再也不做稀饭了-
留学美国申请美国大学计算机专业(CS)的学生非常多。美国大学CS专业的研究分支也非常多，不同分支对学生的要求也会不同，因此，学生们要根据自己的条件选择适合自己的研究方向。本文主要对美国大学CS专业十三个分支方向做了详细的阐述，主要是美国计算机专业课程方面的。
一、体系结构、编译器和并行计算 Architecture, Compilers and Parallel Computing【我要咨询：专家答疑】
体系结构和编译器的研究主要集中在硬件设计，编程语言以及下一代编译器。
并行计算研究的包含范围很广，包括并行计算的计算模型，并行算法，并行编译器设计等。
二、系统与网络 Systems and Networking
可细分为：
(1)网络与分布式系统(Networking and distributed systems)：移动通信系统，无线网络协议(wireless protocols)，Ad-hoc网络，服务质量管理(Quality of Service management，QoS)，多媒体网络，计算机对等联网(peer-to-peer networking, P2P)，路由，网络模拟，主动队列管理(active queue management, AQM)和传感器网络(sensor networks)。
(2)操作系统(Operating system)：分布式资源管理，普适计算(ubiquitous computing/pervasive computing)环境管理，反射中间件(reflective middleware)，中间件元级操作系统(middleware “meta-operating systems”)，面向对象操作系统设计，允许单个用户与多计算机、对等操作系统服务交互的用户设计，上下文敏感的分布式文件系统，数据中心的电源管理，文件/存储系统，自主计算(autonomic computing)，软件健壮性的系统支持以及数据库的系统支持。
(3)安全(Security): 隐私，普适计算，无线传感器(wireless sensors)，移动式和嵌入式计算机，规范，认证，验证策略，QoS保证和拒绝服务保护，下一代电话通讯，操作系统虚拟化和认证，关键基础设施系统，例如SCADA控制系统和医疗，消息系统，安全网关，可用性安全。
(4)实时和嵌入式系统(Real-time and embedded systems)：开放式实时系统，Qos驱动的实时调度和通信协议，控制设计和实时调度整合，实时、容错和安全协议整合，网络化器件和智能空间的鲁棒动态实时构架。
三、理论与算法 Theory and Algorithms
计算机理论研究主要集中在算法和数据结构的设计与分析，以及计算复杂性的研究。具体包括最优化(optimization)，计算几何和拓扑(computational geometry and topology)，近似算法(approximation algorithms)，密码(cryptography)和安全计算(secure computation)，网络设计(network design)，数据挖掘(data mining)，机器学习(machine learning)，有限元网格生成(finite-element mesh generation)和自动化软件验证(automatic software verification)。
四、人工智能 Artificial Intelligence【我要咨询：专家答疑】
这个领域包含广泛的研究课题，包括知识表示，机器学习，计算机视觉，推理和机器人等。
知识表示(knowledge representation)：把知识按照一种有利于推理(得出结论)的方式表示出来。
机器学习(machine learning)：自动学习如何识别复杂模式并基于数据作出智能决策。
计算机视觉(computer vision)：使机器自动从图像和视频中提取信息并理解其中包含的视觉概念。
推理(reasoning)：学习推理的计算模型。
机器人(robotics)：工程学和机器人技术，以及它们的设计，制造，应用和结构配置。
五、编程语言 Programming Languages【我要咨询：专家答疑】
该领域的研究包括计算机语言的设计与实现，其目标是同时提高开发人员的开放效率和软件质量。包含如下一些课题：
(1)程序语言设计和实现(Programming Language Design and Implementation)：编译器优化(Compiler optimization)，语义(Semantics)，即时编译器(JIT complier)，域特定语言(DSL：Domain-specific languages)。
(2)编程环境和工具(Programming Environments and Tools)：监控(Monitoring)，程序员搜索引擎(Programmer search engines)，基于模型的设计(Model-based design)。
(3)程序分析和验证(Program Analysis and Verification)：模型检测(Model checking)，静态和动态分析(Static and dynamic analysis)，定理证明(Theorem proving)，实时系统的任务调度分析(Schedulability analysis for real-time systems)。
六、数据库与信息系统 Database and Information Systems【我要咨询：专家答疑】
包括以下研究内容：
(1)数据库(Database)：数据模型，数据查询、集成，各种数据库系统的设计、实现等。
(2)数据挖掘(Data Mining)：从数据中提取模式的处理过程。它在很多领域有广泛的应用，例如市场营销、监测、入侵检测和科学发现。数据挖掘和机器学习很相关，但是数据挖掘更关注实际应用。
(3)信息检索(Information Retrieval)：研究如何提取各种媒体(文本、音频、视频等，目前的研究以文本居多)中的信息，同时还搜索与之关联的数据库和万维网。
(4)自然语言处理(Natural language processing)：构建一种可以分析、理解和生成自然语言的计算机系统。研究课题包含自动摘要(automatic summarization)，语篇分析(discourse analysis)，机器翻译(machine translation)，命名实体识别(named entity recognition)，自然语言生成(natural language generation)和语音识别(speech recognition)等。
七、图形学与多媒体 Graphics and Multimedia【我要咨询：专家答疑】
图形学的研究包含对自然景象的建模和动画生成(modeling and animation of natural phenomena)，计算拓扑学(computational topology)，图形硬件的使用(graphics hardware utilization)，渲染(rendering)，网格处理和简化(mesh processing and simplification)，形状建模(shape modeling)，曲面参数化(surface parameterization)和可视化处理(visibility processing)等。
