以上粗浅介绍了数据挖掘的主要概念. 结合语音识别的工作,下面简要说说当前语音识别的概况.

    语音信号处理以语音为研究对象, 涉及心理学、生理学、语言学、人工智能、模式识别等多项研究领域. 大体上来看, 语音研究领域分为两块: 语音合成(Text to Speech)和语音识别(Automatic Speech Recognition,简称ASR),二者可以分别以嘴巴和耳朵来比拟,分别让电脑具有说话和听话的能力. 我目前的工作属于语音识别的领域,所以就较为熟悉一些. 由于ASR的天然的难度,所以这方面的研究比TTS要晚许多. 下面简要介绍ASR的主要技术.

    1.20世纪70年代末, 产生了矢量量化的识别技术. 就是将若干个采样信号分为一组,构成一个矢量,然后一次性进行量化. 然后采用各种方法来度量矢量间的距离, 从而决定识别结果. 因此这里面, 矢量的构成方式、量化方式、距离度量方式都是非常重要的环节.

    2.动态时间规正的识别技术(Dynamic Time Warping), 是一种把时间规正和距侧测度计算结合起来的一种非线性规正技术.也是语音识别中的一种很成功的匹配算法.

    3. 隐马尔可夫模型技术(Hidden Markov Model,简称HMM). 这一技术是当前世界上的主流技术, 在识别性能上大大超过以前的其他技术. 这是一种统计模型. 其理论基础是在1970年前后由Baum等人建立起来的, 随后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人将其应用到语音识别中. 我在刚开始接触HMM的时候,觉得其深不可测,现在想想这也是在深厚的理论积累上自然而然的结果.在20世纪80年代中期,Bell Lab的Rabiner等人对HMM的深入浅出的介绍, 才使得各国的语音相关的研究人员了解和熟悉HMM, 进而成为公认的有效的语音识别方法. HMM主要涉及数理统计理论、动态规划等。HMM应用到语音处理时经常会面临3大基本问题：前向-后向算法、Viterbi算法和Baum-Welch算法。关于HMM的使用，有一个对于全球语音识别研究具有重要作用的工具，那就是剑桥大学工程系的Speech Vision and Robotics Group（不知道如何翻译合适，大概就是语音感知与机器人研究组）开发的Hidden Markov Model Toolkit (HTK). 由于语音处理涉及到许多方面的数据处理工作,HTK为人们提供了许多方面的支持. 我曾经简单阅读了HTK的代码, 复杂精巧之极, 由于涉及到许多底层的理论, 所以如果不懂得相关理论是很理解代码的.

    4.神经网络技术(Artificial Neutrual Network),相信许多人不会陌生. 它模拟人的大脑的原理(尽管人们还不太了解人的大脑的工作原理),通过许多人工神经元组成一个复杂的多层的网络, 每个人工神经元都有自己的一个相当于函数的变换. 函数的参数时待定的. 通过已有的训练集来对这个网络进行训练,从而确定网络中每个神经元的变换方式. 尽管ANN的最终形式很难用可以理解的方式来描述, 但是ANN具有几乎无限的描述能力, 只要有足够的训练数据.(如果训练数据不足,就可能导致训练出来的结果过度拟合. 就是说,与训练集吻合良好,但是对于陌生的数据却误差很大) 但是ANN在语音识别领域的使用还是比不上HMM. 可能主要是由于训练数据的采集是最大的障碍吧.

一个深切的感受就是,许多技术的性能是很吸引人的, 但是实际做起来会有许多现实的障碍. 所以人们往往在理论和现实之间寻找较好的权衡. 好了, 这次就先到这里. 欢迎感兴趣的朋友们一起交流学习.

【作者: cho_ken】

    高级研发人员的知识结构问题
    1, 科学哲学
    2，康托集合论，矩阵方法，离散结构，图论方法，群论方法之间的紧密关系。
        有什么用？在哪里用？如何用？带着这些问题去学习理论，你才会真正地学到东西。
    3，思维要有极强的穿透力，学会看透文献作者没有写出来的动机。
        绝大部分大师都有隐瞒自己最具有方法论启示意义的思考环节的习惯。

        我们的任务就是要培养透过文章看穿作者背后意图和动机的能力，在这方面，台湾的侯捷和美国的Donbox是绝佳典范。
    4，英语。
        对于搞计算机的而言，英语就是你的母语！
　　    5，其它的具体理论还有很多，但是都不如这三个方面重要，因为我觉得这三个方面是最具有根本性，全局性的能力培养环节。

