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清华大学计算机专业,全国第一,高考和考研 [复制链接]

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随着我国科技的发展,特别是在人工智能和互联网经济领域的实现了高速的发展,计算机专业的需口也在与日俱增,近年来我国对AI人工智能方面人在的紧缺和培养高度重视,教育部甚至将python列如中小学升学要素中,这导致我国大学生对计算机专业越来越青睐,而清华大学作为我国计算机实力最强的高校,可以说是学子们的首选。

清华大学计算机科学与技术系成立于年,算得上是历史悠久了。曾经在年和年两次在全国学位与研究生教育发展中心开展的一级学科整体水平评估中,以满分分的成绩排名第一。在今年USnews推出的排行榜BestGlobalUniversitiesforComputerScience中,计算机科学与技术学科紧随MIT之后位列世界第2名,所以可以看出清华的计算机一直在稳步提升实力和影响力。

计算机系统

计算机系统是计算机科学的基础研究领域,通过建立真实的计算机应用系统来提供解决现实问题的方法。研究主要集中在计算机系统的性能和可用性。

本研究领域的工作主要包括以下四个方向:并行高性能计算机,分布式系统,存储系统和编程系统。该领域已获得许多高端项目的资助,如国家重点基础研究发展计划(计划)、国家高技术研究发展计划(计划)、国家自然科学基金,以及英特尔、微软、IBM、惠普、谷歌、华为等跨国公司。清华大学已在高水平的国际期刊与顶级国际会议上(如PPoPP,EuroSys,SC,PACT,OOPSLA,HPDC和ICS)发表了大量优质论文。

除了论文发表,还建立了许多真实系统,如浏览器系列群集计算机,存储系统TH-MSNS,网格计算中间件CGSP,MPI应用程序调试和检查点工具等。为开放源码Open64编译器做出了许多贡献,已开源几个软件包,MPI如高保真MPI模拟器和GPU编程工具MapCG等。

计算机网络

清华大学计算机网络方面的研究已有超过30年的历史。计算机网络方面的研究主要为网络核心设备、及下一代互联网先进网络基础设施和关键技术研究。它涵盖了从计算机科学、通讯理论到工业设计这一广泛的研究领域。旨在解决互联网发展过程中存在的基础问题,为全球互联网做出了重大贡献,推动下一代互联网某些重要领域的研究和建设。

在计算机网络领域的研究主要包括以下五个方向:网络路由和交换架构,高等网络体系结构,源IP地址验证,IPv4/IPv6过渡技术,以及计算机系统性能评价。该领域已获得许多高端项目的资助,如计划、计划、国家自然科学基金、中国下一代互联网(CNGI)项目、以及国际合作项目等。特别是,正在牵头一个由百家科研院校共同参与的CNGI重点项目,总资金约四亿人民币。此外,还在新一代互联网体系结构基础理论研究方面接连两次获得国家重点基础研究项目(项目)的支持(年至年,以及年至年),总计达四千七百万元人民币。还在顶级期刊和会议上发表了大量高水平的论文,曾经获得ACMMultimedia最佳论文提名。清华大学下一代互联网核心网络国家工程实验室于年建成。

引领了中国教育和科研计算机网(CERNET)的发展。设计研发了第一个互联网骨干网络。CERNET不仅是一个支持高校教育和研究的国家级先进网络基础设施,还是世界上最大的国家级学术网络。CERNET在中国互联网的发展中起到了重要的推动作用,并对全球互联网产生重大影响。

此外,还申请了大量专利,并已获得授权。运用新技术进行了大规模试验,甚至已经进入部署阶段,并多次获得国家科技进步奖。例如,开发的IPv6核心路由器获得年信息产业部颁发的国家科技进步奖。整体科技创新获得年国家科技进步二等奖,并已在CNGI示范工程进行部署。与国内二十所高校合作,共同构建了中国下一代互联网示范工程CNGI-CERNET2最大的核心网以及国内/国际交换点CNGI-6IX。提出并建立了世界最大的纯IPv6骨干网,攻克了一系列关键性技术问题,并于年、年两次被评为“中国十大科技进步奖”。该项目还获得年国家科技进步二等奖。IPv4/IPv6过渡技术解决了验证架构,其关键技术如4over6不仅发表在IETF国际标准RFC上,同时也将部署在下一代互联网,解决了互操作性、演化、安全性、可靠性等问题。将计算机网络性能和服务质量控制评估作为基本研究重点,已经在IEEETransactionsonComputers和IEEEINFOCOM上发表了15篇代表性论文,并于年获得教育部颁发的国家科学技术进步奖(自然科学类)一等奖提名。

