计算机科学与技术一级学科学术学位硕士研究生培养方案
（0812）
一、学科简介
1.学科内涵
计算机科学与技术学科涉及数学、物理、通信、电子等学科的基础知识，围绕计算机系统的设计与制造，以及利用计算机进行信息获取、表示、存储、处理、传输和运用等领域方向，开展理论、原理、方法、技术、系统和应用等方面的研究。计算机科学与技术的基本内容主要概括为计算机科学理论、计算机软件、计算机硬件、计算机系统结构、计算机应用技术、计算机网络、信息安全等。
2.学科概况
哈尔滨师范大学计算机科学与技术学科建立于1993年，经过近20年的发展，学科已涵盖计算机系统结构、计算机应用技术和计算机软件与理论三个二级学科方向，尤其是在计算机系统结构和计算机应用技术上为地方经济建设作出了贡献。依托于计算机科学与技术学科建设有智能教育与信息处理教育厅重点实验室，建设有机器视觉与智能检测高校工程技术研发中心，在人工智能理论研究和将研究成果转化于现实的生产力方面做出了应有贡献。学科队伍现有中青年专家1人，教授12名，硕士生导师13名。承担各级各类项目70余项，发表高水平论文200余篇，获省部级以上奖励5项，获发明专利17项。
3.学科范围
哈尔滨师范大学计算机科学与技术学科主要有3个学科方向：计算机系统结构、计算机应用技术、计算机软件与理论。
（1）计算机系统结构：本方向围绕计算机系统结构的应用展开应用研究，具体而言，主要研究基于智能教育机器人为基本着力点，围绕基础教育领域研发智能机器人，以技术创新和市场需求为发力点逐步解决相关的核心技术，包括低功耗硬件解决方案，具有自主知识产权的机器人操作系统，智能教育算法，交互引擎，机器人云平台，机器人协同工作等。
（2）计算机应用技术：本方向围绕教育大数据分析展开研究。具体而言，本方向主要研究教育大数据的核心技术，应用，开发。围绕深度学习，人工智能等技术研究课堂教学质量监控和评价理论和技术，以及网络教育，个性化推送，线上质量评价，MOOC等内容进行深入的研究。实现教学质量实时监测大数据平台、教师综合档案平台，学生工作大数据分析与服务平台等。
（3）人工智能及其在教育中应用研究。本方向依托计算机应用技术的二级方向，具体而言，本方向以智能教育为核心，以如何进行人工智能的教育为切入点，兼顾教育领域的人工智能研发。研发智能教育的内容体系，实现路径。结合计算机视觉、智能语音、自然语言处理等技术，围绕教育领域研发学情分析，情绪识别，智能家教等系统。
二、培养目标
培养研究生具有良好的思想品质和道德素质、有严谨求实的科学态度和创新意识、热爱祖国、遵纪守法、治学严谨、有较强的事业心和社会责任感、有较全面的专业素养和人文素养，成为德智体全面发展的科研人才。
掌握坚实的计算机基础理论和系统的专门知识，了解学科的发展现状、趋势及研究前沿，较熟练地掌握一门外国语；具有严谨求实的科学态度和作风，能够运用计算机科学与技术学科的方法、技术与工具从事该领域的基础研究、应用基础研究、应用研究、关键技术创新及系统的设计、开发与管理工作，具有从事本学科和相关学科领域的科学研究或独立担负专门技术工作的能力。
三、质量标准
计算机科学与技术学科硕士生应掌握坚实的计算机系统结构、计算机应用技术、计算机网络与信息安全等计算机科学与技术的基础理论，并在上述至少一个方面掌握系统的专门知识，了解学科的发展现状、趋势及研究前沿，较熟练地掌握一门外国语；具有严谨求实的科学态度和作风，能够运用计算机科学与技术学科的方法、技术与工具从事该领域的基础研究、应用基础研究、应用研究、关键技术创新或系统的设计、开发与管理工作，具有从事本学科和相关学科领域的科学研究或独立担负专门技术工作的能力。
（1）知识结构
掌握较坚实宽广的计算机基础理论和较系统深入的专门知识；在掌握计算机核心课程的基础上，系统掌握计算机学科某一特定方向的专门知识和实验技能、研究方法；熟悉相关研究领域的前沿动态和发展趋势；具有独立从事本专业及相关学科科学研究的基本能力。
（2）学术素养
具有良好的科学素养，诚实守信，严格遵守科学技术研究学术规范；具有科学严谨和求真务实的创新精神和工作作风。具有基本的知识产权意识。
（3）学术道德
热爱祖国，遵纪守法，具有社会责任感和历史使命感，维护国家和人民的根本利益，推进人类社会的进步与发展。恪守学术道德与规范，不以任何方式剽窃他人成果，不篡改、假造、选择性使用实验和观测数据。
（4）科研能力
熟悉所研究方向的现状、发展趋势和学术研究前沿动态，初步具有独立进行理论研究的能力或运用计算机技术解决实际问题的能力，具有科技论文写作能力，在某个专业研究方向上具有做出具有理论或实践意义的成果的潜能。
（5）实践能力
具备良好的动手能力，能熟练地掌握计算机和实验测试技术，并能独立完成计算机软硬件系统的设计、开发和实验测试技术，初步具有独立从事相关科学研究和工程设计的能力。此外，随着学科分工越来越细，研究对象越来越复杂，一个人来完成所有的设计实现已不可能，这要求本学科硕士生必须具备良好的团队协作能力。
