：把稿件投寄给报刊编辑部或出版社。投稿，是作者将自己享有著作权的某一未发表作品投寄给报刊杂志社、广播电视台或出版社并希望被采用的行为。从作者与媒体出版部门之间就因投稿形成了合同法律关系，投稿无疑是形成这一关系的前置环节；从合同法角度看，投稿这一民事行为应属于“要约邀请”而非“要约”。 最终的法律关系形成，还需满足有投稿→愿接受→遵守事先公约。投稿，是作者将自己享有著作权的某一未发表作品投寄给报刊杂志社、广播电视台或出版社并希望被采用的行为。从作者与媒体出版部门之间就因投稿形成了合同法律关系，投稿无疑是形成这一关系的前置环节；从合同法角度看，投稿这一民事行为应属于“要约邀请”而非“要约”。 最终的法律关糸形成，还需满足有投稿→愿接受→尊守事先公约。 首先要起一个能打动编辑与读者的好的书名，还要有内容简介、作者简介、目录、样张、市场调研观点，如果能请到有名气的作者给写个书评，出书的把握就更大了。从发现电子公告牌功能分离出博客，电子商务，维基百科，威客，搜索引擎开始，到2007年我们逐渐意识到互联网正在向与人脑结构高度相似的方向发展。包括互联网虚拟神经元，运动系统，视觉系统，中枢神经系统，记忆系统，感觉系统的迹象越来越明显。而且互联网这一进化结果也将对神经学研究产生重要影响，2007年开始，我们就这一发现撰写了近5篇论文进行阐述，分别投稿到多家科学期刊，虽然2007年12月的ISKSS期刊,2008年3月的互联网周刊，2008年9月的科技论文在线和2009年3月的人类工效学杂志正式发表了我们的研究成果，但论文也经历了多次被拒的失败纪录。还是很感谢各个期刊编辑和评审的工作，是他们让我看到了工作的不足。他们的建议也对论文的不断改进起到重要作用。1。2008年3月，《从人脑的结构机理看互联网的进化〉向中国科学杂志。科学通报投稿被拒，原因不符合期刊内容要求。2。2008年5月，《从人脑的结构机理看互联网的进化〉英文版向《Nature》神经学期刊投稿被拒，原因不符合期刊内容要求，建议向其他期刊投稿。3。2008年8月《从人脑的结构机理看互联网的进化〉英文版向《ACM〉美国计算机协会计算机科学通报投稿被拒，原因一是英文poor,原因二是审稿人不认同互联网进化成虚拟大脑的总体思路，建议与自然进化方面的科学家多探讨。4。2008年10月，《互联网进化的七条规律〉向中国科学杂志， F 辑: 信息科学投稿被拒，原因是虽然有一定创新性，但不符合期刊内容风格。建议向其他期刊投稿5。2008年10月，《互联网进化的七条规律〉向计算机研究与发展投稿被拒，原因是不符合期刊内容风格。6。2008年10月，《互联网进化的七条规律〉向软件学报投稿被拒，原因是与期刊收录范围及宗旨不符，建议改投其他刊物7。2008年11月，《互联网进化的七条规律〉向智能系统学报投稿被拒，原因是同行评议没有通过。互联网进化论和互联网虚拟大脑的核心观点是：1。互联网不仅仅是数百万个网络和服务器的集合体, 更是人脑和机器互联的网络2。互联网正在形成互联网虚拟大脑，与人脑结构高度相似3。互联网虚拟大脑同样具有“神经元，视觉系统，听觉系统，感觉系统，运动系统，记忆系统，大脑皮层，中枢神经系统，神经纤维，自主神经系统“等等。4。人脑功能在互联网中将形成大脑映射，并组成互联网神经元。5。“互联网神经元“将通过互联网神经纤维与各系统或其他神经元发生关系6。互联网的进化结构将对人脑神经学的研究产生启发式影响。通过对比互联网的结构，神经学研究者可能发现在人脑中也存在地址编码系统和搜索引擎系统等。 1、所有作品无论是否发表，作者均依照《中华人民共和国著作权法》享有著作权。2、所有投稿作品投稿期刊及其相关合作机构（包括网站、出版物、移动网络等），享有有使用权。 网络虚拟投稿：在网络上发表与投递帖子、文章等之类信息从而达到共享。
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智能计算机迄今未有公认的定义。在工具书中的解释为能存储大量信息和知识，会推理(包括演绎与归纳)，具有学习功能，是现代计算技术、通信技术、人工智能和仿生学的有机结合，供知识处理用的一种工具。下面是我为大家整理的关于智能计算机的论文，希望大家喜欢!
