我摘来的，仅供参考： 李国杰院士：我在看待计算机科学发展趋势时，通常是把它分为三维考虑。一维是是向"高"的方向。性能越来越高，速度越来越快，主要表现在计算机的主频越来越高。像前几年我们使用的都是286、386、主频只有几十兆。90年代初，集成电路集成度已达到100万门以上，从VLSI开始进入ULSI，即特大规模集成电路时期。而且由于RISC技术的成熟与普及，CPU性能年增长率由80年代的35%发展到90年代的60%。到后来出现奔腾系列，到现在已出现了奔腾4微处理器，主频达到2GHz以上。而且计算机向高的方面发展不仅是芯片频率的提高，而且是计算机整体性能的提高。一个计算机中可能不只用一个处理器，而是用几百个几千个处理器，这就是所谓并行处理。也就是说提高计算机的性能有两个途径：一是提高器件速度，二是并行处理。与前所述，器件速度通过发明新器件（如量子器件等），采用纳米工艺、片上系统等技术还可以提高几个数量级。以大规模并行为标志的体系结构的创新与进步是提高计算机系统性能的另一重要途径。目前世界上性能最高的通用计算机已采用上万台计算机并行，美国的ASCI计划已经完成每秒12。3万亿次并行机。目前正在研制30万亿次和100万亿次并行计算机。美国另一项计划的目标是2010年左右推出每秒一千万亿次并行计算机（Petaflops计算机），其处理机将采用超导量子器件，每个处理机每秒100亿次，共用10万个处理机并行。专用计算机的并行程度比通用机更高。IBM公司正在研制一台用于计算蛋白质折叠结构的专用计算机，称做兰色基因（Blue Gene）计算机，一块芯片中就包括32个处理机，峰值速度达每秒一千万亿次，计划2004年实现。将几千几万台计算机连结起来构成一台并行机，就如同组织成千上万工人生产一个产品一样，决不是一件容易的事。并行计算机的关键技术是如何高效率地把大量计算机互相连接起来，即各处理机之间的高速通信，以及如何有效地管理成千上万台计算机使之协调工作，这就是并行计算机的系统软件---操作系统的功能。如何处理高性能与通用性以及应用软件可移植性的矛盾也是研制并行计算机必须面对的技术选择，也是计算机科学发展的重大课题。 另一个方向就是向“广”度方向发展，计算机发展的趋势就是无处不在，以至于像“没有计算机一样”。近年来更明显的趋势是网络化与向各个领域的渗透，即在广度上的发展开拓。国外称这种趋势为普适计算（Pervasive Computing）或叫无处不在的计算。举个例子，问你家里有多少马达，谁也说不清。洗衣机里有，电冰箱里有，录音机里也有，几乎无处不在，我们谁也不会去统计它。未来，计算机也会像现在的马达一样，存在于家中的各种电器中。那时问你家里有多少计算机，你也数不清。你的笔记本，书籍都已电子化。包括未来的中小学教材，再过十几、二十几年，可能学生们上课用的不再是教科书，而只是一个笔记本大小的计算机，所有的中小学的课程教材，辅导书，练习题都在里面。不同的学生可以根据自己的需要方便地从中查到想要的资料。而且这些计算机与现在的手机合为一体，随时随地都可以上网，相互交流信息。所以有人预言未来计算机可能像纸张一样便宜，可以一次性使用，计算机将成为不被人注意的最常用的日用品。 第三个方向是向"深"度方向发展，即向信息的智能化发展。网上有大量的信息，怎样把这些浩如烟海的东西变成你想要的知识，这是计算科学的重要课题，同时人机界面更加友好。未来你可以用你的自然语言与计算机打交道，也可以用手写的文字打交道，甚至可以用你的表情、手势来与计算机沟通，使人机交流更加方便快捷。电子计算机从诞生起就致力于模拟人类思维，希望计算机越来越聪明，不仅能做一些复杂的事情，而且能做一些需“智慧”才能做的事，比如推理、学习、联想等。自从1956年提出“人工智能”以来，计算机在智能化方向迈进的步伐不尽人意。科学家多次关于人工智能的预期目标都没有实现，这说明探索人类智能的本质是一件十分艰巨的任务。目前计算机"思维"的方式与人类思维方式有很大区别，人机之间的间隔还不小。人类还很难以自然的方式，如语言、手势、表情与计算机打交道，计算机难用已成为阻碍计算机进一步普及的巨大障碍。随着nternet的普及，普通老百姓使用计算机的需求日益增长，这种强烈需求将大大促进计算机智能化方向的研究。近几年来计算机识别文字（包括印刷体、手写体）和口语的技术已有较大提高，已初步达到商品化水平，估计5-10年内手写和口语输入将逐步成为主流的输入方式。手势（特别是哑语手势）和脸部表情识别也已取得较大进展。
美国计算机专业的大学有很多例如：（信息来源美国大学院校库）1、斯坦福大学的计算机科学拥有40人以上，其中不乏响当当的图灵奖得主和各个学科领域的领军人物。2、麻省理工学院，MIT招生不太喜欢看GRE成绩。MIT曾为计算机科学的发展作出不可磨灭的贡献，数据流计算的思想和数据流计算机、人工智能方面的许多重大成就，影响深远。3、加州大学伯克利分校，同样地处旧金山湾畔，硅谷地带，离Stanford大约只有50公里的是美国激进的学校之一。4、卡耐基梅隆大学，CMU是位于匹兹堡的不大的学校，但这个学校在工程及其他一些领域的学堂。5、伊利诺斯大学、UIUC的工程学院在全美是至尊级的，其CS、ECE、EE在历史上都屡建战功。如果想了解自己的成绩可以申请到那些美国大学的计算机专业，可以通过留学志愿参考系统把你的GPA、语言成绩、专业、院校背景信息输入到留学志愿参考系统中，系统会自动从数据库中匹配出与你情况相似的同学案例，看看他们成功申请了哪些院校和专业，这样子就可以看到你目前的条件能申请到国外什么层次的院校和专业了
美国大学计算机专业的排名总的来说，前20的CS可以分成三波：（1） 4 个最为优秀的CS Program: Stanford, UC. Berkeley, MIT, CMU（2） 6 个其他前10的： UIUC， Cornell, U. of Washington,Princeton, U. of Texas-Austin 和 U. of Wisconsin-Madison， 其中UIUC, Cornell, U. of Washington和UW-Madison几乎从未出过前10。（3） 其他非常非常优秀的CS：CalTech, U. of Maryland at CP, UCLA, Brown, Harvard, Yale, GIT, Purdue, Rice, 和 U. of Michigan.约定：CS＝计算机科学（系）。 总的来说，前20的CS可以分成三类： 一、4个最为优秀的CS Program： Stanford斯坦福大学, 加州大学（伯克利分校）, MIT, CMU 卡内基梅隆大学 二、6个其他前10的： UIUC诺伊大学－香槟分校，Cornell康纳尔大学, U. of Washington,Princeton,U. of Texas-Austin 和 U. of Wisconsin-Madison，其中UIUC, Cornell, U. of Washington和UW-Madison几乎从未出过前10。 三、其他非常非常优秀的CS： CalTech, U. of Maryland at CP, UCLA, Brown, Harvard , Yale, GIT, Purdue, Rice, 和 U. of Michigan. ******************************** Stanford Stanford URL: Stanford的CS是个很大个的CS，拥有40人以上的Faculty成员，其中不乏响当当硬梆梆的图灵奖得主(Edward , John McCarthy) 和各个学科领域的大腕人物，比如理论方面的权威 Donald E. Knuth； 数据库方面的大牛Jeffrey D. Ullman（他还写过那本著名的编译原理，此人出自Princeton）；以及RISC技术挑头人之一的John Hennessy。相信CS的同学对此并不陌生。该系每年毕业30多名.以及更多的Master。学生的出路自然是如鱼得水，无论学术界还是工业界，Stanford的学生倍受青睐。几乎所有前10的CS中都有Stanford的毕业生在充当教授。当然同样享有如此地位的还包括其他三头巨牛：, MIT 和 CMU. 毕业于U. of Utah(犹他州)的Jim Clark 曾经在Stanford CS当教授。后来就是这个人创办了高性能计算机和科学计算可视化方面巨牛的SGI公司。SUN公司名字的来历是：Stanford University Network.。顺便提一下，创办 YAHOO的华人杨致远曾在斯坦福的EE攻读博士，后来中途辍学办了YAHOO。 CS科研方面，斯坦福无论在理论，数据库，软件，硬件，AI 等各个领域都是实力强劲的顶级高手。斯坦福的RISC技术后来成为SGI/MIPS的 Rx000系列微处理器的核心技术； DASH，FLASH 项目更是多处理器并行计算机研究的前沿；SUIF并行化编译器成为国家资助的重点项目，在国际学术论文中SUIF编译器的提及似乎也为某些平庸的论文平添几分姿色。 Stanford有学生14000多，其中研究生7000多。CS有175人攻读博士， 350人攻读硕士，每年招的学生数不详，估计少不了，但不要忘了，每年申请CS的申请学生接近千人，申请费高达80$。 斯坦福大学位于信息世界的心脏地带——硅谷。加州宜人的气候，美丽的风景使得Stanford堪称CS的天堂。平方公里的校园面积怕是够学子们翻江蹈海，叱诧风云的了。 申请斯坦福是很难成功的，但也并非不可为之。去斯坦福这样的牛校，运气很重要，牛人的推荐也很重要。 ******************************** MIT MIT URL: MIT招生好象不看GRE成绩。但MIT的CS是巨牛的，99年最新排名上它和斯坦福被打了 的满分，并列第一。MIT的CS曾为CS的发展作出不可磨灭的贡献，数据流计算的思想和数据流计算机、人工智能方面的许多重大成就，以及影响了整个UNIX界的X-Window……MIT和斯坦福，CMU，UC. BERKELEY一样，都是几乎在CS界样样巨牛的学校。 MIT的Media Arts and Sciences其知名度不在Computer Department下。