信息处理

清华大学计算机科学信息处理方面的研究迄今已有50年历史。信息处理的新纪元来自网络热潮,且伴随着由大规模非结构化数据和人机互动新方式所带来的挑战。我们的研究目标是在科学挑战中取得信息处理的理论和方法方面的学术成就,促进新技术和应用的发展,支持国家发展。在研究中,我们还运用跨学科综合知识(如数学、计算机科学、认知科学、神经科学、人脑及心理学)努力探索未来的发展方向,创立理论,扩大信息处理的能力。

信息处理的研究工作主要包括以下四个方向:理论,信息处理方法,网络搜索技术和应用,智能控制理论与应用。该领域已获得国家自然科学基金委员会(NSFC)、国家重点基础研究发展计划(计划)、国家高技术研究发展计划(计划)以及国际合作项目的资助。特别是,在基础科学问题的研究——“理论与智能信息处理方法”已连续两次获得国家自然科学基金委(创新研究群体基金)的支持,还申请到国家自然科学基金几个重点项目,如“视觉与听觉信息认知计算”。在技术与应用研究方面,牵头了国家重大科技专项项目——“物理气相沉积设备检测平台和集群控制平台及软件”,总资金约两亿元人民币。互联网信息采集研究由加拿大国际发展研究中心(IDRC)资助,总资金约一亿加币。

已在国际刊物或顶级国际会议上发表了大量优质论文。理论课题组已定期在顶级国际期刊或会议上发表论文。这些论文已被其他研究者广泛引用,其中许多为美国及欧盟知名机构,如麻省理工学院,伊利诺伊大学,美国宾夕法尼亚大学,加州大学洛杉矶分校(美国);牛津大学,南安普敦大学(英国),法国国立计算机及自动化研究院,巴黎第七大学,巴黎综合理工学院(法国),CWI,埃因霍温(荷兰)。

还与国际研究机构及产业界开展积极合作。五个联合研究中心相继成立,包括清华大学神经和认知计算中心(研究人员多来自清华大学计算机科学与技术系、生物医学工程系、心理学、清华大学生命科学学院,外加九位来自加州大学旧金山分校、伦敦大学、约翰霍普金斯大学、耶鲁大学、纽约大学、约翰霍普金斯大学的特聘讲座教授);清华——滑铁卢互联网信息获取联合研究中心;清华大学——新加坡国立大学极端搜索研究中心;清华——HP多媒体联合研究中心;清华—搜狐搜索技术联合研究实验室。

已经获得国务院、国家科技部、教育部、以及中国科学技术协会颁发的多项奖项。“非经典计算:形式模型和逻辑基础”已获得国家自然科学奖——中国自然科学研究最高奖项。“nm高密度等离子体刻蚀机的研究、发展及产业化”已获得国家科技进步奖——中国科技领域最高奖项。我们在大规模、多模式网络内容处理集成平台方面所做的工作,对中国*府及各省多级部门起到了巨大的杠杆作用,据报道每年能够减少*府开销高达七亿六千万元人民币。

此外,通过大量集中的科研工作,在此研究领域培养了高素质的博士生:冯元曾获得年度国家最佳博士学位论文奖,段润尧和季峥峰分别于年和年获得中国计算机学会最佳博士学位论文奖。(最近,季峥峰与RahulJainSarvagya、Upadhyay及JohnWatrous共同证明了QIP=PSPACE,并获得STOC年最佳论文奖。)

