计算机科学与技术学术型一级学科硕士点

一.学科简介

我校计算机科学与技术本科专业创建于1982年，是国内较早设立该专业的高校之一。本学科于1986年在控制理论与控制工程学科下设立计算机方向，招收首批硕士研究生，并于2003年以计算机应用技术硕士点独立招生。2018年获批计算机科学与技术硕士学位授权一级学科点。

目前，本学科已形成稳定的教学和科研队伍，现有教授7人（其中二级教授1人、三级教授1人），副教授30余名，博士（含博士后）40余名，硕士生导师30余名，校外兼职硕士生导师20余名。与德国洛特林根大学信息学院建立了长期友好合作关系，每年互派教师、研究生、本科生进行教学与学术交流，同时聘请多名国外知名教授为我院客座教授。

近年来，本学科承担国家级科研项目20余项，省部级科研项目30余项，厅局级项目40余项，发表SCI检索论文100余篇，EI检索期刊论文40余篇。授权发明专利40余件，专利转化20余件，各类科研项目到款累计达3500多万元。获得陕西省科技进步奖三等奖1项，陕西高等学校科学技术奖一等奖2项、二等奖1项，三等奖2项，出版学术专著4部。已培养研究生68名，目前在读研究生102名。拥有陕西省服装设计智能化重点实验室、新型网络智能信息服务国家地方联合工程研究中心两个省部级学科平台，并与西安翔腾微电子科技有限公司在“GPU图形图像应用、芯片软件生态建设”领域达成战略合作协议，建立了GPU图形图像技术研究生联合培养基地，拥有陕西高校“工业大数据可信传输与高性能计算青年创新团队”。

二.主要研究方向及其内容

1．新型网络计算与信息安全

围绕区块链技术与分布式计算、网络安全与隐私保护和边缘计算等领域的重点和热点问题展开研究，研究移动边缘计算技术、区块链网络技术、量子计算技术、分布式并行计算技术、信息内容安全、网络攻防、边缘设备的安全和隐私技术、任务调度和资源管理等新一代网络架构与计算模式。培养学生掌握区块链技术与分布式计算、计算机网络与信息安全等领域扎实的基础理论与专门知识，具备将新型网络计算技术的原理、算法、工具和平台应用于实际问题的能力，并能独立从事大规模数据挖掘、算法分析与设计、大型信息系统安全设计、工程开发与系统安全管理等方面的工作。

2．大数据与人工智能

围绕大数据处理和分析、机器学习、深度学习、自然语言处理、数据挖掘和人工智能等方面的前沿技术开展研究，包括大规模数据集的模式和关联发现技术、面向数据分析和决策支持的数据可视化技术、大数据安全与隐私保护技术、基于机器学习的分类与预测、计算机视觉与深度学习、基于自然语言处理的信息检索、机器翻译、情感分析等。培养学生在大数据处理和分析、机器学习、深度学习、自然语言处理、深度学习与计算机视觉系统集成方面的专门知识，使学生具备在大数据与人工智能相关领域从事理论研究、应用系统开发、工程管理等方面的综合能力。

3．纺织服装与文化智能计算

围绕纺织服装产业和文化研究领域中的关键问题开展研究，包括服装与文化多模态大数据分析、智能计算、关键特征提取与融合、用户行为分析与智能推荐等方法研究；文化数字化解析、标注、重构与存储、文化基因标签语义体系、遗址文物的保护与传承等内容研究。培养学生利用人工智能等新兴技术，分析和预测人们对纺织服装的喜好、偏好与趋势，从而为纺织服装产业的市场调研、设计和推广等方面提供决策支持；利用智能信息处理技术对文化研究的核心要素进行量化、理解与传播，为推动文化智能计算的发展和应用提供高效的解决方案。

计算机技术专业型学位硕士点

一.领域简介

我校电子信息专业学位点主要包含控制工程和计算机技术两个专业领域，本专业学位授权点从1978年开始建设，1982年开始招生，1986年被批准具有硕士学位授予权。现有新型网络智能信息服务国家地方联合工程研究中心、陕西省人工智能联合实验室等省部级科研平台10余个。

