美国留学专业系列之：计算机科学CS

一、美国 CS 专业十三大研究方向课程

 

　　美国大学 CS 专业的研究分支也非常多，不同分支对学生的要求也会不同，因此，学生们要根据自己的条件选择适合自己的研究方向。

　　

CS 主要的研究领域和学习领域包括 14 个主要方向 ( 按英文首字母顺序 ) ：

　　体系结构、编译器和并行计算 Architecture, Compilers an Parallel Computing

　　系统与网络 Systems an Networking

　　理论与算法 Theory an Algorithms

　　人工智能 Artificial Intelligence

　　编程语言 Programming Languages

　　数据库与信息系统 Database an Information Systems

　　图形学与多媒体 Graphics an Multimeia

　　人机交互 Human-Computer Interaction

　　科学计算 Scientific Computing

　　信息安全 Security

　　软件工程 Software Engineering

　　生物信息学和计算生物学 Bioinformatics an Computational Biology

　　计算机教育 Computers an Eucation

 

　　1 、体系结构、编译器和并行计算 Architecture, Compilers an Parallel Computing

　　体系结构和编译器的研究主要集中在硬件设计，编程语言以及下一代编译器。

　　并行计算研究的包含范围很广，包括并行计算的计算模型，并行算法，并行编译器设计等。

　　2 、系统与网络 Systems an Networking

　　可细分为：

　　(1) 网络与分布式系统 (Networking an istribute systems) ：移动通信系统，无线网络协议 (wirelessprotocols) ， A-hoc 网络，服务质量管理 (Quality of Service management ， QoS) ，多媒体网络，计算机对等联网 (peer-to-peer networking, P2P) ，路由，网络模拟，主动队列管理 (active queue management, AQM) 和传感器网络 (sensor networks) 。

　　(2) 操作系统 (Operating system) ：分布式资源管理，普适计算 (ubiquitous computing/pervasive computing) 环境管理，反射中间件 (reflective mileware) ，中间件元级操作系统 (mileware “ meta-operating systems ” ) ，面向对象操作系统设计，允许单个用户与多计算机、对等操作系统服务交互的用户设计，上下文敏感的分布式文件系统，数据中心的电源管理，文件 / 存储系统，自主计算 (autonomic computing) ，软件健壮性的系统支持以及数据库的系统支持。

　　(3) 安全 (Security): 隐私，普适计算，无线传感器 (wireless sensors) ，移动式和嵌入式计算机，规范，认证，验证策略， QoS 保证和拒绝服务保护，下一代电话通讯，操作系统虚拟化和认证，关键基础设施系统，例如 SCADA 控制系统和医疗，消息系统，安全网关，可用性安全。

　　(4) 实时和嵌入式系统 (Real-time an embee systems) ：开放式实时系统， Qos 驱动的实时调度和通信协议，控制设计和实时调度整合，实时、容错和安全协议整合，网络化器件和智能空间的鲁棒动态实时构架。

　　3 、理论与算法 Theory an Algorithms

　　计算机理论研究主要集中在算法和数据结构的设计与分析，以及计算复杂性的研究。具体包括最优化 (optimization) ，计算几何和拓扑 (computational geometry an topology) ，近似算法 (approximation algorithms) ，密码 (cryptography) 和安全计算 (secure computation) ，网络设计 (network esign) ，数据挖掘 (ata mining) ，机器学习 (machine learning) ，有限元网格生成 (finite-element mesh generation) 和自动化软件验证 (automatic software verification) 。

　　4 、人工智能 Artificial Intelligence

　　这个领域包含广泛的研究课题，包括知识表示，机器学习，计算机视觉，推理和机器人等。

　　知识表示 (knowlege representation) ：把知识按照一种有利于推理 ( 得出结论 ) 的方式表示出来。

　　机器学习 (machine learning) ：自动学习如何识别复杂模式并基于数据作出智能决策。

　　计算机视觉 (computer vision) ：使机器自动从图像和视频中提取信息并理解其中包含的视觉概念。

　　推理 (reasoning) ：学习推理的计算模型。

　　机器人 (robotics) ：工程学和机器人技术，以及它们的设计，制造，应用和结构配置。

 

　　5 、编程语言 Programming Languages

　　该领域的研究包括计算机语言的设计与实现，其目标是同时提高开发人员的开放效率和软件质量。包含如下一些课题：

　　(1) 程序语言设计和实现 (Programming Language Design an Implementation) ：编译器优化 (Compiler optimization) ，语义 (Semantics) ，即时编译器 (JIT complier) ，域特定语言 (DSL ： Domain-specific languages) 。

　　(2) 编程环境和工具 (Programming Environments an Tools) ：监控 (Monitoring) ，程序员搜索引擎 (Programmer search engines) ，基于模型的设计 (Moel-base esign) 。

　　(3) 程序分析和验证 (Program Analysis an Verification) ：模型检测 (Moel checking) ，静态和动态分析 (Static an ynamic analysis) ，定理证明 (Theorem proving) ，实时系统的任务调度分析 (Scheulability analysis for real-time systems) 。

　　6 、数据库与信息系统 Database an Information Systems

　　包括以下研究内容：

　　(1) 数据库 (Database) ：数据模型，数据查询、集成，各种数据库系统的设计、实现等。

　　(2) 数据挖掘 (Data Mining) ：从数据中提取模式的处理过程。它在很多领域有广泛的应用，例如市场营销、监测、入侵检测和科学发现。数据挖掘和机器学习很相关，但是数据挖掘更关注实际应用。

　　(3) 信息检索 (Information Retrieval) ：研究如何提取各种媒体 ( 文本、音频、视频等，目前的研究以文本居多 ) 中的信息，同时还搜索与之关联的数据库和万维网。