（6）学术交流能力
良好的写作能力和表达能力，能够运用母语和英语等至少一门外国语以书面和口头方式较为清楚地表达学术思想和展示学术成果;能够对自己的研究结果及其解释进行陈述和答辩，有能力参与对实验技术和科学问题的讨论。
四、学制与学分
实行弹性学制（2～4年）。基本学制为3年，最长修业年限为4年（含休学等中断学习的时间）。特别优秀的硕士生，达到学校及学科的要求（依照学院学术委员会制定的相应文件执行），准予其申请提前至2年毕业。
实行学分制。总学分不低于30学分, 18学时/1学分。
五、培养方式
在导师负责制的前提下，实行导师组集体培养。课程学习，学术交流与学位论文三者有机结合。
1. 课程学习。在导师指导下研究生选修课程，课程学习应与研究方向、学位论文协调一致。坚持“厚基础，重能力，强实践”的培养原则。
2. 科学研究。硕士研究生的科学研究应在导师指导下，由导师组集体培养。导师是硕士研究生培养的第一责任人，每个硕士研究生导师组要由3～5人组成，发挥导师组集体智慧，拓宽研究生学术视野，提升研究生科学研究能力。
3. 学术交流。指导教师、导师组有计划组织院内讨论班、学术交流平台等，聘请国内外专家授课或讲座，派出硕士研究生参加学术会议，或到其他高校或科研院所交换或联合培养。
4. 学程规划。研究生应在导师指导下制定学程内的学习规划、科研规划。学习规划与科研规划应是适合每个研究生实际情况的个性方案、具体方案。
六、培养环节
（1）研究生在导师的指导下制定个人培养计划，包括课程学习计划和个人研究计划。研究生个人培养计划是研究生整个培养过程的依据，导师要与研究生一起讨论，根据研究生所学专业、学科研究方向、将来的就业取向等选择学位论文的研究领域，确定需要学习的课程并拟定学位论文题目。第一学期规定时间内在导师或导师组的指导下制定“硕士生个人培养计划”一式两份，并由导师审查通过后报研究生院和所在培养单位备案。
（2）课程学习是硕士研究生培养的重要环节，应突出课程内容的系统性、前沿性。通过课程考试、实验观察、研究报告等多种方式对学习情况进行考核。
（3）确保文献阅读贯穿研究生培养全过程。硕士生应在广泛阅读文献和了解本学科发展动态的基础上，与实际项目、课程或需解决的问题相结合，在导师的指导下确定研究课题、进行开题。
（4）研究生在导师指导下制订学术活动计划，包括学术讨论班、学术沙龙、学院学术交流活动，参加国内学术会议或暑期学校，高校间交换培养等。
（5）论文工作环节应侧重于对研究生进行系统、全面的科研训练，培养研究生综合运用所学知识发现问题、分析问题和解决问题的能力。
（6）硕士生学位论文实行校内外专家评阅和盲审制度，审核通过后方能进行答辩。
七、课程设置
1. 课程学习计划
导师根据研究生生源特点、学科基础、职业发展方向等因素，指导每名硕士生进行选课，制定个人课程学习计划，包括补修本科阶段的相关课程【可以通过参加助教（TA）、助研（RA）岗位】，满足本学科学分要求。补修课程不计学分，不收费。个人课程学习计划须在第一学期内完成，并向研究生院提交一份备案。
2.课程设置
课程总学分不低于30学分，其中：必修学分18学分，选修学分不低于8学分，创新能力培养4学分。（具体的课程设置信息可以表格形式呈现，见下表）。
计算机科学与技术一级学科学术学位硕士研究生课程设置表
课程类别 |
课程编号 |
课程名称 |
学时 |
学分 |
开课 学期 |
考核方式 |
备注 |
学位公共课 |
026MX001 |
外国语（英语） |
72 |
4 |
1 |
|
|
026MX004 |
中国特色社会主义理论与实践研究 |
40 |
2 |
1 |
|
|
学科通开课 |
014MX001 |
组合数学 |
54 |
3 |
1 |
闭卷 |
|
014MX002 |
形式语言与自动机 |
54 |
3 |
2 |
闭卷 |
|
| |
体系结构 |
014MX201 |
计算机系统结构 |
54 |
3 |
1 |
闭卷 |
|
014MX202 |
网络与嵌入式系统 |
54 |
3 |
2 |
闭卷 |
|
软件与理论 |
014MX203 |
高级软件工程 |
54 |
3 |
1 |
闭卷 |
|
014MX204 |
可计算性和计算复杂性 |
54 |
3 |
2 |
闭卷 |
|
计算机应用 |
014MX205 |
高级人工智能 |
54 |
3 |
1 |
闭卷 |
|
014MX206 |
数据与知识工程 |
54 |
3 |
2 |
闭卷 |
|
选修课 |
公共必选课 |
026MX401 |
科学道德（就业指导） |
18 |
1 |
1 |
论文 |
|
026MX402 |
自然辩证法概论 |
20 |
1 |
1 |
|
|
专业选修课 |
014MX401 |
高级数据库系统 |
36 |
2 |
2 |
|
|
014MX402 |
大数据分析与知识处理 |
