计算机科学与技术081200
英文名称：Computer Science and Technology
培养学院：计算机科学与工程学院
一、学科专业简介
本学科专业2000年获硕士学位授予权，计算机应用技术二级学科现为安徽理工大学校级重点学科。研究方向涉及计算机监控技术、计算机网络及其应用、数据库及其数据挖掘、嵌入式系统、智能计算、物联网工程、计算机图形学、云计算等。重点研究云计算、云存储、大数据和互联网+及其应用以及物联网工程系统开发与设计等。
本学科拥有一支年龄结构、知识结构和专业技术职务结构合理的教师队伍，目前有教授、副教授等高职称人员20余名，硕士生导师19人。近5年来承担国家自然科学基金、国家“973”项目、安徽省自然科学基金、安徽省科技厅重大项目、安徽省教育厅重点项目等20多项。同时还承担30多项企业委托开发项目，取得了可观的经济效益和社会效益。在国内外重要学术期刊和学术会议上发表论文300余篇。
二、培养目标
本学科专业培养的研究生具有良好的科学素养，扎实的计算机技术基础理论，熟悉现代计算机软硬件平台和互联网+应用开发环境，掌握计算机系统和软件工程等相关理论。能够通过与其他学科的交叉，运用云计算、云存储、大数据解决多种研究和应用课题。具备较强的独立从事科学研究和以团队形式进行系统应用项目开发的实际能力以及较强的外语文献的阅读与分析能力、严谨的科学态度与求实的科研作风。能创造性地研究和解决与本学科有关的理论和实际问题，具有一定的独立从事科学研究和管理工作的能力，至少掌握一门外国语，能熟练地阅读专业文献资料和进行国际学术交流能力。
三、主要研究方向简介
1、计算机监控技术：主要针对计算机技术与应用和网络技术、检测技术、控制理论、信息处理在矿山监控、安全监控和过程监控等领域从事系统分析、设计、运行、开发等方面研究。
2、计算机网络及其应用：主要针对计算机网络体系结构、网络管理、网络安全、高速计算机网络、网络服务质量、网络互联、协议测试、计算机支持的协同工作理论与实现技术，以及这些理论与实现技术在有线和无线局域网、远程网中的应用研究。
3、大数据和数据挖掘：本研究方向主要指大数据的分析能力、管理大数据的能力、以及具有大数据思维和创新能力。数据挖掘是一个从大量的数据中抽取出未知的、有价值规律或知识的过程，它包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据挖掘、模式评估和知识表示等部分。
4、嵌入式系统：主要是用来控制或者监视机器、装置、工厂等大规模设备的系统。利用主流的嵌入式系统开发平台完成嵌入式产品的开发、测试、维护、技术支持等工作的研究。
5、云计算：主要从事云计算架构、服务端技术以及各类移动终端技术，包括云存储理论及技术、云安全理论及技术、云终端应用技术以及移动云计算安全与隐私、虚拟化云计算、移动云计算服务端技术等方面研究。
6、物联网工程：主要从事物联网数据感知、数据传输以及智能处理理论及技术，熟练解决包括无线传感网、RFID网络节点的嵌入式设计、拓扑结构、通信协议、数据采集传输、数据融合、数据挖掘与智能处理等理论和应用技术等方面的研究。
7、计算机图形学：主要从事计算机图形学主要研究图像压缩、图像数据传输、图像分割、图像识别、三维图像重建、计算机辅助设计、虚拟现实技术等方面研究。
四、课程设置、必修环节及学时、学分分配
安徽理工大学计算机科学与技术学术型硕士研究生课程设置
课程
类别
课程
代码
课程名称
学时
学分
开课
学期
开课学院（部）
学
位
课
公共
课程
Ａ
01521002
中国特色社会主义理论与实践研究
36
2
1
思政部
01321002
英语
120
4
1-2
外国语学院
学科
基础
课程
Ｂ
00921002
矩阵理论
36
2
1
理学院
00821007
智能计算
36
2
1
计算机学院
00821001
高级计算机系统结构
36
2
1
计算机学院
00821008
现代计算机网络
36
2
1
计算机学院
00821009
软件理论与方法
36
2
1
计算机学院
00821010
计算机安全与密码学
36
2
1
计算机学院
非
学
位
课
专业
必修
课程
C
01522001
自然辩证法概论
18
1
1
思政部
00822001
科技论文写作
18
1
1
计算机学院
00822002
一级学科综合实验
18
1
1
计算机学院
00822024
学科前沿讲座
18
1
1
计算机学院
专业
选修
课程
Ｄ
00822014
数字图像处理技术
36
2
2
计算机学院
00822021
中间件技术及应用
36
2
2
计算机学院
00822016
物联网高级应用技术
36
2
2
计算机学院
00822008
分布式数据库
36
2
2
计算机学院
00822025
云计算技术与应用
36
2
2
计算机学院
00822026
社会网络分析
36
2
2
计算机学院
00822027
机器学习
36
2
2
计算机学院
00822028
大数据搜索与挖掘
36
2
2
计算机学院
00822030
算法设计和分析
36
2
2
计算机学院
00822029
大数据技术基础
36
2
2
计算机学院
00822009
模式识别
36
2
2
计算机学院
00822031
生物识别技术原理及应用
36
2
2
计算机学院
00822032
虚拟现实与可视化
36
2
2
计算机学院
00822033
无线传感网zigbee技术
36
2
2
计算机学院
00822034
信息隐藏与数字水印技术
36
2
2
计算机学院
00822035
数字信号处理
36
2
2
计算机学院
00822036
互联网技术
36
2
2
计算机学院
00822010
嵌入式技术
36
2
2
计算机学院
00822012
数据挖掘
36
2
2
计算机学院
补修课
Ｅ
00823001
计算机组成原理
不计
2
计算机学院
00823002
数据结构
不计
2
计算机学院
创新能力培养与成果
创新能力培养
3
不计入总学分
创新能力成果
3
课程类别：Ａ 公共课程；Ｂ 学科基础课程；Ｃ 专业必修课程；Ｄ 专业选修课程；Ｅ 补修课程。