　　(4) 自然语言处理 (Natural language processing) ：构建一种可以分析、理解和生成自然语言的计算机系统。研究课题包含自动摘要 (automatic summarization) ，语篇分析 (iscourse analysis) ，机器翻译 (machine translation) ，命名实体识别 (name entity recognition) ，自然语言生成 (natural language generation) 和语音识别 (speech recognition) 等。

　　7 、图形学与多媒体 Graphics an Multimeia

　　图形学的研究包含对自然景象的建模和动画生成 (moeling an animation of natural phenomena) ，计算拓扑学 (computational topology) ，图形硬件的使用 (graphics harware utilization) ，渲染 (renering) ，网格处理和简化 (mesh processing an simplification) ，形状建模 (shape moeling) ，曲面参数化 (surface parameterization) 和可视化处理 (visibility processing) 等。

　　多媒体研究包括图像处理 (image processing) ，视频处理 (vieo processing) ，音频分析 (auio analysis) ，文本检索和理解 (text retrieval an unerstaning) ，数据挖掘和分析，以及数据融合 (ata fusion) 。因为多媒体数据包含不同格式的数据 ( 如文本，音频，视频 ) ，所以它的研究包含很多不同领域的技术和理论。

 

　　8 、人机交互 Human-Computer Interaction (HCI)

　　HCI 主要研究人和计算机之间的交互。它通常被认为是计算机科学、行为科学、设计及其他相关领域研究的交叉学科。

　　研究课题包括：

　　(1) 上下文感知计算 (Context-aware computing) ：行为分析，智能空间 (Smart Spaces) ，定位感知系统 (Location-aware systems) ，隐私技术。

　　(2) 感知人机界面 (Perceptual Interfaces) ：基于视觉的界面 (Vision-base interfaces) ，语音和话语界面 (speech an iscourse interfaces) 。

　　(3) 协同和学习 (Collaboration an Learning) ：基于模式的编辑工具 (Pattern-base authoring tools) ， ESL (English as a secon language) 学习，群组协同技术 (group collaboration technologies) ，包含按地理分布的远程沉浸协同 (geographically istribute tele-immersive collaboration) 等。

　　(4) 验光和人的视觉模拟 (Optometry an Human Vision Simulation) ：计算机辅助的角膜建模和可视化，医学成像 (meical imaging) ，手术仿真的虚拟环境 (virtual environments for surgical simulation) ，仿真渲染 (vision realistic renering) 。

 

　　9 、科学计算 Scientific Computing

　　科学计算主要是研究构建数学模型 (mathematical moels) 和数值解法 (numerical solution) ，并用计算机来分析和解决科学、社会科学以及工程问题。

　　研究课题包含：

　　(1) 并行计算 (Parallel computing) ：并行计算语言和并行算法。

　　(2) 自动性能调整 (Automatic Performance Tuning): Automatic generation of optimize implementations of computational an communication kernels 。

　　(3) 网格剖分 (Mesh generation) ：自动生成三角网格 (triangulate meshes) 来表示物理和计算区域。

　　(4) 矩阵计算 (Matrix computations) ：设计高效的矩阵计算算法和软件。

　　(5) 浮点数 (Floating point) ：可扩展的精度算术 (Extene precision arithmetic) ，可靠的浮点数标准 (Reliable floating point stanars) ，浮点数标准的体系和执行时间实现 (Architectural an run time implications of floating point stanars) ，浮点数标准的编程语言实现。

　　(6) 计算机代数 (Computer Algebra) ：符号数学计算方法。

　　10 、信息安全 Security

　　课题包含：

　　(1) 密码学 (Cryptology)

　　密码学理论 (cryptography theory) ，新的密码学系统开发 (evelopment of new cryp ographic systems) ，密码分析学 (cryptanalysis) ，协议开发，应用密码学，量子计算 (quantum computation) 。

　　(2) 隐私 (Privacy)

　　无线传感器网络的隐私， RFID 系统的隐私，数据库的隐私问题，基于网络的应用的隐私。

　　(3) 软件安全 (Software security)

　　开发编程语言和计算机安全之间的相互影响。

　　(4) 一致性和完整性 (Ientity an integrity)

　　预防“网络钓鱼”和攻击。

　　(5) 网络安全 (Network security)

　　网络安全检测 (network security monitoring) 和入侵防御 (intrusion prevention) 。

　　11 、软件工程 Software Engineering

　　主要研究开发大规模软件系统的原理和技术。

　　12 、生物信息学和计算生物学 Bioinformatics an Computational Biology

　　研究高效鲁棒的生物计算模拟算法，以及应用数据挖掘，机器学习，自然语言处理和信息检索等方法来分析和挖掘各类生物数据。

　　研究课题包括：

　　(1) 生物信息学 (Bioinformatics)

　　比较基因组学 (Comparative genomics) ，遗传分析 (Genetic analysis) ，系统发育 (Phylogenetics) ，分子进化建模 (Molecular evolutionary moeling) ，基因调控网络 (Gene regulatory networks) 。

　　(2) 蜂窝系统 (Cellular systems)

　　蛋白质结构建模 (Protein structure moeling) ，基因调控网 (Gene regulatory networks) ，合成生物学 (Synthetic biology) ， Computational systems biology ，细胞信号传导通路，传输和代谢，自组装系统 (Self-assembling systems) 。

　　(3) 神经系统 (Neural systems)

　　(4) 生物医学系统 (Biomeical systems)

　　传感器，健康服务系统，生理模型，医学图像和生物图像分析。

　　13 、计算机教育 Computers an Eucation

　　本领域研究如何教授计算机科学以及如何将计算机应用到教育中。这部分内容比较宽泛，就不在此展开了。