人工智慧方向的本科專業

『壹』 人工智慧時代最熱門的專業有哪些

集成電路設計與集成系統

這是個既高大上的專業，又是學科難度高的專業，對技術和知識的要求極高，讀4年本科，只能掌握基礎知識。

目前，首批只有清華大學、北京大學、復旦大學等九所大學設立該項專業。同時，這是屬於嚴進寬出的好專業，不像計算機專業淘汰率高，也不需要不間斷地學習新技術。想偷懶的，可以考慮學這個專業，不想偷懶的更要選擇這個專業，因為4年裡，有足夠讓你准備考研的時間。

自動化專業

這是一個“萬金油”專業，包含門類雜，有編程，有電路，有檢測裝置技術等。自動化專業的核心是自動控制原理，在人工智慧替代體力勞動的未來，這絕對是熱門專業。

信息與通信工程

這個是電子信息類里的一個分支專業，屬於一個交叉性極廣的學科，但它的特點是每一門學科都可以獨成一體、獨當一面。

專業主要學習在通信過程中信息傳輸和信號處理的原理和應用。所以，本科階段的學習只是一些理論，只能畢業後對其中有興趣的方向，進行考研深造，這樣出來起薪就比較高了。

數據科學與大數據技術

智能時代，很大一部分就是依賴數據，大數據，數據雲。

從目前的智能技術發展態勢來看，這個專業的就業前景非常好。高校每年大數據人才的培養，根本無法滿足市場需求，目前就已造成人才嚴重短缺的現狀。大數據技術有很多發展方向，但都要求有數學功底，理科比較好的學生可以報考，還有邏輯能力強的文科生，也可以報考。

電磁場與無線技術專業

這個是屬於站在新興的科技風口的專業，在通信5G、6G、智能硬體等領域中，絕對是一個爆款。華為、小米等公司，都需要有關天線工程師和射頻工程師的人才需求。

專業特點門檻高，需要有數學功底物理功底的考生，偏向無線技術和電磁射頻。

計算機科學專業

這是與人工智慧有極強關聯的專業，重點培養學生的數學基礎和實操能力。本科和研究生一樣有對應的課程和研究方向。4年大學一定要把功底打扎實了，要不然，畢業了只能做個普通的編程人員，無法成為高工，那收入就相差大了。

數字媒體技術

在人工智慧方面，更多的做視頻音頻的研究和開發，優化完善生活中視頻音頻的相關信息。這就需要數字媒體技術。這個專業主要兩個方向，是軟體類，與人工智慧相關的軟體開發方向;一個是“數字設計”，做設計繪圖類、影視特效等。

『貳』 人工智慧是什麼專業

人工智慧專業是中國普通高等學校本科專業。人工智慧是一個以計算機科學為基礎，由計算機、心理學、哲學等多學科交叉融合的交叉學科、新興學科，研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智慧專業以培養掌握人工智慧理論與工程技術的專門人才為目標，學習機器學習的理論和方法、深度學習框架、工具與實踐平台、自然語言處理技術、語音處理與識別技術、視覺智能處理技術、國際人工智慧專業領域最前沿的理論方法，培養人工智慧專業技能和素養，構建解決科研和實際工程問題的專業思維、專業方法和專業嗅覺。

『叄』 人工智慧領域涉及的專業

很多同學在選擇專業的時候，就希望能找一些設計人工智慧領域的專業，那你知道人工智慧領域都涉及的那些專業嗎?下面是我為大家收集的關於人工智慧領域涉及的專業，希望可以幫助大家。

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人工智慧領域涉及的專業

1.計算機科學與技術

人工智慧離不開計算機的支持，人工智慧本身也算是計算機學科的一個分支。計算機是一個比較傳統的專業，發展方向可以有硬體類、軟體類、網路管理類等，可以說計算機科學與技術是工科之母，涉及面非常廣。

2.軟體工程

軟體工程專業也是計算機大類專業之一，該專業開設時間比較久，與人工智慧的課程體系設置比較接近，而且軟體工程也有專門的人工智慧方向。這個專業側重軟體技術的開發和應用，課程上更重視編程語言和技術平台的學習，專業性比較強，知識結構較為集中，就業會比較理想。

3.數據科學與大數據技術

大數據算是計算機科學與技術與數學、統計學的交叉學科，會涉及到人工智慧的相關課程，該專業要求對資料庫、程序設計、計算機網路都有足夠了解，通過一些列操作從而獲取、儲存、分析數據。在信息化時代，大數據有著非常重要的應用，適用於各行業。

