2024国防科技大学有哪些专业招生

国防科技大学有物理学类、航空航天类、大气科学类、武器系统与工程、核工程与核技术、应用统计学、数学类、生物技术、集成电路设计与集成系统、光电信息科学与工程、数据科学与大数据技术、微电子科学与工程、纳米材料与技术等多个专业(类)招生,具体信息如下:

2024年生长军官本科专业大类介绍

1、物理学类

物理学

量子信息科学

2、航空航天类

飞行器设计与工程

主要学习数学、力学、控制与信息技术、计算机、电子技术与航空宇航等方面的基础理论、基本知识,掌握飞行器总体、气动、推进、动力学与控制、通信与测控、作战应用等专业知识和专业技能,具备从事临近空间飞行器、天地往返运输系统等空天跨域飞行器论证、试验、应用、作战指挥与技术保障等方面科学研究与组织管理的初步能力。未来主要面向航天测控技术与指挥、无人机技术与保障等岗位方向任职。

飞行器动力工程

智能飞行器技术

3、大气科学类

大气科学

主要学习高等数学、大气物理学、动力气象学、天气学与气候学等方面的基础理论与专业知识,掌握天气分析与预报、气候预测与军事气象保障的基本原理、技术与方法,熟悉联合作战对军事气象预报保障的业务要求,具备从事航空、航海、航天等领域军事气象预报保障与管理筹划等实际工作能力和初步科学研究能力。未来主要面向气象海洋预报等岗位方向任职。

气象技术与工程

武器系统与工程

主要学习武器系统总体、武器装备运用方面的基础理论和专业知识,掌握爆炸与冲击动力学、武器系统发射、飞行弹道、战斗部结构、终点效应及仿真等方面的基本理论、方法和专业技能,具备从事装备试验鉴定、作战任务规划保障、武器装备管理与应用、训练组织及部队管理等方面的实际工作和科学研究的初步能力。未来主要面向试验评估技术等岗位方向任职。

核工程与核技术

应用统计学

主要学习分析、代数等系列基础数学理论知识和统计、优化决策等统计学基础理论知识,掌握数学建模、数据统计处理、决策支持等方面的基本方法和专业技术,具备从事数据的采集、处理、分析、决策以及部队管理等方面的实际工作能力和科学研究的初步能力。未来主要面向试验评估技术等岗位方向任职。

数学类

生物技术

化学

软件工程

物联网工程

信息安全

计算机科学与技术

集成电路设计与集成系统

网络工程

网络空间安全

数据科学与大数据技术

智能科学与技术

微电子科学与工程

通信工程

学习通信基础理论和专业知识,掌握现代通信技术,具有较强的数理基础、计算机、外语、工程技术应用能力以及在本专业领域跟踪新理论、新知识、新技术的能力,具备在先进传输技术、认知通信与网络、抗干扰通信、数据链以及新型军事通信装备等领域从事设计、研制、训练组织、维护管理等工作和解决复杂工程问题的初步能力。未来主要面向数据链技术与指挥、通用通信技术与指挥等岗位方向任职。

电子信息工程

电子科学与技术

信息工程

光电信息科学与工程

纳米材料与技术

导航工程

无人系统工程

无人装备工程

机械工程

测控技术与仪器

指挥信息系统工程

运筹与任务规划

仿真工程

主要学习数理与工程基础、电子与计算机、系统工程、系统仿真、军用仿真等系列课程,掌握建模仿真的基本理论、方法和技术,具备对作战仿真系统、武器装备仿真系统和训练仿真系统进行分析、设计、开发与运用的能力和素质,具有高技术装备使用维护、训练组织和部队管理等工作的初步能力。未来主要面向任务规划等岗位方向任职。

目标工程

主要学习运筹、系统工程、指挥控制以及人工智能等系列课程,初步掌握目标数据处理、综合分析、优化选择、毁伤预测和效果评估的方法和技术,具有在军事领域从事目标决策支持系统的分析、设计、管理与集成、高技术装备使用维护、训练组织和部队管理等工作的初步能力。未来主要面向效果评估等岗位方向任职。

管理科学与工程类

大数据管理与应用

主要学习信息科学、数据科学和管理科学基础理论和知识,掌握大数据建模设计、分析处理和管理治理等方法和技术,具备运用大数据思维识别管理问题、挖掘管理价值和辅助决策的基本技能,具有从事军事大数据建设治理、数据分析、组织应用,以及联合作战保障中数据保障等工作的初步能力。未来主要面向数据保障等岗位方向任职。