关于智能计算机的论文篇一
《计算机在人工智能中的应用研究》
摘要：近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。本文针对计算机在人工智能中的应用进行研究，阐述了人工智能的理论概念，分析当前其应用于人工智能所存在的问题，并介绍人工智能在部分领域中的应用。
关键词：计算机;人工智能;应用研究
一、前言
人工智能又称机器智能，来自于1956年的Dartmouth学会，在这学会上人们最初提出了“人工智能”这一词。人工智能作为一门综合性的学科，其是在计算机科学、信息论、心理学、神经生理学以及语言学等多种学科的互相渗透下发展而成。在计算机的应用系统方面，人工智能是专门研究如何制造智能系统或智能机器来模仿人类进行智能活动的能力，从而延伸人们的科学化智能。人工智能是一门富有挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学与哲学。人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是其应用分支之一。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言及思维领域，人工智能学科须借用数学工具。数学在标准逻辑及模糊数学等范围发挥作用，其进入人工智能学科，两者将互相促进且快速发展。
二、人工智能应用于计算机中存在的问题
(一)计算机语言理解的弱点。当前，计算机尚未能确切的理解语言的复杂性。然而，正处于初步研制阶段的计算机语言翻译器，对于算法上的规范句子，已能显示出极高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未获得明显成就。我们所获取的信息多来自于上下文的关系以及自身掌握的知识。人们在日常生活中的个人见解、社会见解以及文化见解给句子附加的意义带来很大影响。
(二)模式识别的疑惑。采用计算机进行研究及开展模式识别，在一定程度上虽取得良好效果，有些已作为产品进行实际应用，但其理论以及方法和人的感官识别机制决然不同。人的形象思维能力以及识别手段，即使是计算机中最先进的识别系统也无法达到。此外，在现实社会中，生活作为一项结构宽松的任务，普通的家畜均能轻易对付，但机器却无法做到，这并不意味着其永久不会，而是暂时的。
三、人工智能在部分领域中的应用
伴随着AI技术的快速发展，当今时代的各种信息技术发展均与人工智能技术密切相关，这意味着人工智能已广泛应用于计算机的各个领域，以下是笔者对于人工智能应用于计算机的部分领域进行阐述。具体情况如下。
(一)人工智能进行符号计算。科学计算作为计算机的一种重要用途，可分为两大类别。第一是纯数值的计算，如求函数值。其次是符号的计算，亦称代数运算，是一种智能的快速的计算，处理的内容均为符号。符号可代表实数、整数、复数以及有理数，或者代表集合、函数以及多项式等。随着人工智能的不断发展以及计算机的逐渐普及，多种功能的计算机代数系统软件相继出现，如Maple或Mathematic。由于这些软件均用C语言写成，因此，其可在多数的计算机上使用。
(二)人工智能用于模式识别。模式识别即计算机通过数学的技术方法对模式的判读及自动处理进行研究。计算机模式识别的实现，是研发智能机器的突破点，其使人类深度的认识自身智能。其识别特点为准确、快速以及高效。计算机的模式识别过程相似于人类的学习过程，如语音识别。语音识别即为使计算机听懂人说
的话而进行自动翻译，如七国 语言的口语自动翻译系统。该系统的实现使人们出国时在购买机票、预定旅馆及兑换外币等方面，只需通过国际互联网及电话 网络，即可用电话或手机与“老外”进行对话。
(三)人工智能 计算机网络安全中的 应用。当前，在计算机的网络安全 管理中常见的技术主要有入侵检测技术以及防火墙技术。防火墙作为计算机网络安全的设备之一，其在计算机的网络安全管理方面发挥重要作用。以往的防火墙尚未有检 测加密Web流量的功能，原因在于其未能见到加密的SSL流中的数据，无法快速的获取SSL流中的数据且未能对其进行解密。因而，以往的防火墙无法有效的阻止应用程序的攻击。此外，一般的应用程序进行加密后，可轻易的躲避以往防火墙的检测。因此，由于以往的防火墙无法对应用数据流进行完整的监控，使其难以预防新型攻击。新型的防火墙是通过利用 统计、概率以及决策的智能方法以识别数据，达到访问受到权限的目地。然而此方法大多数是从人工智能的学科中采取，因此，被命名为“智能防火墙”。