4.機器人工程

機器人是一種用最快速和最大精度自動執行一個或多個復雜任務的工具，需要軟體、硬體協同發展。機器人工程與人工智慧都是用信息技術去模擬人類，只不過機器人工程更側重硬體方向。

5.智能科學與技術

智能科學與技術本身也屬於計算機類，開設時間較早，很多學校都有了較為成熟的 教育 體系，研究方向也是人工智慧方向。這個專業應用於控制機器人，將計算機、自動化、智能系統融為一體，工程性和實踐性很強。這個專業本身對成績要求也比較高，當然未來的發展也是無可限量。

6.機械設計及其自動化

機械設計及其自動化的目的就是讓機器、設備、儀器等按照預定程序進行生產活動，這與人工智慧不謀而合。本身這個專業就是「萬金油」專業，可以應用在各個領域，就業無壓力。

這六個專業與人工智慧有著密切聯系，都是當下的熱門專業，就業面廣，薪酬待遇普遍不錯，很值得報考。

人工智慧專業學什麼

主要課程：公共必修課、通識教育課、數學與自然科學基礎課、數據結構與演算法、計算機組成原理、計算機 操作系統 、程序設計基礎、最優化演算法、計算機視覺與模式識別、自然語言處理、計算機網路、資料庫原理及應用、機器學習、分布式並行計算、數字邏輯、腦與認知科學。

需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。

其次需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法;當然還有各個領域需要的演算法，比如你要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM;總之演算法很多需要時間的積累;

然後，需要掌握至少一門編程語言，畢竟演算法的實現還是要編程的;如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。

人工智慧專業就業方向 有哪些

1、搜索方向，例如網路識圖、作業幫搜題等。視頻搜索也是搜索領域進一步研究的方向;

2、計算機視覺和模式識別方向，其應用領域包括智能辦公、智能交通、智慧城市等等;

3、醫學圖像處理，醫療設備和醫療器械很多都會涉及到圖像處理和成像技術。

4、無人駕駛領域，是人工智慧重點應用領域之一;

5、智慧生活和智慧城市等，包括交通、商業、生活的諸多領域將會出現人工智慧的影子。

人工智慧專業掌握的知識能力

1.掌握數學、物理、計算機等方面的基本理論和基本知識;

2.掌握計算機科學與技術等方面的基本理論、基本知識和基本技能與 方法 ;

3.了解相近專業的一般原理和知識;

4.掌握資料查詢、文獻檢索及運用現代信息技術獲取相關信息的基本方法;

5.具有一定的技術設計，歸納、整理、分析實驗結果，撰寫論文，參與學術交流的能力。

人工智慧領域涉及的專業相關 文章 ：

★ 自動化專業最好的20所大學

★ 關於人工智慧領域的大學論文

★ 關於人工智慧領域的論文

★ 人工智慧在軍事上的應用論文(2)

★ vr虛擬現實技術期末論文

★ 計算機論文文獻綜述

★ 人工智慧在軍事上的應用論文

★ 電氣工程自動化專科論文

★ 計算機軟體工程淺析相關的論文(2)

★ 有關計算機視覺的課程論文

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『肆』 想成為一名人工智慧演算法工程師，大學讀什麼專業

演算法工程師與人工智慧息息相關，目前人工智慧方向已經成為國家的戰略方向，在2016年第三屆世界互聯網大會上，各分會的主題幾乎都以人工智慧相關。

因此演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位。演算法工程師包括音/視頻/圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師(雲台演算法工程師，飛控演算法工程師，機器人控制演算法)、導航演算法工程師等多種細分領域。
想成為一名演算法工程師，大學學習如下專業都是和演算法工程師相關的，例如信息與計算科學、數據科學與大數據、計算機類相關、數學與應用數學和人工智慧等等，以上這些專業不少是做演算法的。
計算機相關專業從事演算法崗位是比較常見的，其中以大數據方向、人工智慧相關方向的畢業生從事演算法崗位居多，實際上也有一部分計算機專業的本科生會選擇演算法崗位，這與自身的知識結構有較為密切的關系。
早期有不少數學相關專業的畢業生會從事演算法崗位，但是目前數學專業的畢業生從事演算法崗位的要求有了較為明顯的提升，重點在於演算法實現能力的要求(編程能力)，什麼類型的人適合學習和從事這個專業呢?首先就是熱愛開發崗位工作，不管學習什麼專業，數學只是基礎，編程只是入門，還要精通各個領域的知識和需求。