多媒体研究包括图像处理(image processing)，视频处理(video processing)，音频分析(audio analysis)，文本检索和理解(text retrieval and understanding)，数据挖掘和分析，以及数据融合(data fusion)。因为多媒体数据包含不同格式的数据(如文本，音频，视频)，所以它的研究包含很多不同领域的技术和理论。
八、人机交互 Human-Computer Interaction (HCI)【我要咨询：专家答疑】
HCI主要研究人和计算机之间的交互。它通常被认为是计算机科学、行为科学、设计及其他相关领域研究的交叉学科。
研究课题包括：
(1) 上下文感知计算(Context-aware computing): 行为分析，智能空间(Smart Spaces)，定位感知系统(Location-aware systems)，隐私技术。
(2) 感知人机界面(Perceptual Interfaces)：基于视觉的界面(Vision-based interfaces)，语音和话语界面(speech and discourse interfaces)。
(3) 协同和学习(Collaboration and Learning)：基于模式的编辑工具(Pattern-based authoring tools)，ESL (English as a second language) 学习，群组协同技术(group collaboration technologies)，包含按地理分布的远程沉浸协同(geographically distributed tele-immersive collaboration)等。
(4) 验光和人的视觉模拟(Optometry and Human Vision Simulation)：计算机辅助的角膜建模和可视化，医学成像(medical imaging)，手术仿真的虚拟环境(virtual environments for surgical simulation)，仿真渲染(vision realistic rendering)。
九、科学计算 Scientific Computing【我要咨询：专家答疑】
科学计算主要是研究构建数学模型(mathematical models)和数值解法(numerical solution)，并用计算机来分析和解决科学、社会科学以及工程问题。
研究课题包含：
(1)并行计算(Parallel computing): 并行计算语言和并行算法。
(2)自动性能调整(Automatic Performance Tuning): Automatic generation of optimized implementations of computational and communication kernels。
(3)网格剖分(Mesh generation)：自动生成三角网格(triangulated meshes)来表示物理和计算区域。
(4)矩阵计算(Matrix computations)：设计高效的矩阵计算算法和软件。
(5)浮点数(Floating point)：可扩展的精度算术(Extended precision arithmetic)，可靠的浮点数标准(Reliable floating point standards)，浮点数标准的体系和执行时间实现(Architectural and run time implications of floating point standards)，浮点数标准的编程语言实现。
(6)计算机代数(Computer Algebra)：符号数学计算方法。
十、信息安全 Security【我要咨询：专家答疑】
课题包含：
(1)密码学(Cryptology)
密码学理论(cryptography theory)，新的密码学系统开发(development of new cryp ographic systems)，密码分析学(cryptanalysis)，协议开发，应用密码学，量子计算(quantum computation)。
(2)隐私(Privacy)
无线传感器网络的隐私，RFID系统的隐私，数据库的隐私问题，基于网络的应用的隐私。
(3)软件安全(Software security)
开发编程语言和计算机安全之间的相互影响。
(4)一致性和完整性(Identity and integrity)
预防“网络钓鱼”和攻击。
(5)网络安全(Network security)
网络安全检测(network security monitoring)和入侵防御(intrusion prevention)。
十一、软件工程 Software Engineering【我要咨询：专家答疑】
主要研究开发大规模软件系统的原理和技术。
十二、生物信息学和计算生物学 Bioinformatics and Computational Biology【我要咨询：专家答疑】
研究高效鲁棒的生物计算模拟算法，以及应用数据挖掘，机器学习，自然语言处理和信息检索等方法来分析和挖掘各类生物数据。
研究课题包括：
(1)生物信息学(Bioinformatics)
比较基因组学(Comparative genomics)，遗传分析(Genetic analysis)，系统发育(Phylogenetics)，分子进化建模(Molecular evolutionary modeling)，基因调控网络(Gene regulatory networks)。
(2)蜂窝系统(Cellular systems)
蛋白质结构建模(Protein structure modeling)，基因调控网(Gene regulatory networks)，合成生物学(Synthetic biology)，Computational systems biology，细胞信号传导通路，传输和代谢，自组装系统(Self-assembling systems)。
(3)神经系统(Neural systems)
(4)生物医学系统(Biomedical systems)
传感器，健康服务系统，生理模型，医学图像和生物图像分析。
苏州马小云-
1.美国的CS，可以让你学习到最先进的IT技能、能够让你根据个人的喜好选择偏理论或应用的课程作为学习的重点，设置了许多实用的课程，以配合学生将来的就业选择。中国每年都有不少计算机背景的牛人申请美国的CS，都是盯着名校。是非常不错的，所以申请的难度也很大。
2.把申请目标定在综合前100，一般要求TOEFL100分，GRE1200以上.如果去考GRE sub将会更有优势，虽然并不是硬性要求，具体看学校网上招生条件，但是也有帮助。根据美国绝大部分对GRE的要求，1400分能够录取，而申请奖学金。
3.设有CS的Top20大学里，不同的学校他们的侧重点都不同。如Stanford的CS在理论、数据库、软件、硬件、AI等领域都是实力非常强劲；MIT，同样被称做为CS的巨牛，该校的数据流计算的思想和数据流计算机、人工智能方面有突出的成就；CMU卡耐基梅隆大学的CS不是一个系，而是一个学院，规模很大，师资力量雄厚；UIUC，计算机硬件特别强，计算机系统的研究开发也受到极高评价
4.欢迎随时在线“骚扰”我O(∩_∩)O哈哈~
牛云-
想了解一下美国Top100大学的computer science要求一般是什么？---gpa3.0，toefl90+，gre1200+
美国牛校的CS都偏重什么方面呢？----你的毕业学校和gpa
tt白-
楼主不要自己给自己泄气啊
其实美国TOP100大学也不是遥不可及的..
一般地说:
1 托福 90+
2 本科GPA3.0 或者80%
3 最后申请什么档次学校的还要看GRE
比较偏重数学统计计算机逻辑