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计算机学科主要研究方向范文1
关键词：实验教学体系；教学改革；创新教育
中图分类号：G424 文献标识码：B
文章编号：1672-5913 (2007) 22-0042-03
我校在计算机实验教学改革过程中，参照国际通用的工程与技术评估条列(Accreditation Board for Engineering and Technology，ABET)列出的工科大学生必须具备的11项能力要求，把国际国内一流大学(如斯坦福、卡耐基・梅隆、伯克利以及清华大学等)的教学理念和成功经验融合到实验教学体系之中，形成了有鲜明特色的多层次、立体化的创新人才培养体系。
1实验教学存在的问题[1][2]
1) 实验课依附理论课
这种实验课的实验大多为基础型和简单应用型实验，为了验证理论教学的内容而设置，内容相对单一且更新慢，学生仅仅为学分而学习，缺乏积极主动参与。
2) 实验专业课程设置时间滞后
课程设置一般采用“阶梯式”结构，即基础课技术基础课专业课专业方向课，致使学生学习专业课时间滞后。例如要学好计算机软件，一种典型的课程设置观点认为必须按微积分物理学电路理论模拟电路数字电路计算机硬件的顺序设置课程。这样几乎所有的计算机软件课程只能安排在三年级以后学习，使高年级阶段很难有足够的时间对学生实施工程项目式的创新教学活动。
3) 缺乏科研与工程实践训练
学生一般到最后一学期才有论文导师，本科学生直接参与科研项目的机会较少，难有足够的时间对学生实施科研与工程实践训练，很难使学生形成良好的知识结构，更谈不上激发学生的积极思维和创造力。
4) 层次性与体系性不足
实验课程的设置缺乏层次性和体系性。实验内容完全一致、难度上没有层次的实验课对学习能力强的学生没有激励，潜能得不到挖掘，对较慢或散漫的学生没有鞭策，他们的动手能力难得到提高。另外，实验课程的设置缺乏体系，对学生综合能力的提高缺乏系统训练。
2实验教学体系建设[3][4][5][6]
针对以上问题，我们认为实验课程应以创新意识培养为先导、以学生能力培养为主线；以加强学生工程训练能力和设计能力培养为核心，以多层次、结构化和开放式的实验教学体系代替传统的平面化、教条化的实验教学体系。形成了“实验与理论结合、软硬件并重、课内外齐抓、涵盖基础型、应用型、综合型、设计型、创新型”的实验内容。规划设计了一个涵盖计算机科学与技术、软件工程、信息安全、数字媒体和大型机五个方向并满足基础性、探索性和研究性实验需求的实验体系，实现了学生四年本科实验不断线的培养模式。在实验内容中，融入了计算机学科前沿技术以及教师的教学和科研的最新成果，注重与科研、工程、社会应用实践密切联系。实验体系结构分为基础教育实验、学科基础实验和专业技能实验三个层次。
(1) 基础教育实验平台
面向低年级本科生，以本学科应掌握的物理和数学的公共基础知识、基本原理的理解、验证和基本实验技能的训练为主要实验内容，旨在培养学生的科学思维和创新意识，使学生掌握实验研究的基本方法，提高学生的分析能力和创新能力。基础教育实验主要包括物理实验、数学实验和数学建模。
(2) 学科基础实验平台
面向高年级本科生，由本学科各个专业方向共性的、具有明显学科特点的专业实验内容构成，基本反映了本学科一个合格的本科毕业生应具备的专业基础性实践能力和理论知识需求。学科基础实验主要包括电子基础实验(涵盖电路分析基础实验、模拟电路基础实验、数字逻辑实验、微机原理与接口实验以及现代电子技术综合实验等)、离散数学实验、程序设计基础实验、数据结构实验、计算机操作系统实验、计算机组成原理实验、数据库原理实验、编译原理实验、计算机网络基础实验、软件工程实验等。
(3) 专业技能实验平台
面向高年级本科生，具有明显的专业方向特征，满足本学科专业课程教学的实验需要，同时重点培养本学科高年级本科生的专业实践能力、综合能力和研究创新能力。包括五个研究方向：计算机科学与技术、软件工程、信息安全、数字媒体和大型机。
计算机科学与技术实验平台：主要包括计算机系统结构实验、形式语言与自动机实验、软件开发环境实验、嵌入式系统开发及应用实验和单片机及应用等实验。
软件工程实验平台：主要包括UML统一建模实验、软件测试技术实验、软件过程模型实验、软件体系架构实验和现代软件技术综合设计等实验。
信息安全实验平台：主要包括计算机系统与网络安全实验、网络与系统攻击实验、网络与系统防御实验、网络安全协议实验和PKI技术等实验。
数字媒体实验平台：主要包括计算机图形学实验、计算机动画实验、三维渲染技术实验、多媒体技术实验和数字媒体综合设计等实验。
大型机实验平台：主要包括大型机操作系统概论实验、大型机体系结构实验、COBOL程序设计实验、交易中间件技术实验和大型机系统综合设计等实验。
实验教学分级分层、循序渐进，从基础到综合，再到设计与创新，要求学生完成一定的选修学分和创新学分。其中，基础型实验主要为应知应会等原理性实验；应用型实验主要介绍现代主流操作系统和流行的应用软件，训练学生在主流软件平台下的动手能力。同时，配合IBM公司大型主机操作系统认证培训和考试，鼓励学生参加专业认证培训，并取得专业认证证书；综合型实验要求学生结合一门课程的多个知识点，甚至综合多门相关课程，完成一个较为复杂的实验任务，综合型实验是难度较大的实践环节，通过案例复现和模块替换实验等，掌握技术实现和模块设计的方法与技巧；设计型实验与实际工程应用相结合，或者完成科研项目的某个模块，这类实验由指导教师给定设计目标和设计思路，由学生独立完成；创新型则完全为开放式教学方式，由学生独立或者与指导教师共同拟定设计题目和设计目标，并独立完成。创新型实验还包括由学生自由组队参加国际国内各级计算机硬件和软件大赛。
3实验教学内容改革
计算机实验教学的内容要体现厚基础，宽口径，软硬件并重，注重综合技能训练，以培养学生的设计和创新能力为核心的实验教学指导思想。在实验教学体系改革的基础上，对实验内容和实验项目进行调整和更新，主要调整的重点如下。
