CS 和EE是什么专业的简称
CS是指computer science计算机科学；EE是指electronic engineering电子工程。
传统的电气工程定义为用于创造产生电气与电子系统的有关学科的总和。此定义本十分宽泛，但随着科学技术的飞速发展，21世纪的电气工程概念已经远远超出上述定义的范畴。斯坦福大学教授指出：当今电气工程涵盖了几乎所有与电子、光子有关的工程行为。
计算机科学与技术是国家一级学科，下设信息安全、软件工程、计算机软件与理论、计算机系统结构、计算机应用技术、计算机技术等专业。
扩展资料：
一、CS的发展现状
1、网络工程方向就业前景良好，学生毕业后可以到国内外大型电信服务商、大型通信设备制造企业进行技术开发工作，也可以到其他企事业单位从事网络工程领域的设计、维护、教育培训等工作。
2、软件工程方向 就业前景十分广阔，学生毕业后可以到国内外众多软件企业、国家机关以及各个大、中型企、事业单位的信息技术部门、教育部门等单位从事软件工程领域的技术开发、教学、科研及管理等工作。也可以继续攻读计算机科学与技术类专业研究生和软件工程硕士。
3、通信方向学生毕业后可到信息产业、财政、金融、邮电、交通、国防、大专院校和科研机构从事通信技术和电子技术的科研、教学和工程技术工作。
4、网络与信息安全方向宽口径专业，主干学科为信息安全和网络工程。学生毕业后可为政府、国防、军队、电信、电力、金融、铁路等部门的计算机网络系统和信息安全领域进行管理和服务的高级专业工程技术人才。并可继续攻读信息安全、通信、信息处理、计算机软件和其他相关学科的硕士学位。
二、CS的安全性
由于C/S结构软件的数据分布特性，客户端所发生的火灾、盗抢、地震、病毒、黑客等都成了可怕的数据杀手。另外，对于集团级的异地软件应用，C/S结构的软件必须在各地安装多个服务器，并在多个服务器之间进行数据同步。
如此一来，每个数据点上的数据安全都影响了整个应用的数据安全。所以，对于集团级的大型应用来讲，C/S结构软件的安全性是令人无法接受的。
对于B/S结构的软件来讲，由于其数据集中存放于总部的数据库服务器，客户端不保存任何业务数据和数据库连接信息，也无需进行什么数据同步，所以这些安全问题也就自然不存在了。
参考资料来源：百度百科－计算机科学与技术专业
参考资料来源：百度百科－Client/Server
美国大学CS和CE的区别有哪些？一、概念：
1、CS ： computer science 的简称 2、CE ： computer engineering 的简称
二、分解翻译：
1、 computer：n. 计算机；电脑；电子计算机
2、 science ：n. 科学；技术；学科；理科
3、 engineeringn.：工程，工程学 v. 设计；管理（engineer的ing形式）；建造
三、直译：
1、CS ： 计算机应用专业 2、CE：计算机工程专业
四、区别：
1、CS ：理科 2、CE：工科
五、操作层面：
1、CS： 学习的是代数、计算和编程语言，这些构成了高级程序设计和计算的基础 。
2、CE： 学习计算机电路、电子学和VLSI设计。
六、广义：
1、CS ：偏重理论，用理论基础学的思维运用
2、CE：是应用性的computer相关，用工程的思维去开发软件相关
七、狭义的计算机软件：
1、CS ：CS是软。核心都是computer
2、CE：CE是硬。核心都是computer
美国留学EE专业和CS专业有什么分别美国大学EE专业
电子工程( Electrical
Engineer，简称EE),是现代科技领域的核心学科之一。随着科学技术的飞速发展，21世纪的电气工程涵盖了几乎所有与电子、光子有关的工程行为。
电子工程在中国有些学校称电子工程与信息科学，电子工程与计算机科学等。美国的电子工程专业在科研、教学及学术组织形式上与中国的电子工程专业有较大不同。美国的EE是一门内部具有很强交叉性的学科。美国主要大学电气工程学科的教学与科研领域简要归纳为11个方向：通讯与网络，计算机科学与工程，信号处理，系统控制，电子学与集成电路，光子学与光学，电力，电磁学，微结构(Microstructure)，材料与装置，生物工程。
EE在申请时需要注意其研究的方向，因国内与美国在同一方向的研究重点不能够完全统一，学生在选择专业方向时要全面考虑每个专业分支的具体研究生方向及特点， 美国的EE内部具有很强的交叉学科性。而国内将EE类学科拆成一个个小的方向，导致中国学生在选择专业方向时会很难把握。传统的国内教授则认为EE应该是以system为主要核心，主要原因就在于没有那么多科研的经费投到device，material层面去研究，认为这些方面的研究不能直接产生经济效益;而system曾面的研究得到的回报比较迅速。
而美国的EE的faculty认为EE应该是以device为核心，向上向下分别延伸，称为system，material或者换句话说：EE就应该是以物理层面为主要的，虽然传统国内理解的Communication，SignalProcessing等方面前几年比较热，这只是因为他们的应用市场更广泛。美国也有system层面上的研究，但不向国内花费的精力大。
美国大学CS专业