        需要指出的是，很多高深理论对你的工作是无意义的，当心时间陷进去。一定要把效率最高的时间段用在最具有决定性意义的理论学习上。
　　
    真正的高手从来就不会担心工作的问题，也从来不会到人才市场上去找工作。既然选择了理论深入，那么就应该把眼光放得更远。

---- 图灵奖最早设立于1966年，是美国计算机协会在计算机技术方面所授予的最高奖项，被喻为计算机界的诺贝尔奖。它是以美国数学天才Alan Turing先生的名字命名的，Alan Turing先生对早期计算的理论和实践做出了突出的贡献。图灵奖主要授予在计算机技术领域做出突出贡献的个人。而这些贡献必须对计算机业有长远而重要的影响。迄今为止已有34位在计算机领域做出突出贡献的科学家获此殊荣。1966年，A. J. Perlis因其在新一代编程技术和编译架构方面的贡献成为图灵奖的第一个得主。
 
---- 每年，美国计算机协会将要求提名人推荐本年度的图灵奖候选人，并附加一份200到5000字的文章，说明被提名者为什么应获此奖。任何人都可成为提名人。美国计算机协会将组成评选委员会对被提名者进行严格的审核，并最终确定当年的获奖者。

---- 历届图灵奖获得者名单：

---- 1966 A. J. Perlis因在新一代编程技术和编译架构方面的贡献而获奖

---- 1967 Maurice V. Wilkes因设计出第一台具有内置存储程序的计算机而获奖

---- 1968 Richard W. Hamming因在计数方法、自动编码系统、检测及纠正错码方面的贡献被授予图灵奖

---- 1970 J.H. Wilkinson因在利用数值分析方法来促进高速数字计算机的应用方面的研究 而获奖

---- 1971 John McCarthy因对人工智能的贡献被授予图灵奖

---- 1972 Edsger W. Dijkstra因在编程语言方面的出众表现而获奖

---- 1973 Charles W. Bachman因在数据库方面的杰出贡献而获奖

---- 1974 Donald E. Knuth因设计和完成TEX（一种创新的具有很高排版质量的文挡制作工 具）而被授予该奖

---- 1975 Allen Newell和Herbert A. Simon因在人工智能、人类心理识别和列表处理等方 面进行的基础研究而获奖

---- 1976 Michael O. Robin和Dana S. Scott因他们的论文"有限自动机与它们的决策问题?中所提出的非决定性机器这一很有价值的概念而获奖

---- 1977 John Backus因对可用的高级编程系统设计有深远和重大的影响而获奖

---- 1978 Robert W. Floyd因其在软件编程的算法方面的深远影响，并开创了包括剖析理侣 、编程语言的语义、自动程序检验、自动程序合成和算法分析在内的多项计算机子学科而被授予该奖

