2023-09-09 10:11:50 | 远见网
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1、哈佛大学
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5、牛津大学
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7、剑桥大学
8、哥伦比亚大学
9、普林斯顿大学
10、华盛顿大学
10、耶鲁大学
10、约翰霍普金斯大学
01、商务与管理研究
英国大学的商业与管理学专业主要学习公司或组织的运作与职能,包括企业的财务、管理和营销。通过对这一专业的学习,学生可以积累一系列广泛的技能,如领导能力、财务意识、团队合作和计算能力,这对任何工作都很有价值。
推荐院校:伦敦商学院,剑桥大学,牛津大学,伦敦政治经济学院,华威大学,曼彻斯特大学。
02、工程与技术
工程与技术涵盖了6个不同的分支,因此它成为最受欢迎的专业也并不令人奇怪。工程与技术涵盖的专业领域包括:计算机科学与信息系统、化学工程、土木与结构工程、电气电子工程、机械工程、采矿与矿业工程。
推荐院校:剑桥大学、牛津大学、帝国理工学院、曼彻斯特大学、伦敦大学学院、爱丁堡大学等。
03、社会研究
在英国,社会学专业的学生拥有广阔的就业前景,且对于申请者的背景要求也比较宽松。社会学专业被分为社会学理论研究、社会政策研究和社会工作三个方向。
推荐院校:伦敦政治经济学院,牛津大学,剑桥大学,伦敦商学院,伦敦大学学院,华威大学。
04、创意与设计
英国拥有世界上最大最多元化的创意产业之一,该产业占据国内生产总值的6%并拥有230万从业人员。此外,英国还拥有广告、时装、电视、电影、设计和建筑行业的诸多名企。
推荐院校:皇家艺术学院,伦敦艺术大学,格拉斯哥艺术学院,伦敦大学金匠学院,拉夫堡大学,牛津大学。
05、法律
英国法律作为英美法系的起源,不仅构成了许多其他国家法律制度的基础,高校的法律专业在全球知名度也很高,教学实力堪称一流。
在学习期间,英国大学也会保证学生获得丰富的实践经验,而且国内的律师事务所或者是公司的法律部门对于英国的法律专业硕士还是非常认可的。
推荐院校:牛津大学,剑桥大学,伦敦政治经济学院,伦敦大学学院,伦敦国王学院,爱丁堡大学。
06、生物科学
生物科学_也被称为生命科学_是自然科学的一个分支学科,从本质上说,生物科学是研究生命现象,揭示生命活动规律和生命本质的科学。
生物科学与我们人类的生活密切相关。目前人类面临的一系列重大问题,很大程度上将依赖于生物科学、生物技术的进步与发展。
推荐院校:牛津大学,剑桥大学,帝国理工学院,伦敦大学学院,爱丁堡大学,曼彻斯特大学。
07、医学
目前在英国,医学专业的就业率接近百分百,可见其就业的优势所在。
推荐院校:剑桥大学,牛津大学,帝国理工学院,伦敦大学学院,爱丁堡大学,伦敦国王学院等。
08、计算机科学
计算机科学是一门包含各种各样与计算和信息处理相关主题的系统学科,从抽象的算法分析、形式化语法等等,到更具体的主题如编程语言、程序设计、软件和硬件等。
计算机科学研究的课题是:计算机程序能做什么和不能做什么(可计算性);如何使程序更高效的执行特定任务(算法和复杂性理论);程序如何存取不同类型的数据(数据结构和数据库);程序如何显得更具有智能(人工智能);人类如何与程序沟通(人机互动和人机界面)。
推荐院校:剑桥大学,牛津大学,帝国理工学院,伦敦大学学院,爱丁堡大学,伦敦国王学院。
09、语言
语言类的专业,虽然是英国高校中非常常见的专业类型,但是一直以来热度都不低。
推荐院校:剑桥大学,牛津大学,爱丁堡大学,兰卡斯特大学,伦敦大学学院,曼彻斯特大学。
10、物理科学
英国的物理学科学研究历来享有一流的声誉。此外,英国的物理的本科或者硕士的课程设置非常灵活,学生可以根据自己的兴趣爱好和将来的发展方向来自己选择专业领域和相应科目。
推荐院校:剑桥大学,牛津大学,帝国理工学院,伦敦大学学院,曼彻斯特大学,爱丁堡大学。
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给题主介绍全一点吧,计算机专业下的小专业,以及主要研究方向。
题主可以参考一下下面整理的一些方向的信息,其实对于硕士研究生来说是以上课为主,除了CMU把CS分成了二十几个细小的方向,其他学校基本上都是按照大类来申请,录取后除了规定的必修课以外,有很多方向的课供你选修,这时你需要根据你的职业方向来选择某个领域来学习,当然你也可以选修多个领域的课程。
如果是申请博士研究生的话,方向则需要在申请前就确定好。
目前肯定是 人工智能 比较火,但是我觉得火的方向不一定会适合每个人,重点还是要看你的兴趣点在哪里。
1. 人工智能 Artificial Intelligence
这个领域包含广泛的研究课题,包括知识表示,机器学习,计算机视觉,推理和机器人等。
知识表示(knowledge representation):把知识按照一种有利于推理(得出结论)的方式表示出来。
机器学习(machine learning):自动学习如何识别复杂模式并基于数据作出智能决策。
计算机视觉(computer vision):使机器自动从图像和视频中提取信息并理解其中包含的视觉概念。
推理(reasoning):学习推理的计算模型。
机器人(robotics):工程学和机器人技术,以及它们的设计,制造,应用和结构配置。
2. 生物信息学和计算生物学 Bioinformatics and Computational Biology
生物信息学(Bioinformatics):研究生物信息的采集、处理、存储、传播,分析和解释 。
计算生物学(Computational Biology):开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术,并用于生物学研究 。
3. 系统与网络 Systems and Networking
(1)网络与分布式系统(Networking and distributed systems):移动通信系统,无线网络协议(wireless protocols),Ad-hoc网络,服务质量管理(Quality of Service management,QoS),多媒体网络,计算机对等联网(peer-to-peer networking, P2P),路由,网络模拟,主动队列管理(active queue management, AQM)和传感器网络(sensor networks)。
(2)操作系统(Operating system):分布式资源管理,普适计算(ubiquitous computing/pervasive computing)环境管理,反射中间件(reflective middleware),中间件元级操作系统(middleware “meta-operating systems”),面向对象操作系统设计,允许单个用户与多计算机、对等操作系统服务交互的用户设计,上下文敏感的分布式文件系统,数据中心的电源管理,文件/存储系统,自主计算(autonomic computing),软件健壮性的系统支持以及数据库的系统支持。