(四)人工智能应用于计算机网络系统的故障诊断。人工神经网络作为一种信息处理系统，是通过人类的认知过程以及模拟人脑的 组织结构而成。1943年时，人工神经网络首次被人提出并得到快速 发展，其成为了人工智能技术的另一个分支。人工神经网络通过自身的优点，如联想记忆、自适应以及并列分布处理等，在智能故障诊断中受到广泛关注，并且发挥极大的潜力，为智能故障诊断的探索开辟新的道路。人工神经网络的诊断方法异于专家系统的诊断方法，其通过现场众多的标准样本进行学习及训练，加强调整人工神经网络中的阀值与连接权，使从中获取的知识隐藏分布于整个网络，以达到人工神经网络的模式记忆目的。因此，人工神经网络具备较强的知识捕捉能力，能有效处理异常数据，弥补专家系统方法的缺陷。
四、结束语
总而言之，人工智能作为计算机技术的潮流，其研究的理论及发现决定了计算机技术的发展前景。现今，多数人工智能的研究成果已渗入到人们的日常生活。因此，我们应加强人工智能技术的研究及开发，只有对其应用于各领域中存在的问题进行全面分析，并对此采取相应措施，使其顺利发展。人工智能技术的发展将给人们的生活、学习以及 工作带来极大的影响。
参考文献：
[1]杨英.智能型计算机辅助教学系统的实现与研究[J].电脑知识与技术,2009,9
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[4]陈步英,冯红.人工智能的应用研究[J].邢台 职业技术学院学报,2008,1
关于智能计算机的论文篇二
《基于智能计算的计算机网络可靠性分析》
摘 要：当今社会是一个信息化社会，网络化应用已经遍及生产、生活、科研等各个领域，计算机网络化已经成为一种趋势，计算机网络的可靠性研究也越来越得到计算机业界的广泛重视。本文主要论述了智能粒度计算分割理论方法，采用动态数组分层实现计算机网络系统最小路集运算，阐述了计算机网络系统可靠性分析的手段。
关键词：智能算法;计算机网络;可靠性分析
1 影响计算机网络可靠性的因素
1.1 用户设备。用户设备是提供给用户使用的终端设备，其功能是否可靠深刻影响着用户的使用感受，而且还会对计算机网络的可靠性产生重要影响。确保用户终端在使用过程中的可靠性是计算机网络运行过程中日常维护的重要组成部分，用户终端的交互能力越高，其网络就越可靠。
1.2 传输交换设备。传输设备包括了传输线路和传输设备，在实践中，如果是由于传输线路原因造成的计算机网络故障，一般是比较难以发觉的，有时候为了找出这一故障原因所在，所需要耗费的工作量是比较大的。所以，在安装传输设备的时候要采用标准化的通信线路和布线系统，而且要充分考虑到冗余和容错能力，以最大程度保障网络的可靠性。在条件允许的情况下，最好采用双成线布线方式，以便在出现故障的时候可以切换网络线路。
1.3 网络管理。在一些比较大型的网络设备结构中，所使用的网络产品和设备都是不同的生产厂商生产的，规模比较大，结构也相对比较复杂。提高计算机网络的可靠性，可以保证信息传输具备完整性、降低信息丢失的发生率、减少故障及误码的发生率。提高计算机网络的可靠性需要采用先进的网络管理技术对运行中的网络参数进行实时采集，并排除存在的故障。
1.4 网络拓扑结构。网络拓扑结构是指采用传输介质将各种设备相互连接布局起来，主要体现在网络设备间在物理上的相互连接。计算机网络拓扑结构关系到整个网络的规划结构，是关系到计算机网络可靠性的重要决定因素之一。网络拓扑结构的性能主要受到网络技术、网络规模、用户分布和传输介质等因素的影响。随着人们对网络性能要求的提高，现在计算机网络拓扑结构需要满足更多的要求，比如容错直径、宽直径、限制连通度、限制容错直径等等。这些参数更加能够精确的衡量计算机网络的可靠性和容错性，以实现计算机网络规划的科学性和可靠性。
2 基于智能计算的网络可靠性分析
