安徽*计算机考研科目

安徽*计算机专业考研的科目：

统考课程分为数据结构、计算机组成原理、操作系统和计算机网络四个部分还有数学，英语、政治。

具体为

1、初试科目

计算机科学与技术：101 思想政治理论、 201 英语、301 数学、834计算机专业基础（数据结构、操作系统）。

2、复试科目

笔试+面试

各专业笔试科目如下：

计算机学硕及专硕：计算谨樱岁机专业综合（计算机组成原理、数据库原理）

软件学硕及专硕：计算机专业综合（数据库原理、软件工程）

专硕加试科目：离散数学、编译原理

下列是关于一些计算机考研的参考书。

1、数据结构可以选择清华*出版社的《颂李数据结构(第二版)》(严蔚敏主编)

2、操作系统选择西安电子科技*出版社的《计算机操作系统(第三版)》(汤小丹、汤子瀛等主编

3、计算机组成原理的复习，建议选择高等教育出版社的《计算机组成原理(第2版)(唐朔飞主编)

4、计算机网络方面，推荐使用电子工业出版社的《计算机网络(第5版)》(谢希仁主编)。

5、数学：高等数学《同济五版》，线性代数和概率与统计；数学考数一，考高数，概率，线性代数 高数重点是积分，级数，极限，微分方程，一重积分，二重积分，三重积分，*类第二类曲线曲面积分，重点是*类曲线曲面积分和第二类曲线积分，二重积分 级数是重点，几乎每年都考。概率重点是几种重要分布的期望方差计算，几乎每年都考。