(1) 将开设的所有实验分为三大类：课程实验、专项实验、创新实验。除创新实验外，每一类实验又设计了从基础型到综合型再到创新型的不同层次的实验项目。将课程实验教学与理论课程教学有机结合，帮助学生掌握课程教学中需要实验验证和应用实践的知识点，对辅助和强化课程教学起到了不可替代的效果。所有包含实验学时的理论课程均有相应的课程实验，如计算机操作系统、汇编语言程序设计、数字信号处理、数据结构等。专项实验以学科建设和专项实验室建设为平台，将实际的工程项目、科研项目和科研成果中的关键技术抽取出来作为实验项目，以达到培养学生科研、工程和应用实践能力的目的。如网络工程系列实验、网络安全综合实验、安全实验室专项建设等。创新实验以培养学生探索精神、科学思维、实践能力、创新能力为核心，推进学生自主学习、合作学习、研究性学习。创新实验主要包括大型课程设计、各级各类竞赛项目以及由学生自拟的科研项目组成。
(2) 在确保基础型、应用型实验教学质量的同
时，增加综合型、设计型、创新型实验的比例。除创新型实验外，每个实验项目都要求有详细的实验大纲和实验指导书，大部分实验项目还要求提供标准实验报告、成果考核与验收形式等。创新实验则完全实行开放式管理(实验项目开放、设备和环境开放，时间开放等)， 既可以由学生自发组队，自主完成，也可以为学生指定指导老师，由学生和老师共同拟定题目，学生独立完成。创新实验的完成质量可以通过鼓励学生参加各级各类比赛或者要求提交实验报告和实验成果两种形式得以保障。
(3) 压缩陈旧的、重复的验证性实验，增加反映学科发展方向的新实验和一些融研究、创新、实践于一体的实验项目。大部分实验课程都设有必修实验项目和选修实验项目，学生可以根据自己的兴趣和爱好自主选择。
我校计算机实验目前共开设本科实验课程共60余门(含创新实验类)，实验项目共计290余项。按照“基础型、应用型、综合型、设计型、创新型”的层次化实验教学体系设置，各层次实验项目统计如表1所示，各种类型实验项目所占比例如图1所示,其中综合型、设计型和创新型实验占所有实验项目的81％。
4结束语
实验教学是高等学校创新教育的一个重要环节，按照创新人才体系的标准，构筑新型的实验教学体系，对实验教学综合考虑、合理安排，形成适应学科特点及自身系统性和科学性的、完整的体系，全面培养学生的发现和解决问题的能力，使学生具有创新精神和实践能力，达到培养具有创新精神和实践能力的高级专门人才的目的[7]。
参考文献
[1] 孙莉,朱国进. 创新人才培养模式的探索与实践[J]. 计算机教育,2006,(12).
[2] 蒋定福. 高校实验教学存在的问题及其对策[J]. 中国教育技术装备,2006,(11).
[3] 傅彦. 计算机专业主干课程建设与教学改革[J]. 电子科技大学学报(社科版),2002,(4).
[4] 傅彦. 21世纪计算机专业人才的培养[J]. 高等教育研究电子学会教育分会年会论文集[M]. 北京:电子工业出版社,2002.
[5] 傅彦. 计算机学科发展与课程体系[J]. 计算机科学,2003,(10).
[6] 刘乃琦,吴跃. 做教育的基石信息化的翅膀―计算机专业教学体系的建立[J]. 电子高教研究,1996.
[7] 张玉平,秦惠洁,黄振宝. 高校实验教学改革初探[J]. 铸造设备研究,2004,(4).
作者简介
侯孟书，博士，副教授，电子科技大学计算机实验教学中心常务副主任，工程系主任。研究方向包括分布式存储、P2P计算等。
傅彦，教授/博导，电子科技大学计算机科学与工程学院副院长，计算机实验教学中心主任。研究方向包括数据挖掘、神经网络等。
联系方式：侯孟书，四川成都电子科技大学计算机学院，610054
phone：13981900119
计算机学科主要研究方向范文2
计划强调，要加强人工智能领域专业建设，形成“人工智能＋X”复合专业培养新模式。计划的重点任务之一，是要完善人工智能领域人才培养体系，并且推动高校人工智能领域科技成果转化与示范应用。高校在人才培养中起到了至关重要的作用，虽然人工智能尚未成为一级学科，但国内不少一流的高校已经开始通过建立合作实验室、增强人工智能分支教学等方式发展人工智能。
为了解各高校开展人工智能研究的情况，亿欧盘点了10家在设有人工智能实验室或有人工智能分支专业的高校。
清华大学：计算机科学与技术系
清华大学计算机科学与技术系（简称计算机系）成立于1958年，在2006年、2012年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，以总分满分100分的成绩排名第一。2017年，在 USnews 推出的世界大学学科排名 Best Global Universities for Computer Science 中，计算机科学与技术学科紧随 MIT之后位列世界第2名。在 QS 世界大学排名 （QS World University Rankings） 给出的全球计算机学科排名中为例第15名，其排名与得分逐年稳步提升。
计算机系包含了国内计算机专业最全的学科方向，设有高性能计算机与处理器、并行与分布式处理、存储系统、大数据与云计算、计算机网络、网络与信息系统安全、系统性能评价、理论计算机科学、数据工程及知识工程、软件工程、计算机与VLSI设计自动化、软件理论与系统、生物计算及量子计算、人工智能、智能控制及机器人、人机交互与普适计算、计算机图形学与可视化技术、CAD技术、计算机视觉、媒体信息处理等研究方向。
计算机系现设有高性能计算、计算机网络技术、计算机软件、人机交互与媒体集成4个研究所；智能技术与系统国家重点实验室；计算机基础与实验教学部等科研教学机构。
计算机系还设有国家级计算机实验教学示范中心，包括：计算机原理实验室、微型计算机实验室、计算机网络实验室、操作系统实验室、计算机软件实验室、计算机控制系统实验室、智能机器人实验室、计算机接口实验室、学生科技创新实验室等。此外，计算机系还与腾讯、搜狗、微软、思科等国内外著名公司建立了面向教学或研究的联合实验室。
北京大学：智能科学系
智能科学系成立于2002年7月，主要从事智能感知、机器学习、数据智能分析与智能计算、智能机器人等方向的基础和应用基础研究，侧重于理论、方法以及重大领域应用上。
北大智能科学系依托于视觉听觉信息处理国家重点实验室，实验室以实现高度智能化的机器感知系统为目标，在生物特征识别研究方面处于国际领先地位。智能科学系在著名的软件与人工智能专家、我国载人飞船工程软件专家组组长何新贵院士和长江特聘教授查红彬教授的带领下，重点开展机器视觉、机器听觉、智能系统与智能的生理心理基础等研究。以北大智能科学研究人员为技术核心的北大指纹自动识别系统，是国内唯一能与国外系统抗衡的自主知识产权，是中国第一家也是唯一的一家提供公安应用全面解决方案的系统，拥有中国指纹自动识别技术产品第一市场占有率。