2.1 基于智能计算的网络可靠性概念。计算机网络系统的组成部分包括了节点和连接节点的弧，节点又可以分为输入节点(只有输出弧但没有节点属于输入弧的)、输出节点(只有输入弧而没有输出弧的节点)和中间节点(非输入、输出节点);网络又可以分为有向网络(全部都是由有向弧组成的网络)、无向网络(全部由无向弧组成的网络)以及混合网络(包含了有向弧和无向弧)。在一些结构比较复杂的网络系统中，为了能够准确分析系统的可靠性，一般会用网络图来表示。在分析网络可靠性的时候，我们通常会做这样的简化：系统或弧只存在正常和故障两种状态;无向弧不同方向都有相同的可靠度;任何一条弧发生故障都不会影响到其他弧的正常使用。
2.2 网络系统最小路集的节点遍历法。求网络系统最小路集的方法一般有以下三种方法：其一，邻接矩阵又叫联络矩阵法，其原理就是对一个矩阵进行乘法和多次乘法运算，这种方法比较适合节点不多的网络进行手算操作，但在节点数非常多的时候就不太适合了，因为那样运算量会很大，对计算机的容量要求也很高，运算时间也很长，不太适合这种方法;其二，布尔行列式法，该种方法类似于求矩阵行列式，这种方法比较容易理解，操作简便，可以用手工处理，但是在节点比较多的网络中的应用就比较繁琐;其三，节点遍历法以其条理清晰、能够求解多节点数的复杂网络而被广泛使用，但是该方法判断条件较多，在考虑欠周全的时候容易出现差错。求网络系统最小路集的基本方法是：从输入节点I开始逐个点遍历，一直到输出点L，直到找到所有的最小路集为止，在这个过程中需要作出以下几个判断：判断当前节点是否有跟之前的节点重复;判断是否有找到最小路集;判断是否已经完成所有最小路集的寻找。
2.3 基于智能粒度计算分割的计算机网络系统最小路集运算。粒是论域上的一簇点，而这些点往往难以被区别、接近，或者是跟某种功能结合在一起，而粒计算是盖住许多具体领域的问题求解方法的一把大伞，具体表现为区间分析、分治法、粗糙集理论。基于智能粒度计算改进节点遍历法的计算机网络系统最小路集运算方法一般作如下操作：首先是将传统网络系统最小路集节点遍历计算方法中的二维数组用一维表示出来，容易表示为n-1，这是因为n节点的网络系统最小路集的最大路长小于或等于n-1，即是启用一维动态数组，从输入节点到输出节点，逐个节点遍历，并将结果存放在一维数组中，当找到最小路集之后，就可以将结果写入到硬盘的文件中，再继续寻找下一个最小路集，找到后写入硬盘文件，依次类推下去直到找到所有的最小路集，释放一维动态数组;其次，将融入到运算中的数组以动态的方式参与到运算中去，完成运算功能后就立即释放掉，这样就可以节省内存空间，提高整体的运算速度;再者，根据节点表示的最小路集文件，将其转变成用弧表示的最小路集，并储存起来以便于后续的相关计算;最后，利用智能粒度计算分割对象理论方法，采用动态数组分层实现，从而实现对计算机网络系统的可靠性分析。
3 计算机网络可靠性的实现
3.1 计算机网络层次、体系结构设计。可靠的计算机网络除了要配套先进的网络设备，且其网络层次结构和体系结构也要具备先进性，科学合理的网络层次和体系结构设计可以将网络设备的性能充分的发挥出来。网络层次设计就是要将分布式的网络服务随着网络吞吐量的增多而搭建起规模化的高速网络分层设计模型。网络的模块化层次设计可以随着日后网络节点的增加，网络容量不断的增大，以加大确定性，方便日常的操作性。
3.2 计算机网络的容错能力实现。容错性设计的指导原则是“并行主干、双网络中心”，其具体设计为：其一，将用户终端设备和服务器同时连接到计算机网络中心，一般需要通过并行计算机网络和冗余计算机网络中心的方法来实行;其二，将广域网范围内的数据链路和路由器相互连接起来，以确保任何一数据链路的故障不会对局部网络用户产生影响;其三，尽量使用热插热拔功能的网络设备，这样不但可以使得组网方式灵活，还可以在不切断电源的情况下及时更换故障模块，从而提高计算机网络长时间工作的能力;最后，采用多处理器和特别设计的具有容错能力的系统来操作网络管理软件实现容错的目的。
3.3 采用冗余措施。提高计算机网络系统的容错性是提高计算机网络可靠性的最有效方法，计算机网络的容错性设计就是寻找常见的故障，这可以通过冗余措施来加强，以最大限度缩短故障的持续时间，避免计算机网络出现数据丢失、出错、甚至瘫痪现象，比如冗余用户到计算机网络中心的数据链路。
