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美国计算机专业细分方向分析!

仁和海外 | 2018-01-10 17:54

美国计算机专业研究方向都有哪些呢?小编下面为大家详细介绍,希望对大家的申请有所帮助。

 

数据库database system方向

美国计算机专业数据库方向具体又有数据库系统,数据挖掘等等。从很理论的关系数据库、云数据库,到很应用的SQL,全在学习范围之内。毕业生可以做数据库管理工程师。不过请注意这种工程师职位对于经验要求较高,尤其是高薪全职在大公司的数据库管理工程师,刚毕业的学生恐怕有困难。不过工作可以找到,比如说兼职的实习性质,可以作为起步。对于编程序要求不算太高。

(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(discourse analysis),机器翻译(machine translation),命名实体识别(named entity recognition),自然语言生成(natural language generation)和语音识别(speech recognition)等。

 

人机交互Human-computer interaction方向

 

人机交互Human-computer interation,语音识别之类(语音识别有时候也作为一个单独的领域)。这个专业和人工智能专业互相交叉。并且此专业是计算机科学、行为科学、人体工程学、设计类的一个交叉领域。这样的专业的特点就是对工作经验比较看重。与人工智能一样,这样的领域如果找完全对口的工作有时候较难。

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-based interfaces),语音和话语界面(speech and discourse interfaces)。

(3) 协同和学习(Collaboration and Learning):基于模式的编辑工具(Pattern-based authoring tools),ESL (English as a second 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 distributed tele-immersive collaboration)等。

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

 

编程语言Programming Languages方向

 

编程语言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 and 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 and Tools):监控(Monitoring),程序员搜索引擎(Programmer search engines),基于模型的设计(Model-based design)。

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

 

生物信息学和计算生物学方向Bioinformatics and Computational Biology方向

 

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 modeling),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 modeling),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(Biomedical 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。

 

本文来源自公众号“学霸公社”

ID:xbgs666

 

希望以上信息可以给在海外留学的你一些或多或少的帮助,有任何疑问都可以随时联系我们仁和海外小编~24小时standby,随时给你贴心建议!

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