计算机科学研究方向精选(九篇)
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第1篇：计算机科学研究方向范文
1研究方向
到2007年底，每秒钟能进行1000万亿次浮点运算的超级计算机将要问世，这是计算机科学家的最新杰作！但是，即便是如此强大的超级计算机，目前还无法实现人脑能够轻而易举完成的许多感知信息处理任务。例如，在混杂的车站里辨认熟人面孔、在热闹的晚宴里同朋友自由交谈、在国际会议上娴熟地用外语与各国同行讨论研究成果，等。因此，为了建立计算机与人更加友好、自然的用户界面，我们必须创建新的智能计算理论与方法。我们认为将计算机科学与脑科学相结合，研究仿脑计算理论与模型将是通向这一终极目标的一条理想之路。“上海交通大学-微软智能计算及智能系统实验室”的主要研究目标就是为了突破传统数字计算机在智能信息处理的瓶颈，联合实验室汇集了上海交通大学计算机科学与工程系、自动化系和电子工程系的相关领域的10余名教授、副教授，拟在下列方向开展合作研究：
仿脑计算理论与模型
超并列机器学习理论与算法
基于人类视觉信息处理的计算机视觉理论与方法
脑-计算机接口技术
机器人技术
多媒体信息获取技术
无缝媒体通讯技术
这里需要强调的是，微软亚洲研究院汤晓鸥博士为联合实验室研究方向的确定和研究课题的筛选作出了重要贡献。汤晓鸥博士在联合实验室成立之初，就来上海交通大学为我们作了一场精彩的学术报告，不仅介绍了微软亚洲研究院在计算机视觉领域最新的研究成果，而且为我们的学生详细介绍了如何脚踏实地、一步一步地开展高水平的科学研究，使同学们受益匪浅。自联合实验室成立以来，微软亚洲研究院的多名国际知名专家来上海交通大学讲学，他们是“深蓝项目”之父许峰雄博士、系统结构专家张峥博士和自然语言处理专家周明博士。
2006年度微软亚洲研究院资助了联合实验室在机器学习、机器人和多媒体通信三个方向的研究课题，具体内容如表1所示。
2研究成果
联合实验室成立一年多来，取得了多项创新性的研究成果，已在国内外学术刊物和会议上30余篇。由于篇幅限制，下面仅对部分成果作简要介绍。
(1) 超并列机器学习理论与算法
上海交通大学计算机科学与工程系吕宝粮教授在仿脑计算、机器学习和脑-计算机接口等方向与微软亚洲研究院系统结构组、文本组和图像组有着密切的合作与交流，他们共同致力于研究大规模分布式超并列机器学习理论与算法，并将其研究成果应用于人脸识别、自然语言处理、生物信息学和脑-计算机接口等领域。在此期间共同进行博士和硕士研究生以及本科生的培养，联合发表学术论文。与微软研究院的文本组、图像组和机器学习组定期交流和选派学生实习。通过双方真诚的合作，智能信息处理方向已有2名博士生和5名硕士顺利通过答辩。目前上海交通大学有1名博士后、3名博士生、5名硕士生和4名ACM班的本科三年级学生投入到合作研究课题中，来自微软亚洲研究院的1名优秀青年员工在机器学习方向作为博士生进行联合培养。
(2) 无缝媒体通讯技术
上海交通大学电子工程系熊红凯副教授在无缝媒体通信方向，与微软亚洲研究院网络多媒体IM组已经进行了多年的合作研究，他们共同致力于无缝媒体通信的良好远景，主要研究视频信号多元化智能处理与传输，工作包括可伸缩视频编码、分布式视频编码、网络编码，等。微软研究院IM组吴枫等研究人员与他们在此期间共同进行博士和硕士研究生的培养，支持他们参与国际技术标准MPEG-21和JVT的制订，联合提交技术提案和发表学术论文。
通过合作研究，媒体通信方向已有2名博士生、3名硕士生顺利毕业；目前上海交通大学在此方向有2名博士生、4名硕士生投入到合作课题中；微软亚洲研究院有2名优秀员工在媒体通信方向作为博士生进行联合培养，实现一体化技术合作。合作研究的积累，使得该团队获得了2005年和2006年度国家自然科学基金面上和重点项目的相关课题资助。另外，2007年获得了国家“十一五”863计划专题。
(3) 移动机器人的视觉定位技术
服务机器人是一个新兴的快速发展的研究领域。服务机器人的首要问题是其必须在执行任务中应付复杂的环境。复杂环境中的目标定位技术成为其中一项挑战性课题。
项目组提出了一种新的单目摄像头实时定位算法，可以实时计算摄像头的三维运动轨迹。该算法基于视觉路标，集成了目标识别、特征跟踪和3D定位算法。其核心思想是：识别场景中的视觉路标，并主动跟踪匹配特征点，计算摄像机的3D运动轨迹。为了提高算法实时性，相对耗时的目标识别模块只在初始化时寻找和识别路标，接着跟踪算子跟踪匹配特征点，转入实时跟踪过程，同时输出3D轨迹。
实验表明，结合目标识别、跟踪和3D定位，本文算法可以主动发现和实时跟踪感兴趣目标，对于普通PC和USB摄像头，能以30帧/s跟踪运动目标。3D定位也有较好的精度，准确跟踪时，定位误差一般在5cm之内。此外由于每帧都单独计算位姿，因此不存在累积误差，目标丢失后也能快速被识别和跟踪。
3人才培养
联合实验室成立伊始，双方就将人才培养作为合作的重中之重，经过双方的共同努力和友好合作，在一年多的时间里，已经实施了下列三个具有特色人才培养项目。
(1) 博士生联合培养项目
上海交通大学与微软亚洲研究院的博士生联合培养项目是实验室在人才培养方面的合作亮点。该项目主要包含两方面的内容，一方面上海交通大学聘用微软亚洲研究院的资深研究员为上海交通大学博士生导师并与上海交通大学的教授一起联合指导博士研究生；另一方面微软亚洲研究院选派具有硕士学位的优秀员工到上海交通大学攻读博士学位。目前有六位微软研究员被聘为上海交通大学客座教授，其中沈向洋博士、洪小文博士、张峥博士、宋歌平博士和汤晓鸥博士为博士生导师。2006年4月微软亚洲研究院选送了六位优秀青年员工来上海交通大学攻读博士学位，这些博士生首先在上海交通大学完成学位课程的学习，之后他们将在上海交通大学导师的指导下在微软亚洲研究院进行博士学位论文的研究工作。这六名博士生的导师分别是上海交通大学计算机科学与工程系的张申生教授、俞勇教授和吕宝粮教授；电子工程系的张文军教授和孙军教授。博士生联合培养项目的实施，既是微软亚洲研究院对优秀青年员工继续发展的支持和鼓励，同时通过双方深入的交流，将微软亚洲研究院的研究理念和企业需求带到上海交通大学，为双方的共同发展作出了贡献。
(2) 卡内基・梅隆大学联合人才培养项目
微软亚洲研究院联手上海交通大学和美国卡内基・梅隆大学联合培养高素质人才。根据“卡内基・梅隆大学-上海交通大学-微软亚洲研究院”三方达成的协议，上海交通大学、卡内基・梅隆大学每年将互换5名优秀本科学生进行为期一学期的学习，在两校学习之后，这些学生将到微软亚洲研究院进行为期三个月的实习，其间他们将参与实际项目的研发工作。这一“产学研”跨国合作的模式，将为中国培养高素质的“IT国际人”提供一种有效的便捷渠道。到目前为止，上海交通大学电子信息与电气工程学院经过严格挑选，已选派了十多位优秀的本科生去卡内基・梅隆大学电子与计算机工程系学习，这些学生分别来自计算机科学与工程系、自动化系和电子工程系。卡内基・梅隆大学也已选派了多名交换生来上海交通大学和微软亚洲研究院学习和实习。经过三方的联合培养，不仅拓宽了学生的视野，而且进一步提升了学生的综合素质。在参加该项目的学生中，有的同学已在本领域高水平的国际杂志和会议上发表了多篇学术论文。此外随着三方合作的进一步深入和上海交通大学国际化办学的进一步深化，将会使上海交通大学更多的本科生同学有机会亲密接触世界知名学府和研究院。
第2篇：计算机科学研究方向范文
1办学理念
我系的办学理念是“营造创新氛围，强化优质人才培养”，具体从培养目标、课程设置、实践与创新能力、优质人才培养4个方面体现。
1.1培养目标
我系本科阶段的培养目标是：培养具有优秀综合素质和通识型知识结构，具有系统扎实的基础理论、专业基础理论和现代专业知识，并且具有卓越的实践能力和创新能力的计算机科学与技术专业人才。毕业后能从事该领域的科学研究、技术开发、教学及管理等工作。
最近制订的本科培养方案是充分吸取了国际上计算机本科教学的最新的权威性研究成果，对课程设置及知识结构和知识点等方面进行了动态调整，注重素质教育，加强基础，拓宽专业面。除了清华大学信息科学与技术学院的平台课程以及数学、物理基础课程外，我系还设有程序设计基础、离散数学、形式语言与自动机、编译原理、计算机原理、计算机系统结构、计算机网络、操作系统、软件工程等专业基础课，并提供了丰富的专业选修课。
1.2课程设置
我系的课程设置强调加强基础、拓宽专业面、注重素质教育。目前的培养方案参照国际计算机教程的进展，除了满足信息科学与技术学院平台课程学分的要求，数学、物理基础课程占整个计划的24%，同时动态调整专业基础及核心课程(程序设计基础、离散数学、形式语言与自动机、编译原理、计算机组成原理、计算机系统结构、计算机网络、操作系统、软件工程)，及时更新专业选修课程。
1.3实践教学
我系在对学生进行培养的全过程中，注重实践与科技创新能力的培养，注重计算机硬件与软件以及计算机应用的全面训练，强调科学理论与实际应用的相互结合，努力造就适应研究、设计和应用开发的“复合型”人才。我系拥有优越的实验环境和国家计算机实验教学示范中心，为每位同学提供了充足的专业训练与实践的机会。
1.4优质人才培养
