机器学习研究所主要研究方向

1. 商务智能应用研究

商务智能，英文为Business Intelligence，简称BI，是目前在国外企业界和软件开发界受到广泛关注的一个研究方向。商务智能将结构复杂的信息通过数据仓库进行合理组织，利用OLAP(联机分析处理)和数据挖掘技术，按照商务需求对数据进行分析、运算，并利用一些界面友好的报表工具将结果显示出来。它产生的直接原因是公司面临数据激增，传统分析工具功能有限，传统的商务报告无论在内容还是时效性方面都难以满足要求等。商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累积商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。

商务智能的体系结构包括数据仓库(Data Warehouse，DW)、联机分析处理(也可称为多维分析，Online Analytical Processing，OLAP) 和数据挖掘(Data Mining，DM)三个部分。其中：1）数据仓库用于抽取、整合、分布、存储有用的信息；2）多维分析可全方位了解现状；3）数据挖掘则可发现问题、找出规律、预测将来，达到真正的智能效果。

商务智能作为辅助决策的有力手段，近年来已在金融、电信、保健、政府、交通和制造业等领域有了广泛应用。目前，国外的Oracle、SAS、IBM、Microsoft、Business objects等公司都已在中国开展了业务。在国外BI厂商的推动下，国内越来越多的IT企业（包括华为、联想、金蝶等）也开始进入商务智能领域。

目前研究室在BI领域的主要研究方向：

1）数据挖掘、数据可视化算法研究；

2）BI智能系统开发，主要针对客户需求提供解决方案（注：该方向主要与重庆慧都科技公司合作，进行相关软件开发）；

研究室BI领域硕士研究生需求及基本要求：

1）研究生需求：4-6人/年；

2）基本要求：性格开朗，善于沟通，在数学或算法方面有一定特长，有Oracle/ Informix/Sybase, C/C++/PL-SQL相关基础

硕士研究生未来就业方向：

1）软件开发相关企业

2）IT产品研发相关企业(如华为、中兴通讯)

3）金融、电信等大型企业的信息化部门

2. 演化硬件方法及其应用研究

受达尔文生物进化论的启发，作为一种新的概念以发展自适应、自修复系统，演化硬件的研究最早起源于上个世纪90年代初的日本和瑞士。传统的电子器件的结构和功能在制造完成后是无法改变的。与之相反，通过可编程逻辑器件与演化算法的有机结合，演化硬件是一种能够动态地、自主地改变其功能和结构以适应其周边环境的电子器件。演化硬件的这种自适应能力，为未来开发新颖的、高性能电子器件应用带来了巨大的潜力。演化硬件的研究已引起了国内外学者的广泛关注，自90年代中期以来，演化硬件领域定期召开2个学术会议：Conference on Adaptive Hardware and Systems（AHS，由NASA/ESA 联合资助）和International Conference on Evolvable Systems - From Biology to Hardware（ICES）,每年都有大量的相关工作报道在IEEE Trans. on Evolutionary Computation, IET Computers & Digital Techniques, Genetic Programming and Evolvable Machines等学术期刊上。目前，演化硬件已在电路设计自动化、自适应图像压缩、自适应天线、多媒体处理、演化机器人、错误容忍错误自修复电路中有着广泛的应用，并展示了在航空航天、军事等领域广泛的应用前景。

目前研究室在演化硬件领域的主要研究方向：

1）基于FPGA的内部演化硬件结构及其实现；

2）演化硬件在电路设计自动化中的应用及其规模化问题；

3）演化硬件模式识别技术及其在智能交通，癌症分子分型等领域的应用。

研究室演化硬件领域硕士研究生需求及基本要求：

1）研究生需求：2-4人/年；

2）基本要求：对人工智能有较强兴趣，良好的程序编写能力，创造性思维能力

硕士研究生未来就业方向：

1）集成电路产品设计、开发相关企业和研究所

2）可编程逻辑器件生产、研发相关企业(如Xilinx, Altera)

3）继续攻读国内外人工智能相关博士学位

4）其他计算机、电子相关企业

3. 微型无人车及相关智能算法研究

无人车，也被称为智能车、无人驾驶车辆，它采用视觉、激光雷达、超声传感器、微波雷达、GPS、里程计、磁罗盘等多种车载传感器来感知环境，并通过智能算法对所获得的大量道路、车辆位置和障碍物信息进行数据处理后，产生相应控制信号控制车辆转向和速度，从而自主、安全、可靠地在特定环境下行驶。无人驾驶车辆在国防和民用生产生活方面有着重要的理论研究价值和实际应用前景。国防和军事需求以及智能交通系统、汽车电子的发展是推动无人车技术发展的重要动力。智能车技术的研究最早开始于上世纪八十年代美国国防部启动的战略计算（Strategic Computing Initiative, SCI）计划，该计划涉及高性能计算机和人工智能等信息科学领域，支持了发展机器智能所需的一系列项目，包括芯片设计和生产、计算机体系结构到人工智能软件等。在该计划支持下，代表性的研究成果包括美国卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University, CMU）开发的Navlab自主驾驶车辆、马里兰大学研制的自主陆地车辆（Autonomous Land Vehicle, ALV）等。上世纪九十年代，无人驾驶车辆技术进入发展阶段。美国CMU继续实施了Navlab自主驾驶车辆项目，研发了11个型号的实验样车；美国交通部启动了以实现汽车自动驾驶为目的的大型研究项目自动化高速公路系统（Automated Highway System, AHS）、智能车辆先导（Intelligent Vehicle Initiative, IVI）计划；