主要是多媒体技术，信息处理，人工智能……有一大批著名的教授，如Marvin Minsky(Turing Award)…… ******************************** URL: 同样地处旧 金山湾畔，硅谷地带，离Stanford只有大约 50公里的加州大学伯克利校区：是美国最激进的学校之一。60年代的嬉皮文化，反越战，东方神秘主义，回归自然文化都起源于此。诗人爱伦金斯堡是当年 Berkeley的代言人。 在当今高科技领域C. Berkeley在缔造新的神话，在文学、数学、化学、新闻等20多个大的学科领域中位居前3。16个诺贝尔奖得主，总数近200的科学院院士、工程院院士，连同众多在硅谷商战中成为亿万富翁的伯克利人撑起了一面汇集天下之英才的大旗。INTEL总裁AndrewGrove毕业于UC. Berkeley。 BSD版的UNIX影响了整个OS界，伯克利的RISC技术后来成为了SUN公司SPARC微处理器的核心技术，巨牛人物David Patterson接下了一个6亿美元的项目用于新型计算机体系结构，特别是IRAM的研究开发。 UC. Berkeley有学生30000多，研究生超过8500。申请费和其他加州大学的分校一样，40$。据一项最近的调查，伯克利已经成为美国大学生最向往的研究生院，高居榜首，其申请的难度可想而知。的 DEADLINE一般很早，12月中就截至了，其内部的实际DEADLINE其实要迟一些。 Berkeley的CS是个大系，Faculty中有图灵奖得主以及象 Patterson这样的巨牛。学生的出路同Stanford，MIT，CMU一样，光辉灿烂，前程锦绣，这里不再赘述。CS科研方面，Berkeley也是样样强，门门巨牛。 旧 金山湛蓝起伏的海湾，苍翠绵延的山峦，舒心宜人的气候，以及近在咫尺的硅谷…… 这一切的一切不也使得 俨然一个CS 学子的世外桃源么？ ******************************** CMU CMU URL: CMU是个位于匹兹堡的不大的学校，学生7000多，校园好象也不大。但这个学校在工程及其他一些领域却是顶尖的学堂。 CMU的CS不单单是个系，而是一个学院，其规模之大，可能只有Stanford, UIUC可比。教师学生的情况同前面3个类似，不再赘述。Mach操作系统，PVM，等都有CMU的巨大贡献。 申请CMU的难度很大，因为尽管CMU的 CS Faculty很多，但每年只招不足30人的研究生队伍。 ******************************** Cornell URL: 作为 IVY LEAGUE的成员和一所私立学校，Cornell有其独到的优势。在美国，私立学校一般比公立学校难进，其学生也是经过很严的选拔才录取的，Cornell的CS学生入校后多能享受FELLOW的待遇，其个人经济条件非公立学校可比，加上贵族式校友的提拔，私立学校的出路是很诱人的。 康乃尔在理论计算机方面一直是顶级高手，但在其他CS领域并不总能在前10。 Cornell学生18000多，研究生过5000。CS每年招攻读.的学生25 人左右。 ******************************** UIUC URL: UIUC的工程院在全美堪称至尊级的巨牛，其CS，ECE，EE在历史上都屡建战功。在CS方面，从早期的超级计算机ILLIAC I, II, III, IV到后来的 CEDAR，都是CS发展史上，特别是并行计算机发展史上的重要事件，影响，引导了很长时期的发展。 David Kuck曾是并行处理界的一代先驱。 超级计算机研究开发中心：CSRD，美国国家超级计算及应用中心：NCSA等众多的机构，使得UIUC的CS常常成为研发的领军头领。 大家可能还记得，Netscape-Navigator 的最初开发人员中有个Marc· Anderssen。这位来自WISCONSIN的小伙在UIUC读本科，大四的时候在NCSA参与编写了MOSAIC，后来他去了硅谷，并在那里遇到了前面提到过的大牛: Jim Clark,SGI的前创始人，两人一见如故，联手创办了著名的网景，并一度在浏览器市场上独霸武林。 随着一代代至尊大师的离去，UIUC 的 Faculty看上去似乎并不引人 注目。但得提醒你，UIUC的CS向来以实干著称。我期待着他们下一个惊世之举。 UIUC是个大学校，学生数过35000，研究生院的近万。UIUC的CS很大个，40余个Faculty提供了全面的CS教育和科研项目。每年30多个博士的毕业数目似乎只有斯坦福可以匹敌。 UIUC的Polaris并行化编译器是这个领域和斯坦福的SUIF直接叫板的拳头产品。清华开发并行编程环境时选用了这个系统。只是代码庞大，运作缓慢的Polaris搞的清华有那么一点点瘪西西…… UIUC 在计算机硬件，软件，AI，DB，等各个领域都相当巨牛。特别是硬件，前面提到的ILLIAC，CEDAR……事实上，UIUC在超级计算机系统的研究开发方面决不逊于CS四大天王中的任何一个，甚至有过之而无不及。NCSA建立在UIUC这一事实本身就是佐证。 UIUC-CS 的学生毕业后去学术界的不少，Stanford, Berkeley……都有UIUC的博士挑大梁。但更多UIUC-CS学人还是进入业界，成为业界实干的中坚。 ******************************** U. of Washington U. of Washington URL: 位于 Seattle的 UW 得天独厚--计算机界的巨牛MS就在西雅图，而且更为要命的是，Bill Gates就是那里儿的人。这位Harvard 的辍学者给了哈佛许多MONEY， 但同给UW的钱财相比，实在是小巫见大巫。 U. of Washington位于分光秀丽的WASHINGTON湖畔，气候四季如春。33000多学生中研究生有8000。Seattle最令人厌恶的地方可能就是一年有160天会降水。 UW的CS较大，30多名Faculty成员，每年近20个优质博士毕业，以及大量的Master。估计每年的招生数应该不低，UW的CS在各个方面比较均衡，最强的软件排名第5，而其他领域也一般都能位居前10，好象没有明显弱的地方。 图灵奖得主 Dick Karp从Berkeley告老还乡后又被返聘到了UW的CS。U. of Washington的 CS要求很高，.学生入学的平均 GPA 高达 ，GRE2160+，加上一般较早的DEADLINE，申请UW是相当有难度的。 ******************************** Princeton Princeton URL: Princeton是个令人神往的地方，这里曾经是科学的世界中心。Princeton的CS不大， 18个Faculty成员，学生数也不算多。科研上除了排名第5的理论，似乎俺还没注意到其他闪光点，望知情人补充。但是，Princeton无疑培养出了大量计算机界的优秀人物，Jeffrey D. Ullman, John McCarthy等巨牛人物均出自大名鼎鼎的Princeton. 在Princeton领受的教育是最好的教育熏陶。 Princeton学校不大，只有6000多学生，研究生不过1700。Princeton 的 CS录取很严，虽然已有不少华人学生就读 Princeton。 ******************************** UW-Madison UW-Madison URL: UW-Madison的CS较大，35个Faculty，200多个研究生，每年招60-70 个新生。 目前几乎 1/4 的 Faculty 来自Berkeley，博士生毕业后有去 Stanford，Berkeley等牛校挑大梁的，但和UIUC类似，似乎进入业界的更多些。然而要在这里拿到博士学位可不容易。超过7成的人，会在中途找到比较理想的工作后，拿着硕士文凭撒丫子就跑，免得被那些无穷无尽的科研项目给整瘪了。一位WISCONSIN的哥们在回答我关于 “该做些什么准备”的提问时说：尽情欢乐享受吧，这样可以 Bring A healthy and energetic you to Madison to survive those projects. UW-Madison的数据库一直在前 3 位，经常是第1位。这里的数据库由于在设计实现DBMS系统上的传统优势，使得其在业界的声誉相当崇高， MicroSoft 里据说有一帮WISCONSIN的校友从中兴风作浪，Oracle也格外青睐WISCONSIN-Madison的学子。可惜，偶似乎对数据库并不是很感兴趣。 WISCONSIN的硬件，计算机体系结构实力巨牛，99排名第6，对业界相当有影响力。微处理器中的超标量技术（SuperScalar）源于此地；多处理机CACHE一致性的总线侦听SNOOPING协议，IEEE SCI协议等，都是源于此地。正在研究开发中的MultiScalar技术和DataScalar技术据吹可以把微处理器每个时钟周期的指令发射数提到10以上，大大地提高微处理器的计算能力。WISCONSIN的软件99排名第 7。主要是在系统软件方面做OS的设计与实现，WEB上的CACHE策略，支持共享主存和消息传递两种并行编程模式及其混合的并行程序设计语言和编译器，以及由MIDSHIP项目挑起的关于并行与分布式计算，OODB，科学数据库，支持图象查询的新型查询语言以及图象处理等方面的研究。由于美国有大量的卫星图象需要及时处理，加上迫切需要GIS系统的研究开发，这方面的研发使得UW-Madison 捞到了不少经费。 WISCONSIN和UIUC的CS理论都是10名左右。WISCONSIN的Carl de Boor 是逼近理论方面的大牛。 U. of Wisconsin-Madison是个大型综合性的学校，40000 学生中研究生院的超过10000，这万人中有博士生5000，硕士生3500，法学院、医学院、护院、兽医院的职业学生2000人。2200多 Faculty中有多位诺贝尔奖得主，52个院士，18个工程院院士。130个科系几乎涵盖了所有科研领域。科研经费常年位居全美前4。Wisconsin的研究生院稳居 TOP20，而且由于它的大而全，在科研排名上能进前10。UW-Madison在95年NRC 的41项评价中，16项位居TOP10，35项排进了TOP25。 U. of WISCONSIN-Madison的校园位于风景如画的湖畔林荫中. 