作为一名对计算机科学感兴趣的高中生，应该如何提升对这个学科的的认知呢？进行研究就是一个不错的选择，通过研究，你可以加深对这个领域的理解，获得宝贵的技能，并为社会做出贡献！
研究经验可以帮助你培养批判性思维、问题解决能力和沟通技巧。这些技能不仅在计算机科学领域有价值，在许多其他领域也是如此。此外，科研经验在申请大学或奖学金时也非常有价值，因为它展示了你的求知欲和学术潜力。
入选Lumiere研究学者项目的高中生们可以在自己感兴趣的领域进行研究，并有机会得到来自顶尖学校的博士导师的一对一指导。以下是我们的研究导师提出的一些研究思路，希望能给你带来灵感！
课题1：生成式人工智能
ChatGPT、Jasper.ai、StableDiffusion和NeuralText等生成式人工智能工具已经风靡全球。这个领域使用的基于深度学习的模型的启发正是来自人的大脑结构。人工智能是一个广阔的领域，与机器学习领域有很大的重叠，并与医学、艺术和其他STEM学科有多个交叉点。
你可以参考以下任何一个主题作为你研究的基础：
1. 研究如何使用人工智能系统创造能提升人类技能的工具。例如，如何使用人工智能创建网站、应用程序以及其他技术和非技术类文件。
2. 研究如何创建多模态系统。例如，使用人工智能创建一个聊天机器人，让用户在直播间、电视节目和其他平台上进行问答。
3. 研究如何使用人工智能创建能够自动检查学生论文和其他文本的质量和易理解性的工具，通过一次次反馈帮助学生快速提高写作能力。
4. 开发一个计算机视觉系统，用于监测特定地区的野生动物种群。
5. 研究在医学影像中用来检测和诊断疾病的计算机视觉技术。
6. 从公共街景数据（如高德地图的街景图、行车记录仪数据等）中提取时尚趋势（或其他可观察的事物）。
这些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，你一定十分了解可供计算机系统重复使用的精准数据的重要性。数据科学在教育领域的应用之一是帮助计算一个学生被某所大学录取的概率。只要通过收集少量的学生数据，并将其与经过精心整理和定期更新的大型数据库进行比较，这类工具便能够在几秒钟内计算出学生的录取率。
数据科学应用的另一个领域是自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP），用于提升机器理解和解释人类语言的能力。无论是帮助各大社交平台自动审查内容，还是开发更直观的聊天机器人，你可以选择任何你感兴趣的研究课题。
你可以选择以下属于数据科学范畴的课题进行研究：
7. 开发一个预测模型，用于预测你所在城市的交通拥堵情况。
8. 分析社交媒体使用率与特定人群心理健康之间的关系。
9. 调查数据分析在减少商业建筑能源消耗方面的应用。
10. 开发一个能够回答关于特定主题或领域（如医疗保健或体育）相关问题的聊天机器人。
11. 学习不同的机器学习和自然语言处理模型是如何区分文本的，例如，如何将淘宝评价分类为好评或差评。
12. 调查自然语言处理技术在社交媒体数据的情感分析中的使用。
这些想法由来自加州大学伯克利分校和尔湾分校的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，那么机器人技术便是最适合你的研究领域！机器人研究领域相比本文中提到的其他话题更注重实践，所以在以下想法中做选择时，最好先构思一下你可能需要的所有工具、资料、场地和时间。如果你的学校配备了机器人实验室，你还可以向学校提出你的想法，这样你就可以在学校的安全环境中进行研究，并获得老师的指导！
13. 设计和构建一个能够执行特定任务的机器人，例如捡起和堆叠方块。
14. 调查机器人在医学中的应用，例如高精度外科机器人。
15. 开发算法，使机器人能够在陌生环境中导航和互相交流。
课题4：计算机科学中的伦理学/道德规范
随着技术的快速发展，伦理学已经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与计算机系统和技术的设计、开发、使用和影响密切相关。它涉及分析新技术可能引发的道德问题，并考虑新技术对个人、社会和环境的影响。计算机科学中一些重要的道德问题包括隐私、安全、公平性、透明度等。如果你对这些方面感兴趣，可以考虑以下课题：
16. 研究机器学习中的公平性。人们越来越关注机器学习算法在数据中可能存在的偏见，以及继续放大这些偏见的风险。这个领域的研究可以探索如何确保机器学习模型公平而不歧视特定群体。
17. 研究机器学习的能源消耗和碳排放。机器学习可能会对环境产生重大影响，所以这个领域的研究可以探索使机器学习更加节能和对环境友好的方法。
18. 为多种人工智能工具进行隐私影响评估（Privacy Impact Assessment，简称PIA），评估与特定技术或系统相关的隐私风险。
课题5：游戏开发
