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ieee论文的参考文献格式
IEEE一般指电气和电子工程师协会。下面，我为大家分享ieee论文的参考文献格式，希望对大家有所帮助!
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那你就得找到合适的期刊呗~你要自己清楚自己写的论文是=属于什么级别的论文~可以投什么级别的期刊~你就去找对应的期刊~要是实在不知投哪一本~你就可以看看（计算机科学与应用）这本~总言之~选择最合适自己的期刊才会事半功倍
首先看看你的要求是什么，做什么用的，什么样的期刊对你有更大的作用，自己要了解清楚 再发表 大学生现在发表论文的也挺多的。现在发表，主流是两个方法:直接和期刊联系，也可以通过机构 去操作 想要通过中间机构投稿的 要注意下 平台的信息可信度 ，或能淘宝第三方交易的 这样就比较好 ，像我就是这样的 嘿嘿 ~~~
现在发表讠仑文都是在学术期刊上面发表。所以，要问清楚你们有没有特别规定的期刊。至于学术期刊的分类，现在也就是省级、国家级、核心、这几类。由于作用不一样所以发表期刊的等级也是有要求的。然后呢，就是要选择一个发表讠仑文的渠道了。现在讠仑 文发表，一个是可以直接投稿杂志社，一个是可以通过讠仑文代理机构。你直接到网页上输入“壹品优'再输入"刊"这个网站看下就有
我摘来的，仅供参考： 李国杰院士：我在看待计算机科学发展趋势时，通常是把它分为三维考虑。一维是是向"高"的方向。性能越来越高，速度越来越快，主要表现在计算机的主频越来越高。像前几年我们使用的都是286、386、主频只有几十兆。90年代初，集成电路集成度已达到100万门以上，从VLSI开始进入ULSI，即特大规模集成电路时期。而且由于RISC技术的成熟与普及，CPU性能年增长率由80年代的35%发展到90年代的60%。到后来出现奔腾系列，到现在已出现了奔腾4微处理器，主频达到2GHz以上。而且计算机向高的方面发展不仅是芯片频率的提高，而且是计算机整体性能的提高。一个计算机中可能不只用一个处理器，而是用几百个几千个处理器，这就是所谓并行处理。也就是说提高计算机的性能有两个途径：一是提高器件速度，二是并行处理。与前所述，器件速度通过发明新器件（如量子器件等），采用纳米工艺、片上系统等技术还可以提高几个数量级。以大规模并行为标志的体系结构的创新与进步是提高计算机系统性能的另一重要途径。目前世界上性能最高的通用计算机已采用上万台计算机并行，美国的ASCI计划已经完成每秒12。3万亿次并行机。目前正在研制30万亿次和100万亿次并行计算机。美国另一项计划的目标是2010年左右推出每秒一千万亿次并行计算机（Petaflops计算机），其处理机将采用超导量子器件，每个处理机每秒100亿次，共用10万个处理机并行。专用计算机的并行程度比通用机更高。IBM公司正在研制一台用于计算蛋白质折叠结构的专用计算机，称做兰色基因（Blue Gene）计算机，一块芯片中就包括32个处理机，峰值速度达每秒一千万亿次，计划2004年实现。将几千几万台计算机连结起来构成一台并行机，就如同组织成千上万工人生产一个产品一样，决不是一件容易的事。并行计算机的关键技术是如何高效率地把大量计算机互相连接起来，即各处理机之间的高速通信，以及如何有效地管理成千上万台计算机使之协调工作，这就是并行计算机的系统软件---操作系统的功能。如何处理高性能与通用性以及应用软件可移植性的矛盾也是研制并行计算机必须面对的技术选择，也是计算机科学发展的重大课题。 另一个方向就是向“广”度方向发展，计算机发展的趋势就是无处不在，以至于像“没有计算机一样”。近年来更明显的趋势是网络化与向各个领域的渗透，即在广度上的发展开拓。国外称这种趋势为普适计算（Pervasive Computing）或叫无处不在的计算。举个例子，问你家里有多少马达，谁也说不清。洗衣机里有，电冰箱里有，录音机里也有，几乎无处不在，我们谁也不会去统计它。未来，计算机也会像现在的马达一样，存在于家中的各种电器中。那时问你家里有多少计算机，你也数不清。你的笔记本，书籍都已电子化。包括未来的中小学教材，再过十几、二十几年，可能学生们上课用的不再是教科书，而只是一个笔记本大小的计算机，所有的中小学的课程教材，辅导书，练习题都在里面。不同的学生可以根据自己的需要方便地从中查到想要的资料。而且这些计算机与现在的手机合为一体，随时随地都可以上网，相互交流信息。所以有人预言未来计算机可能像纸张一样便宜，可以一次性使用，计算机将成为不被人注意的最常用的日用品。 第三个方向是向"深"度方向发展，即向信息的智能化发展。网上有大量的信息，怎样把这些浩如烟海的东西变成你想要的知识，这是计算科学的重要课题，同时人机界面更加友好。未来你可以用你的自然语言与计算机打交道，也可以用手写的文字打交道，甚至可以用你的表情、手势来与计算机沟通，使人机交流更加方便快捷。电子计算机从诞生起就致力于模拟人类思维，希望计算机越来越聪明，不仅能做一些复杂的事情，而且能做一些需“智慧”才能做的事，比如推理、学习、联想等。自从1956年提出“人工智能”以来，计算机在智能化方向迈进的步伐不尽人意。科学家多次关于人工智能的预期目标都没有实现，这说明探索人类智能的本质是一件十分艰巨的任务。目前计算机"思维"的方式与人类思维方式有很大区别，人机之间的间隔还不小。人类还很难以自然的方式，如语言、手势、表情与计算机打交道，计算机难用已成为阻碍计算机进一步普及的巨大障碍。随着nternet的普及，普通老百姓使用计算机的需求日益增长，这种强烈需求将大大促进计算机智能化方向的研究。近几年来计算机识别文字（包括印刷体、手写体）和口语的技术已有较大提高，已初步达到商品化水平，估计5-10年内手写和口语输入将逐步成为主流的输入方式。手势（特别是哑语手势）和脸部表情识别也已取得较大进展。
美国计算机专业的大学有很多例如：（信息来源美国大学院校库）1、斯坦福大学的计算机科学拥有40人以上，其中不乏响当当的图灵奖得主和各个学科领域的领军人物。2、麻省理工学院，MIT招生不太喜欢看GRE成绩。MIT曾为计算机科学的发展作出不可磨灭的贡献，数据流计算的思想和数据流计算机、人工智能方面的许多重大成就，影响深远。3、加州大学伯克利分校，同样地处旧金山湾畔，硅谷地带，离Stanford大约只有50公里的是美国激进的学校之一。4、卡耐基梅隆大学，CMU是位于匹兹堡的不大的学校，但这个学校在工程及其他一些领域的学堂。5、伊利诺斯大学、UIUC的工程学院在全美是至尊级的，其CS、ECE、EE在历史上都屡建战功。如果想了解自己的成绩可以申请到那些美国大学的计算机专业，可以通过留学志愿参考系统把你的GPA、语言成绩、专业、院校背景信息输入到留学志愿参考系统中，系统会自动从数据库中匹配出与你情况相似的同学案例，看看他们成功申请了哪些院校和专业，这样子就可以看到你目前的条件能申请到国外什么层次的院校和专业了