现代化风格和古典欧美风格的建筑物在平缓起伏的湖岸上交相呼应。学校自吹拥为世界上最美的校园之一。偶不知道其他校园的场景，单从他们在网页上提供的照片来看，的确很美。WISCONSIN的冬天很冷，很长，而且大雪纷飞，寒风凛冽。 需要注意的是，WISCONSIN的CS有点不同于许多其他学校， 它隶属于College of Letters & Science. 而不在College of Engineering下面，因此许多偏硬件的项目，比如嵌入式系统，网络硬件、路由，多媒体，通信，自控以及数字信号处理及等项目不在CS Dept， 而是在工程院 下的 Dept. of Electrical & ComputerEngineering 即 ECE系。那个系也挺大个，比CS还要大不少。98年在工程类排名的计算机工程一项上也排了第9。但偶将来怕跟他们没多少来往。伊拉的网址： 工程院： ECE系： ******************************** URL: UT-Austin的CS较大。Faculty中好象有个图灵奖得主。( Edsger Wybe Dijkstra，是那个搞算法的)。好象该系发展比较平衡，最好的AI 排第5，其他几个专业也多能挤进前十。 UT-Austin是个巨大的学校，5万学生，研究生院的可能有万。但学校的主校区却好象面积不足，仅140公顷，按美国大学的标准，太不足了。偶曾见到一张照片，校园周围高楼林立，可能是位于市中心的缘故吧。 总的来说，前 10 的 CS由于在当前国际计算机行业普遍热门的情况下，很难申请，但决不是不可为之的！ ******************************** CalTech CalTech URL: CalTech的CS很小，只有大约5位教授，每年招很少的学生。虽然申请CalTech是免费的，但建议轻易不要尝试。（也别让我这话给吓趴下了） 由于系太小，CalTech 好象只是在计算机硬件，和科学计算的可视化方面很强。该系多年以来一直稳坐 几乎没动过窝, 类似的情况 还有斯坦福、MIT，稳居, Cornell稳居, UW-Madison, 稳居 的CS和其他系，比如数学，物理，生物等需要大量科学计算的部门联系很紧密。 CalTech 学校也很小，2000名学生中研究生占1100人。 Faculty人数也不多，但几乎个个是巨牛，按平均水平看，CalTech 可能是世界上最牛的学校了。偶好象就没见到来自大陆的学子在该系，可能是偶孤陋寡闻吧。 这是一个实力相当强劲的CS，软件(8)，数据库(4)，AI(9) 三个专业都挤进了前10********************************URL: 历史上UCLA的CS曾经一度辉煌，上到过第6 (NRC'82)，但近年来一直徘徊在13－15。而且CS的各个专业细目几乎没有一个能进前10。尽管如此，UCLA的CS还是十分强大的。 UCLA辉煌的历史可能在于它对Internet的发展，所作出的巨大贡献。六十年代美国的 ARPA在搞网络互连的开创性研究， ARPA网的四个节点是：UCLA，Stanford 的 SRI,UCSB 和 U. of Utah。 此时一位来自美国新英格兰地区的青年: Vinton Cerf不去离家咫尺的 Yale大学，远涉千里，来到了加州。他先在Stanford获得数学学士，然后到UCLA拿下了CS 的硕士和博士。 毕业后Cerf一直在SRI从事ARPA网的研究，特别是如何让它无法正常工作。几年后，Cerf与MIT的一位到业界闯荡的数学教授Kyhn合作研发，搞出了一套软件系统用于网络互连(1973)。这就是TCP/IP协议的诞生。 UCLA 作为 INTERNET 的先驱，地处阳光灿烂的南加州，应当成为CS学生的乐土。加州的学校的确难申请，但也是可以一试的。 UCLA有学生33000人，其中研究院的占 9900人。地处落杉矶的 UCLA,周围几乎有玩不尽的地方，DISNEY，HOLLYWOOD……由于位于大城市， 校园不是很大，但风景似乎非常美丽。UCLA的CS较大，规模应该和 U. of Washington 和 UW-Madison类似。******************************** U. of Michigan U. of Michigan URL: U. of Michigan是个非常了不起的学校。在BIG TEN里，从综合的角度上说它可算的上是领头羊了，当然UW-Madison，UIUC 也紧随其后。 这里的CS偏硬的更利害些，硬件排在第9，而计算机工程(7)，EE(5) 都是前10中的巨牛。 MICHIGAN 的 CS 和EE合在一起称为 EECS系。是个相当大个的系，每年招的学生当不在少数。 MICHIGAN的CS估计在历史上也相当牛，UW-Madison CS里的两位来自umich的教授都是院士，在其他CS系里，比如UIUC的，也大有UMICH的牛人在。如前述，UIUC的CS在硬件上极强，而UMICH的CS中有许多UIUC的哥们在那里当老师。 ******************************** GIT GIT URL： GIT是个较大的学校，具体数字记不清了。GIT的工程院很利害，研发经费仅次于MIT，和UIUC, Umich差不多。CS系的数据库第7，GUI第4。其他没有列在前10，偶也没有去仔细了解过，就一概的不清楚了。 ******************************** Brown Brown URL： Brown的规模不大，具体数字记不清了。这所 IVY LEAGUE 的私立学校可能拥有一些类似于CORNELL的优势。CS的GUI可以列在，好象还有许多关于语音识别等偏人工智能方面的研发项目。 ******************************** Harvard Harvard URL: 在CS的早期发展史上，Harvard曾经是泰斗级的人物，毕竟CS和数学，物理的渊源太深太长了。可惜Harvard并不重视工程化的东西，现在伊的CS已不能和圈里的巨牛，甚至伊的当初相提并论了。好象王安是这里出来的，Bill Gates也是这里出来的，Harvard毕竟是Harvard，总是名人辈出。毕竟Harvard总是可以招到最优秀的人，甚至是在它很瘪的领域里。但千万别以为哈佛人人牛。据说美国人的调侃中，专门有一条是说哈佛的某些学生是如何令人叹为观止的愚蠢……偶还没有身在美国，不知是真是假。 Harvard不喜欢带工程色彩的东西，CS 是挂在Arts & Science学院下面的Division of Engineering and Applied Science,连独立的一个系好象都不是。除了理论可以排进前10，其他项目怕也拿不出多少货色了。 但是，如果给我一次机会的话，我一定申请Harvard。因为这里是Harvard，你可以学到许多在别的地方难以学到的东西。专业知识并不是全部，况且哈佛的教育是不会差的，虽然它在CS 的科研上没什么好吹的。哈佛的研究生每年超过 20000$ 的FELLOWSHIP是你安心寒窗苦读的强大后盾。 哈佛大学学生18000人，其中研究生院的11000人。Harvard大学拥有世界上最多的诺贝尔奖得主，150多个美国国家科学院院士……哈佛是个巨牛云集的超级牛圈。哈佛的 CS 估计不会是个大个子， 招的学生可能也不会多，申请的难度应当很大。 ******************************** Purdue Purdue URL: 可能许多人还不知道，Purdue 的计算机系是美国最早成立的计算机系。建系之初一直处于TOP10。在70年代由于本人不甚了解的原因，没落了。Purdue的排名也不太稳定从13到 30的排法偶似乎都见过。Purdue是个大个的学校，有35000学生。其工程院很出名。 ******************************** Rice Rice URL: Rice是个位于休斯顿的小学校， 4000个学生，研究生有1600左右吧。CS也不大。优势在于软件，排在第9。别的情况偶不了解，但偶特别想告诉大家的是，该系的 KEN KENNEDY是个巨牛的人物。伊是美国 HPCC 常委的关键人物之一,好象还是总统在信息科学方面的特别顾问。KENNEDY是并行计算领域的大牛牛。前几年，伊义无反顾地承担起高性能 FORTRAN 语言(HPF)的编译器研制工作，项目之大，投入人力之巨，加上伊的权威地位，被人们普遍寄予厚望。可惜后来项目失败了。从此并行计算界陷入了一阵低潮。这几年 KENNEDY 好象转向去作针对特定处理器的后端优化技术了。Rice CS 学生的出路相当好。 ******************************** YALE YALE URL: YALE 曾经也进过前 10，NRC'82 的排名上，是 YALE和 UCLA而不是 Princeton和UT-Austin 位于前 10 的榜上。YALE的 CS不大，十几个老师加上为数不多的学生，每年只招六个博士研究生。 和 Harvard这样很重文理的学校一样，YALE 的CS在理论上比较强。但不同于哈佛，YALE有独立的CS系，受到较高的重视。YALE-CS 在 AI，软件方面比较强。著名的 LINDA 并行编程模式是在这里提出并实现的。YALE 的毕业生中到学术界的比到业界的似乎要多，哈佛似乎也是这样。 这里只随便罗列了一些俺顺口拈来的东西，仅供参考。其实 CS其他很好的学校还有很多，比如： UCSD，USC，Columbia，UNC-CH，DUKE，U. of Penn等等。 Columbia在AI，语音识别，自然语言处理等方面颇有造诣，而北卡: U. of North Carolina at Chapel-Hill 和 U. of Utah方面则是顶级牛校。
多通道并行技术包括内存的板上双通道或多通道（系统内存、显存等均有）；内存颗粒内部的多通道，例如DDR2就是内存芯片内部双通道实现的高传输率（缺点是高延迟）；磁盘的RAID技术，SSD硬盘内部的多通道技术等等。以上都属于多通道并行技术。
计算机操作系统的基本功能及应用论文
在平时的学习、工作中，大家都接触过论文吧，论文是讨论某种问题或研究某种问题的文章。那么问题来了，到底应如何写一篇优秀的论文呢？以下是我收集整理的计算机操作系统的基本功能及应用论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
