1        组合数学的内容方法和意义:什么是组合数学;组合数学研究的问题;组合数学的一些简单常用方法;组合数学与计算机科学的关系。（1学时）

2        鸽巢原理:鸽巢原理的简单形式以及若干具体应用例子;鸽巢原理的加强形式以及若干具体应用例子;Ramsey定理。（5学时）

3        排列与组合:基本的计数原理;排列组合及计数;循环排列及计数;多重集排列的计数;多重集组合的计数。（4学时）

4        二项式系数: Pascal公式; 二项式定理; 一些常用恒等式; 多项式定理和牛顿二项式定理。（3学时）

5        容斥原理及应用:容斥原理以及容斥原理的各种形式;容斥原理的应用;利用容斥原理解决具有重复的组合的计数问题;错位排列和带禁止位置的排列的计数问题。（6学时）

6        递推关系和生成函数:递归关系的建立;求解递归关系的方法;Fibonacci数及其应用;生成函数的概念;递归和生成函数;指数型生成函数及其应用。（4学时）

7        特殊计数序列:Catalan序列与Catalan数以及应用;差分序列Stirling数;第一类和第二类Stirling数的组合学意义以及相应的递归关系。（5学时）

8        Polya计数法:置换群与置换群;Burnside定理及应用;Polya计数公式和应用。（5学时）

9  相异代表系。（3学时）

1.  Richard A. Brualdi, Introductory Combinatorics(Third Edition),Prentice Hall, 1999.

   2.  M. Hall, Combinatorial Theory, John Wiley &Sons,1986.

英文译名：Combinatorial Mathematics

1. Richard A. Brualdi, Introductory Combinatorics(Third Edition),Prentice Hall, 1999.

2.  M. Hall, Combinatorial Theory,John Wiley &Sons,1986.

学时：36                                 学分：2

本课程为计算机科学与技术学科硕士研究生公共学位课。本课使学生接触计算理论的实质部分，为以后在计算机工程中提供可以使用的理性工具。课程讲述计算模型Turing机，并给“可计算性”下一个精确的定义。根据这个定义揭示计算机科学的局限性，指出不可解的是/否类，以免计算机科学工作者寻找不存在的算法。然后讲述计算复杂性理论，使学生对NP完 全理论有一个稍全面的了解。要求教师讲课时，要给出问题提出的背景、概念的直观含义、提出概念的初衷和实际应用。对定理的证明给出直观想法和基本思路，形 式证明时应注意的关键点。首要的是清楚生动，易理解，抓住基本思想。对学生要求掌握基本概念和理解基本理论的思想，能进行简单的应用。

1        预备知识。字符串及连接运算，语言及其运算，语言的有穷描述，有穷自动机及正则集，上下文无关文法及PDA。（4学时）

2        Turing机。Turing其人，Turing机产生的背景，Turing机的直观模型，单向无穷带确定的Turing机及其接受的语言的形式定义，多带Turing机，不确定的Turing机，可计算函数，算法及Church-Turing论题，作为枚举器的Turing机。（8学时）

3        判定问题。问题及实例，编码及问题所对应的语言，可判定问题与不可判定问题，对角线语言及相应的问题不可判定性，通用语言及通用Turing机，通用Turing机对计算机科学的贡献，通用语言的相应问题的不可判定性，Turing停机问题，归约定理，Rice定理，Post对应问题的不可判定性，上下文无关文法的二义性不可判定，递归定理，计算机病毒。（8学时）

4        NP-完全性问题。P类与NP类，多项式时间归约，NP-完全性问题，可满足性问题及Cook定理的证明，三元可满足性问题，顶点覆盖问题，哈密顿回路问题，巡回售货员问题，整数规划问题，NP难问题，NP完全性的证明方法，co-NP类。（10学时）

5        空间复杂性。定义，复杂性类SPACE（f（n））和NSPACE（f（n）），萨维奇定理，PSPACE类，PSPACE完全性。（6学时）

1. John E.Hopcroft, Rajeev Motwani, JeffreyD.Ullman, Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation （Second Edition）,清华大学出版社，2002年影印。

1.  Michael Sipser著，张立昂等译，计算理论导引，机械工业出版社，2000。

1. John E.Hopcroft, Rajeev Motwani, JeffreyD.Ullman, Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation （Second Edition）,清华大学出版社，2002年影印。

本课程为计算机科学与技术学科的学科基础课。并行处理计算机是计算机系统结构设计的未来，近几年发展极其迅速。本 课围绕高等并行处理技术和相关的计算机体系结构展开，紧跟计算机技术发展的新潮流，着重阐述并行处理的基本概念、基本原理，强调培养研究生一体化的并行计 算模型、体系结构的选择和并行程序设计，了解高性能计算机系统及其子系统的逻辑结构，重点讨论高性能计算机结构与设计中体现出的共性原理。通过本课的学习 使学生掌握并行计算机的体系结构、基本的并行计算模型和并行编程环境和技术，并行计算机设计中的基本性能分析，掌握使用并行技术的基本技能。本课为研究生 后继从事计算机研究工作，以及在实际工作中使用并行计算技术或并行计算机的相关产品打下了良好基础。

本 课程避免对一般机器的详细描述，而重点在于介绍高性能计算机的设计思想以及软件、硬件之间的相互支持。内容包括并行处理的概念以及并行计算技术的发展；并 行处理模型，并行模型的性能评价；并行处理结构性能指标和基准程序。并行处理的使能与控制技术；分布式存储器及控制技术；多机系统组成原理、性能评测，互 连网络以及数据一致性问题；讲述多机系统算法包括如何发掘并行性，串行程序向并行程序转化以及同步技术。

2． David E.Culler Parallel Computer Architecture A Hardware/Software Approach(Second Edition)，机械工业出版社,2003

3． Harry F. Jordan (Author), et al. Fundamentals of Parallel Computing. Prentice Hall/Pearson，2003

4． John L.Hennessy,David A.Patterson.Computer Architecture: A Quantitative Approach.机械工业出版社，2003

英文译名：High-Performance Computer Architecture

并行计算已经成为现代计算技术的一个至关重要的组成部分。多处理器系统已经代表着几乎所有计算市场层面的高端部分, 从最快的超级计算机、最大的数据中心到部门级服务器，到单个的台式机。若干PC、工作站, 甚至多处理器系统紧密集成起来，所形成的机群正作为可扩展因特网服务器出现。本课程主要介绍并 行处理的概念以及并行计算技术的发展；并行处理模型，并行模型的性能评价；并行处理结构性能指标和基准程序。并行处理的使能与控制技术；分布式存储器及控 制技术；多机系统组成原理、性能评测，互连网络以及数据一致性问题；最后讲述多机系统算法，包括如何发掘并行性，串行程序向并行程序转化以及同步技术。

1.        黄凯、徐志伟著，陆鑫达等译。可扩展并行计算技术、结构与编程 北京：机械工业出版社 2001

2.        Harold S.Stone：“High-Performance Computer Architecture”，1987.ISBN:0-201-16802

2.  David E.Culler Parallel Computer Architecture A Hardware/Software Approach(Second Edition)，机械工业出版社,2003

3.  Harry F. Jordan (Author), et al. Fundamentals of Parallel Computing. Prentice Hall/Pearson，2003

4.  John L.Hennessy,David A.Patterson.Computer Architecture: A Quantitative Approach.机械工业出版社，2003

人工智能是研究从环境中感知对象并做出相应处理的智能体的学科；任何具有该特点的程序都可以称为某种智能体。计 算机科学与技术的重要目标是让计算机模拟人类的智能，人工智能研究进展将不断推动计算机具有更多智能化功能。所有从事计算机科学技术研究与系统开发的人员 都会在实际应用过程中或多或少地涉及人工智能问题，因此介绍人工智能的基本思想、方法和应用途径是计算机应用学科课程讲授的重要内容。

逻辑系统与知识表示部分，包括第2章模态逻辑、第3章模糊逻辑、第4章 知识表示方法概述。在模态逻辑中回顾了经典逻辑系统的组成、语法、语义定义等，介绍了一般模态逻辑的系统组成、语义模型，介绍了知道逻辑的一般概念、信念 逻辑的一般概念。在模糊逻辑中介绍了三值逻辑到任意多值逻辑和模糊逻辑的过渡，介绍了作为模糊逻辑基础的模糊集合论基本概念，简介了算子模糊逻辑。在知识 表示方法概述中介绍了3种主要的知识表示方法：产生式系统、框架结构和语义网络。（6学时）

1．Stuart Russell & Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach (2^nd Edition), Prentice Hall, 2003

英文译名：The Principle of Artificial Intelligence

1．Stuart Russell & Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach

    6．田盛丰、黄厚宽，人工智能与知识工程，中国铁道出版社，1999年8月第1版

    7．陆钟万，面向计算机科学的数理逻辑，科学出版社，1998年1月第1版

   注：进行双语教学的研究生课程，需同时提供中、英文课程内容简介。

本 课程为计算机科学与技术硕士研究生学科基础课。本课程的目的是包括：使学生系统地掌握算法设计与分析的理论、技术和方法，为从事计算机科学技术方面的研究 工作奠定坚实的算法设计与分析的理论基础。本课程的基本要求如下：使学生掌握分析算法复杂性的数学工具，如算法复杂性函数的阶、求和方法、递归方程的求解 方法、计数方法等；使学生掌握算法设计的基本原理和主要方法，如分治、贪心、动态规划、分摊分析、树搜索策略、修剪搜索等算法设计方法的原理和理论，提高 学生的算法设计能力和算法改进能力；使学生掌握算法复杂性分析和正确性证明的方法、理论，提高学生的算法复杂性分析和算法正确性证明的能力，并提高学生改 进算法复杂性的能力；使学生掌握近似算法、随机算法、遗传算法和联机算法的设计和性能分析原理及理论，学会如何设计求解NP完全问题的近似算法或随机算法。本课程在该专业学生的培养工程中起着非常重要的作用。通过此课程的教学，使学生为进一步深入学习与实践打下一个坚实的基础。

1        算法设计与分析的基本概念：通过典型的实际例子，介绍算法在计算机科学技术中的地位、算法的基本概念、怎样分析算法、怎样设计算法。（2学时）

2        算法设计与分析的数学基础：介绍算法复杂性函数的阶、求和方法、递归方程的求解方法和master定理、计数与概率。（2学时）

3        分治算法的设计与分析原理：介绍分治算法的设计原理，用分治方法设计和分析合并排序算法与快速排序算法。（4学时）

4        动态规划算法的设计与分析原理： 以多矩阵乘法的优化问题为实例介绍动态规划算法的设计与分析原理以及使用动态规划方法的条件，用动态规划方法设计分析最长子序列问题和优化三角问题的算法。（4学时）

5        贪心算法的设计与分析原理：首先介绍贪心算法的基本概念，然后以活动选择问题为例讨论贪心算法的设计与分析原理，介绍贪心算法的理论基础，最后给出Huffman编码问题和任务调度问题的算法设计与分析。（4学时）

6        分析算法复杂性的平摊方法：介绍四种复杂性分析的平摊方法，即聚集方法、会计方法、势能方法和动态表方法。（2学时）

7        近似算法的设计分析原理：首先介绍近似算法的基本概念和设计与分析原理，特别是近似算法的性能分析和误差分析方法，然后介绍节点覆盖问题、旅行商问题、集合覆盖问题和子集合和问题的近似算法的设计与分析。（4学时）

8        随机算法的设计与分析原理：首先介绍随机算法的设计与分析原理，特别是随机算法的性能分析和概率分析方法，然后介绍随机选择算法、随机快速排序算法以及其他几个随机算法的设计与分析。（4学时）

9        树搜索策略原理：介绍宽度第一搜索策略、深度第一搜索策略、爬山搜索策略、Best-First搜索策略、分枝界限搜索策略等。（3学时）

1． Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, and Ronald L. Rivest. Introduction to Algorithms, The MIT Press, Second Edition, 2002.

 1． D. E. Knuth等, Art of the Computer Programming, Vol. 3, Addison-Wesley,

 2． A.V.Aho, J. D. Ullman等. The Design and Analysis of Computer Algorithms.

     Addison-Wesley, 1974.

3． A.V.Aho, J.D.Ullman等. Data Structures and     Algorithms.

4． S. Baase，Computer Algorithms: Introduction to Design and Analysis.

5． Addison-Wesley, second edition, 1988.

6． E. Horowitz and Sartaj Sahni. Fundamentals of Computer Algorithms. Computer

英文译名：Design and Analysis of Algorithms

Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, and Ronald L. Rivest. Introduction to Algorithms, The MIT Press, Second Edition, 2002.

A.V.Aho, J. D. Ullman等. The Design and Analysis of Computer Algorithms. Addison-Wesley, 1974.

S. Baase，Computer Algorithms: Introduction to Design and Analysis. Addison-Wesley, second edition, 1988.

E. Horowitz and Sartaj Sahni. Fundamentals of Computer Algorithms. Computer Science Press, 1978.

    本 课程结合移动计算研究的热点和可穿戴研究工程中心的科研成果，主要讲述移动计算研究中的理论和算法、穿戴计算机系统结构设计理论以及移动设备的组网模型和 网络协议（包括无线自组网模型和路由算法、路由协议性能分析）。移动计算是一个比较大的研究和应用领域，更接近于实际应用的领域。它是在传统固定式计算方 式和固定式网络无法满足移动性要求之下兴起的，在学生们已经学习了计算机硬件和软件方面的多门课程的基础上，通过本课程的学习，要求学生建立好有关移动计 算的基本概念、理论；掌握移动计算中无线自组网、普适计算、无线数据管理技术的特点及实现方式；掌握可穿戴计算机的特点及体系结构。通过移动计算模型使学 生建立良好的整机系统的概念，掌握复杂系统的设计思想。

3 移动IP协议(mobile IP protocols)（4学时）

1．Ivan Stojmenovic. Handbook Of Wireless Networks And Mobile Computing. JOHN WILLEY & SONS INC.，2002

2．James F.DeRose. THE WIRELESS DATAHANDBOOK, FOURTH EDITION. JOHN WILLEY & SONS INC.，1999

3．Jyh-Cheng  Chen,  Tao Zhang.  IP-Based  Next-Generation Wireless

4．Weiser M. The Computer for the Twenty-first Century. Scientific American, 1991,265(3):94—104

5．T.S.Rappaport. Wireless Communications—principles and Practice,2^nd ed. (2002).