人工神经网络说话人识别新方法的研究获得教育部科技进步一等奖；国家空间信息基础设施关键技术研究获得2000年中国高校科学技术二等奖，入选2000年中国高校十大科技进展。
复旦大学：类脑智能科学与技术研究院
复旦大学类脑智能科学与技术研究院于2015年3月筹建成立，是复旦大学校内的独立二级研究机构。其前身为复旦大学第一批跨学科交叉国际化研究中心——计算系统生物学研究中心，成立于2008年。研究院基于复旦大学既有的数学、统计学、计算机科学、生物学、信息学、临床医学、语言学、心理学等多学科综合交叉研究优势，以计算神经科学为桥梁，着力开展大脑机制解析、脑疾病智能诊疗、类脑智能算法、类脑智能软硬件、新药智能研发、通用智能等相关领域的科学研究、技术研发和人才培养。
研究院率先探索打通国际与国内、科技与产业的全链条、全球化产学研合作机制，充分发挥高校培养和储备高端智能人才、发现和培育前沿技术的综合优势，推动产学研源头创新与合作，致力于成为推动脑科学、人工类脑智能与产业应用融合发展的重要科技创新平台。
研究院目前在建五个核心功能平台和一个国际合作研发中心，主要包括：一是以脑高级认知功能的多信息反馈处理机制研究为核心的神经形态计算仿真平台；二是以多尺度多中心重大脑疾病数据库和算法开发为基础的智能诊治数据示范平台；三是依托高端医疗影像设备集群，为生物医学转化研究和信息产业智能化提供试验技术支撑的综合生物医学影像平台；四是以开发深度学习、强化学习和自组织学习等机器学习算法以及可穿戴设备、类脑芯片、健康服务机器人等为目标的类脑智能软、硬件开发平台；五是集孵化加速、产业联盟、投资基金为一体，为类脑智能创新项目及企业提供应用技术资源和孵化服务的类脑智能产业化平台；六是依托已有的欧洲人类脑计划、美国脑计划等国际合作的数据、学术资源，建设类脑智能国际合作节点和人才培养中心。
中国科学院：自动化研究所
中国科学院自动化研究所成立于1956年10月，是我国最早成立的国立自动化研究机构。目前设有类脑智能研究中心、智能感知与计算研究中心、脑网络组研究中心等12个科研开发部门，还有若干与国际和社会其他创新单元共建的各类联合实验室和工程中心。另有汉王科技、三博中等四十余家持股高科技公司。
近年来，自动化所共获得省部级以上奖励30余项。数量逐年增加，质量不断提高；专利申请和授权量连年攀升，多年位居北京市科研系统前十名绘制的“脑网络组图谱”第一次建立了宏观尺度上的活体全脑连接图谱；虹膜识别核心技术突破国外封锁，通过产学研用相结合走出“中国制造”之路；基于自动化所语音识别技术的“紫冬语音云”在淘宝、来往等阿里巴巴旗下移动客户端产品中得到推广；“分子影像手术导航系统”通过国家药监局医疗器械安全性及有效性检测认证并进入临床应用；“智能视频监控技术”和“人脸识别技术”分别成功应用于2008年北京奥运会、2010年上海世博会的安保工作中，为社会安全贡献自己的力量；研制的AI程序“CASIA－先知1．0”采用知识和数据混合驱动的体系架构，在2017首届全国兵棋推演大赛总决赛中7：1的悬殊比分战胜人类顶级选手，展示了人工智能技术在博弈对抗领域的强大实力……
在共建机构方面，自动化所与新加坡媒体发展管理局联合成立中新数字媒体研究院，聚焦交互式语言学习、视频和分析等领域；与瑞士洛桑联邦理工大学（EPFL）在京成立中瑞数据密集型神经科学联合实验室，在类脑智能研究方面展开合作；与澳大利亚昆士兰大学（UQ）共建中澳脑网络组联合实验室，在“计算大脑”研究方向上进行远景规划；还与香港科技大学共建智能识别联合实验室，在模式识别、无线传感器网络等领域展开合作。
厦门大学：智能科学与技术系
早在上世纪八十年代初，厦门大学就已开始从事人工智能领域的研究，相继在专家系统、自然语言处理与机器翻译等领域取得过一系列成果。为此，1988年经学校批准成立“厦门大学人工智能与计算机应用研究所”，后于2004年更名为“厦门大学人工智能研究所”。2006年12月，经国家教育部批准，厦门大学正式设立“智能科学与技术”本科专业，并于2007年6月经学校批准成立“厦门大学智能科学与技术系”。
厦门大学智能科学与技术系现有一个本科专业（智能科学与技术），三个硕士学位授予专业（模式识别与智能系统、计算机科学与技术、智能科学与技术），两个博士学位授予专业（计算机科学与技术、智能科学与技术）。
目前该系承担多项国家863、国家自然科学基金、福建省科技基金等项目，拥有“福建省仿脑智能系统重点实验室”、“智能信息技术福建省高校重点实验室”和“厦门大学语言技术中心”三个平台，此外还有“艺术认知与计算”、“自然语言处理”、“智能多媒体技术”、“人工大脑实验室”、“智能中医信息处理”等多个研究型实验室，为培养高质量的学生提供了必要的保障。
上海交通大学：计算机科学与工程系
上海交通大学计算机科学与工程系成立于1984年。近年来，随着计算机科学与技术在人们生活中的应用不断深入，特别是随着云计算、物联网、移动互联网、大数据等技术的兴起，交通大学计算机系不断调整学科方向，形成了高可靠软件与理论、并行与分布式系统、计算机网络、智能人机交互、密码学与信息安全等研究方向。
该院系下设三个重点实验室：智能计算与智能系统重点实验室、上海市教委智能交互与认知工程重点实验室、省部共建国家重点实验室培育基地及上海市可扩展计算与系统重点实验室。其中，上海交通大学－微软智能计算与智能系统联合实验室目前是教育部－微软重点实验室，成立于2005年9月，是交通大学和微软亚洲研究院在多年良好合作的基础上，为了更好发挥各自在并发计算、算法与复杂性理论、仿脑计算、计算机视觉、机器学习、计算智能、自然语言处理、多媒体通讯以及机器人等领域的优势，实现“使未来的计算机和机器人能够看、听、学，能以自然语言的方式与人类交流”这一共同使命而成立的。实验室在科学研究、人才培养、学术交流等方面也取得了很好的成绩。实验室累积200余篇，成果发表于CVPR，ICCV，WWW等国际顶级会议上。
南京大学：计算机科学与技术系
南京大学的计算机科学研究起步于1958年，建立了计算技术、计算数学、数理逻辑等专业开始培养计算机相关领域专门人才，1978年在上述三个专业基础上成立了计算机科学系，1993年更名为计算机科学与技术系。
依托该系师资，先后成立了南京大学计算机软件研究所、计算机软件新技术国家重点实验室（南京大学）、南京大学计算机应用研究所、南京大学多媒体计算技术研究所、南京大学软件工程中心（江苏省软件工程研究中心）、南京大学信息安全研究所等科研机构。主要科研方向有：软件自动化与形式化、分布与并行计算及新型网络、新型程序设计与软件方法学、多媒体与信息处理、人工智能与机器学习、系统软件及信息安全等。