36 |
2 |
2 |
研究设计 或 论文 或 |
每生至少选修3门课 |
014MX403 |
嵌入式操作系统 |
36 |
2 |
2 |
014MX404 |
图像处理与模式识别 |
36 |
2 |
2 |
014MX405 |
机器学习 |
36 |
2 |
2 |
014MX406 |
科技写作 |
36 |
2 |
2 |
014MX407 |
高级算法 |
36 |
2 |
2 |
014MX408 |
图像处理分析与机器视觉 |
36 |
2 |
2 |
014MX409 |
机器人操作系统 |
36 |
2 |
2 |
014MX410 |
分布式计算与云计算 |
36 |
2 |
2 |
补修课 |
014MX603 |
离散数学 |
36 |
0 |
1 |
|
至少修3门课 |
014MX604 |
数据结构 |
36 |
0 |
1 |
014MX605 |
计算机网络 |
36 |
0 |
1 |
014MX606 |
计算机图形学 |
36 |
0 |
1 |
014MX607 |
科研创新实践环节 |
|
1 |
1-5 |
创新能力培养 |
014MX701 |
参加6次以上（含6次）学术报告，作2次公开学术报告 |
|
2 |
1-5 |
|
|
014MX702 |
发表C类核心期刊以上论文或授权发明专利一项或授权的软件著作权一项 |
|
1 |
1-5 |
|
|
3.创新能力培养
学术活动作为创新环节的组成部分，是为了拓宽硕士生的知识面、开阔视野而设置的。规定硕士生在答辩前，至少参加6次学术报告和作2次学术报告(开题报告除外)。要求在参加每次报告后完成一篇学术报告综述及心得体会，交硕士生导师组，由导师组给予考核认定，硕士生只有得到6次合格认定和作了2次学术报告后，方可获得该2学分。
研究生应参加一定的科研创新实践活动，诸如申报研究生创新基金、省级以上专业方向的创新创业大赛等。参与导师科研项目，提高科研能力，带领本科生体验团队协作；具体时间安排可以集中，也可以分散。完成后应写出书面总结，由责任教师写出评语并评定成绩方可获得该1学分。
硕士生要公开发表与学位论文相关的学术论文（学校期刊名录中C类及以上）一篇及以上或申请发明专利一项或已授权的软件著作权一项，可获得创新环节1学分。
4.教学与考核
（1）课程考核
根据不同课程采取不同的考核方式，注重考核形式的多样化。学科通开课为笔试闭卷考试。专业主干课可采取闭卷考试或闭卷与开卷相结合的考核形式。选修课可采取开卷等灵活多样的考核方式。所有课程考核，单科均按百分制计算，60分以上为合格。
（2）中期考核
1) 中期考核时间：第三学期初。
2) 考核内容：思想品德、课程学习及学分情况、文献阅读、创新能力培养环节是否达到培养方案要求。中期考核是必需环节，学生中期考核合格者，方可进入学位论文阶段。对没有达到相关要求的，视情况，给予补修、延迟毕业、退学等处理。
3) 组织形式：由本学科3-5名副教授以上职称的专家组成考核领导小组，组长由学科带头人或负责人担任，另设一名秘书。如果导师是考核组成员，在考核其指导的研究生时应回避。
考核程序：研究生自我总结，向考核小组汇报；考核小组进行评议，给出考核成绩；将其结果报学科学位分委员会，最后交研究生部审核。
4）考核方式：有关中期考核的具体要求参见《哈尔滨师范大学研究生中期考核的管理规定》。
八、学位论文
1.个人研究计划
硕士生应在导师指导下，制定个人研究计划，拟定论文选题范围，进入论文研究状态。研究计划应在第二学期内完成，并提交研究生院和所在培养单位备案。
2.论文开题报告
硕士生应在广泛阅读文献和深入了解本学科发展动态的基础上，在导师的指导下确定研究课题。研究课题须具备较强的理论或实践意义，并尽可能与导师的科研项目结合。
阅读的参考文献应在导师组推荐的研究方向范围内进行，数量要求在30篇以上，其中要有外文资料10篇以上,近三年的参考文考文献不少于20篇。教材、产品样本一般不列为参考文献。
（1）开题报告时间
开题时间在第三学期末。第一次开题不通过者，在6月30日前研究生可申请重新开题一次，如果仍未通过，随下届研究生同时开题。
(2) 开题报告内容及要求
学位论文题目确定后，研究生可通过查阅资料、文献等撰写开题报告（开题报告的具体要求和格式到网上自行下载）。开题报告应在文献综述的基础上提出，内容包括国内外研究现状与水平、本课题的研究内容、重点与难点、研究方法与技术路线，必要的理论分析和实验方案、进度计划等。重点考查硕士生的文献收集、整理、综述能力和研究技术路线、研究方法等方面是否达到要求。
(3) 论证方式
开题论证前，导师要对研究生的开题报告写出详细评语，并签署同意开题的意见。
学位论文开题由学科统一组织，学科可根据研究生人数多少分组进行，每个开题论证小组由不少于5名专家（具有副高职及以上职称人员）组成，每个小组每天最多论证不超过12人。
