电气工程与系统科学 (自 2017年9月 以来)
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- eess.AS - 音频与语音处理
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处理表示音频的信号的理论和方法, 语音, 和语言, 及其应用. 这包括分析, 合成, 增强, 转化, 对这些信号的分类和解释以及设计, 开发, 以及对相关信号处理系统的评估. 欢迎将机器学习和模式分析应用于上述任何领域. 感兴趣的具体主题包括: 听觉建模和助听器; 声学波束形成和源定位; 声学场景的分类; 说话人分离; 主动噪声控制和回声消除; 增强; 去混响; 生物声学; 音乐信号分析, 合成和修改; 音乐信息检索; 多媒体和联合音视频处理的音频; 口语和书面语言建模, 分割, 标记, 解析, 理解, 和翻译; 文本挖掘; 语音生成, 感知, 以及心理声学; 语音分析, 合成, 以及感知建模和编码; 鲁棒语音识别; 说话人识别和特征提取; 深度学习, 在线学习, 以及应用于语音的图形模型, 音频, 和语言信号; 以及从系统架构到快速算法的实现方面。
- eess.IV - 图像与视频处理
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理论, 算法, 和形成的架构, 捕获, 处理, 通信, 分析, 和图像的显示, 视频, 和多维信号在各种应用中的应用. 感兴趣的主题包括: 数学的, 统计的, 和感知图像与视频建模和表示; 线性和非线性滤波, 去模糊, 增强, 恢复, 和从降级中重建, 低分辨率或断层数据; 无损和有损压缩与编码; 分割, 对齐, 和识别; 图像渲染, 可视化, 和打印; 计算成像, 包括超声, 断层和磁共振成像; 和图像与视频分析, 合成, 存储, 搜索和检索。
- eess.SP - 信号处理
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理论, 算法, 信号与数据分析的性能分析与应用, 包括物理建模, 处理, 检测与参数估计, 学习, 挖掘, 检索, 与信息提取. 术语“信号”包括语音, 音频, 声纳, 雷达, 地球物理, 生理的, (生物)医学, 图像, 视频, 以及多模态自然与人造信号, 包括通信信号和数据. 感兴趣的主题包括: 统计信号处理, 谱估计与系统识别; 滤波器设计, 自适应滤波/随机学习; (压缩)采样, 感知, 以及包括快速算法的变换域方法; 机器学习的信号处理与信号处理应用的机器学习; 网络内与图信号处理; 信号处理应用的凸与非凸优化方法; 雷达, 声纳, 以及传感器阵列波束形成与方向寻找; 通信信号处理; 低功耗, 多核与片上系统信号处理; 感知, 通信, 针对电力网和物联网等网络物理系统的分析与优化。
- eess.SY - 系统与控制
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本节包括涵盖自动控制系统各个方面的理论和实验研究. 本节专注于使用建模工具进行控制系统分析和设计的方法, 仿真与优化. 研究的具体领域包括非线性, 分布式, 自适应, 随机和鲁棒控制，以及混合和离散事件系统. 应用领域包括汽车和航空航天控制系统, 网络控制, 生物系统, 多智能体和协作控制, 机器人技术, 强化学习, 传感器网络, 网络物理和能源相关系统的控制, 和计算系统的控制。