建系30年来，共承担国家973计划、国家863计划、国家攀登计划、国家自然科学基金、国家科技攻关等重大科技计划项目以及省、部、委科研项目和企事业委托或国际合作的研发项目300余项，科研成果获得各种奖励80余项，其中国家科技进步奖一等奖1项、二等奖4项、三等奖2项，省部委自然科学奖和科技进步奖特等奖2项，一等奖8项，二等奖37项。3000多篇，出版专著、教材50多部，申请国家发明专利33项。部分成果被转化为产品，产生了较大社会效益和经济效益。
哈尔滨工业大学：计算机科学与技术学院
哈尔滨工业大学计算机专业创建于1956年，是中国最早的计算机专业之一。在1985年，发展成为计算机科学与工程系，并建立了计算机科学技术研究所。2000年，计算机科学与技术学院成立；同年，建立了软件学院，后经国家教育部、国家计委批准为国家示范性软件学院。目前。哈工大计算机科学与技术学院拥有计算机科学与技术国家一级重点学科、7个博士点和7个硕士点、1个博士后科研流动站、一个国家级教学团队、一个国家级科技创新团队、一个国防科工委创新研究团队。
目前主要研究方向包括：智能人机交互、音视频编解码技术、语言处理、自然语言理解与中文信息处理、机器翻译、信息检索、海量数据计算、计算机网络与信息安全、传感器网与移动计算、高可靠与容错计算技术、穿戴计算机、企业计算与服务计算、智能机器人、生物计算与生物特征识别。
学院有一批研究成果达到国际先进水平，包括：国家信息安全管理系统、数字视频广播编码传输与接收系统、大规模网络特定信息获取系统、计算机机群并行数据库系统、并行数据库系统、神州号飞船数据管理分系统、穿戴计算机系统、信息安全与实时监测系统、人脸识别系统、视频编解码技术、黑龙江省CIMS应用示范工程、农业专家系统等等。
中国科学技术大学：计算机科学与技术学院
中国科技大学于1958年建校时就设置了计算机专业。根据学科发展趋势和国家中长期发展规划，面向国家和社会的重大需求，计算机科学与技术学院将科研力量凝聚在高性能计算、智能计算与应用、网络计算与可信计算、先进计算机系统四个主要的研究领域。
学院的支撑实验室有：国家高性能计算中心（合肥）、安徽省高性能计算重点实验室、安徽省计算与通讯软件重点实验室、 多媒体计算与通信教育部－微软重点实验室、中国科大超级运算中心和信息科学实验中心。
其中，多媒体计算与通信教育部—微软重点实验室主要从事人机自然语音通信、语义计算与数据挖掘等方面的研究。人机自然语音通信方面，主要研究中文信息处理、人类视听觉机理、语音语言学等。语义计算与数据挖掘方面，主要研究自然语言驱动的计算、多媒体内容的语义标注、自动问答、语义社会网络、数据与知识工程、隐私保护与管理中的语义计算等。
依托多媒体计算与通信教育部—微软重点实验室，双方联合实施了联合培养博士生计划、实习生计划、精品课程建设计划、青年教师培养计划等，取得了突出成果，探索出了一条企业和高校共同培养优秀人才的道路，为微软亚洲研究院与其他高校的合作提供了一个经典范例。
华中科技大学：自动化学院
华中科技大学自动化学院是由原控制科学与工程系和原图像识别与人工智能研究所于2013年合并组建的学院。原控制科学与工程系前身是成立于1973年的华中工学院自动控制系，1998年更名为华中理工大学控制科学与工程系；原图像识别与人工智能研究所是1978年由教育部和航天部共同批准成立从事图像识别和人工智能研究的研究机构。
科学研究工作主要涉及复杂系统控制理论、决策分析与决策支持、电力电子与运动控制、智能控制与机器人、计算机集成控制与网络技术、信息检测与识别、飞行器控制与状态监测、生物信息处理、神经接口与康复技术、物流系统、国民经济动员与公共安全、多谱图像制导、目标探测的多谱信息技术、多谱信息的实时处理与系统集成技术、人工智能与思维科学、信息安全等方向。
模式识别与智能系统是自动化一级学科的重要二级学科。迄今为止，本系在原 “图像识别与人工智能研究所”和“控制科学与工程系”的这两个学科点承担了百余项国家、国防与行业项目。近5年科研经费总额在8000万元以上，包括973计划，国家自然科学基金重点、面上和青年基金项目，863计划，国家重大专项、国防重点预研与基金，国家科技支撑计划，省部级科研项目，以及大型工程和企业科研合作项目等。
总结
计算机学科主要研究方向范文3
【关键词】机械设计 新型理论 汽车工程 研究应用
一、有关机械设计理论的概括及研究方向
（一）机械设计理论的基本概括
机械设计及理论是机械工程一级学科所属的二级学科，是研究机械科学中具有共性的基础理论和设计方法的学科，是对机械进行功能分析与综合并定量描述与控制机械性能的基础技术学科，也是定位机械工程中的各项细致工作流程及程序的归纳总结的简单理论介绍。它主要研究各种机械、机构以及其零件的工作原理、现代传动与控制技术、运动和动力学性能、摩擦物理学、关系力学、机械创新与设计等有关课题。机械学科与仿生学、信息学、生物学、电子学等许多学科相互渗透，从而促进了机械设计与理论学科的新发展。机械设计这个学科的特色与优势，它是以复合材料构件设计与制造、计算机辅助工程、轻工自动机械设计及理论研究为目标，将计算机辅助设计与现在检测技术应用于机械以及产品的设计过程中。具有工程设计和管理的综合素质极其丰厚的专业知识，适合从事工程技术，科研等工作。我国近年来在机械设计研究上取得了骄人的成绩。
（二）机械设计理论的主要研究方向
现如今，随着科技的快速发展，机械设计理论也逐渐的完善、增多起来，特别是更好地扩大了机械设计理论在各方面上的研究，主要有以下几个研究方向：现代设计理论与方法：机械创新设计与方法、机械系统动态设计与仿真、优化设计、新型传动理论设计、机器人机构及其控制与仿真技术、数学机械化在机械中的运用；机械创新设计与检测技术：机械创新设计与检测技术主要用于研究机械创新设计与有限元计算分析，机械振动与噪声测试与分析，计算机辅助设计与制造、图像处理技术；轻工自动机械设计及理论：主要研究的领域是轻工自动机械现代设计理论，轻工自动机械先进传动技术，新型传动机构研究与开发、轻工机械动力传动的节能与环保、轻工业机器人开发与应用研究、机器人新机型、仿生机械研究等；仿生机械学：仿生原理与技术；驱动与控制技术、机械运动与控制。
二、机械设计理论在汽车工程上的研究