(4) 研究生申请学位时提交的学位论文，其研究方向与主要内容就与开题报告基本一致。如论文主要研究方向和内容有较大改动，必须重新进行开题报告。
(5)开题环节中，如评委认为需要修改研究内容的，应重新开题；涉及到修改题目的，采用复议制度，修改题目后应回复给所有评委，所有评委一致认可才可通过。
3.学位论文的基本要求
学位论文应在导师的指导下，由研究生独立完成。硕士学位论文应反映硕士生已经掌握了本学科坚实的基础理论和系统的专门知识，具有从事科学研究的能力。学位论文的格式按学校有关规定执行。
（1）选题与综述的要求
本学科硕士生的科学研究和学位论文，可以是基础研究、应用基础研究，也可以是工程应用研究，鼓励对学科前沿和学科交叉渗透领域的研究。本学科的硕士生应尽可能参与指导教师和所在单位承担的重要科研课题，为加速国民经济建设做贡献。
硕士生在学期间应广泛阅读本学科及相关学科专业文献，其中应有部分外文文献。综述应阐述清楚相关研究背景、意义、最新研究成果和发展动态。
（2）规范性要求(论文形式、内容要求)
硕士学位论文应是硕士生在某个具体研究领域进行系统研究工作的总结。学位论文是衡量硕士生培养质量和学术水平的重要标志。开展系统的研究工作并撰写合格的学位论文是对硕士生进行本学科科学研究或承担专门技术工作的全面训练，是培养硕士生科学素养和从事本学科及相关学科研究工作能力的主要环节。学位论文应反映作者在本学科上已具有坚实的基础理论并掌握系统的专门知识，体现作者初步掌握本研究方向的科学研究方法和实验技术，并具有独立从事科学研究工作的能力。学位论文应包括标题、中英文摘要、引言(或绪论)、正文、结论、参考文献等内容。
（3）质量要求
硕士生学位论文应在下列四个方面满足质量要求：
1研究成果应具有一定的理论意义或应用价值，了解国内外研究动态，对文献资料的评述得当；
2学位论文具有新的见解，基本观点正确，论据充分，数据可靠，研究开发或实验工作充足；
3学位论文反映出作者已掌握本学科，特别是本研究方向上的基础理论和专门知识，初步掌握本学科特定方向上的科学研究方法和实验技能，具有独立进行科研或承担工程技术工作的能力；
4学位论文行文流畅，逻辑性强，符合科技写作规范，表明作者已具备学术论文写作的能力。
4.科研成果的基本要求
申请学位时要公开发表或有纸质录用证明与学位论文相关的学术论文（学校期刊名录中C类及以上）一篇。
5.学位申请的基本要求
学位申请审查工作由学科负责进行。硕士生应在计划论文答辩的前三个月（每年的3月初）将论文答辩申请表和学位论文完成稿提交给学科。审查不通过者，不列入拟毕业人员名单，不进行论文送审等工作。审查结果上报研究生院备案。
6.论文评阅与答辩
硕士生学位论文实行校内外专家评阅和盲审制度，通过后方能进行答辩。答辩委员会应至少由5位专家组成(其中至少有2位非本单位专家)，评阅人和答辩委员会成员中均应有来自计算机科学与技术领域的具有高级专业技术职务的专家。第一次答辩不通过，延期3个月申请二次答辩，二次答辩不通过者，延期一年毕业，重新予以答辩，同时导师暂停招生一年。
九、毕业与学位授予
研究生在规定修业年限内完成培养方案规定的课程学习，考核成绩合格，获得规定学分，通过学位论文答辩，符合毕业资格，准予毕业。符合《中华人民共和国学位条例》的有关规定，达到学校学位授予标准，经校学位评定委员会审核，授予工学硕士学位。
十、阅读书目与期刊目录
开题报告及论文环节中，要有15篇以上下述期刊中阅读的文献，并经导师签字确认。
A |
序号 |
著作或期刊的名称 |
作者或出版者 |
备注 |
1. |
中国科学(E 辑)(中、英文版) |
中国科学院 |
|
2. |
中国科学(F 辑)(中、英文版) |
中国科学院 |
|
3. |
计算机学报 |
中国计算机学会 |
|
1. |
软件学报 |
中科院软件研究所 |
|
4. |
电子学报(中、英文版) |
中国电子学会 |
|
5. |
自动化学报 |
中国自动化学会 |
|
6. |
计算机研究与发展 |
中国计算机学会 |
|
7. |
高技术通讯 |
国防科工委 |
|
8. |
模式识别与人工智能 |
中国自动化学会 |
|
9. |
中国图像图形学报 |
中国科学院遥感应用研究所 |
|
10. |
小型微型计算机系统 |
中科院沈阳自动化研究所 |
|
11. |
计算数学（中、英文版） |
中国科学院 |
|
12. |
计算机集成制造系统‐CIMS |
国防科工委 |
|
13. |
中文信息学报 |
中国中文信息学会 |
|
14. |
系统工程学报 |
中国系统工程学会 |
|
15. |
传感技术学报 |
教育部东南大学 |
|
16. |
光电工程 |
中国科学院光电技术研究所 |
|
17. |
通信学报 |
中国通信学会 |
|
18. |
计算机科学与技术学报(英文版) |
中国科学院 |
|
19. |
ACM Transactions on Computer Systems |
