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美國計算機科學(xué)CS專(zhuān)業(yè)
計算機專(zhuān)業(yè)是現在最熱門(mén)最高薪的專(zhuān)業(yè)之一，在2016年P(guān)ayScale美國碩士專(zhuān)業(yè)薪水排名中，計算機科學(xué)、計算機工程等相關(guān)專(zhuān)業(yè)名列前茅，早期薪水便已達到$80K-$90K。除了高薪以外，計算機相關(guān)專(zhuān)業(yè)抽中H1B工作簽證的幾率也更高，去年被抽中的H1B簽證中，計算機相關(guān)專(zhuān)業(yè)占到了70%以上。
一旦決定了申請Computer Science(CS)，我們要做的第一步可能是去打開(kāi)一個(gè)美國大學(xué)的網(wǎng)站(當然除了從一開(kāi)始就決定找個(gè)留學(xué)中介機構來(lái)幫忙，自己樂(lè )得輕松的甩手掌柜類(lèi)型的申請者)，打開(kāi)了大學(xué)的網(wǎng)站后，產(chǎn)生的第一個(gè)困惑就是Computer Engineering(CE)還是Computer Science?兩者的區別是什么?因為我們很快就會(huì )發(fā)現很多美國學(xué)校的EE和CS/CE是合并在一起的，所以許多研究方向的跨學(xué)科性非常強，無(wú)法簡(jiǎn)單地歸類(lèi)為是屬于計算機還是屬于電子的范疇。
CS和CE這兩個(gè)項目非常相似，兩個(gè)項目都學(xué)習編程和軟件開(kāi)發(fā)的基礎學(xué)科，兩者之間最基本的區別可以歸結為理科(science)和工科(engineering)的區別。science的意思是知識或學(xué)問(wèn)，它是來(lái)自拉丁單詞“to know”，engineering則是來(lái)自拉丁單詞“to contrive”。因此從操作層面來(lái)看兩者的區別是CE的學(xué)生擁有對電路、電子學(xué)和VLSI設計的非常深厚的認知，而這些都是現代計算機實(shí)際結構中至關(guān)重要的;CS的學(xué)生學(xué)習的是代數、計算和編程語(yǔ)言，這些構成了高級程序設計和計算的基礎。但是這樣的描述事實(shí)還是不夠準確，因為比如SE(Software Engineering )分支有時(shí)候會(huì )放在CE下，有時(shí)候又會(huì )放在CS下，這也要具體情況具體分析，具體學(xué)校具體對待。
我們可以這樣來(lái)理解：廣義的CE就是應用性的computer 相關(guān)的，CS會(huì )更理論一些。這也就是為什么SE是軟件相關(guān)，可是卻會(huì )放在CE下的原因，SE是用工程的思維去開(kāi)發(fā)一個(gè)軟件項目的方式方法的學(xué)習。另外一方面，有一些狹義的劃分，SE又會(huì )放在CS下，這樣的劃分就是按照軟硬的劃分了，CS是軟，CE是硬。但是核心都是computer。因為每個(gè)學(xué)校都有自己的劃分方式，所以沒(méi)有統一的標準。同時(shí)，軟硬現在已經(jīng)你中有我，我中有你了。比如說(shuō)，CPU里是有指令集的，離開(kāi)了指令集，CPU也沒(méi)有辦法工作。而先進(jìn)的軟件都會(huì )針對硬件進(jìn)行優(yōu)化，沒(méi)有足夠的優(yōu)化，就會(huì )出現多年前經(jīng)常會(huì )出現的兼容問(wèn)題了。這是兩者之間的區別，我們本文重點(diǎn)講的是CS。
CS在計算機系統和軟件的理論和設計，以及重要的應用領(lǐng)域培養學(xué)生。CS主要的研究領(lǐng)域和學(xué)習領(lǐng)域包括計算機人工智能、生物系統和計算機生物學(xué)、計算機結構和工程、機器人(與EE交叉，很多開(kāi)設在EE下)、信號和圖形處理(與EE交叉，很多開(kāi)設在EE下)、操作系統和網(wǎng)絡(luò )、編程系統、算法和理論、交互系統和軟件系統等。CS涉及到了我們生活的方方面面，我們生活的衣食住行都離不開(kāi)，在未來(lái)的日子里更離不開(kāi)。衣有智能服裝;住有智能家電，比如我們普通的平板電視等;行：所有汽車(chē)上都有行車(chē)電腦。
美國計算機科學(xué)CS專(zhuān)業(yè)研究分支
留學(xué)美國申請美國大學(xué)計算機專(zhuān)業(yè)(CS)的學(xué)生非常多。美國大學(xué)CS專(zhuān)業(yè)的研究分支也非常多，不同分支對學(xué)生的要求也會(huì )不同，因此，學(xué)生們要根據自己的條件選擇適合自己的研究方向。
下面小編要對美國大學(xué)CS專(zhuān)業(yè)十三個(gè)分支方向進(jìn)行詳細的闡述，前方高能!