一、绪言
现代计算机系统，无论是哪一类型的计算机，都毫不例外地配置有操作系统。由此可见，操作系统好比是计算机系统的灵魂，机算机系统不能缺少操作系统，而且操作系统的性能，在很大程度上决定了计算机系统的性能。用户要想快速高效地使用计算机操作系统，就必须对操作系统有一定的认识和了解，只有正确地掌握了操作系统的功能和特性，才能充分利用操作系统的性能和优势为社会服务。本文以Windows操作系统为例对其概念、作用和特征以及功能应用作一个阐述。
二、操作系统的概念及作用和特征
在计算机系统中，为了使系统的各种资源能协调、高效地工作，使所有资源最大限度地发挥作用，就必须有一个管理者来进行统一的调度和管理，这个管理者就是操作系统。它是紧挨硬件的第一层软件，是对硬件功能的首次扩充，统一管理和支持各种软件的运行，其它软件是建立在操作系统之上的。
操作系统的作用有以下两方面：
1、管理系统中的各种资源：计算机系统的资源包括硬件资源和软件资源。其中，所有的硬部件（包括CPU、存储器、输入和输出设备等）通称为硬件资源，而各类程序和用户文件称为软件资源。操作系统用来负责在各个程序之间分配和调度资源，使系统中的各种资源得以有效地利用。
2、为用户提供服务功能和友好界面：操作系统的用户界面也称为用户接口或人机界面，是实现计算机系统和用户之间的通信功能的。其界面有两种：一种是以命令行方式出现的界面（如MS-DOS），方便高级用户的使用，是通过键盘及命令行操作来进行的；另一种是以图形和窗口方式出现的界面（如Windows窗口），方便普通用户的使用，它以图形菜单、任务栏、桌面图标等界面出现，是通过键盘和鼠标的交替操作来进行的`。
操作系统的特征有以下三方面：
1、并发性：在中可以在同一时段内相继打开和运行两个及以上的程序，并可以相互交替和穿插着进行操作。
2、共享性：在操作系统中，其系统资源可以被多个在同一时段内相继打开和运行的程序共同使用，而并非被某个程序独占。
3、异步性：异步性又称随机性。在多个程序环境中，允许多个进程并发执行，并发活动会导致随机事件发生。如程序执行的速度不可预测；系统作业的类型和时间是随机的；程序运行出错或异常的时间是随机的等。操作系统就必须妥善处理好每个随机事件，以确保计算机系统的正常运行。
三、操作系统的功能和应用
操作系统提供了五种基本功能：进程管理、存储管理、文件管理、设备管理和作业管理。现将功能特性和应用作如下阐述：
1、进程管理：进程管理的主要任务是对CPU的时间进行合理分配，并对CPU的运行实施有效管理，充分发挥其效能。为提高CPU的利用率，操作系统允许同时加载多个程序到内存，为描述多个程序的并发执行，系统引入了进程概念。所谓进程，就是程序的一次执行过程，它是系统进行资源调配的单位。进程具有生命周期，当一个程序被加载到内存，系统就创建了一个进程，程序执行结束，其进程也就相应结束。在Windows XP环境下，用户可以通过在任务栏单击鼠标右键，在弹出菜单中选择“任务管理器”（或同时按Ctrl+Alt+Del键）将其打开，并能看到被打开程序的任务和进程情况。
2、存储管理：存储管理主要管理内存资源，内存是CPU可以直接访问的存储器。一个进程要被CPU执行，必须先将其程序装入内存。内存的特点是存取速度快，但大小不能满足实际需要。为解决此问题，系统采用了“虚拟内存”技术，即把部分外存空间 “模拟”为内存，为用户提供比实际内存大的虚拟存储空间。在进程运行过程中，当前使用部分保留在内存，其它暂不使用部分放在外存，系统根据需要负责内外存数据的交换。虚拟内存文件在系统安装时就被建立，其默认大小为实际内存的倍。用户可根据需要进行调整，方法是：用鼠标右击“我的电脑”，在弹出菜单上选择“属性”，打开系统属性对话框，选择“高级”选项，在性能框内点“设置”按钮，打开性能选项对话框，再选择“高级”选项，在虚拟内存框内点“更改”按钮，用户便可在打开的虚拟内存对话框中根据情况来改变其大小。
3、文件管理：系统信息资源是以文件形式存放在外存储器上的。其中包括安装程序所建立的文件和用户创建的文档，每个文件都是由文件主名和扩展名组成的一组信息的集合。文件主名由用户命名，一般与文件内容和用途相符。扩展名由系统自动命名，它代表文件的类型，如扩展名为.doc表示Word文档，.xls表示Excel工作表等。文件主名可以修改，但扩展名不能修改，否则系统将不能识别。文件还有三类属性：即只读、隐藏和存档。被设置为只读的文件只能读取信息，不能进行修改；被设置为隐藏的文件在窗口中不显示，但可以通过工具栏“文件夹选项”来选择显示（显示为浅色）；新创建的文件都有存档属性，当用“系统工具”的“备份”对其备份后其存档属性就会消失。另外文件可以进行操作，但不同文件其操作是不同的，如对文档文件可以进行编辑，对可执行文件可以执行程序。而所有文件还具有它的通性，即可以对它进行通用操作，包括对文件的查找、打开、建立、复制、剪切、删除、移动、以及更改属性和重命名等。在Windows XP环境下，通过资源管理器可实现对文件的通用操作。方法是：用鼠标右击“开始”菜单在弹出菜单上选择“资源管理器”即可将其打开。在资源管理器中系统的各种文件资源呈树形目录结构。可用鼠标点击其左边的文件夹进行浏览和操作。
4、设备管理：设备管理就是对系统中所有输入/输出设备进行有效的管理。为了提高设备的使用效率和整个系统的运行速度，操作系统采用中断、通道、缓冲和虚拟设备等技术，最大限度地发挥外部设备和主机并行工作的能力。用户使用设备管理提供的界面，可方便灵活地使用外部设备。在Windows XP环境下，打开设备管理器的方法是：用鼠标右击“我的电脑”在弹出菜单上选择“管理”打开计算机管理对话框，在其左边的菜单目录中选择“设备管理器”即可将其打开。
5、作业管理：作业管理的任务主要包括两个方面：其一，是通过作业控制语言或操作控制命令向用户提供实现作业控制手段。其二，是按一定的策略实现作业调度，为用户提供一个使用系统的良好环境，有效地组织其工作流程，使整个系统高效地运行。
四、结束语
现代操作系统除上述五大基本功能外，还具有系统安全和网络通信功能，即能够提供系统安全机制和网络通信、网络服务、网络接口和网络资源管理等功能。但无论怎样，操作系统的目标却只有一个，即必须实现对计算机系统软硬件资源的合理管理，并向用户提供一个快速、高效和安全的操作环境。
计算机科学与技术的发展日新月异，因此，我们要把握其发展趋势，才能更好的推动计算机科学与技术的发展。下面是我整理了计算机科学与技术论文 范文 ，有兴趣的亲可以来阅读一下!
对计算机科学与技术发展趋势的探讨
摘要：计算机科学与技术的发展日新月异，因此，我们要把握其发展趋势，才能更好的推动计算机科学与技术的发展。本文分析了计算机科学与技术发展的整体方向，并就计算机技术的几个具体发展趋势进行了探讨。
关键词：计算机科学与技术;发展趋势;研究
中图分类号：TP3-4文献标识码：A 文章 编号：1007-9599 (2012) 05-0000-02
计算机科学与技术与我们的社会、生活、工作等方方面面都息息相关，因此，分析计算机科学与技术发展的趋势问题具有十分重要的现实意义。为此，本文分析了计算机科学技术的发展趋势，以下是本人对此问题的几点看法。
一、计算机科学与技术发展的整体方向
计算机科学与技术的发展可以说是日新月异，发展速度非常的快，但统观计算机技术的未来发展，主要向着“高”、“广”、“深”三个方向发展。具体分析如下：
第一，向“高”度发展。体现在计算机的主频上，随着主频的逐步提高，计算机的整体性能会越来越稳定，速度会越来越快。英特尔公司已经研制出能集成超出10亿个晶体管的微处理器，也就是说一台计算机不止使用一个处理器，可能会用到几十、几百甚至更多的处理器，即并行处理，截止目前，在世界范围内性能最高的通用机就采用了上万台处理器。而专用机的并行程度又要高出通用机，其关键核心技术是 操作系统 ，体现在两方面，一方面是如何高效能的使很多计算机之间产生联系，实现处理机间的高速通信，另一方面是如何有效管理这些计算机，并使之互相配合、协调工作。
第二，向“广”度发展。随着计算机的高速发展，计算机已经普及，成为个人常用之物，可以说人手一台。向“广”度发展指网络化范围的扩大以及向各个领域的逐渐渗透。到那时，计算机就会无处不在，像现在的发动机一样，应用于所有电器中，你家里的电器不管是冰箱、洗衣机还是 笔记本 、书籍等都已电子化。说不定多少年后学生用的教科书也被淘汰，被和教材大小一样的笔记本计算机所代替，学生可根据自己实际需要查阅、记录所需的资料。有人预言未来的计算机如此普及价格就和买一本书一样便宜，还有一次性使用的，用完就可以扔掉，它将成为人们生活中最常用、最方便的日用品。
第三，向“深”度发展。即向人工智能方向发展。比如说，如何把网上丰富的、有用的信息变为己有，如何使人机更好地互动等，这是计算机人工智能发展、研究的的主要课题。所谓人工智能，即计算机的智能成分占主要，会具备多种感知能力、 逻辑思维 能力，到那时，人们可以与计算机自由交流，用手写字输入，甚至可以用表情、手势和计算机沟通，人机交流方便、灵活、快捷。使人产生身临其境之感的交互设备也已经发明出来，主要体现在虚拟现实技术领域方面。同时，信息将实现永久性存储，百年存储器正在研发当中，让我们一起期待吧。
二、计算机科学技术的几个具体发展趋势
从近几年来计算机科学的发展来看，计算机科学技术的具体发展趋势，主要有以下几个方面：
(一)运算速度大大提高的高速计算机
近年来，美国人发明了一种通过空气的绝缘性来大幅度提高电脑运行速度的新技术。由纽约保利技术公司研究人员发明生产出一种电脑中使用的新型电路，这种电路的芯片之间是由一种“胶滞体包裹的导线”进行连接的，而组成这种“胶滞体”的物质中有90%的成分是空气，众所周知，空气恰恰是一种不导电的优良的绝缘体。经实践研究表明，计算机运行速度的快慢与晶体管或芯片之间信号的传递速度有直接关系，目前国际上普遍采用的“硅二氧化物导线”在信号传递的过程中一般都会吸收掉一部分信号，因此延长了传递信息的时间。而保利技术公司研究制造的这种“胶滞体导线”，在信息传输过程中几乎没有吸收任何信号，所以它能够更快的传递信息。除此之外，这种导线不但有利于大幅度降低电耗，节约材料成本，而且无需更改计算机芯片，可直接安装，最重要的是极大的提高了计算机运行速度。但美中不足的是，这种导线的散热效果较差，无法及时排出电路生成的热量。为此，保利公司迅速组织科研人员，针对这一缺陷进行创新改造，终于研究出一种“电脑芯片冷却”技术，即在计算机电路中置放许多装有液体的微型管道，用以吸收电路在工作中形成的热量。电路开始发热时，其产生的热量可以将微型管中的液体汽化，汽化之后的物质逐渐扩散到微型管的另一端，会重新凝结，顺流到微型管底部，从而达到吸收热量、有效散热的功效。目前，美国宇航局正在对该项技术进行太空失重实验，如果实验取得成功，“空气胶滞体”导线技术将被广泛应用于全球计算机的使用中，有助于大幅度提高计算机的运行速度。