ACM |
|
20. |
IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems |
IEEE |
|
21. |
IEEE/ACM Transactions on Networking |
IEEE、ACM |
|
22. |
IEEE Journal of Selected Areas in Communications |
IEEE |
|
23. |
IEEE Transactions on Mobile Computing |
IEEE |
|
24. |
IEEE Transactions on Information Forensics and Security |
IEEE |
|
25. |
Journal of Cryptology |
IEEE、Elsevier |
|
26. |
ACM Transactions on Programming Languages & Systems |
ACM |
|
27. |
ACM Transactions on Software Engineering Methodology |
ACM |
|
28. |
IEEE Transactions on Software Engineering |
IEEE |
|
29. |
ACM Transactions on Information Systems |
ACM |
|
30. |
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering |
IEEE、Elsevier |
|
31. |
Information and Computation |
Elsevier |
|
32. |
IEEE Transactions on Computers |
IEEE、Elsevier |
|
B |
1. |
机器人 |
中科院沈阳自动化研究所 |
|
2. |
计算机科学 |
科技部西南信息中心 |
|
3. |
信息与控制 |
中国自动化学会 |
|
4. |
控制理论与应用 |
中国科学院系统科学研究所 |
|
5. |
计算机辅助设计与图形学学报 |
中国计算机学会 |
|
6. |
系统工程理论与实践(中、英 文版) |
中国科学技术协会 |
|
7. |
数据采集与处理 |
中国电子学会和中国仪器仪表学会 |
|
8. |
智能系统学报 |
中国人工智能学会 |
|
9. |
计算机科学与探索 |
国防科技大学 |
|
10. |
计算机应用与软件 |
上海市计算技术研究所 |
|
11. |
计算机应用 |
四川省计算机研究院 |
|
12. |
ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications |
ACM、IEEE |
|
13. |
Computer Networks |
Elsevier |
|
14. |
ACM Transactions on Information and System Security |
ACM |
|
15. |
Computers & Security |
Elsevier |
|
16. |
Information Science |
Elsevier |
|
17. |
Knowledge-based system |
Elsevier |
|
18. |
Journal of Functional Programming |
Elsevier |
|
19. |
European Journal of Information Systems |
Elsevier |
|
20. |
GeoInformatica |
Elsevier |
|
21. |
Information Systems |
Elsevier |
|
22. |
IEEE Transactions on Communications |
IEEE |
|
| |
23. |
本表未列出，但出现在CCF 重要期刊目录中的期刊和会议 |
十一、课程简介
课程编号：014MX001 课程名称：组合数学
学时/学分/开课学期 54/3/1
主要内容：本课程介绍组合数学的基本理论部分，包括：排列与组合，母函数与递推关系，容斥原理与鸽巢原理，Polya定理，区组设计和编码，纯属规划等。通过本课程的学习掌握理解基本理论和思想。能够运用这些基本理论已解决本学科中出现的问题。
思考题或讨论题：
参考文献：
[1]《组合数学》，卢开澄著，清华大学出版社。
[2]《组合数学》，马光思，西安电子科技大学出版社，2002。
[3]《组合数学》，周炜，清华大学出版社，2011。
课程编号：014MX002 课程名称：形式语言与自动机
学时/学分/开课学期 54/3/2
