1、学科概况
 
    南京林业大学信息学院计算机学科经过十多年的发展，在计算机应用技术硕士（二级硕士点）专业基础上，已经形成了数据挖掘、模式识别与图像处理、计算机网络与通信工程、物联网工程与嵌入式技术、科学工程计算与软件工程5个学科方向。现有教授3个，副教授9人，博士15人，在读博士4人，江苏产业教授2名，均衡分布在与省内外知名软件企业合作多年，其中已正式签约20余家软件名企为校企合作单位，4个实习实训基地，建成江苏省企业研究生工作站1个。计算机实验教学中心被评为江苏省教学示范单位，两次荣获中央支持地方专项建设项目。建成计算机专业实验室、网络实验室、基础教学实验室、硬件教学实验室、企业实训实验室等，实验条件优越。近几年培养的研究生，研究生培养质量不断提升，近5年来，研究生发表SCI论文10余篇，获得校优秀硕士论文12篇，江苏省优秀硕士论文4篇。毕业生100%就业，供职于政府机关、大中型企事业单位，IT知名企业等，部分科研能力突出者，在国内外名校继续读博。现有两个本科专业：计算机科学与技术和软件工程，在校本科生360人。2011年获江苏省首批服务外包试点单位，2012年获江苏省卓越工程师（软件类）试点专业。

2、学科内涵

    软件工程专业一级硕士点获批后，在已经学科基础上进行了调整，形成生物信息学、数据挖掘、网络工程和数字可视化技术四个研究方向。学科各方向既有联系又互相补充。
    生物信息学：生物信息学以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，也是21世纪自然科学的核心领域之一。特别是大数据问题的出现，林木育种迎来了新的机遇和挑战。生物信息学的优势在于：（1）生物大数据挖掘技术能够对当前海量的生物数据进行再利用，其挖掘结果不逊于生物实验的结果；（2）在实验成本、数据分析的规模、数据范围的广度、数据的完整性、数据分析的效率等远超普通的生物实验方法。
    数据挖掘：数据挖掘研究领域主要研究动态不确定环境下海量数据中感兴趣知识提取的求解理论、方法和工程的实际应用。本方向以青年教师为主组成的高学历团队，核心成员具有国家重点学科、计算机相关专业的博士学位，长期从事数据挖掘方向的研究。科研基础扎实，近5年，发表论文近50多篇，其中有20篇高水平SCI论文。本方向具有重大应用项目的经历，主持或参与国家、省部级项目共7项，研究问题如复杂动态环境下机器人感知、无人驾驶车辆主动安全技术、木材CT图像的缺陷识别和三维图像重建技术，以及卫星遥感图像进行数据融合分析等。
    网络工程：网络工程是指以工程化的思想、方式、方法，设计、研发和解决网络系统问题的工程。本方向培养的研究生需要掌握计算机网络与信息安全领域的基础理论以及相关应用领域的基本专业知识，掌握安全领域的先进技术方法和手段，熟悉各类网络信息安全产品，能够独立从事计算机网络与大型信息系统安全设计、工程开发与系统安全管理工作，成为企业的网络工程师、网络设计师、系统安全分析师、系统架构师等网络方向的高层次人才。
    数字可视化技术：可视化(Visualization)技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术，将数字媒体中实体的数据转换为图形或图像在电子产品的终端上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。可视化概念来自科学计算可视化(Visualization in Scientific Computing)，不仅需要通过图形图像来分析计算机的模拟结果，而且需要了解计算过程中的数据变化，并且对现实数据恢复场景进行模拟研究，涉及计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计、计算机视觉及人机交互技术等多个领域。

