今天好一点小编整理了美国理工科专业有哪些?华盛顿大学纳米光电集成系统工程专业学什么?相关信息,希望在这方面能够更好帮助到大家。

在美国,计算机专业可以分为计算机科学)computer science,简称CS* 和计算机工程)computer engineering,简称CE*两个大方向。
🧑💻计算机科学
计算机科学是研究计算机及其周围各种现象和规律的科学,即研究计算机系统机构,程序系统,人工智能以及计算本身的性质和问题的学科。
👨💻计算机工程
计算机工程以电子计算机技术的应用层面为主,较少应用自然学科中的统计、数学以及物理理论。绝大多数的美国学校的计算机工程和EE是合并在一起的,一般称为ECE(electronic and computer engineering) department。
🏫申请方向
同学们申请计算机专业研究生的时候,基本可以在学校的department of computer science(像Cornell ,UIUC等),或school of engineering下开设的CS或CE(Washington,Columbia等)下面找到自己要申请的方向。
🎓卡耐基梅隆大学
众所周知的计算机界大牛校卡耐基梅隆大学的CS是一个规模庞大的学院,师资力量极其雄厚。
1、计算机工程
计算机工程以计算机技术的发展方面为主导,绝大部分美国院校EE和计算机工程是合并在一起的,从课程学习来看,尽管获得学位有EE和CE差别,但交叉学科性特别强。申请办理计算机工程并没有其他硬件设施,非计算机背景只需有这方面专业背景和研究经历也可以申请。提议GPA3.3、IBT90、1300,且写作分别在4多分。假如是211学校申请办理较占上风。
学校强烈推荐:卡耐基梅隆大学、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、伊利诺伊大学厄本那-香槟分校、康奈尔大学、华盛顿大学、佐治亚理工学院、普林斯顿大学、德克萨斯大学奥斯汀分校等。
2、电子与通信工程
电子器件和通信工程别名电子器件和计算机工程(electricalandcomputerengineering),关键科学研究借助电来运转的机器设备和系统设计、生产*及使用,从无线固话到柴油机发电机等,涉及到超导体、波传播、动能储存、纤维光学、接受和变大等。假如你精益求精,富有想像力,数学好,具备组织协调能力,定量分析水平,空间思维能力,善于具象化某一事情,那么你非常适合学习培训这类专业。
学校强烈推荐:麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、伊利诺伊大学厄本那-香槟分校、加州理工学院、佐治亚理工学院、密歇根大学安娜堡分校、卡耐基梅隆大学、康奈尔大学、普林斯顿大学等。
3、生物科学
生物技术涉及到诊疗,制药业,食品类,农牧业,环境保护,轻工业等相关人们吃穿住行各行各业的新式工程领域,是利用分子生物学,有机化学和水利学等多学科结合的方式,利用生物生产*人们所需要的商品,更新改造生态体系与环境的应用技术体系。是申请办理十分吃香的专业之一,竞争能力非常大。就业面十分广,据调查2015年生物医学工程工程师年薪是8.6万美元,中后期薪酬增长态势显著。
学校强烈推荐:约翰·霍普金斯大学、乔治亚理工大学、加州大学圣地亚哥分校、杜克大学、麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、宾夕法尼亚大学、莱斯大学、密西根大学安娜堡分校等。
华盛顿大学纳米技术光学集成化工程项目更专业的学习培训关键涉及到下面这些课程内容,详细如下:
MCIS:MetaphotonicComputationalImageSensors
伴随着可穿戴技术、可嵌入生物传感器、物联网的提升,在让一切越来越智能化的奋斗中,需要大量感应器,因而院校已经科学研究用测算来补感应器,以修复特性。大家主要是对照相机、光谱分析仪和光学显微镜领域内的创新有兴趣。
NEURON:NEuromorphicUniversallyReconfigurableOpticalNetwork
光子可以互相传送且不互相影响。这提供了一种引人注目的方法来建立利用随意空间几何大规模的光网络。
PHOENIQS:PHOtonics-EnabledNoisyIntermediate-ScaleQuantumSystem
此项目致力于完成藕合离散系统腔的纳米技术光子列阵,在其中量子材料在少光子程度上完成离散系统。所产生的量子科技光子服务平台不太可能在所有的传统计算机中开展仿真模拟,并把容许生成一个新的量子态光。
Hybridsilicon(compatible)photonics(HySiP)
为了能改善现阶段硅光子学(SiP)里的光纤收发器,我们正科学研究新型材料、内腔跟新调制技术,这种技术设备能够被称之为将来量子科技信息资源管理机器的先行者。
Intelligentcompactopticalsensor(iCOS)
伴随着可穿戴技术、物联网的普及化,在让一切越来越智能化的奋斗中,需要大量感应器,这种感应器必须紧密、功耗低、智能化,从而减少后续数据处理方法。
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