通信工程研究方向？

一、通信工程研究方向？

通信工程关注的是通信过程中的信息传输和信号处理的原理和应用，学习的是通信技术、通信系统和通信网络等方面的知识。

那该专业的毕业生可以在通讯领域从事研究、设计、制造、运营、开发通信技术与设备等工作。

现在电话是通讯，手机是通讯，，通信无处不在，通信至关重要。通信工程研究的就是如何通信。

二、人工智能数学研究方向？

当前许多 AI 的研究基本上都围绕着数学在进行，比如有统计学、概率论等，这些都是在理论层面的。无论你在哪里看到关于人工智能的课程，都会跟你说要求你掌握了基本的数学知识，例如导数、线性代数、概率论、统计学等。

如果是数学专业的人，在 AI 上偏向于理论的研究，例如新算法的研究，利用更加好的知识来使算法更加快速更加精确。

三、人工智能硕士研究方向

在当今数字化时代，人工智能硕士研究方向变得日益重要和引人关注。随着技术的飞速发展，人工智能领域的专业人才需求也在不断增长。作为一项前沿学科，人工智能吸引着越来越多的学子投身其中，希望能在这个领域取得一席之地。

人工智能硕士研究方向的现状

目前，人工智能硕士研究方向涵盖了诸多领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。学生在深入研究这些领域的同时，也需要具备扎实的数学基础、编程能力和解决问题的能力。

人工智能硕士研究方向的课程设置通常较为丰富多样，内容涵盖理论知识和实践技能，旨在培养学生成为具备创新精神和实践能力的人才。在学习过程中，学生将接触到各种前沿科技和工具，掌握相关领域的最新发展动态。

人工智能硕士研究方向的就业前景

随着人工智能技术的不断发展和应用，人工智能专业毕业生的就业前景也日益广阔。人工智能专业毕业生可在人工智能相关企业、科研机构、互联网公司等领域找到就业机会，从事算法工程师、数据分析师、人工智能工程师等职业。

人工智能技术在各个行业都有广泛的应用，包括医疗、金融、教育、安防等领域。因此，拥有人工智能硕士研究方向背景的毕业生将拥有更多的就业选择和发展机会。

未来发展趋势

随着人工智能技术的不断突破和创新，人工智能硕士研究方向的未来发展趋势将更加多元化和前景广阔。人工智能技术将在更多领域得到应用，推动社会经济的发展和进步。

未来，人工智能专业毕业生将扮演着越来越重要的角色，他们将在科技创新、智能化应用等领域发挥重要作用。因此，选择人工智能硕士研究方向不仅能为个人职业发展打下良好基础，也能为社会发展做出积极贡献。

四、人工智能有哪些研究方向？

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门涵盖多个研究方向的学科领域，常见的研究方向包括但不限于以下几个：

1. 机器学习（Machine Learning）：研究如何使计算机能够从数据中学习，通过构建模型和算法实现自动化的模式识别、预测和决策。

2. 深度学习（Deep Learning）：一种机器学习的分支领域，研究通过构建深层神经网络模型实现高级特征提取和表示学习。

3. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：研究如何使计算机能够理解、生成和处理人类语言，包括文本分析、机器翻译、对话系统等。

4. 计算机视觉（Computer Vision）：研究如何使计算机能够理解和解释图像和视频数据，包括图像识别、目标检测、图像生成等。

5. 强化学习（Reinforcement Learning）：研究如何使计算机通过与环境交互学习最优的行为策略，通过试错和奖励机制来优化决策过程。

6. 人机交互（Human-Computer Interaction，HCI）：研究如何设计和开发更加友好、高效的人机界面，使人与计算机之间的交互更加自然和智能。

7. 知识表示与推理（Knowledge Representation and Reasoning）：研究如何表示和组织知识，并通过推理和逻辑推断实现智能的问题解决和决策。