计算机科学(Computer Science,简称CS)，计算机科学是一门研究信息以及如何利用计算机去处理信息
的学科。计算机科学融合了工程，科学，数学，经济学，音乐，语言学等等。2000到2010年间十种发展最快的职业中，有七种与计算机有关。由计算机科学家所发明的算法与数据结构，其应用无处不在:移动电话，飞机，计算器，洗衣机，空调等。计算机业是一门就业领域广泛的职业CS大体可以分为三大类，分别是研究理论层面的、系统软件层面的还有计算机应用层面的。
计算机科学与工程涉及领域较宽广，包括计算机图形学，计算机视觉技术，口语系统，医学机器人，医学视觉，移动机器人学，应用人工智能，有生物灵感的机器人及其模型。医疗决策系统，计算机辅助自动化，计算机体系结构，网络与移动系统，并行与分布式操作系统，编程方法学，可编程系统研究，超级计算技术，复杂性理论，计算与生物学，密码学与信息安全，分布式系统理论，先进网络体系结构，并行编辑器与运行时间系统;并行输入输出与磁盘结构，并行系统、分布式数据库和交易系统，在线分析处理与数据开采中的性能分析。
CS专业同样也是交叉性很强的学科，同时研究的领域也很广。申请时会涉及到的分支有网络与通讯、软件工程、计算机工程、信息技术等。在国内学习软件工程的学生可以考虑直接申请CS专业，CS专业重点在于研究，目前不仅就业趋势好，对于申请博士也有很大的优势，在EE下的计算机科学与工程更倾向于机器人和AI方面，因为比较敏感不容易拿到签证，所以招收的学生很少。能够拿到奖学金的机会则更少了,所以为了提高成功率，建议增强研究背景。
CS与EE的就业情况
首先我们要搞清楚EE和CS在就业上代表着什么不同的方向。宏观上说，EE是属于物理层面偏硬件，CS是物理层偏软件。举例来说，凡是跟芯片有关系的，Intel，AMD，德州仪器，都是偏硬件;凡是跟软件关系大的，从微软到甲骨文到金山，都是偏软件的。还有一些是做产品和集成的，比如说NOKIA，华为，BYD之类，是典型的软硬兼修，并不偏向哪一个，因为他们的产品离开了硬件软件都不行。
1. EE
EE几个比较有代表性的方向是电磁学、电路设计相关、控制电路相关、微机电系统、强电系统、通信系统相关。在美国所有相关的专业都有比较好的工作形势，但是要注意不要过于涉密，否则由于是外国人的缘故可能有些不便，签证时候也免不了被Check。偏硬件的EE的好处是比起纯软件的CS门槛高，工作经验更加值钱。坏处是更新慢，硬件价格高，用户没有明显的动力去更新产品，因此做产品的公司自然也就受到一些影响。做EE的话在美国有一个有意思的现象，就是凡是电磁学、电路设计、微机电系统、通信相关的这些，名声很大，学习的人也很多，但是找工作竞争很激烈。但是偏强电和供电系统的，学的人少，工作形势反而挺好。
2. CS
CS的方向就太多了。但是真正在公司的话其实就是两种人：写代码或者做上层设计。再细分有医学应用方向，网络安全方向，图像处理方向，还有更多的用Java之类的语言去做application的coding，或者是用C/C++写从上层到系统到driver层的代码，没什么明确的“方向”。但是通常coding不是做一辈子的事，一般做到1-2年就能做Team
leader，再往上分成管理路线和技术路线。如果是管理路线则是Project Manager，然后发展成Section
Manager，如果是技术路线则是senior engineer或specialist。当然美国有的企业直接录取了CS的PhD的话就叫做CS
Scientist，其实一开始干的活还是coding。Coding干久了如果做得好，就像刚才提到的成为技术专家，做一些architecture方面的设计。
总结上面说的，其实选择EE和CS里面具体的方向，只要把握住大的原则就可以。首先是一定要关注自己学习的知识将来被用来做什么产品，而不是仅仅关注自己会使用什么技术。只要产品线是成熟的，市场是巨大的，产品更新是快速的，这才有机会。并且尽量避免一些可能涉密的行业。不论在中国还是在美国就业，凡是涉密的行业对个人的发展其实都不是很有利。
其次要想好自己未来是走什么路线。如果是管理路线，则要在合适的时候转到管理岗位，千万不能拘泥于技术工作。一般说来如果公司认为你个人的志愿是走specialist路线，以后自己想扭转过来就比较费事。所以要坚决地转向Team
leader和Project Manager。相反，如果自己是做技术那块料，则不能怕麻烦，要在技术道路上坚持下去，争取十年磨一剑。
再有就是待遇。在美国，EE和CS相关专业的本科生毕业起薪6万美金左右，硕士毕业高一些，如果是硕士再加上3年左右的工作经验，特别好的能够到达到年薪10万以上。差一些的也有8万多。从这个意义上说读PhD不太有利，因为要持续5年多的低薪，月薪一般不超过2000美金。PhD毕业后虽然起薪高一点，但是就因为高出这点钱，很多公司不愿意招收，反而找工作不利。在中国，一般本科毕业的CS月薪5k左右，研究生7k左右。当然这个很看你跟公司洽谈的情况。我经常听说有些人硕士毕业直接到百度，年薪25万甚至更高，但是这种事是特例不是普遍现象。
