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成都較好的計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)學(xué)校

發(fā)布日期:12-21   瀏覽次數(shù):213

成都較好的計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)學(xué)校

在我們國家,整個(gè)教育體系都誤導(dǎo)了我們學(xué)習(xí)的正確方式,分?jǐn)?shù)好像就是體現(xiàn)一個(gè)人能力的標(biāo)準(zhǔn),可以一個(gè)人的能力是由多方面決定的,一個(gè)人考試分?jǐn)?shù)不好,就不代表他其他方面也不能夠做好。那么,我們來了解下計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的研究方向。

成都較好的計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)學(xué)校

一、本方向主要研究計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用技術(shù)和信息安全技術(shù)

本方的主要工作包括:(1)安全網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的研究,已經(jīng)完成“入侵檢測預(yù)警和安全管理技術(shù)”與“安全網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器技術(shù)研究”2項(xiàng)國家863計(jì)劃信息安全主題研究項(xiàng)目,重大國防項(xiàng)目2項(xiàng),廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目3項(xiàng)。

(2)基于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的軟件工程技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)軟件集成技術(shù),在多agents協(xié)同工作,通用rpc應(yīng)用平臺(tái)等方面取得了研究成果。

(3)中間件技術(shù),特別是安全中間件在銀行支付系統(tǒng)中的應(yīng)用技術(shù),取得了多個(gè)成功應(yīng)用的案例。

(4)j2ee架構(gòu)的應(yīng)用技術(shù),在corba應(yīng)用技術(shù)方面也取得了成果。

本研究方向研究力爭解決對(duì)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和國防建設(shè)具有重大意義的網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域所涉及的重大科學(xué)問題和關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)。以網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用與信息安全的構(gòu)造和運(yùn)行過程中所涉及的新理論、新結(jié)構(gòu)、新方法和新技術(shù)為突破口,力圖實(shí)現(xiàn)在科學(xué)理論和技術(shù)上的源頭創(chuàng)新,以提高我們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)與信息安全研究領(lǐng)域的整體創(chuàng)新能力和國際競爭力,形成我國自主的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。

二、智能化網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用

本方向主要研究網(wǎng)絡(luò)信息與生物信息的智能處理技術(shù)。本方向的主要研究內(nèi)容包括:①智能主體(agent)及其應(yīng)用技術(shù):主要研究主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)以及多主體系統(tǒng)在基因組自動(dòng)注釋(automated genomic annotation)、生物信息智能集成與共享web服務(wù)資源融合中的應(yīng)用等。

②數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn):主要研究基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識(shí)表示方法、發(fā)現(xiàn)知識(shí)的維護(hù)和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。

③語義web與ontology:研究語義web的支撐技術(shù)、模型和方法,包括可擴(kuò)展標(biāo)記語言(xml,extensible markup language)、xml schemas、資源描述框架(rdf, resource description framework)和知識(shí)本體(ontology)等創(chuàng)建語義web的支撐技術(shù)。重點(diǎn)研究:設(shè)計(jì)機(jī)器可讀的網(wǎng)上信息內(nèi)容表示、自動(dòng)推理模式、后基因組語義web的支撐技術(shù)、ontology與基因功能注釋、知識(shí)網(wǎng)格和信息網(wǎng)格。

④生物信息智能處理技術(shù):研究生物智能信息處理中的算法問題,重點(diǎn)研究生物信息資源共享技術(shù)和生物信息的知識(shí)挖掘。主要包括研究新的dna序列特征分析方法;研究先進(jìn)、高效的信息分析和數(shù)據(jù)挖掘手段,從大量繁雜的蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)中找出內(nèi)在聯(lián)系,揭示蛋白質(zhì)的功能及相互作用關(guān)系。

本方向已完成的主要科研項(xiàng)目包括:基于web的智能信息采集與分類系統(tǒng),城市流通領(lǐng)域電子商務(wù)系統(tǒng)——中國商品交易網(wǎng)、智能信息抽取及其應(yīng)用研究、中國飼料服務(wù)網(wǎng)的研究與開發(fā)、電子出版物信息處理系統(tǒng)。本方向已聯(lián)合培養(yǎng)博士研究生2名,碩士研究生8名。當(dāng)前在讀的聯(lián)合培養(yǎng)博士研究生6名,碩士研究生6名。

小編總結(jié)

計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)就介紹到這里,想要了解更多的內(nèi)容,歡迎來訪問邦博爾教育的網(wǎng)站。學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)其實(shí)和高考分?jǐn)?shù)關(guān)系不大,主要還是看你對(duì)待學(xué)習(xí)的態(tài)度,只要是態(tài)度是積極的,結(jié)果有時(shí)候不那么重要。

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