还祥睁有计算概率，线性代数重点是方程组、相似性也经常考。

安徽*考研专业目录及考试科目是什么？

安徽*考研专业有：电子信息、材料与化工、生物与医药、能源动力、机械、资源与环境等等。

一、电子信息

*专业、研究方向：

1、激光雷达技术。

2、光电检测技术。

3、大数据与云计空歼算。

4、计算机应用技术。

5、视听觉信息处理与模式识别。

6、嵌入式系统及可靠性。

7、检测技术与智能仪器。

8、物联网技术与智能系统。

9、智能机器人。

10、人工智能。

11、物联网传感器技术。

考试科目代码及名称：

1、101思想政治理论。

2、204英语二。

3、302数学二。

4、834计槐陆算机专业基础（数据结构、操作系统）。

复试科目：F57计算机专业综合（数据库原理、计算机组成原理）。

二、材料与化工

*专业、研究方向：

1、污染场地调查及环境监测仪器。

2、肿瘤药物学。

3、药物制剂工程。

4、化工自动化。

5、高分子材料。

6、纳米材料。

7、等离子体应用。

考试科目代码及名称：

1、101思想政治理论。

2、204英语二。

3、302数学二。

4、825物理化学。

复试科目：F44化工原理。

三、生物与医药

*专业、研究方向：

1、生物工程。

考试科目代码及名称：

1、101思想政治理论。

2、204英语二。

3、338生物化学。

4、826普通生物学。

复试科目：F46生物学综合。

四、能源动力

*专业、研究方向：

1、电机及控制。

2、新能源发电与电能变换。

3、电力系统及其自动化。

考试斗明冲科目代码及名称：

1、101思想政治理论。

2、201英语一。

3、301数学一。

4、833电子技术基础。

复试科目：F56电气工程专业综合。

五、机械

*专业、研究方向：

1、机械电子工程。

2、智能制造与装备。

3、机器人技术。

考试科目代码及名称：

1、101思想政治理论。

2、201英语一。

3、301数学一。

4、832机械设计基础。

复试科目：F55机械工程专业综合。

六、资源与环境

*专业、研究方向：

1、地质资源与地质环境。

2、污染控制与修复。

3、国土资源与测绘工程。

4、资源环境大数据。

5、生物资源保护利用。

6、 大气污染监测与防治。

考试科目代码及名称：

1、101思想政治理论。

2、204英语二。

3、302数学二。

4、829环境科学导论。

复试科目：F49资源与环境概论。

以上内容参考：安徽*全日制专业学位

安徽*计算机科学与技术的研究生专业

一．概况
计算机应用技术专业现设有计算机应用技术的二级*博士点和硕士点，其培养方式为硕士、博士、提前攻博等等。2002年获准*立项的计算机应用技术重点*，2003年获准建立计算机应用技术博士后流动站。硕士研究生学制3年，实行学分制，2005年招生规模为30人。博士研究生学制2年，实行学分制，2005年招生规模为12人。
近年来，本*先后获得211工程和*重点*经费资助，软硬件设施得到了根本改善，在主要研究方向已形成人才高地。
二．*研究方向介绍
主要研究方向是计算智能与知识工程，包括问题求解商空间理论及其应用、基于商空间理论的粒度计算理论及其应用、构造性机器学习理论及其应用、优化理论与方法的研究、新的层次机器学习理论和方法的研究以及复杂系统的优化技术和方法等等，获得了一批原创性在国内外有重要影响的科研成果。
三．专业课程设置
1．学位课
英语、科学社会主义理论与实践、自然辩证法概论、组合数学、算法设计分析、高级数据库系统、计算机科学数学理论、人工神经网络的理论及应用、人工智能高级教程、高级数据库技术等等
2．非学位课
并行计算、智能计算、计算机视觉、知识发现、专家系统及其开发环境、优化理论及方法、构造性学习理论与方法和数据仓库及数据采集等等
四、*导师队伍
张铃：男，1937年5月生，福建福清人，1961年毕业于南京*数学天文系.同年分配至安徽工作，先后在安徽四所*任教。1993年调至安徽*人工智能研究所，任所长、教授、博士生导师至今。1986年银辩4月由讲师破格晋升为正教授，1988年被授予*有突出贡献的中青年专家称号，1991年获享受*特殊津贴待遇，先后被喊饥清华*、浙江*、同济*和中科院智能所等单位聘为客座教授。获得荣誉称号：改革开放以来，获*教育系统劳动模范等省级以上荣誉称号八次；先后获*自然科学奖等省级以上学术奖励十次；1978年获安徽省首届科技大会成果奖；1984年获第六届ICL欧洲人工智能奖；1987年获*教委科学技术进步一等奖；1991年获*教委科学技术进步二等奖；1992年专著《问题求解理论及应用》获*高等学校出版社优秀学术专著特等奖；1992年专著《新一代计算技术前沿的研究》获*优秀科技图书一等奖；1993年获电子工业部科技进步一等奖；1995年获*自然科学三等奖；1999年获“*优秀科技图书奖”暨“科技进步奖（科技著作）”一等奖；1999年获安徽省自然科学二等奖。目前主要研究方向有：商空间粒度计算理论（这是目前国际上三大粒度计算理论之一）、智能计算、机器学习理论和方法等。
