1.算法與理論

　　算法影響計算機科學的所有領域——從機器學習到生物信息學再到計算機系統。凱斯西儲大學的研究人員為具有實際影響的實際應用開發了新穎的算法。

　　2.人工智能和機器學習

　　人工智能有望通過從醫療保健到交通、從數據科學應用到網絡安全的無數應用來徹底改變我們的世界、我們的社會和我們的生活。與此同時，關于智能系統的構成以及如何通過高效計算實現智能行為等基本科學問題仍有待解答。

　　凱斯西儲大學的研究人員正在努力回答人工智能背后的基本問題，并將人工智能和機器學習方法應用于應用程序。為了更好地理解這些問題，我們研究了我們的大腦如何編碼感官信息、人們應該如何與人工智能助手互動、如何構建能夠自動學習分解問題并用自然語言進行交流的人工智能系統，以及如何構建安全的人工智能系統。

　　3.生物信息學和系統生物學

　　生物信息學和系統生物學研究計算模型并構建軟件工具和系統，以基于高通量技術生成的大規模數據來回答生物/醫學/健康領域的重要問題。作為一個跨學科領域，生物信息學結合了計算機科學、統計學、遺傳學和基因組學、細胞和分子生物學來分析和解釋生物和健康數據。

　　4.數據庫和數據挖掘

　　數據正在以令人難以置信的速度積累、存儲并轉化為資源和知識。數據庫和數據管理提供了使數據系統有用且方便的關鍵屬性：可靠性、效率、可擴展性、并發控制和高級查詢語言。

　　數據挖掘從現有信息中尋找可以智能利用數據存儲庫的模式。除了尋找有用的模式之外，數據庫和數據挖掘還通過信息可視化以可視化方式傳達和表示數據和知識。

　　5.網絡和分布式系統

　　互聯網已成為我們日常生活的一部分，也是國家基礎設施的重要組成部分。互聯網性能、可擴展性和故障恢復能力直接影響我們的生活質量，以及無數默默維持現代社會運轉的看不見的應用程序。依賴互聯網的重要社會功能，包括遠程辦公、供應管理、工業應用和智能電網，數不勝數。

　　我們的研究涉及影響互聯網質量的計算機網絡和分布式系統的廣泛方面，包括無線網絡、實時通信、云計算等。我們的一些研究制定了設計高效、有彈性和安全的網絡和網絡系統的基本原則。

　　6.安全和隱私

　　隨著越來越多的數據被收集、傳輸和存儲，安全和隱私成為各行業高度研究興趣和價值的領域。

　　安全和隱私的主要研究領域包括：

　　計算隱私：開發測試來顯示量化隱私風險和識別漏洞。

　　保護隱私：加強技術，包括與服務提供商共享用戶數據，并找到在保護個人隱私的同時提供服務的方法。這涉及找到預測潛在違規行為并增強軟件以保護軟件解決方案的方法。

　　數據責任：這包括基因組學和位置信息等序列數據。這個跨學科研究領域吸引了醫學院和法學院的合作研究人員。與大學醫院的合作正在探索跨不同醫院系統安全數據交換的系統。

　　軟件安全：開發自動分析技術來檢測軟件漏洞和惡意行為，例如提高移動應用程序安全性和智能合約安全性。

　　系統安全：開發系統解決方案以實現入侵檢測、網絡攻擊調查和安全互操作(例如區塊鏈間通信)。

　　7.軟件工程

　　軟件滲透到社會的各個方面;從工作到生活，我們日常生活的很大一部分都是由軟件來介導的。隨著為了滿足各種需求的快速發展，軟件的復雜性急劇增加。

　　根據格拉斯定律，功能每增加25%，軟件的復雜性就會增加100%，因此，確保軟件的高質量變得極其困難。人們對更好的測試和分析技術的需求也在不斷增長，以提高復雜的實際軟件的質量。

　　我們在軟件工程方面的研究重點是開發自動化分析技術來生成測試輸入、檢測軟件故障/錯誤并定位軟件故障/錯誤的原因，旨在提高軟件質量和可靠性。

　　以上是凱斯西儲大學計算機專業研究領域的相關知識，如果您對美國留學感興趣，歡迎您在線咨詢托普仕留學老師，托普仕留學專注美國前30高校申請，助力國內學子順利獲得美國藤校入讀資格。盡早規劃和遞交申請，對您未來留學會更有幫助!