4 结束语
研究计算机网络系统的可靠性对解决问题有着重要的意义，所以研究其可靠性是很有必要的，但从理论方法上看还需要进一步深入探讨。随着计算机网络系统的应用遍及各个角落，其可靠性分析已经越来越备受业界的关注。网络可靠性分析的手段要本着理论服务于实践的宗旨，将可靠性分析理论应用到实际生产中，使计算机网络的建设更加的科学、合理。
参考文献：
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郝燕玲，教授，博士生导师，2003年中国工程院院士候选人。国家重点学科导航、制导与控制学科带头人，长期从事舰船综合导航系统，电子海图应用系统，海洋环境地理信息系统，光纤陀螺及其惯性系统的软、硬件自主研发工作。现任自动化学院海洋运载器导航设备研究所所长，导航仪器教育部工程研究中心学术委员会主任，中国惯性技术学会常务理事，中国海洋学会理事，哈尔滨惯性技术学会理事长。边信黔，教授，博士生导师，2003年，2005年，2009年中国工程院院士候选人。控制理论与控制工程学科带头人，主要从事究船舶动力定位技术、水下机器人技术、援潜救生技术、气垫船驾控技术等方面的研究。主持完成多项具有国际先进或领先水平的国家项目，增补了国内空白。享受国务院政府特殊津贴。现任自动化学院北飒海洋装置与控制技术研究所所长，中国自动化学会机器人专业委员会委员，“973”技术首席专家，《Journal of Marine Science and Application》杂志主编。金鸿章，教授，博士生导师。研究方向为控制理论和控制系统、智能控制、复杂系统、船舶控制系统、船舶减摇装置等。享受国务院政府特殊津贴。现任船舶控制工程教育部工程研究中心技术委员会主任，校船舶先进减摇控制技术方向负责人，校“九五”、“十五”、“211工程”重点建设学科“船舶与海洋工程特辅装置与系统”、“船舶控制工程”的项目负责人。孙枫，教授，博士生导师。仪器科学与技术学科带头人，主要从事惯性导航技术，平台式、捷联式惯性导航系统，组合导航技术，高精度光纤陀螺惯性系统技术，针对水下航行器导航定位，水下航行器长期隐蔽航行问题地球重力场、地磁场辅助导航技术研究。现任仪器科学与技术博士后流动站负责人，国家自然科学基金重点项目负责人，IEEE高级会员，中国电子学会高级会员，系统工程与电子技术理事会理事，中国惯性技术学会理事。刘胜，教授，博士生导师。黑龙江省教学名师，控制科学与工程一级学科带头人，主要研究方向：随机系统最优估计与控制、舰船航行与姿态控制、自动化控制系统设计与实现技术等。现任中国自动化学会理事，中国自动化学会专家咨询工作委员会常务理事，中国自动化系统工程师资格认证评审委员会委员，中国造船学会仪器仪表学委会副主任，黑龙江省自动化学会副理事长，《智能系统学报》、《自动化技术与应用》、《电机与控制学报》等杂志编委。王科俊，教授，博士生导师。模式识别与智能系统学科带头人，主要研究方向：生物特征识别与视频监控技术、新型神经网络理论与应用、智能控制理论及应用、生物信息学。现任模式识别与智能系统研究所所长，黑龙江省人工智能学会理事长，中国人工智能学会理事，中国人工智能学会科普工作委员会副主任，黑龙江省自动化学会常务理事，《智能系统学报》编委会副主任，《自动化技术与应用》杂志编委。本科专业介绍●自动化培养具有坚实理论基础和科学研究能力，具有自动化工程及相关学科领域的基本知识和基本技能，能运用所掌握的理论知识和技能，从事国民经济、国防和科研部门的运动控制、工业过程控制、检测与自动化仪表、电力电子技术、电子与计算机技术、信息处理、管理与决策、现代集成制造等领域工作的高级工程技术人才。该专业是教育部特色专业，设有“工业自动化”、“船舶自动化”和“核电自动化”三个专业方向。开设的主要课程：网络与系统分析、模拟电子技术、数字电子技术、自动控制理论、微型计算机原理与接口技术、自动控制元件、检测与转换技术、电磁场、创新认知与实践、计算机控制系统、电力电子技术、运动控制系统、工业过程控制、控制系统设计、核电站设备与电气系统、核电站运行与控制、船舶控制原理、船舶控制装置与系统等。