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普渡大学计算机系研究领域有哪些?

更新时间:2024-10-06 16:12:50作者:留学之路

在过去的五年里,计算机科学系与普渡大学的其他所有学院都有研究合作,将计算机科学家的工作适用于任何可以运用的地方,虽然研究活动可以如此广泛,但是呢,主要包括14个研究领域:

1.生物信息学和计算生物学

Bioinformatics and Computational Biology

生物信息学和计算生物学领域的教师将计算方法(如数据库,机器学习,离散,概率和数值算法)以及统计推断方法应用于分子生物学,系统生物学,结构生物学和分子生物物理学中的问题。

2.计算机体系结构

Computer Architecture

计算机体系结构研究计算机硬件和软件之间的相互作用,特别是在编程语言,编译器,操作系统和安全性的交叉点。

3.计算科学与工程

Computational Science and Engineering

计算科学与工程的研究领域回答了太大而无法通过实验解决的问题,或者超出了实验能力的问题。该小组使用最新的计算机和算法,通过数值建模和分析、高性能计算、大规模分布式系统、科学应用中的组合算法、高速数据分析以及基于矩阵的数值线性代数计算来解决这些问题。

4.数据库和数据挖掘

Databases and Data Mining

数据革命正在对社会和计算技术产生变革性影响,使测量、收集和存储数据变得更加容易。我们的数据库和数据挖掘(大数据)研究小组开发模型、算法和系统,以促进和支持大规模复杂领域的数据分析。

5.分布式系统

Distributed Systems

DS小组专注于设计可扩展,可靠和安全的分布式系统,尽管存在错误,配置错误或受到攻击,仍按照其规范运行。

6.图形和可视化

Graphics and Visualization

该小组在图形、可视化、计算几何和相关应用方面进行研究。重点领域包括模型采集、图像泛化、科学可视化、城市建模、稳健计算几何以及几何计算和约束。

7.人机交互

Human-Computer Interaction

人机交互(HCI)是一门涉及设计,评估和实现供人类使用的交互式计算系统以及研究围绕它们的主要现象的学科。

8.信息安全与保障

Information Security and Assurance

需要强大的安全和隐私来保护我们的记录、通信、财务、政府和基础设施免受各种威胁和攻击,同时加强合法使用。

9.人工智能、机器学习和自然语言处理

Artificial Intelligence, Machine Learning, and Natural Language Processing

我们的小组成员研究和设计核心机器学习和人工智能方法,以解决科学、工程和医学领域的复杂问题。我们的目标是改善人类生活,并带来先进的技术来增强人类的能力。

10.网络和操作系统

Networking and Operating Systems

该领域致力于网络协议栈不同层(从介质访问控制层到应用层)的基本问题,使用理论模型、仿真、仿真和广泛的测试台实验来开发和评估利用博弈论、信息论、复杂性理论、优化和密码学技术的建议解决方案。

11.编程语言和编译器

Programming Languages and Compilers

PL小组从事涵盖软件系统设计,分析和实施各个方面的研究。活跃的研究项目存在于函数式和面向对象的编程语言中,包括用于可扩展多核系统的静态和动态编译技术、生成式编程、有保证的程序生成、脚本语言、分布式编程抽象和实现、实时和嵌入式系统、移动和不受信任的计算环境,以及运行时系统,特别关注内存管理和并行计算环境。

12.软件工程

Software Engineering

软件工程领域研究如何将高级程序分析应用于与故障隔离和各种错误检测相关的问题,包括与并发程序中的竞争条件相关的问题,以及大规模软件系统的规范推理。

13.机器人与计算机视觉

Robotics and Computer Vision

机器人和计算机视觉领域包括机器学习、信号处理和图像处理的元素,以从计算科学的角度进一步开发机器人和计算机视觉系统。

14.计算理论、算法和量子计算

Theory of Computing, Algorithms, and Quantum Computing

该小组的成员在算法分析、并行计算、计算代数和几何、计算复杂性理论、数字水印、数据结构、图算法、网络算法、分布式计算、信息论、分析组合学、随机结构、外部存储器算法和近似算法等领域工作。

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