随着工业革命的发展，人类历史上出现了第一辆汽车，近些年来，又随着汽车工业的迅速发展，汽车变成了“改变世界的机器”，它不仅仅改变了人们的生活方式，方便了人们的出行，还在一定程度上有效的提高了人们的生活质量和生活水平。虽然，在过去的几十年里汽车行业的发展有了很大的进步，可是，目前的科学技术水平依然还是有限的，对于汽车的研究在各方面还需要更进一步的提高。新型机械设计理论以及一些基本原理在汽车工程方面有着很大的研究方向，并且对其有着一定的推动作用。
（一）机械理论在汽车工程技术上的研究
汽车工业的发展代表着一个国家制造业的发展，它直接决定了该国家制造业的发展水平。在某种程度上，它不仅仅是最广泛的一种工业，还是最新技术的最大载体之一，例如，有些航空、航天领域的高新技术只有通过汽车工程工业才能够更好的转化为较为规模型的产业，这就决定了新型机械设计理论及基本原理在汽车工程、工业上有着很大的促进作用。近些年来，对于汽车工程技术的研究有着越来越高的标准，这就迫使研究工作者更全面的运用机械设计理论为汽车工业的发展做好准备。
（二）机械设计理论在汽车工程实际操作方向上的研究
在实际生活当中，对于汽车工程的研究离不开技术方面上的研究，更离不开实际操作方向上的研究，这些实际操作上的研究与机械设计的基本理论有着密不可分的关系，甚至有些实际操作，例如对汽车的噪声、振动等等有着很强的密切性，并且对于这些问题的解决有着很好的作用效果。
三、新型机械设计理论在汽车工程上的应用
（一）机械设计理论在汽车工程噪声、振动上的应用
在评价汽车舒适性中有一项十分重要的指标，那就是NVH分析，它直接关系到了汽车产品的市场形象。NVH不仅有助于对振动频率进行匹配，用于消除振动过程中出现的耦合现象，还有利于改善产品的振动特性，从而大大降低汽车的噪声及振动。利用NVH分析可以预先得到新开发车型性能指标，还能对设计以及制造等各个环节进行更好的优化和完善，该分析不仅从设计成本上，还是从开发周期上考虑，都为设计新型车型提供了很好的保障。
（二）机械设计理论在汽车结构强度与模态分析及结构优化上的应用
车身是车的主要总成，因此车身必须有很好的强度来保证车的寿命，以足够的静刚度来保证车的装备与使用要求。在机械创新设计与检测技术中机械创有限元分析的方法能够有效地满足上述车身的设计，其主要应用体现在：一是在汽车设计中对结构件、主要机械零件的强度、刚度和稳定性进行分析：二是在汽车结构分析中通常采用有限元法来进行各构件的模态分析，同时在计算机上可以清晰地观看各构件的振动模态，这就为结构的动态设计提供了方便。因此有限元分析的方法在汽车结构上的应用从而提高了车身设计水平。
四、结语
机械设计的基本原理以及设计理论有着很好的应用前景，特别是在汽车工程方面上发挥着良好的效果，不仅仅体现在对于汽车工程技术和实际操作上的研究，还体现在了对于汽车工程、设计上的具体应用，这些对于汽车工程的发展有着极大的推动作用。
参考文献：
[1]温文源.客车车身结构的有限元分析及优化设计研究[D]. 2011年
[2]陈吉清.承载式车身结构的强度刚度及模态的有限元分析[J].2010年
计算机学科主要研究方向范文4
［关键词］高校；统计学；专业；教育；思考
doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2013.02.045
［中图分类号］G64［文献标识码］A［文章编号］1673-0194（2013）02-0097-02
1 关于统计学专业人才培养目标
（1）统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。
（2）要求学生具有扎实的基础知识，受到比较严格的科学思维训练；基础应包括：数学基础、经济学基础、统计学基础和计算机基础；注重融合贯通，指导学生将统计学的基本理论、基本知识、基本方法合理地应用于社会经济领域；具有应用统计学理论分析、解决该领域实际问题的初步能力；突出定量分析，即培养学生对各种统计数据的数量分析能力。良好的定量分析能力，是统计专业学生区别其他专业学生的一个显著性的标志；能熟练使用各种统计软件包，有较强的统计计算能力；通过大量的实验教学，培养学生解决问题的能力。
（3）具有一定的写作基础和协调沟通能力。出色写作基础和协调沟通能力能够捉供信息和进行交流，是发挥统计作用必不可少的条件。
（4）对于统计学来说，能熟练地运用计算机分析数据，是统计学的基础。计算机的发展使得复杂的数据计算变得简便快捷，成为统计计算的重要工具。如今，随着使用计算机以及网络的普及，使社会产生了重大的变革，信息传递的质量都发生了质的飞跃。统计学的发展不能离开计算机。所以毫无疑问，应当培养学生学习相关的计算机科学知识。包括数据结构、程序语言设计、程序设计方法、数据库系统的开发与管理、程序设计等等。我们也应当扩展课程设置。
（5）在学生已具有一定英语基础之上，开设统计专业英语要求学生掌握常用的经济和统计词汇及基本表述方法。一是为学生进一步学习英语创造一个环境，使学生不因通用英语课程的结束而荒弃英语的学习。另一个方面，通过专业英语的学习，为学生在阅读和翻译经济，特别是统计著作、文献时扫除障碍，为毕业论文写作和继续深造打下基础。
（6）了解与经济统计、金融统计、生物统计或社会统计等有关的自然科学、社会科学、工程技术某一领域的基本知识。统计学与经济学、管理学、金融工程等学科的结合因数据处理和采集的方法具有多样化，统计分析方法也相对复杂，专业化统计学的应用不仅要提高理论统计学的基本素质，还要注重掌握经济学的理论、金融学理论、管理科学的理论与计算机的技术方法。统计理论与应用的紧密结合显得比以往更为迫切，更加重要。就拿统计学与金融工程来说，就属于交叉性学科，其中投资分析与风险管理两个方面就涉及到了统计数据描述和推测统计学。无论哪个方面，金融工程与统计学都是密切相关的，金融分析离不开统计，目前注册金融分析师在中国需求量很大，但是只有传统的金融理论、金融制度的知识是远远不够的。注册金融分析师对数量技术要求很高，其中最为重要的就是统计的知识；固定收益证券分析，权益证券分析几乎都需要用到各种统计方法。据报道，中国本土金融分析师极度缺乏，但中国加人世界贸易组织后，金融市场对注册金融分析师的需求量又很大。因此，培养具有统计专业能力的复合人才显得尤为重要。
2 关于统计学本科专业课程设置
