“优化学科布局”是新时代科学基金系统性改革的三大主要内容之一，是构建符合知识体系内在逻辑和结构、促进科学前沿和国家需求相统一的学科布局的重要组成部分。目前信息领域基础研究蓬勃发展、新兴技术方兴未艾，支撑学科新原理、新材料、新器件、新工艺、新架构不断涌现。信息科学正在朝着感知、通信、计算、存储、控制等深度智能化方向发展。信息空间由人-机二元世界向人-机-物三元世界交叉融合发展，已全面渗透到现代自然科学和社会科学。为了落实基金委“优化学科布局”的改革任务，同时适应信息科学的发展需求，信息科学部对本部门的科学基金申请代码进行了适当调整。具体调整说明如下：
1. 调整后的基金申请代码有一级代码（即两位数代码，如 F01），二级代码（即四位数代码,如F0101），不再设立三级代码（即原来的六位数代码）。一级代码维持原来的7个不变，二级代码由原来的75个增加为88个。
2. 少量的原三级代码合并或直接升级至新二级代码，其余原三级代码体现在新二级代码下的研究方向中。
请评审专家仔细阅读基金申请代码调整情况，在评审系统中查询相应申请代码下的研究方向和关键词，及时在系统中对自己的信息进行维护完善，以便请您评审相关项目申请。
1. 申请者在填写申请书时请务必仔细阅读2020年度项目指南中相关说明及资助范围，准确选择新的二级申请代码和二级申请代码下的研究方向，注意不能只选一级申请代码。
2. 申请人所提供的所有信息，务必客观真实（例如：代表作作者要列全，顺序不能颠倒，共同第一作者、通信作者要标全；论文的题目要写全；发表的刊物名称要规范、时间标注要准确等）。信息科学部将按照科研诚信要求对申请项目信息进行严格审查。
3. 如果申请书中的研究内容涉及科研伦理，在项目申请获得批准后，申请人在填写计划任务书时，应当严格执行国家有关法律法规和伦理准则，并提供个人承诺和所在单位或上级主管单位伦理委员会的审核证明，（电子申请书应附扫描件）。
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申请代码
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代码名称
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F0101
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信息论
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F0102
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信息系统与系统安全
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F0103
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通信理论与系统
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F0104
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通信网络
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F0105
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移动通信
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F0106
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空天通信
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F0107
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海上和水下通信
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F0108
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多媒体通信
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F0109
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光通信
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F0110
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量子通信与量子信息处理
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F0111
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信号理论与信号处理
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F0112
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雷达原理与技术
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F0113
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信息获取与处理
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F0114
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探测与成像
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F0115
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水下信息感知与处理
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F0116
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图像信息处理
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F0117
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多媒体信息处理
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F0118
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电路与系统
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F0119
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电磁场与波
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F0120
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太赫兹理论与技术
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F0121
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微波光子学
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F0122
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物理电子学
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F0123
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敏感电子学与传感器
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F0124
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生物电子学与生物信息处理
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F0125
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医学信息检测与处理
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F0126
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电子信息与其他领域交叉
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F0201
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计算机科学的基础理论
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F0202
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系统软件、数据库与工业软件
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F0203
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软件理论、软件工程与服务
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F0204
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计算机系统结构与硬件技术
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F0205
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网络与系统安全
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F0206
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信息安全
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F0207
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计算机网络
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F0208
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物联网及其他新型网络
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F0209
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计算机图形学与虚拟现实
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F0210
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计算机图像视频处理与多媒体技术
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F0211
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信息检索与社会计算
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F0212
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数据科学与大数据计算
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F0213
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生物信息计算与数字健康
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F0214
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新型计算及其应用基础
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F0215
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计算机与其他领域交叉
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F0301
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控制理论与技术
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F0302
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控制系统与应用
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F0303
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系统建模理论与仿真技术
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F0304
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系统工程理论与技术
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F0305
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生物、医学信息系统与技术
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F0306
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自动化检测技术与装置
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F0307
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导航、制导与控制
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F0308
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智能制造自动化系统理论与技术
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F0309
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机器人学与智能系统
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F0310
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人工智能驱动的自动化
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F0311
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新兴领域的自动化理论与技术
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F0401
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半导体材料
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F0402
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集成电路设计
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F0403
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半导体光电子器件与集成
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F0404
|
半导体电子器件与集成
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F0405
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半导体器件物理
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F0406
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集成电路器件、制造与封装
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F0407
|
微纳机电器件与控制系统
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F0408
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新型信息器件
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F0409
|
半导体与其他领域交叉
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F0501
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光学信息获取、显示与处理
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F0502
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光子与光电子器件
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F0503
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传输与交换光子器件
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F0504
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红外与太赫兹物理及技术
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F0505
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非线性光学
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F0506
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激光
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F0507
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光谱信息学
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F0508
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应用光学
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F0509
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光学和光电子材料
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F0510
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空间、大气、海洋与环境光学
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F0511
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生物、医学光学与光子学
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F0512
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能源与照明光子学
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F0513
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微纳光子学
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F0514
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光子集成技术与器件
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F0515
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量子光学
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F0516
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交叉学科中的光学问题
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F0601
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人工智能基础
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F0602
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复杂性科学与人工智能理论
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F0603
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机器学习
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F0604
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机器感知与机器视觉
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F0605
|
模式识别与数据挖掘
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F0606
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