一、體系結構、編譯器和并行計算
體系結構和編譯器的研究主要集中在硬件設計，編程語(yǔ)言以及下一代編譯器。
并行計算研究的包含范圍很廣，包括并行計算的計算模型，并行算法，并行編譯器設計等。
二、系統與網(wǎng)絡(luò ) Systems and Networking
(1)網(wǎng)絡(luò )與分布式系統(Networking and distributed systems)：移動(dòng)通信系統，無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )協(xié)議(wireless protocols)，Ad-hoc網(wǎng)絡(luò )，服務(wù)質(zhì)量管理(Quality of Service management，QoS)，多媒體網(wǎng)絡(luò )，計算機對等聯(lián)網(wǎng)(peer-to-peer networking, P2P)，路由，網(wǎng)絡(luò )模擬，主動(dòng)隊列管理(active queue management, AQM)和傳感器網(wǎng)絡(luò )(sensor networks)。
(2)操作系統(Operating system)：分布式資源管理，普適計算(ubiquitous computing/pervasive computing)環(huán)境管理，反射中間件(reflective middleware)，中間件元級操作系統(middleware “meta-operating systems”)，面向對象操作系統設計，允許單個(gè)用戶(hù)與多計算機、對等操作系統服務(wù)交互的用戶(hù)設計，上下文敏感的分布式文件系統，數據中心的電源管理，文件/存儲系統，自主計算(autonomic computing)，軟件健壯性的系統支持以及數據庫的系統支持。
(3)安全(Security): 隱私，普適計算，無(wú)線(xiàn)傳感器(wireless sensors)，移動(dòng)式和嵌入式計算機，規范，認證，驗證策略，QoS保證和拒絕服務(wù)保護，下一代電話(huà)通訊，操作系統虛擬化和認證，關(guān)鍵基礎設施系統，例如SCADA控制系統和醫療，消息系統，安全網(wǎng)關(guān)，可用性安全。
(4)實(shí)時(shí)和嵌入式系統(Real-time and embedded systems)：開(kāi)放式實(shí)時(shí)系統，Qos驅動(dòng)的實(shí)時(shí)調度和通信協(xié)議，控制設計和實(shí)時(shí)調度整合，實(shí)時(shí)、容錯和安全協(xié)議整合，網(wǎng)絡(luò )化器件和智能空間的魯棒動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)構架。
三、理論與算法 Theory and Algorithms
計算機理論研究主要集中在算法和數據結構的設計與分析，以及計算復雜性的研究。具體包括最優(yōu)化(optimization)，計算幾何和拓撲(computational geometry and topology)，近似算法(approximation algorithms)，密碼(cryptography)和安全計算(secure computation)，網(wǎng)絡(luò )設計(network design)，數據挖掘(data mining)，機器學(xué)習(machine learning)，有限元網(wǎng)格生成(finite-element mesh generation)和自動(dòng)化軟件驗證(automatic software verification)。
四、人工智能 Artificial Intelligence
這個(gè)領(lǐng)域包含廣泛的研究課題，包括知識表示，機器學(xué)習，計算機視覺(jué)，推理和機器人等。
知識表示(knowledge representation)：把知識按照一種有利于推理(得出結論)的方式表示出來(lái)。機器學(xué)習(machine learning)：自動(dòng)學(xué)習如何識別復雜模式并基于數據作出智能決策。
計算機視覺(jué)(computer vision)：使機器自動(dòng)從圖像和視頻中提取信息并理解其中包含的視覺(jué)概念。
推理(reasoning)：學(xué)習推理的計算模型。
機器人(robotics)：工程學(xué)和機器人技術(shù)，以及它們的設計，制造，應用和結構配置。
五、編程語(yǔ)言 Programming Languages
該領(lǐng)域的研究包括計算機語(yǔ)言的設計與實(shí)現，其目標是同時(shí)提高開(kāi)發(fā)人員的開(kāi)放效率和軟件質(zhì)量。包含如下一些課題：
(1)程序語(yǔ)言設計和實(shí)現(Programming Language Design and Implementation)：編譯器優(yōu)化(Compiler optimization)，語(yǔ)義(Semantics)，即時(shí)編譯器(JIT complier)，域特定語(yǔ)言(DSL：Domain-specific languages)。
