在日常的學習、工作、生活中，肯定對各類范文都很熟悉吧。那么我們該如何寫一篇較為完美的范文呢？接下來小編就給大家介紹一下優秀的范文該怎么寫，我們一起來看一看吧。

去美國讀計算機篇一

包括開發新型編程語言以實用高效地開發可靠的軟件，計算機輔助語言學習，計算語言學，從初階的打字理論，自動定理證明，語義學等發展到如今的基于語言的途徑以解決計算機安全與分布式編程中的重大問題，語言應用，編程分析與優化等，可以從根本上提高軟件可靠性與安全性。包含如下一些課題：

（1）程序語言設計和實現（programming language design and implementation）：編譯器優化（compiler optimization），語義（semantics），即時編譯器（jit complier），域特定語言（dsl：domain-specific languages）。

（2）編程環境和工具（programming environments and tools）：監控（monitoring），程序員搜索引擎（programmer search engines），基于模型的設計（model-based design）。

（3）程序分析和驗證（program analysis and verification）：模型檢測（model checking），靜態和動態分析（static and dynamic analysis），定理證明（theorem proving），實時系統的任務調度分析（schedulability analysis for real-time systems）。

與數據管理相關的所有方面，包括數據存儲，數據檢索，數據分析和視覺化，如為超大型數據組開發高效算法，為各種新型的應用領域建立大型的數據系統，也有與其他領域進行跨學科的研究，可應用的領域有電腦游戲設計，數據隱私與安全等。包括以下研究內容：

（1）數據庫（database）：數據模型，數據查詢、集成，各種數據庫系統的設計、實現等。

（2）數據挖掘（data mining）：從數據中提取模式的處理過程。它在很多領域有廣泛的應用，例如市場營銷、監測、入侵檢測和科學發現。數據挖掘和機器學習很相關，但是數據挖掘更關注實際應用。

（3）信息檢索（information retrieval）：研究如何提取各種媒體（文本、音頻、視頻等，目前的研究以文本居多）中的信息，同時還搜索與之關聯的數據庫和萬維網。

（4）自然語言處理（natural language processing）：構建一種可以分析、理解和生成自然語言的計算機系統。研究課題包含自動摘要（automatic summarization），語篇分析（discourse analysis），機器翻譯（machine translation），命名實體識別（named entity recognition），自然語言生成（natural language generation）和語音識別（speech recognition）等。

圖形學的研究包含對自然景象的建模和動畫生成（modeling and animation of natural phenomena），計算拓撲學（computational topology），圖形硬件的使用（graphics hardware utilization），渲染（rendering），網格處理和簡化（mesh processing and simplification），形狀建模（shape modeling），曲面參數化（surface parameterization）和可視化處理（visibility processing）等。

多媒體研究包括圖像處理（image processing），視頻處理（video processing），音頻分析（audio analysis），文本檢索和理解（text retrieval and understanding），數據挖掘和分析，以及數據融合（data fusion）。因為多媒體數據包含不同格式的數據（如文本，音頻，視頻），所以它的研究包含很多不同領域的技術和理論。