(二)超微技术领域的生物计算机
早在二十世纪八十年代，生物计算机就已经投入研制了，这种计算机最大的特点就是利用生物芯片，由生物工程技术中所产生的“蛋白质分子”组合构成。在这种生物芯片中，信息是以波的方式进行传递的，其运算速度快的惊人，几乎相当于普通计算机运算速度的十万倍，且具备强大的储存空间，而其能量消耗仅为普通计算机的十分之一，这种生物计算机的优势作用显而易见。由于蛋白质分子具有再生能力，因此，它可以通过自我组合而合成新的微型电路，这样就使得计算机具备了生物体的基本特征，因此被称为生物计算机。例如：这种计算机可以通过生物自身的调节作用自主修复出现故障的芯片，甚至能够模拟人脑进行思考。1994年，美国首次将生物计算机公诸于世，随之公布的还有模拟电子计算机而进行的逻辑运算，并提出了解决“虚构”的七座城市之间路径问题的最佳设计方案。前不久，来自世界各国的二百多名计算机专家学者就曾经齐聚美国的普林斯顿大学，联名呼吁计算机科技应向生物计算机领域努力进军。根据现在的生物计算机技术发展来看，预计将在不久的未来，制造出通过物理和化学作用就能检测、处理、储存、分析、传输数据信息的分子元件。现阶段，计算机科学家们已经在生物超微技术领域取得了一定成就，实现了部分突破，制造出了超微机器人。而科学家们更长远的计划是让这种超微机器人变成一部微型生物计算机，从而在生物体内取代某些人体器官，完成血管、内脏等器官的修复作用，并杀死病毒细胞，使人类身体健康、延年益寿。
(三)以光为传输媒介的光学计算机
光学计算机是一种以光作为信息传输手段的计算机，这种计算机与传统计算机(电子)相比，具有诸多优势特点：光的速度有目共睹，这是电子计算机永远无法比拟的，并且光速具有一定的频率和偏振特征，大大提高了光学计算机传输信息的能力;光的发射根本不需要任何导线，即使发生交会也不会造成干扰;光学计算机的智能水平也大大高于电子计算机。可见，光学计算机是人类不断追求的理想计算机。早在二十世纪九十年代，世界各国以及各个科研机构，就已经投入大量的人力、物力、财力用以研发“光脑技术”。其中，由英国、德国、法国、意大利等60多个国家组成的科研队伍研发的光学计算机成果显著，该计算机的运算速度比电子计算机快了一千多倍，而且准确率相当高。除此之外，有些超高速计算机只能在低温状态下运行，而光学计算机不受温度的限制;光学计算机的存储量超大，抗干扰能力超强，不管在什么条件下都能正常运行;光脑具有与人脑相似的特性，就算系统中的某一元件出现损坏，也不影响运算结果。
(四)含苞待放的量子计算机
计算机专家已经根据量子学理论知识，在量子计算机的研制方面取得了一定成果，如：美国科学家已经成功完成了4个“锂离子”量子的缠结状态，这一成果体现了人类在量子计算机研究领域上已经更上一层楼。
(五)应用纳米技术的纳米计算机
纳米计算机是用纳米技术研发的新型高性能计算机。应用纳米技术研制的计算机内存芯片，其体积只有数百个原子大小，相当于人的头发丝直径的千分之一。美国正在研制一种连接纳米管的 方法 ，用这种方法连接的纳米管可用作芯片元件，发挥电子开关、放大和晶体管的功能。专家预测，10年后纳米技术将会走出实验室，成为科技应用的一部分。纳米计算机体积小、造价低、存量大、性能好，将逐渐取代芯片计算机，推动计算机行业的快速发展。
当然，以上仅是本人对计算机科学与技术发展趋势的几点浅薄认识和看法，对于此问题的研究，有待于我们做进一步的探讨和思考。
参考文献：
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(1) 并行计算模型 并行算法作为一门学科，首先研究的是并行计算模型。并行计算模型是算法设计者与体系结构研究者之间的一个桥梁，是并行算法设计和分析的基础。它屏蔽了并行机之间的差异，从并行机中抽取若干个能反映计算特性的可计算或可测量的参数，并按照模型所定义的计算行为构造成本函数，以此进行算法的复杂度分析。并行计算模型的第一代是共享存储模型，如SIMD-SM和MIMD-SM的一些计算模型，模型参数主要是CPU的单位计算时间，这样科学家可以忽略一些细节，集中精力设计算法。第二代是分布存储模型。在这个阶段，人们逐渐意识到对并行计算机性能带来影响的不仅仅是CPU，还有通信。因此如何把不同的通信性能抽象成模型参数，是这个阶段的研究重点。第三代是分布共享存储模型，也是我们目前研究所处的阶段。随着网络技术的发展，通信延迟固然还有影响，但对并行带来的影响不再像当年那样重要，注重计算系统的多层次存储特性的影响。(2) 设计技术并行算法研究的第二部分是并行算法的设计技术。虽然并行算法研究还不是太成熟，但并行算法的设计依然是有章可循的，例如划分法、分治法、平衡树法、倍增法/指针跳跃法、流水线法破对称法等都是常用的设计并行算法的方法。另外人们还可以根据问题的特性来选择适合的设计方法。（3）并行算法分为多机并行和多线程并行。多机并行，如MPI技术；多线程并行，如OpenMP技术。以上是并行算法的常规研究内容。
从20世纪40年代开始的现代计算机发展历程可以分为两个明显的发展时代：串行计算时代、并行计算时代。每一个计算时代都从体系结构发展开始，接着是系统软件（特别是编译器与操作系统）、应用软件，最后随着问题求解环境的发展而达到顶峰。并行计算机是由一组处理单元组成的。这组处理单元通过相互之间的通信与协作，以更快的速度共同完成一项大规模的计算任务。因此，并行计算机的两个最主要的组成部分是计算节点和节点间的通信与协作机制。并行计算机体系结构的发展也主要体现在计算节点性能的提高以及节点间通信技术的改进两方面。节点性能不断进步20世纪60年代初期，由于晶体管以及磁芯存储器的出现，处理单元变得越来越小，存储器也更加小巧和廉价。这些技术发展的结果导致了并行计算机的出现。这一时期的并行计算机多是规模不大的共享存储多处理器系统，即所谓大型主机。IBM 360是这一时期的典型代表。到了20世纪60年代末期，同一个处理器开始设置多个功能相同的功能单元，流水线技术也出现了。与单纯提高时钟频率相比，这些并行特性在处理器内部的应用大大提高了并行计算机系统的性能。伊利诺依大学和Burroughs公司此时开始实施Illiac Ⅳ计划，研制一台64颗CPU的SIMD主机系统，它涉及到硬件技术、体系结构、I/O设备、操作系统、程序设计语言直至应用程序在内的众多研究课题。不过，当一台规模大大缩小的原型系统（仅使用了16颗CPU）终于在1975年面世时，整个计算机界已经发生了巨大变化。首先是存储系统概念的革新，提出虚拟存储和缓存的思想。以IBM 360/85和IBM 360/91为例，两者是属于同一系列的两个机型，IBM 360/91的主频高于IBM 360/85，所选用的内存速度也较快，并且采用了动态调度的指令流水线。但是，IBM 360/85的整体性能却高于IBM 360/91，惟一的原因就是前者采用了缓存技术，而后者则没有。其次是半导体存储器开始代替磁芯存储器。最初，半导体存储器只是在某些机器中被用作缓存，而CDC7600则率先全面采用这种体积更小、速度更快、可以直接寻址的半导体存储器，磁芯存储器从此退出了历史舞台。与此同时，集成电路也出现了，并迅速应用到计算机中。元器件技术的这两大革命性突破，使得Illiac Ⅳ的设计者们在底层硬件以及并行体系结构方面提出的种种改进都大为逊色。处理器高速发展1976年Cray-1问世以后，向量计算机从此牢牢地控制着整个高性能计算机市场15年。Cray-1对所使用的逻辑电路进行了精心的设计，采用了我们如今称为RISC的精简指令集，还引入了向量寄存器，以完成向量运算。这一系列技术手段的使用，使Cray-1的主频达到了80MHz。微处理器随着机器的字长从4位、8位、16位一直增加到32位，其性能也随之显著提高。正是因为看到了微处理器的这种潜力，卡内基·梅隆大学开始在当时流行的DEC PDP-11小型计算机的基础上研制一台由16台PDP-11/40处理机通过交叉开关与16个共享存储器模块相连接而成的共享存储多处理器系统。从20世纪80年代开始，微处理器技术一直在高速前进。稍后又出现了非常适合于SMP方式的总线协议。而伯克利加州大学则对总线协议进行了扩展，提出了Cache一致性问题的处理方案。从此，开创出的共享存储多处理器之路越走越宽。现在，这种体系结构已经基本上统治了服务器和桌面工作站市场。通信机制稳步前进同一时期，基于消息传递机制的并行计算机也开始不断涌现。20世纪80年代中期，加州理工学院成功地将64个i8086/i8087处理器通过超立方体互连结构连结起来。此后，便先后出现了Intel iPSC系列、INMOS Transputer系列，Intel Paragon以及IBM SP的前身Vulcan等基于消息传递机制的并行计算机。20世纪80年代末到90年代初，共享存储器方式的大规模并行计算机又获得了新的发展。IBM将大量早期RISC微处理器通过蝶形互连网络连结起来。人们开始考虑如何才能在实现共享存储器缓存一致的同时，使系统具有一定的可扩展性。20世纪90年代初期，斯坦福大学提出了DASH计划，它通过维护一个保存有每一缓存块位置信息的目录结构来实现分布式共享存储器的缓存一致性。后来，IEEE在此基础上提出了缓存一致性协议的标准。20世纪90年代至今，主要的几种体系结构开始走向融合。属于数据并行类型的CM-5除大量采用商品化的微处理器以外，也允许用户层的程序传递一些简单的消息。Cray T3D是一台NUMA结构的共享存储型并行计算机，但是它也提供了全局同步机制、消息队列机制，并采取了一些减少消息传递延迟的技术。随着微处理器商品化、网络设备的发展以及MPI/PVM等并行编程标准的发布，集群架构的并行计算机出现开始。