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        介紹美國EE和CS專業(yè)-優(yōu)越教育

        所屬欄目:美國留學, 重點專業(yè)介紹 發(fā)表時間:2013-01-17 來源:本站原創(chuàng)

        以下優(yōu)越教育向您介紹介紹美國EE和CS專業(yè)!

          美國大學EE專業(yè)

          電子工程( Electrical Engineer,簡稱EE),是現(xiàn)代科技領(lǐng)域的核心學科之一。隨著科學技術(shù)的飛速發(fā)展,21世紀的電氣工程涵蓋了幾乎所有與電子、光子有關(guān)的工程行為。

          電子工程在中國有些學校稱電子工程與信息科學,電子工程與計算機科學等。美國的電子工程專業(yè)在科研、教學及學術(shù)組織形式上與中國的電子工程專業(yè)有較大不同。美國的EE是一門內(nèi)部具有很強交叉性的學科。美國主要大學電氣工程學科的教學與科研領(lǐng)域簡要歸納為11個方向:通訊與網(wǎng)絡(luò),計算機科學與工程,信號處理,系統(tǒng)控制,電子學與集成電路,光子學與光學,電力,電磁學,微結(jié)構(gòu)(Microstructure),材料與裝置,生物工程。

          EE在申請時需要注意其研究的方向,因國內(nèi)與美國在同一方向的研究重點不能夠完全統(tǒng)一,學生在選擇專業(yè)方向時要全面考慮每個專業(yè)分支的具體研究生方向及特點, 美國的EE內(nèi)部具有很強的交叉學科性。而國內(nèi)將EE類學科拆成一個個小的方向,導致中國學生在選擇專業(yè)方向時會很難把握。傳統(tǒng)的國內(nèi)教授則認為EE應(yīng)該是以system為主要核心,主要原因就在于沒有那么多科研的經(jīng)費投到device,material層面去研究,認為這些方面的研究不能直接產(chǎn)生經(jīng)濟效益;而system曾面的研究得到的回報比較迅速。

          而美國的EE的faculty認為EE應(yīng)該是以device為核心,向上向下分別延伸,稱為system,material或者換句話說:EE就應(yīng)該是以物理層面為主要的,雖然傳統(tǒng)國內(nèi)理解的Communication,SignalProcessing等方面前幾年比較熱,這只是因為他們的應(yīng)用市場更廣泛。美國也有system層面上的研究,但不向國內(nèi)花費的精力大。

          美國大學CS專業(yè)

          計算機科學(Computer Science,簡稱CS),計算機科學是一門研究信息以及如何利用計算機去處理信息 的學科。計算機科學融合了工程,科學,數(shù)學,經(jīng)濟學,音樂,語言學等等。2000到2010年間十種發(fā)展最快的職業(yè)中,有七種與計算機有關(guān)。由計算機科學家所發(fā)明的算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),其應(yīng)用無處不在:移動電話,飛機,計算器,洗衣機,空調(diào)等。計算機業(yè)是一門就業(yè)領(lǐng)域廣泛的職業(yè)CS大體可以分為三大類,分別是研究理論層面的、系統(tǒng)軟件層面的還有計算機應(yīng)用層面的。

          計算機科學與工程涉及領(lǐng)域較寬廣,包括計算機圖形學,計算機視覺技術(shù),口語系統(tǒng),醫(yī)學機器人,醫(yī)學視覺,移動機器人學,應(yīng)用人工智能,有生物靈感的機器人及其模型。醫(yī)療決策系統(tǒng),計算機輔助自動化,計算機體系結(jié)構(gòu),網(wǎng)絡(luò)與移動系統(tǒng),并行與分布式操作系統(tǒng),編程方法學,可編程系統(tǒng)研究,超級計算技術(shù),復雜性理論,計算與生物學,密碼學與信息安全,分布式系統(tǒng)理論,先進網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu),并行編輯器與運行時間系統(tǒng);并行輸入輸出與磁盤結(jié)構(gòu),并行系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫和交易系統(tǒng),在線分析處理與數(shù)據(jù)開采中的性能分析。

          CS專業(yè)同樣也是交叉性很強的學科,同時研究的領(lǐng)域也很廣。申請時會涉及到的分支有網(wǎng)絡(luò)與通訊、軟件工程、計算機工程、信息技術(shù)等。在國內(nèi)學習軟件工程的學生可以考慮直接申請CS專業(yè),CS專業(yè)重點在于研究,目前不僅就業(yè)趨勢好,對于申請博士也有很大的優(yōu)勢,在EE下的計算機科學與工程更傾向于機器人和AI方面,因為比較敏感不容易拿到簽證,所以招收的學生很少。能夠拿到獎學金的機會則更少了,所以為了提高成功率,建議增強研究背景。

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