美国大学计算机专业的排名总的来说，前20的CS可以分成三波：（1） 4 个最为优秀的CS Program: Stanford, UC. Berkeley, MIT, CMU（2） 6 个其他前10的： UIUC， Cornell, U. of Washington,Princeton, U. of Texas-Austin 和 U. of Wisconsin-Madison， 其中UIUC, Cornell, U. of Washington和UW-Madison几乎从未出过前10。（3） 其他非常非常优秀的CS：CalTech, U. of Maryland at CP, UCLA, Brown, Harvard, Yale, GIT, Purdue, Rice, 和 U. of Michigan.约定：CS＝计算机科学（系）。 总的来说，前20的CS可以分成三类： 一、4个最为优秀的CS Program： Stanford斯坦福大学, 加州大学（伯克利分校）, MIT, CMU 卡内基梅隆大学 二、6个其他前10的： UIUC诺伊大学－香槟分校，Cornell康纳尔大学, U. of Washington,Princeton,U. of Texas-Austin 和 U. of Wisconsin-Madison，其中UIUC, Cornell, U. of Washington和UW-Madison几乎从未出过前10。 三、其他非常非常优秀的CS： CalTech, U. of Maryland at CP, UCLA, Brown, Harvard , Yale, GIT, Purdue, Rice, 和 U. of Michigan. ******************************** Stanford Stanford URL: Stanford的CS是个很大个的CS，拥有40人以上的Faculty成员，其中不乏响当当硬梆梆的图灵奖得主(Edward , John McCarthy) 和各个学科领域的大腕人物，比如理论方面的权威 Donald E. Knuth； 数据库方面的大牛Jeffrey D. Ullman（他还写过那本著名的编译原理，此人出自Princeton）；以及RISC技术挑头人之一的John Hennessy。相信CS的同学对此并不陌生。该系每年毕业30多名.以及更多的Master。学生的出路自然是如鱼得水，无论学术界还是工业界，Stanford的学生倍受青睐。几乎所有前10的CS中都有Stanford的毕业生在充当教授。当然同样享有如此地位的还包括其他三头巨牛：, MIT 和 CMU. 毕业于U. of Utah(犹他州)的Jim Clark 曾经在Stanford CS当教授。后来就是这个人创办了高性能计算机和科学计算可视化方面巨牛的SGI公司。SUN公司名字的来历是：Stanford University Network.。顺便提一下，创办 YAHOO的华人杨致远曾在斯坦福的EE攻读博士，后来中途辍学办了YAHOO。 CS科研方面，斯坦福无论在理论，数据库，软件，硬件，AI 等各个领域都是实力强劲的顶级高手。斯坦福的RISC技术后来成为SGI/MIPS的 Rx000系列微处理器的核心技术； DASH，FLASH 项目更是多处理器并行计算机研究的前沿；SUIF并行化编译器成为国家资助的重点项目，在国际学术论文中SUIF编译器的提及似乎也为某些平庸的论文平添几分姿色。 Stanford有学生14000多，其中研究生7000多。CS有175人攻读博士， 350人攻读硕士，每年招的学生数不详，估计少不了，但不要忘了，每年申请CS的申请学生接近千人，申请费高达80$。 斯坦福大学位于信息世界的心脏地带——硅谷。加州宜人的气候，美丽的风景使得Stanford堪称CS的天堂。平方公里的校园面积怕是够学子们翻江蹈海，叱诧风云的了。 申请斯坦福是很难成功的，但也并非不可为之。去斯坦福这样的牛校，运气很重要，牛人的推荐也很重要。 ******************************** MIT MIT URL: MIT招生好象不看GRE成绩。但MIT的CS是巨牛的，99年最新排名上它和斯坦福被打了 的满分，并列第一。MIT的CS曾为CS的发展作出不可磨灭的贡献，数据流计算的思想和数据流计算机、人工智能方面的许多重大成就，以及影响了整个UNIX界的X-Window……MIT和斯坦福，CMU，UC. BERKELEY一样，都是几乎在CS界样样巨牛的学校。 MIT的Media Arts and Sciences其知名度不在Computer Department下。主要是多媒体技术，信息处理，人工智能……有一大批著名的教授，如Marvin Minsky(Turing Award)…… ******************************** URL: 同样地处旧 金山湾畔，硅谷地带，离Stanford只有大约 50公里的加州大学伯克利校区：是美国最激进的学校之一。60年代的嬉皮文化，反越战，东方神秘主义，回归自然文化都起源于此。诗人爱伦金斯堡是当年 Berkeley的代言人。 在当今高科技领域C. Berkeley在缔造新的神话，在文学、数学、化学、新闻等20多个大的学科领域中位居前3。16个诺贝尔奖得主，总数近200的科学院院士、工程院院士，连同众多在硅谷商战中成为亿万富翁的伯克利人撑起了一面汇集天下之英才的大旗。INTEL总裁AndrewGrove毕业于UC. Berkeley。 BSD版的UNIX影响了整个OS界，伯克利的RISC技术后来成为了SUN公司SPARC微处理器的核心技术，巨牛人物David Patterson接下了一个6亿美元的项目用于新型计算机体系结构，特别是IRAM的研究开发。 UC. Berkeley有学生30000多，研究生超过8500。申请费和其他加州大学的分校一样，40$。据一项最近的调查，伯克利已经成为美国大学生最向往的研究生院，高居榜首，其申请的难度可想而知。的 DEADLINE一般很早，12月中就截至了，其内部的实际DEADLINE其实要迟一些。 Berkeley的CS是个大系，Faculty中有图灵奖得主以及象 Patterson这样的巨牛。学生的出路同Stanford，MIT，CMU一样，光辉灿烂，前程锦绣，这里不再赘述。CS科研方面，Berkeley也是样样强，门门巨牛。 旧 金山湛蓝起伏的海湾，苍翠绵延的山峦，舒心宜人的气候，以及近在咫尺的硅谷…… 这一切的一切不也使得 俨然一个CS 学子的世外桃源么？ ******************************** CMU CMU URL: CMU是个位于匹兹堡的不大的学校，学生7000多，校园好象也不大。但这个学校在工程及其他一些领域却是顶尖的学堂。 CMU的CS不单单是个系，而是一个学院，其规模之大，可能只有Stanford, UIUC可比。教师学生的情况同前面3个类似，不再赘述。Mach操作系统，PVM，等都有CMU的巨大贡献。 申请CMU的难度很大，因为尽管CMU的 CS Faculty很多，但每年只招不足30人的研究生队伍。 ******************************** Cornell URL: 作为 IVY LEAGUE的成员和一所私立学校，Cornell有其独到的优势。在美国，私立学校一般比公立学校难进，其学生也是经过很严的选拔才录取的，Cornell的CS学生入校后多能享受FELLOW的待遇，其个人经济条件非公立学校可比，加上贵族式校友的提拔，私立学校的出路是很诱人的。 康乃尔在理论计算机方面一直是顶级高手，但在其他CS领域并不总能在前10。 Cornell学生18000多，研究生过5000。CS每年招攻读.的学生25 人左右。 ******************************** UIUC URL: UIUC的工程院在全美堪称至尊级的巨牛，其CS，ECE，EE在历史上都屡建战功。在CS方面，从早期的超级计算机ILLIAC I, II, III, IV到后来的 CEDAR，都是CS发展史上，特别是并行计算机发展史上的重要事件，影响，引导了很长时期的发展。 David Kuck曾是并行处理界的一代先驱。 超级计算机研究开发中心：CSRD，美国国家超级计算及应用中心：NCSA等众多的机构，使得UIUC的CS常常成为研发的领军头领。 大家可能还记得，Netscape-Navigator 的最初开发人员中有个Marc· Anderssen。