美國留學：計算機專業(yè)介紹

美國計算機專業(yè) &nash; 編程語言 Programming Languages

編程語言該領(lǐng)域的研究包括計算機語言的設(shè)計與實現(xiàn)，其目標是同時提高開發(fā)人員的開放效率和軟件質(zhì)量。包含如下一些課題：

(1) 程序語言設(shè)計和實現(xiàn) (Programming Language Design an Implementation) ：編譯器優(yōu)化 (Compiler optimization) ，語義 (Semantics) ，即時編譯器 (JIT complier) ，域特定語言 (DSL ： Domain-specific languages) 。

(2) 編程環(huán)境和工具 (Programming Environments an Tools) ：監(jiān)控 (Monitoring) ，程序員搜索引擎 (Programmer search engines) ，基于模型的設(shè)計 (Moel-base esign) 。

(3) 程序分析和驗證 (Program Analysis an Verification) ：模型檢測 (Moel checking) ，靜態(tài)和動態(tài)分析 (Static an ynamic analysis) ，定理證明 (Theorem proving) ，實時系統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度分析 (Scheulability analysis for real-time systems) 。

美國計算機專業(yè) &nash; 人機交互 Human-computer interation

人機交互 Human-computer interation ，語音識別之類 ( 語音識別有時候也作為一個單獨的領(lǐng)域 ) 。這個專業(yè)和人工智能專業(yè)互相交叉。并且此專業(yè)是計算機科學、行為科學、人體 工程學、設(shè)計類的一個交叉領(lǐng)域。這樣的專業(yè)的特點就是對工作經(jīng)驗比較看重。與人工智能一樣，這樣的領(lǐng)域如果找完全對口的工作有時候較難。

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、行為科學、設(shè)計及其他相關(guān)領(lǐng)域研究的交叉學科。

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(tǒng) (Location-aware systems) ，隱私技術(shù)。

(2) 感知人機界面 (Perceptual Interfaces) ：基于視覺的界面 (Vision-base interfaces) ，語音和話語界面 (speech an iscourse interfaces) 。

(3) 協(xié)同和學習 (Collaboration an Learning) ：基于模式的編輯工具 (Pattern-base authoring tools) ， ESL (English as a secon language) 學習，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 istribute tele-immersive collaboration) 等。

(4) 驗光和人的視覺模擬 (Optometry an Human Vision Simulation) ：計算機輔助的角膜建模和可視化，醫(yī)學成像 (meical imaging) ，手術(shù)仿真的虛擬環(huán)境 (virtual environments for surgical simulation) ，仿真渲染 (vision realistic renering) 。

美國計算機專業(yè) &nash; 數(shù)據(jù)庫 atabase system

美國計算機專業(yè)數(shù)據(jù)庫方向具體又有數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，數(shù)據(jù)挖掘等等。從很理論的關(guān)系數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)庫，到很應(yīng)用的 SQL ，全在學習范圍之內(nèi)。畢業(yè)生可 以做數(shù)據(jù)庫管理工程師。不過請注意這種工程師職位對于經(jīng)驗要求較高，尤其是高薪全職在大公司的數(shù)據(jù)庫管理工程師，剛畢業(yè)的學生恐怕有困難。不過工作可以找 到，比如說兼職的實習性質(zhì)，可以作為起步。對于編程序要求不算太高。

(1) 數(shù)據(jù)庫 (Database) ：數(shù)據(jù)模型，數(shù)據(jù)查詢、集成，各種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設(shè)計、實現(xiàn)等。

(2) 數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining) ：從數(shù)據(jù)中提取模式的處理過程。它在很多領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，例如市場營銷、監(jiān)測、入侵檢測和科學發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘和機器學習很相關(guān)，但是數(shù)據(jù)挖掘更關(guān)注實際應(yīng)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，同時還搜索與之關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)庫和萬維網(wǎng)。

(4) 自然語言處理 (Natural language processing) ：構(gòu)建一種可以分析、理解和生成自然語言的計算機系統(tǒng)。研究課題包含自動摘要 (automatic summarization) ，語篇分析 (iscourse analysis) ，機器翻譯 (machine translation) ，命名實體識別 (name entity recognition) ，自然語言生成 (natural language generation) 和語音識別 (speech recognition) 等。

美國計算機專業(yè) — 生物信息學和計算生物學方向 Bioinformatics an Computational Biology

研究高效魯棒的生物計算模擬算法，以及應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘，機器學習，自然語言處理和信息檢索等方法來分析和挖掘各類生物數(shù)據(jù)。

研究課題包括：

(1) 生物信息學 (Bioinformatics)

比較基因組學 (Comparative genomics) ，遺傳分析 (Genetic analysis) ，系統(tǒng)發(fā)育 (Phylogenetics) ，分子進化建模 (Molecular evolutionary moeling) ，基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò) (Gene regulatory networks) 。

(2) 蜂窩系統(tǒng) (Cellular systems)

蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)建模 (Protein structure moeling) ，基因調(diào)控網(wǎng) (Gene regulatory networks) ，合成生物學 (Synthetic biology) ， Computational systems biology ，細胞信號傳導通路，傳輸和代謝，自組裝系統(tǒng) (Self-assembling systems) 。

(3) 神經(jīng)系統(tǒng) (Neural systems)

(4) 生物醫(yī)學系統(tǒng) (Biomeical systems) 傳感器，健康服務(wù)系統(tǒng)，生理模型，醫(yī)學圖像和生物圖像分析。

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