主要内容：课程内容包含介绍形式语言的基本概念和四类形式语言（短语结构语言、上下文有关语言、上下文无关语言、正则语言）以及形式语言与自动机的等价性，包括右线性文法与有限自动机、上下文无关文法与下推自动机、图灵机以及无限制文法等。同时介绍了自动机在通信领域的某些应用，讨论了形式语言与自动机方面的主要理论成果和应用实例。
参考文献：
[1]《形式语言与自动机》，陈有祺，机械工业出版社，2008
[2]《自动机理论、语言和计算导论》，霍普克罗夫特(John E.Hopcroft)，机械工业出版社，2008；
课程编号：014MX203 课程名称：计算机系统
学时/学分/开课学期 54/3/1
主要内容：本课程内容包括计算机系统的软件和硬件知识。内容分为5个部分：处理器、内存系统、存储系统、并行系统和网络，分别介绍并讨论了处理器及其相关的软件问题、内存系统和内存分级体系、I/O和文件系统、操作系统问题及支持并行编程的多处理器中相应体系结构特点、网络硬件的发展和处理各种网络行为的网络协议堆的特点等。
参考文献：
[1] 《计算机系统：系统架构与操作系统的高度集成》，拉姆阿堪德兰，机械工业出版社
[2] 《深入理解计算机系统》，兰德尔E.布莱恩特，机械工业出版社
课程编号：014MX202 课程名称：网络与嵌入式系统
学时/学分/开课学期 54/3/2
主要内容：本课程主要介绍了物联网应用中的嵌入式系统的开发，以S3C2440为硬件，以嵌入式Linux为软件，详细介绍了物联网与嵌入式系统的关系、ARM Cortex的体系结构、ARM的指令和程序设计、S3C2440的硬件结构与编程、嵌入式 Linux的开发和移植等内容，并且讲解了在物联网应用中常用的嵌入式系统开发实例。
参考文献：
[1] 《物联网与嵌入式系统开发》，刘连浩，电子工业出版社 2012
课程编号：014MX203 课程名称：高级软件工程
学时/学分/开课学期 54/3/1
主要内容：课程前半部分主要为理论部分，内容包括软件体系结构、中间件技术、在线演化技术、网构软件、仿生学、面向Agent的软件工程、面向服务架构技术、柔性工作流、统一建模语言、云计算；后半部分课程为实验部分，内容包括用VB实现的UDP通信、WindowsAPI函数、端口的禁用、用VB写DLL文件、用VB写OCX控件以及COM、COM+和DCOM等。
参考文献：
[1] 《高级软件工程》，方木云，清华大学出版社，2011
[2] 《软件工程》，Ian Sommerville，机械工业出版社，2017
课程编号：014MX204 课程名称： 可计算性和计算复杂性
学时/学分/开课学期 54/3/2
主要内容：
可计算性和计算复杂性理论和计算机有密切关系，解决什么是能计算的，什么不能计算的（即可计算性理论），有多困难解决（即计算复杂性理论），以及采用什么计算模型的理论，是现代密码协议、计算机设计和许多应用领域的基础。可计算性理论起源于可计算函数和图灵度的研究。它的领域增长为包括一般性的可计算性和可定义性的研究。计算复杂性理论研究计算问题时所需的资源，和可计算性理论不同，可计算性理论的重心在於问题能否解決，不管需要多少資源。
参考书目：
1. Intorduction to the theory of Computation, Michael Sipser, PWS Publishing
2. Barry Cooper, Computability Theory, Chapman & Hall/CRC 2. Elements of the Theory of Computation, Harry R.Lewis, Christos H.Papadimitriou, PrenticeHall/Pearson
课程编号：014MX205 课程名称：高级人工智能
学时/学分/开课学期 54/3/1
主要内容：人工智能的研究目标、发展简史、人工智能的研究领域；产生式系统的组成部分、产生式系统的基本过程、产生式系统的控制策略、问题的表示、产生式系统的类型；回溯策略、图搜索策略、无信息图搜索过程、启发式图搜索过程、搜索算法讨论；与或图的搜索、与或图的启发式搜索算法AO*、博弈树的搜索；一阶谓词演算的基本体系、归结原理、归结反演系统、基于归结法的问答系统、基于归结的自动程序综合、基于归结的问题求解方法、基于规则的正向演绎系统、基于规则的逆向演绎系统、基于规则的演绎系统的几个问题；规划、机器人问题求解、规划的表示问题、使用目标堆栈的简单规划方法、用目标集的非线性规划方法、分层规划方法；单元表示、语义网络、概念从属、框架、脚本、过程表示；机器学习的分类、机械学习、指点或教授学习、类比学习、概念学习、发现学习。通过本课程的学习掌握理解基本理论和思想，能够运用这些基本理论解决本学科中出现的问题。
参考文献：
[1] 《人工智能导论》，林尧瑞 马少平清华大学出版社 ISBN7-302-00408-0
