自动考研方向

自动化工程师一直以来都是社会急需的人才，工作涉及领域非常广泛，化工、机械、电力、矿业和电子等相关企业都能看到自动化工程师的身影。目前，几乎所有的工业部门都可以同自动控制挂上钩，现代化的农业、国防也都与自动化息息相关。自动化专业是以数学与自动控制理论为主要理论基础，以电子技术、计算机信息技术、传感器与检测技术等为主要技术手段，利用各种自动化装置分析与设计各类控制系统，为人类生产生活服务的一门专业。自动化专业就业领域宽广，主要有过程控制方向，嵌入式系统方向，电气工程方向，工业过程控制方向，运动控制、人工智能方向根据教育部第四轮学科评估结果显示，以下这些院校的自动化专业（控制科学与工程）均入选了A档：清华大学的自动化一直都是排名第一，紧跟其后的是哈尔滨工业大学。清华是在社会影响力、学生的质量方面更胜一筹，但是清华很多的自动化方面的教授都是来自哈工大，所以哈工大的基础比较扎实，专门培养高端人才。两所大学都各有所长。在这些排名强校里有一所是比较特别的，它就是广东工业大学，这是一所非211工程大学。在第四轮学科评估中，广东工业大学的控制科学与工程被评为A-类，而且该校还有4位中国工程院院士坐镇，其自动化学科实力也是可见一斑。

大家好，我是天任启航，刘大师姐，今天给大家讲下，计算机考研方面的专业课备考复习。大家加油。希望对20考研的同学，有所帮助。大家考研加油。计算机专业在每年的考研专业选择上都比较热门，并且它所涉及的专业学科也是十分广泛，下面由天任启航带你了解计算机专业考研都有哪些重要内容！计算机科学与技术是一级学科，旨在为国家培养计算机科学技术领域人才。它包含：计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术三类二级学科。但是三类学科又可细分为不同的研究方向，对于报考计算机专业的学生来说，报考专业方向也要根据自身情况进行选择。计算机系统结构是从外部来研究计算机系统的一门学科，主要学习掌握计算机系统的基本原理及设计方法，并建立完整概念。但是不同学校针对这一专业研究方向也有不同，例如，西安石油大学的计算机系统专业就是以石油工业智能化控制为背景，研究方向会偏重石油机电方向。计算机软件与理论主要侧重于软件设计、开发、维护、使用过程等，它的研究范围比较广泛。在选择院校方面，可以选择化工类、计算技术研究所、交通大学、数字工程研究所、电子科技类大学，不同学校对该专业的研究侧重点不同，但其实都离不开对系统软件、软件自动化、程序设计语言等内容的学习。对于正在准备的同学来说，可以去学校官网查看专业介绍，了解该专业具体的研究方向。计算机应用技术是计算机科学与技术专业下的一个二级学科，应用十分广泛，此专业发展方向侧重于计算机网络的实际应用，包含模式识别技术、人工智能、产品质量检测及信息检索、数据挖掘等等。在院校选择方面，同样是要根据各院校的专业介绍再行定夺。计算机专业考研方向尽管只有三类二级学科，但是具体到学院学习上，它的研究方向和侧重点又大不相同。值得注意的是，除了计算机基础专业，计算机专业还有与文科艺术类、理工科相交叉的专业。比如计算机专业与文科艺术类相交叉的就有：计算机美术设计专业、网页设计专业、影视动画设计专业、环境艺术设计专业等；与理工科相交叉的专业有：数学与应用数学专业、自动化专业、信息与计算科学专业、通信工程专业等等。可见，计算机专业的学习内容十分广泛，并且计算机应用又在不断地产生出新的专业，专业前景也是不错的！准备考计算机专业的小伙伴们，在选专业的时候一定要注意这一点哦。天任启航小编预祝考研学子都能考出好成绩！金榜题名！考研加油！