做技术的另一个特别突出的现象就是不论在中国还是美国，呆在一个公司一般加薪很慢，大概每年能提升10%已经非常不错了。跳槽则是薪水提升的一个比较主要的办法。很多人每次跳槽能够增加30%甚至翻倍。不过公司不是慈善机构，一般以高薪招入的人，干活一定要多一些，这是意料之中的事。
美国大学CS和CE的区别 CS和CE这两个项目非常相似，两个项目都学习编程和软件开发的基础学科，两者之间最基本的区别可以归结为理科（science）和工科（engineering）的区别。广义的CE就是应用性的computer相关的，CS会更理论一些。这也就是为什么SE是软件相关，可是却会放在CE下的原因，SE是用工程的思维去开发一个软件项目的方式方法的学习。另外一方面，有一些狭义的划分，SE又会放在CS下，这样的划分就是按照软硬的划分了，CS是软，CE是硬。但是核心都是computer。因为每个学校都有自己的划分方式，所以没有统一的标准。同时，软硬现在已经你中有我，我中有你了。比如说，CPU里是有指令集的，离开了指令集，CPU也没有办法工作。而先进的软件都会针对硬件进行优化，没有足够的优化，就会出现多年前经常会出现的兼容问题了。这是两者之间的区别，我们本文重点讲的是CS。
CS在计算机系统和软件的理论和设计，以及重要的应用领域培养学生。CS主要的研究领域和学习领域包括计算机人工智能、生物系统和计算机生物学、计算机结构和工程、机器人（与EE交叉，很多开设在EE下）、信号和图形处理（与EE交叉，很多开设在EE下）、操作系统和网络、编程系统、算法和理论、交互系统和软件系统等。CS涉及到了我们生活的方方面面，我们生活的衣食住行都离不开，在未来的日子里更离不开。衣有智能服装；住有智能家电，比如我们普通的平板电视等；行：所有汽车上都有行车电脑。
申请CS对申请者的硬件条件相对来说不那么严格，而且非计算机背景的学生，比如一些工业设计、机械设计、通信工程等专业的学生也会选择申请CS，这就造成了CS的申请者每年都不在少数，另外本身该领域的专业比较被认可的中国大学，例如清华、北大、上海交大、西安交大、浙江大学在申请时会略微占据优势，这也就造成了CS的申请的竞争比较激烈的局面。美国留学CS留学美国申请美国大学计算机专业(CS)的学生非常多。美国大学CS专业的研究分支也非常多，不同分支对学生的要求也会不同，因此，学生们要根据自己的条件选择适合自己的研究方向。本文主要对美国大学CS专业十三个分支方向做了详细的阐述，主要是美国计算机专业课程方面的。
一、体系结构、编译器和并行计算 Architecture, Compilers and Parallel Computing【我要咨询：专家答疑】
体系结构和编译器的研究主要集中在硬件设计，编程语言以及下一代编译器。
并行计算研究的包含范围很广，包括并行计算的计算模型，并行算法，并行编译器设计等。
二、系统与网络 Systems and Networking
可细分为：
(1)网络与分布式系统(Networking and distributed systems)：移动通信系统，无线网络协议(wireless protocols)，Ad-hoc网络，服务质量管理(Quality of Service management，QoS)，多媒体网络，计算机对等联网(peer-to-peer networking, P2P)，路由，网络模拟，主动队列管理(active queue management, AQM)和传感器网络(sensor networks)。
(2)操作系统(Operating system)：分布式资源管理，普适计算(ubiquitous computing/pervasive computing)环境管理，反射中间件(reflective middleware)，中间件元级操作系统(middleware “meta-operating systems”)，面向对象操作系统设计，允许单个用户与多计算机、对等操作系统服务交互的用户设计，上下文敏感的分布式文件系统，数据中心的电源管理，文件/存储系统，自主计算(autonomic computing)，软件健壮性的系统支持以及数据库的系统支持。
(3)安全(Security): 隐私，普适计算，无线传感器(wireless sensors)，移动式和嵌入式计算机，规范，认证，验证策略，QoS保证和拒绝服务保护，下一代电话通讯，操作系统虚拟化和认证，关键基础设施系统，例如SCADA控制系统和医疗，消息系统，安全网关，可用性安全。
(4)实时和嵌入式系统(Real-time and embedded systems)：开放式实时系统，Qos驱动的实时调度和通信协议，控制设计和实时调度整合，实时、容错和安全协议整合，网络化器件和智能空间的鲁棒动态实时构架。
三、理论与算法 Theory and Algorithms
计算机理论研究主要集中在算法和数据结构的设计与分析，以及计算复杂性的研究。具体包括最优化(optimization)，计算几何和拓扑(computational geometry and topology)，近似算法(approximation algorithms)，密码(cryptography)和安全计算(secure computation)，网络设计(network design)，数据挖掘(data mining)，机器学习(machine learning)，有限元网格生成(finite-element mesh generation)和自动化软件验证(automatic software verification)。