我院的专业型学位硕士点为计算机技术，计算机技术领域以国家经济和国防建设对信息技术的发展要求为导向，针对计算机技术领域的方法、技术及工程应用开展研究，培养具有高素质、工程实践能力强的电子信息高级应用型人才。经过多年的建设和发展，本领域在工程研究与应用开发方面形成了新型网络计算、大数据与人工智能、纺织服装与文化智能计算、计算机视觉与图像处理、网络空间安全和GPU图形图像计算技术6个具有鲜明特色的研究方向。

二．主要研究方向及其内容

1.新型网络计算

围绕区块链技术与分布式计算、网络安全与隐私保护和边缘计算等领域的重点和热点问题，研究移动边缘计算技术、区块链网络技术、量子计算技术、分布式并行计算技术、边缘设备的安全和隐私技术、任务调度和资源管理等新一代网络架构与计算模式。培养学生掌握区块链技术与分布式计算、计算机网络与信息安全等领域扎实的基础理论与专门知识，使学生具备使用新型网络计算技术的原理、算法、工具和平台，独立从事大规模数据挖掘、算法分析与设计、大型信息系统安全设计、工程开发与系统安全管理等方面的开发应用能力。

2.大数据与人工智能

围绕大数据处理与分析、机器学习、深度学习、自然语言处理、数据挖掘和人工智能等方面的前沿技术开展研究，包括大规模数据集的模式和关联发现技术、面向数据分析和决策支持的数据可视化技术、大数据安全与隐私保护技术、基于机器学习的分类与预测、计算机视觉与深度学习、基于自然语言处理的信息检索、机器翻译、情感分析等。培养学生掌握大数据处理和分析、机器学习、深度学习、自然语言处理、深度学习与计算机视觉系统集成方面的专门知识，使学生具备在大数据与人工智能相关领域从事理论研究、应用系统开发、工程管理等方面的能力。

3.纺织服装与文化智能计算

围绕纺织服装产业和文化研究领域中的关键问题开展研究，包括服装与文化多模态大数据分析、智能计算、关键特征提取与融合、用户行为分析与智能推荐等方法研究；文化数字化解析、标注、重构与存储、文化基因标签语义体系、遗址文物的保护与传承等内容。培养学生利用人工智能等新兴技术，分析和预测人们对纺织服装的喜好、偏好与趋势，从而为纺织服装产业的市场调研、设计和推广等方面提供决策支持；利用智能信息处理技术对文化研究的核心要素进行量化、理解与传播，为推动文化智能计算的发展和应用提供高效的技术解决方案。

4.计算机视觉与图像处理

围绕计算机视觉与图像处理领域的重点和热点问题展开研究，包括图像处理、模式识别、图像理解、多源信息融合、物体识别和目标检测、语义分割、运动和跟踪、三维重建、虚拟现实、视觉问答、动作识别等技术。培养学生掌握图像处理技术（如图像编码技术、图像增强技术、图像恢复技术等），图像分析技术（如图像分割技术、目标表达技术、目标特性分析技术等），图像理解技术（如景物重建、场景解释、目标识别等），虚拟现实和增强现实技术等，具备利用这些技术解决纺织服装行业及其他行业中图像视觉类问题的工程应用能力。

5.网络空间安全

围绕网络与信息安全领域的重点和热点问题，主要开展新型加密算法、隐私保护网络入侵检测与防范、信息内容安全、网络攻防、身份认证与访问控制、数字权利管理、信息安全管理等方面的研究和工程应用。培养学生掌握计算机网络与信息安全领域的基础理论以及相关应用领域的专门知识，掌握安全领域的先进技术和手段，熟悉各类网络与信息安全产品，能够独立从事计算机网络与大型信息系统安全设计、工程开发与系统安全管理等工程技术开发工作。

6.GPU图形图像计算技术

围绕GPU加速各种图像处理算法和计算任务的关键技术开展研究，包括GPU硬件 和体系结构、常见的图像处理算法如图像滤波、图像增强、图像压缩、图像分割、图像识别与分类的GPU高效实现、GPU图形图像计算的性能优化等。培养学生将GPU图形图像计算技术应用于计算机视觉、图像处理、科学计算等领域，并能够在GPU上开发深度学习和计算并行算法，以解决实际工程中的图形图像处理和计算涉及的实际工程问题。