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计算机科学与技术(0812)一级学科简介
作者:佚名,2022-06-28,编辑:傅帆,浏览量: 次


计算机科学与技术学科是我校一级硕士学位授权学科。本学科1993年开始招收计算机科学与技术专业本科,2003年获计算机软件与理论硕士二级学科授权,2010年获计算机科学与技术硕士一级学科授权。2011年获批重庆市“十二五”重点建设学科,2017年获批重庆市“十三五”市级重点学科,2021年获批重庆市“十四五”市级重点学科。

     一、学科方向布局

本学位点瞄准计算机科学与技术学科基础理论与前沿技术,坚持理论与实践相结合,围绕计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术三个培养方向开展研究生的招生与培养工作。根据国家与重庆市信息产业战略规划和经济社会发展需要,结合我校实际和特色优势,本学科主攻智能计算与复杂系统、教育大数据感知与应用、计算机视觉与模式识别三个研究方向,聚焦教育、农业、医疗三个特色领域,开展相关核心理论、重要算法和关键技术研究。

二、师资引育

本学位点现有教师42人,其中硕士生导师21人、教授9人、副教授6人、博士19人,已形成一支具有较强科研能力、较高学术水平、较好协精神的学科团队。针对研究生规模不断扩大、教师总量渐显不足、青年人才和高水平学科带头人不足等问题,学校和学院相继出台系列优越的青年博士和高层次人才引进政策,紧密围绕学科方向,大力进行人才引育。在学校层面,对人才引进给予住房补贴、安家费、科研启动金、人才津贴等优厚条件,学院层面同时配套一定比例的科研启动金。

三、平台建设

本学位点有重庆市级科研平台“教育大数据智能感知与应用重庆市工程研究中心”和“重庆市数字农业服务工程技术研究中心”2个,校级重点科研平台“智慧教育研究院”1个,校级普通科研平台“智能计算与大数据处理研究所”、“机器人与智能装备工程研究中心”、“重庆·中利互联网研发联合实验室”、“模式分析与信息处理研究所”4个,有学科创新群体“重庆市计算机软件与信息服务特色学科专业群”、“重庆市农业数字化技术与服务创新创业团队”、“智慧教育学科群”、“智慧农业中的机器视觉感知与智能算法应用关键技术”4个。

四、人才培养与质量保障

学校出台了系列措施和政策强化落实学位授予二级单位质量保证主体责任制度,包括:严格规范研究生考试招生工作,严抓培养全过程监控与质量保证,加强学位论文与学位授予管理,强化指导教师质量管理责任,健全处置学术不端有效机制。

学位点加强招生工作的统一领导和监督,层层压实责任,将招生纪律约束贯穿于命题、初试、评卷、复试、调剂、录取全过程;实行研究生培养全过程评价制度,关键节点突出学术规范和学术道德要求。学位论文答辩前,对标对本严格审核研究生培养各环节;建立以教师自评为主、教学督导和研究生评教为辅的研究生教学评价机制,对研究生教学全过程和教学效果进行监督和评价;严格学位论文答辩管理,细化规范答辩流程,提高问答质量,力戒答辩流于形式;要求导师指导研究生潜心研究、了解学术前沿、掌握科研方法、强化实践训练,加强科研诚信引导和学术规范训练,增强研究生知识产权意识和原始创新意识,杜绝学术不端行为;严格执行《学位论文作假行为处理办法》、《高等学校预防与处理学术不端行为办法》等规定,对学术不端行为,坚持“零容忍”。

五、培养方向与特色

学科方向名称

主要研究领域、特色与优势

1、智能计算与复杂系统

本方向主要围绕人工智能、复杂性科学、系统安全学科的大数据、复杂系统、智能计算、信息安全等前沿领域开展理论与应用创新研究,面向数据科学与系统科学,兼顾软件、硬件与系统结构,对复杂系统问题进行建模、优化、求解、分析,重点聚焦数据挖掘、无监督和弱监督学习、智能系统、信息安全方面研究与应用。主要包括:(1)大数据分析、复杂系统优化、智能计算的关键理论、核心算法与重点应用;(2)复杂系统及复杂过程的建模、工具和方法;(3)智能应用系统与安全产品的研发。

2、教育大数据感知与应用

本方向主要围绕教育大数据智能感知与分析、教育测评理论与方法、教育机器人设计与研发、互联网+特殊教育与精准康复等开展研究。发挥师范院校的特色和优势,依托教育大数据智能感知与应用工程研究中心和智慧教育研究院,聚焦智慧教育、智慧学习与精准教学,开展自适应学习、个性化学习、认知诊断、学习路径规划、知识推荐等方面的人工智能算法设计与系统研制,推进信息技术与教育深度融合。主要包括:(1)基于教育大数据的认知诊断与学情分析;(2)教育测评与智慧教学;(3)教育机器人设计与开发;(4)互联网+特殊教育与精准康复。

3、计算机视觉与模式识别

本方向主要围绕视觉计算、图像理解、视频处理、文本理解等内容开展创新性理论与应用研究,面向智慧医疗、智慧教育、智慧农业等应用场景,重点聚焦医学影像智能分析与辅助诊断、在线学习评价、土壤识别与农作物监测、视频编码与文本大数据挖掘等内容进行重要理论、核心算法和关键技术的研究,以及相关应用产品的研发。主要包括:(1)医学影像病灶智能识别、分割;(2)基于多模态医疗大数据的疾病精准诊断、预测与治疗;(3)图像理解与目标检测;(4)视频处理与文本处理。

 

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