学科基本情况：1984年成立了省内高校第一个计算机科学系，2004年获得一级学科硕士学位授权点，2008年获批国家级特色专业，2018年获得一级学科博士学位授权点，2019年入选国家级一流本科专业、获批省级博士后流动站。30多年来，培养了省内60%以上的计算机专业人才，为20多个省区输送专业人才2000多人。现有专任教师58人（具有博士学位41人），高级职称43人、博导15人。

学科方向与优势特色：基于分布式计算、数据与知识工程、多媒体与计算机视觉等领域的沉淀，开展民族文化数字化与遗产保护、行业大数据分析、跨境及农村电商、小语种机器翻译等特色应用，形成了多媒体信息处理与视觉计算、数据科学与海量信息处理、计算机网络与分布式计算、软件工程与服务计算四个特色与优势学科方向。

学科定位和人才培养目标：结合学科发展动态，发挥区位、技术和人才优势，围绕国家“一带一路”和“数字经济”发展战略，建成计算机高水平人才培养基地和产学研高地，科学研究、学术交流和成果转化推广的中心，为相关团队建设和改革起到示范带动作用。

生源情况和国内外影响：

生源质量稳步提高：高考录取分数线省内最高，招收四川大学、北京航空航天大学、郑州大学等双一流、985高校本科生攻读硕士博士学位，研究生就业率校内第一，优秀毕业生到百度、腾讯、京东等企业工作；获得本领域省级优秀学位论文数量省内第一，为部队培养武警国防生200余名，为南亚东南亚培养博士、硕士和本科职工80余名。

学科声誉显著：建成了本-硕-博-博士后人才培养体系，发表高水平论文280余篇，CCF 推荐A/B类期刊/会议论文数全省第一。 主办多个国内外学术会议，学科骨干担任大会主席、共同程序委员会主席等；20余名骨干担任省教指委主任、秘书长、学会理事长和理事，30余名教师担任专委会委员、重要学术期刊编委。入选国家信息技术新工科产学研联盟理事单位，获得CCF CSP认证考点，被多次授予CSP认证优秀单位，员工参加“互联网+”、挑战杯等竞赛，获CSP西南赛区冠军、各类奖项50余项。

服务地方成效显著：积极服务国家“一带一路”和“数字云南”战略，开展视觉媒体计算应用研究，为民族文化遗产保护提供重要支持；开展“智能+X”应用研究，服务“一部手机游云南”等重大工程实施；开展大数据分析研究，为云南脱贫攻坚提供技术支持，所建电商系统销售金额1.2亿、累计节约成本500万；开展小语种机器翻译技术应用，促进云南面向南亚东南亚数字经济中心建设；推进“5G+AI”研究，助力打造云南移动通讯行业创新驱动新引擎。

（一）多媒体信息处理与视觉计算

本方向立足云南多姿多彩的少数民族文化，针对其多样性、独特性和不可再生性等特点，利用虚拟现实与可视化、人工智能与大数据、视觉计算与认知等多学科交叉的理论和技术，在少数民族文化遗产数字保护和传承、民族艺术风格化绘制、虚拟现实和视觉计算的研究和应用上形成了鲜明的特色和优势。

（1）视觉信息的数字合成及理解

以云南重彩画、绝版套色木刻、蜡染、烙画等多种绘画、雕刻艺术为典型代表，形成了民族文化视觉媒体数字模拟及合成的方法体系，构建了民族文化视觉媒体数据的特征提取、分析挖掘、内涵提取、艺术认知等方面的支撑技术，为民族文化的数字保护和传承提供方法与技术的支持。

（2）视觉媒体的认知计算

以民族艺术绘画作品为数据源，提出基于艺术特征的识别和分类方法；提出基于情绪认知机制的绘画、音乐的情感检索和分类方法；提出基于掌纹和数字水印技术的多生物特征识别方法，以及面孔熟悉度效应意识下的面孔识别方法，为构建多粒度、多层面、高精度、高可用的文化信息语义分析、应用和传承提供理论和技术支撑。

（3）民族文化数字保护的服务及示范

利用虚拟现实、增强现实技术，建设高精度、多层次的信息服务和展示平台，形成白族密宗阿吒力文化交互式多媒体展示、丽江纳西东巴教祭署仪式、腾冲和顺民居全景漫游、世博园全景漫游等数字化展示平台。

 本方向先后获得了国家自然基金项目12项、教育部博士点基金2项、云南省科技厅应用基础研究计划项目15项；共发表学术论文160余篇，其中SCI/EI收录80余篇，授权国家发明专利6项，研究成果获云南省科学技术奖二等奖2项。出版了国内第一本数字文化遗产保护的专著《民族文化遗产数字化》，主办了第十届全国数字博物馆与文化遗产数字化及保护研讨会，为云南省少数民族文化的传承和保护发挥了重要的作用。