这位来自WISCONSIN的小伙在UIUC读本科，大四的时候在NCSA参与编写了MOSAIC，后来他去了硅谷，并在那里遇到了前面提到过的大牛: Jim Clark,SGI的前创始人，两人一见如故，联手创办了著名的网景，并一度在浏览器市场上独霸武林。 随着一代代至尊大师的离去，UIUC 的 Faculty看上去似乎并不引人 注目。但得提醒你，UIUC的CS向来以实干著称。我期待着他们下一个惊世之举。 UIUC是个大学校，学生数过35000，研究生院的近万。UIUC的CS很大个，40余个Faculty提供了全面的CS教育和科研项目。每年30多个博士的毕业数目似乎只有斯坦福可以匹敌。 UIUC的Polaris并行化编译器是这个领域和斯坦福的SUIF直接叫板的拳头产品。清华开发并行编程环境时选用了这个系统。只是代码庞大，运作缓慢的Polaris搞的清华有那么一点点瘪西西…… UIUC 在计算机硬件，软件，AI，DB，等各个领域都相当巨牛。特别是硬件，前面提到的ILLIAC，CEDAR……事实上，UIUC在超级计算机系统的研究开发方面决不逊于CS四大天王中的任何一个，甚至有过之而无不及。NCSA建立在UIUC这一事实本身就是佐证。 UIUC-CS 的学生毕业后去学术界的不少，Stanford, Berkeley……都有UIUC的博士挑大梁。但更多UIUC-CS学人还是进入业界，成为业界实干的中坚。 ******************************** U. of Washington U. of Washington URL: 位于 Seattle的 UW 得天独厚--计算机界的巨牛MS就在西雅图，而且更为要命的是，Bill Gates就是那里儿的人。这位Harvard 的辍学者给了哈佛许多MONEY， 但同给UW的钱财相比，实在是小巫见大巫。 U. of Washington位于分光秀丽的WASHINGTON湖畔，气候四季如春。33000多学生中研究生有8000。Seattle最令人厌恶的地方可能就是一年有160天会降水。 UW的CS较大，30多名Faculty成员，每年近20个优质博士毕业，以及大量的Master。估计每年的招生数应该不低，UW的CS在各个方面比较均衡，最强的软件排名第5，而其他领域也一般都能位居前10，好象没有明显弱的地方。 图灵奖得主 Dick Karp从Berkeley告老还乡后又被返聘到了UW的CS。U. of Washington的 CS要求很高，.学生入学的平均 GPA 高达 ，GRE2160+，加上一般较早的DEADLINE，申请UW是相当有难度的。 ******************************** Princeton Princeton URL: Princeton是个令人神往的地方，这里曾经是科学的世界中心。Princeton的CS不大， 18个Faculty成员，学生数也不算多。科研上除了排名第5的理论，似乎俺还没注意到其他闪光点，望知情人补充。但是，Princeton无疑培养出了大量计算机界的优秀人物，Jeffrey D. Ullman, John McCarthy等巨牛人物均出自大名鼎鼎的Princeton. 在Princeton领受的教育是最好的教育熏陶。 Princeton学校不大，只有6000多学生，研究生不过1700。Princeton 的 CS录取很严，虽然已有不少华人学生就读 Princeton。 ******************************** UW-Madison UW-Madison URL: UW-Madison的CS较大，35个Faculty，200多个研究生，每年招60-70 个新生。 目前几乎 1/4 的 Faculty 来自Berkeley，博士生毕业后有去 Stanford，Berkeley等牛校挑大梁的，但和UIUC类似，似乎进入业界的更多些。然而要在这里拿到博士学位可不容易。超过7成的人，会在中途找到比较理想的工作后，拿着硕士文凭撒丫子就跑，免得被那些无穷无尽的科研项目给整瘪了。一位WISCONSIN的哥们在回答我关于 “该做些什么准备”的提问时说：尽情欢乐享受吧，这样可以 Bring A healthy and energetic you to Madison to survive those projects. UW-Madison的数据库一直在前 3 位，经常是第1位。这里的数据库由于在设计实现DBMS系统上的传统优势，使得其在业界的声誉相当崇高， MicroSoft 里据说有一帮WISCONSIN的校友从中兴风作浪，Oracle也格外青睐WISCONSIN-Madison的学子。可惜，偶似乎对数据库并不是很感兴趣。 WISCONSIN的硬件，计算机体系结构实力巨牛，99排名第6，对业界相当有影响力。微处理器中的超标量技术（SuperScalar）源于此地；多处理机CACHE一致性的总线侦听SNOOPING协议，IEEE SCI协议等，都是源于此地。正在研究开发中的MultiScalar技术和DataScalar技术据吹可以把微处理器每个时钟周期的指令发射数提到10以上，大大地提高微处理器的计算能力。WISCONSIN的软件99排名第 7。主要是在系统软件方面做OS的设计与实现，WEB上的CACHE策略，支持共享主存和消息传递两种并行编程模式及其混合的并行程序设计语言和编译器，以及由MIDSHIP项目挑起的关于并行与分布式计算，OODB，科学数据库，支持图象查询的新型查询语言以及图象处理等方面的研究。由于美国有大量的卫星图象需要及时处理，加上迫切需要GIS系统的研究开发，这方面的研发使得UW-Madison 捞到了不少经费。 WISCONSIN和UIUC的CS理论都是10名左右。WISCONSIN的Carl de Boor 是逼近理论方面的大牛。 U. of Wisconsin-Madison是个大型综合性的学校，40000 学生中研究生院的超过10000，这万人中有博士生5000，硕士生3500，法学院、医学院、护院、兽医院的职业学生2000人。2200多 Faculty中有多位诺贝尔奖得主，52个院士，18个工程院院士。130个科系几乎涵盖了所有科研领域。科研经费常年位居全美前4。Wisconsin的研究生院稳居 TOP20，而且由于它的大而全，在科研排名上能进前10。UW-Madison在95年NRC 的41项评价中，16项位居TOP10，35项排进了TOP25。 U. of WISCONSIN-Madison的校园位于风景如画的湖畔林荫中. 现代化风格和古典欧美风格的建筑物在平缓起伏的湖岸上交相呼应。学校自吹拥为世界上最美的校园之一。偶不知道其他校园的场景，单从他们在网页上提供的照片来看，的确很美。WISCONSIN的冬天很冷，很长，而且大雪纷飞，寒风凛冽。 需要注意的是，WISCONSIN的CS有点不同于许多其他学校， 它隶属于College of Letters & Science. 而不在College of Engineering下面，因此许多偏硬件的项目，比如嵌入式系统，网络硬件、路由，多媒体，通信，自控以及数字信号处理及等项目不在CS Dept， 而是在工程院 下的 Dept. of Electrical & ComputerEngineering 即 ECE系。那个系也挺大个，比CS还要大不少。98年在工程类排名的计算机工程一项上也排了第9。但偶将来怕跟他们没多少来往。伊拉的网址： 工程院： ECE系： ******************************** URL: UT-Austin的CS较大。Faculty中好象有个图灵奖得主。( Edsger Wybe Dijkstra，是那个搞算法的)。