越来越多的人加入计算机考研的行列，计算机研究生的方向具体都有哪些，以后从事哪个方面，这些你都有了解过吗？为了让大家有一个更清晰的认识，启航考研朱老师为大家整理了一些计算机考研的方向，下面我们一起来看看吧！现阶段计算机专业主要分为三大类：计算机基础专业、与理工科交叉的专业、与文科艺术类交叉的计算机专业一、计算机基础专业这些专业要求学生有较强的动手能能力和实践能力，还要求学生有一定的理论基础，能够掌握计算机应用和开发技术。以后可在是企业单位、政府部门从事计算机网络的开发和维护等工作。二、与理工科交叉的专业数学与应用数学：这个专业是计算机更为广阔的专业，它与计算机学科与技术联系的最为紧密，该专业不但适用于互联网领域，也适用于数学领域。自动化专业：自动化专业是一个归并了多个自动控制领域专业的宽口径专业，要求学生掌握自动控制的基本理论，并立足信息系统和信息网络的控制这一新兴应用领域制定专业课程体系，是工业制造业的核心专业。自动化专业的毕业生具有很强的就业基础和优势。信息与计算科学专业：这是一个由信息科学、计算数学、运筹与控制科学等交叉渗透而形成的专业，就业面很广涉及到教学、网络开发、软件设计等，就业率高达95%。通信工程专业通信工程专业要求学生掌握通信基础理论和基本基础，掌握微波、无线电、多媒体等通信技术，以及电子和计算机技术，在如今这个信息化的时代，就业优势很明显。三、与文科艺术类交叉的计算机专业这个专业的学生不仅要掌握计算机知识还要掌握美术知识，熟练进行各种设计工作。日后可在广告公司、设计公司和动画公司等进行策划与制作的工作。就业前景也是非常广泛的。现阶段计算机是是一个应用非常广泛的学科，在每一个学科中都有与之相关的内容。同时，在计算机的应用中又快速产生着新的专业，像比较时兴的电子商务专业、信息安全专业、办公自动化专业等都有着良好发展势头和前景。以上几个常见的专业只是计算机相关专业中很小的一部分。如果大家想知道更多关于计算机的专业，也欢迎大家来启航考研咨询，这里会有专业的老师为你解答。

我们在前几节中介绍了自动驾驶的方法在寻找路径、选择最佳操纵和构建可行轨迹方面具有良好的效果。然而，自动驾驶仍然存在局限性，自动驾驶还远没有达到人类驾驶能力的水平。我们将在本节中描述一些已确定的局限性需要未来持续的研究方向。风险评估今天发生的许多事故都是人类驾驶员错误的感知和决策造成的。由于准确的风险评估对于防止碰撞至关重要，因此，自动驾驶被认为可以大大减少此类错误。虽然目前的系统已经成功地应用于在真实环境中寻找路径和探测障碍物，但是碰撞仍然会发生。因此，必须更加重视实时准确的风险评估。现有的大多数风险评估方法预测轨迹，然后检测可能的碰撞。然而，这种方法会产生巨大的计算成本，并检查所有可能的轨迹。一个有用的建议是，只有在检测到异常或危险的操纵（Lefèvre et al.，2012a）或交通状况被标记为危险时，才执行轨迹计算和碰撞检查，而不是详尽地计算和预测每个历元（感应周期）的其他交通参与者的轨迹从运输工程的角度来看。还应利用适当的数学基础，如贝叶斯博弈论（Harsanyi，1967）；此类概念已成功地应用于机器人学中的许多基于agent的问题中（Antoniades等人，2003；Emery Montemerlo，2005）。这种方法有助于实时处理交互作用，例如在交叉口、汇入交通流或在感知受限的情况下超车。此外，考虑到ego车辆(自动驾驶本业内称配合自动驾驶测试的车辆为ego)不仅会与其他自动驾驶车辆互动，还会与人类驾驶的车辆、摩托车驾驶员、骑自行车的人和行人互动，规划算法应探索人类（作为驾驶员/驾驶员或行人在不同的交通场景和操作环境下）行为模型的推理能力，并应以轨迹预测或推断其他道路参与者在交叉路口的行为的形式使用所产生的智能。现有的路径规划问题的方法源于机器人技术的早期发展，这些技术将车辆视为一个独立的实体。实际上，自动驾驶车辆将成为更广泛（混合）交通系统的参与者。因此，未来的研究必须探索交通工程概念的结合，如碰撞前兆的识别、间隙接受度和网络级碰撞预测，从而在风险评估和碰撞预测中考虑周围交通系统的复杂性。可以为车辆即将进行的每一次操纵提供行为模型（例如Hidas，2002；Llorca等人，2014；Saifulgaman和Zheng，2014），以将操纵标记为标称或非标称。可以指示危险情况的实时高度分解交通流数据和历史碰撞数据可以轻松地在自主车辆软件体系结构的规划模块中实现，从而提高作为危险路段早期指示的决策能力。