D.Siewiork. Message from the General Chair. Proceedings of The First International Symposium on Wearable Computers. 1997:1-5

6．Edward O.Thorp. The Invention of the First Wearable Computer. Second International Symposium on Wearable Computer. 1998: 4-8

7．S. Mann. An Historical Account of 'WearComp' and 'WearCam' Inventions Developed for Applications in 'Personal Imaging'. Proceedings of The First International Symposium on Wearable Computers. 1997:66-73

8．Hong J I , Landay J A. An Infrastructure approach to context-aware computing. Human-computer interaction,2001,16(2-4).

10．陈东义等. 对穿戴计算机的认识. 2001年全国穿戴计算技术学术会议论文专辑.北京.：《高技术通讯》杂志社，2001.10-16

11．时锐 宁录游 温东新. 穿戴计算机无线网络的探讨. 2001年全国穿戴计算技术学术会议论文专辑.北京.：《高技术通讯》杂志社，2001.79-83

12．王宇颖 孙志岗 刘家锋. 穿戴计算机软件开发平台设计. 2001年全国穿戴计算技术学术会议论文专辑.北京.：《高技术通讯》杂志社，2001.30-33

英文译名：Mobile Computing

移 动计算技术是一个比较大的研究和应用领域，更接近于实际应用的领域。它是在传统固定式计算方式和固定式网络无法满足移动性要求之下兴起的，在学生们已经学 习了计算机硬件和软件方面的多门课程的基础上，通过本课程能够使学生了解掌握有关移动计算的基本概念、理论；通过移动计算模型使学生建立良好的整机系统的 概念，掌握复杂系统的设计思想。主要讲述无线组网 (wireless network)理论、普适计算(ubiquitous computing, pervasive computing)理论、无线数据管理(mobile Data management)、基于可穿戴计算机的移动计算、上下文感知理论（Context Aware）、移动计算的可信性理论等热点领域。

1.      Ivan Stojmenovic. Handbook Of Wireless Networks And Mobile Computing. JOHN WILLEY & SONS INC.，2002

2.      James F.DeRose. THE WIRELESS DATAHANDBOOK, FOURTH EDITION. JOHN WILLEY & SONS INC.，1999

3.      Jyh-Cheng Chen, Tao Zhang. IP-Based Next-GenerationWireless Networks. JOHN WILLEY & SONS INC.，2003

4.      Weiser M. The Computer for the Twenty-first Century. Scientific American,1991,265(3):94—104

5.      T.S.Rappaport. Wireless Communications—principles and Practice,2^nd ed. (2002).

6.      D.Siewiork. Message from the General Chair. Proceedings of The First International Symposium on Wearable Computers. 1997:1-5

7.      Edward O.Thorp. The Invention of the First Wearable Computer. Second International Symposium on Wearable Computer. 1998: 4-8

8.      S. Mann. An Historical Account of 'WearComp' and 'WearCam' Inventions Developed for Applications in 'Personal Imaging'. Proceedings of The First International Symposium on Wearable Computers. 1997:66-73

9.      Hong J I , Landay J A. An Infrastructure approach to context-aware computing. Human-computer interaction,2001,16(2-4).

计 算机系统的模拟仿真技术已经成为现代科学技术研究的主要内容，其技术已经渗透到计算机软件、硬件设计的各个方面，成为计算机系统设计不可缺少的一部分。通 过相关知识的讲解，本课程可以让学生初步建立计算机系统设计的建模与模拟仿真的概念，了解相关的各种模型与应用方法；性能评价是计算机网络和计算机系统研 究与应用的重要理论基础和支撑技术，是通信和计算机科学领域的重要研究方向，也是一门理论与实践紧密相连、内同丰富、体系完整的学科。目前在国内外性能评 价技术的研究和应用都十分广泛。通过本课程的学习，学生可以学习性能评价的基础知识，掌握它的研究热点和发展趋势。

1.  王红卫 《建模与仿真》 科学出版社， 2001

2.  林闯 《计算机网络和计算机系统性能评价》 清华大学出版社，2001

5．林闯 李雅娟 单志广.基于随机Petri网的系统性能评价:清华大学学报(自然科学版),2003.04

英文译名：System Simulation

本 课程主要包括三个部分。第一部分是有关建模理论，介绍了计算机系统设计的建模方法论、模型的简化和建模的一般系统理论。第二部分是有关模拟仿真的基本方 法，介绍了随机数的产生、离散时间和连续时间模型的仿真、离散事件模型及其仿真策略和系统仿真结果分析。第三部分是计算机性能评价技术，介绍了概率论、随 机过程和petri网模型的基本概念和应用。

2．林闯 《计算机网络和计算机系统性能评价》 清华大学出版社，2001

5．林闯 李雅娟 单志广.基于随机Petri网的系统性能评价:清华大学学报(自然科学版),2003.04

本 课程为计算机科学与技术学科硕士研究生学科专业课。软件工程乃软件领域之中流砥柱，数十年来的健康发展，已经在软件产业中形成了许许多多的技术，为研究生 开设高级软件工程其目的是使学生更全面的、深入的从多个视角看到软件工程之内涵；深入理解需求工程、软件过程工程及其改进、RUP过程，为领域开发奠定基础；掌握重用的软件构件、构架技术，为网络软件开发奠定基础。要求学生掌握软件过程工程技术，能按照软件过程的模式实施具体项目；将构件、构架技术应用到网络软件项目开发中。

1        需求工程过程：回顾软件开发模型。需求工程的本质，需求工程的过程，需求信息的获取技术、策略，以事物、事件为基础的需求分析方法，建模技术（表示建模、行为建模、内部建模、形式化的建模），需求规格说明的方法，规格说明的技术和机制。需求的验证与确认技术。（4学时）

2        需求分析的Petri网方法：基本概念、定义，执行规则，建模实例，行为特征，Petri网到程序转换机制。（2学时）

3        软件工程过程： 软件过程概念及软件过程工程框架，软件过程周期，软件工程模型及其构造方法，过程建模方法，过程建模语言，软件过程的实施机制，过程的例化，过程的运作，过程的模拟，软件过程的改进，RUP过程,XP设计，净室化软件工程（净室基础、组成、方法、技术）。（7学时）

4        基于构件的软件工程：构件的定义、分类，构件的模型技术（CORBA模型、EJB模型、分布对象构件模型），软件Agent技术，中间件技术，基于构件的系统开发，构件的鉴定，分类和检索，为了复用的分析和设计，CBSE过程和构件技术相关的过程。（8学时）

5        软件体系结构（构架）技术：构架的定义、意义，4+1视图，构架的核心模型，生命周期模型，抽象模型，构架关系，构架的经典风格（如管道过滤器，数据抽象和面向对象组织，基于事件的隐式调用，分层系统，黑板系统等。构架的客户/服务器风格 ，正交软件架构，特定领域的软件构架DSSA等。）软件构架的描述标准、描述方法、描述语言。基于构架的软件过程，构架的设计与演化，构架的实现再到实际系统。构架的质量属性和评估。未来的软件构架。（13学时）

6        软件工程的再工程：业务过程再工程，BPR模型，逆向工程，正向工程。软件的重用工程，遗留工程。软件工程的未来之路。（2学时）

1.      Rogers.Pressman. Software Engineering A Practitioner’s Approach(Fifth Edition )

2.  Len Bass Paul Clements. Software Architecture in Practice

1.        朱三元、钱乐秋、宿为民. 软件工程技术概论. 科学出版社 2001

1.        Rogers.Pressman. Software Engineering A Practitioner’s Approach(Fifth Edition )

2.         Len Bass Paul Clements. Software Architecture in Practice

学时：    36                                       学分：2       

本 课程为计算机科学与技术学科硕士研究生学科专业课。为研究生开设此课程目的是使学生系统、全面、扎实地掌握数据库的基本理论和基本实现策略，强调系统性与 全面性；接触数据库前沿性的研究结果，侧重于培养学生理论分析能力、形式化描述能力、系统分析能力、系统实现能力。在先修课基础上对数据库理论与实现技术 进行更深层次的理解和体会。本课程在该专业学生的培养工程中起着非常重要的作用。通过此课程的教学，使学生具有从事制造业信息化、从事企业资源规划系统等 大型软件的开发、实施和应用等工作所必须的能力，为该专业学生进一步深入学习与实践打下一个坚实的基础。

1.        本课程以自编讲义为主。

1.        C.J.Date，“An Introduction to Database System”，Seven Edition. Addison-Wesley, Pub.Comp.，(经典的英文教材，1975年第一版，到目前年已经出版了7版)。(孟小峰,王珊译)，《数据库系统导论》第7版，机械工业出版社，2000

2.        J.D.Ullman(史嘉权译)，《数据库系统基础教程》，清华大学出版社，1999.09

3.        J.D.Ullman(杨冬青译)，《数据库系统实现》，机械工业出版社，2001.03

4.        Abraham Silberschatz (杨冬青译)，《数据库系统概念》第3版，机械工业出版社，2000.02

5.        J. D. Ullman，“Principle of Database System”(2nd Version)，Computer Sci. Press. Inc.，1982。(张作民 译)，“数据库系统原理”，国防工业出版社，1984.11

6.        Patrick O’Neil,《Database: Principles, Programming, and Performance》第2版，高等教育出版社，2001.05

英文译名：Principles of Database Systems

本 课程首先为学生介绍数据库技术的九大基本研究领域及目前出现的各种新型数据库系统，以使学生对数据库领域的研究内容有全面的了解；在此基础上介绍核心的数 据库理论，包括数据模型理论、关系演算理论和数据库设计理论；然后介绍数据库实现策略，包括数据库物理存储、索引、查询实现与查询优化技术，以及完整性、 安全性、故障恢复、并发控制等的实现技术。

1.        本课程以自编讲义为主，参考教材为辅。

1．Date，“An Introduction to Database System”，Seven Edition. Addison-Wesley, Pub.Comp.，(经典的英文教材，1975年第一版，到目前年已经出版了7版)

本课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生学科专业课。计算机自然语言处理是用计算机通过可计算的方法对自然语言的各级语言单位进行转换、传输、存贮、分析等加工处理的科学。是一门与语言学、计算机科学、数学、心理学、信息论、声学相联系的交叉性学科。通过本课程的学习，使 学生掌握自然语言（特别是中文语言）处理技术（特别是基于统计的语言处理技术）的基本概念、基本原理和主要方法，了解当前国际国内语言处理技术的发展概 貌，接触语言处理技术的前沿课题，具备运用基本原理和主要方法解决科研工作中出现的实际问题的能力。为学生开展相关领域（如网络信息处理、机器翻译、语音 识别）的研究奠定基础。

    全面阐述了自然语言处理技术的基本原理、实用方法和主要应用，在课程内容的安排上，既借鉴了国外学者在计算语言学领域里的最新成就，又阐明了中文语言处理技术的特殊规律，还包括了授课人的实践经验和体会。

2 自然语言处理技术的数学基础（4学时）

1．Chris Manning & H. Schutze. Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press, 1999

1.         边肇祺 等. 模式识别. 清华大学出版社. 1998.

2.         董振东，董强，知网，http://www.keenage.com

3.         冯志伟，计算语言学对理论语言学的挑战，语言文字应用，1992年第1期

4.         黄昌宁，中文信息处理中的分词问题，语言文字应用, 1997, (1), 71-78

5.         黄昌宁（1993），关于处理大规模真实文本的谈话，语言文字应用，1993年第2期。

6.         刘开瑛，现代汉语自动分词系统中几个问题的讨论，计算机开发与应用，1998

7.         刘源等，信息处理用现代汉语分词规范即自动分词方法，清华大学出版社，广  西科学技术出版社，1994.

8.         宋柔，关于分词规范的探讨，语言文字应用，1997年第3期

9.         孙茂松、黄昌宁,邹嘉彦，陆方，沈达阳， 利用汉字二元语法关系解决汉语自 动分词中的交集型歧义,计算机研究与发展，Vol.34, No.5, pp.332-339, 1997.5

15.     A. B. Poritz. Hidden Markov Models: A Guided Tour. Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1: 7-13, New York Hilton, New York City, April 1988.

16.     Adwait Ratnaparkhi. A maximum entropy model for part-of-speech tagging. In proceedings of conference on empirical method in natural language processing, university of Pennsylvania, 1996.

17.     E.T. Jaynes. Information Theory and Statistical Mechanics. Physics Reviews. 1957, vol.106: 620-630

18.     Frederick Jelinek. Statistical Methods for Speech Recognition.The MIT Press. London. 1997

19.     G. Salton , M. J. McGill. An Introduction to Modern Information Retrieval. McGraw-Hill, 1993.

20.     Lillian Lee.　Similarity-Based Approaches to Natural Language Processing. Ph.D. thesis. Harvard University Technical Report TR-11-97.

21.    [21] Ricardo Baeza-Yates & Berthier Ribeiro-Neto. Modern Information Retrieval. Addison-Wesley, New-York, 1999.

22.     Stanley F. Chen. Building Probabilistic Models for Natural Language, PhD thesis, the Subject of Computer Science, Harvard University Cambridge Massachusetts, May 1996.

英文译名：Natural Language Processing

计算机自然语言处理是用计算机通过可计算的方法对自然语言的各级语言单位进行转换、传输、存贮、分析等加工处理的科学。是 一门与语言学、计算机科学、数学、心理学、信息论、声学相联系的交叉性学科。国际互联网技术的飞速发展，极大地推动了信息处理技术的发展，也为信息处理技 术不断提出新的需求。语言作为信息的载体，语言处理技术已经日益成为全球信息化和我国社会和经济发展的重要支撑性技术。本 课程全面阐述了自然语言处理技术的基本概念、基本原理和实用方法，共分为基础、原理和应用三部分。第一部分基础部分，论述了自然语言处理技术概论；它的数 学基础和语言学基础；以及自动分词技术和语料库多级加工技术；第二部分为原理部分，介绍了统计计算语言模型的构建以及两个经典统计分类模型：马尔可夫模 型、最大熵模型及其在语言处理中的应用。最后，以一种新型的信息检索方式-问答式信息检索的基本理论和系统集成为例，将前述的各项主要技术方法的应用贯穿于这一智能化信息检索系统的系统研发的各个步骤中。

1．Chris Manning & H. Schutze. Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press, 1999

1. 刘源等，信息处理用现代汉语分词规范即自动分词方法，清华大学出版社，广西科学技术出版社，1994.

