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计算机科学专业那些让人心动的研究课题

霍曦
2023-04-16 12:43:48
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多伦多都会大学计算机科学专业研究课题

人工智能与机器学习

Artificial Intelligence & Machine Learning

这是一个由教授带领的,在人工智能、机器学习和深度学习方面进行的基础和应用研究。该研究致力于开发算法来模拟复杂的系统,自动化计算任务和通过创造性的思路解决问题。

工作包括:

✔ 基于qos的云服务推荐系统

✔ 社交网络的行为分析,用户建模和分析

✔ 临床决策支持软件用于分析并预测症状,以推荐放射诊断的疗法

✔ 神经创伤的预测和图像分析,以及大脑中的微出血和病变

✔ 关于行动和事件的知识表示和推理

✔ 产业与研究合作项目:加拿大国家芭蕾舞团、MedCurrent、Post Beyond、西奈山医院、圣迈克尔医院、多伦多总医院、生物医学工程、科学与技术研究所(iBEST)

计算几何学

Computational Geometry

几乎所有的问题都可以用几何来表示。在Yeganeh Bahoo博士的领导下,几何计算实验室探索针对此类问题的算法设计和数据结构。通过将几何和计算机科学相结合,实验室为各种当前和潜在的工业应用开发了新的见解和有针对性的解决方案,例如:

✔ 通过无线网络传输通信

✔ 机器人的运动和可视性问题

✔ 虚拟现实中的碰撞检测

✔ 搜索和救援场景的最佳路线规划

✔ 以及更多

最近,该实验室与行业合作伙伴CAMufacturing Solutions Inc.合作,基于网格中三角形的镶嵌来图形化地表示3D表面,为增材制造中的3D打印机设计自动化刀具路径。

计算公共安全与机器人技术

Computational Public Safety & Robotics

NCART(网络中心应用研究团队)已经开发了20多年的实际应用程序。Alex Ferworn教授和他的多学科团队在Vice Media、探索频道和许多其他场所制作了获奖作品。NCART目前专注于设计和开发应用程序,以协助紧急救援人员拯救生命。近期项目包括:

✔ 无人机/无人机系统(UAS)用于搜索和救援行动,试图寻找失联的痴呆症患者

✔ 虚拟三维灾难场景重建模型,用于研究和预测灾害碎石的行为

✔ 基于游戏的工具和模拟应急人员参与制定简易爆炸装置(IED)安保

研究合作:NCART与众多教育,企业和工业组织,OPP,达勒姆地区警察,消防员,犬类驯兽师和广泛的社会科学家和其他人合作进行研究。它还与多伦多大都会图书馆合作实验室保持着密切的工作联系。

计算机视觉,图形和虚拟现实

Computer Vision, Graphics &

Virtual Reality

多伦多都会大学的视觉实验室(RVL)探索视觉计算——包括计算机视觉、图形学和虚拟现实、深度学习和人类感知。机器学习和数据科学是我们工作的本质。

近年来,图像和视频内容已经变得过剩。我们的实验室开发了可以“看到”这些媒体并从中挖掘有用信息的计算机。

我们还开发工具来识别和分类视频中的人类行为,并以最少的人力来自动化在线视频搜索。


网络安全

Cybersecurity

阿里·米里博士是信息和计算机安全实验室(iCaSL)的负责人。25年来,他的研究团队不断创新具有成本效益的策略,使信息系统更快、更可靠、更安全。该团队正在积极开发与行业和安全相关的多元化项目,包括:

工作包括:

✔ 移动平台安全

✔ 可扩展的云服务安全解决方案

✔ 分类攻击对操作系统、硬件和软件特性的有效性和影响

企业项目:Miri教授参与了与政府和企业合作伙伴的众多研究合作,包括:Telus, Bell, Ericsson, Alcatel, IBM, QNX和大部分主要银行。

数据科学

Data Science

Abdolreza Abhari博士指导分布式系统和多媒体处理(DSMP)实验室。研究团队积极研究:

✔ 数据科学,数据挖掘和数据库系统

✔ 网络社交网络,传感器网络和分布式系统

✔ 建模与仿真

✔ 多媒体处理

部分研究项目:

✔ 通过实时深度学习对智能安防摄像机进行物体运动检测

✔ Twitter推荐系统模拟器

✔ 利用无线传感器网络分析建筑物性能

软件工程

Software Engineering

Andriy Miransky教授指导与软件工程过程相关的许多可能风险的研究,特别关注分析大数据的复杂系统。如果没有发现和缓解任何此类风险都可能导致业务决策的失误、客户支持服务负担过重、突发的停机、超出预算以及项目进度长时间停滞。

风险可能包括对大型数据库的不适当测试、与不可扩展算法相关的系统故障、引入开发周期的后期需求,以及消费者发现的产品缺陷的激增。通过探索如何量化和降低风险,我们的实验室旨在使计算世界成为一个更安全的地方。

这个充满活力的探索领域融合了软件工程、机器学习和数据科学的相互关系。其中设计的研究技术包括,

工作包括:

✔ 数据挖掘

✔ 深度学习

✔ 模拟

✔ 区块链

✔ 云计算

✔ 量子计算

✔ 高性能计算

企业合作:我们在合作伙伴(如Environics Analytics, eswhole和IBM)的帮助下,将研究得以现实的展现。

无线通讯及网络

Wireless Communications and Networks

Isaac Woungang博士负责分布式应用和宽带网络实验室(DABNEL)。该实验室成立于2002年,专注于应用数学和人工智能知识来应对无线通信和网络带来的挑战,以及这些系统的安全性。团队积极开发不同行业和组织的相关项目:

✔ 机会网络的设计、安全、控制和管理

✔ 移动云和边缘计算

✔ 无线通信网络的博弈论模型

✔ 机器学习及其在B5G网络中的应用

✔ 多层蜂窝无线网络中的资源管理

✔ 超越5G (B5G)蜂窝网络(共存、分布式无线接入、调度、电源控制、网络选择、云- ran和移动性/切换管理)

企业合作:Woungang博士参与了与政府和合作伙伴的众多研究合作,包括Plurilock Solutions Inc., IBM和RBC等。 

    详细信息,请点击“立即咨询”。


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