11、MachineLearning 机器学习

机器学习和计算机感知的研究主要集中在机器学习的基础理论和实验研究机器学习算法。

在学习ML的同时，要学习如何在其他领域运动ML，比如生物学和信息图像采集。

同时，大多数大学对将ML运用到大而复杂的数据集中非常感兴趣，因而也将ML归类于Data Science中的数据挖掘（Data Mining）或分析。

应用实例包括物种分布的栖息地建模，大量学术文章主题归类，大脑图像分类，蛋白质功能分类等等。

12、Networking and Systems 互联网与系统

互联网的学习往往与操作系统直接相关联，具体研究内容包括分布式系统，操作系统，存储系统，网络和网络架构，移动和无线系统和网络协议设计。

网络架构的学习包括叠加架构，分布式哈希，下一代网络的设计，对等联网，移动和点对点网络，故障排除，能耗影响问题的研究等等。

也有学校将互联网与通信（Communications）结合进行学习，其专业性质是属于EE与CS的交叉课程，很多学校归类于EE，而伯克利大学将其归类于EECS系下。

13、ProgrammingLanguages

编程语言的学习主要目的是为了提高程序的安全性和隐私性，极大限度得提高软件的灵活性，可靠性，可用性，高效性，可重复利用性。

编程语言的学习往往会和编译器（Complier）一起学习，研究重点集中在云计算，移动端计算，高利用率系统，静态分析，函数型编程，调试和隐私保护计算。

同时编程语言的学习非常侧重于编译器的优化，软件的设计，合成和测试，因而编程语言往往也和软件工程（Software Engineering）并为一个专业进行学习。

14、ScientificComputing and Numerical Analysis 科学计算和数值分析

科学计算，也被称为数值分析或计算数学。

它的重点是在设计和分析算法来解决各领域发生的数学相关问题，特别适用于科学和工程领域以及高性能电脑上算法的应用（最明显的就是应用在并行和分布式系统中）。

研究的内容包括数值线性代数，快速求和的方法等等。并且在不同的领域中也有涉入，比如影像学，流体力学和声学。

也有大学将科学计算和数值分析分开，科学计算更倾向于高性能计算（HPC）的学习，数值分析更倾向于统计，数学领域。

15、Securityand Cryptography 安全和加密

安全与加密注重密码学从理论到应用的学习和时间，并且强调研究数据库的隐私，监控系统的隐私，基于Web的应用程序的隐私及传感器网络安全，测试平台的安全，人机界面的安全，互联网安全（在Networking专业的学习中也会涉及，但是如果被分出学习的话，更偏向于密码学的学习，对数学逻辑思维的要求较高）等等。

有些学校甚至从计算机信息安全这个专业的方向衍生到对心理学及经济学、社会学的思考和学习中去了。

16、SoftwareEngineering 软件工程

软件工程的目标是改进现有的技术来提高软件系统（也有学校开设Software Systems专业，其内容和软件工程相似）的成本、准确性和可用性。

将这三个互相制衡的因素都实现，是目前软件工程研究的重点。同时软件工程也致力于软件的开发，测试及维护等等工作，立志于解决复杂系统及处理程序中产生的问题。

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