本帖最后由 回首 于 2019-8-17 19:59 编辑
一、写给同学们几点： 1） 相信自己。 有些家长对很多入职大企业、著名研究院所的毕业生很羡慕，对自己孩子还处研究生为苦写论文绞尽脑汁、或者还未选择研究方向而苦恼；其实没有必要担心孩子的未来，这时候相信自己最重要，要知道年轻人的活力就是我们前进的最好动力！一步一个脚印、踏踏实实走过来你也会变得比他人更出色。 2） 要敢于实习-------对将要入职的同学尤为重要！ 总想把技术学到最好再去工作，一直不敢去公司实习；好比学游泳，你在外面一天到晚讲游泳理论，不下水，永远学不会。跳下水再学，喝几口水没关系，实践中不断修正自己的错误，会有更好的体会和新的发现！ 3） 怎样定研究方向和课题： 把题目初定就马上往下做，走到半路根本行不通，再想该换课题，耽误了大量时间。想做的问题，首先要判断这个研究问题是不是你真的感兴趣？是不是真正值得你往下去做？可通过与导师、合作者、学长这样不断反馈式的交流，才能锤炼自己做研究的价值。 4）关于专业转换的问题： 在本科读一个专业，硕士的时候转到另一个专业，博士的时候又转了一个方向。从年轻人发展来说，这是一个好事情还是应该尽量避免？ 有个公认的看法------一直从事一个狭窄的方向容易卡住自己。就好像觉得老待在一行里面，不管做什么，可能科学就把你超过去了，根本没有你能做的东西了。所以应当适当跨行。可能因为你跳到新的问题上，比钻在牛角尖里做第三代的什么问题容易得多。你转向新问题，常常先到那里，把树上的果子都采下来了，后来的人要爬得很高才能采下来。 5）要勇于和学长学姐、同行探讨交流，或向跨行前辈学习-- 交流能弥补你的盲区，开阔你的视野，你少走一点弯路，若有可能还能合作研究和做发表论文；能够跨学科拓展你的才能。 6）切莫抄袭拼凑论文，那样会毁了你的一生。 有人喜欢网上用免费搜索引擎搜索论文，自己修改拼凑，记住混学术圈，出来混总是要还的！ 普通检索：新闻、门户、论坛、百科、社交网站等，非同行评审 学术文献检索：学术出版物，包括论文、期刊、电子书、专业数据，同行评审是否为同行评审是内容上的最本质的区别。 祝同学们进步！快乐！
二、有愿意交流人工智能AI方面的同学，给你们介绍一位AI博士学长。 本科毕业于中国科技大学、硕士博士毕业于南加州大学的W学长。 1、学习经历： 本科：科大信院12届毕业 ； 硕士：南加州大学（USC）信号处理； 博士：南加州大学（USC）人工智能方向；跨系合作研究，师从二位导师； 在USC学习期间，从多个优秀候选者中脱颖而出，被评为2017 / 2018 USC五大杰出学者； 2、工作：2019年入职Facebook（加州湾区总部）； 3、研究方向、特点， 1）、主要四个研究方向， 机器学习与理论计算； 高维统计； 网络优化； 神经元网络； 2）、在国际知名刊物和会议发表多篇论文； 3）、担任数个国际期刊、会议的论文审稿人； 4）、研究有想法； 4、个人简介：file:///C:/Users/lenovo/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image002.png 5、个人主页：https://sites.google.com/usc.edu/xiaohan
欢迎有志于学术研究，数学、计算机、电子信息工程、通信与信息系统、网络工程、信号与信息处理、微电子、软件、自动化、与人工智能、大数据等相近的专业的同学、校友一起交流、切磋、合作研究！ （可上主页与W联系，或通过QQ：935160059联系）
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