IBM SP2系列集群系统就是其中的典型代表。在这些系统中，各个节点采用的都是标准的商品化计算机，它们之间通过高速网络连接起来。 有限元并行计算的发展和现状目前，在计算力学领域内，围绕着基于变分原理的有限元法和基于边界积分方程的边界元法，以及基于现在问世的各种并行计算机，逐渐形成了一个新的学科分支——有限元并行计算。它是高效能的，使得许多现在应用串行计算机和串行算法不能解决或求解不好的大型的、复杂的力学问题能得到满意的解答，故其发展速度十分惊人。在国际上已经掀起了利用并行机进行工程分析和研究的高潮。从1975到1995年的二十年间，有关有限元方法和相应的数值并行计算的文章已发表1000余篇。有限元并行计算正在向两个方向发展。一是对系统方程组实施并行求解的各种算法。二是并行分析方法，包括有限元并行算法和边界元并行算法，前者趋向成熟，而后者的研究较少。对这一方面的研究，是为了挖掘有限元计算自身潜在的并行性，是有限元并行计算的根本问题。国内并行算法的设计和有效实现强烈地依赖于并行机的硬软件环境。国内仅极少数单位拥有并行机，且机型杂乱，因此研究人员少，起步晚，而且局限于特定的硬件环境。从有限元分析方法的内容来看，发表的几十篇研究论文（报告）还未显示出较强的系统性。1）南京航空航天大学周树荃教授等在YH-1向量机上实现了刚度矩阵计算、对称带状矩阵的Cholesky分解和线性方程组的求解等并行处理。针对不规则结构工程分析问题，他们还采用了变带宽存贮方法，并实现了刚度矩阵的并行计算以及求解变带宽稀疏线性方程组的并行直接解法【20】。2）中国科学院计算中心王荩贤研究员等在基于Transputer芯片的分布式MIMD系统上，提出了有限元分析中变带宽线性方程组的并行直接解法，初步完成了一个静力分析程序【21】。3）重庆大学张汝清教授等借助于ELXSI-6400共享存贮器型MIMD系统，先后开展了范围比较广泛的并行算法研究，主要成果有：a)提出了静力分析中子结构解法的并行算法，以及动力分析中模态综合子结构法的并行算法；b)从波前法出发，发展了多波前并行算法以求解大型结构分析问题；c)从Jacobi块迭代法和加权残差法出发，导出了基于异步控制的有限元方程并行解法和有限元并行迭代的基本格式；d)利用图论中的着色理论，实现了刚度矩阵的并行计算；e)实现了基于有色线剖分的SOR并行迭代解法；f)实现了子空间迭代法、Lanczos法以及利用多项式割线迭代法和矢量迭代法求解结构固有频率和模态的并行算法；g)针对弹塑性分析，提出了一种多波前子结构并行算法；h)针对弹性接触问题，提出了一种基于参数变分原理的并行解法；i)实现了一步积分法的并行处理【22】。4）南京航空航天大学乔新教授等借助于Transputer芯片的分布式MIMD系统实现了有限元方程组的并行直接解法，并提出了基于子结构的预处理共轭梯度法的并行计算方法【23】。此外，浙江大学姚坚【24】、中国科学院西南计算中心马寅国、东北工学院张铁以及国防科技大学六系也曾对有限元分析的并行计算开展了一些研究。上述研究结果表明，国内并行计算方法的研究，在硬件上基于向量机、分布式并行机和共享存贮式并行机；在内容上，似乎面很广，但系统性和深度还很不够，软件开发距实际应用和商品化还有很大距离，对不依赖并行机具体环境的通用并行算法研究还很少，同样对旨在进行结构有限元分析的并行计算的硬件研究也很少。国外自从美国国家宇航局（NASA）的于1975年发表第一篇有限元并行计算的文章以来，有限元并行处理技术几乎与并行计算机同步发展。距不完全统计，到1992年，国外已发表了400余篇这方面的论文，其中后5年的文章篇数是前12年的总和。在研究内容上也由过去的算法研究发展到了算法、软件和硬件相结合的研究，并针对一些机型开发了一些实用的大型结构分析软件。1）有限元机器FEM【25】（Finite Element Machine）。早在70年代末，就有人发表了有关FEM的论文，1982年美国国家宇航局Langley研究中心的等撰文详细地介绍了该中心设计的供研究用的FEM。该机器由1个处理器阵列、1台作为控制器的微机和1个并行操作系统及一些模块化了的通用并行算法程序组成，用户使用系统的文本编辑器和控制器的其它特殊功能，能建立有限元计算模型并进行分析。10多年来，又有一些人在这一方面进行了不懈的努力，但FEM的发展前景仍然不太令人乐观。2）心动阵列并行机【26】。心动阵列并行机主要应用于信号和图象的并行处理，但由于其高效的矩阵计算功能，近年来有人把它应用于有限元分析，并作了一些有益的尝试。3）巨型向量机【27】。在有限元分析中越来越显示出巨大的威力，处于领先的是美国思维公司的CM-2。许多结构分析家把这个具有65536个处理器的巨型向量机应用于有限元计算，如等人采用显式方法，完成了具有32768个单元的壳的非线性有限元计算，并行效率极高，速度几乎比CRAY X-MP/14并行机高出1个数量级。4）并行机网络和工作站网络【28】。日本东京大学矢川等借助高速网络把3台CRAY Y-MP机联成网络进行有限元分析，有限元方程求解采用的是基于区域分裂技术的共轭梯度法（CGM）， 在求解三维弹性问题时自由度个数超过了100万，系统平均运行速度高达。另外，他们还基于一个工程工作站网络，在并行环境下进行了类似的研究，求解问题的自由度数高达20万个。--我左看右看前看后看可还是看不过来这个....那个....我越看越奇怪....不是我不明白，这世界变化快
中科院院士、计算机专家沈绪榜( )。湖南常德临澧人。
计算机专家，1957年毕业于北京大学数学力学系。历任中国科学院计算技术研究所助理研究员，航天工业部骊山微电子技术研究所副研究员、副所长、研究员，西安电子科技大学计算机学院教授、博士生导师，中国宇航学会第一届理事。长期从事电子计算机的总体逻辑设计。参加了中国大型系列电子计算机的研制。参加领导了运载火箭计算机的总体逻辑设计，其成果1985年获国家科技进步奖特等奖。著有《微型计算机》等。
沈绪榜院士是西安科技大学双聘院士
1953年结束在澧县一中的学业后，考入武汉大学数学系学习，1957年毕业于北京大学数学力学系。现任西安电子科技大学计算机学院教授、博士生导师，中国航天电子基础技术研究院研究员、西北工业大学计算机学院教授、博士生导师。历任航天工业部骊山微电子技术研究所副研究员、副所长、研究员，中国宇航学会第一届理事。2001年5月被聘为武汉大学多媒体网路通信工程研究所 *** 教授。
从事嵌入式计算机及晶片设计。早期设计中小规模积体电路两种箭载数字计算机，提出多重积分误差校正新方法、箭载计算机新体系结构与箭载系统测试新方案，为解决箭载计算机小型化难题做出了突出贡献;为了更小型化，1977年研制大规模积体电路16位嵌入式微计算机，推动NMOS技术的发展;80年代初研制四种数位讯号处理晶片;1995年研制定点32位RISC微处理晶片;为了超小型化，近年开始研究MPP嵌入式计算机与系统测试新方法，并研制亿次MPP微处理元晶片与浮点32位RISC微处理器晶片及其计算机等。长期从事电子计算机的总体逻辑设计。参加了我国大型系列电子计算机的研制。参加领导了运载火箭计算机的总体逻辑设计，其成果1985年获国家科技进步奖特等奖。著有《微型计算机》等。1997年当选为中国科学院院士。
90 年后期从事 MPP 嵌入式计算机的设计与研制工作。编著有《数位讯号处理计算机》、《 RSIC 及编译技术》等;撰有《回溯控制策略的并行实现》、《晶片结构的自底向上选择》等论文 60 多篇。
沈绪榜1933年，沈绪榜生于临澧县烽火乡兰田村。1953年沈绪榜考入武汉大学数学系，1956年入党，同年被调到北京大学数学力学系计算机专业学习，1957年毕业，分配到中国科学院计算技术研究所工作。
几十年来，他一直从事航天计算机及其国产晶片的设计研制工作，并作出了重大贡献。1965年，他设计研制了我国第一台国产双极小规模积体电路航天制导计算机，并首次研制出了我国第一台国产PMOS中规模积体电路航天制导计算机，促进了中国PMOS积体电路技术的迅速发展。1977年完成了我国第一台国产NMOS大规模积体电路航天专用16位微计算机的研制，获国家科技进步三等奖。他研制的专用大规模积体电路运算逻辑部件ALU于1988年获国防专用国家级科技进步三等奖。
1982年以来，已培养博士研究生22人，在读硕士生3人;1986年以后，已培养博士生10人，在读博士生7人。为了促进国产晶片计算机的发展，他编写了《数位讯号处理计算机》、《超大规模集成系统设计》与《RISC及后编译技术》等五部专著。海湾战争后，他又完成了LSRISC微计算机的体系结构设计，1995年完成了一种定点32位RISC微处理器晶片的研制，获1997年国家级科技进步三等奖。1996年完成了LSMPP嵌入式大规模并行处理计算机的方案设计。1997年完成了定点加减法峰值速度每秒亿次操作的MPP处理器晶片的研制。目前正进行浮点RISC微处理器晶片及MPP嵌入式计算机的研制。
沈绪榜对将中关村比喻成中国矽谷颇有微词，但有人认为，如果中关村称不上中国矽谷，那么，中国就没有其他任何一个地方称得上矽谷。这种渴望在中国出现一些"矽谷"，让矽谷奇迹也在我们国土上产生的心情是可以理解的。但是，没有矽，就不会有矽谷，是矽最终造就了以晶片为基础的现代信息产业。中关村不能称为中国的矽谷，原因不在于它所在区域的环境条件和它的激励机制还有许多艰难的路要走，而是在于那里没有中国的矽片生产基地。矽谷不是用笔比喻出来的，而是用汗水浇灌出来的。
早期，他从事两种箭载数字计算机及其中小规模积体电路的设计工作。提出了一种多重积分误差校正新方法及两种箭载计算机的新体系机构，以及一种箭载系统测试的新方案，在解决箭载计算机小型化难题中做出了突出贡献。
沈绪榜沈绪榜研究员一直从事计算机体系结构、嵌入式计算机及其晶片的设计工作。先后完成了两种嵌入式计算机，一种16位专用微型计算机，四种DSP晶片，一种定点32位RISC晶片，以及两种MPP嵌入式计算机晶片等设计任务。编著有《超大规模集成系统设计》等五本书，计200余万字。目前正在从事RISC与MPP嵌入式计算机研究等工作。1997年当选为中国科学院院士。请读片断:在MIMD机器上的SPMD风格中虽然各处理器中存放的程式是完全一样的，但程式中指令的执行次序并不一定完全相同，从而会导致每个周期中执行的指令并不一定相同。例如，图中由于if语句中的条件出现，随各种处理器中条件的成立与否的不同情况，语句的执行顺序，也就是指令的执行顺序则不一定是相同的。语句执行顺序的不同将带来同步问题。