『伍』 學人工智慧應該選什麼專業

人工智慧技術關繫到人工智慧產品是否可以順利應用到我們的生活場景中。在人工智慧領域，它普遍包含了機器學習、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特徵識別、AR/VR七個關鍵技術。

一、機器學習
機器學習(MachineLearning)是一門涉及統計學、系統辨識、逼近理論、神經網路、優化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，是人工智慧技術的核心。基於數據的機器學習是現代智能技術中的重要方法之一，研究從觀測數據(樣本)出發尋找規律，利用這些規律對未來數據或無法觀測的數據進行預測。根據學習模式、學習方法以及演算法的不同，機器學習存在不同的分類方法。
根據學習模式將機器學習分類為監督學習、無監督學習和強化學習等。
根據學習方法可以將機器學習分為傳統機器學習和深度學習。

二、知識圖譜
知識圖譜本質上是結構化的語義知識庫，是一種由節點和邊組成的圖數據結構，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系，其基本組成單位是「實體—關系—實體」三元組，以及實體及其相關「屬性—值」對。不同實體之間通過關系相互聯結，構成網狀的知識結構。在知識圖譜中，每個節點表示現實世界的「實體」，每條邊為實體與實體之間的「關系」。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關系網路，提供了從「關系」的角度去分析問題的能力。
知識圖譜可用於反欺詐、不一致性驗證、組團欺詐等公共安全保障領域，需要用到異常分析、靜態分析、動態分析等數據挖掘方法。特別地，知識圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準營銷方面有很大的優勢，已成為業界的熱門工具。但是，知識圖譜的發展還有很大的挑戰，如數據的雜訊問題，即數據本身有錯誤或者數據存在冗餘。隨著知識圖譜應用的不斷深入，還有一系列關鍵技術需要突破。

三、自然語言處理
自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向，研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統等。
機器翻譯
機器翻譯技術是指利用計算機技術實現從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程。基於統計的機器翻譯方法突破了之前基於規則和實例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升。基於深度神經網路的機器翻譯在日常口語等一些場景的成功應用已經顯現出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表徵和知識邏輯推理能力的發展，自然語言知識圖譜不斷擴充，機器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領域取得更大進展。
語義理解
語義理解技術是指利用計算機技術實現對文本篇章的理解，並且回答與篇章相關問題的過程。語義理解更注重於對上下文的理解以及對答案精準程度的把控。隨著MCTest數據集的發布，語義理解受到更多關注，取得了快速發展，相關數據集和對應的神經網路模型層出不窮。語義理解技術將在智能客服、產品自動問答等相關領域發揮重要作用，進一步提高問答與對話系統的精度。
問答系統
問答系統分為開放領域的對話系統和特定領域的問答系統。問答系統技術是指讓計算機像人類一樣用自然語言與人交流的技術。人們可以向問答系統提交用自然語言表達的問題，系統會返回關聯性較高的答案。盡管問答系統目前已經有了不少應用產品出現，但大多是在實際信息服務系統和智能手機助手等領域中的應用，在問答系統魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰。
自然語言處理面臨四大挑戰：
一是在詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性;
二是新的詞彙、術語、語義和語法導致未知語言現象的不可預測性;
三是數據資源的不充分使其難以覆蓋復雜的語言現象;
四是語義知識的模糊性和錯綜復雜的關聯性難以用簡單的數學模型描述，語義計算需要參數龐大的非線性計算

四、人機交互
人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智慧領域的重要的外圍技術。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現實技術等密切相關的綜合學科。傳統的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設備進行，主要包括鍵盤、滑鼠、操縱桿、數據服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數據手套、壓力筆等輸入設備，以及列印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設備。人機交互技術除了傳統的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術。