（二）数据科学与海量信息处理

结合云南动植物资源的有效利用、农村电子商务中数据分析与精准服务等问题，面向空间模式挖掘与决策、数据溯源与演化、数据关联与推理、用户偏好与个性化等问题，开展数据集成与检索、数据清洗与挖掘、知识发现与融合、针对特定应用的信息服务与决策等关键技术的研发工作。

（1）面向海量数据的知识模型构建与融合

分别从专家知识和海量数据出发，提出了数据密集型的概率图模型构建方法；进而面向不同的数据分析应用，提出不确定性知识的推理方法；建立了从谓词公式到概率图模型的转换机制；提出了针对知识融合问题基本特点和普遍需求、具有原创性的知识融合方法。

（2）支持关联分析的数据清洗与挖掘

提出了基于概率图模型的数据清洗方法；系统地研究了空间co-location模式挖掘及决策支持的理论和方法，建立了存在不确定和模糊对象的co-location模式挖掘理论和方法，提出了极大co-location模式挖掘算法；研究了表现为混乱无序、不可长期预测的序列数据的内在非线性动力学特性。

（3）针对特定应用的信息服务与决策

针对不确定性数据、Web服务数据和社会媒体数据这几类典型数据，提出了数据关联分析与世系推演、服务组合与情景感知的服务质量、广告点击率预测与用户定向、用户偏好建模与个性化推荐、以及公共安全事件预警的支撑技术等。

 本方向获得40余项国家级、省部级科研项目资助，获得云南省科学技术奖一等奖2项、二等奖2项、三等奖3项，云南省青年科技奖1项。出版专著8部，在IEEE Trans. Knowledge and Data Engineering、IEEE Trans. Cybernetics、IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems、Information Sciences、Applied Soft Computing、Knowledge-Based Systems等期刊发表SCI收录论文40余篇、累计影响因子72，在CIKM和DASFAA等会议发表论文20余篇；获得授权国家发明专利3项，2人入选云南省中青年学术和技术带头人，1人入选中组部“西部之光”访问学者，1人获得云南省青年科技奖，1人入选太阳成集团青年英才计划，5人入选太阳成集团中青年骨干教师培养计划，1人享受国务院政府特殊津贴，1人入选《云南大百科全书》，“海量数据分析与服务”团队入选太阳成集团创新团队，培养硕士研究生100余人。

（三）并行分布式处理与智能计算

本方向结合地方社会经济发展需要，促进先进计算系统在行业信息化中的应用，以构建高性能计算机体系结构和先进计算模式在智能计算领域中应用的基础理论和关键技术为主要研究内容，形成了云计算、网格计算和智能计算等研究方向。

（1）云计算环境资源分配与优化研究

基于算法博弈论和计算复杂性理论，提出了共享计算平台的资源公平分配机制及其组合算法；基于经济学中的机制设计理论和数学规划理论，建立防欺骗的云计算资源的定价与分配机制，并给出了快速的求解算法。

（2）面向生物信息处理的神经网络动力学分析

基于神经网络的动力学机制研究，提出了基于视觉皮层神经元模型的高效图像处理模型，以及基于视觉皮层神经元模型的路径优化计算方法，及视觉皮层神经元模型的生物信息处理的相关技术。

（3）复杂场景下的高性能视频跟踪技术研究

针对压缩感知理论和视频运动目标跟踪过程有效结合的问题，建立了一种基于压缩感知理论的粒子滤波跟踪模型；基于压缩感知的目标跟踪中如何选择普适压缩测量矩阵的问题，提出了一种基于自适应测量矩阵的快速压缩跟踪方法。

（4）基于社交网络的文本情感分析及计算模型

基于Valence-Arousal情感表示空间，采用计算语言学的方法，对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，针对词汇级情感词典构建任务提出了基于社区发现的加权图模型，针对文本级情感分析任务提出了基于区域划分的深度神经网络计算模型。

 本方向已建成太阳成集团高性能计算中心，并于2009年底获准加入教育部中国教育科研网格ChinaGrid二期建设，成为ChinaGrid的云南主节点。目前本方向共获得16项国家自然科学基金资助，获得2项省部级奖励，并在IEEE Trans. Audio, Speech and Language Processing、IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems、Neurocomputing、IET Image Processing等国际知名期刊上发表论文70余篇，其中SCI检索30余篇；在CCGrid、ACL、NAACL等国际会议上发表论文20余篇。

（四）软件工程与服务计算

本学科方向依托云南省软件工程重点实验室、云计算工程研究中心、国家软件人才培养模式创新实验区、国家软件人才国际培训基地和国家Linux技术中心等重要平台，以“软件工程-软件协议-服务计算及应用”为主线，面向高质量软件开发的原理、方法、技术、管理，以及网络协议形式化建模与分析等可信软件的基础和核心问题，开展软件自动生成与演化、协议流程控制、组密钥分发协议、软件服务计算等关键技术的研发工作。

（1）面向服务的可信软件建模

针对面向服务的软件体系结构进行形式化和可信属性建模，在软件过程并行性分析、软件过程建模、软件过程验证复用等关键问题建立了有效的解决方法；通过机器学习和训练，建立跨项目可度量的活动，实现软件工程的智能化。