4．Frederick Jelinek. Statistical Methods for Speech Recognition.The MIT Press. London. 1997

5. Ricardo Baeza-Yates & Berthier Ribeiro-Neto. Modern Information Retrieval. Addison-Wesley, New-York, 1999.

本 课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生学科专业课。模式识别系统通常分为两部分：特征提取和模式分类。特征提取部分从输入的信号中提取有用的特征，表示 成数据。模式分类部分是将第一部分抽取出的数据进行合适的分类。模式识别系统在计算机科学与工程许多应用领域起着重要的作用，例如图像处理与分析、语音识 别、字符识别、信息检索、数据挖掘、生物信息学等等。本课程主要讲解模式分类有关内容，包括贝叶斯判决理论、参数估计、非参数估计技术，线性判别函数，神 经网模式识别、非度量方法，独立于算法的学习，无监督学习和聚类等等。对于给定的识别问题，该课程给出如何在诸多的可用方法中去选择最合适的方法。通过该 课程的学习，使学生全面了解模式分类的方法，在解决实际问题时能选择最合适的算法并设计实现，为设计一个好的模式识别系统打下基础。

1．Richard Duda, Peter Hart, David Stork, Pattern Classification, 2nd edition, John Wiley, 2001, ISBN: 0-471-05669-3.

1.      Sergios Theodoridis and Konstantions Koutroumbas, Pattern Recongnition, 2^nd edition, 机械工业出版社, 2003，ISBN 7-111-12767-6

3.      边肇祺，张学工，模式识别，第二版，清华大学出版社，2000。

英文译名：Pattern Recognition

模 式识别系统在计算机科学与技术许多应用领域起着重要的作用，例如图像处理与分析、语音识别、字符识别、信息检索、数据挖掘、生物信息学等等。该课程讲授模 式识别算法。讲授的内容为：模式识别系统简介，贝叶斯判决理论、参数估计、非参数估计技术，线性判别函数，神经网模式识别、非度量方法，独立于算法的学 习，无监督学习和聚类等等。对于给定的识别问题，该课程给出如何在诸多的可用方法中去选择最合适的方法。该课程包括经典的和许多新的模式识别方法详细介 绍，例如神经网络、隐马模型HMM、EM、支持向量机SVM、Boosting法等。

1.        Richard Duda, Peter Hart, David Stork, Pattern Classification, 2nd edition, John Wiley, 2001, ISBN: 0-471-05669-3.

1.        Sergios Theodoridis and Konstantions Koutroumbas, Pattern Recongnition, 2^nd edition, 机械工业出版社, 2003，ISBN 7-111-12767-6

2.        李宏东，姚天明等译，模式分类，机械工业出版社，2003，ISBN 7-111-12148-1（该书为教材的中译本）

3.        边肇祺，张学工，模式识别，第二版，清华大学出版社，2000。]

3．Joyce Van de Vegte 著，数字信号处理基础，电子工业出版社

英文译名：Digital Signal Processing

随 着计算机和信息科学的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并迅速发展，现已形成一门独立的学科体系。与模拟信号处理系统相比，数字信号处理系统具有灵活、 精确、抗干扰强、速度快等优点。本课程主要目的是介绍数字信号处理的理论、相应的算法及其实现方法。主要讲授内容包括离散时间信号与离散时间系统的基本概 念、Z变换及离散时间系统分析、离散傅立叶变换、傅立叶变换的快速算法、离散时间系统的网络结构和状态变量分析法、数字滤波器设计等。小波变换是近几年来取得很大发展的一门新型学科，它突破了传统的信号分析手段--傅里叶变换的限制，实现了对信号不同区域、不同分辨率的分析，本课简要介绍了小波分析的基本概念和方法。本课程对进一步从事模式识别、图象处理、语音信号处理等方向的学习与研究有着非常重要的意义。

3．Joyce Van de Vegte 著，数字信号处理基础，电子工业出版社

本 课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生学科专业课。机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位，一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正 的智能系统。本课程的目的是介绍机器学习的基本概念、方法及应用。通过课程的学习，使学生了解机器学习的主要方法，知道各种方法的应用条件，能把机器学习 的方法应用到相应的研究中去。

4.    Machine Learning,  Kluwer Academic Publishers

英文译名：Machine Learning

机 器学习所关注的问题是：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。近年来，机器学习被成功地应用于很多领域，如在模式识别、文字处理等领域都有大量的应 用。由于学习是智能活动的核心，因此在涉及智能的领域几乎都能应用机器学习技术。本课程涵盖了目前机器学习中各种最实用的理论和算法，包括机器学习的一般 论题、概念学习、决策树、规则学习、神经网络、遗传算法、观察学习、发现学习、基于实例的学习、基于解释的学习和计算学习理论。课程内容展现了机器学习中 的核心算法和理论。

1.  Tom M. Mitchell 著，曾华军 等译, 机器学习，机械工业出版社，1996

1.        Russell, S. and Norvig, P. 著，Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 2003

2.        Langley, P. 著， Elements of Machine Learning, Morgan Kaufmann, 1995

3.        Quinlan, R. 著，C4.5: Programs for Machine Learning, Morgan Kaufmann, 1993

4.        Machine Learning,  Kluwer Academic Publishers

本课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生选修课。通 过本课程的学习，使学生深入理解什么是面向对象的软件开发方法，其重要性、实用性。深入理解面向对象“概念”的含义、重要性，自始至终贯穿在面向对象的软 件开发中。掌握面向对象的分析、设计技术。通过具体实例分析，学会建立符合人们通常思维方式的问题域模型，设计客观世界实际问题的系统。要求学生将面向对 象中的概念与面向对象程序设计语言中的概念建立联系，加深对概念的理解；掌握面向对象的建模思想、分析方法、开发技术，并运用统一建模语言UML完成一个对实际问题的建模；掌握面向对象的软件开发工具Rose，绘制Use Case 图、Class图、Sequence图、Collaboration图、State图、Component图、Deployment图。

4． 面向对象的设计：从分析转为设计的模型。面向对象设计的体系结构：逻辑构架，物理构架，介绍包图、组件图、实施图；问题范围的设计：重用已有的类，扩充新 的类，优化属性；模式在设计中的作用；典型的设计模式：专家模式、创建者模式、低耦合模式、高聚合模式、控制者模式等。人机交互设计：设计的原则，用户界 面的设计过程，通用界面的设计模式：对象封装器模式，对象适配器模式，对象工厂模式，模型—视图—控制器模式(MVC)，出版—订阅者模式，应用协调者模式。任务管理：面向对象和实时系统的概念：活动的类和对象、通信的实现机制，通信相关的概念，UML中的事件、消息，Java中实现同步机制，UML的实时建模手段。（10学时）

1.    Scott W.Ambler. The Application Developer’s Guide to Object Orientation and   

1. Cay Horstmann. Object-Oriented Design & Patterns(张琛恩 译. 面向对象的设计与模式.电子工业出版社. 2004)

2. Ian Grahum. Object-Oriented Methods Principles & Practice(袁兆山等译.面向对象方法原理与实践. 机械工业出版社2003)

3. Craig Larman. Appling UML and Patterns :An Introduction to Object-Oriented Analysis and Design(姚淑珍等译. UML和模式应用：面向对象分析与设计导论.机械工业出版社.2002)

英文译名：The Object-Oriented Technology

1．Scott W.Ambler. The Application Developer’s Guide to Object Orientation and the UML (车皓阳、刘锐等译. 面向对象软件开发教程. 机械工业出版社. 2003)

1. Cay Horstmann. Object-Oriented Design & Patterns(张琛恩 译. 面向对象的设计与模式.电子工业出版社. 2004)

2. Ian Grahum. Object-Oriented Methods Principles & Practice(袁兆山等译.面向对象方法原理与实践. 机械工业出版社2003)

3. Craig Larman. Appling UML and Patterns :An Introduction to Object-Oriented Analysis and Design(姚淑珍等译. UML和模式应用：面向对象分析与设计导论.机械工业出版社.2002)

1.      分布式系统的组成及分类（3学时）

1.        分布式系统概念与设计 (英)George Coulouris Jean Dollimore Tim Kindberg著 金蓓弘 等译 机械工业出版社 2004.1.1

2.        分布式操作系统原理与实践 (美)Doreen L.Galli 著. 徐良贤 等译 机械工业出版社 2003.1.1

分布式系统设计 (美)Jie Wu著, 高传善 等译, 机械工业出版社 2001.2.1

1.        分布式系统概念与设计 (英)George Coulouris Jean Dollimore Tim Kindberg著 金蓓弘 等译 机械工业出版社 2004.1.1

2.                  分布式操作系统原理与实践 (美)Doreen L.Galli 著，徐良贤 等译，机械工业出版社 2003.1.1

分布式系统设计 (美)Jie Wu著 ，高传善 等译 机械工业出版社 2001.2.1

课程目的和基本要求：

   本课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生选修课。主要介绍UNIX操作系统的体系结构、工作原理和设计思想。 通过学习，使学生掌握操作系统的结构、基本组成和各主要部分的设计原理和实现技术。为学生将来从事操作系统的设计和应用打下基础。要求学生学完本课程后能够设计一个UINX操作系统内核。

英文译名：The Design of the UNIX Operating System

1.        UNIX概况：UNIX发展历史，UNIX的设计思想及主要特点，UNIX核心的结构及主要组成。

2.                  UNIX文件系统：数据缓冲区高速缓冲，文件的内部表示，文件系统的系统调用。

3.                  UNIX的进程管理：进程结构，进程控制，进程调度和时间。

4.        存储管理：存贮管理的功能与UNIX存储扩充的机制，UNIX存贮对换策略，请求调页，混合系统。

5.        输入输出管理：UNIX  I/O管理的特点，主要数据结构，主要算法。

6.        进程通讯：UNIX进程的基本通讯方式，UNIX系统的IPC。

学时：36                                学分：2

1.        W.H.Inmon. Building the Data Warehouse. New York: Join Wiley &Sons, 1996.

2.        Jiawei Han, Micheline Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers, Inc. 2001.

1.        R.Kimball. the data warehouse toolkit. New York: Join Wiley & Sons, 1996.

2.        E.Thomsen and S.Greenberg. OLAP Solutions :Building Multidimensional Information Systems. New York: Join Wiley & Sons, 1997.

3.        S.Chaudhuri and U.Dayal. A Overview of Data Warehousing and OLAP Technology. ACM SIGMOD Record, 26:65-74, 1997.

4.        E. F. Codd, Providing OLAP(on-line analytical processing) to user-analysts: An IT mandate, Technical report, E. F. Codd and Associates, 1993.

5.        Agrawal R, Gupta A, Sarawagi S. Modeling Multidimensional Databases. In: Proceedings of the 13^rd  International Conference on Data Engineering. Birmingham，U.K. 1997. 105~116.

6.        Gray, J., Chaudhuri, S., Bosworth, A., et al. Data  Cube: A Relational Aggregation Operator Generalizing Group-by, Cross-tables and Sub-totals. Data Mining and Knowledge Discovery, Vol.1, No.1, 29-53, 1997.

7.        Agarwal, S., Agrawal, R., Deshpande, P.M., etc. On the Computation of Multidi- mensional Aggregates. In Proc. of  the 22nd VLDB Conference, Mumbai, India, pp 506-521, 1996.

8.        Zhao, Y., Deshpande, P.M., and Naughton, J.F., An Array-Based Algorithm for Simultaneous Multidimensional Aggregations, In Proc. of the 1997 ACM SIGMOD Conf. 1996.

9.        Jianzhong Li and J. Srivastava, Efficient Aggregation Algorithms for Very Large Compressed Data Warehouses, In Proc. the 25th Intl. Conf. on Very Large Databases, 1999

10.    P. O’Neil and D. Quass. Improved Query Performance With Variant Indices. In Proceedings of SIGMOD’97, pages 38–49. ACM Press, 1997.

11.    Rachel Pottinger, Alon Levy, A Scalable Algorithm for Answering Queries Using Views (Research), pp.484-495, vldb2000.

12.    C.T. Ho, R. Agrawal, R. Megiddo, and R. Srikant. Range Queries in OLAP Data Cubes. In Proceedings of the Intl. ACM SIGMOD Confference, pages 73-88, Tucson, Arizona, May 1997.

13.    Aris Tsois, Timos K. Sellis. The Generalized Pre-Grouping Transformation: Aggregate-Query Optimization in the Presence of Dependencies. In Proc. the 29th Intl. Conf. on Very Large Databases, 2003, 644-655.

14.    R. Agrawal and R. Srikant. Fast algorithms for mining association rules. VLDB'94 487-499, Santiago, Chile.

15.    M. S. Chen， J. Han， P. S. Yu， Data Mining: An Overview from a Database Perspective. IEEE Transactions on knowledge and data engineering. 1996,8(6): 866~883

16.    R. Agrawal，and J. C. Shafer. Parallel mining of association rules. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，1996，8(6): 962~969

17.    R. Agrawal and R. Srikant. Mining sequential patterns. ICDE'95, 3-14, Taipei, Taiwan.

18.    H. Mannila, H Toivonen, and A. I. Verkamo. Discovery of frequent episodes in event sequences. Data Mining and Knowledge Discovery, 1:259-289, 1997.

19.    Martin Ester，Hans-Peter Kriegel and Xiaowei Xu. A density-based algorithm for discovery clusters in large spatial database with noise. Evangelos Simoudis, Jiawei Han, Usama M. Fayyad. Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’96)，AAAI Press , 1996:226~231

20.    S. Chakrabarti, B. E. Dom, and P. Indyk. Enhanced hypertext classification using hyper-links. In Proc. 1998 ACM-SIGMOD Int. Conf. Management of Data(SIGMOD'98),307-318

21.    K. Wang, S. Zhou, and S. C. Liew. Building hierarchical classifers using class proximity. In Proc. 1999 Int. Conf. Very Large Data Bases(VLDB'99),363-374.

英文译名：Data Warehouse and Data Mining

1.        W.H.Inmon. Building the Data Warehouse. New York: Join Wiley &Sons, 1996.

2.        Jiawei Han, Micheline Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers, Inc. 2001.

1.        R.Kimball. the data warehouse toolkit. New York: Join Wiley & Sons, 1996.

2.        E.Thomsen and S.Greenberg. OLAP Solutions :Building Multidimensional Information Systems. New York: Join Wiley & Sons, 1997.

3.        S.Chaudhuri and U.Dayal. A Overview of Data Warehousing and OLAP Technology. ACM SIGMOD Record, 26:65-74, 1997.

4.        E. F. Codd, Providing OLAP(on-line analytical processing) to user-analysts: An IT mandate, Technical report, E. F. Codd and Associates, 1993.

