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对于AI/DL 未来研究趋势来说,越来越大的训练、内容将是未来一段时间之内的主要解决问题。随着数据量的不断变大,AI/DL 算法需要更多的神经节点与神经层去表示数据深层次的联系。这样就会导致需要更多的算力(更强的电脑)以及更大的储存成本(更大的内存)去训练或存储模型。但是在日常生活中,强大的算力需要更大的经 与空间成本(参考超级计算机)。
计算机科学与电子信息科学向来密不可分,计科与电信交叉分支之一就是通信科学。19 世纪美国电报的发明与创造,标志着现代通信技术的开端。通信科学可以理解为是为了研究产生信号、传输信息、交换处理、平流层通信、信息高速通信等方面的理论和工程问题。随着 5G 技术落地,下一代通信协议(6G)已经开始逐渐研发。
大数据分析近年来也备受关注。数据中心的核心优势在于,海量的用户数据储存,在取得允许的情况下,部分公司可以分析用户数据进而产生其他效益。例如,金融行业数据中心会依据用户的喜好以及行为进行用户信用评级;医疗数据中心会依据病人的监测结果预测潜在病症;互联网金融数据中心依据用户喜好进行内容推荐等等。
针对 AI/DL 应用方面,计算机视觉(人脸识别, 物体识别,车道识别等),自然语言处理(语音识别,手写识别,风格迁移等),智能决策(智能驾驶,无人机轨迹优化,飞行器与导弹的制导等),预测(股市预测,电价预测,天气预测等),人工智能与生物信息(基因组,有效药物,蛋白质结构等)等分支均为研究热点。
参加高考后,国内学生几乎总是先选择和专业。 更重要的是,他们甚至不知道毕业后该做什么。 在国外,比如英国,综合实力弱的学校不代表没有好的专业,综合实力强的学校也不一定在所有专业中名列前茅。 因此,先选择专业,再考虑在相关专业教育领域有优势的院校,这样才能提高“命中率”,也有助于毕业后的求职和职业发展。
选择德国综合性或是应用科技,是在学习的过程中会有些不同的侧重点,例如Uni强调的是理论知识的教学和钻研,而FH可能给学生们提供更多的实践操作空间。德国的毕业取决于是否可以尽早通过所有形式的考试,这两种不同类型的院校会在考核方式上也有所不同。
培养的高素质专业人才能够成功解决数学问题、计算机科学问题和相关学科领域问题,他们了解各个数学分支学科的思想,将其应用于计算机科学领域,并将计算机科学的成果应用于理论和应用数学领域的科学研究。学生学习科学研究的专业技能、理论成果的实际应用、现代科学成果的创新运用、研究团队的工作、数学和计算机科学的教学。
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