好象该系发展比较平衡，最好的AI 排第5，其他几个专业也多能挤进前十。 UT-Austin是个巨大的学校，5万学生，研究生院的可能有万。但学校的主校区却好象面积不足，仅140公顷，按美国大学的标准，太不足了。偶曾见到一张照片，校园周围高楼林立，可能是位于市中心的缘故吧。 总的来说，前 10 的 CS由于在当前国际计算机行业普遍热门的情况下，很难申请，但决不是不可为之的！ ******************************** CalTech CalTech URL: CalTech的CS很小，只有大约5位教授，每年招很少的学生。虽然申请CalTech是免费的，但建议轻易不要尝试。（也别让我这话给吓趴下了） 由于系太小，CalTech 好象只是在计算机硬件，和科学计算的可视化方面很强。该系多年以来一直稳坐 几乎没动过窝, 类似的情况 还有斯坦福、MIT，稳居, Cornell稳居, UW-Madison, 稳居 的CS和其他系，比如数学，物理，生物等需要大量科学计算的部门联系很紧密。 CalTech 学校也很小，2000名学生中研究生占1100人。 Faculty人数也不多，但几乎个个是巨牛，按平均水平看，CalTech 可能是世界上最牛的学校了。偶好象就没见到来自大陆的学子在该系，可能是偶孤陋寡闻吧。 这是一个实力相当强劲的CS，软件(8)，数据库(4)，AI(9) 三个专业都挤进了前10********************************URL: 历史上UCLA的CS曾经一度辉煌，上到过第6 (NRC'82)，但近年来一直徘徊在13－15。而且CS的各个专业细目几乎没有一个能进前10。尽管如此，UCLA的CS还是十分强大的。 UCLA辉煌的历史可能在于它对Internet的发展，所作出的巨大贡献。六十年代美国的 ARPA在搞网络互连的开创性研究， ARPA网的四个节点是：UCLA，Stanford 的 SRI,UCSB 和 U. of Utah。 此时一位来自美国新英格兰地区的青年: Vinton Cerf不去离家咫尺的 Yale大学，远涉千里，来到了加州。他先在Stanford获得数学学士，然后到UCLA拿下了CS 的硕士和博士。 毕业后Cerf一直在SRI从事ARPA网的研究，特别是如何让它无法正常工作。几年后，Cerf与MIT的一位到业界闯荡的数学教授Kyhn合作研发，搞出了一套软件系统用于网络互连(1973)。这就是TCP/IP协议的诞生。 UCLA 作为 INTERNET 的先驱，地处阳光灿烂的南加州，应当成为CS学生的乐土。加州的学校的确难申请，但也是可以一试的。 UCLA有学生33000人，其中研究院的占 9900人。地处落杉矶的 UCLA,周围几乎有玩不尽的地方，DISNEY，HOLLYWOOD……由于位于大城市， 校园不是很大，但风景似乎非常美丽。UCLA的CS较大，规模应该和 U. of Washington 和 UW-Madison类似。******************************** U. of Michigan U. of Michigan URL: U. of Michigan是个非常了不起的学校。在BIG TEN里，从综合的角度上说它可算的上是领头羊了，当然UW-Madison，UIUC 也紧随其后。 这里的CS偏硬的更利害些，硬件排在第9，而计算机工程(7)，EE(5) 都是前10中的巨牛。 MICHIGAN 的 CS 和EE合在一起称为 EECS系。是个相当大个的系，每年招的学生当不在少数。 MICHIGAN的CS估计在历史上也相当牛，UW-Madison CS里的两位来自umich的教授都是院士，在其他CS系里，比如UIUC的，也大有UMICH的牛人在。如前述，UIUC的CS在硬件上极强，而UMICH的CS中有许多UIUC的哥们在那里当老师。 ******************************** GIT GIT URL： GIT是个较大的学校，具体数字记不清了。GIT的工程院很利害，研发经费仅次于MIT，和UIUC, Umich差不多。CS系的数据库第7，GUI第4。其他没有列在前10，偶也没有去仔细了解过，就一概的不清楚了。 ******************************** Brown Brown URL： Brown的规模不大，具体数字记不清了。这所 IVY LEAGUE 的私立学校可能拥有一些类似于CORNELL的优势。CS的GUI可以列在，好象还有许多关于语音识别等偏人工智能方面的研发项目。 ******************************** Harvard Harvard URL: 在CS的早期发展史上，Harvard曾经是泰斗级的人物，毕竟CS和数学，物理的渊源太深太长了。可惜Harvard并不重视工程化的东西，现在伊的CS已不能和圈里的巨牛，甚至伊的当初相提并论了。好象王安是这里出来的，Bill Gates也是这里出来的，Harvard毕竟是Harvard，总是名人辈出。毕竟Harvard总是可以招到最优秀的人，甚至是在它很瘪的领域里。但千万别以为哈佛人人牛。据说美国人的调侃中，专门有一条是说哈佛的某些学生是如何令人叹为观止的愚蠢……偶还没有身在美国，不知是真是假。 Harvard不喜欢带工程色彩的东西，CS 是挂在Arts & Science学院下面的Division of Engineering and Applied Science,连独立的一个系好象都不是。除了理论可以排进前10，其他项目怕也拿不出多少货色了。 但是，如果给我一次机会的话，我一定申请Harvard。因为这里是Harvard，你可以学到许多在别的地方难以学到的东西。专业知识并不是全部，况且哈佛的教育是不会差的，虽然它在CS 的科研上没什么好吹的。哈佛的研究生每年超过 20000$ 的FELLOWSHIP是你安心寒窗苦读的强大后盾。 哈佛大学学生18000人，其中研究生院的11000人。Harvard大学拥有世界上最多的诺贝尔奖得主，150多个美国国家科学院院士……哈佛是个巨牛云集的超级牛圈。哈佛的 CS 估计不会是个大个子， 招的学生可能也不会多，申请的难度应当很大。 ******************************** Purdue Purdue URL: 可能许多人还不知道，Purdue 的计算机系是美国最早成立的计算机系。建系之初一直处于TOP10。在70年代由于本人不甚了解的原因，没落了。Purdue的排名也不太稳定从13到 30的排法偶似乎都见过。Purdue是个大个的学校，有35000学生。其工程院很出名。 ******************************** Rice Rice URL: Rice是个位于休斯顿的小学校， 4000个学生，研究生有1600左右吧。CS也不大。优势在于软件，排在第9。别的情况偶不了解，但偶特别想告诉大家的是，该系的 KEN KENNEDY是个巨牛的人物。伊是美国 HPCC 常委的关键人物之一,好象还是总统在信息科学方面的特别顾问。KENNEDY是并行计算领域的大牛牛。前几年，伊义无反顾地承担起高性能 FORTRAN 语言(HPF)的编译器研制工作，项目之大，投入人力之巨，加上伊的权威地位，被人们普遍寄予厚望。可惜后来项目失败了。从此并行计算界陷入了一阵低潮。这几年 KENNEDY 好象转向去作针对特定处理器的后端优化技术了。Rice CS 学生的出路相当好。 ******************************** YALE YALE URL: YALE 曾经也进过前 10，NRC'82 的排名上，是 YALE和 UCLA而不是 Princeton和UT-Austin 位于前 10 的榜上。YALE的 CS不大，十几个老师加上为数不多的学生，每年只招六个博士研究生。 和 Harvard这样很重文理的学校一样，YALE 的CS在理论上比较强。但不同于哈佛，YALE有独立的CS系，受到较高的重视。YALE-CS 在 AI，软件方面比较强。著名的 LINDA 并行编程模式是在这里提出并实现的。YALE 的毕业生中到学术界的比到业界的似乎要多，哈佛似乎也是这样。 这里只随便罗列了一些俺顺口拈来的东西，仅供参考。其实 CS其他很好的学校还有很多，比如： UCSD，USC，Columbia，UNC-CH，DUKE，U. of Penn等等。 Columbia在AI，语音识别，自然语言处理等方面颇有造诣，而北卡: U. of North Carolina at Chapel-Hill 和 U. of Utah方面则是顶级牛校。