程家兴：男，澳大利亚南澳*博士，教授，现任安徽*计算智能与信号处理教育部重点实验室主任，博士生导师，安徽省计算机学会常务理事，澳大利亚南澳*SCG研究所研究员。主持和参加*自然科学基金项目，*自然科学基金中澳特别基金项目、教育部“优秀青年教师资助计划”项目、教育部博士点基金项目等。与澳大利亚南澳*建立国际合作关系。研究方向：智能计算，算法分析与设计，*化方法。获安徽省高校科技进步3等奖，安徽省第三届自然科学优秀学术论文2等奖.。目前，指导博士生5名，硕士生9名。主讲课程有具体数学，智能计算，优化理论与方法，组合数学以及本科生离散数学教学课程等。
张燕平：女，1962.2出生，安徽巢湖人；1981年毕业于上海电力热工自动化专业； 1989年作为合肥工业*微机应用研究所研究生获工学硕士；2000年9月至2003年7月在职读博士研究生，并获得安徽*计算机应用专郑搏返业工学博士学位。2000年6月任安徽*计算机系副教授；2003年担任计算机应用专业硕士研究生导师； 2004年11月任教授。主持完成安徽省教育厅自然科学研究项目1项，参加*自然科学基金项目多项。2004年获安徽省科技进步二等奖。已在《计算机学报》、《计算机研究与发展》等*重点期刊和*期刊发表学术论文18篇。
汪继文：男，1958年9月生，安徽宿松人。1982年1月本科毕业于安庆师范数学系，获理学学士学位。1989年7月硕士毕业于安徽*数学系，获理学硕士学位。2001年7月博士毕业于*科学技术*数学系，获理学博士学位。2001.12 进入*科技*动力工程及工程热物理博士后流动站火灾科学*重点实验室做博士后。2004.8出站，获博士后证书。1982.1-1986.9在安庆师范数学系任教。1989年7月硕士毕业后留校到安徽*计算机（原为计算机系）任教到至今。2001年6月担任硕士生导师，2002年9月受聘为教授。2002.12入选为安徽省高校中青年*带头人培养对象。三次获教学优秀奖，一次获安徽省高校科技进步三等奖。目前主要研究方向是计算机数值模拟技术，先后参加了5项*自然科学基金项目的研究工作，主持完成两项省教委项目。目前参加一项*自然科学基金项目，主持一项省自然科学基金项目。已发表学术论文28篇，SCI收录论文4篇。 1. 智能软件
*带头人李龙澍教授，博士生导师，主要研究兴趣为软件体系结构、不精确知识表示和智能Agent技术，发表研究论文50多篇，主持开发的主要系统有：农业气象决策支持系统、大型数据库管理系统、电子政务系统、网络信息管理系统。
软件体系结构的研究：探讨知识的继承机制和抽象原理，使智能软件系统的数据库、模型库和方法库融为一体，引进了知识的层次结构，增强系统的可用性和维护效率。完成*“863”项目“基于气象分析的指导农作物种植管理软构件”，主持研究*自然科学基金项目“智能软件体系结构和组件技术的研究”，深入研究模糊商结构理论，将粒度计算理论用于建造软件体系结构模型，提出了一种基于商空间的智能软件体系结构构造模型，研究成果在农业气象、河流污染、公路管理、煤矿救护等GIS系统中有广泛应用。
不精确知识表示的研究：深入研究不精确知识表示的特点，提出一种适合领域特征的信息处理系统的框架和数据约简、知识发现方案，促进知识库系统开发技术水平的发展。研制适合模糊粗糙集信息处理的新的智能软件体系结构，不仅具有重*术价值，而且在农业气象分析应用中取得其它方法和系统无法替代的明显效果，结合农业气象信息，分析模糊粗糙集的特性和优点，研制适合知识处理的构件模型，用于建造减灾防灾、农作物管理等实际决策支持系统，产生巨大的社会经济效益。
智能Agent技术的研究：Agent体系结构是智能Agent研究中一个重要的研究方向，它所要解决的问题是智能Agent是由哪些模块组成，这些模块之间如何交换信息，以及如何将这些模块用软件或硬件的方式组合起来形成一个有机的整体。结合完成*“863”项目、*自然科学基金项目等重大科研项目和机器人世界杯足球锦标赛RoboCup(Robot World Cup），面向大中型企业的数据仓库进行数据挖掘和建造基于Agent技术的智能决策支持系统，为安徽现代化建设产生重大社会经济效益。
2. 数据库与Web技术
*带头人郑诚博士、副教授。2002年12月毕业于*科学技术*计算机系，并获博士学位，研究方向：数据库与数据仓库技术、知识发现与数据挖掘技术、人工智能与机器学习、新一代Web技术等。2005年9月起在安徽*计算机科学与技术博士后流动站进行博士后研究（在职）。安徽*中青年骨干教师，安徽省高校骨干教师培养对象。近几年内作为主要骨干参加*自然科学基金、863计划、安徽省自然科学基金项目等项目4项。主持省教育厅自然科学研究项目二项，发表学术论文20余篇。