信息时代的很多领域都需要专业的计算机人才，他们不是一般的计算机使用者，也不是仅仅把计算机当作一种工具，他们所要从事的工作是研究、设计和开发各种各样的计算机硬件和软件，发明和创造满足用户进一步需要的计算机新技术，面对和解决计算机科学发展过程中所面临的各种问题和挑战。因此，我系在时展的洪流中承担着培养优质人才的重任。我系有计划地本、硕、博统筹考虑培养计划与课程设置，学生在大四的时候可以选修研究生的课程，优秀的苗子可以在导师指导下提前选修研究生课程。
2创新氛围的营造
如何营造创新氛围，为优质人才的培养提供良好的环境，是我系近年来在教学上的工作重点。我们主要抓了课程设置、实践环节、国际交流和名师指导这4件事情。
2.1新生研讨课与专题讨论课
我系在计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用三个二级学科上有着非常强的科研能力，也取得了非常显著的科研成果，我系教师将这些最新的科研成果，科研动态有效地融入课堂，不断动态高速计划，更新课程内容。从新生入学，我系开设了一系列新生研讨课，包括“下一代互联网”、“虚拟世界与未来电子游戏”和“计算基因组分析”等等。使得新生有机会与大师面对面地交流。
在专业课程中，我系教师将最新的科研成果介绍给学生，为高年级学生开设了一系列的专题研讨课，拓展了学生的思路和眼界。这些专题研讨课包括“网格计算”、“媒体计算”和“高性能计算前沿技术”等等。另外，我系也针对数据工程、大规模集成电路设计、普适计算、智能信息处理、可信计算、计算机安全等热门研究方向更新了相关课程的内容。
2.2实践环节
从课堂教学的角度来讲，我系的大部分课程在课内经常通过大作业、实验等方式强化学习效果，而在课外则开展SRT(Student Research Training: 学生研究训练)计划，即学习优秀的学生可以提出自己的创意及项目，学校批准后选派教师给以指导并赋予一定的经费支持(某些项目可与相关课程相配合，还可以与相关的国际大学生竞赛相衔接)。同时，我系在本科三年级末精心设置了一个为时五周的“专业实践”，由教师给定一个设计目标(带有一定的趣味性和竞技性)，学生则需综合运用学过的各种软硬件知识，自行完成实践任务，进一步提高学生的动手能力以及分析问题、解决问题的能力。在“专业实践”课程之后，为提高学生设计、实现大型、复杂的计算机软件的能力，在大四的第一学期开设了“专题训练”课程。“专题训练”系列课程主要针对大型软件，如网络协议、操作系统、数据库系统和编译器等进行专门的软件系统设计、编程实现和实验分析等实践训练。毕业前，学生必须全时进行半年的“综合论文训练”，所做课题均来自实际的科研项目，使学生在实际工作中得到全面锻炼。
从我系研究生入学的角度来讲，我系有很大一部分本科生能够直接免试进入研究生阶段的学习。而通过上述各个实践环节，可以使学生尽早地接触到科学研究项目，有效地做到了研究生与本科生培养的衔接。
2.3国际交流
我系每年都有大量的本科生参与到学校或院系组织的国际交换生项目当中，开拓了学生的国际视野。组织学生参加由美国计算机协会于1977年发起并组织的ACM国际大学生程序设计竞赛(简称ACM/ICPC)和国际信息学奥林匹克竞赛(International Olympiad in Informatics，简称IOI)是我系固定的国际交流活动。除此以外，我系还鼓励本科生参加RoboCup世界比赛、TREC评测和TRECVID评测活动，组织并参与加拿大程序设计比赛(CCC)以及其他各种丰富多彩的国际交流活动。
2.4名师指导
我系一直鼓励教学名师和学术大师上讲台给学生讲课，并要求导师在实践环节中亲自指导学生的科研活动。同时，我们对那些“天才”学生开辟了绿色通道，清华大学“软件科学实验班”的设立就是其中的一条通道。
第3篇：计算机科学研究方向范文
关键词：DNA计算；计算模型；DNA计算发展前景
中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)04-0920-02
Analysis DNA Computing and its Development
XIAO Zhen-nan1, JIANG Han-yang1,2,WANG Xiang-wen1
(1.Department of Computer Science and Technology, Hunan Technological and Economic Vocational College, Hengyang 421001, China;2. Department of Computer Science, Hengyang Normal University, Hengyang 421000, China)
Abstract: In recent years, based on the biochemical reaction mechanism of DNA computing model by many different scientific disciplines within the field of scholarly concern. DNA computing has become the forefront of international scientific research within the field of a new hot spot. This paper discusses the principle of DNA computing, DNA computing summarized the characteristics, DNA computing model, and pointed out the study of DNA computing problems, and finally to the development of DNA computing prospect.
Key words: DNA computing; computing model; prospects of DNA computing
DNA计算利用DNA特殊的双螺旋结构和碱基互补配对的原则对问题进行编码，把要运算的对象映射成DNA分子链，在生物酶的作用下，生成问题的可能解即初始数据。然后按照一定的规则将原始问题的数据运算并行地映射成DNA分子链的可控的生化过程。最后利用现代生物技术等手段获得运算结果。
1994年,Aldeman博士介绍了用DNA来解决复杂的数学问题想法。Aldeman是美国南加州大学的一名计算机科学家，在阅读James Watson写的《分子生物学的基因》得出了结论：DNA是有潜力的计算。Aldeman博士在实验室采用现代分子生物技术，在试管中利用DNA分子解决了具有7个顶点的有向Hamihon回路问题(Hamilton pathproblem。HPP)，该研究开创了用DNA分子解决经典困难计算问题的先河。它的新颖性不在于算法。也不在于速度，而在于采用了迄今为止还没有作为计算机硬件的生物工业技术来实现，并且开发了DNA潜在的并行性。随着传统电子计算机的制造工艺濒I临极限，DNA计算成为了传统硅介质计算机的最有利挑战者。这一研究成果引起了世界范围内各个科学研究领域科学家的广泛关注，继而开辟了一个崭新的研究领域--DNA计算。
目前，国内北京大学、上海交通大学、西安交通大学系统工程研究所和华中科技大学分子生物计算机研究所等高校、科研单位和计算机专家在DNA计算科学研究领域取得了很好的研究成果。其中上海交通大学Bio―X生命科学研究中心和中科院上海生命科学院营养科学研究所于试管中完成了DNA计算机的雏形研制。在实验上把自动机与表面DNA计算结合到了一起，这在中国还是首次。
1 DNA计算原理
DNA计算的原理来自分子生物学的研究成果。DNA链的巨大并行性和Watson―Crick的互补结构使这样的计算对解决一些问题。特别是一些传统电子计算机还无法解决的问题，有了良好并且广阔的发展前景。DNA计算原理图如图1所示。
DNA的来源广阔．生物乃至人的体内就拥有大量的DNA链。DNA是由聚合链组成．通常这样的链称为DNA链，DNA链由核苷酸构成，核苷酸由4个不同的碱基：A(腺嘌呤)、G(鸟嘌呤)、C(胞嘧啶)、T(胸腺嘧啶)。而根据Watson―Crick互补双链结构．这样的碱基配对相互吸引：A与T连接。G与C连接。正如电子计算机由0和1的编码来编写和表示信息一样，由字母表Σ={A、T、G、Cl组成的DNA单链可以看做是编写和表示信息的方法．而基于DNA链的一些生物操作(PCR操作、亲和层析、超声波降解、磁珠分离、凝胶电泳等)可以认为对这个字母表的计算方式。这种计算，不仅是一种物理性质的符号变换，也是一种化学性质的变换，这种计算方式是前所未有的，是划时代的。
2 DNA计算模型
DNA计算模型的研究已经引起了数学、计算机科学、生命科学等领域研究者的广泛关注。DNA计算研究的最终目的是构造出具有巨大并行性的DNA计算机。在目前所获得的DNA计算模型中，最能引起学者们兴趣与关注的模型有如下几种：粘贴模型、剪接系统模型、表面与芯片DNA计算模型、布尔电路模拟等。国内开始DNA计算的研究始于1996年。到目前为止，我国关于DNA计算的研究已经取得许多可喜的研究成果。如最小顶点覆盖问题的Sticker模型，布尔电路模拟，DNA计算与遗传算法，神经网络算法的结合，DNA计算中的编码等。
目前，DNA计算模型主要分为基于DNA分子结构特征的DNA计算模型和基于生物操作与实现的计算模型。
2.1 基于DNA分子结构特征的DNA计算模型
