滤的设计与开发,重建,压缩,匹配,图像分割,识别,跟踪和齿合算法,视觉伤害对策等等。

 

13、计算机体系结构

(Computer Architecture)

 

学习内容

计算机体系结构主要学习与研究计算机的结构和功能,以及它们在电子技术方面的应用。抽象来说,计算机体系结构是一个系统在其所处环境中最高层次的概念;它确定了一台计算机硬件和软件之间的衔接。具体地说计算机体系结构指的是计算机系统设计的观念与架构,描述计算机在实做的设计原则。它确定了一台计算机设计的部件、部件功能以及部件间接口。以常见的冯·诺伊曼设计为例,体系结构设计包括了:指令集、微体系结构、数据表示、寻址方式、寄存器定义、指令系统、异常机制、机器工作状态的定义和切换、输入输出结构等。

 

研究课题

计算机架构,并行计算机架构,新型计算技术(自省式计算),量子计算架构,新一代DSP架构,自动遗传代码平行化,安全硬件,嵌入式系统,安全的分布式系统,低能计算,网络与安全处理器,为系统安全与可靠性提供的架构支持等。

 

14、人机交互

(Human Computer Interaction)

 

学习内容

人机交互,简称HCI,是一门研究人、计算机以及它们之间的相互影响的学科。人机交互技术是指通过计算机输入、输出设备,以有效的方式实现人与计算机对话的技术。它包括机器通过输出或显示设备给人提供大量有关信息及提示请示等,人通过输入设备给机器输入有关信息,回答问题等。人机交互技术是计算机用户界面设计中的重要内容之一。它与认知学、人机工程学、心理学等学科领域有密切的联系。

 

研究课题

新型信息视觉化,上下文感知系统,感知界面,合作与学习,验光与人类视觉仿真,电子图书馆用户界面设计,移动设备与电子文档,可缩放用户界面,儿童用户设计技术,用户界面评估工具开发与设计,人机交互算法研究,3D图像交互技术,多媒体创作与设计工具等等。

 

以上这些是比较常开设的一些专业分支的介绍,不排除有些学校还会有一些比较冷门的专业分支开设,这种情况就需要针对具体的学校进行专门的分析了。还有很多学校开设的分支名称跟以上分支并不是完全重合,这些都是非常正常的。官网上一般都会将开设的研究方向做一个介绍,方便我们去了解。

 

看完这些内容后,你对于CS专业有没有一个更加透彻的认识了呢?还没有明确方向的同学们,2020年的申请季就快开始了,赶快行动起来吧~


特别鸣谢江博留学申请顾问尚辰超老师

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