四、人工智能 Artificial Intelligence【我要咨询：专家答疑】
这个领域包含广泛的研究课题，包括知识表示，机器学习，计算机视觉，推理和机器人等。
知识表示(knowledge representation)：把知识按照一种有利于推理(得出结论)的方式表示出来。
机器学习(machine learning)：自动学习如何识别复杂模式并基于数据作出智能决策。
计算机视觉(computer vision)：使机器自动从图像和视频中提取信息并理解其中包含的视觉概念。
推理(reasoning)：学习推理的计算模型。
机器人(robotics)：工程学和机器人技术，以及它们的设计，制造，应用和结构配置。
五、编程语言 Programming Languages【我要咨询：专家答疑】
该领域的研究包括计算机语言的设计与实现，其目标是同时提高开发人员的开放效率和软件质量。包含如下一些课题：
(1)程序语言设计和实现(Programming Language Design and Implementation)：编译器优化(Compiler optimization)，语义(Semantics)，即时编译器(JIT complier)，域特定语言(DSL：Domain-specific languages)。
(2)编程环境和工具(Programming Environments and Tools)：监控(Monitoring)，程序员搜索引擎(Programmer search engines)，基于模型的设计(Model-based design)。
(3)程序分析和验证(Program Analysis and Verification)：模型检测(Model checking)，静态和动态分析(Static and dynamic analysis)，定理证明(Theorem proving)，实时系统的任务调度分析(Schedulability analysis for real-time systems)。
六、数据库与信息系统 Database and Information Systems【我要咨询：专家答疑】
包括以下研究内容：
(1)数据库(Database)：数据模型，数据查询、集成，各种数据库系统的设计、实现等。
(2)数据挖掘(Data Mining)：从数据中提取模式的处理过程。它在很多领域有广泛的应用，例如市场营销、监测、入侵检测和科学发现。数据挖掘和机器学习很相关，但是数据挖掘更关注实际应用。
(3)信息检索(Information Retrieval)：研究如何提取各种媒体(文本、音频、视频等，目前的研究以文本居多)中的信息，同时还搜索与之关联的数据库和万维网。
(4)自然语言处理(Natural language processing)：构建一种可以分析、理解和生成自然语言的计算机系统。研究课题包含自动摘要(automatic summarization)，语篇分析(discourse analysis)，机器翻译(machine translation)，命名实体识别(named entity recognition)，自然语言生成(natural language generation)和语音识别(speech recognition)等。
七、图形学与多媒体 Graphics and Multimedia【我要咨询：专家答疑】
图形学的研究包含对自然景象的建模和动画生成(modeling and animation of natural phenomena)，计算拓扑学(computational topology)，图形硬件的使用(graphics hardware utilization)，渲染(rendering)，网格处理和简化(mesh processing and simplification)，形状建模(shape modeling)，曲面参数化(surface parameterization)和可视化处理(visibility processing)等。
多媒体研究包括图像处理(image processing)，视频处理(video processing)，音频分析(audio analysis)，文本检索和理解(text retrieval and understanding)，数据挖掘和分析，以及数据融合(data fusion)。因为多媒体数据包含不同格式的数据(如文本，音频，视频)，所以它的研究包含很多不同领域的技术和理论。
八、人机交互 Human-Computer Interaction (HCI)【我要咨询：专家答疑】
HCI主要研究人和计算机之间的交互。它通常被认为是计算机科学、行为科学、设计及其他相关领域研究的交叉学科。
研究课题包括：
