2023-12-11 10:06:13|已浏览:94次
近年来,越来越多的中国学子选择申请海外院校,那其中理科生去美国留学计算机专业分支有哪些?本文则针对这个问题,为大家整理了资料,接下来咱们就一起往下了解吧。
美国计算机专业分支介绍. Architecture的结构、编译器和并行计算, Compilers and Parallel Computing
计算机系统结构主要研究和研究计算机的结构和功能及其在电子技术中的应用。抽象地说,计算机系统结构是系统在其环境中的最高概念;它决定了计算机硬件和软件之间的联系。具体来说,计算机系统结构是指在实践中描述计算机设计原则的概念和系统结构。它决定了计算机设计的组件、它们的功能和组件之间的界面。以常见的冯?诺伊曼设计为例,架构设计包括:指令集、微架构、数据表示、搜索模式、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。
系统结构和编译器的研究主要集中在硬件设计、编程语言和下一代编译器上。平行计算的研究范围很广,包括平行计算模型、平行算法、平行编译设计等。
二. 系统与网络 Systems and Networking网络是利用通信设备和线路连接多个地理位置不同、功能独立的计算机系统,实现网络硬件、软件和资源共享和信息传输的系统。简单地说,它是指连接两台或多台计算机进行通信的系统。本分公司的主要内容从网络基础理论、拓扑结构、硬件相关部件、传输介质(光纤、同轴电缆、双绞线有线传输、卫星传输、红外传输、激光传输、无线电波等无线传输)到各种网络协议。
可细分为:
(1)网络和分布式系统(Networking and distributed systems): 移动通信系统,无线网络协议(wireless protocols),Ad-hoc网络,服务质量管理(Quality of Service management,QoS),多媒体网络,计算机对等网络(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):普遍计算分布式资源管理(ubiquitous computing/pervasive computing)环境管理,反射中间部件(reflective middleware),中间元件级操作系统(middleware “meta-operating systems),面向对象的操作系统设计,允许单个用户与多台计算机和平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,独立计算(autonomic computing),强大的软件系统支持和数据库系统支持。
(3)安全(Security): 隐私,普遍计算,无线传感器(wireless sensors),移动和嵌入式计算机、标准化、认证、验证策略、QOS保证和拒绝服务保护、下一代电话通信、操作系统虚拟化和认证、SCADA控制系统和医疗、信息系统、安全网关、可用性安全等关键基础设施系统。
(4)实时和嵌入式系统(Real-time and embedded 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集成、实时、容错和安全协议集成、网络设备和智能空间的动态实时框架。
三. 理论与算法 Theory and Algorithms顾名思义,计算机理论是一门为计算机科学的发展和研究提供理论基础的学科。本课程的学习涉及CS的核心课题,包括可计算性、文法和自动机、逻辑、复杂性和语义。它涉及可计算理论、形式语言、逻辑和自动解释、程序语言的可计算复杂性和语义,并研究这些内容之间的关系。
上述广义算法是指解决问题的方法和步骤,CS下的算法是指计算机解决问题或完成任务的一系列明确指令。算法的质量可以通过空间复杂性和时间复杂性来衡量。现代算法理论的主要研究目的是如何开发更有效的算法,研究相关算法的设计方法和实现技术。
这个方向包括最优化(optimization),计算几何和拓扑(computational geometry and topology),近似算法(approximation algorithms),密码(cryptography)和安全计算(secure computation),网络设计(network design),数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),生成有限元网格(finite-element mesh generation)验证自动化软件(automatic software verification)。
四. 人工智能和机器人 Artificial Intelligence and Robotics包括机器感知(包括机器学习、知识表达与推理、机器人)、动态系统模拟、动态计算、自然语言获取与处理、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、概率推理、神经估计、计算机视觉、视觉场景认知、模式识别、人工免疫、神经网络、遗传学。
知识表示(knowledge representation):以一种有利于推理(得出结论)的方式表达知识。
机器学习(machine learning):基于数据,自动学习如何识别复杂模式并做出智能决策。
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):工程与机器人技术,以及它们的设计、制造、应用和结构配置。
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