实时交通事故预测是交通工程师多年来一直在研究的一个问题，由此产生了久经考验的方法，能够准确地指示网络级的碰撞风险（图12）。这些模型可以应用于自动驾驶车辆规划，简化了车辆危险情况的实时计算和评估，同时也增加了自我车辆的感知视野。轨迹规划也将受益于从车辆级到网络级分散方法的相同精神。优化过程可以在空间上扩展，而不是试图在单个独立的车辆轨迹上优化和评估风险。在这一概念中，共享公共交通系统（例如路段、特定公路、城镇或城市）的车辆的一系列轨迹可以优化。就风险指标而言，为了克服TTC的局限性（什么是TTC 点击自动驾驶机动动作规划和决策），可以探索微分几何的应用。应用微分几何可以研究质点在曲线上运动的运动特性。考虑到这一概念，可以采用Frenét frame11，而不是使用全球坐标系中的直线来计算距离（对于TTC）。使用Frenét框架，可以在描述道路几何结构的曲线上计算距离，从而描述车辆的运动。使用曲线上的距离计算TTC的方法如图13所示。与使用到车辆1的直线距离（D1）不同，距离Dc可用于计算TTC，因为它更能代表车辆路径。此外，如果使用直线距离（D2），则第2车可能被认为是对ego车辆的“威胁”。如果采用沿道路的弯曲距离，则情况并非如此。此外，将风险评估与空间探索相结合的方法可以得到有效利用。这类方法的例子有风险RRT（Rios Martinez等人，2011年），它已经成功地测试了行人中的移动机器人，以及包含车辆移动性变化的知情状态格（Howard，2009年）。缩减搜索空间现有的局部路径搜索和轨迹级技术（点击了解自动驾驶实时路径规划算法简介（Local search局部搜索））大多是在规划的最底层应用动作空间搜索。因此，保证安全性的状态空间也可以与模型预测控制相关的轨迹生成一起进一步研究，例如Howard（2009）中用于行星探测器的轨迹生成。模型预测控制可以确保终端状态的必要输入由机器人小车本身确定，并且在控制过程中也可以提供反馈，以应对规划过程中可能出现的噪声。此外，更复杂的操作可以嵌入到规划中，因此，对状态空间进行采样可以变得更快、更有效。此外，在道路或车道边界内构造先验搜索空间，通过处理状态空间的穷尽采样和贪婪搜索，可以提高路径搜索技术的效率。穷举抽样使用了太多的计算资源，贪婪的搜索可能导致不可行的路径（即那些位于道路边界之外或与障碍物相交的路径），因此基于道路或车道的搜索空间可以潜在地解决这些问题，而不会损失计算能力，并且必须在线丢弃路径。传感和V2X通信（V2X 了解自动驾驶的三种解决方案）传感器是自动驾驶车辆的眼睛和耳朵，因此必须采取一切措施确保它们正确“看到”。这可以通过使用高精度（尽管昂贵）的传感器来实现，或者通过使用增强的传感器融合技术，通过整合现成的低成本（尽管是多个）收集的相对不准确的数据，传感器无论原理是什么的，车载传感器受其视线和范围的限制。在保持传感系统低成本的同时，需要在全天候昼夜进行高性能传感，这可能导致采用带有热传感器或声学传感器的摄像机。在红外探测条件下，它比普通的红外摄像机（BES-2015）的光照影响更小。热像仪已成功应用于目标识别（如Besbes等人，2015）和道路检测（Peláez等人，2015）。通过使用热摄像头，机动（如车辆）和非机动物体（如行人、骑车人和动物）可以很容易地通过其发射的热能进行识别，而不受照明条件的影响。另一方面，声学摄像头实时可视化声音的来源和强度（GFaI tech，2014）。因此，这些摄像头可以证明是一个有前途的替代方案，以取代所有道路使用者的近距离感测，因为它们会发出声音。因此，在所有照明条件下，即使自动驾驶车辆“看不见”，也可以从其发动机的声音中检测到机动车辆。因此，在追求无碰撞路径规划过程中，将热摄像机和声学摄像机作为传感元件将提供额外的完整性。但应注意的是，这些摄像机对天气条件非常敏感，因为降水可能会改变障碍物的热能和声音检测，从而导致数据不可靠（Eskandarian，2012）。因此，必须进一步研究和验证它们在规划数据可靠性和完整性方面的实时应用车辆通信系统主要是通过临时手段建立起来的，通过增加感知视界和增加智能，为当前传感技术的局限性提供了一个有希望的帮助。