5.        Agrawal R, Gupta A, Sarawagi S. Modeling Multidimensional Databases. In: Proceedings of the 13^rd  International Conference on Data Engineering. Birmingham，U.K. 1997. 105~116.

6.        Gray, J., Chaudhuri, S., Bosworth, A., et al. Data  Cube: A Relational Aggregation Operator Generalizing Group-by, Cross-tables and Sub-totals. Data Mining and Knowledge Discovery, Vol.1, No.1, 29-53, 1997.

7.        Agarwal, S., Agrawal, R., Deshpande, P.M., etc. On the Computation of Multidi- mensional Aggregates. In Proc. of  the 22nd VLDB Conference, Mumbai, India, pp 506-521, 1996.

8.        Zhao, Y., Deshpande, P.M., and Naughton, J.F., An Array-Based Algorithm for Simultaneous Multidimensional Aggregations, In Proc. of the 1997 ACM SIGMOD Conf. 1996.

9.        Jianzhong Li and J. Srivastava, Efficient Aggregation Algorithms for Very Large Compressed Data Warehouses, In Proc. the 25th Intl. Conf. on Very Large Databases, 1999

10.    P. O’Neil and D. Quass. Improved Query Performance With Variant Indices. In Proceedings of SIGMOD’97, pages 38–49. ACM Press, 1997.

11.    Rachel Pottinger, Alon Levy, A Scalable Algorithm for Answering Queries Using Views (Research), pp.484-495, vldb2000.

12.    C.T. Ho, R. Agrawal, R. Megiddo, and R. Srikant. Range Queries in OLAP Data Cubes. In Proceedings of the Intl. ACM SIGMOD Confference, pages 73-88, Tucson, Arizona, May 1997.

13.    Aris Tsois, Timos K. Sellis. The Generalized Pre-Grouping Transformation: Aggregate-Query Optimization in the Presence of Dependencies. In Proc. the 29th Intl. Conf. on Very Large Databases, 2003, 644-655.

14.    R. Agrawal and R. Srikant. Fast algorithms for mining association rules. VLDB'94 487-499, Santiago, Chile.

15.    M. S. Chen， J. Han， P. S. Yu， Data Mining: An Overview from a Database Perspective. IEEE Transactions on knowledge and data engineering. 1996,8(6): 866~883

16.    R. Agrawal，and J. C. Shafer. Parallel mining of association rules. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，1996，8(6): 962~969

17.    R. Agrawal and R. Srikant. Mining sequential patterns. ICDE'95, 3-14, Taipei, Taiwan.

18.    H. Mannila, H Toivonen, and A. I. Verkamo. Discovery of frequent episodes in event sequences. Data Mining and Knowledge Discovery, 1:259-289, 1997.

19.    Martin Ester，Hans-Peter Kriegel and Xiaowei Xu. A density-based algorithm for discovery clusters in large spatial database with noise. Evangelos Simoudis, Jiawei Han, Usama M. Fayyad. Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’96)，AAAI Press , 1996:226~231

20.    S. Chakrabarti, B. E. Dom, and P. Indyk. Enhanced hypertext classification using hyper-links. In Proc. 1998 ACM-SIGMOD Int. Conf. Management of Data(SIGMOD'98),307-318

21.    K. Wang, S. Zhou, and S. C. Liew. Building hierarchical classifers using class proximity. In Proc. 1999 Int. Conf. Very Large Data Bases(VLDB'99),363-374.

学时：    28                                         学分：1.5

本 课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生选修课。本课程是研究高可信计算机系统设计和评估的一门课程，主要着眼于计算机体系结构设计中的质量问题。可信性 是指“计算机能提供可信赖服务的能力”，高可信计算机系统的设计除了要满足应用要求的基本功能之外，还必须具备高可靠性、高安全性、高可用性，可测试性、 可维修性、健壮性等属性，从而形成了“可信计算”的研究领域和系统技术，包括了可信性的评测和可信系统的设计。本课程要求学生在了解计算机系统可信性概念 的基础上，掌握目前流行的可信性设计技术和评估方法，并能够深入分析该领域的某个发展分支，做到学习和研究的有机结合。

从 应用的角度提出可信计算技术的意义，回顾从容错计算技术到可信计算技术的发展历程，给出可信性的基本概念。由于故障、错误和失效是影响系统正常运行的原 因，课程将从这几个概念入手，研究影响系统可信性的因素。学习可用性、可靠性、安全性、可维修性等属性的定义，提出一些课程中常用的基本概念。

可 靠性是系统在指定时间范围内能够正常运行的能力，在可信计算技术发展的过程中，它已从原有的容错设计技术基础上，增加了健壮性设计和可测试性设计等内容。 本专题讨论可靠性相关的基本概念和基本原理，讨论以可靠性为核心的系统特征。容错设计技术是最早的可信计算技术，课程将介绍容错的概念和容错计算机系统的 设计方法。本专题的内容从横向来看，不再局限在单个可靠节点的容错设计，还涵盖了分布式系统的容错设计和拓展后的设计领域。从纵向来看，涉及到系统的故障 检测、故障诊断、故障恢复、失效处理等更广泛的学习内容。课程要通过理论方法和实际举例相结合的方式，把基本设计技术和可靠性分析方法展现出来。

可 用性是系统在指定时刻能够正常运行的能力。许多系统往往十分强调可用性，即“短时间内系统必须可靠”的能力。高可测试性和高可维修性互相关联，支持着系统 的可用性。本专题围绕着提高可用性的目的，学习可用性相关设计技术、可测试性设计技术和可维修性设计技术，包括单机系统和网络系统的测试方法、可测试性设 计技术以及测试支撑工具、功能性模块化设计、实时诊断技术、在线维修技术、可维修接口设计技术等。利用可用性模型和相关基本理论，讨论以可用性为核心的系 统特征。

抗 毁性分析是网络可信性分析的一种新方法。它是可信性研究的一个子集，是一种基于网络设计的概念，利用设计的方法使得网络在异常事件发生时仍具有健壮性，即 系统一定不会崩溃。学习网络拓扑结构的模型设计策略，网络系统的诊断技术，网络可靠性评估技术，网络服务的切换管理等。

本 专题将从理论，技术，系统设计等各个方面，研究计算机系统的高可信性综合设计技术。讨论基于失效分析及需求分析的系统可信性属性分配策略、基于可信性及基 本性能的模块化设计技术等；学习高可信计算机系统的设计技术，包括基于模块化设计的系统集成技术、可信性属性的综合技术、可信性系统软件和硬件的系统集成 技术等等。学习系统可信性的评测体系，包括对可靠性、可用性、安全性、可维修性、可测试性、健壮性等可信性的各个属性的独立评测和可信性多维属性综合评测 两个阶段。研究系统可信性评估的基本原理，并把系统的可信性从定性向定量加以转化。引入系统定量评价工具云模型，描述云理论的概念和基本原理，介绍如何基 于云理论进行可信性评估。

1.  杨孝宗. 可信计算技术. 待出版

1.        杨孝宗. 容错技术与Stratus容错机. 哈工大出版社

2.        D.P.Siewiorek. The Reliable Computer System. digital press. 1992

3.        M.L.Shooman. Reliability Of Computer Systems And Networks. John Wiley & Sons, Inc. 2002

4.        胡华平, 金士尧, 王召福. 分布式系统的可信性研究. 计算机工程与科学. 1998, (1)

5.        孙峻朝, 李运策, 杨孝宗. 高可信计算机系统的设计方法探讨. 计算机应用研究. 1999, (3)

6.        孙峻朝,  王建莹, 杨孝宗. 计算机系统开发中的可信性评价概述. 计算机工程与科学. 1998, (1)

7.        闵应骅. 可信系统与网络. 计算机工程与科学. 2001, (5)

8.        袁由光, 李海山. 可信性概念与可信性计算系统的研究. 舰船电子工程. 2000, (6)

9.        闵应骅. 容错计算二十五年. 计算机学报. 1995, (12)

10.    G. Bolch, S. Greiner, H. Meer, K. S. Trivedi. Queueing Networks and Markov Chains. John Wiley & Sons, Inc. 1998

11.    Jean-Claude Laprie, editor. Dependability: Basic Concepts and Terminology. Dependable Computing and Fault-Tolerant Systems. Springer Verlag, Dec 1991.

12.    Daniel P. Siewiorek and Robert S. Swarz. Reliable Computer Systems: Design and Evaluation. AK Peters, Ltd., Natick, MA, 3rd edition, 1998.

13.    Avizienis, J. C. Laprie, B. Randell. Fundamental Concepts of Dependability. ISW-2000. 2000. Pittsburgh: 1-6

14.    George Candea. The basics of dependability. 2003. http://www.stanford.edu / ~candea/teaching/ cs444a-fall-2003/notes/basics.pdf

英文译名：Dependable Computing

本 课程介绍计算机系统的可信设计和评估技术。从传统的容错技术引出现代的可信计算技术，主要着眼于计算机系统的“可信赖的服务能力”。可信性包含了可靠性、 可用性、可维修性、安全性等属性，课程将分别介绍每种属性的概念和相互关系，并讲授在现代计算机系统中的以某种属性为中心的设计和评测方法，并讨论利用模 型把可信性量化的问题。

2.  D.P.Siewiorek. The Reliable Computer System. digital press. 1992

3.  M.L.Shooman. Reliability Of Computer Systems And Networks. John Wiley & Sons, Inc. 2002

6.  孙峻朝,  王建莹, 杨孝宗. 计算机系统开发中的可信性评价概述. 计算机工程与科学. 1998, (1)

3.     William Stallings, Cryptography and network security: principles and practice, （Second Edition)

2.     Global Computer Security Survey—Results Analysis， 

www.vectec.org/researchcenter/presentations/ CyberSecuritySurveyResults.pdf

3.     The Wireless Security Survey of London，

www.rsasecurity.com/solutions/wireless/ whitepapers/CLWS_WP_0203.pdf

4.      SANS InfoSec Reading Room - Security White Papers，www.sans.org/rr/

英文译名：Networks and Information Security

1.        杨义先，网络信息安全与保密（修订版），北京邮电大学出版社，2001

2.        杨明 ，胥光辉等译，密码编码学与网络安全：原理与实践（第二版）,电子工业出版社，2001

3.        William Stallings, Cryptography and network security: principles and practice, （Second Edition)

4.        戴英侠，系统安全与入侵检测，清华大学出版社，2002

1.        2003 Global Security Survey，www.deloitte.com/gfsi 2003

2.        Global Computer Security Survey—Results Analysis，www.vectec.org/researchcenter/presentations/ CyberSecuritySurveyResults.pdf

3.        The Wireless Security Survey of London，www.rsasecurity.com/solutions/wireless/ whitepapers/CLWS_WP_0203.pdf

4.        SANS InfoSec Reading Room - Security White Papers，www.sans.org/rr/

学时：36                                                      学分：2       

本课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生选修课。通过本课程的 学习，使学生系统、全面、扎实地掌握计算机网络的基本理论和基本实现策略，强调系统性与全面性；接触计算机网络前沿性的研究结果，侧重于培养学生理论分析 能力、形式化描述能力、系统分析能力、系统实现能力；对计算机网络理论与实现技术进行更深层次的理解和体会。本课程要求学生阅读大量相关的主流国际期刊文 章（如IEEE和ACM文章），以了解本领域当前的国际研究热点。

1.   Behrouz A. Forouzan. Data Communications and Networking, third edition. Mc  

Graw Hill Higher Education, USA, 2003.

1.   Andrew S. Tanenbaum. Computer Networks 3rd Ed. Prentice Hall/Pearson.

2.   James F. Kurose, Keith W. Ross. Computer Networking: A Top-Down Approach  

Featuring the Inernet. Pearson Education/Higher Education Press.

3.   William Stallings. Data & Computer Communications, sixth edition. Pearson

Education/Higher Education Press.

5.   Behrouz A. Forouzan. TCP/IP Protocol Suite, Mc Graw-Hill, 2000.

6.   Comer, D., Computer Networks and Internets, Prentice-Hall, 2001.

7.   Ed Tittel. Schaum’s Outhines of Computer Networking, Mc Graw-Hill, 2002.

英文译名：Computer Networking and Communication

1.     Behrouz A. Forouzan. Data Communications and Networking, third edition. Mc

Graw Hill Higher Education, USA, 2003.

1.    Andrew S. Tanenbaum. Computer Networks 3rd Ed. Prentice Hall/Pearson.

Approach Featuring the Inernet. Pearson Education/Higher Education Press.

3.    illiam Stallings. Data & Computer Communications, sixth edition. Pearson

Education/Higher Education Press.

7.    d Tittel. Schaum’s Outhines of Computer Networking, Mc Graw-Hill, 2002.