[2] 《高级人工智能》，史忠植，科学出版社，2006
[3]《人工智能及应用》，蔡自兴，清华大学出版社，2007
课程编号：014MX401 课程名称：高级数据库系统
学时/学分/开课学期 36/2/2
主要内容：本课程全面介绍数据库的基本原理、技术体系、实现方法和发展动态。内容包括有：（1）数据库系统基础，涵盖数据库技术的基本原理、体系结构和应用方面的主题；（2）数据库系统实现，涵盖关系数据库在系统实现方面的相关主题知识；（3）对象数据及web数据库方面的相关主题知识；（4）数据库的一些高级主题，介绍数据仓库、数据挖掘和演绎数据库方面的相关主题知识。
参考文献：
[1] 《高级数据库系统及其应用》，谢兴生 清华大学出版社 2010
课程编号：014MX402 课程名称：大数据分析与知识处理
学时/学分/开课学期 36/2/2
主要内容：课程内容包括：（1）大数据分析的应用场景、分析建模过程和主要任务，以及模型商用的关键点；（2）数据收集、抽样和预处理的实施要点；（3）讨论各种模型技术及其应用，包括预测分析、描述分析、生存分析、社交网络分析等；（4）实践应用部分，各种应用实例。
参考文献：
[1] 《大数据分析 数据科学应用场景与实践精髓》，BartBaesens，人民邮电出版社 2016
[2] 《数据科学与大数据分析》，EMCEducation Services)，人民邮电出版社。
课程编号：014MX403 课程名称：嵌入式操作系统
学时/学分/开课学期 36/2/2
主要内容：课程内容包括：嵌入式系统设计基础、嵌入式系统的设计方法、ARM体系结构及指令系统、基于S3C2410的硬件电路设计、嵌入式Linux操作系统、嵌入式Linux系统的Boot Loader设计、嵌入式Linux程序设计基础、嵌入式Linux系统的驱动开发、嵌入式网络程序设计和嵌入式Linux图形用户界面编程等。
参考文献：
[1] 《嵌入式系统的设计与开发》，章坚武，姚英彪，西安电子科技大学出版社，2009
[2] 《嵌入式系统的设计与开发》，陈连坤，北方交通大学出版社，2005
[3]《嵌入式产品分析与设计》，王真星，电子工业出版社，2013
课程编号：014MX404 课程名称：图像处理与模式识别
学时/学分/开课学期 36/2/2
主要内容： 《图像处理与模式识别》是模式识别与智能系统专业硕士研究生的学位课程，它以图象处理技术为基础，研究计算机识别物体的机理，该课程的学习将为计算机视觉以及人工智能等课程的学习打下基础。本课程主要介绍模式识别的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及有关研究的新成果，其目的是使学生掌握模式识别的基本概念和基本原理，了解模式识别的具体应用、存在的问题和发展前景。主要教学内容包括：（一）统计模式识别，（二）句法模式识别，（三）模糊模式识别；其中统计模式识别又分为：（1）用似然函数进行模式识别；（2）用距离函数机型模式识别；（3）特征选择；句法模式识别又分为：（1）串文法的表达与分类；（2）句法识别；（3）文法推断。
参考文献：
[1] 《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著，清华大学出版社；
[2] J. T. Tou,《Pattern RecognitionPrinciple》； Gonzalez, Thomason, 《Syntatic Pattern Recognition－an introduction》；Duda, Hart, 《Pattern Classifier & SceneAnalysis》。
[3]《计算机模式识别技术》，李介谷、蔡国廉，上海交通大学出版社，1986年版。
课程编号：014MX405 课程名称：机器学习
学时/学分/开课学期 36/2/2
主要内容：本课程介绍了机器学习与人工智能的理论和实践，阐述了机器学习领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向。描述了其各个研究方向最前沿的进展，同时给出了结合不同领域的应用实例。
[1] 《人工智能:一种现代的方法》，罗素 (Stuart J.Russell)，清华大学出版社
[2] 《机器学习》，周志华 清华大学出版社 2016
课程编号：014MX406 课程名称：科技写作
学时/学分/开课学期 36/2/2
主要内容：本课程旨在帮助理工科本科生、研究生和科学研究人员提高科技论文写作、投稿能力，提高全面的学术交流能力，使他们的论文更易发表、影响力更大，使他们更快地在科学共同体中建立自己的学术影响力。
参考文献：
[1] 《科技论文写作教程》，吴勃，中国电力出版社。
[2] 《科技论文写作与发表教程》，芭芭拉·盖斯特尔(Barbara Gastel)，电子工业出版社
课程编号：014MX407 课程名称：高级算法