(1) 上下文感知计算(Context-aware computing): 行为分析，智能空间(Smart Spaces)，定位感知系统(Location-aware systems)，隐私技术。
(2) 感知人机界面(Perceptual Interfaces)：基于视觉的界面(Vision-based interfaces)，语音和话语界面(speech and discourse interfaces)。
(3) 协同和学习(Collaboration and Learning)：基于模式的编辑工具(Pattern-based authoring tools)，ESL (English as a second language) 学习，群组协同技术(group collaboration technologies)，包含按地理分布的远程沉浸协同(geographically distributed tele-immersive collaboration)等。
(4) 验光和人的视觉模拟(Optometry and Human Vision Simulation)：计算机辅助的角膜建模和可视化，医学成像(medical imaging)，手术仿真的虚拟环境(virtual environments for surgical simulation)，仿真渲染(vision realistic rendering)。
九、科学计算 Scientific Computing【我要咨询：专家答疑】
科学计算主要是研究构建数学模型(mathematical models)和数值解法(numerical solution)，并用计算机来分析和解决科学、社会科学以及工程问题。
研究课题包含：
(1)并行计算(Parallel computing): 并行计算语言和并行算法。
(2)自动性能调整(Automatic Performance Tuning): Automatic generation of optimized implementations of computational and communication kernels。
(3)网格剖分(Mesh generation)：自动生成三角网格(triangulated meshes)来表示物理和计算区域。
(4)矩阵计算(Matrix computations)：设计高效的矩阵计算算法和软件。
(5)浮点数(Floating point)：可扩展的精度算术(Extended precision arithmetic)，可靠的浮点数标准(Reliable floating point standards)，浮点数标准的体系和执行时间实现(Architectural and run time implications of floating point standards)，浮点数标准的编程语言实现。
(6)计算机代数(Computer Algebra)：符号数学计算方法。
十、信息安全 Security【我要咨询：专家答疑】
课题包含：
(1)密码学(Cryptology)
密码学理论(cryptography theory)，新的密码学系统开发(development of new cryp ographic systems)，密码分析学(cryptanalysis)，协议开发，应用密码学，量子计算(quantum computation)。
(2)隐私(Privacy)
无线传感器网络的隐私，RFID系统的隐私，数据库的隐私问题，基于网络的应用的隐私。
(3)软件安全(Software security)
开发编程语言和计算机安全之间的相互影响。
(4)一致性和完整性(Identity and integrity)
预防“网络钓鱼”和攻击。
(5)网络安全(Network security)
网络安全检测(network security monitoring)和入侵防御(intrusion prevention)。
十一、软件工程 Software Engineering【我要咨询：专家答疑】
主要研究开发大规模软件系统的原理和技术。
十二、生物信息学和计算生物学 Bioinformatics and Computational Biology【我要咨询：专家答疑】
研究高效鲁棒的生物计算模拟算法，以及应用数据挖掘，机器学习，自然语言处理和信息检索等方法来分析和挖掘各类生物数据。
研究课题包括：
(1)生物信息学(Bioinformatics)
比较基因组学(Comparative genomics)，遗传分析(Genetic analysis)，系统发育(Phylogenetics)，分子进化建模(Molecular evolutionary modeling)，基因调控网络(Gene regulatory networks)。
(2)蜂窝系统(Cellular systems)
蛋白质结构建模(Protein structure modeling)，基因调控网(Gene regulatory networks)，合成生物学(Synthetic biology)，Computational systems biology，细胞信号传导通路，传输和代谢，自组装系统(Self-assembling systems)。