矽片是高科技发展的面包，高科技的发展离不开矽片。所以也应该把我国的矽片生产基地建设得像美国的矽谷那样，成为我国科技发展创造奇迹的源泉。半导体产业是信息产业的基础，而知识经济又是建立在信息产业基础之上的，因此，中国要成为世界强国，是不能没有自己的矽谷的。我国已花了上百亿的投资引进一些已开发国家将要淘汰的生产线，使我国仅花了10年左右的时间就走完了已开发国家过去要走二三十年的路，迅速地缩短了我国与先进国家的差距，这种引进是完全必要的。不过，尽管从国外引进、移植现成的东西风险小，容易立竿见影和得到社会的承认，而自己创新的东西往往有风险，但是"猫不会教老虎上树"，代表当代先进水平的晶片制造技术生产线是引进不来的，别人转让技术只是因为手里又有了更富有竞争力的新技术。所以，我们一定要处理好引进和自力更生的关系。为了改变我国在晶片制造技术上总是落后先进国家一段距离的不利情况，只有靠自力更生赶上去，才会有可能建立在国际竞争中真正能占有一席之地的中国矽谷。
知识经济的基本特征就是知识不断创新。为了更快地在中国形成创新的机制和氛围，改变中国晶片技术的滞后局面，从仿制转变到不断创新的发展思路是非常正确的。仿制在应付中小规模积体电路时的确起过很好的作用，但现在晶片的集成度太大，解剖分析越来越困难，仿制的路走不通了。认为仿制就意味着自觉自愿地跟在别人的后面，永远无法超越别人，无法创新，这样很不利于培养自主创新的科技人才。Intel的历史说明，他们是靠不断创新的核心技术取得并保持成功的。作为世界上最大的半导体存储器生产厂商，Intel公司在上世纪80年代初期曾被日本同行逼向了"死亡之谷"，最后不得不放弃存储器晶片，大胆创新开发了微处理器晶片，才摆脱了困境。有一件事特别引起我的深思，那就是当今被称为Windows掘墓者的Linux作业系统的出现。一位年仅21岁的芬兰大学生于1991年以与微软恰好相反的思路，只花了几个月的时间，就在一台Intel386微机上完成了一个类似于Unix的作业系统，这就是最早版本的Linux作业系统。这样的工作条件在我国也是具备的。如果我们不限制仿制一个兼容的作业系统产品，中国的大学生会不会也创造出类似的奇迹呢?如果只能仿制的话，那是真正不可能的。由此看来，为了建成中国矽谷，整个社会还得克服儒家传统的从众心理影响，努力创造出一种让创新得到优先发展的良好环境和机制。
1977年他设计并研制了一种16位嵌入式微计算机及其大规模积体电路，促进了我国NMOS技术的发展。80年代早期，他领导开发了四种DSP晶片。
1995年研制了一种定点32位RISC微处理晶片。近年来，他开始了MPP嵌入式计算机及嵌入式系统测试新方法的研究，完成了一种320MIPS阵列微处理晶片等的研制。沈绪榜同志于1985年荣获国家级特等奖，1986年被授于国家级有突出贡献专家称号，被选为党的"十大"、"十一大"代表，1997年10月当选为中国科学院院士。
沈绪榜刘泽响王茹计算机体系结构的统一模型《计算机学报》05期郑兆青桑红石赖晓玲沈绪榜一种新的用于的运动估计VLSI结构《计算机学报》12期
周国昌沈绪榜LSCSIMD配置存储器组织及管理算法研究《计算机研究与发展》06期
周国昌沈绪榜基于LSCSIMD的可变阶FIR并行算法研究《计算机工程》01期2005
沈绪榜张发存冯国臣车得亮王光计算机体系结构的分类模型《计算机学报》11期
沈绪榜张发存赵晓红王忠沈绪榜面向算法的SIMD计算机数学模型及其套用研究《计算机研究与发展》04期
杜慧敏黄海生张斌沈绪榜自适应比特泄漏电路设计的研究《小型微型计算机系统》03期
车德亮王忠沈绪榜一种SDA数字滤波器的低功耗设计《小型微型计算机系统》12期
李莉沈绪榜钱刚许琪王忠数据缓冲器的低功耗设计《计算机研究与发展》04期
张发存王忠赵晓红沈绪榜遥感卫星图像几何粗校正的数据并行方法研究《计算机研究与发展》07期
张发存赵晓红王忠沈绪榜MCC-SIMD数据并行卷积计算方法的研究《计算机工程》09期
张发存赵晓红王忠沈绪榜区域生长法图像分割的数据并行方法研究《计算机工程》17期
杨波高德远沈绪榜基于结构级的低功耗设计方法《小型微型计算机系统》03期
罗?杨波高德远沈绪榜暂存器传输级低功耗设计方法《小型微型计算机系统》07期
李俊山叶霞李建军李新社沈绪榜基于LSMPP的图像并行傅立叶分析技术(1)??算法的原理、分析与设计《小型微型计算机系统》07期
李俊山李建军焦康叶霞沈绪榜基于LSMPP的图像并行傅立叶分析技术(2)算法的实现与性能分析《小型微型计算机系统》08期
李俊山沈绪榜归一化积相关图像匹配算法中的图像分块并行处理方法《小型微型计算机系统》11期
李海华朱全庆邹雪城沈绪榜用于快速乙太网卡晶片的125MHz数模混合自适应均衡器《小型微型计算机系统》。
ieee论文的参考文献格式
IEEE一般指电气和电子工程师协会。下面，我为大家分享ieee论文的参考文献格式，希望对大家有所帮助!
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那你就得找到合适的期刊呗~你要自己清楚自己写的论文是=属于什么级别的论文~可以投什么级别的期刊~你就去找对应的期刊~要是实在不知投哪一本~你就可以看看（计算机科学与应用）这本~总言之~选择最合适自己的期刊才会事半功倍
首先看看你的要求是什么，做什么用的，什么样的期刊对你有更大的作用，自己要了解清楚 再发表 大学生现在发表论文的也挺多的。现在发表，主流是两个方法:直接和期刊联系，也可以通过机构 去操作 想要通过中间机构投稿的 要注意下 平台的信息可信度 ，或能淘宝第三方交易的 这样就比较好 ，像我就是这样的 嘿嘿 ~~~
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论述集团公司合并财务报表的流程和方法及重要性论文
摘要： 财务状况是决定企业发展前景的一个关键因素, 财务管理则是企业管理的重点。自2007年我国新会计准则在上市公司执行以来, 合并财务报表分析和编制在企业财务管理中的重要性逐渐凸显。文章简单论述了集团公司合并财务报表的重要性, 分析了合并财务报表的流程和方法, 并就合并财务报表分析方法做出了研究。
关键词： 集团公司; 合并; 财务报表; 分析方法;
集团公司合并财务报表, 指在由多个子公司组成的企业集团中, 由母公司编制的用来反映整个集团财务状况的会计报表。与子公司的财务报表编制相比, 集团公司的财务报表分析涉及的范围更广, 对于集团公司管理决策来说, 合并财务报表, 具有一定的必要性。为此, 笔者结合自身经验, 针对就集团公司合并财务报表分析的方法, 进行了探讨和分析, 也因此而具有了积极的意义。
一、合并财务报表之于集团公司的重要性
集团公司指以资本为联结纽带、由两个或多个子公司共同组成的企业法人联合体。集团公司多由母公司、子公司和参股公司组成, 其中, 母公司指依法登记取得企业法人资格的控股企业。如武夷旅游集团有限公司就由7家全资子公司、2家控股子公司、5家参股子公司、9家二级子公司, 2家非法人单位、代管6家公司、代管4家事业单位共同组成。集团公司具有经营规模大、管辖单位多等特点。财务报表是记录企业一定时期的财务状况、经营成果和现金流量的载体。通常来说, 集团公司合并财务报表所涉及的内容包括集团筹资、投资、日常营运、资金调度、财务控制、分配信息等。合并财务报表不仅包括合并资产负债表, 还包括合并利润表。此外, 合并所有者权益变动表和附注和合并现金流量表等, 也属于合并报表的范畴。从本质来讲, 集团公司合并财务报表的目的是出于管理需要, 通过合并财务报表为股权公司的股东提供财务信息, 为控股股东、债权人等经济决策提供参考依据。确切来说, 集团公司合并财务报表, 保障了集团股东、债权人的知情权, 增加了内部财务管理的透明度, 可以为领导班子经营管理和投资决策提供参考依据。简而言之, 这不仅增加了内部稳定, 还能提高企业的`抗风险能力。通过合并财务报表, 可以最大程度避免集团内部交易, 防止子公司出现各种粉饰会计信息的行为。
二、简析合并财务报表的流程和方法
1. 合并财务报表的工作流程
集团公司合并财务报表的流程大致如下, 适应会计政策合并底稿调整和抵消分录汇总报表金额完成合并报表。其中, 适应会计政策是合并财务报表的第一步。集团公司的财会人员在编制合并报表前, 要确保母公司和子公司的会计期间相适应。如果母公司的会计政策和子公司的不一致, 要求子公司以母公司的会计政策为准绳做出调整。如果因某些原因无法做出调整, 子公司要做的是:不得违背母公司的会计原则, 站在集团公司的立场上, 编制或设计财务报表。如果母公司的会计期间和子公司的有明显不同, 子公司要以母公司的会计期间为标准, 去调整企业的会计期间。如果无法调整, 同样需要按照母公司的会计期间原则来编制自己的财务报表。在编制财务报表中, 底稿合并是基础性工作, 底稿合并工作的工作量都不大。集团公司会计将母、子公司各项目的总资金汇总到一起, 就可得出合并金额。调整分录和抵消分录, 是合并财务报表工作中极其重要的一个环节, 这个环节的工作出现了失误, 财务报表中的部分项目也会受到影响。在这一环节中, 固定资产多计提的折旧调整是重点, 需要注意的是, 在涉及调整和抵消固定资产折旧的时, 要通过固定资产减值准备等科目来调整和抵消, 而非累计折旧。汇总合并报表的金额不是母、子公司项目总金额的简单汇总, 它对数据的全面性、关联性要求较高, 会计人员要将各项目资产、负债项目的详细金额一一列出, 还要将其与权益项目、收入和费用合并到一起, 得出最终的合并金额。集团公司会计需要按照底稿中合并金额, 编制、生成合并报表, 并确保报表的正式性、规范性。然后将其上传到董事会, 集团公司的财务报表工作才算结束。
2. 集团公司财务报表合并方法和路径
当前, 在市场上, 某企业想获得其他企业的股份, 只有通过两种路径去达到自己的目的。第一条路是用企业的现金、票据、债券, 或者其他资产, 去收购对方的股份。另一条路就是用企业持有的股票, 去和对方交换股票, 将双方股权合并到一起。这两种方法, 分别