车辆将能够通过车辆对车辆（V2V）通信与周围车辆通信，通过车辆到基础设施（V2I）通信与周围的基础设施（例如红绿灯）以及非机动交通参与者（即行人或骑自行车者）通过车辆到设备通信（V2D）携带的设备。V2V、V2I和V2D通信统称为V2X通信。这种被称为车辆自组织网络（VANETs）的adhoc网络采用了许多网络技术，例如Wi-Fi、WiMax、蓝牙，尤其是专用短程通信（DSRC）（一种Wi-Fi技术）。DSRC技术主要是由美国运输部（DoT）开发和推广的，用于延迟敏感的车辆通信（如安全信息）。DSRC的射程约为300米，旨在提高当前传感技术的传感范围和前瞻能力。最近的研究表明，将感知到的智能和周围环境（包括基础设施）的能力结合起来，可以有效地实现精确定位（尤其是在城市峡谷等缺少GPS的情况下）、盲点检测和环顾角落。预计V2X通信将改善对非机动交通参与者（例如行人、骑自行车的人、动物）的检测，尤其是通过扩展通信网络（包括非机动交通参与者）从盲区接近时。除了提高自动驾驶车辆的感应能力外，车辆通信还可以通过准确的长期风险评估来提高规划方法的性能（Lefèvre等人，2012b）。风险评估和规划的一个重要部分是检测障碍物，然后预测障碍物的轨迹。目前的技术依赖于车载传感器感知，由于感知数据的不准确，缺乏长期预测能力。未来的发展必须着眼于通过车辆通信，从周围障碍物或车辆实时获取障碍物的实际状态、实际操纵和更准确和更长期的轨迹预测。在操纵规划和决策过程中，车辆通信可以帮助例如在车辆接近信号交叉口时进行速度调整，以便车辆在绿灯期间到达交叉口。这样做可以节省决策（停止或加速）的努力，也可以通过减少中途停车的行动来节省燃料（Rakha和Kamalanathsharma，2011；Ilgin Guler等人，2014）。在无信号交叉口中，所有参与者的操纵应事先知道，从而减少拥挤和碰撞（Wu等人，2013年）。车辆之间的通信也可用于分享有关道路状况的信息，如漏油、停放车辆和临时道路堵塞（Drobot等人，2012年；Marshall，2014年）。如图14所示，检测到道路异常或湿滑路面的第一车辆可以将该信息传送给后面的车辆，以便提前提供更好的态势感知，以便规划沿着该路段的安全路径或轨迹。V2X通信应用于自动车辆感知和控制的示例如图14所示（Kim等人，2013年）。在使用运输工程技术来估计风险的情况下，车辆通信可以证明是在线收集交通流数据并将其传输给交通管理机构或该地区其他车辆的有效媒介。虽然已经进行了大量的研究，但大部分的验证都是在受控的模拟环境中进行的。现在有必要增加在真实环境中的实验量，考虑到不符合标准交通模型的偶尔的混沌交通。此外，升级基础设施（例如采用V2I通信）成本高昂，并且需要设计规划技术，依赖于无基础设施的车辆通信，从而在交叉口实现无缝移动。然而，需要进行研究来评估车辆通信的实时实施及其对规划的影响。通信干扰、实时约束、通信速度和检测性能只是车辆通信的几个方面，需要在将其纳入自主车辆规划模块之前进行检查，并将其纳入依赖它们的方法中。整合来自V2X和车载传感器的信息以提供更好的信息将是一个研究挑战。然而，随着V2X技术的全面推广，在改善车辆及其规划模块之间的协调方面有着巨大的潜力。车辆建模单车模型已经被证明是一个有效的模型，虽然简单化，汽车类车辆。研究人员专注于车辆运动的运动学性质，但也应考虑到动力学。动态建模车辆可以从规划阶段模拟车辆的真实能力，从而使轨迹模块更容易跟踪和跟踪为车辆指定的路径或轨迹。同时考虑到车辆发动机的动力、轮胎和路面之间的相互作用或真实汽车的转弯能力的模型可能会在计算中增加一点负担（由于车辆模型中增加了尺寸），但可能会提高自动驾驶车辆的整体道路性能。对于操纵而言，这一点变得更加重要，尤其是在受限空间内进行的操纵或包括车辆之间的密切相互作用。可以看出，在诸如避免碰撞的操纵中，必须考虑车辆的动力学和其他性能。测试以及验证如前所述，自动驾驶技术的测试需要在经过模拟和控制实验测试后，针对真实世界的实验。