数据库与Web技术方向：研究数据库与数据仓库及其应用技术、基于数据库和数据仓库的数据挖掘技术，研究多粒度数据挖掘技术，将它们应用于税务、网络安全等领域；研究语义Web技术，在Web中引入有关智能技术，让计算机能理解Web上的信息。
3. 并行计算
*带头人刘锋，博士，教授。主要研究方向：软件工程、并行计算、网格计算，承担*自然基金项目、教育部科研项目、安徽省自然基金项目和安徽省教育厅自然基金项目多项。
近期发表的主要论著：
1. 基于改进型遗传算法的门阵列模式布局 (EI）小型微型计算机系统 2002,no.3
2. 求复函数方程根的遗传算法 计算机工程与应用2001年，37卷，第24期
3. PVM环境下求复函数方程根的并行遗传算法 小型微型计算机系统 2003,no.7
4. ORACLE数据库的MIT在营业帐务系统中的应用 电信技术 2001.9
5. 电子出版物与纸质出版物异同论 情报科学 2001.7
6. 基于遗传算法的方程求根算法的设计和实现 (EI）控制理论与应用 2004年第3期
7. Internet QoS控制机制综述 计算机科学 2002.3.
8. 基于分布理论和遗传算法的多项式求根算法 微机发展 2001年第6期
9. 基于Agent网格计算性能的实时调节 计算机工程与应用 2003年第39期
10. 并行遗传算法求复函数方程根的设计和实现 (EI）系统工程理论与实践 2004年第6期
4. 中间件技术
*带头人邹海，博士，高工。2001年3月至2003年7月在*矿业*电气工程（信息与电子技术）博士后科研流动站从事博士后研究。近年来主要专注于模糊与随机环境下的粗糙集理论与知识获取、中间件技术等方面的研究。主持或参与完成了*自然科学基金项目1项、948项目1项、省部级自然科学基金2项和10多项横向合作项目，目前在研省青年教师基金项目1项、省教育厅自然科学基金1项，获省、部级科学技术进步奖3项，发表论文10余篇。近年来承担了包括东北晚中生代资源预测专家系统、坝工建筑物实时监测数据采集系统、基于网络通讯的远程分布式遥测系统、基于数据挖掘的防汛抗旱调度指挥系统、B/S/S架构的客户关系管理系统在内的多个应用系统的设计和研发工作，并得以成功应用。
模糊与随机环境下的粗糙集理论与知识获取研究：针对信息识别中大量存在的不完备信息和随机环境这一的特点，结合智能信息处理领域近年来迅速发展起来的粗糙集（Rough Set）理论，深入研究在复杂系统中不完备信息及其随机环境下知识的表示、知识的约简、知识的学习、归纳和推理等。
中间件技术的研究：中间件技术作为90年代初发展起来的基础软件，近几年来逐渐成为构建网络分布式应用系统的重要支撑工具。它能够解决网络分布计算环境中多种异构数据资源互联共享问题，实现多种应用软件的协同工作。研究方向涉及分布式高性能高可靠企业级基础软件平台架构与机制、应用集成架构与技术、J2EE应用服务器、、工作流技术、移动中间件技术、反射中间件技术、嵌入式中间件技术、网络即插即用中间技术件、普适计算中间件技术、网格计算中间件技术、CORBA高级技术等。目前，中间件已与操作系统、数据库、前端应用软件一起，跻身于软件业发展的重点之列，并成为分布式应用的关键性软件。它可广泛适用于**、银行、证券、电力、电信、交通与军事等关键性的网络分布应用。 一、研究生始招时间及在校研究生规模
始招时间：2002年
在校研究生规模：约60人
二、导师梯队介绍
1．计算机视觉及应用方向
韦穗：安徽*副校长、教授、*图像图形学会副理事长、教育部科学委员会信息学部委员，1983年4月至1985年9月在美国密执安*及弗吉尼亚多理作访问学者。长期从事计算机视觉、图像图形学、模式识别、数学形态学和全息成像等领域的研究。近年来承担了多项*自然科学基金项目和863项目。其中大容量快速图像分析系统（负责人）获中科院科技进步二等奖；并荣获*863计划智能机器人主题先进工作者称号及*科技部授予的*863计划先进工作者称号。863项目“基于VR技术的装配帮助系统”（负责人）的研究， 2000年经863专家组组织验收，认为该项目的成果对于本领域的研究起到了开拓性的作用。*自然基金项目“基于SVD分解的射影重构算法研究”在图形学中的多视图几何、3D重构和基于图像的绘制、图像获取几何和降低计算复杂性，实现复杂景物的3D描述与显示方面取得了一定的研究成果。主持了2002年第二届国际图像图形学会年会，编辑了两本会议论文集，其中大部分论文都被EI收录，翻译出版《计算机视觉中的多视图几何》（由英国剑桥*出版社和原著作者Richard Hartley和Sman的授权）。