学时/学分/开课学期 36/2/2
主要内容：课程内容包括对基本算法和高级算法的讲解，其中基本算法包括有：二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等，高级算法包括有：贪婪算法或动态规划；散列表的应用；图算法；Kzui近邻算法等。
参考文献：
[1] 《算法导论》，Thomas H.Cormen等，机械工业出版社，2013
[2] 《算法》，Robert Sedgewick等，人民邮电出版社，2012
课程编号：014MX408 课程名称：图像处理分析与机器视觉
学时/学分/开课学期 36/2/2
主要内容：目前，数字图象处理和机器视觉作为现代信息技术的重要技术，已经应用到各个领域，如通信、航天航空、遥感、生物医学、军事、安全等方面。数字图像处理与机器视觉是研究生专业的主要的基础选修课程，主要内容包括信号离散技术、图像的傅立叶变换、图像增强、图像分割、图像的表示与描述、彩色图像处理技术、图像模式识别、图像复原。
参考文献：
[1] 斯蒂格（Steger,C.），（德）尤里奇（Ulrich,M.）,（德）威德曼（Wiedemann,C.），机器视觉算法与应用，清华大学出版社，2008
[2] RafaelC. Gonzalez, Richard E. Woods：《Digital Image Processing》，电子工业出版社，2004年版。
[3]孙即祥：《模式识别中的特征提取与计算机视觉不变量》，国防工业出版社，2001年版。
课程编号：014MX409 课程名称：机器人操作系统
学时/学分/开课学期 36/2/2
主要内容：课程主要对ROS架构及主要的核心库进行介绍，根据机器人的功能分为操作、导航、感知、任务规划等，并且介绍其使用方法及实例，详细讲解ROS系统编程的难点以及一些成熟的应用案例。
参考文献：
[1]《机器人操作系统ROS原理与应用》，周兴社，机械工业出版社；
[2] 《ROS机器人程序设计》，恩里克·费尔南德斯，机械工业出版社。
课程编号：014MX410 课程名称：分布式计算与云计算
学时/学分/开课学期 36/2/2
主要内容：课程内容包括云计算与分布式系统基本理论。介绍了并行、分布式与云计算系统的设计原理、系统体系结构和创新应用，并通过开源应用和商业应用例子介绍了云计算与分布式系统的实际应用。
参考文献：
[1] 《云计算与分布式系统》，(美)黄铠，机械工业出版社；
[2] 《云计算：概念、技术与架构》，ThomasErl，机械工业出版社。
课程编号：014MX603 课程名称：离散数学
学时/学分/开课学期 36/0/1
主要内容：主要包括：集合论基础、命题逻辑和谓词逻辑、图论与网络、数论基础、近世代数、格论与布尔代数基础知识以及计算机模型中语言、有限状态机和图灵机的内容。
参考文献：
[1] 《离散数学》，孙吉贵等编，高等教育出版社，2002
[2] 《离散数学及其应用》袁崇义，机械工业出版社，2007
[3]《离散数学（第3版）》，屈婉玲，清华大学出版社，2014
课程编号：014MX604 课程名称：数据结构
学时/学分/开课学期 36/0/1
主要内容：线性表、树、图等各种基本类型数据结构的结构特性、存储表示及基本操作实现的算法；查找表的各种表示方法；各种内排序算法的设计与分析；文件组织方法的简单介绍。
参考文献：
[1]《数据结构》严蔚敏等编，清华大学出版社
[2]《数据结构》王红梅，清华大学出版社
[3]《数据结构》殷人昆，清华大学出版社，2007
课程编号：014MX605 课程名称：计算机网络
学时/学分/开课学期 36/0/1
主要内容：《计算机网络原理》是计算机相关专业所开设的核心课程之一，主要介绍计算机网络系统的基本原理和应用，加强学生对计算机网络工作过程和原理的理解。
参考文献：
[1] 《计算机网络原理》，张水平，清华大学出版社。
[2] 《计算机网络（第6版）》，谢希仁，电子工业出版社，2013
[3]《计算机网络（第5版）》，（美）特南鲍姆，（美）韦瑟罗尔 著，严伟，潘爱民 译，清华大学出版社，2012
课程编号：014MX606 课程名称：计算机图形学
学时/学分/开课学期 36/0/1
主要内容：本课程主要讲授计算机图形学的基本概念、原理、算法和基本系统。主要内容包括：计算机图形设备及系统、扫描转换、区域填充、裁剪、曲线曲面、实体造型、消隐、光照模型、明暗效果、纹理、光线跟踪、反走样等。
参考文献：
[1] 《计算机图形学(OpenGL版)第3版》，(美国)Francis S Hill.Jr. (美国)Stephen M Kelley 译者：胡事民刘利刚 刘永进 张松海，清华大学出版社，2009
[2] 《计算机图形学（第四版）》，（美）赫恩 著，蔡士杰，杨若瑜 译，电子工业出版社，2014
[3]《计算机图形学（第3版）》，孙家广，清华大学出版社，1998