被称为购买法和权益集合法, 这两种方法也是当前公司企业合并中最常用的方法。其中购买法重点是借助现货币现金、股票、债券等, 开展购买活动, 企业的购买成本就是企业在购买行为中, 用到的现金货币、股票和债券。购买法有一个明显的特点, 即公司所购买的企业资产归为收购者所有, 被购买企业的资产价值因为出现了新的计价基础, 所以要被重新确定。此外, 购买中形成的商誉也会要重新确认, 加上增值摊销, 公司的合并收益可能会降低。顾名思义, 权益集合法指两个及两个以上的公司权益的结合和合并, 这种方法多会用到股票表决制。与收购法不同的是, 权益集合没有出现新的计价基础, 资产价值不被重新确定, 公司合并财务报表在编制时仍沿用被购买企业资产和负债账面价值。此外, 在购买过程中的商誉状况也不会给企业合并收益带来影响。
三、集团公司合并财务报表分析方法
1. 分析其运营能力
企业运营能力是企业综合能力的体现, 集团公司的运营能力可以通过应收账款周转率、流动资产周转率、存货周转率、现金比率、固定资产周转率、总资产周转率等反映出来。为何要分析集团公司的运营能力呢, 作用有以下两方面:首先, 对企业资产的运营效率做出正确评价, 为债权人决策、监管、维权提供相关的信息。其次, 及时发现公司运营中存在的问题, 及时做出改进, 同时根据相关数据和指标制定经营战略, 为今后的发展做好准备, 提高公司的经营管理水平。集团公司在合并财务报表时, 所涉及项目非常多, 包括周转指标所涉及的存货, 还包括应收应付款、收入、成本等。这些, 都是合并报表抵销科目不可或缺的组成部分。要想考察、了解企业偿付利息的能力是否稳定, 通常要计算5年或5年以上的利息保障倍数。保守起见, 多数公司在确定基本的利息偿付能力指标时, 会以5年终最低利息保障倍数值为参考标准。基本的利息偿付能力指标在计算时要注意的有, 结合损益表来分析企业偿还债务的能力, 利息支付保障的分子只包括经常收益, 要注意火灾损失类特别项目、停止经营、会计方针变更给偿债能力带来的影响, 利息费用要将资本化的利息费用和用作当期费用反映的利息费用都包括进去。
2. 集团公司盈利能力分析
顾名思义, 盈利能力即集团公司获取利润的能力。盈利能力又称资金或资本增值能力。盈利能力可从侧面反映集团公司的经营状况, 负责人的能力。整体来看, 企业盈利能力会通过企业成本费用利润率体现出来, 当然, 通过总资产报酬率、净资产收益率, 我们也可以估测企业的运营能力。集团公司在分析合并报表盈利能力指标时, 需要就以下三点给予关注:首先, 通过分部报告了解分部业绩。分部报告, 简而言之, 就是经营分部、地区编制的公司财务报告。分部报告的项目内容主要有营业收入 (利息净收入、手续费及佣金净收入、其他收入) 、销售费用、营业利润、资产及负债总额等。借助分部报告, 集团公司可以分行业、地区, 区别计算盈利能力指标区, 以减少子公司之间指标不同、利益因素带来的干扰, 了解集团公司真实的盈利能力。然后, 区分非经常性损益。虽然从关联上看, 非经常性损益与公司正常经营业务不存在直接关联。但是它同样能给公司盈利能力带来影响。公司会计应对非经常性损益项目加以关注, 在财务报告附注中, 核实并明确非经营性损益的真实性、准确性、完整性在计算盈利能力指标时, 剔除那些不能反映企业当期的经营成果和获利能力的非经常性损益。再次, 引入比较客观的现金流量指标, 结合现金流量分析企业的盈利能力。
3. 发展能力和偿债能力分析
发展能力又称成长能力, 企业发展能力指企业借助生产经营积累、形成的发展潜能。企业的发展能力直接决定了企业的发展速度和规模。反映企业发展能力的指标非常多, 企业销售收入增长率和总资产增长率, 是企业发展能力的反映。同样, 营业利润增长率、净收益增长率, 也能体现企业的发展能力。在集团公司合并财务报表中, 分析企业的发展能力, 要密切关注各指标尤其是资产收益率、净利润率的内部关系。如果企业的收入增长率较高, 利润增长率却呈下降趋势, 从中可以看出, 企业运营质量不高, 这样企业在发展中隐藏着诸多问题。此外, 集团公司内部还要在横向上比较不同行业、地区的发展能力。在此基础上, 结合国家政策、行业市场现状、发展环境等因素, 对公司未来的发展能力做出客观评价, 为投资决策提供有益参考。偿债能力即企业支付现金偿还债务的能力, 企业的偿债能力主要通过资产负债率和现金比率等指标反映出来。集团公司合并财务报表分析企业的偿债能力, 要先明确这一点, 在不存在交叉担保的情况下, 作为独立法人, 集团只对自身债务负责。这也要求会计在公司偿债能力分析时, 要突出单体报表的分析, 根据单体报表, 全面分析集团公司的融资模式, 资金管控状况, 掌握公司在借贷、经营方面的实际情况, 以减少集团公司的经营风险。
综上所述, 集团公司合并财务报表分析具有一定的复杂性。财务部门、会计人员要认真研究公司合并财务报表分析方法, 注意合并财务报表分析细节问题, 争取通过合并财务报表分析全面反映公司的经营状况, 尽最大力量为公司发展、管理加油助力。
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1 标题：企业合并会计处理方法研究目的：了解企业合并会计处理相关方法，结合我国国情，比较分析适应我国企业合并的相应方法。2 标题：关联方关系及其交易的相关研究目的：1、辨别关联方关系及其交易的规定；2、关联方关系及其交易的国际国比较；3、关联方交易的定价政策；4、关联方关系的披露分析；5、关联主交易的规范措施；6、关联方关系及其交易的披露准则的进一步完善。3 标题：或有事项的分析研究目的：了解或有事项的意义和种类，掌握或有事项的会计处理。内容：1、或有事项的涵义与种类；2、或有事项的确认；3、或有事项的计量；4、或有事项的帐务处理及披露；5、或有事项准则的不足与建议。4 标题：会计调整事项的会计处理原则及方法探究目的：掌握已有的会计调整事项的处理原则和方法，熟练运用其要求处理实际问题5 标题：实质量于形式原则的运用分析目的：结合实际把握实质重于形式的精神，旨在会计实践中灵活加以运用。
美国企业合并会计的三大变更论文
确定购买法是企业合并惟一可使用的方法
变更一：APB第16号意见书中允许同时采用购买法和联营法，并对联营法的使用提出了12项限制性条件，规定只有完全符合这12项条件的企业合并才能采用该方法编制合并报表。在新修订的141号准则中，则取消了联营法，明确购买法是惟一可以使用的方法。
购买法和联营法作为企业合并会计处理的两种方法在美国相伴走过了近半个世纪。美国是最早采用联营法的国家，从几十年的实践来看，联营法虽然在一定程度上推动了美国的并购浪潮，但由于其通常能报告较高的收益，在实务中往往被滥用。尽管APB早在1970年发布的第16号意见书中对联营法的使用提出了12项限制性条件，然而在生效后的30年里，联营法的实施空间仍然很大，而且它与购买法的并用也产生了不少问题。一方面，允许购买法和联营法的同时存在，导致这一领域已经成为美国证券监管委员会工作所面对的最棘手的问题，仅仅为了判断特定企业合并是否符合使用联营法的标准就耗费了大量的审查资源。另一方面，不同的企业合并，甚至是同一企业的合并，由于合并方式的不同，有可能采用不同的会计处理方法，结果造成当年和今后几年合并报表之间的重大差异，严重影响了报表信息的可比性，不利于报表使用者对报表进行比较分析。此外，公司管理层也认为，相似的并购实际上可以通过一系列的策划而选用有利于合并方的会计处理方法，而会计处理结果的巨大差异会影响企业在并购市场中的实力，不利于企业并购的公平竞争。
将其他无形资产从商誉中分离出来
变更二：APB第16号意见书规定只有当被并企业无形资产是可分离、可辨认和可确指时才被确认为无形资产。而FASB第141号认为无形资产只要符合以下两个标准之一，就应把它从购买商誉(购买成本与所取得被并企业净资产公允价值的差额)中分离出来，单独确认为一项资产。一是一项无形资产产生于合约规定的权利或是法律赋予的权利(无论这项无形资产是否可交换或是否可与被并企业的其他权利与义务相分离);二是如果一项无形资产并不是产生于合约及法律的权利，但它可以与被并企业的资产相分离，即可以单独出售、交换、转移、注册或租用。为了能正确确认这些无形资产，准则还在附录中列举了一系列符合标准的无形资产，以供参考。
FASB对于这一款的修订旨在为报表使用者提供更为有用的信息。随着知识经济的到来，无形资产已成为企业一种越来越重要的经济资源。在收购与兼并中，被并企业往往存在大量的商誉及其他无形资产，涉及的金额也越来越大。虽然商誉一般被认为是一种无形资产，但它与其他无形资产在性质特征上存在很大的差别，它是惟一不可辨认、不可确指的资产，其会计处理也非常独特。因此，在“一揽子”并购中，将被并企业的其他无形资产从购买商誉中分离出来，并在报表中单独披露，可以加强报表信息的相关性和可理解性，有利于报表使用者的投资决策。
明确商誉不需摊销但要对其进行减值重估
变更三：APB第17号意见书认为商誉是可消耗的资产，并要求在不超过40年的期限内摊销。而在FASB第142号中，商誉被认为是一种不可消耗的资产，不具有明确的使用期，因而不需要摊销，但每年至少对商誉进行减值重估。在以往的规定中，也曾涉及到商誉的减值重估问题，但从未系统地提出减值的评价方法。因此对于商誉的减损会计缺乏一致性和可比性。而该准则提供了详细的.测试规则，要求通过两个步骤对商誉进行减值测试：第一步，在合并当日确定能够独立产生未来现金流量的资产整体，即报告单元(reporting unit)，将商誉分配到一个或多个报告单元中去;第二步，在会计年度末对报告单元的整体资产进行评估，从而确定商誉减值的数额。
在并购中采用购买法往往要确认大额的购买商誉，而商誉的后续处理将直接引起企业资产与利润相关项目的变动，因此对于商誉的会计处理方法便成为美国在准则制定过程中最具争议的问题。促成FASB修改的原因从理论上讲是由于商誉对于企业的未来收益具有很大的不确定性，在规定期限内对商誉进行摊销，并不一定符合企业的具体情况。同时相关的实证研究表明，有关商誉国际会计论文发表摊销的信息并不会对报表使用者的决策产生多大影响，不具备相关性。因此，FASB认为对商誉不摊销，而每年进行减值重估，是相对科学、合理的处理方法。此外，根据相关的报道，实际上FASB的修改在一定程度上也是迫于各个利益集团的压力，尤其是来自美国金融和高科技企业管理层的强烈反对，对于商誉的处理方法也体现了各个利益集团的博弈结果。