1) 基于DNA分子结构特征
粘贴模型是由Roweis等人于1996年提出来的。它是一种基于分子操作和随机访问内存的一种DNA计算模型，是一种通用计算机系统。粘贴模型采用单链和双链的混合形式进行编码，将一条长链划分为若干段。其中有些是单链，有些是双链，单双链随机分布。若用单链表示数据0，用双链表示数据1，则一条这祥的一个长链可用来表示二进制数据。由于单链和双链根据不同的生物操作可发生变化，因而DNA链相当于一个随机数据存储器。粘贴模型的优点是在运算过程中不需要DNA链的延伸，也不需要酶的作用，并且DNA链可重复使用。
2) 基于DNA分子结构特征的其它计算模型
除了粘贴模型外，目前研究比较热的还有剪切系统模型、插入―删除系统模型、发夹DNA计算模型、质粒DNA计算模型等。
2.2 基于生物操作与实现的DNA计算模型
基于生物操作与实现的DNA计算模型主要包括试管型、表面型两种。
3 DNA计算的优点
1) 运算速度快
普通的计算机的运算速度为106次/秒，目前最快的超级计算机的计算速度为1012次/秒，而对于分子计算机，如果是两个DNA的连接视为一次操作，又假定4*1014个边DN断有一半发生了连接反应，则分子计算机的运算速度为1014次/秒。
2) 低能耗
生化反应所需要的能量消耗很小, 完成同样的运算DNA计算所消耗的能量是大型机的十亿分之一。
3) 存储容量高
DNA存储信息的密度是1bit/nm3，而当前录像带的信息存储密度仅为1bit/1212nm3。
4) 可以真正实现并行工作
传统电子计算机主要是串行工作，而分子计算机可视为多CPU的并行工作，可以实现现有计算机无法真正实现的模糊推理和神经网络运算功能。对于分子计算机，一个DNA分子相当于一个CPU，在1molDNA溶液中就含有1023个分子，则可以实现1023量级的并行计算。
5) DNA计算存在的问题
随着生物技术的不断发展，DNA计算将会被用来解决更多的实际问题，特别对一些复杂巨系统中的问题。它将会给数学、计算机科学、生物学、化学和工程等学科带来飞速的发展。但DNA计算本身也存在一些问题网：
1) 没有统一的操作
由于其本身的生物技术的多样性，基于DNA计算的基本操作并没有统一。通常在不同的解决方案里会提出同样的操作名称，但其对应的生物操作并不相同。对于研究者来讲。在查阅相关资料时．不得不把更多的精力放在分子生物学操作上，这对于用DNA计算解决问题是不利的。特别是随着问题规模的增大，所需要的DNA分子数目和各种酶的数量会呈指数增长，而生物操作错误和统计误差的概率会被放大。
2) 自动化程度不高
在DNA计算中人的参与还是比较多的，随着DNA计算研究的发展，现在已经出现了一些半自动的DNA计算机，但还是无法离开人类的参与，从某些角度上来讲，也大大制约了DNA计算的发展。
3) 缺乏良好的人机对话界面
DNA计算机要想真正地取代传统电子计算机，就目前而言，在人机对话界面上还有待改进，无法便利地输入问题和获得解，在这些方面还是无法离开传统计算机。
4 DNA计算的发展前景
目前，关于DNA计算和DNA计算机的研究发展速度十分惊人。无论在理论研究上，还是实验方式的研究上都有很大的进展旧。基于固体表面的DNA计算可不在溶液中进行。这项成果大大降低了DNA计算的出错率。粘贴计算模型的出现使得在运算过程中不需要DNA链的延伸，也不需要酶的作用。并且DNA链可重复使用，对DNA链的增长起到了控制作用。
DNA计算应用广泛。利用DNA计算可以解决某些NP完全问题；实现数据加密、解密；进行智能控制；解决生物化学、组合化学、医学等领域问题；实现Boolean电路和数据流逻辑运算等。
DNA计算是跨学科的研究热点。涉及到DNA计算的学科有生物学、化学、数学和计算机科学等。
DNA计算研究方向广泛，涉及到DNA计算的的主要研究方向有DNA nanotechnology、表面实验、算法设计和计算模型等。
5 小结
综上所述，DNA计算的发展前景是非常广阔的，随着生物技术的发展，特别是越来越多的研究者的参与，DNA计算的研究将会出现一个崭新的局面。很多制约现在DNA计算的问题慢慢会得到解决。虽然在很多方面，DNA计算还存在问题，但在特定的领域和复杂问题上，它已显现出巨大的潜力。这一新领域的发展和研究值得关注和重视。
参考文献：
[1] 高琳,许进,张军英.DNA计算的研究进展与展望[J].电子学报,2001,29(7).
[2] 许进,谭钢军,范月科,等.DNA计算机原理、进展及难点(1V):论DNA计算机模型[J].计算机学报,2007(6).
[3] 王庆虎,郑虹.一种新的求解最小生成树问题的DNA算法[J].电脑知识与技术,2009(1).
[4] 郑卉.DNA计算原理研究及展望[J].重庆电子工程职业学院学报,2009,18(2).
第4篇：计算机科学研究方向范文
关键词：计算机专业；应用型人才；课程体系
中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 18-0000-01
一、研究背景
随着社会的发展，计算机专业已经发展成为我国招生规模最大、培养学生最多的专业之一，这些高校绝大部分是地方高校。当今，计算机专业呈现学科内涵宽泛化、分支相对独立化、社会需求多样化、专业规模巨大化和计算教育大众化的特点。然而，在专业建设中，由于对专业的培养目标和定位不准确，导致了人才培养方案对学生能力培养的侧重点不突出，原有核心课程体系与实际需求也有一定差距；学生对实验内容缺乏编程兴趣，软件开发能力不强；实验指导书很不健全，整个实践教学环节也没有形成以提高学生程序能力为核心的完整实践教学体系。在从麦可思研究2010年-2012年中国大学毕业生“红黄绿牌”本科专业中，计算机科学与技术专业连续三年处于红牌和黄牌专业之中。
二、地方高校计算机专业应用型本科人才的培养途径
（一）加强师资队伍
学校要重视实践教学师资队伍建设，一方面要引进具有丰富的科研开发和工程实践经验高学历教师；另一方面也要鼓励教师到企业去更新知或选派教师到名牌大学和科研机构进修学习，提高工程实践和科研能力。同时，还可以从公司中聘请技术人员作为兼职教师，这样能够保证师资队伍的技术与知识更新，适应计算机新技术的飞速发展。
（二）完善课程体系
课程设置是人才培养的首要问题。计算机学科是一门实践性很强的学科，如何培养计算机专业应用型本科人才，使其适应社会需要，这就要求其课程体系结构应该是连贯、合理的。为适应社会对复计算机专业人才的需求，确立以培养学生软件设计能力为核心的课程体系，选择《数据结构》等作为专业主干课程，选择C++或Java培养学生软件设计能力的原则，从而提高学生的编程技术，为走上社会打下坚实的基础。
（三）加强实践能力
培养学生自主学习能力，将培养学生分析问题和解决问题的能力作为目标。计算机实践教学是计算机课程的重要环节，是课堂理论教学的扩展，是提高学生实践能力的主要方法。在实验课教学方面，增设选修课程，如计算机网页设计、网络应用技术等。通过这种方式提高学生在实践实验中应用所学知识解决问题的能力.以更好地适应当今社会。将教师的科研项目进行必要的分解，组织大三、大四的学生参与，使学生更好地适应生产实际。
（四）改革教学方法
对一些理论教学较深的课程，可以发挥案例式教学的优势，如：“数据结构”课程内容抽象，所有内容相互之间的衔接线索很少，均自成体系，没有知识框架体系。这些内容在实际应用中又都很重要，而现行的教学计划实践课时普遍不足，实验课安排的实验项目很难含盖课程的所有知识点。同时在实验内容的设置上，大部分都是的验证性实验，缺乏对实际问题的解决，在实验之后学生不知道学习数据结构有什么用。
在教学中应用案例式教学，如：
（1）迪杰斯特拉算法与“红色警戒”。
（2）图与游戏情节。
（五）改革考核方式
传统的考试方式采用笔试，重视学生对知识的理解与记忆，忽视学生对知识的应用。考试容易导致学生死记硬背，不可能全面地反映出学生综合能力。计算机专业课程很多都实践性较强的课程，因此，在课程考核中比较适合采用上机考试与笔试相结合的方式。考核的中心应由重点考核学生掌握知识的多少，转变为考核学生运用所掌握的知识解决实际问题的能力。例如：《VB程序设计》课程应重点强调学生的程序设计的能力，因此该课程适合采用设计程序的考核方式。
（六）注重毕业设计
毕业设计能够使学生运用所学理论知识解决实际问题，学生以课题研究为背景进行训练，可培养学生分析解决问题的能力，是培养学生创新和应用实践能力的重要环节。可以采用以下措施来提高学生的毕业设计质量，培养学生综合素质和创新能力。一是采用校企合作培养模式建立一批就业实习培训基地.每年定期派学生到软件企业或信息部门实习.参与解决实际问题：二是组织学生参加教师的实际科研项目和学校组织的大学生科研训练计划项目：三是根据社会的需求，通过与用人单位结合，在毕业实习和设计阶段.聘用公司技术人员开设专业培训课程.提高学生的应用实践能力。
三、结语
计算机应用型本科人才培养是一项系统的工作，要有与时俱进的精神，走特色发展教育之路。将实践和创新性紧密结合，探索相应的人才培养模式。以社会需求为准则，不断完善课程和实践教学体系，不断提高师资队伍教学和科研水平，积极探索教学内容、教学方法和教学手段的创新，培养学生创新、分析解决问题的实践能力，以培养出更多合格的计算机专业人才。
参考文献：
[1]陆玲，许志文.计算机专业应用型人才培养过程的改革[J].东华理工学院学报（社会科学版），2006（4）.