(2)編程環(huán)境和工具(Programming Environments and Tools)：監控(Monitoring)，程序員搜索引擎(Programmer search engines)，基于模型的設計(Model-based design)。
(3)程序分析和驗證(Program Analysis and Verification)：模型檢測(Model checking)，靜態(tài)和動(dòng)態(tài)分析(Static and dynamic analysis)，定理證明(Theorem proving)，實(shí)時(shí)系統的任務(wù)調度分析(Schedulability analysis for real-time systems)。
六、數據庫與信息系統 Database and Information Systems
(1)數據庫(Database)：數據模型，數據查詢(xún)、集成，各種數據庫系統的設計、實(shí)現等。
(2)數據挖掘(Data Mining)：從數據中提取模式的處理過(guò)程。它在很多領(lǐng)域有廣泛的應用，例如市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、監測、入侵檢測和科學(xué)發(fā)現。數據挖掘和機器學(xué)習很相關(guān)，但是數據挖掘更關(guān)注實(shí)際應用。
(3)信息檢索(Information Retrieval)：研究如何提取各種媒體(文本、音頻、視頻等，目前的研究以文本居多)中的信息，同時(shí)還搜索與之關(guān)聯(lián)的數據庫和萬(wàn)維網(wǎng)。
(4)自然語(yǔ)言處理(Natural language processing)：構建一種可以分析、理解和生成自然語(yǔ)言的計算機系統。研究課題包含自動(dòng)摘要(automatic summarization)，語(yǔ)篇分析(discourse analysis)，機器翻譯(machine translation)，命名實(shí)體識別(named entity recognition)，自然語(yǔ)言生成(natural language generation)和語(yǔ)音識別(speech recognition)等。
七、圖形學(xué)與多媒體 Graphics and Multimedia
圖形學(xué)的研究包含對自然景象的建模和動(dòng)畫(huà)生成(modeling and animation of natural phenomena)，計算拓撲學(xué)(computational topology)，圖形硬件的使用(graphics hardware utilization)，渲染(rendering)，網(wǎng)格處理和簡(jiǎn)化(mesh processing and simplification)，形狀建模(shape modeling)，曲面參數化(surface parameterization)和可視化處理(visibility processing)等。
多媒體研究包括圖像處理(image processing)，視頻處理(video processing)，音頻分析(audio analysis)，文本檢索和理解(text retrieval and understanding)，數據挖掘和分析，以及數據融合(data fusion)。因為多媒體數據包含不同格式的數據(如文本，音頻，視頻)，所以它的研究包含很多不同領(lǐng)域的技術(shù)和理論。
八、人機交互 Human-Computer Interaction (HCI)
HCI主要研究人和計算機之間的交互。它通常被認為是計算機科學(xué)、行為科學(xué)、設計及其他相關(guān)領(lǐng)域研究的交叉學(xué)科。
研究課題包括：
(1) 上下文感知計算(Context-aware computing)：行為分析，智能空間(Smart Spaces)，定位感知系統(Location-aware systems)，隱私技術(shù)。
(2) 感知人機界面(Perceptual Interfaces)：基于視覺(jué)的界面(Vision-based interfaces)，語(yǔ)音和話(huà)語(yǔ)界面(speech and discourse interfaces)。
(3) 協(xié)同和學(xué)習(Collaboration and Learning)：基于模式的編輯工具(Pattern-based authoring tools)，ESL (English as a second language) 學(xué)習，群組協(xié)同技術(shù)(group collaboration technologies)，包含按地理分布的遠程沉浸協(xié)同(geographically distributed tele-immersive collaboration)等。