材料科学与工程

导弹工程

主要学习数学、力学、控制与信息技术、航空宇航等领域的基础理论、基本知识,掌握导弹与火箭总体、结构、推进、控制、测发等方面设计、分析的基本方法和专业技能,具备从事导弹与火箭论证、总体设计、装备保障、试验评估等方面的实际工作能力和科学研究初步能力。未来主要面向装备仿真技术等岗位方向任职。

理论与应用力学

国际事务与国际关系

主要学习外语、国际关系、外交、国际政治、国际战略、国际法、涉外事务、战略情报等方面的基础理论和基本知识,系统了解国际战略形势、国家对外政策、世界各国国情军情,以及国家间关系和地区国际关系态势,掌握国际问题研究、战略形势研判、国际战略传播与文化交流、对外交往与谈判、情报搜集分析的基本方法和技能,具有全球视野、战略思维、情报意识以及高水平的英语应用技能,具备从事军事情报工作、军事外交工作和部队管理的初步能力。未来主要面向国际事务与国际关系等岗位方向任职。

外交学

主要学习外语、外交学、当代中国外交、军事外交、军事情报、国际关系、涉外事务等方面的基础理论和基本知识,系统了解国际事务、中国外交和国家对外政策,掌握国际问题研究、战略形势研判、国际军事合作、国际文化交流、对外交际和谈判、对外文化传播的基本方法和技能,具有全球视野、战略思维、情报意识以及高水平的英语应用技能,具备从事军事外交和部队管理的初步能力。未来主要面向军事外交等岗位方向任职。

侦察情报

主要学习军事情报基础理论、军事情报历史、情报分析、战场图像情报、联合作战侦察情报等方面的基础理论和基本知识;持续培塑忠诚信仰和情报事业归属感,培育扎实的国防语言运用功底和军事指挥管理素养,树立情报意识、反情报意识、战略思维和谋略思维;初步具备情报工作组织筹划、情报分析整编、图像判读、侦察手段与装备作战运用等能力。未来主要面向情报分析整编、图像判读等岗位方向任职。

信息对抗技术

主要学习现代电子技术、电子信息系统原理、电子对抗原理与装备,学习研究信息融合、信息论与编码等新理论、新知识,掌握电磁信号发射与接收、信号分析识别、信息处理等专业基本技能,具备从事信息对抗关键技术研究、信息对抗装备技术研发,或信息对抗装备运用、信息作战组织指挥的初步能力。未来主要面向电子对抗技术与指挥等岗位方向任职。

网电指挥与工程

主要学习现代电子技术理论、现代计算机网络原理,学习研究无线网络技术、漏洞挖掘利用技术等新理论、新知识,掌握漏洞利用、协议分析、密码破译、控制利用等专业基本技能,具备从事网络技术研发、网络控制与利用等工作的初步能力。未来主要面向网络安全技术与指挥等岗位方向任职。

雷达工程

主要学习现代电子技术理论、电子信息系统原理、电子对抗原理与装备,学习研究雷达原理与系统、雷达信号处理等新理论、新知识,掌握雷达关键技术、电子对抗装备原理及作战运用等专业基本技能,具备从事雷达和电子对抗装备技术研发、作战运用等工作的初步能力。未来主要面向电子对抗技术与指挥等岗位方向任职。

侦察情报(网电情报分析)

主要学习现代电子技术理论、电子信息系统原理、电子对抗原理,学习研究电子对抗目标、智能数据处理等新理论、新知识,掌握网电情报侦察、网电情报处理、网电目标分析等专业基本技能,具备从事网电情报分析技术研发、装备作战运用、网电情报分析整编等工作的初步能力。未来主要面向网电情报分析等岗位方向任职。

海洋技术

军事海洋学

海洋信息工程

一、计算机类

01计算机科学与技术(计算机系统方向)

主要学习计算机软硬件系统分析与构建等方面的理论和方法,具备从事以计算机为核心的信息系统的设计、研制、评估、优化、运用、维护等方面的实际工作能力和初步科学研究能力。

02计算机科学与技术(大数据方向)