---- 1979 Kenneth E. Iverson因对程序设计语言理论、互动式系统及APL的贡献被授予该奖

---- 1980 C. Anthony R. Hoare因对程序设计语言的定义和设计所做的贡献而获奖

---- 1981 Edgar F. Codd因在数椐库管理系统的理论和实践方面的贡献而获奖

---- 1982 Steven A. Cook因奠定了NP-Completeness理论的基础而获奖

---- 1983 Ken Thompson和Dennis M. Ritchie因在通用操作系统理论方面的突出贡献，特别是对UNIX操作系统的推广的贡献而获奖

---- 1984 Niklaus Wirth因开发了EULER、 ALGOL-W、 MODULA和PASCAL一系列崭新的计算佑镅 而获奖

---- 1985 Richard M. Karp因对算法理论的贡献而获奖

---- 1986 John E. Hopcroft因在算法及数据结构的设计和分析中所取得的决定性成果而获奖

---- 1987 John Cocke因在面向对象的编程语言和相关的编程技巧方面的贡献而获奖

---- 1988 Ivan E. Sutherland因在计算机图形学方面的贡献而获奖

---- 1989 William V. Kahan因在数值分析方面的贡献而获奖

---- 1990 Fernando J. Corbato因在开发大型多功能、可实现时间和资源共享的计算系统和Multics方面的贡献而获奖

---- 1991 Robin Milner因在可计算的函数逻辑（LCF）、ML和并行理论（CCS）这三个方面 的贡献而获奖

---- 1992 Butler Lampson 因在个人分布式计算机系统方面的贡献而获奖

---- 1993 Jurlis Hartmanis和Richard E. Stearns因奠定了计算复杂性理论的基础而获奖

---- 1994 Raj Reddy和Edward Feigenbaum因对大型人工智能系统的开拓性研究而获奖

---- 1995 Manuel Blum因奠定了计算复杂性理论的基础和在密码术及程序校验方面的贡献而获奖

---- 1996 Amir Pnueli因在计算中引入临时逻辑和对程序及系统检验的贡献被获奖

---- 1997 Douglas Engelbart因提出交互计算概念并创造出实现这一概念的重要技术而获奖

---- 1998 James Gray因在数据库和事务处理方面的突出贡献而获奖

         全国政协副主席中国科学院院士、中国工程院院士　王选       
今年是电子计算机诞生六十周年。1945年秋,ENIAC(第一台全数字电子计算机)开始运行,试算美国军方提供的题目取得成功,然后于1946年2月正式向公众展示。ENIAC的主要构思者是宾夕法尼亚大学的J.W.Mauchly,ENIAC的实现 则是由研究生J.P.Eckert主持的。他们两人申请并获得了专利,但1973年美国明尼苏达州一家地方法院判决“Mauchly和Eckert没有发明第一台电子计算机,只是利用衣阿华大学J.V.Atanasoft的构思;Mauchly和Eckert的专利无效”。原因是1941年Atanasoft曾把体现在他主持设计的ABC计算机中的一些构想告诉了Mauchly。后来,英国公开了二战期间的秘密档案,英国于1944年6月就研制成专门用于破译德军密码的电子计算机Colossus(巨人)。

    　但是ABC只是模拟电子计算机到数字电子计算机的过渡品,算不上“全数字”电子计算机,而且性能很差,只用了300个电子管;Colossus则是一台专用电子计算机,含2500个电子管;ENIAC用了近20000个电子管,通用性和运算速度要高得多,而且实际解决了许多复杂的计算问题,所以ENIAC标志计算机时代的开始,它的历史地位是不容置疑的。

　　六十年来计算机领域产生了一系列重大发明,最终把人类带入了信息社会,这些重大发明起码有:存储程序概念计算机和通用电子数字计算机的基本框架(1945年)、晶体管(1947年)、集成电路(1959年)、微处理器(1971年)、第一台存储程序概念的计算机EDSACI(1949年)、磁芯存储器(1950年)、第一台商用计算机UNIVACI(1951年)、微程序(1953年)、虚拟存储器(1961年)、系列化架构和相应的系统软件(1946年IBM360)、磁盘存储系统IBMRAMAC(1966年)、软磁盘技术(1967年)、高级编程语言Fortran(1959年)、面向对象语言Simula(1967年)、Pascal语言(1969年)、C语言(1972年)、C++语言(1985年)、Java语言(1995年)、第一个分时系统CTSS(1961年)、U-NIX操作系统(1969年)、数据库(1969年)、关系数据库模型(1970年)、精简指令集计算机RISC(1974年)、Winchester硬盘(1973年)、第一台个人电脑Alto(1973年)、鼠标(1964年)、图形用户界面(1973年)、所见即所得的文字处理(1974年)、页面描述语言PostScript(1983年)、Internet的前身ARPANET(1969年)、以太网(1973年)、万维网WWW(1990年)、互联网通信协议TCP/IP(1975年)、路由器(1986年)、互联网浏览器(1990年)、互联网搜索引擎(1993年)、开放源代码的LINUX操作系统(1991年)、电子商务(1995年)等。

　　上面列出的所有这些重大发明均来源于一个、两个或三个杰出科学家的奇妙构想,当然这些发明实现过程中需要一个往往规模不大的团队,但在商品化、尤其是产业化过程中需要大的资金投入和庞大的团队,大多数情况下是由企业承担的。这些重大发明的提出者大多为30多岁的年轻人,有的仅20多岁,只有冯·诺依曼年龄最大,他1945年提出存储程序概念时已经42岁了,但是冯·诺依曼作为数学家,17岁开始发表论文,20多岁时已在多个领域成果显著,30岁成为普林斯顿高级研究院最年轻的教授。

　　分析和研究上述重大发明的产生过程对我国科技发展将带来有益的启迪。

    接触两个“最前沿”,创新的机会大大增加

　　两个最前沿指的是技术发展的最前沿和需求(包括当前和未来市场的需求)的最前沿。

　　1941年夏,Mauchly34岁时去宾夕法尼亚大学莫尔电机工程学院任讲师,遇到了22岁的研究生Eckert。此前Mauchly已有多年用手摇计算机作天气预报计算的经验,深知快速计算的重要性,他数学功底很好,又从Atanasoft那里听到了电子计算机的初步构思。Eckert才华横溢,精通电子学,有能力领导实现近20000个电子管组成的庞大系统,这在当时属电子系统的最前沿。这两人合起来已站在技术和需求的最前沿,1942年Mauchly提出了ENIAC的构思,并和Eckert逐步完善这一设计,最终取得成功。

