作为一名高中生，你可能会好奇如何才能让自己对计算机科学的热爱上升到另一个高度。
实现这个目前的其中一种有效的方式就是参与计算机相关研究项目。通过开展计算机科学研究，你可以加深对这一领域的理解，获得更宝贵的技能，同时更大范围的扩大社会影响面。随着越来越多的大学取消将考试成绩作为唯一标准，一个优秀的研究项目也将帮助你以更真实的自己脱颖而出！
参与研究有助于批判性思维、解决问题和沟通技能的培养。这些技能不仅在计算机科学领域非常宝贵，在许多其他领域也同样重要。此外，在申请大学或奖学金时，研究经历也是一个重要的参考，因为它能从侧面证明你的求知欲和探索学习的决心。
入选Lumiere研究学者计划的高中生将有机会在自己感兴趣的领域开展学术研究，并接受顶尖学府博士学者的一对一指导。此次，我们将与您分享研究导师提出的一些研究想法，希望这些想法能给您带来启发！
25+计算机研究思路
课题1: 生成式AI (Generative AI)
像ChatGPT、Jasper.ai、StableDiffusion和NeuralText等工具已经风靡全球。但这只是人工智能能够实现的一个主要应用领域。这些都是基于深度学习的模型，深度学习是计算机科学的一个领域，受到人脑结构的启发，试图构建可以学习的系统。人工智能是一个广阔的领域，与机器学习有很大的重叠，并与医学、艺术和其他STEM学科有多个交叉点。 以下几个研究课题希望可以给你带来一些研究灵感。
1.如何利用人工智能系统创建增强人类技能的工具。例如，如何利用人工智能为网站、应用程序以及各种技术和非技术文档创建详细的模板。
2.如何创建多模式系统。例如，利用人工智能创建一个聊天机器人，实现让用户对播客系列、电视节目以及各种内容进行问答的功能。
3. 如何利用人工智能创建工具，对学生作文和其他自然语言任务的质量和易懂程度进行自动检查。这可以通过改进反馈机制，帮助学生快速提高写作能力。
4.通过开发计算机视觉系统，监测特定地区的野生动物数量。
5.如何利用计算机视觉从医学图像中检测和诊断病情。
6.从公共街景数据（如谷歌街景、汽车摄像头数据集等）中提取时尚趋势（或任何其他可观测数据）。 以上想法由来自康奈尔大学的Lumiere导师提供。
课题2: 数据科学
作为一名初出茅庐的计算机科学家，你一定了解数据的重要性，准确的数据可以供计算机系统在多个用途上使用。教育领域中使用数据科学的一个很好的例子是通过工具帮助计算被某所大学录取的几率。通过从你收集少量数据，并将其与经过精心整理和定期更新的更大数据库进行比较，这些工具能够在几秒钟内有效地使用数据科学来计算学生的录取率。
另一个领域是自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP），旨在理解和改进机器理解和解释人类语言的能力。无论是在Reddit上对内容进行自动审核，还是开发更有帮助、更直观的聊天机器人。
下面这些想法可以作为你的研究探索方向：
7.开发一个预测模型来预测你所在城市的交通拥堵情况。
8.分析特定人群使用社交媒体与心理健康结果之间的关系。
9.调查数据分析在降低商业建筑能耗中的应用。
10.开发一个能回答特定主题或领域（如医疗保健或体育）问题的聊天机器人。
11. 学习不同的机器学习和自然语言处理方法，将文本（如亚马逊评论）归类为正面或负面。
12. 研究自然语言处理技术在社交媒体数据情感分析中的应用。 以上想法由来加州大学尔湾分校的Lumiere导师提供。
课题3:机器人技术
如果你对工程学和计算机科学都感兴趣，那么机器人学是一个非常值得你去探索的研究领域，它一个具有多种现实应用的领域。与本文中的其他主题相比，机器人学也是一个需要更多实践操作的领域。
因此最好记下可能需要的所有工具、指南、时间和空间。如果你的学校配备了机器人实验室，你也可以向学校提出其中的一些想法，这样就可以在学校的安全环境中进行研究，还能得到老师的指导！
以下是一些可以参考的相关研究课题：
13. 设计并制作一个能完成特定任务的机器人，例如拾起并堆叠积木。
14. 研究机器人在医学中的应用，如高精度手术机器人。
15. 开发算法，使机器人能够在陌生环境中导航和互动。
以上想法由来自伦敦大学学院的Lumiere导师提供。
课题4: 计算机科学中的伦理问题
随着技术的飞速发展，伦理已成为一个重要的研究领域。计算机科学中的伦理原则和道德价值观涉及计算机系统和技术的设计、开发、使用和影响。它涉及分析新技术的潜在伦理影响，并考虑它们可能对个人、社会和环境产生的影响。计算机科学中的一些关键伦理问题包括隐私、安全、公平、问责制、透明度和责任。
如果您对这些问题感兴趣，可以考虑以下研究主题：
16. 调查机器学习的公平性。人们越来越担心机器学习算法可能会延续和扩大数据中的偏见。这方面的研究可以探索如何确保机器学习模型是公平的，不会歧视某些群体。
17. 研究机器学习的能耗和碳足迹会对环境产生重大影响。这方面的研究可以探索如何使机器学习更节能、更具有环境可持续性。
18. 对各种工具进行隐私影响评估，以确定和评估与特定技术或系统相关的隐私风险。
课题5:游戏开发
据统计，到 2024 年，全球游戏玩家人数预计将达到 33.2 亿。这就对游戏设计这一令人兴奋的研究领域的创新和研究提出了巨大的需求。你可以从多个角度探索这一领域，如游戏后台开发、各种游戏的分析、用户定位，以及利用人工智能建立和改进游戏模型。