此外，还有智能优化、数据挖掘、模式识别、自动驾驶、人工智能伦理等等其他研究方向。随着人工智能的发展和应用，研究方向也在不断扩展和深化。

五、人工智能算法研究方向？

数据挖掘目前在国内的就业前景不是很好，因为只有极少数企业才有数据挖掘工程师这个职位。大部分学了数据挖掘的都去做数据分析和处理等工作了。人工智能是未来的发展方向，虽然目前不是很普遍，但是值得研究，深圳有些企业已经开始了初步的人工智能应用了。

六、电子与通信工程专业硕士有哪些研究方向？

自适应信号处理及智能天线等、处理与网络综合服务技术.其他也有一些比较少的研究方向,比如信息与通信工程(信息获取与探测技术):通信与信息系统和信号与信息处理,移动通信与扩频通信系统,宽带无线信息网络等.信号与信息处理包括:高速实时信号处理与DSP技术,光纤技术,下一代网络(NGN/NGI)技术,多媒体通信,信息与通信工程(信息安全)等.通信与信息系统研究方向比较多,主要的包括:通信网与宽带通信技术通信工程研究方向一般分为两个大类.感觉两类方向对与编程能力都不需要太多要求

七、北航通信专业的研究方向有哪些？

北航通信专业的研究方向概述

北航通信专业是北京航空航天大学计算机学院下属的一个专业方向，涵盖了广泛的研究领域。在北航通信专业中，学生可以选择不同的方向进行研究，根据个人的兴趣和职业规划。以下是北航通信专业的几个主要研究方向：

1. 无线通信

无线通信是北航通信专业中的一个重要研究方向。这个方向主要研究无线通信技术的基本原理、系统设计和优化。包括无线信号传输、多址接入技术、无线网络协议以及无线通信系统的性能分析等。无线通信在当前的移动通信、物联网和车联网等领域有着广泛的应用。

2. 光通信

光通信是另一个热门的研究方向。它主要研究利用光波进行数据传输和通信的技术。光通信具有高速传输、大容量和低延迟等特点，被广泛应用于光纤通信网络和数据中心。在这个方向的研究中，学生将会学习光纤通信的基础知识、光传输系统的设计和调制解调技术等。

3. 信息安全与网络安全

随着互联网的飞速发展，信息安全与网络安全成为了一个备受关注的领域。在这个研究方向中，学生将深入研究网络攻防技术、加密算法、安全协议等内容。同时，还会学习网络安全漏洞的挖掘与修复、网络流量分析和入侵检测等技术。信息安全与网络安全的研究对于保障信息系统的安全性具有重要意义。

4. 信号与信息处理

信号与信息处理是北航通信专业中的另一个重要方向。研究内容包括信号处理、图像与视频处理、音频处理、数据压缩等。学生将学习信号处理算法、信号采集和重构技术、噪声抑制和滤波等知识。这个方向的研究在音视频压缩、图像识别和语音处理等领域具有广泛的应用。

结语

北航通信专业提供了多个研究方向供学生选择，每个方向都有其独特的研究内容和应用领域。无论是从事无线通信、光通信、信息安全与网络安全还是信号与信息处理，北航通信专业都能提供专业的培养和研究平台，帮助学生发展自己的技术能力和专业素养。

感谢您阅读本文，希望能对您了解北航通信专业的研究方向有所帮助。

八、通信研究生最好的方向？

1、移动通信

     在通信工程的所有考研方向中,移动通信是一个很好的选择。 相对而言,就读该方向将来找工作会比较便捷,可以去我们国家的三大运营商进行工作,并且硕士研究生在这三个通信公司中都能够拿到一个比较高的薪资,并且以后的晋升之路也会非常的顺畅,也相当是拥有了一个铁饭碗。

2.模式识别与智能系统 

现在较为流行的技术可以说是AI技术、AR虚拟现实技术的研发,而这些技术的发展与通信工程的一个方向模式识别与智能系统有着密不可分的关系。

九、通信网络层博士研究方向有哪些？通信读博方向推荐！？

本回答始于2020年5月5日。

首先请允许我匿名回答该问题，并且本回答是自身切身的真实体会和实际感受。然后，此时正值疫情特殊时期，也正好闲下来，有空思考一下自己读博士的体验和经历。最后，本人经历仅供参考，以下回答中如果有表述不正确或不准确的，请仔细考量甄别，避免我的回答误人子弟。

