1、智能计算技术与应用:研究智能技术方法以及相应的计算机体系结构实现。包括:神经网络的学习能力以及体系结构;智能算法及其实现技术;智能计算能力的计算机硬件体系结构(非冯结构)和基础软件;新型智能计算方法的硬件系统和软件实现,智能计算方法在计算机、机器人、模式识别、信息处理、通信等领域中的应用等。
2、分布式计算技术与应用:研究高性能计算机网络体系结构及其相关网络协议机制和控制策略;基于网络环境之上的分布并发计算模型、应用层协议机制和控制策略;通信、控制和信息处理等领域的分布式系统设计;同构和异构并行/分布式处理结构的研究与应用,研究网络端到端控制协议、应用/服务模型以及相关电信软件系统的设计、实现、测试和重用的技术和方法。
3、模式识别与机器学习:研究智能数据分析的基本理论和方法,包括高维复杂数据的分类和聚类、半监督学习、主动学习、迁移学习、多示例多标记学习、流形学习、代价敏感学习、多视图学习、仿脑计算和稀疏表示等。同时研究将计算模型应用于大数据的处理、社会网络分析、图像和视频内容分析、自然语言处理、生物信息处理和信息安全等领域。
4、物联网与传感网:研究物联网与传感网基础理论与关键技术,包括物联网与传感网体系架构与协议设计、数据采集与处理、安全与隐私保护,系统软件与开发技术、硬件设计与接入技术,面向应用需求的物联网与传感网系统实现及其测试技术等。
5、大数据分析与处理:主要研究数据科学的基础理论与关键技术,包括大数据的采集、存储、分析和处理技术,大数据处理平台的构建与优化,数据挖掘算法与工具,R语言,大数据应用分析建模技术、深度学习及大数据可视化技术等。
6、嵌入式系统设计与应用:研究嵌入式系统体系结构及算法;软件硬件协同设计方法与构建技术、可重构设计技术嵌入式系统性能测试与评估方法;硬件/软件调试与验证技术;SoC、MPSoC和NoC体系结构及算法;嵌入式操作系统的移植与软件开发技术;嵌入式系统软硬件设计与实现及其在通信系统中的应用等。