(1) 并行计算模型 并行算法作为一门学科，首先研究的是并行计算模型。并行计算模型是算法设计者与体系结构研究者之间的一个桥梁，是并行算法设计和分析的基础。它屏蔽了并行机之间的差异，从并行机中抽取若干个能反映计算特性的可计算或可测量的参数，并按照模型所定义的计算行为构造成本函数，以此进行算法的复杂度分析。并行计算模型的第一代是共享存储模型，如SIMD-SM和MIMD-SM的一些计算模型，模型参数主要是CPU的单位计算时间，这样科学家可以忽略一些细节，集中精力设计算法。第二代是分布存储模型。在这个阶段，人们逐渐意识到对并行计算机性能带来影响的不仅仅是CPU，还有通信。因此如何把不同的通信性能抽象成模型参数，是这个阶段的研究重点。第三代是分布共享存储模型，也是我们目前研究所处的阶段。随着网络技术的发展，通信延迟固然还有影响，但对并行带来的影响不再像当年那样重要，注重计算系统的多层次存储特性的影响。(2) 设计技术并行算法研究的第二部分是并行算法的设计技术。虽然并行算法研究还不是太成熟，但并行算法的设计依然是有章可循的，例如划分法、分治法、平衡树法、倍增法/指针跳跃法、流水线法破对称法等都是常用的设计并行算法的方法。另外人们还可以根据问题的特性来选择适合的设计方法。（3）并行算法分为多机并行和多线程并行。多机并行，如MPI技术；多线程并行，如OpenMP技术。以上是并行算法的常规研究内容。
从20世纪40年代开始的现代计算机发展历程可以分为两个明显的发展时代：串行计算时代、并行计算时代。每一个计算时代都从体系结构发展开始，接着是系统软件（特别是编译器与操作系统）、应用软件，最后随着问题求解环境的发展而达到顶峰。并行计算机是由一组处理单元组成的。这组处理单元通过相互之间的通信与协作，以更快的速度共同完成一项大规模的计算任务。因此，并行计算机的两个最主要的组成部分是计算节点和节点间的通信与协作机制。并行计算机体系结构的发展也主要体现在计算节点性能的提高以及节点间通信技术的改进两方面。节点性能不断进步20世纪60年代初期，由于晶体管以及磁芯存储器的出现，处理单元变得越来越小，存储器也更加小巧和廉价。这些技术发展的结果导致了并行计算机的出现。这一时期的并行计算机多是规模不大的共享存储多处理器系统，即所谓大型主机。IBM 360是这一时期的典型代表。到了20世纪60年代末期，同一个处理器开始设置多个功能相同的功能单元，流水线技术也出现了。与单纯提高时钟频率相比，这些并行特性在处理器内部的应用大大提高了并行计算机系统的性能。伊利诺依大学和Burroughs公司此时开始实施Illiac Ⅳ计划，研制一台64颗CPU的SIMD主机系统，它涉及到硬件技术、体系结构、I/O设备、操作系统、程序设计语言直至应用程序在内的众多研究课题。不过，当一台规模大大缩小的原型系统（仅使用了16颗CPU）终于在1975年面世时，整个计算机界已经发生了巨大变化。首先是存储系统概念的革新，提出虚拟存储和缓存的思想。以IBM 360/85和IBM 360/91为例，两者是属于同一系列的两个机型，IBM 360/91的主频高于IBM 360/85，所选用的内存速度也较快，并且采用了动态调度的指令流水线。但是，IBM 360/85的整体性能却高于IBM 360/91，惟一的原因就是前者采用了缓存技术，而后者则没有。其次是半导体存储器开始代替磁芯存储器。最初，半导体存储器只是在某些机器中被用作缓存，而CDC7600则率先全面采用这种体积更小、速度更快、可以直接寻址的半导体存储器，磁芯存储器从此退出了历史舞台。与此同时，集成电路也出现了，并迅速应用到计算机中。元器件技术的这两大革命性突破，使得Illiac Ⅳ的设计者们在底层硬件以及并行体系结构方面提出的种种改进都大为逊色。处理器高速发展1976年Cray-1问世以后，向量计算机从此牢牢地控制着整个高性能计算机市场15年。Cray-1对所使用的逻辑电路进行了精心的设计，采用了我们如今称为RISC的精简指令集，还引入了向量寄存器，以完成向量运算。这一系列技术手段的使用，使Cray-1的主频达到了80MHz。微处理器随着机器的字长从4位、8位、16位一直增加到32位，其性能也随之显著提高。正是因为看到了微处理器的这种潜力，卡内基·梅隆大学开始在当时流行的DEC PDP-11小型计算机的基础上研制一台由16台PDP-11/40处理机通过交叉开关与16个共享存储器模块相连接而成的共享存储多处理器系统。从20世纪80年代开始，微处理器技术一直在高速前进。稍后又出现了非常适合于SMP方式的总线协议。而伯克利加州大学则对总线协议进行了扩展，提出了Cache一致性问题的处理方案。从此，开创出的共享存储多处理器之路越走越宽。现在，这种体系结构已经基本上统治了服务器和桌面工作站市场。通信机制稳步前进同一时期，基于消息传递机制的并行计算机也开始不断涌现。20世纪80年代中期，加州理工学院成功地将64个i8086/i8087处理器通过超立方体互连结构连结起来。此后，便先后出现了Intel iPSC系列、INMOS Transputer系列，Intel Paragon以及IBM SP的前身Vulcan等基于消息传递机制的并行计算机。20世纪80年代末到90年代初，共享存储器方式的大规模并行计算机又获得了新的发展。IBM将大量早期RISC微处理器通过蝶形互连网络连结起来。人们开始考虑如何才能在实现共享存储器缓存一致的同时，使系统具有一定的可扩展性。20世纪90年代初期，斯坦福大学提出了DASH计划，它通过维护一个保存有每一缓存块位置信息的目录结构来实现分布式共享存储器的缓存一致性。后来，IEEE在此基础上提出了缓存一致性协议的标准。20世纪90年代至今，主要的几种体系结构开始走向融合。属于数据并行类型的CM-5除大量采用商品化的微处理器以外，也允许用户层的程序传递一些简单的消息。Cray T3D是一台NUMA结构的共享存储型并行计算机，但是它也提供了全局同步机制、消息队列机制，并采取了一些减少消息传递延迟的技术。随着微处理器商品化、网络设备的发展以及MPI/PVM等并行编程标准的发布，集群架构的并行计算机出现开始。IBM SP2系列集群系统就是其中的典型代表。在这些系统中，各个节点采用的都是标准的商品化计算机，它们之间通过高速网络连接起来。 有限元并行计算的发展和现状目前，在计算力学领域内，围绕着基于变分原理的有限元法和基于边界积分方程的边界元法，以及基于现在问世的各种并行计算机，逐渐形成了一个新的学科分支——有限元并行计算。它是高效能的，使得许多现在应用串行计算机和串行算法不能解决或求解不好的大型的、复杂的力学问题能得到满意的解答，故其发展速度十分惊人。在国际上已经掀起了利用并行机进行工程分析和研究的高潮。从1975到1995年的二十年间，有关有限元方法和相应的数值并行计算的文章已发表1000余篇。有限元并行计算正在向两个方向发展。