专业课程设置是专业培养目标决定了向学生传授什么样的知识的问题。课程结构从很大一部分意义上讲将决定学生的知识结构。因此，在确定好研究方向和培养目标后，最主要的就是要解决课程设置的问题。统计学专业的课程设置首先要与所确定研究方向一致，其次要能够实现本专业的培养目标。所以，不同的研究方向下的课程设置是需要有区别的。但无论什么研究方向，其专业课程都应包括以下5大模块：公共基础课程；学科基础课程；专业必修课程；专业选修课程；人文、自然科学类素质课程。各高等院校可根据本校的实际情况，综合社会等各方面对统计专门人才的需求情况，开设适合本校实际情况的课程。
3 关于统计学专业专业课程教学方法和教学手段
教学方法和教学手段决定了怎样向学生传授知识的问题，并且决定学生接受知识的效率。无论何种教学方法和教学手段都2个问题：①如何激发学生学习的兴趣；②用怎样的教学手段来达到较好教学效果。充分运用现代教学手段，更新教学方法，促使教学手段和教学方法有机结合。
（1）在统计学教学中，采用多媒体的使用与讲授式、启发式、探究式等传统教学方法相结合，调动学生学习统计学的积极性。多媒体以生动的画面、逼真的声效，把枯燥、繁杂的内容转化为鲜活、丰富的教学内容，调动学生的兴趣、情绪和注意力。增强了学生对所学知识的感性认识，加深了对所学知识的理解。
计算机学科主要研究方向范文5
关键词：应用型本科；嵌入式软件；课程体系
中图分类号：G 文献标识码：B
文章编号：1672-5913 （2007） 07-0035-03
嵌入式系统已被广泛地应用于工业控制系统、信息家电、通信设备、医疗仪器、智能仪器等众多领域，“嵌入式无处不在”已成为现实。而社会对掌握嵌入式技术人才的大量需求，使嵌入式软硬件工程师成为未来几年最为热门的职业之一。2004年6月，美国电气及电子工程师学会计算机协会（IEEE-CS）和美国计算机学会（ACM）公布了“计算教程2004”(Computing Curriculum 2004，简称CC2004)。CC2004对原“计算教程CC2001”四个专业方向进行了修改和扩充，并给出了新的评述，其中在计算机工程专业课程中将嵌入式系统作为一门核心课程，分两个学期进行学习。可见，国内外将嵌入式技术人才的培养已经作为一个重点方向。本文根据江苏技术师范学院以培养应用型本科人才的教学体系，对在计算机科学与技术专业中增设嵌入式软件专业方向进行探讨。
1 增设嵌入式软件专业方向的可行性
20世纪70年代，随着微处理器的出现，计算机的发展出现了历史性的变化。以微处理器为核心的微型计算机以其小型、价廉、高可靠性特点，迅速应用在智能化控制领域中，这使计算机失去了原来的形态与通用计算机功能。为了区别于原有的通用计算机系统，把嵌入到对象体系中，实现对象体系智能化控制的计算机，称为嵌入式计算机系统，简称嵌入式系统。
嵌入式系统所涉及到的知识有电子工程、通信工程和计算机技术等多种学科。在嵌入式系统应用领域中，人才可分为两类，一类主要是搞硬件设计，他们大多数在本科阶段学习电子类或通信类专业；另一类主要从事嵌入式操作系统和应用软件的开发，他们大多数在本科阶段学习计算机专业。嵌入式产品硬件设计完成后，后期工作主要靠软件技术人员进行开发与设计，不同的软件体现不同的功能，在嵌入式系统设计中软件开发与设计占总工作量的80%左右，所以在嵌入式系统设计和开发中需要更多的嵌入式软件开发人才。
目前，我校从事嵌入式应用方向研究的教师有16人，其中副高以上5人，讲师5人，助教6人，获得硕士以上学位的教师有8人，在读研究生4人。与嵌入式相关的实验室有计算机组成、接口实验室，以51序列为主的嵌入式实验室，以ARM7为主的嵌入式实验室，正在筹备的以ARM9为核心的嵌入式实验室。
从社会需求、师资力量、实验室建设等多方面可得出，在我校计算机科学与技术专业中增设嵌入式软件专业方向是可行的。
2 嵌入式软件人才培养目标与规格
2.1 培养目标
嵌入式软件专业方向是以应用为主的专业，其培养目标是：德、智、体、美全面发展，掌握计算机基础理论和软件开发的过程，掌握必需的嵌入式软件理论、主流嵌入式系统硬件架构，和嵌入式软件编程的技术、方法和工具，基本具备本领域分析问题解决问题的能力，具备一定的工程实践能力，并具备良好外语运用能力，从事嵌入式软件设计与开发的应用型人才。
2.2 培养规格
计算机科学与技术专业（嵌入式软件方向）的学制一般为4年，授予工学学士学位。学生在专业知识的学习、实践能力以及职业素质的培养过程中，逐步提高自身的获取知识的能力、应用知识能力、创新能力以及团队合作的能力。
（1）职业素质
现代企业需要的人才是职业化的专业人才，企业选拔、考核人才主要从德、能、勤、绩四个方面考核，德排在首位，因此，职业素质是培养嵌入式软件人才的基础。在计算教程CC2004报告中，各专业方向的知识领域中都包含社会和职业生涯方面的知识，涉及与计算相关的哲学、历史、社会、职业和道德责任、知识产权、隐私和公民自由、计算机犯罪等内容。通过这些知识体培养学生的思想品德、职业道德和社会责任。一个合格的人才首先要具备良好的职业素质。
（2）专业能力
嵌入式系统专业方向知识结构比较庞大，为了在本科阶段培养出合格的嵌入式软件专业人才，需要将计算机知识、嵌入式系统知识、相关交叉学科（电子、通信）基础知识结合起来，形成嵌入式软件专业方向领域知识。
（3）实践能力
培养嵌入式软件人才，工程实践能力非常重要，因为嵌入式系统是以应用为中心，要求学生能借助于硬件开发平台进行实际的研究与开发，并且要求学生具有独立设计产品的能力，同时也要求学生具有团队合作的能力，这就需要在实践技能训练过程中，加强学生的动手能力、团队合作能力的培养。
3 课程体系结构
从企业实际用人需求出发，分析现阶段嵌入式相关产业领域、行业人才需求特点及发展趋势，合理地安排课程，是培养优秀人才的关键。根据培养嵌入式人才的能力构成将所学课程归纳为如下五个模块：
人文社科模块（A模块）：在于强化学生的思想道德素质、文化素质和职业素质，让学生对社会环境有所认识和了解。可安排政治思想、形势与政策、法律等人文社科方面的课程，大学语文、英语、体育、心理学、经营管理等方面的课程，以及培养学生团队合作精神和沟通能力相关的课程也放在该模块中。
基础学科模块（B模块）：在于为学生打下扎实的基础知识，主要安排高等数学、大学物理、计算机基础等方面的基础课程。
专业知识模块（C模块）：是体现本专业业务能力和素质的核心、涉及专业基础课程、专业核心课程。
专业基础课程主要有离散数学、电路与电子学、逻辑设计、计算机组成原理、汇编语言程序设计、高级语言程序设计、数据结构、嵌入式系统概论和学科前沿讲座。
