学C#的，考计算机研究生考哪个方向

计算机的研究方向主要有计算机应用、计算机科学与技术、计算机软件与理论等

计算机研究方向：计算机网络、实时计算机应用、CIMS、计算机图形学、并行计算、网络信息安全、数据库、情感计算、数据挖掘、分布式计算、知识工程、计算机视觉、自动推理、机器学习

计算机软件研究方向：计算理论、算法理论； 软件工程、中间件、智能软件、计算环境；并行计算、网格计算、普及计算；密码学、信息安全、数据理论；图形图象算法、可视化方法；人工智能应用基础；理论计算机科学其他方向

计算机系统结构：计算机网络、多核软件设计、系统硬件设计、嵌入式系统、智能信息处理及其应用、智能优化算法、神经网络 系统结构、系统软件及网络安全、智能网络存储技术、网络计算与集成

这是我找的官方说法，如果你对硬件不很熟，可以考软件与理论，然后以后主要的研究方向还是和你选的导师有很大关系的

　　一、硬件方向：

　主要从事与计算机硬件的研发，管理维护，嵌入式硬件的研发等，需要学好模拟电路、数字电路、计算机组成原理等科目。

　二、软件方向：

　包括软件开发、软件实施、软件运维等，需要学好C语言、JAVA、数据结构等科目。

　三、网络方向：

　主要从事与网络计算的开发，包括网络工程师、网络管理员、3G网络工程师等。

　四、数据库方向：

　主要从事数据库的设计、维护, 数据库管理员是一个很不错的工作。

目前还没有任何官方或者小道消息透露出华为在研制自己的光刻机。其旗下公司海思只是在研发芯片，芯片的生产是找台积电代工。个人认为，华为现在并不具备

答案是：现在的计算机没有能力做出有感情的ai人工智能，即类人类的行为、类人类的思考。广义是用于研究、开发用于模拟、延伸和拓展人的智能理论、方法、技术及其应用系统的一门新的技术科学。

现在，人工智能在我们的生活中应用领域非常的广泛，包括机器人领域、语言识别领域、图像识别领域和专家系统。不管是我们经常用到的手机上，还是智能汽车上都可以见到人工智能的影子。比如：语音识别方面，家喻户晓的Siri、小爱同学、天猫精灵、百度小度，经常以逗趣的语言博得我们一笑。它还可以定义于用户个人的回答，就好像它有感情一样。

原理：你每问一个问题，都是通过查找服务器里提前设定好的问答模式回答你的问题。只所以能够马上回复你，是因为现在的服务器处理足够快、还有现在的网速是特别快的。比如:在汽车上，语音识别也不仅仅会卖萌，还会为我们执行一些指令，比如：自动泊车。

其原理是：遍布车辆周围的雷达探头测量自身与周围物体之间的距离和角度，然后通过车载电脑计算出操作流程配合车速调整方向盘的转动。也不用惊讶，因为这套系统并不复杂。以目前的科学技术水平来看，计算机是不能做出有感情的ai，目前的技术下人工智能不可能产生真正的感情。我们可以查找资料得到，人的大脑拥有1000亿个神经细胞，如果把他们排成一条直线，长度将达到1000公里。人的大脑每天可处理8600万条信息，其记忆存储处理超过任何一台电子计算机。每一秒钟，人的大脑中进行着10万种不同的化学反应，大脑神经细胞间最快的神经冲动传导速度为400公里/小时。人体5种感觉器官不断接受的信息中，仅有1%的信息结果大脑处理，其余99%均被筛去。可见，能够产生情感的机器是多么的复杂。

但人工智能会按照我们想法去发展，在现在和未来成为人类的好帮手。

研发光刻机的条件。原因：1、华为是一家以通讯制造为主的企业，其核心重点在于通讯领域，并非计算机的芯片产业。2、光刻机的投入相当巨大，并非华为一家企业能够承受，势必会将华为的发展带入恶性的循环中。光刻机的现状指甲盖大小的芯片，密布着成千上万的线路，无异于米粒中建造一座城市。要做到纹丝不乱，需要极端精准的照相机，光刻机。