如读者已就业，请忽略下面所有的回答文字。如读者从事学术研究，请一笑看之。

1.简要背景

本人是通信相关专业的博士，我从事的是新型无线通信某某资源分配研究。应当注意，“新型无线通信某某资源分配研究”和“新型无线通信网络资源分配研究”，存在些许差异（网络资源分配较为宽泛，网络中任一资源对象都可以看成是网络资源，而通信某某资源分配指的是较为具体一些的某种资源分配）。为何我想尝试回答这个问题，原因在于，我在博士选题过程中，就存在过网络层方向和物理层方向的选题思考，也产生了一些个人体会。（备注：根据网友的建议，此处网络层方向，狭义地指的是链路层、传输层、网络层等相关研究，不涉及物理层。）

2.截止目前的各回答要点梳理

• Gibss知乎网友的回答，主要表述：通信读博方向较多，其偏向于物理层研究，并列举了若干物理层方向。
• 岚落之乎网友的回答，主要表述：博士方向在不断研究的过程中，可能不断变化，只能做方向性的指导。并例举一些博士选题受限或思考的过程，例如实验室所提供的选题范围其实有限，需要通过阅读文献来进一步确定博士选题。
• 混吃等死老博士，主要表述：OSI网络层等设计研究不是主流，而现在基本主流方向，如果不做信息论、编码等理论方向，单纯从事网络层已经很难有好的方向了。

3.关于物理层和网络层不同侧重的选题思考

以下我本人观点。

首先，我非常赞同上述三位网友所论述的。我觉得如果题主或还有后来人存在类似问题，还是把上述三位网友的回答，先看一遍。尽管上述回答的网友，存在一些观点，与我有异，但是绝大部分的观点和论述，我都是非常赞同的。上述网友回答内容的主要侧重分别在于，物理层方向的例举、博士选题要看实验室或所提供的博士平台、网络层研究的局限性等。我个人认为，题主和后来人应当先把这些问题思考后，再进一步地思考“读博过程中，是选择物理层，还是选择网络层，还是选择其他什么的”。

其次，我本人因硕士阶段，从事了网络层研究，后攻读博士时，存在犹豫迟疑，不知道是继续研究网络层，还是选择物理层。在博士选题开题的过程中，我经历了上述“岚落网友”、“混吃等死老博士”，“Gibss”所回答的内容，即我在选题过程中，自以为阅读了许多网络层研究，最后发现自己跑到信息论等理论研究的物理层方向上去了，机缘巧合地研究了正是Gibbs网友回答所例举的物理层方向中的某一个方向。我之所以存在这样的经历，是因为我最终没有以网络层和物理层为导向，而是以个人兴趣和博士能够毕业的要点出发，选择了某个课题。当然，其中也会受到课题组或实验室的一些选题约束。在这样的研究过程中，多方约束不断妥协，最终形成了我毕业的课题。