专业核心课程主要有操作系统、数据库系统原理、嵌入式微处理器原理与接口技术、计算机网络、算法设计与分析、软件工程方法学、Java 语言程序设计。
实践教学模块（D模块）：培养学生实际工作能力和操作技能，主要安排为实验、实习、课程设计、实训、毕业设计、职前培训或案例分析等环节。
专业扩展模块（E模块）：是培养学生专业知识和职业适应能力，该模块课程设置为选修课程，可分为专业必修课程和专业任选课程。必修课程主要有嵌入式实时操作系统、嵌入式网络技术、嵌入式系统设计方法、嵌入式系统体系结构、DSP软件开发技术、单片机原理与应用。专业任选课程可安排多种不同要求的选修课，任选课有 Windows 环境与编程、面向对象技术、无线局域网、计算机控制系统、计算机安全技术、J2ME、移动通信、家庭网关技术、计算机系统结构、WinCE 操作系统、嵌入式Linux操作系统、传感器概论等。
4 实验室建设
为了让学生能够深入地理解和掌握嵌入式软件开发与设计技术，必须建立嵌入式软件实验室，在建立嵌入式软件实验实之前，首先要对嵌入式实验课程内容、实验体系、实验室师资队伍等诸多方面进行详细设计和规划，以保证嵌入式软件实验室能够满足学生掌握嵌入式软件开发与设计的要求。根据培养目标，实验室要配备相应的硬件开发环境和软件。硬件包括开发板、仿真器等必须的硬件设备，最好采用以ARM9为核心的实验开发平台，软件包括常用的Linux、μC/OS、VxWorks、WinCE等常用操作系统，以及相应的软件开发工具。实验室要有经验丰富的、具有项目开发经验的教师进行实验指导。
5 结束语
在计算机科学与技术专业中设置嵌入式软件专业方向是可行的，它符合社会发展的需要。由于嵌入式系统将多种学科交织在一起,所以在制订教学计划，专业知识结构和课程体系时要充分考虑各学科的知识点，形成嵌入式软件专业方向人才培养的独特体系。
参考文献：
[1] 魏洪兴,王田苗. 软件专业嵌入式系统课程体系研究[C].第三届全国高等院校嵌入式系统教学研讨会论文集，北京:清华大学出版社,2005.
[2] IEEE Computer Society/ACM Task Force on Computing Curriculum. Computing Curricula-Computer Enginnering “Iron-Man Draft”. June 8,2004 (/ece/CCCE/).
[3] 康一梅. 嵌入式软件工程人才系统化教育探索[C].第三届全国高等院校嵌入式系统教学研讨会论文集.北京:清华大学出版社,2005.
[4] 2006年第三届全国高等院校嵌入式系统教学研讨会第一届全国嵌入式系统学术交流会论文集.北京:北京航空航天大学出版社,2006.
计算机学科主要研究方向范文6
关键词：人工智能；人机交互；机器学习；深度学习；数据挖掘
中图分类号：TP27 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）03-0221-02
人工智能是当今科技发展中最具潜力的热点问题之一，2016年初轰动世界的谷歌AlphaGo打败围棋世界冠军李世石的经典案例更是引起了全世界广泛的关注和热议。“人工智能”这个概念再次被推到了风口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它会对我们的生活有什么影响？在这个背景下，我们深入探究人工智能及其相关的技术领域，对于人工智能的普及和发展有着重要意义，也希望能给予人工智能相关领域的科学研究者们提供一些参考和方向。
1 什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门全新的信息技术科学，是计算机科学技术的一个重要分支，是指对于模拟、拓展和延伸人类的智能的应用系统及相关的理论和技术方法的开发研究。主要通过研究及了解人类智能的本质从而开发出能给出类似人类智能反馈的智能机器，计算机系统在理解目标方向之后所取得的最大化成果是计算机实现的最大智慧。人工智能不单单是一个特定的技术，它所研究的往往是能创造智能意识的高科技机器，包括了算法和其他应用程序，处理的任务也远远超出了简单计算，从学习感知规划到推理识别控制等等。人工智能的研究方向包含语言及图像识别技术、机器人设计、自然语言处理等，日益成熟的理论方法和技术实践也使得应用领域范围大规模扩张，人工智能是人类智慧的结晶，未来也可能展现出超过人类的智能。
2 人机智能的研究方向
人工智能的科学研究通常涉及到数学、逻辑学、认知科学、以及最重要的计算机科学等多学科领域，延伸出了以下几个主要的研究方向：
2.1 逻辑推理与证明
早期的人工智能更多的解决了大量数学问题，逻辑推理是基础也是研究时间最长最重点的领域之一。通过找到可靠的证明或者反证方法实现潜在的定理证明，根据数据库的实例进行推导并及时更新证明结论，演绎和直觉相结合，在推理和证明中实现部分智能。
2.2 问题求解
问题求解领域的一大重要应用则是下棋程序的功能实现，化繁为简、将困难的问题点拆分成为独立的子问题进行求解；而另一个实例则是数学方程的求解实现，分析各种公式符号的组合意义从而为科学研究者提供强有力的基础保障。问题求解中所运用的搜索和规约也是人工智能领域中的两大基本技术。
2.3 自然语言处理
自然语言处理也叫自然语言理解（Natural Language Processing，NLP），是指借助计算机来处理使用人类语言作为计算对象的算法程序，并研究相关的理论方法和技术。NLP是人工智能领域的主要研究方向之一，也是发展时间较长的研究方向之一。语音识别、搜索引擎、机器翻译等等都是NLP的重要研究内容，目前也都在人工智能领域获得了突出的应用成果。
2.4 专家系统
专家系统是指具有大量模拟人类相关领域专家知识和经验的智能计算机程序系统，依托于人工智能相关技术，根据专家系统所提供的数据方法进行判断推理进一步决策，从而代替人类专家解决一部分该领域的特定问题。从知识表示技术的角度上看，专家系统可分为基于网络语义、基于规则、基于逻辑、基于框架等几种类别；而从任务类型及专家系统主要解决的问题类型的角度来看，专家系统也可分成解释型（分析和阐述符号数据的意义）、调试型（根据故障制定排除方案）、预测型（根据现状预测指定对象未来可能的结果）、维修型（针对特定故障制定并实施规划方案）、设计型（按指定需求制作图样和方案）、规划型（根据指定目标制定行动方案）等。