(3)安全(Security): 隐私,普适计算,无线传感器(wireless sensors),移动式和嵌入式计算机,规范,认证,验证策略,QoS保证和拒绝服务保护,下一代电话通讯,操作系统虚拟化和认证,关键基础设施系统,例如SCADA控制系统和医疗,消息系统,安全网关,可用性安全。
(4)实时和嵌入式系统(Real-time and embedded systems):开放式实时系统,Qos驱动的实时调度和通信协议,控制设计和实时调度整合,实时、容错和安全协议整合,网络化器件和智能空间的鲁棒动态实时构架。
4. 理论与算法 Theory and Algorithms
计算机理论研究主要集中在算法和数据结构的设计与分析,以及计算复杂性的研究。
具体包括最优化(optimization),计算几何和拓扑(computational geometry and topology),近似算法(approximation algorithms),密码(cryptography)和安全计算(secure computation),网络设计(network design),数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),有限元网格生成(finite-element mesh generation)和自动化软件验证(automatic software verification)。
5. 编程语言 Programming Languages
该领域的研究包括计算机语言的设计与实现,其目标是同时提高开发人员的开放效率和软件质量。包含如下一些课题:
(1)程序语言设计和实现(Programming Language Design and Implementation):编译器优化(Compiler optimization),语义(Semantics),即时编译器(JIT complier),域特定语言(DSL:Domain-specific languages)。
(2)编程环境和工具(Programming Environments and Tools):监控(Monitoring),程序员搜索引擎(Programmer search engines),基于模型的设计(Model-based design)。
(3)程序分析和验证(Program Analysis and Verification):模型检测(Model checking),静态和动态分析(Static and dynamic analysis),定理证明(Theorem proving),实时系统的任务调度分析(Schedulability analysis for real-time systems)。
6. 数据库与信息系统 Database and Information Systems
包括以下研究内容:
(1)数据库(Database):数据模型,数据查询、集成,各种数据库系统的设计、实现等。
(2)数据挖掘(Data Mining):从数据中提取模式的处理过程。它在很多领域有广泛的应用,例如市场营销、监测、入侵检测和科学发现。数据挖掘和机器学习很相关,但是数据挖掘更关注实际应用。
(3)信息检索(Information Retrieval):研究如何提取各种媒体(文本、音频、视频等,目前的研究以文本居多)中的信息,同时还搜索与之关联的数据库和万维网。
(4)自然语言处理(Natural language processing):构建一种可以分析、理解和生成自然语言的计算机系统。研究课题包含自动摘要(automatic summarization),语篇分析(discourse analysis),机器翻译(machine translation),命名实体识别(named entity recognition),自然语言生成(natural language generation)和语音识别(speech recognition)等。
7. 图形学与多媒体 Graphics and Multimedia
图形学的研究包含对自然景象的建模和动画生成(modeling and animation of natural phenomena),计算拓扑学(computational topology),图形硬件的使用(graphics hardware utilization),渲染(rendering),网格处理和简化(mesh processing and simplification),形状建模(shape modeling),曲面参数化(surface parameterization)和可视化处理(visibility processing)等。
多媒体研究包括图像处理(image processing),视频处理(video processing),音频分析(audio analysis),文本检索和理解(text retrieval and understanding),数据挖掘和分析,以及数据融合(data fusion)。因为多媒体数据包含不同格式的数据(如文本,音频,视频),所以它的研究包含很多不同领域的技术和理论。
8. 人机交互 Human-Computer Interaction (HCI)
HCI主要研究人和计算机之间的交互。它通常被认为是计算机科学、行为科学、设计及其他相关领域研究的交叉学科。 远见网
研究课题包括:
(1) 上下文感知计算(Context-aware computing): 行为分析,智能空间(Smart Spaces),定位感知系统(Location-aware systems),隐私技术。
(2) 感知人机界面(Perceptual Interfaces):基于视觉的界面(Vision-based interfaces),语音和话语界面(speech and discourse interfaces)。
(3) 协同和学习(Collaboration and Learning):基于模式的编辑工具(Pattern-based authoring tools),ESL (English as a second language) 学习,群组协同技术(group collaboration technologies),包含按地理分布的远程沉浸协同(geographically distributed tele-immersive collaboration)等。
(4) 验光和人的视觉模拟(Optometry and Human Vision Simulation):计算机辅助的角膜建模和可视化,医学成像(medical imaging),手术仿真的虚拟环境(virtual environments for surgical simulation),仿真渲染(vision realistic rendering)。
希望我的回答可以帮到题主。
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