[2]刘全利，黄贤英.计算机专业应用型人才培养的新思路[J].重庆工学院学报，2005（6）.
第5篇：计算机科学研究方向范文
专栏作家：陈明，男，中国石油大学教授，博士生导师，特聘教授，研究方向为分布式并行计算、计算智能、软件工程、大数据计算等，。
摘要：由于数据爆炸式增长，为了解决数据密集型知识发现，出现了科学研究的第四范式。文章介绍第四范式的产生背景、核心内容、格雷法则、范式转变和第四范式时代等内容。
关键词：数据密集；知识发现；第四范式
1.背景
万物之灵的人类对外部世界的认识已达到令人惊叹的高度，在宏观上放眼亿万光年的宇宙，在微观上已深入层子、夸克世界。随着科学的发展，人们发现蕴藏着科学理论的科学数据经常被掩埋在零散的实验记录中，很容易丢失，只有少数大项目的数据被存储在磁介质中。如何获取、管理与分布保存科研群体数据成为科学发展面临的巨大挑战。
1962年美国著名科学哲学家托马斯·库恩（Thomas Samuel Kuhn）在《科学革命的结构》一书中阐述了范式的概念与理论，认为范式就是一种公认的模型和模式，是常规科学的理论基础和实践规范，是研究者在从事科学研究时共同遵守的世界观和行为方式，是共同接受的一组假说、理论、准则和方法的总和。
图灵奖获得者、美国计算机科学家詹姆斯·格雷（James Gray）于2007年1月11日在加州山景城召开的计算机科学与电信委员会会议上的最后一次演讲中描绘了关于科学研究第四范式的愿景。这个新的范式成为由实验、理论与仿真所主宰的历史阶段的符合逻辑的自然延伸。
科学研究的前两个范式是实验和理论。实验法可以追溯到古希腊和古中国。那时，人们尝试通过自然法则来解释观察到的现象。现论科学则起源于17世纪的艾萨克·牛顿（1saacNewton）。20世纪下半叶高性能计算机问世之后，诺贝尔奖得主肯尼思·威尔逊（Kenneth Wilson）又把计算和模拟确立为科学研究的第三范式。第四范式同样要用到性能强大的计算机，与第三范式的差别在于科学家们不是根据已知的规则编制程序，而是以数据为中心编程。
2.科学研究第四范式的核心内容
科学研究的范式不等同于科学知识的各种范式，是一种新的科研模式，主要用于数据密集型科学研究。相比库恩科学动力学理论，网络可以帮助我们更好地理解海量数据策略。
2.1科学研究范式的演化过程
在漫长的科学研究范式进化过程中，最初只有实验科学范式，主要描述自然现象，是以观察和实验为依据的研究，也称为经验范式。后来出现的理论范式是以建模和归纳为基础的，是对某种经验现象或事实的科学解说和系统解释，是由一系列特定的概念、原理（命题）以及对这些概念、原理（命题）的严密论证组成的知识体系。开普勒定律、牛顿运动定律、麦克斯韦方程式等正是利用了模型和归纳而诞生的。但是对于许多问题，用这些理论模型分析解决过于复杂，科学家们只好走上了计算模拟的道路，提出了第三范式。第三范式是以模拟复杂现象为基础的计算科学范式，又可称为模拟范式。模拟方法已经引领我们走过了上个世纪后半期的全部时间。现在，数据爆炸又将理论、实验和计算仿真统一起来，出现了新的密集型数据的生态环境。计算模拟正在生成大量数据，同时实验科学也出现了巨大数据增长。研究者已经不用望远镜来观看，取而代之的是通过把数据传递到数据中心的大规模复杂仪器上来观看，开始研究计算机上存储的信息。
无需质疑，科学世界发生了变化，新的研究模式是通过仪器收集数据或通过模拟方法产生数据，然后利用计算机软件进行处理，再将形成的信息和知识存于计算机中。科学家通过数据管理和统计方法分析数据和文档，只是在这个工作流中靠后的步骤才开始审视数据。可以看出，这种密集型科学研究范式与前三种范式截然不同，将数据密集型科学研究范式从其他研究范式中区分出来，作为一个新的、科学探索的第四种范式，其意义与价值是重大的。
2.2数据密集型科学研究的基本活动
数据密集型科学研究由数据的采集、管理和分析三个基本活动组成。数据的来源构成了密集型科学数据的生态环境，主要有大型国际实验，跨实验室、单一实验室或个人观察实验，个人生活，等等。各种实验涉及多学科的大规模数据，如澳大利亚的平方公里阵列射电望远镜、欧洲粒子中心的大型强子对撞机、天文学领域的泛STARRS天体望远镜阵列等每天能产生几个千万亿字节（PB）的数据。特别是它们的高数据通量，对常规的数据采集、管理与分析工具形成巨大的挑战。为此，需要创建一系列通用工具来支持从数据采集、验证到管理、分期和长期保存等整个流程。
2.3学科的发展
格雷认为所有学科x都分有两个进化分支，一个分支是模拟的x学，另一个分支是x信息学。如生态学可以分为计算生态学和生态信息学，前者与模拟生态的研究有关，后者与收集和分析生态信息有关。在x信息学中，把由实验和设备、档案、文献、模拟产生的事实以编码和表达知识的方式存贮在一个空间中，用户通过计算机向这个空间提出问题，并由系统给出答案。为了完成这一过程，需要解决的一般问题有：数据获取、管理PB级大容量的数据、公共模式、数据组织、数据重组、数据分享、查找和可视化工具、建立与实施模型、数据与文献集成、记录实验、数据管理与长期保存等。可以看出，科学家需要更好的工具来实现大数据的捕获、分类管理、分析和可视化。
3.以数据为中心发展的格雷法则
数据爆炸式的增长对前沿科学带来了巨大挑战，但科学家还没有掌握管理和分析大数据的方法，而小数据的管理和分析方法已不能胜任，数据密集型计算面临着难以克服的挑战。正是在这种情况下，对于大型科学数据集的大数据工程，格雷制定了如下的非正式法则，代表了一系列设计数据密集系统的优秀指导原则。
1）科学计算趋于数据密集型。
计算平台的I/O性能限制了观测数据集的分析与高性能的数值模拟，当数据集超出系统随机存储器的能力，多层高速缓存的本地化将不再发挥作用，仅有很少的高端平台能提供足够快的I/O子系统。
高性能、可扩展的数值计算也对算法提出了挑战，传统的数值分析包只能在适合RAM的数据集上运行。为了进行大数据的分析，需要对问题进行分解，通过解决小问题获得大问题解决的还原论方法是一种重要方法。
2）解决方案为“横向扩展”的体系结构。
对网络存储系统进行扩容并将它们连接到计算节点群中并不能解决问题，因为网络的增长速度不足以应对必要存储逐年倍增的速度。横向扩展的解决方案提倡采用简单的结构单元。在这些结构单元中，数据被本地连接的存储节点所分割，这些较小的结构单元使得CPU、磁盘和网络之间的平衡性增强。格雷提出了网络砖块的概念，使得每一个磁盘都有自己的CPU和网络。尽管这类系统的节点数将远大于传统的纵向扩展体系结构中的节点数，但每一个节点的简易性、低成本和总体性能足以补偿额外的复杂性。
3）将计算用于数据，而不是数据用于计算。
大多数数据分析以分级步骤进行。首先对数据子集进行抽取，通过过滤某些属性或抽取数据列的垂直子集完成，然后以某种方式转换成聚合数据。
近年来，MapReduce已经成为分布式数据分析和计算的普遍范式，具有分布式分组和聚合的功能。根据这一原理构造的Hadoop开源软件已成为目前大数据处理的最好的工具，Hadoop技术成为推动大数据安全计划的引擎。企业使用Hadoop技术收集、共享和分析来自网络的大量结构化、半结构化和非结构化数据。
Hadoop是一个开源框架，它实现了MapReduce算法，用以查询在互联网上的分布数据。在MapReduce算法中，Map（映射）功能是将查询操作和数据集分解成组件，Reduce功能是指在查询中映射的组件可以被同时处理（即约简），以快速地返回结果。
Hadoop具有方便、健壮、可扩展、简单等一系列特性。Hadoop处理数据是以数据为中心，而不是传统的以程序为中心。在处理数据密集型任务时，由于数据规模太大，数据迁移变得十分困难，Hadoop强调把代码向数据迁移。
4）以“20个询问”开始设计。
格雷提出了“20个询问”的启发式规则，在他参与的每一个项目中，他都寻求研究人员让数据系统回答最重要的20个问题。他认为5个问题不足以识别广泛的模式，100个问题将导致重点不突出。由于与人类选择有关的大多数决定都遵循长尾理论，询问中的相关信息根据重要性排序显然是呈对数分布。长尾理论是网络时代兴起的一种新理论。长尾实际上是统计学中幂律和帕累托分布特征的一个口语化表达。过去人们只能关注重要的人或重要的事，如果用正态分布曲线来描绘这些人或事，人们只能关注曲线的“头部”，忽略处于曲线“尾部”、需要更多精力和成本才能关注到的大多数人或事。例如，在销售产品时，厂商关注的是少数几个所谓“VIP”客户，“无暇”顾及大多数普通消费者。长尾理论是对传统的二八定律的彻底叛逆。