由于现场试验可能能够证明自动驾驶车辆是一种安全可靠的运输方式（Dokic等人，2015年），因此需要进行更多的试验。首先，应考虑在所有天气和能见度条件下自动驾驶。碰撞预测（Yu et al.，2015）中对雨雪或雾天驾驶进行了调查，但除了路线确定层面（e.g.Maddern et al.，2014），尚未将其纳入自动驾驶车辆的规划方法中。到目前为止，已经对高速公路、交叉口、环形交叉口和合流方案进行了测试，但立交桥、让路方案和分流路段可以提高规划方法的适用性和自主性开车。最后，还应研究基础设施的准备程度，以及应对紧急情况，以涵盖所有驾驶情况。处理动态和不确定环境 自动驾驶车辆在动态和不确定的运输环境中运行。这不仅是由于道路信号等环境的变化，以及其他道路使用者的出现和消失，还因为车辆不断地以潜在的高速从一个地方移动到另一个地方。态势感知和评估是为车辆规划算法提供必要信息的关键。人类驾驶员不仅要了解他们的意图和现状，而且要预测他们可能去的地方，从而保持与其他道路使用者的安全隔离自动驾驶车辆在动态和不确定的运输环境中运行。这不仅是由于道路信号等环境的变化，以及其他道路使用者的出现和消失，还因为车辆不断地以潜在的高速从一个地方移动到另一个地方。态势感知和评估是为车辆规划算法提供必要信息的关键。人类驾驶员不仅要了解他们的意图和当前状况，而且要预测他们可能移动的地方，以及他们在不久的将来可能的位置，从而保持与其他道路使用者的安全隔离。在了解静态环境和了解ego车辆的位置和状态方面，相对于SLAM等局部环境，已经取得了很好的进展。在跟踪和预测移动物体（如行人、自行车和其他车辆）方面需要进行更多的研究。多目标跟踪将在提高态势感知方面发挥重要作用（Ding和Chen，2013；Ding等人，2015）。此外，背景/背景知识（例如道路状况、交通法规和当地地图/设施）可用于更好地理解其他用户的意图，从而减少对其未来行动的预期的不确定性（Ding等人，2015年；Liu等人，2013年）。滚动时域概念或模型预测控制为解决车辆规划的动态性和不确定性问题提供了最有前途的方法之一。在这种方法中，规划是通过基于所有可用信息的固定时间范围来制定的（Liu et al.，2010a，b），但仅实施规划的前一小部分。在新的信息到达后，通过再次展望地平线来重复计划。有几个特性使这种方法非常有吸引力。首先，所有车载传感器的范围有限，信息超出已知范围（Liu和Chen，2013）。其次，即使在地平线内，由于交通环境的动态性和不确定性，仍然需要重新规划以应对变化；例如，自动驾驶车辆在接近红绿灯时，会通过重新规划其行动来应对交通灯的变化。第三，有限视界的使用可以减少规划中的计算负担，这使得实现一些计算广泛的规划算法成为可能。尽管在这一领域开展了大量的前期工作（例如，Werling和Liccardo，2012；Kim，2013；Nilsson等人，2013），但还需要进行更多的研究，以充分探索后退地平线概念的潜力。总结自动驾驶或自动驾驶车辆的规划模块应确保乘客的安全性和舒适性。它还应使车辆处于与车辆周围的运动学和运动模型约束相关的正确行为。本文批判性地回顾了DARPA城市挑战里程碑之后应用于道路自主驾驶的现有规划方法，并着重介绍了最常用的技术。重点放在增量和局部路径搜索，以及行为和轨迹规划，因为文献中已经讨论了O-D对之间的全局路由。文中指出，增量路径规划依赖于对树或格等数据结构的搜索，而局部路径规划通常是在连续的空间中进行，并从最终状态进行采样。在大多数情况下，机动规划包括障碍物预测和碰撞估计，而大多数方法都缺少上下文。最后，在轨迹层面上，大多数方法都是针对静态或动态障碍物对给定的几何曲线进行优化或变形。由于决策和动态障碍物的处理被发现是主要关注的领域，因此提出了基于agent的数学公式的实现和交通工程方面的融合。此外，有人建议使用其他传感方式，例如车辆通信，这将增强车辆的视野，并提高其估计能力和定位性能。最后，提出了将动态模型纳入规划的方向，以提高现有方法的实际性能。