再次，我简要地梳理一下网络层和物理层的一些侧重，有一些表述不准确，希望多多包涵。

• 针对网络层：这里所涉及“网络层”研究，主要包括网络层、传输层、链路层等相关工作，暂不讨论涉及物理层。以资源分配研究领域为例，至少包括组网传输、MAC(Medium Access Control)协议接入控制、多址方式（逻辑多址）、业务传输保障、网络切片等。与题主您的理解不同，网络层研究是一类广泛的研究，并不狭窄，我也只是不完全例举了一部分。目前一些计算机网络的研究内容会与通信网络层研究，产生一些关联性，很难完全割裂开来。SDN中一些逻辑资源分配研究，也许可以归属到网络层研究。
• 针对物理层：主要涉及调制解调，编码译码，星座设计，编码，多址（物理多址），容量分析，鲁棒分析，物理层安全分析等，还有一些结合具体技术体制场景（如MIMO，定位，卫星）等。应当注意，物理层研究也是非常广泛的，我也只是不完全例举了一部分。
• 针对跨层研究：也就是结合物理层和网络层的研究，目前这一类研究较少，存在一些通信跨层管理的图书著作（请自行搜索）。例如，通信帧长与网络延时的跨层研究，卫星业务的通信跨层资源管理等。曾经一度，我以为这个跨层研究是个好方向，以为找到了宝藏，但是通过仔细研究和阅读文献后，发现这个跨层研究并不是想象中的宝藏研究，至少应当要小心这个方向研究。跨层研究确实是一个不错的研究方向，但是所需的课题平台要广阔，所需的技术本领要宽阔，所需的理论功底要坚实。原因是，跨层需要在了解一些技术领域后，才能进一步研究，是需要一定眼界的。并且需要一定的理论功底，才能整合跨层的研究。而这都是我欠缺的，无法短时间内弥补。存在一些已有研究表面上研究了跨层，实际上画虎不成反类犬，这些已有的若干跨层研究最终变成了比较割裂的研究，很难达到所谓的跨层说法。因此，我个人不是很赞同选择这个方向，尤其对于博士来说，应当注重深度，而非广度，也不要贪图什么重大创新点。有时，选择一个非常具体的研究点，也许也能完成一篇博士学位论文，研究结果达到启发后人的目的，这就够了。因此，博士研究应当注重汇聚于一具体点，怎么可能面面俱到，什么方面都研究呢？
• 题外话：我们应当注意，一些具体技术场景，比如UDN超密集网络，该词是场景，而不是具体哪种或哪类学术问题的表述，所以其中可能既包含物理层方面研究，又包含网络层方面研究。比如，MIMO是一种场景，而MIMO信道相关性研究是一类学术问题，在信道相关性研究中，既有从物理层出发，分析误码率的，也有从网络层出发，分析资源分配、干扰协调、基站布局用户分布等。同理，UDN是一种场景，而UDN中面向干扰协调的资源分配问题是一类学术问题。UDN场景所涉及的研究问题范围较广大，UDN中的研究是既有物理层方向的，又有网络层方向的。以此类推，人工智能或深度学习方法，是一种研究工具，基于某某深度学习方法的某某通信技术研究或者面向某某通信技术目标的某某深度学习方法，是一类学术问题。实际上，深度学习在通信中的运用，也非常考验数学，至少基于数学理论的可解释性，是当前难点之一。（然而，并不建议刚开始就一头扎入到这方面去研究，这个深度学习在通信中的研究太多太杂太浅，而真正做得好做的优质的研究却太难太少）。正确的的做法是，首先应当自行研读文献，在自身兴趣和课题组传统上，做好平衡与统一；然后，进一步地甄别研判当前研究趋势，要与同行或前辈不断讨论交流下，再选择可以研究的方向，而不是任性选择或自以为是地选择。这就是所谓，通读综述文章，梳理现有现状，而后择研究之行，才是一个比较好的入门方式。（而这正是研究生需要培养的能力素质，而不是拍拍脑袋，三天打鱼两天晒网，读了几篇文献便浅尝辄止。要小心警惕这样的现象。想要规避这些陷阱，对内要与自身课题组前辈或同行多讨论交流，若处于佛系课题组状态，则对外要参加优质通信学术会议，在互联网上多寻找阅读当前相关技术前沿的综述文章。不要光听知乎或我一个人的一家之言。）此外，“网络层和物理层都相对比较成熟”这样的表述是有一定问题的。“相对性”是有一个比较的。从博士研究来看，网络层和物理层都是有发展空间和有待研究的价值之处的。

4.关于研究生（硕博）开题选题与物理层、网络层的思考

我之所以开辟本小点，写一点思考，是因为担心我的回答误人子弟。首先，应当明确，存在许多通信的研究方向，一个研究生所面对的学术问题可能不会是一个非常大的研究问题。在一些细节问题上，隔行如隔行。换而言之，许多研究生其实已经有了一个限定的大范围，只是在大范围内选择某个小方向，这样的情况与物理层、网络层这样的说法不是一个问题，两者没有互相对照的关系。因此，如果已经进入了课题组，建议多和自身课题组的导师、师兄弟姐妹沟通；如果还没有进入课题组，建议提前约一下课题组的一些前辈，提前请教一下。