　　冯·诺依曼参加过研制原子弹的曼哈顿工程,介入了计算物理学。第一颗原子弹研制中的大量计算是靠手摇计算机的人海战术和一台以继电器为主要元件的MarkI计算机,苦不堪言。1944年夏的某一天，冯·诺依曼在美国东部一个火车站站台上遇到了并不认识的H.H.Goldstine上尉,Goldstine向冯·诺依曼谈到了他作为军方代表正在参与研制的ENIAC,冯·诺依曼很快就去了莫尔学院,看到了ENIAC这一庞然大物,他问Eckert的第一个问题就是关于ENIAC的逻辑结构,真是一针见血,令Eckert大为钦佩。很快在莫尔学院组织了电子计算机和存储程序概念的讨论班,探讨了超声延迟线作为内存储器的可能性。冯·诺依曼早就感到快速计算机的极端重要性,但在看到E-NIAC实体和参加讨论班之前,他还不了解当时电子技术的最前沿。冯·诺依曼在数理逻辑方面的巨大成就,加上接触到了两个最前沿,使他于1945年6月写出了长达101页的《关于离散变量自动电子计算机的草案》,提出了程序和数据一样存放在计算机内存储器中,并给出了通用电子计算机的基本架构,后来这些思想被称为“冯·诺依曼结构”。按照冯·诺依曼的构思,只用ENIAC十分之一的元件就可以得到更高的性能,这是很吸引人的。六十年来计算机经历了巨大发展,但仍然没有脱离冯·诺依曼结构。

　　上述例子给我们的启发是:中国的年轻优秀人才在打好深厚的基础后,要努力进入两个最前沿。

    明智和有远见的管理者(领导)促进重大发明的产生和实现

　　第一个大量推广的高级编程语言是Fortran,问世40多年后的今天仍有人在使用。Fortran语言及其编译系统的发明人是J.W.Backus,曾获1977年度计算机界最高奖图灵奖。1953年29岁的Backus已在IBM积累了4年编程经验,主持过浮点运算解释程序的研制,深感用机器指令编写程序效率之低,因而写了一份设计一种接近自然语言的编程语言的建议,提交给他的上司C.Hurd,这就是后来的Fortran。今天编程语言中的一些要素,例如标识符、数组、表达式、赋值语句、条件语句、循环语句等当时已经提出来了。但是这一建议遭到了时任IBM顾问、50岁的冯·诺依曼的强烈反对,认为没有必要和不切实际。冯·诺依曼大概太沉迷于存储程序概念的革命性变革带来的好处了,因为与ENIAC相比,编程已大大简化了,ENIAC上的所谓“编程”,需要在40多块几英尺长的插接板上,插上几千个带导线的插头,才能解一个小题目。幸运的是开明和有远见的Hurd并没有听从大权威的反对意见,支持Backus。1957年Fortran取得初步成功,1959年最终完成。Fortran对后继语言产生了重大影响,1958年开始一直沿用至今的严格描述编程语言语法的BNF(Backus　Normal　Form)就是Backus提出,并以他冠名的。

　　1957年冯·诺依曼英年早逝,他没有看到Fortran的成功,但他在去世前已承认他反对Backus的建议是错误的。很多例子说明大权威也会犯错误,冯·诺依曼在编程第一线的实践显然不如Backus,而大权威能承认错误也是可贵的。其实冯·诺依曼是很谦虚的,他经常说,电子计算机的基本原理是英国数学家图灵(AlanTuring)奠定的,他不过是继承和发展了图灵的思想。

　　我曾阅读过Backus写的叙述Fortran编译系统的文章,他花费极大精力使编译系统产生的目标代码在运行速度上接近手编程序,因为假如使用Fortran后,解题速度明显降慢,就会使本来就有争议的项目受到严厉批评,可见当时Backus承受了很大的压力。

　　Java是当今计算机最流行的语言之一,其发明人是Sun公司的JamesGosling。在他研制最困难的时候,找到了Sun董事长兼CEOScottMcNealy,McNealy是企业家,并非技术专家,当他听完J.Gosling的详细叙述后,敏锐地感到这是一个很有价值的方向,于是满足了Gosling的全部要求。1995年Java问世后受到了狂热的拥护,Sun公司也因此而再度兴旺。