本 课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生选修课，也是哈工大计算机学院学科重要方向—智能人机交互与媒体技术的专业技术课之一，是了解专业、学科发展的最 好入门。通过课程的学习，可激发学生对专业探讨的主动性和积极性，激发研究问题的欲望。为研究生开设此课程目的是使学生强化技能训练，并了解到最新学科发 展动向；强调系统性、全面性以及前沿性，侧重于培养学生大型应用系统分析能力、掌握最新技术与解决问题思路。

1．Ralf Steinmetz，Klara Nahrstedt. Multimedia: Computing, Communications and Application, Prentice-Hall International, Inc., 清华大学出版社，1997

1．R. Steinmetz, K. Nahrstedt. Multimedia Fundamentals, Volume 1: Media Coding and Content Processing, Prentice Hall, 2002

英文译名：Multimedia Technology

本 课程为哈工大计算机学院学科重要方向—智能人机交互与媒体技术的专业技术课之一，是了解专业、学科发展的最好入门。同时可激发学生对专业探讨的主动性和积 极性，激发研究问题的欲望。通过本课程的学习，使学生强化技能训练，并了解到最新学科发展动向，掌握最新技术与解决问题思路。

1．Ralf Steinmetz，Klara Nahrstedt. Multimedia: Computing, Communications and Application, Prentice-Hall International, Inc., 清华大学出版社，1997

1．R. Steinmetz, K. Nahrstedt. Multimedia Fundamentals, Volume 1: Media Coding and Content Processing, Prentice Hall, 2002

本 课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生选修课。人工神经网络是计算智能理论的重要组成部分，是模式识别、信息处理、人工智能和智能控制等领域中的重要方 法，对许多学科都具有很强的渗透力，在现代科学研究和工业生产中具有广阔的应用前景。本课程教学目的旨在提高学生在智能方法方面的理论修养和素质，了解神 经网络与神经计算机的基本理论、常用方法、实用方法、发展现状和未来研究方向。通过课程的学习，使学生掌握神经网络的基本思想和基本方法、掌握几种基本模 型及其重要特征与算法、初步具备应用神经网络解决实际问题的思路，为深入研究打下坚实的理论基础。

1        概述。人工神经网络与神经网络研究，人脑与生物神经网络，符号主义、连接主义与行为主义，人工智能与神经网络，学习与记忆，发展历史，应用领域。（2学时）

2        人工神经元、感知器和自适应线性元件。MP神经元模型，六个基本假设，学习规则，感知器模型，自适应线性元件。（2学时）

3        多层感知器和EBP算法。MLP网络结构，原理，EBP学习算法，提高学习速度的措施，提高泛化能力的措施，理论实验结果，MLP应用实例等。（2学时）

4        径向基函数神经网络。Cover定理，径向基函数网络，学习方法，应用讨论。（2学时）

5        支持向量机。SVM原理，模型结构，构造方法，学习方法，应用举例。（2学时）

6        双向联想记忆网络BAM。BAM原理，模型结构，学习方法，稳定性分析，应用举例。（2学时）

7        自组织特征映射模型Kohonen网。自组织特征映射理论，Kohonen网模型，构造方法，学习方法，应用举例。（3学时）

8        动态系统理论与Hopfield网络。动态系统理论基础，系统稳定性判据，Hopfield网络结构，原理，稳定性，学习方法，实用问题举例。（2学时）

9        Hamming网络原理，模型结构，学习方法，应用举例。（2学时）

1．F.M. Ham and I. Kostanic. “Principles of Neuro-computing for Science & Engineering”, 机械工业出版社翻印，2003

8．C. Bishop, Neural Networks for pattern recognition, Clarendon Press, 1995

英文译名：Artificial Neural Networks

人工神经网络是计算智能理论的重要组成部分，是模式识别、信息处理、人工智能和智能控制等领域中的重要方法。本课程主要包括以下几个部分：人工神经网络的生物基础，MP神经元模型，学习规则，多层感知器和EBP算法，提高学习速度的措施，提高泛化能力的措施，径向基函数神经网络，支持向量机，自组织特征映射理论，Kohonen网模型，动态系统理论，Hopfield网络，自适应共振理论，ART模型，非确定方法，Monte Carlo算法，Boltzmann机模型，应用举例等内容。

Principles of Artificial Neural Networks form an important part in the domain of computing intelligence; ANNs are wildly used in pattern recognition, information processing, artificial intelligence, intelligent control, etc.

This course includes mainly the following parts: the biologic basis for ANNs, MP neuron model, learning rules, multi-layer Perceptron, EBP training algorithm, acceleration methods, generalization methods, RBF model, SVM model, auto-organization principles, Kohonen model, dynamic system theory, Hopfield network, ART model, stochastic methods, Monte Carlo algorithm, Boltzmann machine, and their application.

1．F.M. Ham and I. Kostanic. “Principles of Neuro-computing for Science & Engineering”, 机械工业出版社翻印，2003

8．C. Bishop, Neural Networks for pattern recognition, Clarendon Press, 1995

本 课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生选修课。本课程为哈工大计算机学院学科重要方向—智能人机交互与媒体技术的必备专业技术课之一，是培养研究型模式 人才的好题材。为研究生开设此课程目的是使学生通过编程来运用已学的计算机技术来解决实际问题；给出直观的计算机处理图象的结果，引发学生的兴趣和思考， 从而激发学生对专业探讨的主动性和积极性，激发他们研究问题的欲望。

1．R. C. Gonzalaz. Digital Image Processing, Second Edition, 电子工业出版社，2002

2．Kenneth R. Castleman. Digital Image Processing, 清华大学出版社, 1998

英文译名：Digital Image Processing

2．Kenneth R. Castleman. Digital Image Processing, 清华大学出版社, 1998

本 课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生选修课。将系统地介绍语音信号处理中的基本概念、基本理论与方法，以及最新研究进展，包括：语音识别技术、语音信 号的编码压缩技术、语音合成技术、基于语音的情感处理及发音学习技术、音频信息检索技术等。通过课程的学习，使学生了解语音信号处理的基本过程，掌握本研 究领域的基本方法，并能利用所学的知识实现基本的语音识别和语音合成系统，为今后从事相关深入的研究开发工作奠定基础。

基于动态时间弯折DTW(Dynamic Time Warping)的孤立词识别技术、基于隐马尔可夫模型HMM(Hidden Markov Model)的孤立词识别技术、基于二级DTW的连接词识别技术、基于分层构筑和HMM相结合的连接词识别技术、大词表连续语音识别技术、关键词检出技术、Robust语音识别技术。使学生了解常用的语音识别方法以及语音识别的最新研究进展。

2．Rabiner L，Juang B H.  Fundamentals of Speech Recognition. New Jersey: Prentice Hall PTR, 北京：清华大学出版社，1999

英文译名：Speech Signal Processing

系 统地介绍了语音信号处理的基础、概念、原理、方法与应用，以及该领域取得的新进展。包括：语音信号处理的发展过程、语音信号的产生与人类听觉的机理、线性 语音产生模型、非线性语音产生模型、语音信号的时频域特征分析、语音信号的线性预测方法、语音信号的编码与合成技术、语音识别技术、Robust语音识别技术，以及近年来新兴起的一些基于语音处理的应用技术，如情感语音处理、基于语音识别的发音学习、网络下的语音识别等。

1.        易克初等编，语音信号处理，国防工业出版社，2000

2.        Rabiner L，Juang B H.  Fundamentals of Speech Recognition. New Jersey: Prentice Hall PTR, 北京：清华大学出版社，1999

本 课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生选修课。分子生物学的迅速发展，产生了大量数据，且数据关系日趋复杂，计算分子生物学就是处理这些数据的新学科。 计算分子生物学又称生物信息学，是计算机科学、分子生物学和数学的交叉学科，分子生物学工作者是生物数据的创造者和最终用户，数学家关心解决生物问题的模 型。本课程则从计算机科学的角度，在介绍生物信息学研究对象的生物学背景基础上，抽象出相应的概念以及计算模型，进而描述求解问题的有效算法，并对这些算 法进行分析。通过课程的学习，使学生系统、全面、扎实地了解和掌握计算分子生物学基本方法；强调系统性、全面性以及前沿性，侧重于培养学生抽象出相应的概 念以及计算模型能力。

1．João Setubal and João Meidanis. Introduction to Computational Molecular Biology. PWS Publishing Company, Boston, 1997

英文译名：Computational Molecular Biology

1．João Setubal and João Meidanis. Introduction to Computational Molecular Biology. PWS Publishing Company, Boston, 1997

学时：28                                                  学分：1.5

1．Arthur L. Foston et al., Fundamentals of Computer Integrated Manufacturing. Pretice Hall. Inc. 1991

英文译名：Computer Integrated Manufacturing System

1．Ulich Rem Bold等著，计算机集成制造技术与系统，兵器工业出版社，1998

1.        Arthur L. Foston et al., Fundamentals of Computer Integrated Manufacturing. Pretice Hall. Inc. 1991

2.        杨海成，胡家齐，徐晓飞等编，制造业信息化技术问答，机械工业出版社，2003.3

3.        杨海成，祁国宁等编，制造业信息化工程－－背景、内容与案例，机械工业出版社，2003.3

4.        白英彩主编, CIMS教程，学院出版社, 1993

5.        祁国宁等，计算机集成制造系统方法论，上海科学技术出版社，1996

6.        徐晓飞，现代企业资源计划与管理，经济出版社，1999.12

学时：    28                                       学分：1.5       

英文译名：Enterprise Resource Planning System

学时：   28                                            学分：   1.5   

    电子商务作为互联网时代的产物，正在迅速的导致一种新的经 济－电子商务经济的问世和蓬勃发展。通过本课程的学习，使学生能综合运用计算机技术、网络技术、数据库技术，以及贸易、管理知识来解决实际问题。了解有关 电子商务的基本知识和基本概念，掌握电子商务的基本流转程式、基本架构及涉及的技术环境；掌握与电子商务相关的应用模式；电子商务实现的软件技术手段；最 后，通过若干企业电子商务的典型解决方案，指导学生了解如何建立一个有效的企业电子商务系统。从而使学生对电子商务及其运作有一个较为全面的了解。

本 课程主要介绍在因特网上从事商务活动的理论和实务，阐述电子商务中重要的商务问题和技术问题。主要介绍有关电子商务的基本知识和基本概念，掌握电子商务的 基本流转程式、基本架构及涉及的技术环境；掌握与电子商务相关的应用模式：网络营销、网络交易、在线零售、客户关系管理、电子商务下的物流系统、商务智能 （智能代理技术）等；电子商务实现的软件技术手段：Internet与网站；信息交换和搜索；电子交易技术；电子商务安全技术等；最后，通过若干企业电子商务的典型解决方案，并对其作深入解剖和分析。主要内容安排如下：

1.        祁明等编，电子商务实用教程，高等教育出版社，2000

2.        方美琪编著，电子商务概论，清华大学出版社，1999

3.        杨千里、王育民编著，电子商务技术与应用，电子工业出版社，1999

作 为一门涉及计算机网络技术、数据库技术、计算机应用技术以及贸易知识的交叉学科课程，主要介绍有关电子商务的基本知识和基本概念，掌握电子商务的基本流转 程式、基本架构及涉及的技术环境；掌握与电子商务相关的应用模式：网络营销、网络交易、在线零售、客户关系管理、电子商务下的物流系统、商务智能（智能代 理技术）等；电子商务实现的软件技术手段：Internet与网站；信息交换和搜索；电子交易技术；电子商务安全技术等；最后，通过若干企业电子商务的典型解决方案，并对其作深入解剖和分析，达到指导学生如何建立一个有效的企业电子商务系统的效果。

本课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生选修课。智能决策支持系统（DSS） 是计算机管理应用研究的热点和主要研究方向，本课程系统地评述了智能决策支持系统的发展，研究了智能决策支持系统有关的各种新技术，主要目的是让学生能够 了解智能决策支持系统的基本概念、系统构成、决策理论和技术、群决策理论与方法、决策支持系统设计与开发技术，为相关领域的研究生提供有关DSS的基础知识，为进一步的研究与学习打下基础。通过课程的学习，使学生掌握决策支持系统的基本概念、体系结构、基于模型和知识以及数据的决策原理、群体决策的概念、DSS设计与开发方法。

1.        决策支持系统的基本概念

决 策与知识及推理的关系，知识的概念，知识表示方法：产生式规则、语义网络、框架、模糊集合，推理：正向推理、逆向推理与混合推理，不确定性推理，推理系 统：元知识、推理机、事实数据库、解释机制，其他智能决策原理简介：基于黑板的专家系统、神经网络、机器学习与遗传算法。

1.        陈文伟，决策支持系统及其开发，清华大学出版社，2000

1.        黄梯云，智能决策支持系统，电子工业出版社，2001

2.        高洪深，决策支持系统（DSS）－理论、方法、案例，清华大学出版社，2000

英文译名：Intelligent Decision Support System

英文译名：Multi-Agent System

多智能体系统（Multi – Agent System）是20世纪90年 代出现的一个新的研究方向，主要由信息系统、人工智能、数据库、软件工程、程序设计语言等多门学科相互渗透发展而来。它已广泛应用于商务、工业、军事、医 疗、教育等大型信息系统的开发。在这些系统中通常包含数以百计，甚至数以千计的智能体，其复杂度相当高，用传统的软件开发方法进行设计与实现是难以想象 的。多智能体技术提供了软件开发的新模式，专家们甚至指出基于智能体的计算将会给软件开发带来重大突破，是软件业的一场革命。本课程的主要内容有智能体和 智能协作信息技术的发展概况，智能体的概念、性质、内部结构和实现方法。多智能体间通信和协作的基本原理、实现技术等，以及智能协作信息系统的开发方法和 多智能技术在工业、管理、办公自动化等领域的应用。

先修课程：计算机图形学、C语言    适用学科范围：计算机科学与技术及相关学科

本 课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生选修课。虚拟现实技术是指使用头盔显示器和传感手套等一系列新型交互设备构造出的一种计算机软硬件环境，人们通过 这些设施以自然的技能向计算机送入各种命令，并得到计算机对用户的视觉、听觉及触觉等各种感官的反馈。本课程的目的是通过讲述虚拟现实技术的基础知识和相 关技术，使学生了解虚拟现实技术的发展过程、系统构成原理、应用技术，为学生将来在科研工作中应用虚拟现实技术打下基础。

英文译名：Virtual Reality and its Application

本 课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生选修课。互联网上存在大量的非结构化数据，为了快速准确地从这些非结构化数据中获取有用的信息，或者过滤有害的信 息，需要采用高效的信息检索技术。通过课程的学习，使学生掌握信息检索技术的基本原理和基本技能，了解信息检索技术的国内外最新发展动态，掌握信息检索模 型、建立索引的方法、对用户提问的处理、搜索和匹配、文本过滤、文本分类和聚类、信息抽取和自动文摘等各项基本技术，不但了解这些技术所涉及的基本概念和 基本原理，而且能够在小规模的数据上编程实验。对于多媒体检索、跨语言检索、问答式信息检索技术、数字图书馆等要求了解基本原理和技术发展趋势。为今后的 研究和开发工作打下坚实的基础。

10、              信息抽取和自动文摘

1．Modern Information Retrieval, edited by Ricardo Baeza-Yates, Berthier Ribeiro-Neto, Addison Wesley Longman Publishing Co. Inc.1998

2．Information Retrieval: Data Structure and Algorithms, edited by W.B. Frakes and R. BaezaYates, Prentice Hall, 1992.

1．Zeng C, Xing CX, Zhou LZ. A survey of personalization technology. Journal of Software, 2002,13(10):1952~1961 (in Chinese with English abstract).

2．Pretschner A. Ontology based personalized search [MS. Thesis]. Lawrence, KS: University of Kansas, 1999.

3．Dumais ST, Platt J, Heckerman D, Sahami M. Inductive learning algorithms and representations for text categorization. In: French J, Gardarin G, eds.  Proceedings of the International Conference on Information and Knowledge Management. New York: ACM Press, 1998. 148~155.

4．Witten IH, Paynter GW, Frank E, Gutwin C, Nevill-Manning CG. KEA: practical automatic keyphrase extraction. In: Fox EA, ed. Proceedings of the 4th ACM Conference on Digital Library. New York: ACM Press, 1999. 254~255.