20个询问规则是一个设计步骤，使领域科学家与数据库设计者可以对话。这些询问定义了专门领域科学家期望对数据库提出的有关实体与关系方面的精确问题集，填补科学领域使用的动词与名词之间、数据库中存储的实体与关系之间的语义鸿沟。这种重复实践的结果是专门领域科学家和数据库之间可以使用共同语言。
这种方法非常成功地使设计过程集中于系统必须支持的最重要特征，同时帮助领域科学家理解数据库系统的折中，从而限制特征的蠕动。
5）工作至工作。
工作至工作是指工作版本的升级，这是另一个设计法则。无论数据驱动的计算体系结构变化多么迅速，尤其是当涉及分布数据的时候，新的分布计算模式每年都出现新的变化，使其很难停留在多年的自上而下的设计和实施周期中。当项目完成之时，最初的假设已经变得过时。如果要建立只有每个组件都发挥作用才开始运行的系统，那么我们将永远无法完成这个系统。在这样的背景下，唯一方法就是构建模块化系统。随着潜在技术的发展，这些模块化系统的组件可以被代替，现在以服务为导向的体系结构是模块化系统的优秀范例。
4.范式的转变
库恩认为范式的演变是科学研究的方法及观念的取代过程，科学的发展不是靠知识的积累而是靠范式的转换完成的，新范式形成表明建立起了常规科学。库恩的模型描述了这样一种关于科学的图景：一组观念成为特定科学领域的主流和共识，创造了一种关于这个领域的观念（所谓范式），进而拥有了自我发展的动力和对这个领域发展的控制力。这种观念之所以强有力是因为它代表了对观察到的现象的合理解释。这种观念或范式从渐进发展的机制中获得启发和力量，同时被科学家逐渐完善。当现有范式无法解释观察到的现象，或者实验最终证明范式出错时，那么范式失败、被解体，转变范式的机会也就到了。数据泛滥是第四范式出现的导火索。处理、存储、分析可视化数据的能力是科学必须具备和适应的新事实，数据是这个新范式的核心，它与实验、理论、模拟共同成为现代科学方法的统一体。在科学发展的长河中，前三种范式作出了巨大的不可磨灭的贡献，在历史上已成功地将科学的发展引领至今天的辉煌，而且模拟仍处于现代科学的核心。毫无疑问，依据现有的范式与技术，科学研究还将获得增量型进展，但是如果需要更重大的突破，就需要新的方法，需要接纳和开创新的范式。数据密集型科学研究将会给科学家带来技术挑战，IT技术和计算机科学将在推动未来科学发现中发挥作用。
5.第四范式时代
第四范式时代的序幕已经揭开，其核心是各领域科学家与计算机科学家协同研究工作需求，他们之间的关系不是主从关系，而是平等的关系，两个领域的专家共同努力，推动和丰富科学发现。几十年前，科学是以学科为中心，今天，重大进展是多学科协作的结果，未来也将如此。在需要利用科学认识去实现事关人类生存的重要目标阶段中，还需要科学知识渊博的科学家和技术经验丰富的工程师密切合作，实现科学与技术的结合，实现理论和技术创新。
将数据丢进巨大的计算机群中，只要有相互关系的数据，统计分析算法就可以发现过去的科学方法发现不了的新模式、新知识以及新规律。对于PB级的数据，没有模型和假设就可以分析数据。如谷歌的广告优化配置、战胜人类的沃森回答系统都是这样实现的。又如沃尔玛百货公司分析顾客资料与天气相互关系时，发现暴风雨之前，人们会买更多的手电、也会买更多夹心派，尽管市场营销人员无法确定天气与糕点之间的关系。也就是说，第四范式既不能像理论和模拟那样在一定程度上告诉“为什么”，更不能像实验那样明确地告诉“是什么”，只能告诉“大概是什么”，其精髓就是“客观”，从海量的数据中发现数据的共性和客观性，这展现了第四范式的应用潜力和吸引力。
6.结语
科学研究第四范式是科学家从事科学研究的一种新型范式，也是一种新的观念和新的思维方式。其主要特点是以数据考察为基础，是理论、实验和模拟一体化的数据密集计算的范式，它在多学科研究及数据密集型科学研究中发挥越来越重要的作用。
参考文献：
第6篇：计算机科学研究方向范文
关键词：研究生培养；导师团队；学科交叉
1推行导师团队模式的现实需求
长期以来，我国研究生培养实行导师负责制。导师的职责从研究生的招收与录取中就开始体现，直到研究生培养方案的制订、研究生部分课程的讲授、研究生科学研究和学位论文的指导。由于导师负责制的责、权、利明确、清晰，在研究生培养中起到了关键性作用。
自2000年起，我国的研究生招生规模每年都以20%～30%的速度增加[1]。而作为研究生培养者的导师资源却没有快速增长，指导教师数量无法满足研究生的培养需求，导师与研究生比例失调，阻碍了研究生培养质量的提高。
与此同时，随着科学技术的发展，学科之间的联系越来越紧密，学科的交叉、渗透日益突出。计算机学科是一个新兴学科，发展速度快，应用领域广，学科交叉和渗透就更加突出。“金无足赤，人无完人”，计算机学科教师掌握和积累知识的广度是有限的，往往限于个别研究方向，即使是最优秀的教师，也不可能成为“百科全书”式的导师。这样一来，教师个人知识的专门化和计算机学科发展的快速化、综合化形成了尖锐的矛盾，给传统导师负责制带来了挑战。
在这种情况下，推行导师团队模式成为新时期计算机学科研究生培养的客观需求。研究生导师团队，是由少数知识互补而又相互关联、为实现特定目的而承担相应责任的研究生导师组成的小组[2]。研究生导师团队具有鲜明的特点。一是成员互补。导师团队不是高学历、高职务教师的简单叠加，它由不同年龄、性别、职务的导师组成，他们各自拥有不同的个性特征、成长经历、知识结构和研究方向，因而有利于拓展思维，开阔视野，发挥团队的互补优势。二是分工协作。研究生的培养不是单个导师所能完成的，而是基于团队成员，具有互补性，通过团队成员间的力量整合、通力协作实现的[2]。
2导师团队模式的优势
2.1提高研究生培养质量的源泉
导师团队模式是提高研究生培养质量的源泉。不同知识背景与学术专长的导师组成的导师团队，改变了过去单一导师指导下带来的知识面不宽、专业领域过窄的缺陷。导师团队由不同学术背景、成长经历、学术风格、思维模式的导师组成，每位导师都有自己独特的研究视角、研究内容和研究方法。笔者所在的团队中，每个成员都有自己的突出研究方向：有的成员专门研究本体和语义技术，有的成员研究煤矿大型设备的故障诊断，有的成员则研究数据挖掘。研究生可以从每位导师那里接触到相关学科不同的研究方向，甚至跨学科的有关知识，拓展知识面；研究生还能从学习内容、科研方法等方面吸收每位导师的精华，摆脱导师负责制下的思维定式，开阔学术视野，拓展研究思路，促进学术创新[2]。
导师团队模式还有利于团队精神的培养。在导师团队的共同指导下，研究生在一个群体性研究队伍中从事科学研究活动，每一个学生不再局限于狭隘的“师徒”关系中，其努力都是在为提高整个团队的学术影响力作贡献。久而久之，学生将在潜意识中积聚团队意识，透彻理解合作的力量，产生集体荣誉感。
2.2进行导师学术交流的纽带
导师团队不仅有利于提高研究生的培养质量，而且是导师间学术交流的纽带，导师能通过学术交流提高自身的学术水平。有了导师团队作交流平台，有了实力雄厚、知名度较高的学术带头人，便可以形成良好的学术氛围，每一位成员都将成为受益者。年轻导师有激情和活力，思维敏捷；中老年导师思想成熟、基础扎实，两者相互补充和促进，共同进步。导师团队可以充分发挥老专家“传、帮、带、导”的作用，培养一批高水平的研究生导师，尤其是青年教师，在“学生”与“导师”双重角色的快速、反复转换过程中，其综合素质将得到快速提升。笔者所在团队来了一个新成员，博士期间专门研究本体和语义技术，我们通过和其交流，拓展了知识面、开阔了视野，收益匪浅。我们将本体和语义技术引入到各自的研究方向中，收到了很好的效果。
2.3实现学科交叉的有效途径
导师团队模式是实现学科交叉的有效途径。以计算机学科为例，要想使计算机技术在煤矿生产自动化方面发挥作用，我们还必须熟悉机电工程、工业控制和自动化等，进行学科交叉研究。当代工程技术和科学研究问题往往具有跨学科性质，单一学科的研究方法难以解决相关问题，需要组织不同的学科，从不同的角度，用不同的思维方式，集成不同的研究手段来解决。导师团队成员具有不同的学科背景，采用导师团队模式指导研究生，将研究生置身于多学科环境中进行培养，有助于理论知识、研究方法、思维方式的交叉和综合集成。鼓励和引导研究生从事多学科交叉研究，加深研究生对不同领域的了解，而合理、适度、持续的学科互动有助于形成学科之间的协同效应。通过吸收各学科精华，集各学科特长，可以发现新的行之有效的方法，提高研究生的创新能力。
