软件工程：
软件工程学科是国家“互联网+”发展战略重要支撑，是浙江深耕数字经济、实施“数据强省”、打造“三大科创高地”、实现“两个高水平”发展目标的重要依托。本学科紧紧依托水利行业，紧密对接我省“智慧城市”、“智慧水务”和“五水共治”等战略部署，找准学科发展着力点、突破口，着重面向水利，面向应用，积极开展水利信息化领域的科研和科技服务，全面推进我省水利信息化应用技术型人才培养，实现特色发展。
研究方向 | 研究内容 | 应用情景 |
软件工程技术 | ① 复杂软件系统的建模与验证 ② 软件架构与设计 ③ 软件工程管理方法 ④ 自动化测试与部署技术 | 智慧信息系统的构建与开发、信息系统软件方法论、软件众包模型设计与构建、敏捷开发模式在信息系统开发中的应用等 |
水利云技术 | ① 分布式计算与并行计算 ② 海量数据存储与处理 ③ 计算资源虚拟化 ④ 移动终端应用技术 | 水利领域云计算平台、水情水况海量监测数据存储策略与技术、水利领域异种数据融合与处理、水利领域移动终端应用等 |
智慧水利 | ① 面向专家系统、预测系统的人工智能技术 ② 数据管理与领域知识发现 ③ 数据可视化技术 ④ 多媒体数据处理 | 水利灾害监测与预警、水利资源调度优化与辅助决策、水利数字化模型的构建、基于虚拟现实技术的数据展现与交互、地理信息数据处理等 |
智能科学与技术：
智能科学与技术是面向前沿高新技术的基础性本科专业，是浙江省开展“数字水网”、“数字孪生流域”、“智慧水利”等“先行先试”及“重要窗口”建设的关键支撑，为我省水利现代化“两个先行”建设提供强有力的学科支撑和人才支撑。多学科交叉融合，覆盖面广。本学科坚持走特色发展之路，面向水利，面向应用，积极开展水利类科研和科技服务，全面推进水利智能化应用技术型人才培养。
研究方向 | 研究内容 | 应用情景 |
智能感知技术 | ① 水利知识的机器感知模型 ② 水利信息的预处理框架 ③ 机器感知软件模型 ④ 自动化水利信息识别与部署技术 | 水利知识数据的感知、表示、获取、使用及安全等，智慧水利信息系统的构建与开发、水利领域移动终端应用开发；用终端节点，高性能服务器等硬件完成图形和图像、语音等数据的感知、信息处理和识别任务。 |
机器学习与知识工程 | ① 海量数据并行与分布式计算策略 ② 海量数据安全存储架构 ③ 知识图谱、机器博弈和水利知识发现模型构建 | 水利领域海量监测数据存储策略与技术、水利行业异构数据融合与处理；水利专家系统开发、机器博弈、数据挖掘和知识发现模型构建；水利领域知识库、知识图谱等大型知识工程建设。 |
水利数字孪生工程 | ① 面向专家系统、预测系统的人工智能技术 ② 数据管理与领域知识发现 ③ 数据可视化技术 ④ 水利领域虚拟现实场景数据处理 | 水利灾害监测与预警、水利资源调度优化与辅助决策、水利数字化模型的构建、基于虚拟现实技术的数据展现与交互、地理信息数据处理等 |
计算机科学与技术：
计算机科学与技术学科既包含软件工程、物联网工程、数字媒体技术等老牌强势专业，也包括人工智能、网络空间安全等新兴专业，具有很强的包容性、融合性，是数字经济转型、新质生产力发展、产业智能化升级等的支撑学科。本学科培养具有扎实的计算机科学基础、深厚的水利行业知识和创新能力的复合型人才，推动水利行业与地方社会经济信息化、智能化发展。
研究方向 | 研究内容 |
数字孪生技术框架构建 | 研究构建数字孪生流域的技术框架，包括数据底板、模型平台、知识平台、感知网、信息网和云平台等，以及它们之间的相互作用和数据流动，在此基础上开展实时数据感知与动态建模。 |
智慧水利大模型与算法优化 | 将大模型与水利行业的传统知识进行融合，形成具备理解、分析、计算、显示和终端能力的行业解决方案。构建具有“多元数据集成可视化、运行态势感知、综合分析研判、应急联动处置”等功能的智慧水利框架体系,实现智能识别大模型、可视化模型等，研究水利对象关联关系、预报调度方案、业务规则等算法。 |
网络安全与数据保护 | 研究如何确保数字孪生水利建设中海量数据的安全应用，包括数据分类分级、地理信息保密处理技术、密码保护和网络安全防护等。 |