(4) 驗光和人的視覺(jué)模擬(Optometry and Human Vision Simulation)：計算機輔助的角膜建模和可視化，醫學(xué)成像(medical imaging)，手術(shù)仿真的虛擬環(huán)境(virtual environments for surgical simulation)，仿真渲染(vision realistic rendering)。
九、科學(xué)計算 Scientific Computing
科學(xué)計算主要是研究構建數學(xué)模型(mathematical models)和數值解法(numerical solution)，并用計算機來(lái)分析和解決科學(xué)、社會(huì )科學(xué)以及工程問(wèn)題。
研究課題包含：(1)并行計算(Parallel computing)：并行計算語(yǔ)言和并行算法。
(2)自動(dòng)性能調整(Automatic Performance Tuning): Automatic generation of optimized implementations of computational and communication kernels。
(3)網(wǎng)格剖分(Mesh generation)：自動(dòng)生成三角網(wǎng)格(triangulated meshes)來(lái)表示物理和計算區域。
(4)矩陣計算(Matrix computations)：設計高效的矩陣計算算法和軟件。
(5)浮點(diǎn)數(Floating point)：可擴展的精度算術(shù)(Extended precision arithmetic)，可靠的浮點(diǎn)數標準(Reliable floating point standards)，浮點(diǎn)數標準的體系和執行時(shí)間實(shí)現(Architectural and run time implications of floating point standards)，浮點(diǎn)數標準的編程語(yǔ)言實(shí)現。
(6)計算機代數(Computer Algebra)：符號數學(xué)計算方法。
十、信息安全 Security
(1)密碼學(xué)(Cryptology)密碼學(xué)理論(cryptography theory)，新的密碼學(xué)系統開(kāi)發(fā)(development of new cryp ographic systems)，密碼分析學(xué)(cryptanalysis)，協(xié)議開(kāi)發(fā)，應用密碼學(xué)，量子計算(quantum computation)。
(2)隱私(Privacy)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )的隱私，RFID系統的隱私，數據庫的隱私問(wèn)題，基于網(wǎng)絡(luò )的應用的隱私。
(3)軟件安全(Software security)開(kāi)發(fā)編程語(yǔ)言和計算機安全之間的相互影響。
(4)一致性和完整性(Identity and integrity)預防“網(wǎng)絡(luò )釣魚(yú)”和攻擊。
(5)網(wǎng)絡(luò )安全(Network security)網(wǎng)絡(luò )安全檢測(network security monitoring)和入侵防御(intrusion prevention)。
十一、軟件工程 Software Engineering
主要研究開(kāi)發(fā)大規模軟件系統的原理和技術(shù)。
十二、生物信息學(xué)和計算生物學(xué)
研究高效魯棒的生物計算模擬算法，以及應用數據挖掘，機器學(xué)習，自然語(yǔ)言處理和信息檢索等方法來(lái)分析和挖掘各類(lèi)生物數據。
研究課題包括：
(1)生物信息學(xué)(Bioinformatics)比較基因組學(xué)(Comparative genomics)，遺傳分析(Genetic analysis)，系統發(fā)育(Phylogenetics)，分子進(jìn)化建模(Molecular evolutionary modeling)，基因調控網(wǎng)絡(luò )(Gene regulatory networks)。
(2)蜂窩系統(Cellular systems)蛋白質(zhì)結構建模(Protein structure modeling)，基因調控網(wǎng)(Gene regulatory networks)，合成生物學(xué)(Synthetic biology)，Computational systems biology，細胞信號傳導通路，傳輸和代謝，自組裝系統(Self-assembling systems)。
(3)神經(jīng)系統(Neural systems)
(4)生物醫學(xué)系統(Biomedical systems)傳感器，健康服務(wù)系統，生理模型，醫學(xué)圖像和生物圖像分析。
十三、計算機教育 Computers and Education
本領(lǐng)域研究如何教授計算機科學(xué)以及如何將計算機應用到教育中。
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