（2）云计算环境下的安全协议分析与设计

针对群组通信机密性，研究安全的有状态基于公钥体制的组密钥分发、具备匿名性的组密钥分发、基于秘密共享的计算高效的组密钥分发等协议，建立神经元数学模型，提出云环境的多维索引架构、并行化处理、深度挖掘的算法和技术。

（3）软件服务计算及应用

建立了软件服务的建模、发现、通信、发布机制，以及高层服务编排和服务协作的理论、方法、技术，建立多视角的跨组织业务服务建模方法；基于云平台开展农产品跨境电子商务系统、大分子序列及基因组分析、生物图像和信号处理等软件应用研究。

 本方向获得22项国家级、30余项省部级科研项目资助，横向项目40余项，累计项目经费逾2500万元，获云南省科学技术奖二等奖3项、三等奖5项，国家教学成果奖二等奖1项，云南省教学成果奖一等奖4项；出版学术专著6部、教材16部；在国内外学术刊物发表学术论文150余篇，SCI/EI收录80余篇；与云南省东南亚南亚经贸合作发展联合会、云南网、省高新技术企业建立长期产学研合作关系，完成了专项项目“东南亚南亚区域国际贸易商务服务平台”、国家农村信息化示范项目“东南亚南亚农产品跨境电子商务系统”等课题中的技术咨询、科技成果转化工作，成效显著。

本学科博士学位研究生基本学习年限为4年，累计最长学习年限不超过6年。硕博连读研究生硕士阶段加博士阶段基本学习年限为5年，累计最长学习年限不超过7年。

第1年为课程学习阶段，完成学位课与选修课学习。第2年开始为科研实践与论文创作阶段，在导师指导下选定学位论文研究课题，针对学位论文课题展开研究活动，直到获得研究成果，完成学位论文。提前完成学习和培养计划，各科成绩优秀，学位论文符合申请答辩要求的研究生，经过规定的审批程序可以提前答辩、毕业并申请学位，可以提前进行论文答辩，具体按学校有关规定执行。

1.制订研究生个人培养计划

结合计算机科学与技术学科发展特点、学科优势，紧跟社会需求，由导师组制订博士研究生的个人培养计划，计划中主要包括课程学习计划和论文工作计划两部分。根据培养方案和研究生的专业基础，课程学习计划一般在入学一个月内完成，论文工作计划一般应在第三学期内完成。

2.学术活动开展

博士公司产品过程中必须参加学术活动，培养期内必须参加不少于30次本学科讲座、研讨会等学术活动，如实记录博士研究生参加学术活动情况，采用学科学位点导师、辅导员共同参与评价和考核方式，确定博士研究生参加学术活动的考核结果。

3.开题

博士研究生在导师指导下，向导师所在教研室（研究室）提出论文开题报告，开题报告包含文献综述、选题背景及其意义、研究内容、研究方案、工作特色及难点、预期成果及可能的创新点、经费预算、参考文献等，开题报告应按规范要求撰写。

开题时间一般在博士生三年级之前完成，由导师安排开题，开题至少包含导师在内的五名本学科副教授以上专家参与，但导师不能担任开题评审工作组长，可以邀请校外专家担任评审工作，如开题环节未能通过，须在1个月以内重新进行开题，通过方能撰写论文，开题后如论文题目有重大调整和修改的研究生均需要重新进行开题。

4.中期考核

对博士研究生开展学习和科研情况进行中期考核，主要内容包括思想政治表现、课程学习和获得学分情况、科研开展和论文发表情况等，中期考核合格者方能继续学位论文撰写工作，考核不合格可以向培养单位或学科提出再次参加考核，如考核再次不合格将予以分流。中期考核时间一般在第五学期完成，由学位点考核小组完成考核工作。

5.预答辩

博士研究生必须参加预答辩，在论文送审前1个月内进行预答辩，由博士研究生导师安排。

1.学位论文必须在导师的指导下独立完成，要求研究生应对所研究的课题有新的见解，要有较高的学术价值和创新性，表明具有从事科学研究工作的能力。

2.学位论文的学术水平要求：研究课题的提出必须有充分的根据，具有创新性或创造性；提出问题、分析问题及研究途径必须层次分明，思路清晰；新的见解对已有理论、观点或技术基础的关系明确，论证无误；必须展示从事理论与实验工作的科学研究成果；结论要有鲜明的科学意义。

3.学位论文要求、答辩和学位授予程序按《太阳成集团学位授予工作实施细则》执行。

1、计算机科学与技术博士点博士生导师

徐丹，张学杰，王丽珍，岳昆，陶大鹏，周丽华，王顺芳，钱文华，周维，周小兵，赵春娜，李彤，杨云，杨珀，张璇

2、联系方式

办公室：太阳成集团呈贡校区16877太阳集团研究生工作办公室

联系人：苏茜

联系电话：0871-65031597

3、招生简章

详见www.grs.ynu.edu.cn