光刻机的精度，决定了芯片的上限。高精度的光刻机产自ASML、尼康和佳能三家，而顶级光刻机由ASML独有，可以说ASML一家实力强大到可以轻松碾压其他产商。

目前光刻机的精度可以用这样一个比喻来形容：两架大飞机从起飞到降落，始终齐头并进。一架飞机上伸出一把刀，在另一架飞机的米粒上刻字，不能刻坏。光刻机的技术难度在于“技术封锁”，一台顶级的光刻机关键设备来自于西方发达国家，美国的光栅、德国的镜头、瑞典的轴承、法国的阀件等等，这些都是人类智慧集大成的产物，即便是有全套的图纸，其他人也很难造得出来，就算零件是一样的，也未必能够实现它的精度。一台EUV光刻机重达180吨，超过10万个零件，需要40个集装箱运输，安装调试都要超过一年的时间。

荷兰ASML公司是全球EUV光刻机的唯一供应商，Intel、三星、台积电等公司都要依赖它，近期中芯国际花费12亿美元订购了一台EUV光刻机用于研究7nm及以下的先进工艺。中国光刻机的现状说到国内光刻机的现状不得不提到上海微电子（SMEE），目前仅能够实现90nm的工艺制成。而目前主流的7nm芯片均是由ASML公司EUV光刻机生产。可见，在光刻机上我们还是有相当大的差距的。近期有报道显示，武汉光电国家研究中心研究成功研制出了一台9nm光刻机，但还处于实验室阶段。总结不管是从时间成本还是投入产出比来说，我觉得华为作为一个企业都不太可能去研发光刻机。相信在未来，我们一定可以突破光刻机的极限，无论用电子、离子还是最终放弃硅基。在半导体制造中，光刻只是其中一个环节。另外还有无数先进科技用于前后道工艺。以上是我个人的一些经验和总结，希望能够帮助到大家，如果有不同意见欢迎评论区留言一起讨论。

以下大学开设有大数据方向的专业：

1、北京航空航天大学

大数据技术与应用软件工程（硕士层次专业），是国内首所开设大数据相关专业的高校。2013年起，北航计算机学院、北航软件学院、工信部移动云计算教育培训中心联合全国首开了大数据技术与应用专业硕士方向，同年面向在职人群开设大数据技术与应用高端项目，全方位培养未来的大数据人才。

2、清华大学

清华大学软件学院以培养软件系统应用、设计、开发、运维和服务的科学家与工程师为目标，努力培养学生具有良好的综合素质、良好的职业道德、扎实的软件理论和软件工程专业基础知识，具有良好的软件设计与实现能力、良好的项目管理能力、良好的交流与组织协调能力，全力探索优秀软件人才的培养模式。

3、复旦大学

复旦大学应大数据发展的蓬勃之势，于2015年4月，与中植企业集团、上海市虹口区政府签订战略合作协议，合作建设大数据学院与大数据研究院；同年10月8日，复旦大学大数据学院、大数据研究院正式成立。这是百年复旦在建设世界一流大学和一流学科征程中，瞄准国际科技前沿、聚焦国家创新发展、激发学科动能的重要战略举措。

4、浙江大学

浙江大学数据科学研究中心”成立于2017年5月18日，是以统计学、应用数学、计算机科学和管理学为核心支撑学科，以大数据理论、应用研究和人才培养为主的校级学术创新研究机构。研究中心强调与经济学、医学、生命科学、社会学、工学等众多学科领域的交叉融合，在获取基础研究的硕果同时，注重于科研技术成果的转化。

5、华南理工大学

机器学习与数据挖掘实验室是华南理工大学计算机科学与工程学院的下属实验室，有教授2人（博士导师2人）、副教授3人，具有博士学位5人，博士生5人，硕士生20余人。实验室主要从事认知科学与情感计算、知识库、神经网络、半监督学习、聚类集成等算法和模型构造，在此方面积累了较丰富的经验，具备了较好研究基础。

扩展资料：

大数据专业主要课程有：C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理,大数据管理、大数据实践等课程。

参考资料：

复旦大学-大数据学院

清华大学数据科学研究院

计算机科学与技术属于研究生学科，计算机（应用）技术属于计算机科学与技术学科下面的一个专业。

计算机科学与技术属于一级学科（学科代码0812），包含了三个专业，其中就有计算机应用技术（专业代码081203），另外两个二级学科分别是：

1 计算机系统结构（专业代码081201）

2 计算机软件与理论（专业代码081202）

研究生计算机应用技术研究方向简介：

一、数据库与信息安全：主要研究空间数据库及实时数据库平台，研究安全数据库及隐通道分析方法，研究智能数据处理与分析，研究Web数据库挖掘技术，研究网络系统安全技术，研究开发各类信息系统。该方向目前正承担着多项国家“863”计划、国家自然科学基金、江苏省科技支撑计划、教育部高校博士点基金、江苏省高校自然科学基金、镇江市科技支撑计划和企事业横向合作课题。