5． Turney PD. Learning algorithms for keyphrase extraction. Information Retrieval, 2000,2(4):303~336.

6．Joachims T. A probabilistic analysis of the rocchio algorithm with TFIDF for text categorization. In: Fisher DH, ed. Proceedings of the 14th International Conference on Machine Learning. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers, 1997. 143~151.

7．Bollacker KD, Lawrence S, Giles CL. Discovering relevant scientific literature on the Web. IEEE Intelligent Systems, 2000,15(2):42~47.

8．Hofmann T. Probabilistic latent semantic analysis. In: Laskey KB, Prade H, eds. Proceedings of the 15th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. San Francisco: Morgan Kaufmann Publisher 1　Chang S,Jungert E.Pictorial data management based upon the theory of symbolic projections.Journal of Visual Languages and Computations,1991,10(3):195～215

9．Adali S,Candan K S,Chen S -S et al.Advanced video information system: Data structures and query processing.Multimedia Systems,1996,4(4):172～186

10．Gupta A,Jain R.Visual information retrieval.Communications of the ACM,1997,40(5):30～42

11．Huang T S,Mehrotra S,Ramchandran K.Multimedia analysis and retrieval system (MARS)project.In:Proc of 33rd Annual Clinic on Library Application of Data  Processing——Digital Image Access and Retrieval.San Jose,CA,1996.260～265

12．Rui Y,Huang T S,Mehrotra S.Exploring video structures beyond the shots.In:Proc of IEEE Conf Multimedia Computing and Systems.Austin,Texas,1998.237～240

13．Rubin B,Davenport G.Structured content modeling for cinematic information.ACM SIGCHI Bulletin,1989,21(2):78～79

14．Salton G,McGill M J.Introduction to Modern Information Retrieval.New York:McGraw-Hill Book Company,1983 s, 1999. 289~296.

15．Lewis D D，Joes K S.Natural Language Processing for Information Retrieva
l.Communications of the ACM,1996,39:92

16．E. M. Vooheers, Overview of the Seventh Text Retrieval Conference ( TREC-8), http://trec.nist.gov，2000

英文译名：Information Retrieval

1．Modern Information Retrieval, edited by Ricardo Baeza-Yates, Berthier Ribeiro-Neto, Addison Wesley Longman Publishing Co. Inc.1998

2．Information Retrieval: Data Structure and Algorithms, edited by W.B. Frakes and R. BaezaYates, Prentice Hall, 1992.

1.      Zeng C, Xing CX, Zhou LZ. A survey of personalization technology. Journal of Software, 2002,13(10):1952~1961 (in Chinese with English abstract).

2.      Pretschner A. Ontology based personalized search [MS. Thesis]. Lawrence, KS: University of Kansas, 1999.

3.      Dumais ST, Platt J, Heckerman D, Sahami M. Inductive learning algorithms and representations for text categorization. In: French J, Gardarin G, eds. Proceedings of the International Conference on Information and Knowledge Management. New York: ACM Press, 1998. 148~155.

4.      Witten IH, Paynter GW, Frank E, Gutwin C, Nevill-Manning CG. KEA:   

practical automatic keyphrase extraction. In: Fox EA, ed. Proceedings of the 4th ACM Conference on Digital Library. New York: ACM Press, 1999. 254~255.

5.      Turney PD. Learning algorithms for keyphrase extraction. Information Retrieval, 2000,2(4):303~336.

6.      Joachims T. A probabilistic analysis of the rocchio algorithm with TFIDF for text categorization. In: Fisher DH, ed. Proceedings of the 14th International Conference on Machine Learning. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers, 1997. 143~151.

7.      Bollacker KD, Lawrence S, Giles CL. Discovering relevant scientific literature on the Web. IEEE Intelligent Systems, 2000,15(2):42~47.

8.      Hofmann T. Probabilistic latent semantic analysis. In: Laskey KB, Prade H, eds. Proceedings of the 15th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. San Francisco: Morgan Kaufmann Publisher 1　Chang S,Jungert E.Pictorial data management based upon the theory of symbolic projections.Journal of Visual Languages and Computations,1991,10(3):195～215

9.      Adali S,Candan K S,Chen S -S et al.Advanced video information system: Data structures and query processing.Multimedia Systems,1996,4(4):172～186

11.   Huang T S,Mehrotra S,Ramchandran K.Multimedia analysis and retrieval   

system (MARS)project.In:Proc of 33rd Annual Clinic on Library Application of Data Processing——Digital Image Access and Retrieval.San Jose, CA, 1996 .260～265

shots.In:Proc of IEEE Conf Multimedia Computing and Systems.Austin,Texas,1998.237～240

14.   Salton G,McGill M J.Introduction to Modern Information Retrieval.New    

York:McGraw-Hill Book Company,1983 s, 1999. 289~296.

15.   Lewis D D，Joes K S.Natural Language Processing for Information Retrieva
 l.Communications of the ACM,1996,39:92E. M. Vooheers, Overview of the   

Seventh Text Retrieval Conference ( TREC-8), http://trec.nist.gov，2000

本 课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生选修课。当全球信息化浪潮席卷而来时，我们就不得不面对语言障碍的问题。用什么信息技术跨越语言障碍？当然要靠机 器自动翻译。机器翻译的历史可以追溯到计算机诞生之初；机器翻译经历五十多年的研究历程，它的复杂性和实用价值越来越被人类所认识。而对于中国人来说，汉 语和英语两大语言之间的互译最为重要。本课程就是以英汉、汉英自动翻译为主，介绍机器翻译的原理、技术、应用。通过课程的学习，使学生了解机器翻译的现 状、方法和技术、系统与评价等；掌握关于机器翻译及其相关技术的基本原理、基本方法，今后能够开展基本的自然语言处理的研究。

1          机器翻译原理和系统概述；（2课时）

2          相关的资源和理论基础；（3课时）

3          词法分析；（3课时）

4          词性标注；（3课时）

5          句法分析的各种方法；（3课时）

6          转换和生成的传统方法；（3课时）

7          词义消歧和译文选择在机器翻译中的应用；（4课时）

8          非基于转换的机器翻译方法；（4课时）

9          机器翻译的评价；（3课时）

本 课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生选修课。知识工程是人工智能学科的重要分支，是设计和实现知识系统的理论、方法与技术。是研究知识获取、知识表 示，知识管理与利用的一门科学。本课程旨在向学生讲述知识工程的基本原理、基本方法、基本技术，以及基于知识系统的构造技术，使学生扎实地掌握知识工程的 基础知识；同时还要讲述知识工程的最新进展，如Ontology技术、Agent技术等，使学生了解、掌握知识工程研究的最新动态。

1．John Durkin,Expert system-design and development，Macmillan Publishing Company,1994

   Stuart Russell , Pearson Education, 2001

    3．《知识工程》沈一栋编著. 科学技术出版社.1992.1-22

    4．《人工智能》陆汝铃编著. 科学技术出版社.1987.5-30

    5．《人工智能原理与方法》王永庆编著. 西安交通大学出版社.1997.53-106

英文译名： Knowledge Engineering and Expert System

1．John Durkin,Expert system-design and development，Macmillan Publishing Company,1994

    1． 《Artificial Intelligence-A modern approach》

 Stuart Russell , Pearson Education, 2001

    2． 《Artificial Intelligence-Theory and Practice》

本 课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生选修课。是许多后续课程（如图像处理，模式识别，多媒体技术，计算机视觉等）的基础，通过本课程的学习，使学生能 对计算机图形学的研究内容及其应用方向有一个全面的认识和了解，了解计算机图形学的研究内容及其与相关学科的关系，掌握一些基本的图形生成算法（区域填 充、几何变换、投影变换、线段裁剪、多边形裁剪等）和图形显示的基本原理，了解常用自由型曲线及其在汽车、船舶、飞机等外形设计中的应用、三维实体的基本表示方法、以及三维真实感图形显示方法等内容，为以后深入研究和从事相关领域的科研奠定基础。

1.        计算机图形学的研究内容及其与图像处理、模式识别、计算几何、计算机视觉、计算机艺术等相关学科的关系，计算机图形学的发展，及其在机械、电子、建筑方面的CAD、汽车、船舶、飞机等外形设计、计算机艺术、过程控制、系统环境模拟、科学计算的可视化、影视特技制作等诸多领域中的应用；（2学时）

2.        交互式计算机图形处理系统的组成，图形显示器的分类及其显示原理，图形学标准；（2学时）

3.        基本图形生成算法（扫描线填充、种子填充、二、三维图形几何变换、平行投影、透视投影、线段裁剪、多边形裁剪等）；（3学时）

4.        计算机辅助几何设计综述，自由型曲线曲面的发展，参数曲线基础，参数多项式曲线、三次Hermite曲线，Bezier曲线，B样条曲线，NURBS曲线，以及它们在汽车、船舶、飞机等外形设计中的应用；（3学时）

5.        实体造型系统的发展，三维实体的表示，用于规则形体建模的边界表示，空间位置枚举表示、八叉树表示、单元分解表示、CSG表示、Sweep表示、特征表示方法的特点与比较，分形几何学的起源与发展，分数维数的概念和计算方法，分形几何与欧氏几何的区别，用于非规则形体建模的随机插值模型、迭代函数系统、L系统、粒子系统、复迭代等方法；（3学时）

6.        基本光照模型，包括环境光模型、Lambert漫反射模型、镜面反射和Phong模型、简单的透明模型等；（3学时）

7.        颜色科学基础，包括颜色视觉机理，Young -Helmholtz的三原色学说，Hering的对立颜色学说，CIE-XYZ和CIE-Lab色度系统，常用的RGB、CMYK、HSV、YIQ、YUV颜色模型及其相互之间的转换，基于ICC标准的色彩管理、色彩匹配、颜色再现的科学性与艺术性；（3学时）

8.        隐藏面的消除，包括Roberts算法、Weiler-Atherton算法、BSP树算法、深度缓冲器算法、扫描线相关算法、Warnock算法、光线投射算法，阴影生成；（3学时）

9.        取景变换、Gouraud明暗处理、Phong明暗处理、半色调技术（包括模式单元法、误差扩散、抖动）、光线跟踪技术、纹理映射技术（包括颜色纹理、几何纹理、过程纹理）；（3学时）

10.    传统动画与计算机动画的区别，计算机动画的起源、发展、应用以及未来发展趋势，计算机动画系统分类，计算机辅助二、三维动画的基本制作流程，电影拍摄与电视拍摄，逐帧动画与实时动画，常用的动画技术（参数Keyframe技术、柔性物体的Morphing技术、FFD技术、过程动画技术、Motion Capture技术等），常用的动画软件和文件格式。（3学时）

1.        [美]David F.，石教英，彭群生等译，Procedual Elements for computer graphics(Second Edition)，机械工业出版社，2002.

2.        Donald Hearn, M. Pauline Baker，蔡士杰等译，Computer Graphics，电子工业出版社，1998

3.        唐荣锡，汪嘉业，彭群生，汪国昭等，计算机图形学教程（修订版），科学出版社，2000

英文译名：Computer Graphics

1.        [美]David F.，石教英，彭群生等译，Procedual Elements for computer graphics(Second Edition)，机械工业出版社，2002.

2.        Donald Hearn, M. Pauline Baker，蔡士杰等译，Computer Graphics，电子工业出版社，1998

3.        唐荣锡，汪嘉业，彭群生，汪国昭等，计算机图形学教程（修订版），科学出版社，2000

    面向计算机专业、管理工程专业及其它相关专业硕士研究生， 讲授项目管理的基本思想、基本内容和基本方法。通过本课程的学习，使学生掌握项目管理基本思想及项目管理的意义；了解项目组的结构、项目组成员的职责以及 各成员间的关系；掌握项目管理的各个阶段的内容、过程与方法；熟悉用于项目管理的软件工具的使用；培养学生参与项目管理的意识及面向项目的工作方法；具备 管理小项目的能力；了解项目经理所应具备的项目管理知识、技术与素质。

    本 课程在教学过程中要求：讲清项目管理的基本内容及意义，使学生认识到项目管理的重要性；按着项目管理的流程逐个阶段向学生讲解项目管理的主要内容并结合一 些小的案例加强学生认识；在讲完项目管理的主要内容后，还要向学生介绍项目管理中可能遇到的其它问题的处理方法与过程（如冲突解决、项目分包与采购等）； 另外要用近1/4的学时让学生从头至尾做一个完整的案例，从而使学生能够将学到的知识与方法应用到实际中，并真正掌握项目管理精髓，初步具备管理项目的能力。

   本课程主要讲解以下主要内容：项目组织、项目经理、项目目标定义及规划、项目计划、项目估算及预算、项目进度计划、资源分配、项目控制、项目保证、项目后评审、项目结束、项目沟通及冲突解决、项目分包与采购、项目管理工具、项目展望及案例分析。

英文译名：Project Management

本 课程主要讲解以下主要内容：项目组织、项目经理、项目目标定义及规划、项目计划、项目估算及预算、项目进度计划、资源分配、项目控制、项目保证、项目后评 审、项目结束、项目沟通及冲突解决、项目分包与采购、项目管理工具、项目展望及案例分析。通过本课程的学习，学生将掌握项目管理基本思想及项目管理的意 义；了解项目组的结构、项目组成员的职责以及各成员间的关系；掌握项目管理的各个阶段的内容、过程与方法；熟悉用于项目管理的软件工具；培养学生参与项目 管理的意识及面向项目的工作方法；具备管理小项目的能力；了解项目经理所应具备的项目管理知识、技术与素质。

学时：28                                                  学分：1.5       

开课学期：春                                          开课形式：专题课程

本 课程为计算机科学与技术学科硕士研究生专题课程。网格计算概念源于动态、跨管理域虚拟组织解决问题过程中，计算机硬件、软件、数据和其他资源的协同与共 享。随着软硬件资源、人力资源日益分散，协同、数据共享以及其他一些全新的交互作用模型必将发挥日益重要的作用。本课程针对网格计算这一新兴领域进行纵 览，面向计算网格，介绍计算网格基础设施必须提供的基本服务：网格安全、资源管理、信息服务和数据管理。描述这些基本服务在Globus计算环境中的实现。课程第二部分覆盖了高级主题，介绍一些其他计算网格计划。

2．  网格安全

3．  网格资源管理

4．  网格信息服务

1．Foster and Kesselman, The Grid: Blueprint for a New Computing Infrastructure, Morgan Kaufmann Publishers, Inc., 1999.