一是对系统方程组实施并行求解的各种算法。二是并行分析方法，包括有限元并行算法和边界元并行算法，前者趋向成熟，而后者的研究较少。对这一方面的研究，是为了挖掘有限元计算自身潜在的并行性，是有限元并行计算的根本问题。国内并行算法的设计和有效实现强烈地依赖于并行机的硬软件环境。国内仅极少数单位拥有并行机，且机型杂乱，因此研究人员少，起步晚，而且局限于特定的硬件环境。从有限元分析方法的内容来看，发表的几十篇研究论文（报告）还未显示出较强的系统性。1）南京航空航天大学周树荃教授等在YH-1向量机上实现了刚度矩阵计算、对称带状矩阵的Cholesky分解和线性方程组的求解等并行处理。针对不规则结构工程分析问题，他们还采用了变带宽存贮方法，并实现了刚度矩阵的并行计算以及求解变带宽稀疏线性方程组的并行直接解法【20】。2）中国科学院计算中心王荩贤研究员等在基于Transputer芯片的分布式MIMD系统上，提出了有限元分析中变带宽线性方程组的并行直接解法，初步完成了一个静力分析程序【21】。3）重庆大学张汝清教授等借助于ELXSI-6400共享存贮器型MIMD系统，先后开展了范围比较广泛的并行算法研究，主要成果有：a)提出了静力分析中子结构解法的并行算法，以及动力分析中模态综合子结构法的并行算法；b)从波前法出发，发展了多波前并行算法以求解大型结构分析问题；c)从Jacobi块迭代法和加权残差法出发，导出了基于异步控制的有限元方程并行解法和有限元并行迭代的基本格式；d)利用图论中的着色理论，实现了刚度矩阵的并行计算；e)实现了基于有色线剖分的SOR并行迭代解法；f)实现了子空间迭代法、Lanczos法以及利用多项式割线迭代法和矢量迭代法求解结构固有频率和模态的并行算法；g)针对弹塑性分析，提出了一种多波前子结构并行算法；h)针对弹性接触问题，提出了一种基于参数变分原理的并行解法；i)实现了一步积分法的并行处理【22】。4）南京航空航天大学乔新教授等借助于Transputer芯片的分布式MIMD系统实现了有限元方程组的并行直接解法，并提出了基于子结构的预处理共轭梯度法的并行计算方法【23】。此外，浙江大学姚坚【24】、中国科学院西南计算中心马寅国、东北工学院张铁以及国防科技大学六系也曾对有限元分析的并行计算开展了一些研究。上述研究结果表明，国内并行计算方法的研究，在硬件上基于向量机、分布式并行机和共享存贮式并行机；在内容上，似乎面很广，但系统性和深度还很不够，软件开发距实际应用和商品化还有很大距离，对不依赖并行机具体环境的通用并行算法研究还很少，同样对旨在进行结构有限元分析的并行计算的硬件研究也很少。国外自从美国国家宇航局（NASA）的于1975年发表第一篇有限元并行计算的文章以来，有限元并行处理技术几乎与并行计算机同步发展。距不完全统计，到1992年，国外已发表了400余篇这方面的论文，其中后5年的文章篇数是前12年的总和。在研究内容上也由过去的算法研究发展到了算法、软件和硬件相结合的研究，并针对一些机型开发了一些实用的大型结构分析软件。1）有限元机器FEM【25】（Finite Element Machine）。早在70年代末，就有人发表了有关FEM的论文，1982年美国国家宇航局Langley研究中心的等撰文详细地介绍了该中心设计的供研究用的FEM。该机器由1个处理器阵列、1台作为控制器的微机和1个并行操作系统及一些模块化了的通用并行算法程序组成，用户使用系统的文本编辑器和控制器的其它特殊功能，能建立有限元计算模型并进行分析。10多年来，又有一些人在这一方面进行了不懈的努力，但FEM的发展前景仍然不太令人乐观。2）心动阵列并行机【26】。心动阵列并行机主要应用于信号和图象的并行处理，但由于其高效的矩阵计算功能，近年来有人把它应用于有限元分析，并作了一些有益的尝试。3）巨型向量机【27】。在有限元分析中越来越显示出巨大的威力，处于领先的是美国思维公司的CM-2。许多结构分析家把这个具有65536个处理器的巨型向量机应用于有限元计算，如等人采用显式方法，完成了具有32768个单元的壳的非线性有限元计算，并行效率极高，速度几乎比CRAY X-MP/14并行机高出1个数量级。4）并行机网络和工作站网络【28】。日本东京大学矢川等借助高速网络把3台CRAY Y-MP机联成网络进行有限元分析，有限元方程求解采用的是基于区域分裂技术的共轭梯度法（CGM）， 在求解三维弹性问题时自由度个数超过了100万，系统平均运行速度高达。另外，他们还基于一个工程工作站网络，在并行环境下进行了类似的研究，求解问题的自由度数高达20万个。--我左看右看前看后看可还是看不过来这个....那个....我越看越奇怪....不是我不明白，这世界变化快
中科院院士、计算机专家沈绪榜( )。湖南常德临澧人。
计算机专家，1957年毕业于北京大学数学力学系。历任中国科学院计算技术研究所助理研究员，航天工业部骊山微电子技术研究所副研究员、副所长、研究员，西安电子科技大学计算机学院教授、博士生导师，中国宇航学会第一届理事。长期从事电子计算机的总体逻辑设计。参加了中国大型系列电子计算机的研制。参加领导了运载火箭计算机的总体逻辑设计，其成果1985年获国家科技进步奖特等奖。著有《微型计算机》等。
沈绪榜院士是西安科技大学双聘院士
1953年结束在澧县一中的学业后，考入武汉大学数学系学习，1957年毕业于北京大学数学力学系。现任西安电子科技大学计算机学院教授、博士生导师，中国航天电子基础技术研究院研究员、西北工业大学计算机学院教授、博士生导师。历任航天工业部骊山微电子技术研究所副研究员、副所长、研究员，中国宇航学会第一届理事。2001年5月被聘为武汉大学多媒体网路通信工程研究所 *** 教授。
从事嵌入式计算机及晶片设计。早期设计中小规模积体电路两种箭载数字计算机，提出多重积分误差校正新方法、箭载计算机新体系结构与箭载系统测试新方案，为解决箭载计算机小型化难题做出了突出贡献;为了更小型化，1977年研制大规模积体电路16位嵌入式微计算机，推动NMOS技术的发展;80年代初研制四种数位讯号处理晶片;1995年研制定点32位RISC微处理晶片;为了超小型化，近年开始研究MPP嵌入式计算机与系统测试新方法，并研制亿次MPP微处理元晶片与浮点32位RISC微处理器晶片及其计算机等。长期从事电子计算机的总体逻辑设计。参加了我国大型系列电子计算机的研制。参加领导了运载火箭计算机的总体逻辑设计，其成果1985年获国家科技进步奖特等奖。著有《微型计算机》等。1997年当选为中国科学院院士。
90 年后期从事 MPP 嵌入式计算机的设计与研制工作。编著有《数位讯号处理计算机》、《 RSIC 及编译技术》等;撰有《回溯控制策略的并行实现》、《晶片结构的自底向上选择》等论文 60 多篇。
沈绪榜1933年，沈绪榜生于临澧县烽火乡兰田村。1953年沈绪榜考入武汉大学数学系，1956年入党，同年被调到北京大学数学力学系计算机专业学习，1957年毕业，分配到中国科学院计算技术研究所工作。
几十年来，他一直从事航天计算机及其国产晶片的设计研制工作，并作出了重大贡献。1965年，他设计研制了我国第一台国产双极小规模积体电路航天制导计算机，并首次研制出了我国第一台国产PMOS中规模积体电路航天制导计算机，促进了中国PMOS积体电路技术的迅速发展。1977年完成了我国第一台国产NMOS大规模积体电路航天专用16位微计算机的研制，获国家科技进步三等奖。他研制的专用大规模积体电路运算逻辑部件ALU于1988年获国防专用国家级科技进步三等奖。