五、計算機視覺
計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取並處理信息。近來隨著深度學習的發展，預處理、特徵提取與演算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智慧演算法技術。根據解決的問題，計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態視覺和視頻編解碼五大類。
目前，計算機視覺技術發展迅速，已具備初步的產業規模。未來計算機視覺技術的發展主要面臨以下挑戰：
一是如何在不同的應用領域和其他技術更好的結合，計算機視覺在解決某些問題時可以廣泛利用大數據，已經逐漸成熟並且可以超過人類，而在某些問題上卻無法達到很高的精度;
二是如何降低計算機視覺演算法的開發時間和人力成本，目前計算機視覺演算法需要大量的數據與人工標注，需要較長的研發周期以達到應用領域所要求的精度與耗時;
三是如何加快新型演算法的設計開發，隨著新的成像硬體與人工智慧晶元的出現，針對不同晶元與數據採集設備的計算機視覺演算法的設計與開發也是挑戰之一。

六、生物特徵識別
生物特徵識別技術是指通過個體生理特徵或行為特徵對個體身份進行識別認證的技術。從應用流程看，生物特徵識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過感測器對人體的生物表徵信息進行採集，如利用圖像感測器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行採集，利用數據預處理以及特徵提取技術對採集的數據進行處理，得到相應的特徵進行存儲。
識別過程採用與注冊過程一致的信息採集方式對待識別人進行信息採集、數據預處理和特徵提取，然後將提取的特徵與存儲的特徵進行比對分析，完成識別。從應用任務看，生物特徵識別一般分為辨認與確認兩種任務，辨認是指從存儲庫中確定待識別人身份的過程，是一對多的問題;確認是指將待識別人信息與存儲庫中特定單人信息進行比對，確定身份的過程，是一對一的問題。
生物特徵識別技術涉及的內容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態等多種生物特徵，其識別過程涉及到圖像處理、計算機視覺、語音識別、機器學習等多項技術。目前生物特徵識別作為重要的智能化身份認證技術，在金融、公共安全、教育、交通等領域得到廣泛的應用。

七、VR/AR
虛擬現實(VR)/增強現實(AR)是以計算機為核心的新型視聽技術。結合相關科學技術，在一定范圍內生成與真實環境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數字化環境。用戶藉助必要的裝備與數字化環境中的對象進行交互，相互影響，獲得近似真實環境的感受和體驗，通過顯示設備、跟蹤定位設備、觸力覺交互設備、數據獲取設備、專用晶元等實現。
虛擬現實/增強現實從技術特徵角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術、分析與利用技術、交換與分發技術、展示與交互技術以及技術標准與評價體系五個方面。獲取與建模技術研究如何把物理世界或者人類的創意進行數字化和模型化，難點是三維物理世界的數字化和模型化技術;分析與利用技術重點研究對數字內容進行分析、理解、搜索和知識化方法，其難點是在於內容的語義表示和分析;交換與分發技術主要強調各種網路環境下大規模的數字化內容流通、轉換、集成和面向不同終端用戶的個性化服務等，其核心是開放的內容交換和版權管理技術;展示與交換技術重點研究符合人類習慣數字內容的各種顯示技術及交互方法，以期提高人對復雜信息的認知能力，其難點在於建立自然和諧的人機交互環境;標准與評價體系重點研究虛擬現實/增強現實基礎資源、內容編目、信源編碼等的規范標准以及相應的評估技術。
目前虛擬現實/增強現實面臨的挑戰主要體現在智能獲取、普適設備、自由交互和感知融合四個方面。在硬體平台與裝置、核心晶元與器件、軟體平台與工具、相關標准與規范等方面存在一系列科學技術問題。總體來說虛擬現實/增強現實呈現虛擬現實系統智能化、虛實環境對象無縫融合、自然交互全方位與舒適化的發展趨勢

『陸』 人工智慧屬於什麼專業 就業前景如何

人工智慧屬於自然科學和社會科學的交叉性學科，目前人工智慧的就業前景非常不錯，人工智慧發展也處於比較好的階段。

人工智慧屬於什麼專業

人工智慧屬於自然科學和社會科學的交叉性學科，它與計算機科學、信息學、數學、神經生理學、認知科學、心理學等眾多學科有極強的關聯性。目前，人工智慧在計算機領域內得到了廣泛的重視，並在機器人，經濟政治決策，控制系統，模擬系統等方面得到應用。

因此，從這些個解讀考慮，在本科階段可以選擇與計算機、數學相關的專業，如計算機科學與技術、軟體工程、通信工程、應用數學、統計數學等專業，以及近年來高校新設立的智能科學與技術、數據科學與大數據技術等專業。此外，也還可以考慮自動化、機械類專業，有些高校在此類專業基礎上延伸至人工智慧方向。