　　上世纪七十年代Xerox(施乐)公司PARC研究中心产生了一系列重大发明:第一台个人电脑Alto、第一个商用鼠标、图形用户界面、以太网、客户机/服务器架构、所见即所得的文字处理、页面描述语言等。PARC为PC革命准备了所有关键的技术条件,七十年代是计算机研究者的天堂,这与PARC的领导人鲍勃·泰勒(BobTaylor)有很大关系。泰勒1970年组建PARC的计算机科学实验室,他在大学时主修心理学,副修数学。泰勒并不是计算机专家,而且也不参加研究工作。他为PARC招聘了大量杰出人才,当时在PARC工作、后来获2003年度图灵奖的AlanKay在七十年代初曾说过,“全世界100名顶尖计算机研究人才中有58名在PARC工作”。

　　泰勒知道自己不能在计算机领域作出大的创造,从而把全部精力放在使手下的杰出人才充分施展才华上面。他提供了宽松、自由、和谐的研究环境,每周由他主持一批科学家进行讨论,一旦发现创新的火花,泰勒立即决定总的研究方向,并帮助处理所有的杂事,例如确定预算、申请经费以及协调各方面的配合等。我于1985年和1991年两次参观PARC,曾坐在PARC七十年代时就铺在地上的一个大的很厚的软垫上,有趣的是一坐下去,软垫就完全按照人体形状而变化,陪同者说这象征PARC的自由研究氛围。

　　上述事例给我们带来不少启迪：

　　1.要让优秀人才做自己喜欢的事情,要解脱他们的杂事和各种干扰(例如频繁的评估),使他们心无旁骛地埋头创新,只有长期积累和专注才能出大成果。

　　2.优秀的科研领导人和管理者在创新过程中至关重要。他们应有战略眼光,并且爱“才”如命,把创造条件、充分发挥手下成员的才华作为自己的重要职责。美国一位名牌大学校长访问北京大学时曾说过,他手下一位副校长是管理奇才,对创造良好的教学和科研环境以及吸引人才起了很好作用。他说,若干位教授辞职离校他不会着急,但这位副校长绝对要留住。一个人才辈出、成果累累的单位的领导人理应受到社会的高度尊重,其中成绩突出者可以当选为工程院管理学部院士。

　　3.有些科研领导人对项目并无实质性贡献,既未提出创新思想,也未参加具体研究,只是在申请经费和组织、张罗方面做了工作,但项目报奖时总要排名第一。曾经有一位在读的博士研究生在毕业前私下对人说,他只把已取得成果的少部分写成文章发表,因为导师一定要署第一名,尽管并无贡献;他不敢不从,否则影响取得学位,毕业离开导师后再把其余大部分成果写成文章,署自己的名发表。这种学术作风不好的领导人或研究生导师当然只是极少数,但影响很坏,在这种领导人手下优秀人才是绝对留不住的。

    努力实现创新成果的商品化和产业化

　　PARC的很多创新在上世纪七十年代就已经商品化了。鼠标是1997年度图灵奖得主Douglas　Engelbart于1964年发明的,1988年图灵奖得主Ivan　E.Sutherland则于六十年代初奠定了图形用户界面的理论基础。PARC在他们两人思想的基础上,把鼠标和图形用户界面往前推进了一大步,并首创下拉式菜单和多窗口技术以及所见即所得的文字处理,并把这些技术集成在个人电脑上。第一台个人电脑Alto已经是商品,后来又推出了第二代商品Star,但都因价格昂贵无法大量推广。

　　严重的问题在于施乐总部对PARC革命性成果漠不关心,加上泰勒的辞职,上世纪八十年代开始PARC急速衰落,发明者感到自己的成果无法实现产业化而十分伤心。以太网的发明人Robert　M.Metcalfe　1979年从PARC出来,创建了3COM公司,使以太网成为大量推广的商品;John　Warnock和Charles　Geschke　1982年底从PARC出来,组建Adobe公司,把PARC研发的页面描述语言发展成PostScript,九十年代后成为事实上的国际标准。