3实施导师团队模式的保障性措施
3.1建立完善的梯队结构
要完善导师团队的组成结构，导师团队应由不同学科专业、不同知识层次、不同专业特长的教师组成[3]。在学科和专业构成上，强调以本学科专业的教师为主、以相近和相关专业的教师为辅；在学历层次上强调博士、硕士学位的教师相结合；在职称层次上应以教授、副教授和讲师等不同层次的教师相结合，组成一支在知识结构上相互补充的研究生指导小组；在年龄问题上，应该考虑老中青的结合，充分考虑年长者的经验优势，年轻者接受新知识快的优势。另外，还要充分考虑导师团队成员应来自尽可能多的学校，以将其他高等学校的先进思维方法融入到团队中[4]。笔者所在的导师团队由2名教授，5名副教授和多名讲师构成，团队成员来自中国矿业大学、西安交通大学、南京航空航天大学、同济大学等高校，学科专业涵盖了计算机、通信、控制和自动化等。
3.2定期举行学术交流活动
耶鲁大学每个实验室内部都有每周一次的实验室会议和读书报告，所有从事研究的人员轮流报告；每学期每位研究生都必须在全系汇报一次自己的研究进展。笔者所在的团队参照耶鲁大学的做法，并根据本实验室的具体情况做了相应的改动。首先，研究室每个研究小组内部每周进行一次小组会议，由小组内研究生轮流汇报自己最近的研究进展与读论文情况，并展开讨论。然后，每个月开一次实验室会议，每个研究小组汇报最新的研究进展、下一步的工作计划等。另外，团队成员还要在新学期初开展过去一个学期研究课题的总结、汇报和交流活动。上述活动为团队成员提供了相互学习、相互交流的机会，开阔了团队成员的视野，拓展了知识面。为了更好地进行学术交流，每年每位研究生可以外出参加一次高水平学术交流活动。另外，研究室还不定期邀请国内外知名专家来做学术报告。
3.3健全管理制度和考核奖励机制
“无规矩不成方圆”，健全管理制度和考核奖励机制是团队有效运行的保证。团队成员为着一个共同的目标而聚集在一起，需要有相应的规章制度进行管理。一方面要明确导师的岗位职责、权利与义务。团队负责人负责整个团队工作的协调。每位导师应积极参与研究生的指导工作，履行学术义务，起模范带头作用，避免出现导师团队虚化和流于形式的情况。导师团队成员要相对稳定，以保证工作的连续性。研究室为每位导师提供一定的办公场地和设施，以及必要的物质保障。另一方面还要明确研究生的权利与义务。研究生应积极参与学术讨论，并按学校要求公开发表学术论文。研究生还应参与一定数量的横向项目，提高实践能力，积累项目经验。笔者所在的团队要求导师在内的所有成员在过程中必须严格执行论文审核程序，由导师团队对论文进行审核，无修改意见后方能投稿，绝对不允许私自投稿。每学期课题组都会从学术研究成果和参与横向科研项目等方面对研究生进行按绩考核，根据考核结果给予不同数量的生活补助。
3.4科学处理学术分歧
每位导师都是具有独特个性的知识分子，有自己的思维方式与学术思想。不同成员对某一学术问题产生见解分歧是难免的。一方面可以通过充分讨论，寻找科学解决学术分歧的方法。更重要的，成员之间对学术观点应采取包容、容忍的态度，容许别人有判断的自由，科学地处理学术分歧。宽容是做学问的一种风范、一种修养、一种理念、一种精神境界。学术思想、学术成就总是在宽容的学术氛围与尊重不同意见的自由争鸣中诞生、形成和发展的。学术需要宽容，宽容造就学术[2]。
4结语
计算机科学技术的发展使学科联系日益紧密，学科交叉渗透日益突出，推行导师团队模式成为新时期研究生培养的客观需求。笔者总结了在计算机学科推行导师团队模式的优势。导师团队模式是提高研究生培养质量的源泉，是进行导师学术交流的纽带，还是实现学科交叉的有效途径。本文还给出了实施导师团队模式所需的保障性措施，包括建立完善的梯队结构，定期举行学术交流活动，健全管理制度和考核奖励机制和科学处理学术分歧。
参考文献：
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[4] 王世杰,郑鹏,王洁. 以规范的导师组架构提高研究生培养质量[J]. 沈阳工业大学学报:社会科学版,2009,2(4):373-376.
A Tutor Team Model for Postgraduate Cultivation
XIA Shixiong, WANG Zhixiao
(College of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China)
第7篇：计算机科学研究方向范文
关键词：生物医学工程；计算方法；教学改革
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）22-0119-02
一、引言
《计算方法》综合了计算数学和计算机科学相关知识，具体研究利用计算机解决数学问题的相关理论和相关方法。该课程作为我校生物医学工程专业本科学生的课程，目前仅有理论教学环节，教学效果有待提高。本文结合生物医学工程专业特点，基于我院在医学影像成像方法的研究成果，借助我校信息学科与计算机学科的优势，对《计算方法》课程教学改革进行探讨。将《计算方法》课程的理论知识应用于医学成像中，包括CT成像、近红外光学成像和光致超声成像等，以期摸索出适合生物医学工程专业学生的《计算方法》实验教学体系，培养知识与能力并重、理论与实践兼顾的创新型生物医学人才。
二、计算方法课程特点及教学存在的问题
随着科学技术特别时计算机科学与技术的高速发展，科学计算已成为继理论分析、实验研究之后的第三种科学研究手段。计算方法研究利用计算机解决科学问题的相关理论和方法，是科学计算的核心。作为数学理论与工程应用之间的一个纽带，计算方法在很多学科领域发挥着重要作用，很多高校已将该课程作为学生的必修或选修基础课程。
计算方法紧密结合数学理论和计算机科学，是数学的一个重要分支，也是理工科学生一门重要的基础课程。计算方法研究利用计算机解决数学问题的相关理论和方法，强调计算机技术的实际应用和数学算法的工程实现，对学生的动手能力有较高的要求。由于与工程实践密切结合，该课程的教学必须理论与应用并重。
《计算方法》课程具有以下特点：（1）计算方法课程不仅涉及高等数学中学过的相关理论内容，而且注重运用这些理论去解决问题，而不是理论本身。它有助于加深学生对数学理论的理解和认识。（2）计算方法课程公式较多而且难记。（3）强调对计算机的使用，尤其是在计算机上借助一定的软件平台实现相关算法。
生物医学工程是一门兴起于20世纪60年代的交叉学科，涉及化学、数学、物理、药学、生物t学、电子技术、工程技术、材料、计算机技术和信息技术等众多学科及领域。该学科综合了工程学、生物学和医学的理论和方法，具有综合性强、知识结构交叉跨度大、发展速度快等特点。从事该专业的本科生不仅需要电子技术、生命科学、电子与信息科学相关的基础理论知识；而且还需具备生物医学与工程技术相结合的科学研究能力。由于生物医学工程学科知识结构的交叉性和综合性，对高校培养的该专业人才需要更高、更全面的能力素质要求。
我校生命科学技术学院将《计算方法》课程作为大三生物医学工程与生物技术专业学生的选修课，经过几年的教学，存在的主要问题如下：
1.《计算方法》课程教学内容照本宣科，与生物医学工程专业基本无联系。目前，课程教学内容与生物医学工程专业以及生命科学技术学院研究方向基本上没有联系，结合不够紧密，没有将生物医学工程专业领域涉及的科学计算学生所学专业领域科学计算问题融入教学计划和教学内容。
2.《计算方法》重点在于理论教学，对数值实验能力的强调不够。以往的教学环节中，选用的教材在内容安排上没有对数值计算过程中实验过程的描述。老师在授课过程中，忽略了学生数值实验能力的培养。实际上，这门课程不仅具有完整的理论体系，更是一门实践性很强的课程，数值实验在该课程中必不可少。
三、教学改革具体措施
针对上述问题，本文从教学内容、教学模式和考核方法等方面进行研究，结合生物医学工程专业特点，基于生命科学技术学院科研平台，加强数值实验，摸索适合生物医学工程专业学生的《计算方法》实验教学体系，培养知识与能力并重、理论与实践兼顾的创新型生物医学人才。
1.扩展《计算方法》教学内容。我校《计算方法》课程选用西北工业大学出版社出版的教材《计算方法》，教材内容包括计算误差、基于二分法和迭代法的方程近似求解、直接法和多种迭代法求解线性方程组、特征值和特征向量的计算、最小二乘法求解方程组、曲线拟合、曲线插值、以及数值积分与数值微分等，课程内容大部分涉及的都是数学理论，以及各种方法的详细推导，教材上的例子主要是简单的数学问题，与实际应用联系较小，与生物医学工程专业更是没有联系。我们在教学过程中，结合我院科研以及生物医学工程专业特点，在理论讲解与公式推导的同时，融合医学成像具体实例，让学生了解如何在本专业领域运用该课程相关知识。