1982年以来，已培养博士研究生22人，在读硕士生3人;1986年以后，已培养博士生10人，在读博士生7人。为了促进国产晶片计算机的发展，他编写了《数位讯号处理计算机》、《超大规模集成系统设计》与《RISC及后编译技术》等五部专著。海湾战争后，他又完成了LSRISC微计算机的体系结构设计，1995年完成了一种定点32位RISC微处理器晶片的研制，获1997年国家级科技进步三等奖。1996年完成了LSMPP嵌入式大规模并行处理计算机的方案设计。1997年完成了定点加减法峰值速度每秒亿次操作的MPP处理器晶片的研制。目前正进行浮点RISC微处理器晶片及MPP嵌入式计算机的研制。
沈绪榜对将中关村比喻成中国矽谷颇有微词，但有人认为，如果中关村称不上中国矽谷，那么，中国就没有其他任何一个地方称得上矽谷。这种渴望在中国出现一些"矽谷"，让矽谷奇迹也在我们国土上产生的心情是可以理解的。但是，没有矽，就不会有矽谷，是矽最终造就了以晶片为基础的现代信息产业。中关村不能称为中国的矽谷，原因不在于它所在区域的环境条件和它的激励机制还有许多艰难的路要走，而是在于那里没有中国的矽片生产基地。矽谷不是用笔比喻出来的，而是用汗水浇灌出来的。
早期，他从事两种箭载数字计算机及其中小规模积体电路的设计工作。提出了一种多重积分误差校正新方法及两种箭载计算机的新体系机构，以及一种箭载系统测试的新方案，在解决箭载计算机小型化难题中做出了突出贡献。
沈绪榜沈绪榜研究员一直从事计算机体系结构、嵌入式计算机及其晶片的设计工作。先后完成了两种嵌入式计算机，一种16位专用微型计算机，四种DSP晶片，一种定点32位RISC晶片，以及两种MPP嵌入式计算机晶片等设计任务。编著有《超大规模集成系统设计》等五本书，计200余万字。目前正在从事RISC与MPP嵌入式计算机研究等工作。1997年当选为中国科学院院士。请读片断:在MIMD机器上的SPMD风格中虽然各处理器中存放的程式是完全一样的，但程式中指令的执行次序并不一定完全相同，从而会导致每个周期中执行的指令并不一定相同。例如，图中由于if语句中的条件出现，随各种处理器中条件的成立与否的不同情况，语句的执行顺序，也就是指令的执行顺序则不一定是相同的。语句执行顺序的不同将带来同步问题。
矽片是高科技发展的面包，高科技的发展离不开矽片。所以也应该把我国的矽片生产基地建设得像美国的矽谷那样，成为我国科技发展创造奇迹的源泉。半导体产业是信息产业的基础，而知识经济又是建立在信息产业基础之上的，因此，中国要成为世界强国，是不能没有自己的矽谷的。我国已花了上百亿的投资引进一些已开发国家将要淘汰的生产线，使我国仅花了10年左右的时间就走完了已开发国家过去要走二三十年的路，迅速地缩短了我国与先进国家的差距，这种引进是完全必要的。不过，尽管从国外引进、移植现成的东西风险小，容易立竿见影和得到社会的承认，而自己创新的东西往往有风险，但是"猫不会教老虎上树"，代表当代先进水平的晶片制造技术生产线是引进不来的，别人转让技术只是因为手里又有了更富有竞争力的新技术。所以，我们一定要处理好引进和自力更生的关系。为了改变我国在晶片制造技术上总是落后先进国家一段距离的不利情况，只有靠自力更生赶上去，才会有可能建立在国际竞争中真正能占有一席之地的中国矽谷。
知识经济的基本特征就是知识不断创新。为了更快地在中国形成创新的机制和氛围，改变中国晶片技术的滞后局面，从仿制转变到不断创新的发展思路是非常正确的。仿制在应付中小规模积体电路时的确起过很好的作用，但现在晶片的集成度太大，解剖分析越来越困难，仿制的路走不通了。认为仿制就意味着自觉自愿地跟在别人的后面，永远无法超越别人，无法创新，这样很不利于培养自主创新的科技人才。Intel的历史说明，他们是靠不断创新的核心技术取得并保持成功的。作为世界上最大的半导体存储器生产厂商，Intel公司在上世纪80年代初期曾被日本同行逼向了"死亡之谷"，最后不得不放弃存储器晶片，大胆创新开发了微处理器晶片，才摆脱了困境。有一件事特别引起我的深思，那就是当今被称为Windows掘墓者的Linux作业系统的出现。一位年仅21岁的芬兰大学生于1991年以与微软恰好相反的思路，只花了几个月的时间，就在一台Intel386微机上完成了一个类似于Unix的作业系统，这就是最早版本的Linux作业系统。这样的工作条件在我国也是具备的。如果我们不限制仿制一个兼容的作业系统产品，中国的大学生会不会也创造出类似的奇迹呢?如果只能仿制的话，那是真正不可能的。由此看来，为了建成中国矽谷，整个社会还得克服儒家传统的从众心理影响，努力创造出一种让创新得到优先发展的良好环境和机制。
1977年他设计并研制了一种16位嵌入式微计算机及其大规模积体电路，促进了我国NMOS技术的发展。80年代早期，他领导开发了四种DSP晶片。
1995年研制了一种定点32位RISC微处理晶片。近年来，他开始了MPP嵌入式计算机及嵌入式系统测试新方法的研究，完成了一种320MIPS阵列微处理晶片等的研制。沈绪榜同志于1985年荣获国家级特等奖，1986年被授于国家级有突出贡献专家称号，被选为党的"十大"、"十一大"代表，1997年10月当选为中国科学院院士。
沈绪榜刘泽响王茹计算机体系结构的统一模型《计算机学报》05期郑兆青桑红石赖晓玲沈绪榜一种新的用于的运动估计VLSI结构《计算机学报》12期
周国昌沈绪榜LSCSIMD配置存储器组织及管理算法研究《计算机研究与发展》06期
周国昌沈绪榜基于LSCSIMD的可变阶FIR并行算法研究《计算机工程》01期2005
沈绪榜张发存冯国臣车得亮王光计算机体系结构的分类模型《计算机学报》11期
沈绪榜张发存赵晓红王忠沈绪榜面向算法的SIMD计算机数学模型及其套用研究《计算机研究与发展》04期
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张发存赵晓红王忠沈绪榜MCC-SIMD数据并行卷积计算方法的研究《计算机工程》09期
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罗?杨波高德远沈绪榜暂存器传输级低功耗设计方法《小型微型计算机系统》07期
李俊山叶霞李建军李新社沈绪榜基于LSMPP的图像并行傅立叶分析技术(1)??算法的原理、分析与设计《小型微型计算机系统》07期
李俊山李建军焦康叶霞沈绪榜基于LSMPP的图像并行傅立叶分析技术(2)算法的实现与性能分析《小型微型计算机系统》08期
李俊山沈绪榜归一化积相关图像匹配算法中的图像分块并行处理方法《小型微型计算机系统》11期
李海华朱全庆邹雪城沈绪榜用于快速乙太网卡晶片的125MHz数模混合自适应均衡器《小型微型计算机系统》。
由于很多老师在阅卷的时候没有充足的时间，一般在一篇文章上不会超过三分钟，所以要把握重点抓住老师的眼球。 并列文的特点就是，“总—分—总”的格式，所以，开头一定要用或新颖或优美的句子，缓缓打开文章的帷幕。中间的“分”，在每一段的开头都要用排比句，最好每段收尾时也是排比句，排比的顺序要有规律。最后的“总”，顾名思义就是要归纳综合前面所说的所有内容，要多用一些激昂的词汇，最好还是一堆排比句，句式工整，气势磅礴，使自己的文章得到全面的升华，如同在一片称赞欢呼中落下帷幕。 这就是我以前写作文的心得。希望能对你有所帮助。
论文格式分很多种，老bai师都会发资料du的，其中常用的就有并列式，对比式，层层深入zhi式的作文，如果作文水平不高dao的话，就建议写并列式，这样就避免了论着论着自己都不知道论什么了的情况出现。格式如下：题目（1）开门见山的提出自己对这个问题的观点。（很多人对这里不以为然，其实很多人都不能在开头就明确的提出自己的观点。）当然，你也可以通过各种手法去引出观点（论点），比如，先说一件类似的事件，或引用一个故事或谚语、俗语。（2）第二段，用一句话说明你这观点的重要性或原因。比如说题目是勤奋，就可以写“勤奋是成功人士的普遍修养”，然后就是围绕这句话写下你所能想到的人物来举例子，一般写两个为好，这样既不拖泥带水，又给人简洁大方之感，最重要就是此段结尾要写！就是对你的两个实例作总结！！（3）第三段，跟第二段相同。只是内容要换，比如可以换成“勤奋可以创造奇迹”，接下来又是上面的做法。（4）觉得两段不够，你就写第四段吧。（5）最后一段，根据自己第一段的论点，结合上两段（或三段）的实例，下总结，一般写两句就好，既省时间，又干脆简洁。