梁栋：博士、教授（博导），安徽*电子科学与技术副院长。1985年和1990年在安徽*获学士和硕士学位，2002年获安徽*计算机应用技术专业工学博士学位。1991年晋升为安徽*讲师，1996年晋升为安徽*副教授，2002年晋升为安徽*教授。1995年被评为安徽*中青年骨干教师和安徽省中青年骨干教师培养对象，2002年被评为安徽省高等学校中青年*带头人培养对象。近年来，在国内外学术期刊和学术会议上发表专题学术论文30多篇，主持和参加安徽省自然科学基金、*自然科学基金、*863计划、*科技部科技型中小企业技术创新基金等科研项目20多项，先后获安徽省科技进步四等奖1项、安徽省高等学校科技进步三等奖2项、新型实用专利1项、安徽*教学成果二等奖1项。主要研究领域：计算机视觉、图象信息处理。
2．图像处理与识别方向
罗斌：博士、教授（博导），英国约克*计算机科学博士，安徽*计算机科学与技术教授，博士生导师，安徽省首批“皖江学者”特聘教授，安徽省跨世纪学术技术带头人后备人选，安徽*计算机科学与技术院长。*图象图形学会理事、学术委员会、青年工作委员会委员，IEEE学会会员，IEEE计算机学会会员，英国BMVA会员。研究领域为数字图像处理与模式识别。目前主持*自然科学基金项目《基于邻接图谱理论的图像聚类方法研究》，以及教育部“优秀青年教师资助计划”项目、安徽省人才开发基金和安徽省教育厅自然科学研究项目等。与国外同行专家保持有良好的合作关系，参加英国EPSRC项目的研究。主要研究成果有：应用现代图的分解理论对图像的结构化描述、图匹配理论和图的聚类方法进行了研究；利用EM算法和矩阵的SVD分解理论得到不同大小及包含结构噪声图的匹配方法，提出一种基于图匹配的图像配准算法；将图的谱分解理论应用于图像的识别和聚类，提出图谱结构特征提取方法，以及利用谱特征进行图的识别与聚类，并应用于图像库的检索。研究成果曾获亚洲计算机视觉学术会议*论文奖和安徽省科技进步三等奖。在国内外学术刊物和国际会议上发表论文70余篇，论文被SCI、EI、ISTP等索引40多次，论文代表作曾发表于《IEEE on Pattern Analysis and Machine 》、《Computer Vision and Image 》、《Pattern 》、《Pattern Letters》、《Image Vision Computing》等学术期刊。
3．智能信息处理方向
吴小培：博士、教授（博导）。2002年12月于*科学技术*获博士学位，研究方向为生物医学信号处理。2003年10月起在*科学技术*信号与信息处理博士后流动站进行博士后研究（在职）， 2004年4月－9月美国加州*圣地亚哥分校访问学者。安徽*中青年骨干教师，安徽省高校*带头人培养对象。研究领域：盲信号处理，生物医学信号处理和语音、图像处理和识别。近年内主持和参加*自然科学基金、安徽省自然科学基金项目等项目5项。发表学术论文40余篇。在盲源分离、独立分量分析和脑电信号处理等方面的研究成果在国内有一定的影响，相关论文多次被同行引用。
柴晓冬：教授，博士。安徽省高校中青年骨干教师。目前在*科技*电子技术与科学系做博士后研究（在职），研究内容为基于生物特征识别的信息安全。参与研究*自然科学基金项目两项，主持省教委自然科学基金项目二项，在国内外重要学术刊物及学术会议上发表论文三十余篇。
4．多维信号处理方向
陶亮：博士、教授（博导），安徽省高校*拔尖人才，计算机科学与技术院长助理。2003年于*科技*获得信息与通信工程专业博士学位。1997年考取*留学基金委公派访问学者资格，次年被派往加拿大温莎*访问研修一年。1999年被选为安徽*中青年骨干教师，2001年入选教育部优秀青年教师资助计划并获项目资助，2002年入选安徽省高校首批*拔尖人才。自1988年研究生毕业留校以来，一直从事教学与科研工作，曾给本科生、研究生开设或主讲过多门专业课程，获得过校教学成果奖和校教书育人先进个人称号；是本校信号与信息处理专业硕士生导师（该学位授予点开点导师之一），同时也是本校计算机应用技术专业博士生导师。参加或主持过多项科学研究，近期主持了安徽省教育厅自然科学重点研究项目、安徽省自然科学基金项目及教育部优秀青年教师资助计划项目的研究各一项。主要研究方向为多维信号处理、生物特征识别技术。在《Journal of Computer Science and 》、《Chinese Journal of 》、《电子学报》、《Chinese Optics Letters》等核心学术期刊以及国际学术会议上发表论文50多篇，获得过安徽省第四届自然科学优秀学术论文奖，目前（2005年4月）已有2篇论文被SCI收录，22篇论文被EI收录，10篇论文被ISTP收录，多篇论文被他人引用；有专著1部（《实值Gabor变换理论及应用》）；是《电路与系统学报》和《计算机辅助设计和图形学学报》审稿人以及IEEE国际电路与系统专业学术年会审稿人（被邀请担任过审稿委员会委员、专题分会主持）。
三、主要学术成果
