美国CS16个常见研究方向及申请难度(一)

计算机|2015年12月22日 10:42
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。
  计算机涉及的领域非常广泛, 其分支学科也是非常多。在美国将主要的专业方向分为人工智能(Artificial Intelligence),程序应用(Programming Language),计算机系统(Systems)以及计算机理论(theory)这四个部分。而每个部分又有很多的研究方向,诸如人工智能与知识工程,模式识别与图像处理软件,多媒体技术与图形学,智能信息系统工程与软件自动化,数据库与数据仓库,数据挖掘与知识发现,计算机网络技术及其应用,计算机系统与控制,信息系统安全,计算机安全等等。

  下面,我们对CS 的16 个常见研究方向进行逐个介绍。

  1、体系结构、编译器、并行计算和硬件系统设计 Architecture, Compilers and Parallel Computing/ Hardware Systems and Design/VLSI
  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。计算机硬件芯片,例如CPU 的结构设计,内部结构逻辑门的电子开关,了解VLSI 的同学应该知道这个方面的研究深度和难度,申请者必须具备很强的逻辑电路基础知识。
  申请难度:由于就业环境的影响,申请热度下降非常快,因为更偏向于理论性的研究,申请的难度也很大,并且奖学金情况也不乐观! 申请者要有这方面的背景,特别是实际工作经验,是很重要的。

  2、系统与网络Systems and Networking
  可细分为:
  (1) 网络与分布式系统(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,计算机对等联网(peerto-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 middleware),中间件元级操作系统(middleware “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 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。
  申请难度:这个研究方向越来越多的出现在EE,ECE 专业下,不过计算机背景的学生在申请这两个方向的时候仍然具有相当不错的竞争力! 网络技术这个方面也有很多的设置在EE 下边, 以致于很多CS 的同学为了这个专业转向EE 或者ECE 下边的通信与网络专业。网络虽然现在应用比较广泛,但是将来的就业不是太好,所以选他的人不是很多,而且这个专业也确实没有什么太多的项目可作,所以奖不太好申。

  3、理论与算法Theory and 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 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),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
  它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。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(knowledge 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。
  申请难度:人工智能做为当前计算机科学专业下最热门,最有发展前景研究方向,因此所招收的国际学生多具备很强的学术背景,在该方面有着非常突出表现的人才。MASTER 招收的并不多,主要是PHD 的学生居多。由于这个方向更多的强调数据表述及算法方面的知识,所以当申请目标定位在这个方面的时候可以整理一下自己在这些方面的背景,看看对于这个方面的理解是否很深度。

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