03计算机科学与技术(并行计算方向)

04软件工程

主要学习软件工程的理论和方法,掌握软件需求分析、设计、开发、测试、运维和管理的基本理论、方法和专业技能,具备从事软件研发、运维、管理等方面的实际工作能力和初步科学研究能力。

05网络工程

06信息安全

主要学习数学、物理学、计算机科学、计算机网络等方面的基础理论、基本方法,掌握密码学、系统安全、网络安全、软件安全、应用安全、安全管理等专业技术知识和基本技能,具有信息安全系统开发与安全分析的初步能力以及从事军队文职人员、国防工业部门等岗位所需的信息安全技术研发、技术应用、管理的综合能力。

THE END
1.大数据分析深度挖掘海量信息的技术与方法大数据分析深度挖掘海量信息的技术与方法 大数据分析是如何工作的? 在当今这个信息爆炸的时代,数据已经成为企业和组织不可或缺的资源。大数据分析不仅能够帮助我们更好地理解消费者行为,还能提高生产效率、优化运营决策等。那么,大数据分析是如何工作的呢?首先,我们需要了解什么是大数据。https://www.9b25r8e8ur.cn/xing-ye-zi-xun/254430.html
2.大数据的挖掘方式有哪些帆软数字化转型知识库大数据的挖掘方式有哪些 大数据的挖掘方式有很多种,包括分类、聚类、关联规则、回归分析、时间序列分析、文本挖掘、频繁模式分析、决策树等。分类是一种最常见的大数据挖掘方式,它通过预定义的类别将数据分配到不同的组中,广泛应用于信用风险评估、医学诊断等领域。分类方法如KNN(K近邻算法)、SVM(支持向量机)等,能够https://www.fanruan.com/blog/article/614883/
3.大数据挖掘有哪些技术要点?媒体大数据挖掘的主要技术包括哪些大数据挖掘有哪些技术要点? 大数据挖掘的主要方法和技术有:分类、聚类、关联规则、回归分析、时间序列分析、文本挖掘、社交网络分析、可视化技术等。通过大数据挖掘,企业和研究机构能够从海量数据中提取有价值的信息和知识,促进决策优化和业务创新。 一、分类 分类是大数据挖掘中常用的一种技术,旨在将数据分成不同的类别或https://blog.csdn.net/oOBubbleX/article/details/143480440
4.大数据挖掘方法有哪些?都有哪些方面的应用?大数据挖掘方法有哪些?都有哪些方面的应用? 数据挖掘是指人们从事先不知道的大量不完整、杂乱、模糊和随机数据中提取潜在隐藏的有用信息和知识的过程。根据信息存储格式,用于挖掘的对象是关系数据库,面向对象的数据库,数据仓库,文本数据源,多媒体数据库,空间数据库,时间数据库,异构数据库和Internet。https://cloud.tencent.com/developer/article/1645776
5.数据挖掘的方法有哪些数据挖掘的方法有哪些?简介 世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学,从政府到艺术,这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词:“大数据”。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据,他的来源在哪里,讲了那么多,那么数据挖掘是https://jingyan.baidu.com/article/b2c186c8d8976cc46ff6ff42.html
6.大数据的数据挖掘方案有哪些?大数据的数据挖掘方案有:1、神经网络方法;2、遗传算法;3、决策树方法;4、粗糙集方法;5、覆盖正例排斥反例方法;6、统计分析方法;7、模糊集方法。关于数据挖掘,你必须知道的几个主要方法数据挖掘是一门交叉性的新兴学科,它将数据可视化、数据库技术、高性能计算机、统计学、机器学习、模式识别、人工智能等多个范畴的https://www.linkflowtech.com/news/1986
7.大数据分析的常用方法有哪些,3种方法介绍——九数云随着信息化时代的到来,大数据分析作为一种新的分析方法,能够从大量的数据中挖掘出有价值的信息,大数据分析是企业决策的重要依据之一。大数据分析的常用方法有哪些。 大数据分析的常用方法有哪些,随着信息化时代的到来,大数据分析作为一种新的分析方法,能够从大量的数据中挖掘出有价值的信息。下面将介绍常用方法。 https://www.jiushuyun.com/hydt/jsyty/5823.html