需要注意的是，在模拟、模型车环境、试车跑道以及最后的真实世界实验中进行了大量的测试之后，建议的增强功能应逐步纳入自动驾驶中。参考文章Real-time motion planning methods for autonomous on-road driving: State-of-the-art and future research directions -Christos Katrakazas a , Mohammed Quds a, , Wen-Hua Chen b,1 , Lipika Deka aLearningaboutrisk:Machinelearningforriskassessment- NicolaPaltrinieria,,LouiseComfortb,GenserikReniersc,d,eDriving Automation Systems Validation Overview - Altran文中部分图片版权归其所有*未经准许严禁转载和摘录-加入我们的知识星球Vehicle可以下载以上参考资料。>>>>

2019年考研报名工作即将拉开序幕。近4年，考研报名人数持续增长，2018年达到238万，考研增加人数和增长率均为近年来最高。那么，究竟大学生为什么爱考研？哪些省份的大学生爱考研？热门高校哪些专业最难考？学硕和专硕考哪个好？哪些专业比较好就业？如果你也存在上面小编谈到的这些问题，那么你就认认真真的看下面这些数据吧！！一、 为什么考研通过考研进入名校提升就业竞争力通过考研更换专业暂时逃避就业压力完成自己的学术理想二、 考研不得不知的几大数据1. 近10年考研报名人数2. 哪些省份的学生爱考研3. 读研应往届生对比近几年往届生越来越爱读研了。自从2017年在职研究生纳入统考后，在职考生的积极性空前高涨。下面就以报考人数较多的湖北和河北来说，具体看一看近几年应往届生的报考情况：4. 北京地区专硕学硕报考人数统计近年来，由于招生计划增加的影响，除了总体报名人数呈上涨趋势之外，专硕越来越受欢迎，报考人数增长明显，多地甚至出现专硕报考人数超过学硕的现象。下面看一下北京地区专硕学硕的报考人数的统计：5. 考研比较受欢迎的高校仅就北京来说，2018 报考人数过万的高校还有:中国人民大学、中国科学院大学、对外经济贸易大学、中国传媒大学、北京师范大学、北京理工大学、中央财经大学、北京航空航天大学、北京交通大学和中国政法大学等。6. 热门专业报录情况统计以北京为例， 2018年，工商管理专业报考人数居首，为19749人，随后为会计专业和法律硕士(非法学)专业。2016年，报考人数居首的仍为工商管理专业，共13395名。工商管理、会计、法律硕士(非法学)持续占据前列。具体情况参见下表：几大热门高校热门专业报录情况统计：

一 自己喜欢的专业，选一个喜欢的专业，一定会学得更好。考研首要选择的方向就应该是自己感兴趣，喜欢学的方向，只有选这样的专业，我们在将来写论文做调研的时候，才会事半功倍。同时选择自己喜欢的专业，也会学得很快乐，没有那么多痛苦。而如果选了自己不喜欢的专业，读研的过程会很痛苦，能不能顺利毕业也是一个问题。二 将来好就业的专业。目前我国就业形势越来越困难，那么的选择考研方向的时候，就可以选一些热门的专业，将来好就业。 三 将来发展前景好的专业，自己的发展前途也会变好。目前高新技术产业快速发展，我们可以选一些发展前景好的新兴专业，这些在将来都会有很大的优势。四 能体现个人价值的专业，使自己的价值得到体现。选择一个有技术含量，有价值含量的工作，能够体现自己的个人价值，为这个社会做出贡献。