根据统计数据的预测，全球游戏玩家数量会在2024年达到33.2亿。这巨大的需求想必会令游戏设计领域的研究者们无比兴奋。这个领域可以从多个视角探索，比如后端游戏开发、对不同种类游戏的分析、用户定位，以及使用人工智能构建和改进游戏模型。如果你是一名游戏玩家，或者对游戏设计感兴趣，下面这些想法可以成为你研究的起点：
19. 设计和构建一个帮助玩家学习特定主题（如可再生能源或财务知识）的游戏。
20. 分析不同的游戏机制对玩家参与度和游戏体验的影响。
21. 开发一款由人工智能驱动的游戏，根据玩家的技能水平调整难度。
课题6：网络安全
网络安全是一个非常重要的研究领域。根据以往的研究，每天发生的网络攻击超过2,200起，平均每39秒就会发生一次网络攻击。在数字隐私至关重要的世界中，网络安全领域的研究致力于改善在线平台的安全性，发现恶意软件和潜在攻击，并保护数据库和系统免受恶意软件和网络犯罪的侵害。以下是一些你可以探索的想法：
22. 调查区块链技术如何增强特定行业或应用的网络安全。
23. 应用机器学习来维护网络安全，检测恶意软件；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提升网络安全方面的效果。
这些课题方向由来自哥伦比亚大学的Lumiere导师提供。
课题7：人机交互
人机交互（Human-Computer Interaction ，简称HCI）是一个不断发展的研究领域。作为一名高中生，深入研究基于HCI的种种应用可能会为你将来在大学做研究奠定良好的基础。你可以利用一些使用HCI概念开发的工具来研究探索医学、市场营销甚至设计等领域的课题。以下是一些你可以选择的课题：
25. 研究在用户界面中使用的颜色对用户体验的影响。
26. 通过某个特定软件或应用程序调查机器学习如何预测和改善用户满意度。
27. 开发一个可以使行动不便的人用眼球追踪来控制计算机和移动设备的系统。
28. 使用WAVE或WebAIM等工具评估不同网站的可访问性/无障碍性。
课题8：计算机网络
计算机网络指的是允许多台计算机和其他设备相互连接和通信的通信渠道。在计算机网络领域进行研究的一个优势是，这些网络涵盖了从本地到小规模网络再到全球网络的范围，为你的研究提供了很大的灵活性。你可以选择研究你能够访问的特定地区，更好地掌握研究的时间范围、资源和可行性。以下是一些研究想法：
29. 调查软件定义网络（SDN）在提高网络安全性和性能方面的应用。
30. 开发一个网络流量分类系统，用于检测和防止恶意流量。
31. 分析不同的网络拓扑设计在降低网络延迟和解决拥塞方面问题的有效性。
课题9：密码学
密码学用于研究如何在敌人存在的环境中通信。它使用数学算法将明文转换为未授权人员无法理解的形式。这个过程被称为加密。
从保护互联网通信、密码和金融交易等敏感信息，到保护数字签名和证书，密码学的应用范围正在不断扩大。
32. 调查利用密码系统的物理弱点执行的旁路攻击。
33. 研究如何使用密码学使机器学习安全且私密。
更多课题
物联网：网络化设备如何帮助我们丰富人类生活？
计算建模：使用数学、物理和计算机科学来建模和研究复杂系统。这些模型应用于天气预报、飞行模拟器、地震预测等各个领域。
并行与分布式系统：研究算法、操作系统和计算机体系结构。这类研究应用于数据中心、超级计算机以及亚马逊、谷歌、Facebook等主要平台。
用户界面和用户体验设计：研究如何通过设计改进各类应用程序。
社交网络分析：通过网络和图论知识研究社会结构。例如，疫情期间，被用于开发可以提醒人们潜在疾病传播源的应用程序。
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。许多用于解决这些问题的算法都受到了自然现象的启发，例如蚂蚁的觅食行为或鸟类如何自然地形成不会相互碰撞的大群体。这是一个充满潜力的研究领域，可以帮助解决各个学科的许多问题。
实验设计：研究实验程序的设计和实施。应用于人工智能、机器学习、医学、社会学以及大多数社会和自然科学领域。
自动驾驶车辆：研究自动驾驶汽车的技术和非技术方面的问题。如用户接受度、驾驶员行为等。
增强现实（AR）和虚拟现实（VR）系统：研究如何将增强现实整合到日常人类体验中，例如游戏或学习。
定制硬件研究：许多现代应用程序都在定制的硬件上运行，所以定制硬件的性能和运行效率变得越来越重要。比如，现代系统在CPU中内置了解码器，这使得高压缩高质量的视频能够实时播放。
数据库系统：研究数据库系统的算法、系统和体系结构，以实现对不同类型（文本、图像、传感器、流媒体等）和大小（小到PB级）的数据的有效存储、检索和使用。
编程语言：研究计算机语言如何将人类思维转化为机器代码代写，以及编程语言的设计如何影响通过该语言能够创造的工具和应用程序的类型。
生物信息学和计算生物学：研究如何将算法应用于生物数据，如细胞群体、遗传序列等。这个研究方向涉及生物学、建模，模拟技术等领域。