2.开设《计算方法》实验教学。为提高学生动手能力，我们在经典计算方法课程内容基础上，结合生命学院科研项目，加入与生物医学工程专业相关的应用实例，例如CT图像重建，计算方法课程中的迭代法和最小二乘法均可用于CT图像重建，基于学院CT硬件系统采集的数据，结合合适的成像模型，学生上机编程完成CT图像重建。通过该实例学生不仅了解了CT成像原理，更掌握计算方法在CT成像中的应用。再例如辐射传输方程的求解问题，该问题在生物医学成像中普遍存在。辐射传输方程属于复杂的偏微分方程，在光学成像前向建模中，需要求解该方程，而计算方法课程中有一章的内容讲解偏微分方程的数值求解方法，学生可以开展基于数值方法的辐射传输方程求解。同时，我们加大编程仿真，特别要指导学生应用所学知识进行生物医学工程应用实践。
3.完善《计算方法》教学模式。《计算方法》课程的目的是让学生利用计算机，结合一定的软件工具，解决实际问题。考虑到课程特点，以及学生前期已经学习Matlab语言，我们使用Matlab软件作为计算方法的编程工具。我们在当前计算方法课程的课堂教学安排中，除了理论教学，还增加仿真实验。教师在课堂讲解时，进行详细演示，同时要求学生课后进行编程与上机。课后作业采用计算机编程完成，学生提交报告，给出程序代码以及运行结果。使学生通过仿真实验掌握计算方法中的理论知识，同时学会编程运用计算方法相关内容解决实际问题，提高动手能力。
4.改进《计算方法》考核方式。传统《计算方法》课程考核采用笔试形式，主要考查的是学生对基本知识点的掌握情况。本文改革中，我们兼顾知识与能力的评价标准考核学生学习效果。评价标准主要包括：计算方法基本理论知识、基于Matlab工具的编程仿真实现计算方法相关算法、生物医学工程实际问题解决能力。对于计算方法基本理论知识的考核，采用笔试闭卷形式；对基于Matlab工具的编程仿真实现计算方法相关算法，考核学生在计算机上利用Matlab语言编程实现误差分析、二分法和迭代法求解方程组、数据插值、数据拟合、数值积分与微分等；对于生物医学工程实际问题解决能力的考察，给出两到三个生物医学应用问题，要求学生根据现有数学模型，基于测量数据问题求解，并给出误差分析结果。总之，采用形式多样的考核方式，对学生的综合能力进行测评。
四、结语
本论文对计算方法课程改革进行了探讨，构建教学研用有机结合的计算方法教学体系。通过基础知识传授、计算机仿真实验、医学断层成像具体问题实践，建立包括基础理论――验证实验――应用实践三个层次的相互衔接的计算方法学教学体系；同时，生物医学工程专业背景下的算方法教学，融合了包括分子数学、生物、计算机与信息等多学科知识，对学生的理论、实践与应用能力协同训练与提升，为多学科交叉复合型创新人才的培养奠定基础。
参考文献：
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[2]聂德明，李文军.关于计算方法课程教学改革的思考[J].黑龙江教育，2013，（10）：59-60.
[3]胡春玲，袁。吕刚.应用型本科院校《计算方法》课程教学模式研究[J].大学数学，2013，29（2）：10-13.
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[5]焦纯，卢虹冰，张国鹏，等.结合计算思维能力的培养，深化生物医学工程教学改革[J].医疗卫生装备，2014，35（9）：141-143.
Teaching Reform of "Computational Methods" for Biomedical Engineering Students
CHEN Duo-fang
（School of Life Science and Technology，Xidian University，Xi'an，Shaanxi 710071，China）
第8篇：计算机科学研究方向范文
关键词：实践创新能力；课程改革；大学生
作者简介：曹永锋（1976-），男，河北冀州人，贵州师范大学数学与计算机科学学院，副教授；谢刚（1980-），男，贵州六盘水人，贵州师范大学数学与计算机科学学院，副教授。（贵州 贵阳 550001）
中图分类号：G642.423 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）22-0170-02
社会和企业期望大学生在具有坚实理论基础的同时还具有实践和创新能力。然而，我国传统的高等教育较强调理论教学，把系统掌握学科专业的基础理论知识作为学生的核心任务，对学生评价也主要以理论考试为主，但对于学生实际动手能力和创新能力的重视不足，[1]其实践和实验环节远离生产实际，往往作为对理论教学内容的验证，难以达到培养学生实践和创新能力的效果，“高分低能”学生屡见不鲜。
以杭州市统计局2010年的《杭州市大学生见习实训与创业企业就业情况调查报告》为例，当被问及对招收大学生的要求时，企业认为实践能力强和能吃苦耐劳是决定大学生是否被录用的重要因素的比重分别达到85.9%和84.6%，其后依次是思想品德好（68.4%）、专业对口（61.5%）、创新能力强（47.5%）。从行业来看，信息传输计算机服务和软件业、批发零售业、科学研究技术服务与地质勘查业，以及教育、文化体育和社会娱乐业等企业都把实践能力强排在首位。然而，大学生实践能力的现实情况可以使用全国首届大学生“生泰尔杯”动物医学专业技能大赛评委的一句话做总结“要是给大学生动手能力评个分，有及格就算不错了”。而且，这些参赛学生是经过了数层择优挑选并专门培训过的。针对上述问题，本文总结分析了现有改进举措存在的问题，并针对性地提出了教学改革的具体措施与建议。
一、提高学生实践创新能力的现有举措
1.校企联合培养[2]
利用学校与企业两种不同的环境和资源，采取课堂教学与参加实践有机结合的方式，培养适合不同用人单位需要的、具有全面素质与创新能力的人才。校企联合培养模式与传统高校培养模式的根本区别在于人才培养的主体除了高校以外，还有企业的参与。企业更看重学生的实践经验与动手能力，在培养过程中必然重点关注和培养学生此方面的能力。具体的合作有订单式教育（即高年级学生就业指导和实习直接到签单工厂中去，实习后优先留用的方式）、高校与企业共建合作实验室（以科研项目为纽带，一方面企业利用高校人才资源对生产实际和技术问题进行科技攻关，另一方面高校教师和学生可以实际了解企业现状和最新问题，使研究和学习有所侧重）、高校与企业共建实习基地（比订单式教育松散一些的形式，学生由学校和企业共同指导其实习环节）、教师和企业技术人员双向挂职（企业技术人员走进课堂，与学生面对面交流和进行实践操作环节教学，从而将理论与现实应用结合起来，增强学生学习兴趣和目标性；高校教师走进企业将实际需求带回到学校的实际教学当中）等方式。
2.大学生实践创新训练计划
目前主要从国家、省和学校三个级别建立了大学生实践创新训练计划实施体系。该计划通过项目申报、资金资助和教师辅导的方式，鼓励和支持大学生尽早参与科学研究、技术开发和社会实践等创新活动，以提高大学生的创新创业精神和实践能力。一般情况下，省级大学生实践创新训练计划从校级计划中遴选产生，国家级大学生实践创新训练计划从省级计划中择优推荐，形成以国家级计划为龙头、省级计划为主干、校级计划为基础，衔接紧密、结构完善的三级计划实施体系。
3.各类科技实践竞赛
各高校鼓励学生组队参加各学科和不同级别的专业技能竞赛。以计算机科学与技术学科为例，常见的竞赛项目包括“中国大学生计算机设计大赛”、“‘蓝桥杯’全国软件专业人才设计与创业大赛”、“全国信息技术应用水平大赛”、“全国多媒体教育软件大赛”等。
二、存在的问题
校企联合培养是目前最佳的提高学生实践能力和就业机会的方式。然而，企业是追求利益的，学校必须有一定基础才能引来“好”合作，否则反而演变为学生在毫无收获的情况下被企业和学校双重“剥削”。这就要求学校必须放弃完全依靠外力的想法，首先要练好内功。目前学校内部为提高学生实践创新能力所进行的大学生实践创新训练计划和组队参加各类科技实践竞赛存在几个根本问题：一是上述举措仅能惠顾少数兴趣生、特长生和优秀生，难以提高学生整体实践和创新能力水平。二是学生相应学时学分的承认。目前只有少数竞赛获奖者能得奖励和补偿，而其他参赛者连学时都得不到承认。三是指导教师工作量的承认。目前高校教师的教学科研任务都非常繁重，而指导学生参加各类竞赛和计划通常都不计算教师的工作量，这严重抑制了教师在此方面的积极性。
