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浙江工商大学信息与电子工程学院研究团队。
国家语委语言智能研究中心是国家语言文字工作委员会依托首都师范大学于2016年8月设立的全国第三个科研基地。基地紧紧围绕我国语言文字信息化的重大需求,以“创新、交叉、协同、一流”为目标,开展具有国际前沿高端水平的“语言理解-表达-评价智能模型”和“技术应用系统”研究,以语言智能理论、语言智能技术和语言智能资源与应用为主要研究方向,构建教育大数据资源,突破语言理解与生成、复杂文字、连续语音、动态图像数...
计算机网络技术培养目标:培养具有一定计算机网络基本理论和开发技术,具备从事程序设计、Web的软件开发、计算机网络的组建、网络设备配置、网络管理、云平台管理和安全维护能力的网络技术应用型人才;具有健康的身体素质、心理素质及乐观的人生态度,并具有一定的创新精神和创造能力的高素质技术技能型人才。
江西农业工程职业学院信息工程学院,其前身为1999年成立的计算机教研室,2016年成立信息工程学院。目前开设有计算机应用技术、计算机网络技术、物联网应用技术、大数据技术、虚拟现实应用技术、数字媒体技术等6个专业,在校学生1800余人。专兼职教师36人,其中高级职称及硕士以上学位教师有20人,现将主要专业介绍如下:
天津科技大学人工智能学院团队专注于物联网、网络与信息安全等相关领域的研究和实践的学术团体,依托国内外的广泛合作和学科的交叉渗透,探索和发展研究领域中的新思路、新途径和新方法,积极推进具有国际水准的物联网、工控安全技术研究,着力解决国家物联网及其信息安全关键理论和技术问题。团队主要研究方向主要有电力物联网技术、工控安全研究及工业智能装备技术研究;网络安全协议及安全密钥管理研究、漏洞扫描及恶意代码分析...
天津科技大学人工智能学院社会计算与知识工程科研团队研究软件工程在具体领域中的应用,并在此基础之上形成面向领域的软件工程理论、方法与技术,主要包括领域分析、领域设计、领域实现、应用工程等内容。本学科方向依托中国轻工业重点实验室开展食品、生物、轻工领域的软件设计理论、方法、关键技术的应用研究和开发工作。
天津科技大学人工智能学院图像识别与智能控制团队主要研究工业互联网、机器视觉与大数据挖掘,涉及计算机应用、模式识别、图像处理技术、计算机视觉、深度支持向量机的研究、数据融合等。针对不同领域产生的图像识别、视频识别和分析等问题,开展基于深度神经网络的模式识别技术在智慧农业、人体行为识别、工业互联网大数据分析与建模、艺术作品数字化孪生等方面的基础应用研究。
天津科技大学人工智能学院“智能计算与计算机视觉”团队开展”以人为中心”的智能计算与计算机视觉方面研究,包括人工智能基本理论、方法、关键技术及应用技术,以及人工智能的软件支撑平台和环境领域研究。在计算机视觉、生物特征识别、可信计算、边缘计算、智能驾驶、信息安全、脑认知、轻工、食品生物等交叉领域,形成了一定的特色。
天津科技大学人工智能学院智能媒体与虚拟现实涉及图像处理、三维建模、计算机视觉、信息安全、数字媒体等多领域的交叉融合,团队在智能媒体应用及数据分析、虚拟增强现实及可视化应用、媒体数据信息安全及图像视频智能分析理解等方向开展算法及应用研究。
天津科技大学人工智能学院模式识别与大数据处理科研团队研究方向为图像处理、模式识别与大数据处理、食品安全可追溯系统、嵌入式系统开发。
天津科技大学人工智能学院人工智能与车辆安全工程团队由阮世捷教授、王林副教授、刘思、李佳4位教师组成,团队主要从事车辆安全、人体损伤生物力学、有限元方法建模等领域的研究,具有交叉学科的特征。团队承担了包括国家自然科学基金、天津市科委基金项目、美国福特汽车公司“高等学校科学研究项目”以及横向课题等科研项目10余项,在国内外重要学术期刊发表学术论文100余篇。
复杂信号处理与智能计算系统研究团队由龚国良教授、张宇副教授组成,团队从事人工智能芯片设计,智能计算系统、装备及终端应用产品研发,针对智慧医疗中的医学图像处理、生物信号处理,自然语言处理和大语言模型,计算机视觉和机器视觉、智能电网、智慧油田、工业自动化生产控制中的不完整、不精确信号处理,高动态复杂条件下的运动目标、小目标识别与跟踪等,开展深度学习、机器学习算法研究、软件开发与智能计算装备研制。团队成...
天津科技大学人工智能学院大数据挖掘技术与生物医学科研团队由孙林教授、吕娟副教授、徐文静博士等组成,从事大数据挖掘技术、机器学习、深度学习、生物医学、医学图像处理、生物信息学、粒计算、食品健康等领域的理论及应用研究和产品研发。针对人工智能、生物医学、生物信息学、大数据与数据挖掘等领域中的不确定性数据建模、智能医学数据分析、医学影像处理与识别、健康大数据挖掘与分析等问题,开展面向大规模复杂场景的知识获...
天津科技大学人工智能学院计算机视觉与自动驾驶团队针对自动驾驶、机器人、工业检测、智能交通等领域产生的立体匹配、图像分析、环境感知、三维重建、模式识别、规划决策等人工智能问题,开展面向复杂场景的计算机视觉和深度学习等人工智能基础应用技术研究。
“软件工程”课程主要是全面、系统地讲述软件工程的概念、原理和典型的方法学,学生通过本课程的学习,对软件工程学有一个全貌的了解并能初步运用,为更深入地学习和今后从事软件开发工作打下良好的基础。本课程在我校的发展是与我校计算机科学与信息工程学院的发展息息相关的。

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