8.什么是工业大数据常用的五种大数据分析方法星云联动随着互联网的发展和工业4.0时代的到来,物联网等新一代信息技术应用到工业领域,为工业的生产运营管理带来了很多数据信息,我们可以笼统的称其为工业大数据。而面对庞大的数据,该如何进行数据分析从而获得有用的信息?业内一般常用哪些大数据分析方法呢?本文,成都星云联动主要介绍工业大数据的相关信息以及常用的五种大数据分析https://www.istarscloud.com/electricity/3403.html
9.大数据在高等教育领域中的应用及面临的挑战国家政策法规大数据及其基础设施的发展,可以为师生提供更加适宜、高效和有效的教与学环境,为师生交流、知识获取与创造提供更便利的条件。学校可以应用大数据跟踪、分析学生的学习过程,利用大数据挖掘分析方法获得有意义的信息,为优化学生的学习经历、提高学习质量、促进学生发展提供支持。 https://manager.hkxy.edu.cn/s.php/pgztw/item-view-id-54267.html
10.数据挖掘技术方法(精选十篇)数据挖掘技术方法 篇4 关键词:大数据,审计,数据分析 0引 言 审计是保障国家经济社会健康运行的“免疫系统”,在数据信息爆炸的今天,大数据的浪潮促使着审计思维模式的变革。面对已经到来的大数据时代和由此带来的数据量、数据类型、数据处理方式的转变,意味着在大数据环境下进行审计数据分析将面临更大的技术挑战。2012年https://www.360wenmi.com/f/cnkeyg31vygx.html
11.大数据分析的常用方法,挖掘隐藏机遇与应对挑战大数据时代的到来,给企业带来了巨大的机遇和挑战。如何利用大数据分析方法,挖掘隐藏在海量数据中的商机,并应对日益复杂的市场环境,成为企业争夺竞争优势的关键。本文将介绍一些在大数据分析中常用的方法,通过多个案例和调查报告,展示这些方法如何帮助企业实现商业增长。 https://www.guandata.com/gy/post/22455.html
12.数据处理方法有哪些,掌握这些技巧让你轻松应对数据分析问题数据处理方法是指在数据处理过程中所采用的各种技术手段和流程。在大数据的时代背景下,数据处理方法的研究和应用变得越来越重要,我们需要用最优的方式来处理和分析这些数据。那么,数据处理方法都有哪些呢? 一、数据处理方法的分类 根据数据处理手段的不同,数据处理方法可以分为以下几种: https://www.jiandaoyun.com/fe/sjclffynxz/
13.大数据必备知识:数据的分类方式数据分类在收集、处理和应用数据过程中非常重要。数据的分类方式很多,每种方式都有特别的作用。数据工作中不同角色往往需要理解和掌握不同的分类方式,以便更好地组织、管理、分析和应用数据。 比如,数据平台架构师必须理解每个组件适合处理什么类型的数据,数据仓库工程师需要根据数据类型采取适合的数据清洗方法,数据分析人https://www.esensoft.com/industry-news/data-governance-1540.html
14.数据挖掘与分析的六种经典方法论SEMMA是抽样(Sample)、探索(Explore)、修订(Modify)、建模(Model)和评估(Assess)的英文首字母缩写,它是由SAS研究院开发的一款非常著名的数据挖掘与分析方法。SEMMA的基本思想是从样本数据开始,通过统计分析与可视化技术,发现并转换最有价值的预测变量,根据变量进行构建模型,并检验模型的可用性和准确性。 https://www.niaogebiji.com/article-30475-1.html
15.大数据分析的方法有哪些事实上数据挖掘分析领域重要的是能够将数据转化为非专业人士能够清楚理解的有意义的见解。使用一些工具来帮助大家能够更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性,其中一个工具就是四维分析法,也可划分为4种关键方法。接下来就由小编给大家详细的讲解下。 http://www.eduaag.com/9091/n_378544.html
16.《大数据分析与挖掘》课程教学大纲(2022年2023年).docx挖掘英文名称:Bigdataanalysisandmining 课程类别:专业选修课学 时:48(理论课:32,实验课:16)学分:3 适用对象:软件工程专业、计算机科学与技术考核方式:考查先修课程:多媒体技术、程序设计、软件工程 二、课程简介本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度,结合理论和实践,全方位地介绍基于 Python语言的大数据挖掘算法的https://max.book118.com/html/2022/0709/6100232111004210.shtm