2．Foster and Kesselman, The Grid 2 Blueprint for a New Computing Infrastructure Second Edition 2001

英文译名：Grid Computing

网 格计算概念源于动态、跨管理域虚拟组织解决问题过程中，计算机硬件、软件、数据和其他资源的协同与共享。随着软硬件资源、人力资源日益分散，协同、数据共 享以及其他一些全新的交互作用模型必将发挥日益重要的作用。本课程针对网格计算这新兴领域进行纵览，面向计算网格，介绍计算网格基础设施必须提供的基本服 务：网格安全、资源管理、信息服务和数据管理。描述这些基本服务在Globus计算环境中的实现。课程第二部分覆盖了高级主题，介绍一些其他计算网格计划。

1.        Foster and Kesselman, The Grid: Blueprint for a New Computing Infrastructure, Morgan Kaufmann Publishers, Inc., 1999.

2.        Foster and Kesselman, The Grid 2 Blueprint for a New Computing Infrastructure Second Edition 2001

学时： 36                                    学分：2   

开课学期：春                                     开课形式：课堂讲授

通过IP系列处理器核和CPU核的描述学习理解处理器及外围接口的设计原理和方法。介绍PLD, PLAs, PALs和FPGA的结构，重点了解和使用Xiliux Spartan家族的FPGA。包括SoC 的设计，测试，实现的工具和技术。使用VHDL 来描述设计，通过仿真来验证设计的正确性，进行逻辑综合，在版图综合的过程进行布线和布局，然后，在FPGA上实现。同时介绍如何使用EDA工具来设计和实现硬件。最后学习SoC测试的测试结构、算法及工具。

    3． 层综合方法（调度，模块选择，时钟选择，资源共享，RTL优化）

    4． 辑综合方法（两层及多层综合，再定时）

    5． 版图综合方法（布局，布线，时钟分布，电源线分布）

    6．EDA 工具介绍 (Cadency, Synopsys、Mentor等)

    8． 核及SOC设计实例介绍

1．Rochit Rajsuman, System-on-Chip: design and Test  2000.

2．Zainalabedin Navabi, VHDL Analysis and Modeling of Digital Systems,

3．J.M.Rabey, Digital Integrated circuit: A Design Perspective (Second edition), Prentice Hall   2002.12

4．Reading  in  Hardware/Software Codesign: Giouanni, De  Micheli  ,  et al  RolfErnst , Wayne  Wolf.

6．IEEE Design Automation and Test in Europe

10．System Level Hardwere /Software Codesign

通过IP系列处理器核和CPU核的描述学习理解处理器及外围接口的设计原理和方法，介绍PLD, PLAs, PALs和FPGA的结构，重点了解和使用Xiliux Spartan家族的FPGA。包括SoC 的设计，测试，实现的工具和技术。使用VHDL 来描述设计，通过仿真来验证设计的正确性，进行逻辑综合，在版图综合的过程进行布线和布局，然后，在FPGA上实现。同时介绍如何使用EDA工具来设计和实现硬件。最后学习SoC测试的测试结构、算法及工具。

1．Rochit Rajsuman, System-on-Chip: design and Test

2.  Zainalabedin Navabi, VHDL Analysis and Modeling of Digital Systems, Mc Graw Hill

3．J.M.Rabey, Digital Integrated circuit: A Design Perspective (Second edition), Prentice Hall

4．Madsen, J., Grode, J., and Knudsen, Hardware/Software Codesign: Principles and Practices Kluwer Academic Publishers.

6．IEEE Design Automation and Test in Europe

10．System Level Hardwere /Software Codesign

学时：28                                                             学分：  1.5

本 课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生学科专题课程。运动能从不同层次来研究：从宏观世界到微观世界。与运动相关的智能从最低级智能到高级的智能都存 在。甚至对于无智能的运动，我们能通过计算机视觉、模式识别和图像处理技术进行自动化智能化分析。人眼看电视以及人眼的感知是基于运动的。计算机视觉、模 式识别和图像处理（CVPRIP）通过运动提供的线索来重构许多场景信息。利用这些线索能完成一些任务，如：压缩、分割、3维重构、目标识别等。任何场景都有一些清晰的物体和背景组成。人眼对任何场景孤立的观测能很容易的知道如何分割，但是这对CVPRIP是最困难的问题之一。对一副图像的分割对目标识别和图像理解有着重要的作用。

6  光流（3学时）

1．Weiser M. The Computer for the Twenty-first Century. Scientific American, 1991,265(3):94—104

2．A ggarawal J K, Cai Q. Human motion analysis: A review [J ].Computer Vision and Image Understanding, 1999, 73 ( 3 ) :428～ 440.

3．D.M. Gavrila, The visual analysis of human movement: a survey, Computer Vision and Image Understanding, 73 (1) (1999) 82-98.

4．N. Peterfreund, Robust tracking of position and velocity with Kalman snakes, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22 (6) (2000) 564-569.

5．M. Kass, A. Witkin and D. Terzopoulos, Snakes: Active contour models, International Journal of Computer Vision, 4(1):321-331, 1998

6．R. Cutler, L.S. Davis, Robust real-time periodic motion detection, analysis, and applications, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22 (8) (2000) 781-796.

7．J.K. Aggarwal, Q. Cai, W. Liao, B. Sabata, Non-Rigid motion analysis:  articulated & elastic motion, Computer Vision and Image Understanding, 70 (2) (1998) 142-156.

8． R.T. Collins et al., A system for video surveillance and monitoring: VSAM final report, CM

英文译名：Motion Analysis and Understanding

1.        Weiser M. The Computer for the Twenty-first Century. Scientific American,1991,265(3):94—104

2.        A ggarawal J K, Cai Q. Human motion analysis: A review [J ].Computer Vision and Image Understanding, 1999, 73 ( 3 ) :428～ 440.

3.        D.M. Gavrila, The visual analysis of human movement: a survey, Computer Vision and Image Understanding, 73 (1) (1999) 82-98.

4.        N. Peterfreund, Robust tracking of position and velocity with Kalman snakes, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22 (6) (2000) 564-569.

5.        M. Kass, A. Witkin and D. Terzopoulos, Snakes: Active contour models, International Journal of Computer Vision, 4(1):321-331, 1998

6.        R. Cutler, L.S. Davis, Robust real-time periodic motion detection, analysis, and applications, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22 (8) (2000) 781-796.

7.        J.K. Aggarwal, Q. Cai, W. Liao, B. Sabata, Non-Rigid motion analysis: articulated & elastic motion, Computer Vision and Image Understanding, 70 (2) (1998) 142-156.

8.        R.T. Collins et al., A system for video surveillance and monitoring: VSAM final report, CMU-RI-TR-00-12, Technical Report, Carnegie Mellon University, 2000

学时：    28                                     学分：   1.5    

本 课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生专题课程。智能机器人学是以人工智能学为基础的多种学科交叉的综合性科学技术，包括：人工智能、传感融合技术、以 知识工程为核心的行为决策、无线通信网络技术、仿真技术及机器一体化等技术，同时该课程中还包含着嵌入式计算机技术、分布式系统技术、移动计算技术、人工 神经网络、数字图像处理、机器学习等内容。通过讲述智能机器人的构成与智能控制技术，使学生全面了解支持智能机器人的四个关键技术，即环境感知技术、行为 决策技术、运动控制技术及无线通信网络技术，并在此基础上通过多智能体理论来深入了解21世纪我们要实现的机器人社会中存在机器人之间协调、合作及竞争等技术。

1.        智能机器人导论，Robin R,Murphy著，孙增坷译，2004.10

2.        蔡自兴编著，机器人学，清华大学出版社，2003.12第二版

3.        方建军，何光平编著，智能机器人，化学工业出版社，2004

1.        Nils J.Nilsson著，人工智能， Stanford University，中文版，机械工业出版社

2.        林尧瑞，马小平编著，人工智能导论，清华大学出版社，1989.9第二版

英文译名：Intelligent Robotics

本 课程介绍了智能机器人学的基本概念、机器人的运动学与动力学问题，其次作为环境感知技术，重点介绍以视觉为核心的多传感融合技术，并且作为行为决策技术， 重点介绍了智能机器人的路径规划技术，基于多智能体理论的群机器人的协调与合作及竞争问题，在此基础上利用机器人足球系统来论述了未来机器人社会要解决的 其它关键技术问题。

学时：28                                                      学分1.5       

本 课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生专题课程。本课程的主要目的是向学生介绍近年来在国际上出现的将计算机技术与生物技术相结合的一个研究热点：生物 特征识别与诊断技术。本课程涉及的生物特征包括用于身份鉴别的人体体表不变生物特征：指纹、脸形、掌纹、虹膜、连机签名等，以及用于疾病诊断的可变人体体 表生物特征：舌象、脉搏等。通过本课程的讲授，使学生掌握本研究领域的基本概念、原理和方法，并向学生介绍我们哈工大生物信息研究中心的一些最新研究成 果。

1        生物特征识别技术综述（1学时）

2        生物特征信息获取（4学时）

3        指纹识别技术（5学时）

4        人脸识别技术（5学时）

5        掌纹识别技术（3学时）

6        虹膜识别与签名识别（5学时）

7        基于生物特征的中医诊断技术（5学时）

1.      David D. Zhang. Automated Biometrics: Technologies and Systems. Kluwer Academic Publishers, USA, 2000.

1．D. Zhang.  Palmprint Authentication, Kluwer Academic Publishers, USA, 2004.

2．D. Zhang  Biometrics Solutions for Authentication in an e-World, Kluwer Academic Publishers, USA, 2002.

3．Anil Jain, Ruud Bolle, Sharath Pankanti, Biometrics: Personal Identification in Networked Society, Kluwer Academic Publishers, 1999

4．Julian D. M. Ashbourn Biometrics: Advanced Identify Verification: The

C omplete Guide Springer Verlag, 2000.

本 课程的主要目的是向学生介绍近年来在国际上出现的将计算机技术与生物技术相结合的一个研究热点：生物特征识别与诊断技术。本课程涉及的生物特征包括用于身 份鉴别的人体体表不变生物特征：指纹、脸形、掌纹、虹膜、连机签名等，以及用于疾病诊断的可变人体体表生物特征：舌象、脉搏等。通过本课程的讲授，让学生 掌握本研究领域的基本概念、原理和方法，并向学生介绍我们哈工大生物信息研究中心的一些最新研究成果。

1．David D. Zhang. Automated Biometrics: Technologies and Systems. Kluwer Academic Publishers, USA, 2000.

1．D. Zhang.  Palmprint Authentication, Kluwer Academic Publishers, USA, 2004.

2．D. Zhang  Biometrics Solutions for Authentication in an e-World, Kluwer Academic Publishers, USA, 2002.

3．Anil Jain, Ruud Bolle, Sharath Pankanti, Biometrics: Personal Identification in Networked Society, Kluwer Academic Publishers, 1999

4． Julian D. M. Ashbourn Biometrics: Advanced Identify Verification: The Complete Guide Springer Verlag, 2000.

学时：    36                                          学分：                  2

本 课程是探索可穿戴计算这个新兴领域的一些研究问题及其高可靠性系统设计和评估的一门课程。可穿戴计算已成为国际计算机学术界的研究热点之一，包括软硬件系 统、网络协议、电源管理、用户界面、人机工程学和安全性等，它为计算机科学与技术提出了新的课题与挑战。高可靠计算机系统的设计除了要满足应用要求的基本 功能之外，还必须具备高可靠性、高安全性、高可用性，可测试性、可维修性、健壮性等属性。本课程要求学生在了解可穿戴计算技术和系统可靠性概念的基础上， 掌握目前流行的研究方向、设计技术和评估方法，并能够深入分析该领域的某个发展分支，做到学习和研究的有机结合。

可 穿戴计算机的电源管理是软硬件设计中的一个重点研究方向。由于所用电源主要是电池，但在短时间内，电池在体积、重量和容量方面不会有很大的改进。目前对于 可穿戴计算机的能源问题需要从寻找新的供能方式和合理利用能源两个方向进行研究。合理利用能源对可穿戴计算机显得尤为重要，本专题重点从两种途径——硬件 方案：选用节能的处理器及其它器件，尽量减少对硬件配置的要求；软件方案：建立适应用户操作习惯、合理节能的运行模型，实现用电方式的最佳管理对可穿戴计 算机的电源管理进行讨论。

容 错设计技术是最早的可信计算技术，课程将介绍容错的概念和容错计算机系统的设计方法。传统的容错计算机都是采用冗余的方式构造多个节点共同完成某项任务， 分为备份、表决、混合等设计方法，每种设计方法可根据可靠性要求来加以选择，并可以根据模型进行系统的可靠性预估。课程要通过理论方法和实际举例相结合的 方式，把容错设计技术和基本的可靠性分析方法展现出来。

研 究可靠性理论、可用性及可维修性理论、概念及度量，介绍计算机系统可靠性的高级分析技术和评估模式。可靠性设计从单节点拓展为分布式系统，随之而来的就是 网络系统的故障处理、故障诊断、备份策略、切换策略等设计问题，尽管设计问题仍然是这些名字，但可靠性设计的重心发生了转移。

1．D.P.Siewiorek. The Reliable Computer System. digital press. 1992

1． Davies, N., Cheverst, K., Mitchell, K., Efrat, A. Using and Determining Location in a Context-Sensitive Tour Guide. IEEE Computer 33(8), August, 2001.

2． Harter, A., Hopper, A., Steggles, P., Ward, A., Webster, P. The Anatomy of a Context-Aware Application. In Proceedings of the Fifth Annual International Conference on Mobile Computing and Networking. Seattle, WA, August, 1999.

3． Truman, T.E., Pering, T., Doering, R., Brodersen, R.W. The InfoPad Multimedia Terminal: A Portable Device for Wireless Information Access. IEEE Transactions on Computers 47(10), October, 1998.

4． Haartsen, J.C. The Bluetooth Radio System. IEEE Personal Communications 7(1), February, 2000.

5． Bakre, A., Badrinath, B.R. Handoff and System Support for Indirect TCP/IP. In Proceedings of the Second Usenix Symposium on Mobile & Location-Independent Computing. Ann Arbor, MI, April, 1995.

6． Truman, T.E., Pering, T., Doering, R., Brodersen, R.W. The InfoPad Multimedia Terminal: A Portable Device for Wireless Information Access. IEEE Transactions on Computers 47(10), October, 1998.

7． Noble, B.D., Satyanarayanan, M., Narayanan, D., Tilton, J.E., Flinn, J., Walker, K.R. Agile Application-Aware Adaptation for Mobility. In Proceedings of the 16th ACM Symposium on Operating Systems and Principles, pages 276--287. Saint-Malo, France, October, 1997.