上述问题严重制约了高校大学生实践创新水平的提高，也使得提高学生实践创新能力的现有举措实施起来有些举步维艰。笔者认为解决问题的核心在于做好内功，因此在课程设置、实践学分学时和教师工作量方面提出了一些有益改革和建议，在计算机科学与技术专业本科二年级开始进行了尝试，效果良好。
三、课程改革的尝试和建议
1.精简专业课程，腾出实践时间
参考Stanford学校教学计划[3]对学生提出五个方面的要求：
（1）技术知识：学生不仅要具备计算机应用的基础知识，还必须具备与之相关的数学、科学和信息处理等工程基础。
（2）实验和设计能力/实践动手能力：培养能够完成和设计实验性课题的基本能力，以及利用所学过的技术知识和技巧分析与解决问题的能力。
（3）沟通能力：培养学生组织和阐述所获信息的能力，可以进行专业写作。
（4）深入学习能力的准备：为学生提供硕士和博士学习所需的足够广度和深度的知识。
（5）职业准备：给学生提供宽范围的职业训练，包括经济、道德、领导和组织才能及团队协作等多方面。在此计划指导下，精简专业课程，放松学分要求（之前学生普遍需要修满180个左右学分才能毕业，造成大学四年每天上十几节课，理论满堂灌，实践没时间），为学生腾出实践时间。实践表明，突然给学生很多课余支配时间，其自行安排进行的事情仍然多数是理论学习（如考研、英语等），因此需要结合实践进行引导。
2.开设“应用课题实践与项目开发训练”综合课程，承认实践学分
通过设计“应用课题实践与项目开发训练”课程把概念、理论和方法（分析、设计、实验）联系起来，缩短学生学习专业基本理论和技术的学制，使学生的学习目的更明确、兴趣更高，使其动手能力、独立分析和解决问题的能力得以锻炼。该课程的开设是为了引导学生参加实践能力训练，同时解决了前面提到的学生实践创新能力培养举措受阻的两个关键问题：承认学生的科研实践学分；[4]承认教师指导科研实践的工作量。由于同时解决了学生学时学分和教师报酬问题，很大程度上提高了师生双方的实践积极性。然而，实践中，此课程还存在一些问题，如在一个学期内理论和实践内容很难兼顾，往往刚刚打好理论方法基础进入实践环节，却已经到了课程结束。因此，此课程成功开设还需要诸多细节和时间安排的配合。
3.课程细节和建议
可将“应用课题实践与项目开发训练”课程作为专业必修课，这样就与“大学生实践创新训练计划”以及参加各类科技竞赛区分开来，成为面向所有学生的普遍提高实践能力的课程。当然，该课程也可以同时为大学生实践创新训练计划及各类科技竞赛参赛服务；课程不应仅开设一个学期，应当安排3～4个学期，以便于合理安排理论和实践环节，深入到真正的实践和项目问题；可以从大学二年级开始开设；开设教师须满足一定条件，比如具有科研项目开发经历、主持或者正在参与一项纵向和横向课题研究、在某个研究方向上经验丰富等；这些条件主要为了避免课程重新沦为理论课；课程以小班（最多10人）形式进行，各班课程内容根据具体课题和项目而定，学生可根据兴趣自行选择小班；课程考核以项目成果（产品原型、软件、代码、论文、技术报告等）演示和讲解为主。
四、总结
针对当前高校大学生实践创新能力缺乏的问题，分析了现有主要举措的问题，提出了针对计算机科学与应用专业的教学改革尝试与建议。主要通过设计“应用课题实践与项目开发训练”综合课程把概念、理论和方法（分析、设计、实验）联系起来，锻炼学生动手能力、独立分析和解决问题的能力。该教学改革举措可以较好地解决大学生实践创新能力培养举措受阻的两个关键问题，为得到更好的实际效果，还需要从教学计划、课程设置、细节安排等各个方面做出努力。
参考文献：
[1]文衍宣，吕小艳，龙云飞.地方高校本科生参与科研活动的研究与实践[J].高教论坛，2013，（2）：38-41.
[2]李志明，李艳，汪朝杰.校企联合培养人才模式探讨[J].创新与创业教育，2010，1（3）：61-63.
第9篇：计算机科学研究方向范文
【关键词】计算思维；大学计算机基础；教学设计
教高司明确指出，将“推动以大学生计算思维能力培养为重点的大学计算机课程改革”。大学计算机课程教学指导委员会发表了旨在大力推进以计算思维为切入点的计算机教学改革的“深圳宣言”，并了“计算思维教学改革白皮书”，为大学计算机课程的教学研究与改革指明了方向。
一、大学计算机基础课程面临的问题
大学计算机基础课程非计算机专业学生的核心通识课程，属于计算机基础教学第一层次的课程。该课程在教学中主要大部分高职院校还是落实在是以培养学生使用计算机和应用程序的能力方面，例如使用word编辑器，读写文件以及使用浏览器等。现在高中阶段计算机基础教学普及率逐渐提高，这类教学内容大多数学生在上大学之前都已很熟悉，在大学阶段再安排这类课程有些重复教学，既浪费宝贵的教学资源又影响学生的学习兴趣。
二、计算思维和计算思维能力
计算思维，也可以说是计算机科学家面对问题的基本思路与方法。它的本质是抽象（Abstraction）和自动化（Automation）。人们在利用计算手段求解问题时，先要把实际的应用问题转换为数学问题，然后建立模型、设计算法和编程实现，最后在计算机中运行并求解，这个过程实际上就是计算思维中的抽象和自动化。计算思维能力（Computational Thinking），是计算机学科最本质的特征和最核心的解决问题能力。计算思能力维旨在提高学生的信息素养，培养学生发明和创新的能力及应用计算机处理问题时应有的思维方法、表达形式和行为习惯有能力。计算思维能力在一定程度上像是让学生学会“怎么像计算机一样思维”，这应当作为计算机基础教学的主要任务。
三、基于计算思维视角的计算机基础课程教学改革
在目前的计算机发展应用水平下，大学计算机基础的教学内容应该通过科学、系统的规划与梳理，将无意识的计算思维转变为有意识的计算思维，帮助学生培养主动运用计算机解决各类实际问题的能力，将计算思维的理念贯穿于整个教学活动的全过程中，进而为创新性人才的培养打下基础。以下对该课程从计算思维的视角设计课程。
（一）教学内容设计
基于计算思维视角的计算机基础课程基本教学要求，本人认为该课程基于课程定位和课程教学两个方面的教学任务和目标，其基本教学要求包括以下几个方面：①了解计算科学的发展历程，理解计算科学在科学研究和工作中的重要性、功能及作用。②了解计算机系统的组成，包括计算机体系结构，操作系统等系通过知识，掌握微型计算机的基本构成，理解其工作原理。③理解问题求解、算法及复杂性等计算机基础理论知识，掌握常用的算法分类及其思想。④理解计算机程序、数据结构等基本概念，掌握程序设计语言的基本构成，能够看懂简单的计算机程序。⑤理解计算机网络的概念，功能和分类，理解OSI模型思想，TCP/IP及网络协议的思想。了解网卡、交换机等网络硬件的基本功能。⑥理解计算科学的前沿发展，从思想上理解各项前沿技术发展的动因、目标和采用的策略。⑦掌握基本的计算机应用技能，包括文字处理、多媒体技术、数据库技术，互联网技术、网络服务及Web应用等。课程进度可以这样安排：
第1讲 计算机、计算与计算思维
第2讲 符号化、计算化与自动化
第3讲 程序与递归：组合、抽象与构造
第4讲 冯.诺依曼计算机―机器级程序及其执行
第5讲 现代计算机―复杂环境下程序执行
第6讲 由机器语言到高级语言――程序编写编译
第7讲 算法-程序与计算系统之灵魂
第8讲 怎样研究算法-排序算法研究示例
第9讲 怎样研究算法-遗传算法研究示例
第10-11讲 数据化思维――怎样管理和利用数据
第12-13讲 网络化思维――怎样连接和利用网络
在文理科不同专业实施教学的过程中，可以根据专业特点和其各自己的专业课程的要求对的教学内容有针对性地选择，以适应学生的专业知识结构要求。
（二）课程设计
设计理念与思路：与行业企业合作进行基于工作过程的课程开发与设计，设计主线清晰。
设计程序与方法：从产品调研、载体选择、学习性工作任务设计、教学实施与评价方案设计、同步教学资源开发到专家论证等均体现工学结合课程开发过程。
教学内容选取：紧紧围绕真实工作任务，并融入相关职业资格证书要求。
教学内容组织（序化）：内容序化体现从简单到复杂及学生认知规律，符合真实工作过程。
单元（中观）教学设计：以真实产品为载体设计综合性学习任务；设计科学合理，有利于教学。