如果你是一名游戏玩家，或者对游戏设计感兴趣，那么探索下面的研究课题将会是你开启游戏研究的一个很好的起点。
19. 设计并制作一款游戏，向用户传授有关可再生能源或金融知识等特定主题的知识。
20. 分析不同游戏机制对玩家参与度和享受度的影响。
21. 开发一款能根据玩家技能水平调整难度的人工智能游戏。
课题6: 网络安全
根据过去的研究发现，每天有超过 2,200 次的网络攻击，即每 39 秒就会有一次网络攻击的发生。在这个数字隐私至关重要的时代，网络安全领域的研究涉及提高在线平台的安全性、发现恶意软件和潜在攻击、保护数据库和系统免受恶意软件和网络犯罪的侵害。
这个领域非常值得深入探索，以下是一些可参考的课题：
22.调查在特定行业或应用中使用区块链技术加强网络安全的情况。
23.应用 ML 解决现实世界中的安全挑战，检测恶意软件，并构建保护关键基础设施的解决方案。
24.分析不同生物识别认证方法在加强网络安全方面的有效性。
以上想法由哥伦比亚大学的Lumiere导师提供。
课题7: 人机交互
人机交互（Human-Computer Interaction，简称 HCI）是近来一个不断发展的研究领域。作为一名高中生，探索基于人机交互研究的各种应用，将会有助于你在进入大学之后进一步参与相关领域的研究。而且可以利用人机交互概念开发的工具，深入研究医学、市场营销甚至设计等领域。
以下是一些你可以值得进一步探索的研究思路：
25.研究用户界面中色彩的使用及其对用户体验的影响。
26.调查机器学习在预测和提高用户对特定软件应用程序的满意度方面的应用。
27.开发一个系统，让行动不便的人通过眼动追踪来控制电脑和移动设备。
28.使用 WAVE 或 WebAIM 等工具评估不同网站的无障碍性。
课题8:计算机网络
计算机网络是指允许多台计算机和其他设备相互连接和通信的通信渠道。在计算机网络领域开展研究的一个优势是，这些网络从本地、地区和其他小规模网络到全球网络都有。
这就为你在确定研究范围时提供了极大的灵活性，使你能够在时间、资源和复杂性方面都可以实现的情况下，研究你可以访问的特定区域。
以下是一些值得探索的方向：
29.研究软件定义网络在提高网络安全和性能方面的应用。
30.开发网络流量分类系统，以检测和阻止恶意流量。
31.分析不同网络拓扑设计在减少网络延迟和拥塞方面的效果。
课题9:密码学
密码学是在第三方或对手存在的情况下进行安全通信的实践。它使用数学算法和协议将纯文本转换为未经授权的用户无法理解的形式--这一过程被称为加密。
加密技术的用途日益广泛--从确保互联网上的通信安全、保护密码和金融交易等敏感信息，到确保数字签名和证书的安全。
如果你对此议题感兴趣，下面几个研究思路值得进一步探究：
32.研究利用加密系统物理实现弱点的侧信道攻击。
33.研究利用加密方法实现安全和私密机器学习的技术。
其他课题:
1.物联网：联网设备如何帮助我们丰富人类生活？
2.计算建模：使用 CS，利用数学、物理学和计算机科学对复杂系统进行建模和研究。用于天气预报、飞行模拟器、地震预测等一切领域。
3.并行和分布式系统：对算法、操作系统和计算机体系结构进行研究，以便以高度并行的方式运行，并利用大型计算设备集群来执行高度专业化的任务。这些系统在数据中心、超级计算机以及亚马逊、谷歌、Facebook 等所有大型网络平台广泛使用。
4.用户界面/用户体验设计：研究如何利用设计改进各种应用程序
5.社会网络分析：通过网络和图论探索社会结构。在 COVID-19 期间被用于制作应用程序，以提醒人们注意周围潜在的疾病传播媒介。
6.优化技术：优化问题在所有工程学科以及人工智能和机器学习中都很常见。许多解决这些问题的常用算法都受到了自然现象的启发，例如蚂蚁的觅食行为，或者鸟类如何自然地形成不会相互碰撞的大群。这是一个丰富的研究领域，可以帮助解决各学科的无数问题。
7.实验设计：研究实验程序的设计和实施。从人工智能和机器学习，到医学、社会学以及大多数社会科学和自然科学，都会用到它。
8.自动驾驶汽车：研究自动驾驶汽车的技术和非技术方面（如：用户采用、驾驶员行为）。
9.增强现实和人工现实系统：研究如何整合 AR 以增强和丰富人类的日常体验。例如，增强游戏或增强学习。
10.定制硬件研究：现代应用程序在定制硬件上运行。因为人工智能系统有自己的架构；加密技术也有自己的架构。现代系统的 CPU 中内置了解码器，可实时播放高度压缩的高质量视频流。从性能和效率的角度来看，定制硬件对下一代应用越来越重要。
11.数据库系统：研究数据库系统的算法、系统和架构，以便有效存储、检索和使用不同类型（文本、图像、传感器、流媒体等）和大小（小到 PB 级）的数据。
12.编程语言：研究计算语言如何将人类思维转化为机器代码，以及语言的设计如何极大地改变用该语言构建的工具和应用程序的类型。
13.生物信息学和计算生物学：研究如何将计算方法应用于生物数据，如细胞群、基因序列，以进行预测/发现。这一跨学科领域涉及生物学、建模和模拟以及分析方法。如果你对计算机充满热情并想要进行大学水平的研究，那么你还可以考虑申请
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