二、计算机图形学与人机交互技术：主要研究三维模型重构技术、三维模型水印技术，研究基于视觉-语音的情感计算技术，研究基于人脸的身份认证和疲劳检测技术，研究视频信息检索与监控技术，研究E-learning环境的个性化学习支撑技术，研究协作虚拟环境支撑技术，同时研究开发相应的应用系统。

三、人工智能及应用：主要研究数据挖掘与知识发现算法，研究基于先验信息的神经网络优化方法，研究医学图像聚类分析方法，研究基于内容的医学图像检索技术，研究多智能体理论与技术，研究机器学习与自然语言理解方法。

四、多媒体技术：主要研究数字图像处理技术，研究视频对象目标检测与跟踪，研究多媒体数据压缩与编码技术，研究多媒体数字水印与信息安全技术。

五、计算机控制技术：主要研究计算机控制的理论与技术，研究智能家电控制技术，研究环境检测与控制技术，研究基于传感器网络的检测与控制技术，研究相关行业的计算机控制应用技术。

参考资料：

：研究生专业学科目录

就业方向有从事科研工作，到行业领域发展，创业，报考公务员或者事业单位。

计算机科学与技术是一个计算机系统与网络兼顾的计算机学科宽口径专业，旨在培养具有良好的科学素养，具有自主学习意识和创新意识，科学型和工程型相结合的计算机专业高水平工程技术人才。

系统掌握专业基础理论知识和专业知识，经历系统的专业实践，理解计算学科的基本概念、知识结构、典型方法，建立数字化、算法、模块化与层次化等核心专业意识。

学科基础知识

学科基础知识被视为专业类基础知识，培养学生计算思维、程序设计与实现、算法分析与设计、系统能力等专业基本能力，能够解决实际问题。

建议教学内容覆盖以下知识领域的核心内容：程序设计、数据结构、计算机组成、操作系统、计算机网络、信息管理，包括核心概念、基本原理以及相关的基本技术和方法，并让学生了解学科发展历史和现状。

——计算机科学与技术

绪论

第一部分 情感计算预想

第一章 情感是身体的和可认知的

11 身体的和认知的

12 情感的身体方面：情感调整

13 情感的认知方面

14 情感诱导

15 小结

第二章 情感计算机

21 情感的发展

22 能表达情感的计算机

23 “有”情感的计算机

24 情感智能系统

25 关于模仿和复制的说明

26 小结

第三章 情感计算的应用

31 情感镜子

32 超越情感

33 文语转换

34 协助孤独症者

35 用户反馈

36 勇气要素

37 学习中的情感

38 “没有痛苦，就没有收获”

39 教室晴雨表

310 虚拟场景中的情感

311 音乐：听你所喜欢的

312 “快进到感兴趣部分”

313 知道你偏爱的智能体

314 学会什么时候去打断

315 闲聊

316 动画智能体的表情

317 观众表现

318 **/视频

319 情感玩具

320 小结

第四章 潜在的忧虑

41 接口方面的期待

42 幼稚的开端

43 人类的隐私

44 计算机的情感行为

45 小结

第二部分 构造情感计算

第五章 情感信号与系统

51 情感系统建模

52 情感和情绪的信号表示

53 生理信号

54 小结

第六章 情感的识别与表达

61 情感模式特征表示的关键问题

62 情感建模

63 小结

第七章 情感合成

第八章 情感可穿戴计算机

总结

参考文献

计算情感分析得分函数是预处理文本数据。

1、预处理文本数据，如去除停用词、标点符号等，进行分词和词性标注，将文本转化为计算机可处理的形式。

2、构建情感词典或使用现有的情感词典，将文本中的词语与情感词典进行匹配，计算文本中包含正面、负面和中性情感词汇的数量和权重。

3、根据算法模型，计算文本的情感极性得分，通常使用的是情感极性得分的加权平均值或者概率值。