1．在*自然科学基金项目“基本矩阵的鲁棒性计算及应用”支持下，应用视觉理论、投影几何、代数几何、矩阵分析和现代数学*化理论，完成了基本矩阵的鲁棒性算法研究，并给出了在3维计算机视觉中相关问题的鲁棒性算法。
2．在*自然科学基金项目“基于SVD分解的射影重构算法研究”支持下，对基于SVD分解的射影重构算法作深入系统的研究，并通过模拟数据和真实图像两方面的实验，获得图像中匹配点噪声效应的定量理解和算法性能的定性理解。
3．在*自然科学基金项目“基于照片的场景重现”支持下，对基于序列图像的全景漫游技术进行了研究，主要包括：图像插补问题、图像整合问题及全景图生成问题。
4．在*“863”计划项目“基于虚拟现实技术的装配帮助系统”支持下，完成了以下研究工作：1）建立一个Windows环境下的多模综合实验平台；2）实现一个基于视点的物体识别、定位的帮助装配系统的虚拟现实系统；3）对摄像机自标定、基于视点的插补、3D重构等问题进行了深入地研究。经*“863”专家组鉴定：对本领域的研究起到了开拓性的作用。
5．在*自然科学基金项目支持下对计算机产生体视全息图进行了研究。全息技术能提供所有视点、距离上的3D（深度）感知，它是目前最理想的3D显示。当今来自计算机、卫星、先进医学成像设备、战场环境的精确模拟以及地质勘探等各个领域的数据与日俱增，人们越来越希望能将这些数据变换成人们更易理解的形式，即真3D显示的形式。它无须借助眼镜、头盔等辅助设备，并用计算机生成3D显示的编码，由光电器件生成空间显示。
6．先后完成“基于图像的交通肇事现场测距系统”、“基于图像序列的交互式全景漫游生成系统”、“合肥风光交互式全景漫游系统”、“基于图像的犯罪现场重现系统”、“芜湖长江大桥和合肥中心油库交互演示系统”、“宜昌交互式招商引资展示系统”等开发和研制，并应用于交通事故处理、公安刑侦、城市规划、旅游宣传等多个方面，取得了较好的社会效益和经济效益。对计算机视觉、图像处理以及虚拟现实技术的推广应用起到了积极的促进作用。其中“基于图像的交通肇事现场测距系统”和“合肥风光交互式全景漫游系统”经合肥市科技局组织专家鉴定：核心技术水平达到国际先进水平，系统达到国内领先水平，并*。
7. 在*自然科学基金、安徽省自然科学基金项目等项目的支持下，初步验证了用独立分量描述思维脑电特征的可行性，并提出了基于思维脑电独立分量特征的脑机接口技术研究新设想。该研究思路和阶段性成果获得了国内外专家的肯定；研究了小波变换和独立分量分析进行结合的可行性，实验结果表明，基于小波变换和ICA的时频空三域分析方法能较好地解决多导脑电信号ICA分析中存在的过完备问题和非平稳问题；研究了在线ICA算法及其实现技术，提出了一种简单实用的在线Infomax算法，并用于实测脑电数据的在线消澡问题，取得了较理想的结果，该项成果是对Infomax 盲源分离算法的扩展和补充。
8．在教育部优秀青年教师资助计划项目、安徽省自然科学基金项目以及安徽省教育厅自然科学重点研究项目的支持下，研究提出了实值离散Gabor变换（RDGT）理论与快速算法，提出了基于RDGT的瞬变信号表示算法、基于过抽样RDGT的核磁共振FID信号增强算法，以及基于RDGT的线性时变系统表示与逼近方法；研究了基于人脸识别的身份认证方法与系统。研究成果以40多篇论文中英文形式发表在《Journal of Computer Science and 》、《Chinese Journal of 》、《电子学报》等重要的核心学术期刊和若干国际学术会议上，并且已有20多篇论文被SCI、EI、ISTP收录。
四、*研究方向介绍
1．计算机视觉及应用方向
将多视图几何与矩阵分析、谐波分析和现代数学*化理论结合起来，研究基于图像的3D成像几何与物理中的算法和应用，包括基本矩阵的鲁棒计算及应用、基于照片的场景重现和SVD重构、基于虚拟现实技术的装配帮助系统、计算机产生体视全息图的研究及其在交通事故处理、公安刑侦、城市规划、旅游宣传、文化遗产保护等方面的应用。
2．图像处理与识别方向
将现代图的分解理论、现代统计学理论和模式识别理论应用于数字图像的分析与识别，对图像的结构化描述、图像特征的提取、图像的配准、结构模式识别中的图匹配理论和图的聚类方法进行研究，并将图匹配理论和图聚类方法应用于图像库的检索和索引。
3．智能信息处理方向
研究小波分析理论及其在脑电信号处理中的应用、基于时－频－空三域分析方法的思维脑电特征提取与识别、思维脑电的独立分量分析及其在脑机接口中的应用、在线盲源分离算法及其DSP实现。
4．多维信号处理方向
研究多维信号分析与处理技术的新理论和新方法，并应用于生物信息、语音、图像信号的处理和识别。如一维和二维实值离散Gabor变换理论、快速算法及应用的研究；复杂背景下灰度图像和彩色图像中人眼自动定位算法；基于人脸识别的身份认证方法与系统实现；支持向量机快速学习算法及应用；语音消澡和识别技术等。

