介绍一下(01)软件方法学与自动化 (02)分布计算与并行处理 (03)计算机网络与体系结构 (04)系统软件与中间件 (05)软件可信性与质量保障 (06)软件分析与测试 (07)大数据与云计算 (08)计算理论与形式化方法 (09)语义万维网技术 (10)机器学习与数据挖掘 (11)人工智能与模式识别 (12)媒体计算与内容处理 (13)自然语言处理 (14)数据库与信息检索 (15)网络空间安全

(01) 软件方法学与自动化：是研究软件开发和维护过程中的方法和工具，以提高软件开发的效率和质量。其中，自动化技术包括模型驱动开发、代码生成、自动化测试等。

(02) 分布计算与并行处理：是研究如何利用分布式计算和并行处理技术提高计算效率和性能。其中，分布式计算包括云计算、边缘计算等，而并行处理则包括多核处理器、GPU等。

(03) 计算机网络与体系结构：是研究计算机网络和计算机体系结构的原理和设计方法。其中，计算机网络研究计算机之间的通信和数据传输，而计算机体系结构研究计算机硬件和软件之间的交互。

(04) 系统软件与中间件：是研究操作系统、数据库管理系统、网络通信协议、消息队列等软件系统的设计、实现和优化。中间件技术则提供了不同应用程序之间的通信和交互的服务。

(05) 软件可信性与质量保障：是研究如何提高软件的可靠性、安全性和质量。其中，软件测试、代码审查、性能优化等技术是保障软件质量的关键。

(06) 软件分析与测试：是研究如何通过分析和测试技术发现软件开发过程中的问题和缺陷。其中，静态分析、动态测试、模糊测试等技术是常用的软件分析和测试技术。

(07) 大数据与云计算：是研究如何处理大规模数据和利用云计算技术提高计算效率和性能。其中，分布式存储、分布式计算、数据挖掘等技术都是处理大数据的关键。

(08) 计算理论与形式化方法：是研究计算机科学的基础理论和数学方法。其中，自动机理论、计算复杂度理论、形式化语言等是计算理论的重要研究方向。

(09) 语义万维网技术：是研究如何利用语义技术实现万维网的智能化和自动化。其中，本体论、语义网格、知识图谱等技术是语义万维网的核心。

(10) 机器学习与数据挖掘：是研究如何通过机器学习和数据挖掘技术发现数据中的规律和模式。其中，神经网络、支持向量机、聚类、分类、回归等技术是机器学习和数据挖掘的常用方法。

(11) 人工智能与模式识别：是研究如何通过人工智能和模式识别技术实现机器的智能化和自动化。其中，深度学习、自然语言处理、图像识别、语音识别等技术是人工智能和模式识别的核心。

(12) 媒体计算与内容处理：是研究如何处理多媒体数据和内容。其中，图像处理、视频处理、音频处理、内容分析等技术是媒体计算和内容处理的重要方向。

(13) 自然语言处理：是研究如何通过计算机处理人类语言的自然性和复杂性。其中，文本分类、信息抽取、机器翻译、语音合成等技术是自然语言处理的核心。

(14) 数据库与信息检索：是研究如何存储和管理大规模数据，并通过信息检索技术实现数据访问和查询。其中，数据库设计、索引技术、查询优化、信息检索算法等是数据库和信息检索的核心技术。

(15) 网络空间安全：是研究如何保障计算机网络和互联网的安全。其中，网络攻击与防御、数据加密与解密、身份认证、访问控制等技术是网络空间安全的核心。