学生毕业后主要就业去向是航海、造船、航空、航天及各种含自动化、计算机技术领域的研究设计和生产单位，就业面极宽。毕业生中多数到北京、上海、大连、青岛、广州、深圳、武汉、成都等地的研究所、国企、外资及合资企业和政府机关工作。该专业近三年一次性就业率分别为97.6%、96.1%、97.4%.●测控技术与仪器培养具有测控技术与仪器及相关学科领域的基本知识和基本技能，能够运用所掌握的理论知识和技能，从事国民经济、国防和科研部门的测量与控制系统、仪器仪表及其他信息获取、信息处理与信息利用等相关领域的高级工程技术人才。该专业设有“导航技术”和 “测控技术”两个专业方向。开设的主要课程：网络与系统分析、模拟电子技术、数字电子技术、自动控制理论、微型计算机原理与接口技术、自动控制元件、检测与转换技术、创新认知与实践、电磁场、光学测量技术、导航定位系统、惯性器件及应用、惯性导航系统原理、误差理论与数据处理、嵌入式控制系统、精密仪器结构设计、运动参数检测技术等。学生毕业后主要到航空、航天、航海及其它测控部门的研究设计和生产单位。就业的主要城市是：北京、上海、武汉、青岛、大连、成都、深圳、广州、哈尔滨、沈阳等。该专业近三年一次性就业率分别为95.0%、97.4%、96.8%.●电气工程及其自动化 培养具有电气工程及相关学科领域的基本知识和基本技能，能运用所掌握的理论知识和技能，从事国民经济、国防和科研部门的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验分析、研制开发等领域的高级工程技术人才。该专业设有“电力电子与电力传动”、“电力系统及其自动化”两个专业方向。开设的主要课程：网络与系统分析、模拟电子技术、数字电子技术、电力电子技术、自动控制理论、微型计算机原理与接口技术、自动控制元件、检测与转换技术、电磁场、电机学、电机拖动基础、船舶电站、电力拖动控制系统、特种电机及应用、电力系统分析、电力系统继电保护、发电厂电气部分等。学生毕业后主要从事电气工程及其自动化方面的工作。主要就业地区为广州、深圳、哈尔滨、上海、北京、天津、大连、福建、浙江。该专业近三年一次性就业率为98.7%、100.0%、97.4%.●探测制导与控制技术培养具有探测制导与控制技术及相关学科领域的基本知识和基本技能，能运用所掌握的理论知识和技能，从事国民经济、国防和科研部门的制导与控制技术、运动控制、检测与自动化仪表、电子与计算机技术、信息处理、管理与决策、现代集成制造等领域的高级工程技术人才。开设的主要课程：网络与系统分析、模拟电子技术、数字电子技术、自动控制理论、微型计算机原理与接口技术、自动控制元件、检测与转换技术、创新认知与实践、电磁场、理论力学、飞行器概论、数字信号处理、飞行力学、飞行器惯性器件、飞行器导引与导航系统、数字图像处理、制导与控制系统、导弹伺服系统原理与设计等。学生毕业后可在航天、航空、航海等领域国家各军事部门及各种含相关技术领域的研究设计和生产单位，从事探测制导与控制技术及相关技术方面的分析、研究和设计工作。主要就业地区为北京、广州、深圳、上海、陕西、河北。该专业近三年一次性就业率分别为100.0%、100.0%、94.3%.●生物医学工程培养具有生物医学工程及相关学科领域的基本知识和基本技能，能运用交叉学科的知识和工程方法，从事国民经济、国防和科研部门的人体信息监测、医疗仪器、医学图像处理、医院信息系统等研究、开发、运行、管理等方面工作的高级工程技术人才。生物医学工程专业是现代生命科学和医学工程学相结合发展起来的交叉学科，是用工程的方法研究和解决生物和医学领域提出的各种新课题的学科，具有极广阔的发展前景，是我国目前优先发展、重点支持的学科之一。开设的主要课程：网络与系统分析、现代生物学、人体解剖学、生理学、模拟电子技术、数字电子技术、微型计算机原理与接口技术、生物医学传感器与测量、生物医学信号处理、医学成像基础、医学图像处理、医学仪器等课程。学生毕业后可在有关科研和生产部门从事生物医学、医疗仪器、生物信息检测的研究和开发工作，也可以从事计算机信息行业的研究开发和管理工作。主要就业地区为北京、深圳、广东、黑龙江、浙江、辽宁、山东。该专业近三年一次性就业率分别为97.7%、96.9%、81.8%.