其次，更多的时候，在研究生从事通信方向的学术研究时，没有遇到物理层和网络层的分割，一般直接跟随导师方向了。像我这种废柴博士，遇到的导师较为开明，给了我选择的空间，于是我才遇到选物理层或网络层方向的问题。其实，有很多博士或硕士，没有遇到这样的分割，因为课题组本身就有学术传承，可能选择性的空间有限。与其在浩瀚的知乎中，询问我该选物理层，还是网络层，不如思考自身即将进入何类何种课题组，有什么值得自己感兴趣的方向等。

再次，如果个人确实遇到了物理层、网络层的选择思考，建议一定和课题组导师沟通后做决定。至少，应当搜集文献，梳理研究现状，拿出切实可信的证据逻辑，来与导师沟通。毕竟导师是学术研究的第一引路人，在开明导师的情况下，才有物理层、网络层等可选择性问题的出现。

应当区分计算机网络和通信网络的一些学术研究潮流。尽管网络一词界限变得十分模糊，但是传统意义的通信网络研究可能大多从事的是无线通信网络（考虑到本论述较为偏颇，因此本句陈述较为模糊）。有一些技术（诸如SDN/NFV）尽管可以运用到无线通信网络中，但我个人认为启发于计算机网络，还是有一定差别的（换而言之，无线通信网络结合SDN、NFV当然是可以研究的，但是我本人不太研究这些，我个人主要还是研究传统意义的新介质无线通信网络，所以无法提供相关建议）。考虑到避免带偏部分人，因此有此陈述。

5.您的具体问题和该怎么做

不论是网络层，还是物理层，都是要编程的。我认为题主问题的背后是对编程的畏惧或恐惧，现阶段连部分理科（如金融，财会，应用数学等）专业都要掌握编程。学通信的博士不掌握编程，岂不是缘木求鱼？

网络层和物理层方向的枚举，上述已有若干网友列举了，本回答中也例举了一些，在此不再赘述。对网络层或物理层的研究，我个人建议还是选择自己兴趣的点。在仔细评估自身水平后，再决定是否两个方向都要结合研究（尽管我个人觉得没必要，因为单纯的网络层或物理层就值得一篇博士学位论文去讨论了）。从博士毕业的角度考虑，选择物理层或网络层要具体结合你所在的课题组或实验室。若实验室长期从事网络层，则积累的基础就好，建议在网络层中选择一个感兴趣的研究点。若实验室长期从事物理层，则同理。若实验室无特殊强制要求，则建议选择你擅长的领域。例如，您之前学过各种调制等，那么可以进一步地在物理层中选择一个自身感兴趣的。即，导师好，平台兴趣一起选；有平台，选平台；无平台，选兴趣。博士所在的实验室平台，才是你毕业的强有力支撑。

以我为例，尽管我本人课题组在网络层中有学术积累，但是我发现网络层研究在我的博士阶段中，难以达到博士毕业的程度，即我所在课题组的网络层研究，大部分被硕士研究讨论得差不多了，想要在博士层次上进一步获得突破，需要的数学工具和理论功底比物理层要更多。例如，需要学习随机几何，博弈论，网络协议论，网络工程等理论工具，才能从博士层次上，解决我课题组的一些网络层问题，而那些硕士层面解决的学术问题，难以在博士层次上毕业。最终，我在不断研究的过程中，阴差阳错地导致我博士选题接近了物理层，选择新型无线通信某资源分配方式，从信息论角度作理论分析，只要会一些微积分和最优化，基本上再吃点苦，出点汗，仔细学习其他同行的先进思想或解决思路，再需要一些运气找到前人的漏洞，可以产出一些改良性或解析性质的研究结论，达到博士毕业水平。（一般情况下，4到6年的博士都算是短期博士了，哪有那么多颠覆性的研究结果，都是一步一步模仿、改进。除了个别电光火石，灵感乍现之外，大部分经得起评议和检验的颠覆性成果，都是一代一代课题组成员，在时间、空间发展下，前赴后继积累出来的研究，最终水到渠成的。）

