计算机科学的计算发展趋势是多方面的，涉及硬件、软件、算法、数据结构、人工智能等多个领域。以下是一些当前和未来可能的发展趋势：
1. 量子计算：量子计算是一种利用量子比特（qubits）进行计算的技术。与传统的二进制比特不同，量子比特可以同时处于多种状态，这使得量子计算机在某些特定问题上具有巨大的计算优势。尽管目前量子计算机还处于发展初期，但预计在未来几十年内将实现商业化并解决某些复杂问题。
2. 神经网络和深度学习：深度学习是机器学习的一个子领域，它模拟人脑神经元的工作方式来学习数据模式。随着计算能力的提升和数据的积累，深度学习在图像识别、自然语言处理、游戏等众多领域的应用越来越广泛。未来的发展趋势包括模型复杂度的增加、更高效的训练方法以及跨模态学习等。
3. 高性能计算：随着大数据时代的到来，对高性能计算的需求日益增长。云计算、边缘计算和分布式系统的发展使得高性能计算更加高效和可扩展。未来的发展趋势是提高计算速度、降低能耗、增强系统的可定制性和灵活性。
4. 存储技术：传统的磁盘存储正逐渐被更快、更便宜的固态存储所取代。此外，新型存储技术如3d xpoint、mram等也在不断涌现，它们提供了更高的读写速度和更低的功耗。未来的发展趋势将是存储技术的持续创新和优化。
5. 人工智能与机器学习：人工智能（ai）和机器学习（ml）是推动计算机科学发展的两大关键技术。未来的发展趋势包括算法的改进、模型的泛化能力提升、自动化和智能化水平的提高。特别是在自然语言处理、计算机视觉等领域，深度学习的应用将更加深入和广泛。
6. 边缘计算：随着物联网（iot）设备数量的增加，数据处理需求从云端转移到网络边缘。边缘计算能够减少延迟，提供更快的响应时间，并且有助于保护用户隐私。未来的发展趋势是将更多的计算任务部署在离数据源更近的地方，以实现实时分析和处理。
7. 网络安全：随着数字化进程的加快，网络安全成为了计算机科学中的一个重要议题。未来的发展趋势将包括更先进的加密技术、更智能的安全防御机制以及更严格的法规和标准。
8. 软件工程：软件工程领域的发展趋势将更加注重敏捷开发、devops实践、持续集成和持续交付等实践，以提高软件开发的效率和质量。
综上所述，计算机科学的计算发展趋势是多维度的，涵盖了硬件、软件、算法、数据结构、人工智能等多个层面。这些趋势共同推动了计算机科学的快速发展，为人类社会的进步提供了强大的技术支持。