专家系统的建立包含以下几个步骤：（1）初始专家知识库的设计：包括问题、知识、概念、形式、规则等多个概念的筹建；（2）开发和试验系y原型机；（3）改进与归纳专家知识库等。
专家系统的实现通常建立在大量的数据统计与人类专家提供的问题解决实例上，没有精确或统一的求解算法，因此也会造成一些局限性。在人工智能与计算机科学快速发展的今天，专家系统也逐渐更重视理论和基础研究，除了基于经验的理论，基于规则和模型的方法也将投入到实际运用中，未来的专家系统将更偏向协同式和分布式方向发展。
2.5 机器学习
机器学习是指计算机自动获取新的推理算法和新的科学事实的过程，是计算机具有智能的基础。计算机的学习能力是人工智能研究史上的突出成就与重要进展，也是人工智能初步实现的重要标志。机器学了在人工智能领域有着重要应用，对于探索人类智慧的奥秘以及学习方法和机理都有着重要意义，机器学习的时代才刚刚开始，各种理论方法也正在逐步完善中，未来精彩可期。
3 人工智能的应用
人工智能的首次提出至今已有60年的历史，在这个循序渐进的过程中，无论是功能场景还是机器模式，都逐渐从单一到通用、从简单到复杂，表达方法也更多种多样。目前主要通过赋予机器产品一定的人类智能从而有效地提升机器工作效率及能力，未来的人工智能将更多的模拟人类生活环境及思维方式来设计出真正具有人类智能的高效人机系统。
3.1 人工智能在各个行业的应用
人工智能已经运用到人类生产生活的各个方面，主要包括以下几点：（1）以智能汽车为代表的自动化交通方式。（2）种类繁多的家庭智能服务机器人。（3）用于临床支持和病人看护中的自动化智能设备及医疗器械。（4）智能教育辅导系统、线上学习和智能辅助学习设备的普及。（5）基于图像处理和自然语言处理的各类音乐社交软件及VR设备的兴起给互联网娱乐时代带来的巨大变革。（6）逻辑证明及智能分析在公共安全领域的预测及防范。（7）大量重复机械的劳动逐渐由智能机器取代，人类承担着更多的创新及实践工作。
3.2 人工智能生活应用实例
作为辅助人类生产生活的重要工具，日趋成熟的智能机器人已经快速走进了人们的日常生活中，下面我们介绍几种常见的使用场景：（1）智能房屋和家居生活的构建：目前的智能停留在自动控制I域，通过用户指令来便捷的操控比如电视、窗帘、灯具、空调等等；而未来，人工智能的发展将根据你的日常行为了解你的习惯喜好，利用传感器和自动装置搜集用户的行为数据，通过机器学习和深度学习算法改造你所居住的环境。最终实现真正意义上的智能家居生活。（2）无人驾驶的智能汽车：主要通过导航和定位实现规定路线的行驶、通过激光测距、雷达感应和照相等技术，配合复杂的计算公式从而辨别和避让各种障碍，最终脱离人类操控的环境下自动完成发动、驾驶、刹车等动作。行驶的安全性和准确性在智能机器的帮助下其实更可靠，我们完全有理由相信未来自动驾驶将成为人们出行的新方式。（3）基于神经网络的新型翻译方式：在线翻译相信大多数人都不陌生，使用范围广普及率极高，但其准确性一直都是人们关注的焦点之一。谷歌翻译负责人表示将在部分功能上尝试使用深度学习技术，如果能顺利实施必将使得翻译准确性的研究取得实质性突破，而基于神经网络的翻译方式则将帮助计算机更好地模拟和理解人类思维，使得翻译结果更流畅合乎规范，也方便人们更好地理解。
4 人工智能的发展历程
人工智能的发展历程不算很长，但发展速度却异常迅猛。跟所有新兴的前沿学科一样，人工智能的发展中也经历了和低谷时期。根据不同时期代表性人物和事件的发生，我们大致可以将整个过程分为以下几个阶段：
（1）1950年，举世闻名的“图灵测试”（图灵，英国数学家，1912―1954）首次发表于《计算机与智能》一文，即通过房间外的人和两个房间内的人和机器分别对话中，是否能区分人和机器从而判断出机器是否具有了人的智能。这是人类对于人工智能最初的概念。
（2）1956年，由香农、麦卡锡、朗彻斯特和明斯基共同发起的DARTMOUTH学会于达特茅斯大学召开，会上首次提出“人工智能”一词，这是历史上第一次关于人工智能领域的研讨会，见证了人工智能学科研究的开端。
（3）1960年以来，生物进化领域逐渐建立起了遗传、策略和规划等算法。1992年计算智能由Bezdek提出，计算智能对于生物进化学的探究有着重大意义，涵盖了模式识别、人工生命、神经网络、进化计算等多学科集合与交叉。
（4）上世纪90年代开始，专家系统逐渐兴起，对于专家知识库的不断改进以及基于规则和模型的协同式分布式专家系统将是未来使用的主要趋势。
（5）从1960年神经网络首次应用于自动控制的实施，到1965年人工智能启发式推理规则的方法引入，再到1977年运筹学理论中概念智能控制模式的成功借鉴，人工智能的发展也顺利引导了自动控制模式逐渐切换到了智能控制模式。
（6）从1956年AI概念的正式提出以来，人工智能领域已经取得了众多突破性的成就和进展，很多天马行空的想象也随着科技的进步在一代代科学工作者的不断努力下逐渐设计落实，人工智能已经从科学研究逐渐走向了人们的日常生活中，成为了当下最具潜力的多学科交叉的前沿科学。
5 人工智能的未来与发展趋势
从人工智能的提出到逐渐走入人们生活，人工智能的概念一经问世则得到了人们的普遍关注，甚至带动了语音识别、自然处理处理、机器学习、数据挖掘等一系列相关学科的发展和兴盛。人工智能领域中的创新和蓬勃发展是趋势也是必然，通过了解人工智能学科的发展历程及应用领域，我们大致可以推测出关于未来人工智能的一些方向：（1）机器学习和深度学习算法指导下更聪明更多样性更具智能的机器系统。（2）自然语言处理应用中更自然的人机互动交流。（3）机器学习时代更快速的数据处理分析策略。（4）各研发企业和机构对于人工智能先进技术更激烈的竞争和角逐。（5）超人工智能（Artificial Super Intelligence，简称ASI）时代下AI是否会走向失控给人们带来的微恐惧。
6 结语
在短短60年的时间内，人工智能的快速发展已经从很大程度上改善和刷新了人们的生活方式。人工智能的深入研究和实现正在不断帮助我们探索这个世界、帮助我们搜寻信息应对各种各样的挑战。人工智能在逐渐强大的同时，有机遇也存在着巨大的挑战和技术瓶颈，距离人工智能时代的真正实现还有很长的路要走。而人工智能的不断更迭完善，是否能取得超越人类智力和认知的智能、是否会出现违背人类价值观的危险行为将是未来很长一段时间内需要研究的重要课题。
参考文献
[1]李红霞.人工智能的发展综述[J].甘肃科技纵横，2007，36（5）：17-18.