不论是网络层，还是物理层，都要掌握编程。以我课题组内部成员或同行的网络层研究为例，如果涉及到自己编写程序，则需要python，matlab，C#等编程对通信网络进行仿真。如果不需要自己从头编写代码，也需要使用前人写好的一些著名网络仿真器或著名网络仿真接口平台，进一步地做改进改良（仍然要写一些代码）。

如果你很喜欢数学，又对物理层不反感，我个人不成熟地建议你继续在物理层中探索你感兴趣的研究。从学术研究上，物理层还有许多问题没有探讨完毕，至少在一些理论研究中。想要了解哪些问题是前沿问题，一是自行搜索论文文献，二是可以看一些通信旗舰会议的ketnote或论文集目录，从中可以看到一些前辈或大佬对当前通信研究存在遗留问题的一些宝贵认识，例如Globecom, ICC, InformationTheory Conference。这里，我浅薄地举例，ICC2019的大会keynote是有通信大佬总结了当前的物理层研究挑战的，可自行利用搜索引擎或到官网看看是否有回顾视频，比如ICC2019的一些大佬们讲了一些short block length，一些先进调制或多址技术，一些当前大规模MIMO思考，一些当前物理层安全分析思考，一些人工智能深度学习与通信结合的思考等（都是一些当前技术前沿发展内容）。其实，ICC/Globecom/IT等通信类会议，只要把每年的大会论文集目录，翻一翻快速过一遍会议论文集的目录标题，就知道当前发展前沿在哪里，大家往哪里扎堆研究。这也是一个分析当前什么通信方向火热的具体操作方式。

写在最后，资质平庸，际遇平凡是每一位博士最怕遇到的。所以，好好选择课题组或实验室平台，是极为重要的。如果能在平台下，再选择自己喜欢做的事，那真的才是人生满足了，可惜不如意者十之八九。祝顺利。

十、人工智能研究生方向

在当前数字化时代，人工智能技术正日益融入各行各业，成为引领新潮流的关键驱动力之一。作为未来科技的重要领域，人工智能研究生方向备受青睐，许多学子也纷纷投身于这一潮流之中。

人工智能研究生方向的重要性

随着社会的不断发展和科技的飞速进步，人工智能已经逐渐渗透到人们生活的方方面面。在这个信息爆炸的时代，我们急需培养更多精通人工智能技术的专业人才，以满足不断增长的市场需求。

人工智能研究生方向的重要性不言而喻。作为一个前沿领域，人工智能技术的研究具有极大的挑战性，也蕴藏着巨大的创新潜力。只有通过深入的学习和研究，才能真正掌握人工智能的核心技术，为社会、企业乃至全球科技发展做出贡献。

人工智能研究生方向的学习内容

选择人工智能作为研究生方向，意味着将会接触到众多相关领域的知识。人工智能技术涵盖计算机科学、数学、神经科学等多个学科，学生需要掌握深度学习、机器学习、自然语言处理等多方面的知识。

人工智能研究生方向的学习内容丰富多彩，既有理论知识的学习，也有实践技能的培养。通过对人工智能算法、数据挖掘技术、智能系统设计等方面的深入学习，学生将逐渐掌握人工智能技术的精髓，为未来的研究和实践打下坚实基础。

人工智能研究生方向的就业前景

随着人工智能技术的不断发展和应用，人工智能专业人才的需求也在逐年增长。选择人工智能研究生方向不仅是对学生个人发展的有力支持，也为未来的就业提供了更广阔的机会。

毕业于人工智能研究生方向的学生可以在计算机软件、互联网、金融、医疗等行业找到理想的工作岗位，担任人工智能算法工程师、数据分析师、智能系统设计师等职务。而且随着人工智能技术的不断创新，未来的就业前景将更加广阔。

结语

总的来说，人工智能研究生方向作为一个备受瞩目的领域，具有巨大的发展潜力和广阔的前景。选择这一方向的学生不仅能够在学术研究领域有所建树，也能够在社会实践中发挥重要作用，推动人工智能技术的创新和应用。

希望更多志向于人工智能技术的学子能够抓住这个机遇，努力学习，不断进步，为构建科技强国、推动社会进步贡献自己的力量。