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博士项目

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计算机科学与技术(英文授课)

来源 : lxslaoshi     作者 : 九月

一、培养目标及基本要求

(一)培养目标

培养热爱祖国、崇尚科学、追求真理、诚实守信、勤于学习、勇于创新的高层次人才。具有良好的科学素养、严谨的科学态度、健康的身心素质、宽广的知识积累、积极的创新意识、富有合作精神和团队意识、具备解决理论和工程中实际问题的能力、具有很强的自我学习能力、富有勇于探索未知领域的能力。能够针对国际学术前沿问题、面向国家发展重要需求,积极开展原始创新、技术革新和集成创新,提升学术创新能力,形成学术创新素养。

(二)基本要求

1)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,具有严谨求实的科学态度和作风。

2)掌握计算机科学与技术的基础理论,深入了解学科的发展现状、趋势及研究前沿,对本学科相关领域的重要理论、方法与技术有透彻了解和把握,善于发现学科的前沿性问题,并开展高水平的基础研究和应用基础研究,进行理论与技术创新,做出创新性成果,在本学科和相关学科领域具有独立从事科学研究的能力。

3)能够熟练地应用英语阅读文献、撰写学术论文。能够准确、清晰、富有逻辑地表达学术思想、展示学术成果。具备较好的学术交流能力。

二、学科简介与主要研究方向

本学科自2000年起招收硕士研究生,2010年获一级学科硕士学位授予权,2018年获一级学科博士学位授予权,2019年获得博士后流动站。

现有专任教师54人,其中博导19人、博士后合作导师11人、教授24人、具有博士学位44人、国家******”1人、国家百千万人才1人、国家优青1人、教育部新世纪人才2人、钱江学者1人、省“151”人才8人、省中青年学科带头人7人,省高校创新团队2个。

学科特色优势:

1)学科平台基础夯实。本学科于20082013年连续2次获批为浙江省重中之重学科,2015年软件工程获批浙江省一流学科A类,2016图与网络优化获批为国家“111创新引智基地。

2)科学研究成果丰富。近五年,承担国家级项目60余项、省部级项目50余项,横向项目100余项,科研总经费达到5000万元。发表的论文中被SCI/EI论文收录近300篇,出版专著和教材5部。获国家科技进步二等奖1 项、浙江省科学技术奖一等奖、二等奖各1 项、教育部科技进步奖二等奖1项等。

3)人才培养成效明显。近五年,获国家教学成果二等奖1项、省教学成果一等奖1项、二等奖2项。在ACM等竞赛中成绩优异,获国际金奖4项、银奖4项、国家一等奖7项。

1.学科方向简介:理论计算机科学

主要研究图论,包括图的结构、图的染色与标号、图的荫度与分解、网络存活率、极值图论、图的表示理论、半序集理论、Ramsey理论等。

2.学科方向简介:网络安全与优化

主要研究网络优化问题的算法设计与分析,侧重于组合算法、近似算法、算法复杂性等。

3.学科方向简介:机器学习与大数据工程

主要研究机器学习、大数据分析、区块链等,包括深度学习、强化学习、多示例与多标记学习、降维与特征选择、结构学习与聚类、跨媒体大数据挖掘、人脸识别等。

4.学科方向简介:智能信息处理

主要研究人工智能与智能制造交叉融合中的不确定性信息处理、复杂系统建模、系统分析与仿真、信息感知与信息融合、智能优化与决策、智能人机交互、耦合与协作等领域面向特定应用背景的理论、方法和技术,包括机器人控制、数字化设计与相关智能信息处理技术、非线性系统镇定与观测器设计等。

三、学制与学习年限

标准学制4年,学习年限4-6年,特别优秀的可提前1年毕业。

四、课程设置及学分安排

博士研究生课程包括学位课程、非学位课程、必修环节三大类,实行课程学分制。博士研究生在校期间应至少修满13学分,其中学位课程学分不低于9学分,非学位课学分不低于2学分,每学分以不低于16学时为标准安排教学活动。必修环节《学术交流与学术报告》2学分。

 

课程类型

学位课程

非学位课程

必修环节

学位

公共课

学科

平台课

学位

专业课

专业

选修课

公共

选修课

学术交流

与学术报告

课程门数

必修

2

必修

1

必修

1

选修

1-2

选修

0-1

/

学分要求

5

2

2

2-4

0-2

2

课程总学分

不低于11学分

 

毕业总学分

不低于13学分

 

1.学位课程(不低于9学分)

学位课程包括学位公共课、学科平台课、学位专业课三类。

1)学位公共课(2门,5学分)

公共政治课程:《中国马克思主义与当代》,必修课,2学分;

公共外语课程:《第一外国语:博士综合英语》,必修课,3学分。课程内容包括口语、阅读、写作等,侧重培养博士研究生的英语综合运用能力,能熟练地阅读本专业的外文资料,具有一定的写作能力和进行国际学术交流的能力。

2)学科平台课(12门,24学分)

学科平台课按一级学科或学科群开设《现代数学基础》,为博士研究生学习和掌握本学科坚实宽广的基本理论或研究方法的基本课程。不同的学科方向可开设不同的现代数学基础课程。

3)学位专业课(12门,24学分)

学位专业课,是在学科方向层面要求开设,具有专业特点、有利于博士研究生深入探究专业知识的专门课程。各学科方向一般应开设不少于1门的学位专业课。

2.非学位课程(不少于1门,不低于2学分)

非学位课程包括专业选修课和公共选修课。

1)专业选修课(至少1门且不低于2学分)

专业选修课,是在研究方向层面需要开设,供博士研究生或拓宽学术知识面,或突出研究方向,并培养相应能力的选修课程。原则上,各研究方向应开设不少于1门的学术研究前沿性讲座或课程。

2)公共选修课

学校开设《马克思主义经典著作选读》、《第二外国语》两门公共选修课程。


课程类别

课程编号

课程名称

学分

学时

开课

学期

备注

学位课程

学位公共课

1034501101

中国马克思主义与当代

2

32

1

中国博士生必修

1034501102

第一外国语:博士综合英语

3

48

1

中国博士生必修

1034501105

中国社会概况

2

36

1

中、文留学生必修

1034501106

高级汉语阅读

3

54

1

中文留学生必修

1034501109

综合汉语

1

80

5

英文留学博士生必修

学科平台课

0812001201

现代数学基础:矩阵论、随机过程、最优化(Matrix Theory, Random Process, Optimization

2

32

1

所有博士生必修

至少1门(31

0812001202

现代数学基础:群论(Group

2

32

1

0812001204

现代数学基础(随机算法)(Randomized Algorithm)

3

48

1

学位专业课

0812001301

机器学习

Machine Learning

2

32

2

所有博士生必修

至少1门(41

0812001302

现代图论

Modern Graph Theory

2

32

2

0812001303

非线性控制系统

Nonlinear Control Systems

2

32

2

0812001304

几何近似算法(Geometric Approximation Algorithm

2

32

2

非学位课程

专业选修课

0812001501

智慧城市与智能制造(Smart city and intelligent manufacturing

2

32

2

所有博士生选修至少1门(51

0812001506

数据分析与处理(Data analysis and processing

2

32

2

0812001503

组合优化

Combinatorial Optimization

2

32

2

0812001504

控制系统计算机辅助设计(Computer Aided Control

 System Design

2

32

2

0812001505

算法博弈论

Algorithmic Game Theory

2

32

2

公共选修课

1034501103

马克思主义经典著作选读

1

16

2

 

1034501104

第二外国语

2

32

2

必修环节

1034501803

学术交流与学术报告

2

 

15

 

应修总学分

不低于13学分