北大计算机的标志性系统
北大计算机学院作为中国计算机科学研究与教育的重镇，拥有多个在国内外具有重要影响力的计算机系统。其中，最为人熟知的系统包括高性能计算平台和“计算机系统导论”课程。
高性能计算平台
北京大学的高性能计算校级公共平台是该校重要的科研支撑环境，旨在提供高性能科学与工程计算服务，满足大规模数据处理和计算需求。该平台的计算总核心数达14064个，峰值计算能力为1680Tflops，存储容量达11084TB，支撑了众多科研项目和高水平科研论文的产生。
计算机系统导论课程
北京大学计算机学院开设的“计算机系统导论”课程是教育部“101计划”的核心课程之一，旨在从程序开发者的角度描述计算机系统的工作原理，涵盖计算机系统的多个层次。该课程通过大班授课加小班研讨的模式，为学生提供了深入理解计算机系统的机会，并建立了智能评价系统以促进学生的学习积极性。
北京大学计算机学院的这些系统不仅在学术研究中发挥着重要作用，也为学生提供了实践和学习的优质平台，体现了北大在计算机科学领域的深厚实力和前瞻布局。
相关问答FAQs：
北京大学高性能计算平台主要支持哪些类型的科研项目？
北京大学高性能计算平台主要支持的科研项目类型广泛，涵盖了多个学科领域。根据最新的信息，该平台支持的科研项目包括但不限于数学、力学、物理学、化学、生物学、地球科学、计算机科学等多个学科的研究。具体到应用领域，平台支持的科研项目涉及深度学习、大气海洋环境、新能源新材料、天文地球物理、生物医药健康等。这些项目通常需要大规模数据处理和大规模科学计算的支持，而北京大学高性能计算平台正是为此类科研活动提供必要的计算资源和服务。平台还支持了一些具有较高影响力的科研项目，例如2020年戈登贝尔奖的发布所依托的研究项目。
‘计算机系统导论’课程的教学方式有何特点？
教学方式特点
“计算机系统导论”课程通常采用以下教学方式特点：
模块化教学：课程内容被划分为多个模块，每个模块由专业教师根据其专业背景进行详细讲解，以便学生能够系统地理解计算机科学和软件工程的基础知识。
实践导向：课程设计了大量的实验和实践环节，采用一课一练的方式，强化学生的感性认识，帮助学生通过动手实践快速掌握计算机的日常运用。
理论与应用结合：课程不仅介绍计算机系统的基础理论，还强调计算机系统和软件的应用，旨在培养学生的实际操作能力和问题解决能力。
学科交叉：课程鼓励学生将计算机科学知识与其他学科知识相结合，促进跨学科的思维模式和创新能力的发展。
教学方法多样性：除了传统的讲授，还可能包括案例分析、小组讨论、社会调查等多种教学方法，以提高学生的参与度和学习效果。
这些教学方式共同构成了”计算机系统导论”课程的特色，旨在为学生提供一个全面、互动和应用导向的学习体验。
北京大学计算机学院在领域有哪些显著成就？
北京大学计算机学院在领域的成就
北京大学计算机学院在领域拥有显著的研究成就和影响力。以下是一些近期的亮点：
吴文俊科学技术奖：北京大学计算机学院的高文院士荣获2023年度吴文俊科学技术奖最高成就奖，这是中国智能科技领域的最高荣誉之一，表彰了高文院士在领域的卓越贡献。
研究成果：北京大学在的多个子领域，包括跨媒体智能、大数据智能、类脑智能、自主智能系统、机器感知、自然语言处理等方面，取得了基础理论、关键技术和创新应用的代表性贡献，并获得了多项国家与省部级科技奖励。
智能学科建设：北京大学智能学科建设20周年大会暨全国院长论坛的召开，展示了北京大学在智能学科领域的全面发展和成就。北京大学智能学科在全球高校*排名中位列前列，并且在领域的研究人员数量和学术影响力方面处于领先地位。
智能学院成立：北京大学智能学院的成立整合了原智能科学系、王选计算机研究所和研究院的力量，进一步加强了领域的教育和研究，构建了更加完善的人才培养体系和服务国家重大战略的研究平台。
这些成就体现了北京大学计算机学院在领域的深厚研究基础和持续创新能力。