3、学科范围

    生物信息学以基因组学和蛋白组学等数据库为基础，综合育种学流程中的遗传、生理、生化、栽培、生物统计等学科的有用信息，根据具体育种目标和生长环境，在计算机上设计最佳方案。该学科方向的特色研究如下：（1）与常规育种方法相比，基因组分子设计育种首先在计算机上模拟实施，可考虑的因素更多、更周全，因而所选用的亲本组合、选择途径等更有效，更能满足育种的需要，可以极大地提高育种效率。（2）依靠我校生物学的学科优势和实验条件，南京林业大学林木遗传与基因工程国家林业局重点实验室，配备了Roche 454 GS FLX测序仪，高性能的512GB、64核的服务器，而学科组成员全部具有计算机专业背景，能够在该实验平台上进行设计算法并进行计算机仿真。本方向现有教授1名，副教授1名，在职博士3名（2名师从“长江学者”伊佟明教授，另1名师从东南大学吴国新教授），已完成如下工作：(1)完成了簸箕柳基因组测序、装配和注释工作，完成了簸箕柳染色体的初装工作，其结果已于2014年发表在Nature子刊《Cell Research》上（影响因子12.41）；(2)完成了簸箕柳与杨树的比较基因组研究，定位了簸箕柳的性别基因在15号染色体的位置，同时发现簸箕柳与杨树基因组具有高度的同线性关系，该成果发表于Nature子刊《Scientific Reports》（我校的第一、第二篇CNS(Cell Nature Science)刊物及子刊论文）；(3)系统研究了杨树、大豆、拟南芥、水稻的转录因子、顺式调控元件、基因调控网络等内容，并对基因表达谱进行分析，设计了多款软件，部分已申请软件著作权。
    数据挖掘研究领域主要研究内容包括：（1）面向动态不确定环境下的迁移和领域自适应的学习模型与方法，具体包括：分析数据分布的规律，研究监督、无监督和半监督的多知识迁移模型融合的新方法、新理论；充分利用先验知识模型，揭示复杂数据内在结构，研究迁移和领域自适应的特征选择和抽取理论和模型。（2）面向动态环境海量数据描述模型与方法，具体包括建立动态不确定环境下图像数据的鲁棒重建和分割，包括基于稀疏描述的图像重建和基于低秩、核范数描述的图像重建技术；研究动态复杂鲁棒、判别分割方法，包括试探法、演化模式识别方法等。（3）在应用层面上，开发面向动态不确定环境的海量数据挖掘相关软件，并将以高端服务和制造业为主要应用领域，积极推动相关技术的实际应用，包括模式识别应用、智能机器人应用、基于情感的信息服务和信息生物学等等。该方向具有教授1名、副教授2名，讲师5人（其中具有博士学位的有3名，在读博士2名），硕士生8人。获ACM南京赛区卓越博士提名奖1次。本方向以青年教师为主组成的高学历团队，核心成员具有国家重点学科、计算机相关专业的博士学位，长期从事数据挖掘方向的研究。科研基础扎实，核心成员从硕士阶段开始，一直从事该方向的研究，近5年，发表论文近50篇，期中有20篇SCI论文发表在IEEE Transaction on Image Process，Pattern Recognition, Pattern Recognition Letters, Neural Networks，Neurocomputing等国际权威期刊上。本方向成员具有重大应用项目的经历，主持或参与国家、省部级项目共7项，研究问题如复杂动态环境下机器人感知、无人驾驶车辆主动安全技术、木材CT图像的缺陷识别和三维图像重建技术，以及卫星遥感图像进行数据融合分析等。
    网络方向核心成员由教授1名，副教授2名，讲师（博士）2名组成。近5年，该方向主持教育部留学归国人员启动基金1项，省自然科学基金1项，省林业局三新工程项目一项1项，厅级、校级项目和横向项目多项，发表论文50多篇。结合南京林业大学的学科优势，本方向特色研究内容如下：（1）用于支撑林业科学项目等重要网络应用的网络技术，包括永置的传感器节点设计理论与实现模型，林业物联网部署等技术；（2）网格计算环境的安全模型与相关技术，包括访问控制服务和通信安全服务等方面；（3）网络与系统安全事件的应急响应方法与相关技术，及新型的自动响应模型与实现方法；（4）无线局域网安全理论与技术，包括接入保护技术、接入控制技术、密码技术、服务质量保证技术、Ad hoc安全技术以及支持高速移动的认证服务技术等。在技术开发和应用方面，侧重于基于理论研究所产生的各种应用系统或应用系统组件，包括支持信息理论与技术研究的网络入侵检测系统的测试评估系统，支持网络与信息系统事件响应的实验平台，大规模互联网络的分布式监测系统，高速网络环境下的信息系统。
    数字可视化技术研究方向的可视化问题包括数学、物理方法建模，如采用微分方程模型模拟植物生长状态，采用弹簧模型和有限元法的物理作用来模拟物体变形的主要造型技术，此外还涉及到诸如分形技术和粒子系统等。主要以“点云数据”为研究对象，三维扫描及相关数据建模技术近几年来发展迅速，工程领域中应用前景十分广阔。本方向核心成员5名，期中副教授4名，讲师1名。学科组成员多年从事图形图像方面研究，近5年，主持国家自然科学基金1项，省自然科学基金1项，省科技支撑项目1项，其它项目若干。已公开发表学术论文70多篇。针对林木的点云数据科学研究工作，国内外都还处于起步阶段，但其相对于已有的林木测量方法优势明显。以下结合本学科的特点和已取得的部分研究成果，优势和特色总结如下：（1）利用点云数据重构三维物体表面，建模方法采用非接触测量，具有速度快，精度高，真实感强，不受表面复杂度影响等特点。（2）根据点云数据重建过程中的建模流程，在设计算法中融入局部拓扑信息，现已设计出包括多种方法，内容涉及多视点拼接算法、点云网格化算法、模型简化算法及多分辨率表示等。（3）空间数据的体视化研究 (Volume Visualization)，点云数据的研究成果可拓展到工程数据和测量数据的高维可视化，而且应用的领域涉及范围越来越广。

4、培养目标

1、学士培养目标
    学科培养学士的目标是适应社会主义现代化建设需要，具有良好的科学素养，系统地掌握计算机理论基础，从事计算机硬件软件设计、研究、开发和综合应用的德智体能全面发展的高级工程技术人才。掌握计算机系统的基本理论、设计方法和操作技能，计算机硬、软件开发和综合应用的基础知识和基本技能；具有逻辑思维能力、系统分析与设计能力，能够熟练使用计算机软硬件工具进行系统开发的能力。具有组织计算机联网，信息处理、分析和应用能力，熟练地使用网络和多媒体系统，并具有一定的开发能力，对国内外计算机应用的最新发展有一定的了解，具有获取计算机信息和更新相关知识的能力，并具有运用计算机知识对各种企业进行信息管理、科学研究和自动化生产的能力。
2、硕士培养目标
    学科培养硕士的目标是具有坚实的计算机科学与技术的基础理论。掌握系统的有关计算机软件与理论、计算机系统结构的各种专门知识，熟悉现代计算机软、硬件环境和工具，有娴熟的计算机使用技能。具有从事科学研究或独立担负专门技术工作的能力，具有创新意识，通过与其它学科交叉，能运用计算机技术解决多种研究及应用课题。有严谨求实的科学态度与作风。较为熟练地掌握一门外国语。可在科研院所、工厂企业以及高等院校从事本专业或相邻专业的科研、工程技术和教学工作，能适应IT产业发展和全球一体化发展需要的高素质、高层次的计算机应用人才。