人工智慧專業就業前景

近幾年，人工智慧、移動終端、雲計算、大數據等相關專業應屆生備受企業關注，同學們都是被幾家企業同時搶著要。數據顯示，我國人工智慧相關人才缺口超過500萬，「坑多蘿卜少」的現狀讓企業展開了校園人才爭奪戰。國家提出了人工智慧三步走的發展戰略，現在人工智慧已經上升到戰略層面。在今年的人大會議中，總理在政府工作報告中再提「人工智慧」。我們都知道，被列入國家發展規劃後，國家會頒發很多政策去促進這一計劃的實現，所以越早進入人工智慧領域就越有發展潛能。

這是一個屬於人工智慧的時代。當前，人工智慧是一顆閃耀的「明星」，已經成為國際競爭的新焦點，世界多國都在加緊人工智慧發展布局，以至於提到了戰略高度的地位。人工智慧專業畢業後可以留校當老師，公司研發崗位，人工智慧實驗室等。具體崗位有：數據挖掘工程師、下位機演算法工程師、售前技術支持(商業智能方向)、行業研究員(股市)、科技公司的電氣工程師、C/C++演算法開發工程師等等。

『柒』 人工智慧屬於什麼學科門類呢

人工智慧是屬於工學門類電子信息類專業。人工智慧是中國普通高等學校本科專業，是一個以計算機科學為基礎，由計算機、心理學、哲學等多學科交叉融合的交叉學科、新興學科。同時是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

就業方向

實際應用：機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，自動規劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。

考研方向

計算機科學與技術、軟體工程、人工智慧等。

『捌』 如果想往人工智慧發展，本科應該報什麼專業

可以報考以下幾個專業：

1、人工智慧專業

人工智慧專業是中國高校人計劃設立的專業，旨在培養中國人工智慧產業的應用型人才，推動人工智慧一級學科建設。2019年3月，教育部印發了《教育部關於公布2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知》，根據通知，全國共有35所高校獲首批「人工智慧」新專業建設資格。

2、計算機科學與技術專業

因為人工智慧是計算機學科的一個分支，所以想往人工智慧發現發展，也可以學習計算機科學與技術專業。計算機科學與技術是國家一級學科，主修大數據技術導論、數據採集與處理實踐（Python）、Web前/後端開發、統計與數據分析、機器學習等。

3、軟體工程專業

軟體工程專業是2002年國家教育部新增專業。軟體工程專業是一門研究用工程化方法構建和維護有效的、實用和高質量的軟體的學科。它涉及到程序設計語言，資料庫，軟體開發工具，系統平台，標准，設計模式等方面。

4、電子信息專業

電子信息專業是一個電子和信息工程方面的較寬口徑專業。本專業學生主要學習信號的獲取與處理、電廠設備信息系統等方面的專業知識，受到電子與信息工程實踐的基本訓練，具備設計、開發、應用和集成電子設備和信息系統的基本能力。

5、自動化專業

自動化專業是以數學與自動控制理論為主要理論基礎，以電子技術、計算機信息技術、感測器與檢測技術等為主要技術手段，利用各種自動化裝置分析與設計各類控制系統，為人類生產生活服務的一門專業。

專業有四個發展方向，第一個是過程式控制制方向，第二個是嵌入式系統方向，第三個是運動控制、機器人方向，第四個是人工智慧方向。

『玖』 人工智慧專業學什麼

人工智慧是中國普通高等學校本科專業。人工智慧，是一個以計算機科學為基礎，由計算機、心理學、哲學等多學科交叉融合的交叉學科、新興學科、研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

發展背景

AI，全稱是Artificial Intelligence，即人工智慧，是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。

人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。

以上內容參考網路-人工智慧

『拾』 哪些學校有人工智慧專業

浙江大學、上海交抄通大學、南京大學、華中科技大學、武漢大學、哈爾濱工業大學、北京師范大學、中國人民大學、天津大學、山東大學、廈門大學、大連理工大學、西北工業大學、中國農業大學、北京科技大學、重慶大學、南京航空航天大學、東北大學

蘇州大學、蘭州大學、西安電子科技大學、北京交通大學 、華中師范大學 、上海大學 、南京農業大學、暨南大學、南京師范大學、武漢理工大學、北京郵電大學、中國石油大學、中國礦業大學、北京化工大學、華南師范大學、西南財經大學、寧波諾丁漢大學、揚州大學