作为机械专业的本科生来说，在考研的时候选择自动化、控制和人工智能方向都是不错的选择，在学科体系上也具有一定的连续性，在当前产业结构升级的大潮下，选择人工智能方向会有更加广阔的发展前景。在当前大数据、云计算和物联网的推动下，传统行业，尤其是制造业对于人工智能的呼声还是比较高的，加之制造业领域也有一定的自动化基础，所以未来传统制造领域会释放出大量的智能化岗位需求。对于机械专业的本科生来说，在具体方向的选择上，更好的选择是立足本专业进行选择，比如智能装备等细分方向就比较适合机械专业的本科生，一方面原因是智能装备需要具备一定的机械知识基础，另一方面智能装备未来的落地应用前景比较明朗，从学习和就业两个角度来看，都比较适合机械专业的本科生。学习智能装备方向，对于机械专业本科生来说，需要做好三方面知识储备，其一是系统地学习一下计算机基础知识，包括操作系统、算法设计等内容，这些内容可以在研一期间完成；其二是需要注重一下动手实践能力的培养，重点在于嵌入式编程方面；其三是了解一定的行业知识，智能装备的研发一定要有大量的行业知识，这样才能实现科研成果的落地应用。在导师的选择方面，可以根据导师的研发领域进行选择。通常来说，研究生的课题方向要与导师保持一致，这样才能够获得导师更为全面的指导，而且也会获得更全面的科研资源。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

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软件工程专业是2002年国家教育部新增专业，随着计算机应用领域的不断扩大及中国经济建设的不断发展，软件工程专业将成为一个新的热门专业。软件工程专业以计算机科学与技术学科为基础，强调软件开发的工程性，使学生在掌握计算机科学与技术方面知识和技能的基础上熟练掌握从事软件需求分析、软件设计、软件测试、软件维护和软件项目管理等工作所必需的基础知识、基本方法和基本技能，突出对学生专业知识和专业技能的培养，培养能够从事软件开发、测试、维护和软件项目管理的高级专门人才。下面新东升学校小编对软件工程专业的考研方向进行介绍，希望能带来参考帮助。软件工程1软件工程专业考研方向(1)计算机技术计算机技术是(专业硕士)工程下的二级学科专业。计算机技术领域重点研究的是如何扩展计算机系统的功能和发挥计算机系统在各学科、各类工程、人类生活和工作中的作用。计算机技术是信息社会中的核心技术，也是实现现代化的关键技术之一。(2)计算机应用技术本专业培养适应计算机技术在企事业单位中发展、应用的需要，具有扎实的计算机基础知识、计算机专业知识和较强的计算机办公自动化，能够在企事业单位相关部门从事计算机办公自动化和计算机软件应用等计算机相关应用工作，德、智、体、美全面发展的计算机专业高等应用型人才。(3)计算机科学与技术本专业培养适应计算机技术在企事业单位中发展、应用的需要，具有扎实的计算机基础知识、能够在企事业单位相关部门从事计算机办公自动化和计算机软件应用等计算机相关应用工作，德、智、体、美全面发展的计算机专业高等应用型人才，实现“一张文凭，多种证书，一技之长，一专多能，品学兼优”的培养目标。(4)软件工程软件工程专业以计算机科学与技术学科为基础，强调软件开发的工程性，使学生在掌握计算机科学与技术方面知识和技能的基础上熟练掌握从事软件需求分析、软件设计、软件测试、软件维护和软件项目管理等工作所必需的基础知识，培养能够从事软件开发、测试、维护和软件项目管理的高级专门人才。软件工程专业2软件工程研究生的就业前景中国的软件行业规模不是很大，有些软件企业在软件制作上，也只是采用了一些软件工程的思想，距离大规模的工业化大生产比较还是有一定的差距；原因有管理体制的问题，市场问题，政策问题，也有软件工程理论不全面和不完善的问题。所以软件工程的研究和应用，以及中国软件行业的进一步发展，都需要一定的既有软件工程的理论基础和研究能力，又有一定的实践经验的软件工程科学技术人员来推动。软件工程研究生的就业前景必然是光明的。软件服务外包属于智力人才密集型现代服务业。大量著名外包企业落户宁波。主要就业去向包括软件外包与服务企业、信息产品与服务企业，担任程序员、软件测试员、项目经理等工作岗位。结语：以上即是新东升学校小编为大家总结的关于软件工程师考研方向和就业前景等等，希望对准备报考软件工程师的考生有所帮助，更多关于软件工程师报考的信息可以关注新东升培训学校。