　　1979年12月苹果电脑的创始人SteveJobs访问PARC,对视窗系统Smalltalk的视觉效果十分激动,认为PARC的宝藏没有被充分利用。他回去后立即挖走了为他演示Smalltalk系统的PARC研究人员和其他主力,亲自坐阵,让研发人员开足马力,于1984年初推出了风靡世界的Macintosh,标价2500美元,从而使图形用户界面成为大众化产品。微软也聘请了PARC的研究人员,于1985年推出MSWindows1.0,1990年推出MSWindows3.0,1995年推出MSWindows95。微软又把PARC发明的所见即所得的文字处理技术体现在WORD中,并作了重大发展,从而成为垄断产品。

　　1996年我在美国参加一个展览会,苹果公司挂出大幅标语“MS　Windows95=Macintosh86”,意思是MS　Windows95在技术上只相当于Macintosh　1986年的水平,这在当时基本上是符合事实的。但是MS　Windows是建立在PC上的,其销量比Macintosh大得多。在市场对技术的正反馈作用下,MS　Windows不断作出重大改进,今天其功能已遥遥领先。

　　有报道说,苹果公司曾想控告微软对视窗技术的侵权,后来施乐公司出来说话了,你们两家不必争,视窗的老祖宗是PARC。本文开始时列出的一系列重大发明中没有包含Macintosh和家喻户晓的MS　Windows,因为它们不是原创性发明。

　　美国的权威人士评论说,假如上世纪七十年代,施乐的领导人十分重视PARC成果的商品化和产业化,计算机历史将改写:IBM　PC模式的个人电脑不会占市场90%以上;苹果公司和微软不会存在;施乐在上世纪九十年代会成为计算机界的超级巨头,其霸主地位不会亚于上世纪六七十年代的“蓝色巨人”IBM。

　　PARC的兴衰和微软的长期繁荣值得我们深思：

　　1.优秀人才渴望自己创新成果的商品化和产业化,假如不提供优越的条件,这些人才就会离去。

　　2.一方面要重视原始性创新,因为会带来一本万利的效果;另一方面决不能轻视在别人原创成果基础上不断作出重大改进,微软就是靠这一策略取得了市场的垄断地位,财力雄厚后又大力推动原始性创新。微软有一句名言“把创新聚焦到客户最愿意掏腰包的那些功能上”,有时一些表面看来是非根本性的、代价较小的改进,由于很适合用户的胃口,结果使产品的竞争力和销量明显上升。

　　我国并不缺乏优秀人才,关键是要把有限的资源集中投向那些最有创造力和活力、团结拼搏的优秀团队。制定国家中长期科技规划,确定主攻方向是绝对必要的,但有些成果是无法事先规划的,相对论和量子力学都不是规划出来的。有时选择人比选择项目更为重要,因为有了人会创造出事先想不到的重大方向。我国中长期规划中把人才建设和建立良好的科研环境放在重要位置,这是很正确的。
 

(430112)

一．       主要研究方向

1.并行处理

2.高性能计算

3.容错计算

4.计算机网络

5.数据库与数据挖掘

6.信息管理系统与决策支持系统

7.多媒体技术及应用

8.计算机网络

9.人工智能与知识处理


计算机系统结构

         计算机系统结构是计算机科学与技术的重要专业。本专业研究计算机系统结构的新理论、新技术及其应用。本专业的主要研究方向包括网格计算、高性能计算与并行处理、容错计算、光计算机系统、嵌入式系统等。本专业培养具有扎实的计算机硬件、软件基础理论知识，能够从事计算机系统结构研究与应用开发的高级专门人才。

一．研究方向

01.    网格计算

02.    高性能计算与并行处理

03.    容错计算

04.    光计算机系统

计算机软件与理论

　      本专业以软件工程、软件开发方法、数据库和数据挖掘、知识工程、算法设计与分析为主要研究方向。所设课程反映计算机软件的多个领域的最新发展水平和趋势，培养学生具有扎实和宽广的软件专业基础知识以及独立进行研究与开发的能力。本专业研究力量强，学术梯队结构合理；先后承担了多项国家技术攻关项目、国家自然科学基金、国防科工委及上海市重大科技项目等；获得过多项部、上海市级科技进步奖。在国内外著名刊物和学术会议上发表大量学术论文，部分被SCI、EI和ISTP收录。出版过多本教材和著作，主办过重要的国际学术会议。在有关研究方向上联合培养了一批外国留学生。

一．研究方向

01.    软件工程

02.    软件形式化方法

03.    数据库与数据挖掘

04.    知识工程　

05.    算法设计与分析

计算机应用技术

         计算机应用技术是上海市重点建设学科，本专业紧密联系计算机发展的最新热点以及上海市计算机行业的发展方向，开展与国民经济发展密切相关的计算机应用技术研究。本专业自1978年开始招收研究生，主要研究方向为人工智能与知识处理、多媒体技术及应用、图形学与CAD、 计算机网络以及计算机信息管理系统。本专业拥有有影响力的学术梯队和多媒体研究开发中心以及智能学习信息处理研究室。