在论证思路中，为了论述的方便，将文章的中心论点分解成几个平行的、并列的分论点，或是把论据并列起来，论证的几个层次或段落之间的关系是平行的，这就是并列式结构。并列式分论点的好处在于能多角度、多方位地论述观点，使文章条理清晰，论述充分，避免了论述片面、空泛的不足。
并列式结构法，议论文谋篇技巧之一。又称并列分论、排列论证。
它要求围绕中心论点从不同角度提出问题，各问题平行并列、分别论证。如荀子的《劝学》就是从学习的意义、学习的作用、学习的态度三个方面并列地阐明了“学不可以已”的道理。
并列展开的论述结构
例如：
有“总论——分论——总论”式，先提出论点，而后从几个方面阐述，最后总结归纳；
有“总论——分论”式，先提出论点，然后从几个方面论证。
有“分论——总论”式，对所要论述的总是分几个方面剖析，然后综合归纳出结论。
总之，分析议论文的结构，先要弄明白文中段落层次间的内在联系，还要注意文章中起着承上启下作用的过渡段，过渡句以及过渡词语。
扩展资料：
议论文写作结构
1、故事式开头
所谓故事式开头，就是开篇讲述一个引人入胜的小故事，用叙述性的语言，把情节表述清楚，然后由这个故事引出文章的论点或论题的一种方法。用故事开头，既丰富了文章内容，又能自然而然地引出观点，并能激发评卷老师的阅读兴趣。
2、层进式结构
层进式结构也称递进式、层递式，就是按照逻辑关系，由浅入深，层层递进，纵向开掘的一种结构方式。层进式主要有两种类型：
一是将中心论点分成几个分论点时，这些分论点之间构成的是由浅入深、由简单到复杂的关系。层次间可用诸如“不仅……而且……”“……况且”等关联词语过渡。这种结构俗称“剥笋法”，一层一层地“剥壳”，最后显出其本质。
二是按照“提出问题、分析问题、解决问题”的思路安排论证结构，即按“是什么→为什么→怎么样”的顺序来写。这种论证结构的好处是层次清楚，逻辑严密，论证深刻。
3、点例法举例
所谓点例法举例，也叫排比论证法。就是运用排比的句式列举一组相似的论据，然后进行归纳议论分析。运用点例法举例，可以用较少的文字列举大量的例子，使例证全面而充分。此外，由于运用了排比句式，大大增强了文章的气势、议论说理的力度、语言的表现力和感染力。
4、假设式分析
所谓假设式分析，也叫假设论证。就是针对前面所举的事例，从反面进行假设，进而得出一个与事实相反的结论，从而有力地论证中心论点。
运用假设式分析，事例与假设分析可以明显分开，即先叙事再反面假设；有时也可采用夹叙夹议形式。此类分析法常常用“假设不……”“试想如果不……”，引出与所举事例相反的情况，进而展开论述。
5、深思式结尾
在文章结尾设置疑问或反问句，能使读者在读完本文之后，对自身或者现实生活进行思考，从而收到“言有尽而意无穷”的表达效果。
参考资料来源：百度百科-议论文
论文标准格式模板：
举例说明：
关于XXX的研究 题目居中,三号黑体字
XXX XXX XXX 作者居中,其后标明工作单位，所在省、市，邮编，4号楷体字
摘 要:XXXXXXXXXXXXXX“摘要”两字5号黑体,其余5号宋体
关键词:XXXX XXXX(RS) YYYY“关键词”三字用5号黑体,其余宋体5号
#215;#215;#215;#215;#215;#215;#215;#215;#215; (英文题目)
#215;#215;#215;(#215;#215;#215;#215;) 英文作者姓名(单位、所在省、市，邮编)
【Abstract】 (英文摘要)
【Key words】 (英文关键词)
(正文)
一、XXXXXX一级标题用4号黑体字(序号用一、二……依此类推)
二级标题用4号宋体字(序号用1、2……依此类推)
⑴xxxxxxxxx三级标题用4号宋体字(序号用⑴、⑵、⑶……依此类推)
(正文内容)
yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy 正文用5号宋体
参考文献:用5号黑体字
[1]XXX,XYY,XXX，XXXX，《XXXXXXXX》，2008,(1)5号宋体
[2]Xxx、Xxx译，《XXXXXXXX》，XX教育出版社，1998. 5号宋体
作者简介:作者单位、电话、传真、电子信箱、通讯地址及邮政编码5号宋体
论文的格式包括以下几个方面：
1、论文题目格式
要求准确、简练、醒目、新颖。
2、目录
目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录)
3、内容提要
是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。
4、关键词或主题词
关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。
5、论文正文
引言:引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义,并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。论文正文:正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。
6、参考文献
一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。
中文：标题--作者--出版物信息(版地、版者、版期)
英文：作者--标题--出版物信息
所列参考文献的要求是所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
论文的标准格式如下：
论文（设计）标题应简短、明白，把毕业论文的内容、专业特性概括出来。标题主标题字数普通不宜超越20个字，能够设副标题。主标题用宋体三号字加粗，副标题用宋体小三号字，均在文本居中位置。
论文摘要字数要恰当，中文摘要普通以300字左右为宜，“中文摘要”字样为黑体四号字，居中格式。另起一行打印摘要内容。关键词是反映论文（设计）主题概念的词或词组，普通每篇可选3～5个，多个关键词之间用分号分隔。摘要内容和关键词与正文字体字号相同，均为宋体小四号字，行距为倍，但“关键词”三个字，字样要加黑，其后要加冒号，左对齐。
论文介绍
随着计算机技术和因特网的迅猛发展，网上查询、检索和下载专业数据已成为当前科技信息情报检索的重要手段，对于网上各类全文数据库或文摘数据库。论文摘要的索引是读者检索文献的重要工具，为科技情报文献检索数据库的建设和维护提供方便。摘要是对论文综合的介绍，使人了解论文阐述的主要内容。
论文发表后，文摘杂志或各种数据库对摘要可以不作修改或稍作修改而直接利用，让读者尽快了解论文的主要内容，以补充题名的不足，从而避免他人编写摘要可能产生的误解、欠缺甚至错误。所以论文摘要的质量高低，直接影响着论文的被检索率和被引频次。
计算机（computer / calculation machine）是总称，一般在学术性或正式场合使用。在通常用语中，计算机一般指电子计算机中用的个人电脑。计算机是一种能够按照指令对各种数据和信息进行自动加工和处理的电子设备。它由多个零配件组成，如中央处理器、主板、内存、电源、显卡等。接收、处理和提供数据的一种装置，通常由输入输出设备、存储器、运算和逻辑部件以及控制器组成；有模拟式、数字式及混合式三种类型。
计算机类的论文一般要做实验，验证idea的有效性，然后根据实验结果进行分析，写成论文