8． Gemperle, F., Kasabach, C., Stivoric, J., Bauer, M., Martin, R. Design for Wearability. In Proceedings of the Second International Symposium on Wearable Computers. Pittsburgh, PA,October, 1998.

9． Kymissis, J., Kendall, C., Paradiso, J., Gershenfeld, N. Parasitic Power Harvesting in Shoes. In Proceedings of the Second International Symposium on Wearable Computers. Pittsburgh, PA, October, 1998.

10．Weiser, M., Welch, B., Demers, A., Shenker,  S. Scheduling  for Reduced CPU Energy. In Proceedings of the First USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation. Monterey, CA, November, 1994.

11．Ward, A., Jones, A., Hopper, A. A New Location Technique for the Active Office. IEEE Personal Communications 4(5), October, 1997.

12． Anhalt, J., Smailagic, A., Siewiorek, D., Gemperle, F., Salber, D., Weber, S., Beck, J., Jennings, J. Toward Context-Aware Computing: Experiences and Lessons. IEEE Intelligent Systems 16(3), May/June, 2001.

13．Davies, N., Gellersen, H. Beyond Prototypes: Challenges in Deploying Ubiquitous Systems. IEEE Pervasive Computing 1(1), January-March, 2002.

14．Satyanarayanan, M. Pervasive Computing: Vision and Challenges. IEEE Personal Communications 8(4), August, 2001.

15．Want, R., Borriello, G., Pering, T., Farkas, K.I. Disappearing Hardware. IEEE Pervasive Computing 1(1), January-March, 2002.

17．M.L.Shooman. Reliability Of Computer Systems And Networks. John Wiley & Sons, Inc. 2002

19．G. Bolch, S. Greiner, H. Meer, K. S. Trivedi. Queueing Networks and Markov Chains. John Wiley & Sons, Inc.1998.

20．Jean-Claude Laprie, editor. Dependability: Basic Concepts and Terminology. Dependable Computing and Fault-Tolerant Systems. Springer Verlag, Dec 1991.

21．Daniel P. Siewiorek and Robert S. Swarz. Reliable Computer Systems: Design and Evaluation. AK Peters, Ltd., Natick, MA, 3rd edition, 1998.

22．George Candea. The basics of dependability. 2003. http://www.stanford.edu / ~candea/teaching/ cs444a-fall-2003/notes/basics.pdf

本 课程是探索可穿戴计算这个新兴领域的一些亟待解决的问题及其高可靠性系统设计和评估的一门课程，包括软硬件系统技术、移动通信和网络协议、电源管理、用户 界面、人机工程学和安全性等，它为计算机科学与技术提出了新的课题与挑战。高可靠的计算机系统设计除了要满足应用要求的基本功能之外，还必须具备高可靠 性、高安全性、高可用性，可测试性、可维修性、健壮性等属性。课程将以专题的方式分别介绍各个研究方向，深入分析该领域的某些发展分支，做到学习和研究的 有机结合。

1．D.P.Siewiorek. The Reliable Computer System. digital press. 1992

1．Davies, N., Cheverst, K., Mitchell, K., Efrat, A. Using and Determining Location in a Context-Sensitive Tour Guide. IEEE Computer 33(8), August, 2001.

2．Harter, A., Hopper, A., Steggles, P., Ward, A., Webster, P. The Anatomy of a Context-Aware Application. In Proceedings of the Fifth Annual International Conference on Mobile Computing and Networking. Seattle, WA, August, 1999.

3．Truman, T.E., Pering, T., Doering, R., Brodersen, R.W. The InfoPad Multimedia Terminal: A Portable Device for Wireless Information Access. IEEE Transactions on Computers 47(10), October, 1998.

4．Haartsen, J.C. The Bluetooth Radio System. IEEE Personal Communications 7(1), February, 2000.

5．Bakre, A., Badrinath, B.R. Handoff and System Support for Indirect TCP/IP. In Proceedings of the Second Usenix Symposium on Mobile & Location-Independent Computing. Ann Arbor, MI, April, 1995.

6．Truman, T.E., Pering, T., Doering, R., Brodersen, R.W. The InfoPad Multimedia Terminal: A Portable Device for Wireless Information Access. IEEE Transactions on Computers 47(10), October, 1998.

7．Noble, B.D., Satyanarayanan, M., Narayanan, D., Tilton, J.E., Flinn, J., Walker, K.R. Agile Application-Aware Adaptation for Mobility. In Proceedings of the 16th ACM Symposium on Operating Systems and Principles, pages 276--287. Saint-Malo, France, October, 1997.

8．Gemperle, F., Kasabach, C., Stivoric, J., Bauer, M., Martin, R. Design for Wearability. In Proceedings of the Second International Symposium on Wearable Computers. Pittsburgh, PA,October, 1998.

9．Kymissis, J., Kendall, C., Paradiso, J., Gershenfeld, N. Parasitic Power Harvesting in Shoes. In Proceedings of the Second International Symposium on Wearable Computers. Pittsburgh, PA, October, 1998.

10．Weiser, M., Welch, B., Demers, A., Shenker, S. Scheduling for Reduced CPU Energy. In Proceedings of the First USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation. Monterey, CA, November, 1994.

11．Ward, A., Jones, A., Hopper, A. A New Location Technique for the Active Office. IEEE Personal Communications 4(5), October, 1997.

12．Anhalt, J., Smailagic, A., Siewiorek, D., Gemperle, F., Salber, D., Weber, S., Beck, J., Jennings, J. Toward Context-Aware Computing: Experiences and Lessons. IEEE Intelligent Systems 16(3), May/June, 2001.

13．Davies, N., Gellersen, H. Beyond Prototypes: Challenges in Deploying Ubiquitous Systems. IEEE Pervasive Computing 1(1), January-March, 2002.

14．Satyanarayanan, M. Pervasive Computing: Vision and Challenges. IEEE Personal Communications 8(4), August, 2001.

15．Want, R., Borriello, G., Pering, T., Farkas, K.I. Disappearing Hardware. IEEE Pervasive Computing 1(1), January-March, 2002.

17． M.L.Shooman. Reliability Of Computer Systems And Networks. John Wiley & Sons, Inc. 2002

19．G. Bolch, S. Greiner, H. Meer, K. S. Trivedi. Queueing Networks and Markov Chains. John Wiley & Sons, Inc.1998.

20．Jean-Claude Laprie, editor. Dependability: Basic Concepts and Terminology. Dependable Computing and Fault-Tolerant Systems. Springer Verlag, Dec 1991.

21．Daniel P. Siewiorek and Robert S. Swarz. Reliable Computer Systems: Design and Evaluation. AK Peters, Ltd., Natick, MA, 3rd edition, 1998.

22．George Candea. The basics of dependability. 2003. http://www.stanford.edu / ~candea/teaching/ cs444a-fall-2003/notes/basics.pdf

学时： 28                                                学分： 1.5      

2.      概述

2.      Java基本程序设计基础

英文译名：Java Programing

本 课程属于硕士研究生工科各专业的公共选修课。工业控制是计算机的一个主要应用领域，随着硬件价格的不断降低，网络技术的不断发展，在计算机控制相关的数据 采集、算法设计等方面出现了很多新技术、新产品、新应用。本课程主要介绍在工业控制领域的接口技术发展以及通信、控制理论等的新变化，结合可编程控制器、 工业控制机等硬件的变化，以及现场总线、组态软件、卡泰仪器等环境的变化，教授计算机控制、数据采集、信号变换、抗干扰技术等内容。课程以讲授为主，并结 合讨论以及技术报告。

10．            现场总线技术（fieldbus）

11．            虚拟仪器与卡泰仪器

12．            嵌入式操作系统与组态软件

13．            计算机控制系统的设计与实现

英文译名：Data Collection and Industrial Control

    工业控制是计算机的一个主要应用领域，随着硬件价格的不断降低，网络技术的不断发展，在计算机控制相关的数据采集、算法设计等方面出现了很多新技术、新产品、新应用。   本课程主要介绍在工业控制领域的接口技术发展以及通信、控制理论等的新变化，结合可编程控制器、工业控制机等硬件的变化，以及现场总线、组态软件、卡泰仪器等环境的变化，教授计算机控制、数据采集、信号变换、抗干扰技术等内容。

1．Harvey  M.Deitel  Paul James Deital，The  Complete C++ Training  Course，Publishing  House of electronice industry，2001.1

1．Bjarne Stroustrup，The C++ Programming Language,  Higher Education Press & Pearson Education, 2001.8

2．Brian W. Kernighan  Dennis M. Ritchie, The C++ Programming Language, Prentice-Hall Internatinal,Inc, 2000.4

英文译名：The C++ Programming Language

1．Harvey  M.Deitel  Paul James Deital，The  Complete C++ Training  Course，Publishing  House of electronice industry，2001.1

1.     Bjarne Stroustrup，The Ｃ＋＋　Programming Language,  Higher Education 

Press & Pearson Education, 2001.8

2.     Brian W. Kernighan  Dennis M. Ritchie, The C++ Programming Language,  

Prentice-Hall Internatinal,Inc, 2000.4

4.     钱能,  C++程序设计教程， 清华大学出版社,  1999.4

先修课程：计算机组成技术、C语言          适用学科范围：全校公共课

学时：36                                          学分：2       

本 课程主要面向非计算机专业的研究生开设，旨在讲解计算机本体的基本概念、主要结构、基本原理、设计思想，使学生能够建立计算机的整体概念，熟悉软硬件协调 工作过程，掌握计算机设计中的关键问题及解决方法。以此，加深学生对计算机的理解，能够对其中的基本原理与算法“活学活用”，提高计算机的深层次应用水 平。

1.        计算机系统层次结构，计算机系统结构、组成，并行性发展与计算机系统分类。（3学时）

2.        数据表示，寻址方式，指令系统的设计与改进，RISC技术。（5学时）

3.        存贮体系，虚拟存贮器，Cache存贮器，存储管理。（6学时）

4.        重叠，流水，向量处理机，并行处理机，多处理机。（6学时）

5.        UNIX操作系统的发展历史、常用命令、启动过程。（6学时）

6.        进程管理、处理机调度、及示例。（5学时）

7.        文件系统管理、设备管理、及示例。（5学时）

1．UNIX——Information about UNIX BSD variant ，http://www.computerhope.com/unix/bsd.htm

英文译名：Computer Architecture and Operating System

主 要内容包括计算机系结构和操作系统两部分，以及两本部分间的区别与联系。在计算机系结构部分，围绕着如何提计算机高性能价格比的问题，介绍计算机软硬件设 计中存在的主要问题、各种解决方法或算法、以及解决方法的比较、评价；突出并行思想在不同层面设计中对提高计算机性能所起的作用。在计算机操作系统部分， 以UNIX为蓝本，介绍多用户多进程操作系统的基本结构、基本与原理，包括对计算机软硬件资源的管理、用户使用界面、操作系统的启动流程等。

1．UNIX——Information about UNIX BSD variant ，http://www.computerhope.com/unix/bsd.htm

开课院系：计算机科学与技术学院           任课教师：李全龙

学时：36                                                 学分： 2 

2  应用层(共6学时)

3  传输层（共6学时）

4  网络层（共8学时）

5  数据链路层与局域网（共8学时）

6  网络多媒体简介（共2学时）

7  网络安全及网络管理简介（共4学时）

1．James F. Kurose and Keith W. Ross,Computer Networking-A Top-Down Approach Featuring the Internet,Higher Education Press (China) & Pearson Education, 2001.

1．William Stallings, Data & Computer Communications (Sixth Edition), Higher Education Press (China) & Pearson Education, 2001.

2． Douglas E. Comer, David L. Stevens, Internetworking with TCP/IP，Vol. I, Vol. II, Vol. III， (影印版)，清华大学出版社，2002

3．W. Richard Stevens, TCP/IP Illustrated Volume 1,2,3， (影印版)，机械工业出版社，2003

1．James F. Kurose and Keith W. Ross,Computer Networking-A Top-Down Approach Featuring the Internet,Higher Education Press (China) & Pearson Education, 2001.

1.    William Stallings, Data & Computer Communications (Sixth Edition), Higher Education Press (China) & Pearson Education, 2001.

2.    Douglas E. Comer, David L. Stevens, Internetworking with TCP/IP，Vol. I, Vol. II, Vol. III， (影印版)，清华大学出版社，2002

3.    W. Richard Stevens, TCP/IP Illustrated Volume 1,2,3， (影印版)，机械工业出版社，2003

    课 程属于面向全校硕士研究生的公共选修课。通过本课程的学习，使学生理解有关数据库的基本概念、理解数据库及数据库管理系统的作用和意义；基本掌握一种典型 数据库管理系统软件的数据描述语言和数据操纵语言；了解一般的数据库的设计方法和需要注意的问题；了解基本数据库管理内容；培养学生分析和解决实问题的能 力。

开课院系：计算机科学与技术学院              

    数据库系统基础与应用以基本概念、基础知识和基本原理的讲解为主，辅之以经典实用系统软件使用和介绍;重 点讲解有关基本原理，使学生对数据库系统及数据库管理系统有一个较全面的认识。如数据库是什么，怎样定义数据库，怎样操纵数据库中的数据，为什么要这样操 作，最终目的是使学生知道自己用数据库干什么。用讲解引导学生入门，经典系统的使用辅之，然后归纳总结。要求学生必须完成所规定的实验。使在培养学生对数 据库具有理性认识的基础上，对数据库进一步具有感性认识，使学生了解在信息社会中如何用数据库来支持，并使学生初步具有应用数据库的基础和能力。经典实用 系统软件介绍与使用以满足学生做实验并理解所学概念为基准。

先修课程：数字电路、 计算机组成原理、 汇编语言程序设计、计算机接口技术

开课学期：秋                             开课形式：课堂讲授

本 课程属于面向全校硕士研究生的公共选修课。单片机原理及应用课程是一门培养学生了解计算机的硬件结构及指令系统、使用单片机进行实时控制及仪器仪表测量和 智能控制系统应用。通过课程的学习，使学生掌握单片机的理论、结构、寻址方式、指令系统及接口技术，能理论联系实际，为今后进行单片机自动控制设计打下基 础。

1．张毅刚 彭喜元 姜守达 乔立岩编著，新编MCS-51单片及应用设计， 哈尔

课程编号：S1300049Q                          

先修课程：数字电路、 计算机组成原理、 汇编语言程序设计、计算机接口技术