　　本专业所设课程反映计算机系统及应用的各个领域的当前国内外先进水平，旨在使学生掌握坚实的专业基础和宽广的知识面。本专业承担了国家自然科学基金、上海市科委的重要项目及大量的企事业委托项目，多次获得部、市科技进步奖。在国内外发表论文260余篇，经费充裕。本专业还与国内外多所大学签有学术交流、联合培养研究生的协议。

一．研究方向

01.  人工智能与知识处理

02.  多媒体技术及应用

03.  图形学与CAD

04.  计算机网络

05.  计算机信息管理系统

    人类所使用的计算工具是随着生产的发展和社会的进步，从简单到复杂、从低级到高级的发展过程，计算工具相继出现了如算盘、计算尺、手摇机械计算机、电动机械计算机等。 1946年，世界上第一台电子数字计算机（ENIAC）在美国诞生。这台计算机共用了18000多个电于管组成，占地170m2，总重量为30t，耗电140kw，运算速度达到每秒能进行5000次加法、 300次乘法。
    电子计算机在短短的50多年里经过了电子管、晶体管、集成电路（IC）和超大规模集成电路（VLSI）四个阶段的发展，使计算机的体积越来越小，功能越来越强，价格越来越低，应用越来越广泛，目前正朝智能化（第五代）计算机方向发展。

1．第一代电子计算机

    第一代电于计算机是从1946年至1958年。它们体积较大，运算速度较低，存储容量不大，而且价格昂贵。使用也不方便，为了解决一个问题，所编制的程序的复杂程度难以表述。这一代计算机主要用于科学计算，只在重要部门或科学研究部门使用。

2．第二代电子计算机

    第二代计算机是从1958年到1965年，它们全部采用晶体管作为电子器件，其运算速度比第一代计算机的速度提高了近百倍，体积为原来的几十分之一。在软件方面开始使用计算机算法语言。这一代计算机不仅用于科学计算，还用于数据处理和事务处理及工业控制。

3．第三代电子计算机

    第三代计算机是从1965年到1970年。这一时期的主要特征是以中、小规模集成电路为电子器件，并且出现操作系统，使计算机的功能越来越强，应用范围越来越广。它们不仅用于科学计算，还用于文字处理、企业管理、自动控制等领域，出现了计算机技术与通信技术相结合的信息管理系统，可用于生产管理、交通管理、情报检索等领域。

4．第四代电子计算机

    第四代计算机是指从1970年以后采用大规模集成电路（LSI）和超大规模集成电路（VLSI）为主要电子器件制成的计算机。例如80386微处理器，在面积约为10mm X l0mm的单个芯片上，可以集成大约32万个晶体管。

    第四代计算机的另一个重要分支是以大规模、超大规模集成电路为基础发展起来的微处理器和微型计算机。
微型计算机大致经历了四个阶段：
    第一阶段是1971～1973年，微处理器有4004、4040、8008。 1971年Intel公司研制出MCS4微型计算机（CPU为4040，四位机）。后来又推出以8008为核心的MCS-8型。
    第二阶段是1973～1977年，微型计算机的发展和改进阶段。微处理器有8080、8085、M6800、Z80。初期产品有Intel公司的MCS一80型（CPU为8080，八位机）。后期有TRS-80型（CPU为Z80）和APPLE-II型（CPU为6502），在八十年代初期曾一度风靡世界。
    第三阶段是1978～1983年，十六位微型计算机的发展阶段，微处理器有8086、808880186、80286、M68000、Z8000。微型计算机代表产品是IBM-PC（CPU为8086）。本阶段的顶峰产品是APPLE公司的Macintosh(1984年)和IBM公司的PC／AT286(1986年)微型计算机。
    第四阶段便是从1983年开始为32位微型计算机的发展阶段。微处理器相继推出80386、80486。386、486微型计算机是初期产品。 1993年， Intel公司推出了Pentium或称P5（中文译名为“奔腾”）的微处理器，它具有64位的内部数据通道。现在Pentium III（也有人称P7）微处理器己成为了主流产品，预计Pentium IV 将在2000年10月推出。
    由此可见，微型计算机的性能主要取决于它的核心器件——微处理器（CPU）的性能。