计算机视觉

视觉是一个复杂的过程,以快速、有效的方式了解不同任务的物理环境。计算机视觉对将计算机智能化的可编程算法展开研究,通过这种方式,计算机可以像人类视觉那样处理和理解人类视觉图像。计算机视觉通常研究由二维到三维的问题,而计算机图形学正好相反,即研究由三维到二维的问题。在计算机视觉和计算机图形学间,多媒体编码和解码在机器视觉中起着重要作用,因为自然场景通常包含上百万的信息编码位,而对于反应迅速的人类视觉系统来说,神经元编码是不可避免的。计算机科学与技术系计算机视觉和多媒体计算领域共有九位教职工,其研究内容涵盖了计算机视觉、计算机图形学、图像/视频编码传输,以及图像/视频处理的所有研究方向。

该领域已获得国家重点基础研究发展计划(计划)、国家高技术研究发展计划(计划)、国家自然科学基金,以及国际合作研究项目的资助。我们牵头了国家重点基础研究发展计划(计划)——“可视化媒体智能处理”,项目资金(第一期:至年,约两千四百万元人民币)和(第二期至年,约三千万元人民币),以及由国家自然科学基金委员会和微软公司共同资助的国家自然科学基金重点项目——“万维网社会网络理论与分析方法”。

已在资深同行评审的国际期刊或顶级国际会议上发表了大量高水平论文,如ACMSIGGRAPH(4),CVPRoral(2),ICCVoral(1),IEEET-PAMI(4),IEEET-VCG(8),IEEET-CSVT(1)。其中一篇论文被评为年IEEET-CSVT最佳论文,还有一篇被评为年CVPR最佳学生论文。我们还申请了20项国家专利并获得授权。

在此方面,培养了许多优秀的研究生,曾多次获得高级奖项,其中包括国家优秀博士学位论文奖一次、中国计算机学会优秀博士学位论文奖两次、北京市优秀博士学位论文奖一次。一名女硕士生曾获得年CVPR最佳学生论文奖,还有一名女博士生获得年IEEET-CSVT最佳论文奖。

教职工为研究团体提供了良好的学术服务,如在多家高水平国际会议/期刊及组织机构担任主席/联合主席、主编/副主编。特别是胡事民教授为计算机辅助设计编委会成员,被评选为至年度ACM实体建模协会执行委员会主席。温江涛教授为IEEET-CSVT副主编。

知识和软件工程

数据与知识工程自二十世纪八十年代以来成为计算机科学与技术系具有影响力的研究领域,在分布式数据库及演绎数据库项目中开展了大量工作。目前,计算机科学与技术系该领域的前沿研究方向包括:(1)新型数据库查询范例,(2)复杂高性能数据挖掘,以及(3)语义Web技术。在软件工程领域,专注于软件科学、技术及其工程的研究。考虑到软件的无形性与软件操作的离散性,力求以工程实践整合数学和计算机科学的原理,开发系统模型及可靠技术,生产高质量软件,以解决工程问题。

自年以来,已在世界顶级会议和期刊(如SIGMOD,SIGKDD,VLDB,ICDE,WWWconferences,和TKDE,VLDBJournals)上发表了30篇该领域的高质量论文。该领域资助项目,包括11个国家自然基金项目(NSFC),2个国家重点基础研究发展计划(计划)项目,4个国家高技术研究发展计划(计划)项目,8个产业界项目,还有22个国际合作项目。

同该领域中的国际同行建立了广泛的联系。在过去五年中,先后50次应邀参加重要国际会议,6次应邀担任PC主席或会议主席。目前,两位教师在两个不同的国际期刊担任编委会成员。年,计算机科学与技术系数据课题组以重要组织者、总联合主席等身份在北京筹办了ACMSIGMOD/PODS国际会议。

普适计算

普适计算(Pervasive或UbiquitousComputing)是计算领域的一股新浪潮。其主要思路是基于网络空间、物理空间以及抗干扰计算的融合。它涵盖了计算机科学相当广泛的领域。这方面的科研任务是要解决一些基本问题并开发关键技术,其中包括软件基础设施,上下文感知,及自然多模态用户交互。这也是国家短期和中长期发展规划所

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