2022考研安徽*计算机专业招生简章-招生目录-初试范围/科目-什么时候公布？

考研的同学都知道，每年的七月到九月，研招院校会发布研究生招生简章和专业终生目录，大家根据招生计划进行备考，考研报名及参加院校的考研初试考试，我们整理“2022考研安徽*计算机专业招生简章-招生目录-初试范围/科目-什么时候公布？”相关内容，一起来看。
安徽*计算机考研招生简章-专业目录-考试科目及考试范围什么时候公布？
计算机专业是为面向*重点发展战略、国民经济信息化建设需要和企事业单位对计算机专业人才的需要，在计算机工程应用、计算机项目管理等方面为用人单位尤其是大中型企业培养应用型、创新型的高层次工程技术人才。
招生简章一般会公布下年该院校所招收研究生的*专业代码、名称及研究方向，同时还公布招生人数、考试科目代码及名称以及适合报考该专业的适合专业。时间大概在7-9月份，集中在八九月份，大家可以在这个时间段，及时关注目标院校的招简公告（因为一旦目标院校今年不招收想要报考的学校时，需要再找新的目标院校，没准到时候备考资料都要换，不要做无用功呀！）
查看院校的招生简章、专业目录、参考书目、招简中的报考条件、学费学制、初试复试条件与要求，都是很重要的参考信息，为了让大家提前了解相关内容，大家可以先提前查看历年安徽*招生简章、专业目录等（等2022考研招简目录公布后，依然在此地址更新，大家记得关注哈！）
安徽*计算机考研招生简章-专业目录-考试科目及考试范围
安徽*计算机专业招生院校及专业
如何查询考研院校专业目录及参考书目：
首先找到要查学校的主页，找他们的研究生院。再找研究生院中的招生信息或招生就业一栏，就可以找到他们的*考研专业目录和参考猜返书目。或者进了主页后就直接找招生信息一栏，也可以找到。
哪里可以查考研用书和考试科目：
1、研招网或者招生单位官网的专业目录可以查各个专业的考试科目。
2、招生单位官网可以查考研用书，但不一定所有单位都公布了参考书目，有的招生单位只公布了考试大纲。
计算机各返兆裤专业考试科目知识结构：
程序数据结构常考考点梳理：
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