5．第五代计算机

    第五代计算机将把信息采集、存储、处理、通信和人工智能结合一起具有形式推理、联想、学习和解释能力。它的系统结构将突破传统的冯·诺依曼机器的概念，实现高度的并行处理。

二、计算机的特点

    计算机的基本特点如下：
1、记忆能力强
    在计算机中有容量很大的存储装置，它不仅可以长久性地存储大量的文字、图形、图像、声音等信息资料，还可以存储指挥计算机工作的程序。
2、计算精度高与逻辑判断准确
    它具有人类无能为力的高精度控制或高速操作任务。也具有可靠的判断能力，以实现计算机工作的自动化，从而保证计算机控制的判断可靠、反应迅速、控制灵敏。
3、高速的处理能力
    它具有神奇的运算速度，其速度以达到每秒几十亿次乃至上百亿次。例如，为了将圆周率兀的近似值计算到707位，一位数学家曾为此花十几年的时间，而如果用现代的计算机来计算，可能瞬间就能完成，同时可达到小数点后200万位。
4、能自动完成各种操作
    计算机是由内部控制和操作的，只要将事先编制好的应用程序输入计算机，计算机就能自动按照程序规定的步骤完成预定的处理任务。

1.3 计算机应用领域和发展方向

一、计算机应用领域

    目前，计算机的应用可概括为以下几个方面。

1．科学计算（或称为数值计算）

    早期的计算机主要用于科学计算。目前，科学计算仍然是计算机应用的一个重要领域。如高能物理、工程设计、地震预测、气象预报、航天技术等。由于计算机具有高运算速度和精度以及逻辑判断能力，因此出现了计算力学、计算物理、计算化学、生物控制论等新的学科。

2．过程检测与控制

    利用计算机对工业生产过程中的某些信号自动进行检测，并把检测到的数据存入计算机，再根据需要对这些数据进行处理，这样的系统称为计算机检测系统。特别是仪器仪表引进计算机技术后所构成的智能化仪器仪表，将工业自动化推向了一个更高的水平。

3．信息管理（数据处理）

    信息管理是目前计算机应用最广泛的一个领域。利用计算机来加工、管理与操作任何形式的数据资料，如企业管理、物资管理、报表统计、帐目计算、信息情报检索等。近年来，国内许多机构纷纷建设自己的管理信息系统（MIS）；生产企业也开始采用制造资源规划软件（MRP），商业流通领域则逐步使用电子信息交换系统（EDI），即所谓无纸贸易。

4．计算机辅助系统

1）计算机辅助设计（CAD）是指利用计算机来帮助设计人员进行工程设计，以提高设计工作的自动化程度，节省人力和物力。目前，此技术已经在电路、机械、土木建筑、服装等设计中得到了广泛的应用。
2）计算机辅助制造（CAM）是指利用计算机进行生产设备的管理、控制与操作，从而提高产品质量、降低生产成本。缩短生产周期，并且还大大改善了制造人员的工作条件。
3）计算机辅助测试（CAT）是指利用计算机进行复杂而大量的测试工作。
4）计算机辅助教学（CAI）指利用计算机帮助教师讲授和帮助学生学习的自动化系统，使学生能够轻松自如地从中学到所需要的知识。

二、计算机的发展方向

    未来的计算机将以超大规模集成电路为基础，向巨型化、微型化、网络化与智能化的方向发展。

1．巨型化

    巨型化是指计算机的运算速度更高、存储容量更大、功能更强。目前正在研制的巨型计算机其运算速度可达每秒百亿次。

2．微型化

    微型计算机已进入仪器、仪表、家用电器等小型仪器设备中，同时也作为工业控制过程的心脏，使仪器设备实现“智能化”。随着微电子技术的进一步发展，笔记本型、掌上型等微型计算机必将以更优的性能价格比受到人们的欢迎。

3．网络化

    随着计算机应用的深入，特别是家用计算机越来越普及，一方面希望众多用户能共享信息资源，另一方面也希望各计算机之间能互相传递信息进行通信。
    计算机网络是现代通信技术与计算机技术相结合的产物。计算机网络己在现代企业的管理中发挥着越来越重要的作用，如银行系统、商业系统、交通运输系统等。

4．智能化

    计算机人工智能的研究是建立在现代科学基础之上。智能化是计算机发展的一个重要方向，新一代计算机，将可以模拟人的感觉行为和思维过程的机理，进行“看”、“听”、“说”、“想”、“做”，具有逻辑推理、学习与证明的能力。