(3)神经系统(Neural systems)
(4)生物医学系统(Biomedical systems)
传感器，健康服务系统，生理模型，医学图像和生物图像分析。
美国高校专业名称简写ECE、CS、RHET、TAM都是什么意思
ECE: Electrical and Computer Engineering 电子和计算机工程专业
CS：Computer Science 计算机科学
RHET: Rhetoric Studies 修辞研究
TAM:Theoretical and Applied Mechanics 理论与应用力学
下面是常见的一些主修简称
ACCTG or ACCT‐Accounting
ANTHRO‐Anthropology
ARTS
MGT‐Arts
Management
AVD‐Arts
and
Visual
Design
BIZ - Business
BUS
ADM‐Business
Administration
CE - Chemical Engineering
CHEM‐Chemistry
COMM‐Communications
CS‐Computer
Science
EARTH
SC‐Earth
Science
ECE - Electrical and Computer Engineering
ECON‐Economics
EDUC‐Education
ENG
COMP‐English
Composition
ENGR‐Engineering
ENV
SCI‐Environmental
Science
GEOG‐Geography
HB‐Human
Biology
HUM
DEV‐
Human
Development
HS‐Humanistic
Studies
IS‐Information
Science
IT - Information Technolgy
IST‐Interdisciplinary
Studies
Math - Mathematics
MCB - Molecular and Cell Biology
ME - Mechanical Engieneering
MUS
APP‐Music
Applied
NUT
SCI‐Nutritional
Science
PHILOS‐Philosophy
PHY
ED‐Physical
Education
PHYS - Physics
POL
SCI‐Political
Science
PSYCH‐Psychology
美国CS专业主要的分支包括：
1人工智能（Artificial Intelligence）
知识表示（knowledge representation）：把知识按照一种有利于推理（得出结论）的方式表示出来。
▲机器学习（machine learning）：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
▲计算机视觉（computer vision）：使机器自动从图像和视频中提取信息并理解其中包含的视觉概念。
▲推理（reasoning）：学习推理的计算模型。
▲机器人（robotics）：工程学和机器人技术，以及它们的设计，制造，应用和结构配置。
2 人机交互（Human-Computer Interaction）
上下文感知计算（Context-aware computing）: 行为分析，智能空间（Smart Spaces），定位感知系统（Location-aware systems），隐私技术。
▲感知人机界面（Perceptual Interfaces）：基于视觉的界面（Vision-based interfaces），语音和话语界面（speech and discourse interfaces）。
▲协同和学习（Collaboration and Learning）
▲验光和人的视觉模拟（Optometry and Human Vision Simulation）：医学成像（medical imaging），手术仿真的虚拟环境（virtual environments for surgical simulation）。
3 计算机图形学（Computer Graphics）
主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。
虚拟现实、科学计算可视化、计算机辅助设计CAD。
4 数据库（Database System）
Database System 数据库系统（数据模型，查询、集成，系统设计实现）
▲Data Mining 数据挖掘（从数据中提取模式的处理过程）
▲Information Retrieval 信息检索（提取各种媒体信息，搜索相关数据库）
▲Big Data 大数据（对海量数据的处理）
▲Distributed Database System 分布式系统
5 高性能计算&体系架构
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