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编程问答

博士资料整理

發布時間:2023/12/31 编程问答 23 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 博士资料整理 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

導師一般事務繁忙,沒辦法手把手教授科研的理念和經常解答疑惑,在此總結遇到過的一些問題以及優秀的回答。當做自己日常輸出的方式。

提出問題是解決問題的一半!

一:讀博的意義

1.1 學術世界觀

(Q1)你覺得什么才是研究?

(Q2)你覺得什么才是研究的表現形式?

(Q3)你覺得什么才算是高水平的研究?

(Q4)你覺得什么樣的學者才是真正有水平的學者?

二:一個博士生接受怎樣的訓練是完整、全面的科研訓練?知乎高贊回答

要點總結:

(1)每天閱讀文獻,批判性閱讀。了解本領域最近進展,只看文章的標題和Abstract,遇到感興趣的和重要的留下來重點關照。

(2)嘗試了解本領域全世界的著名課題組、教授或團隊,各自的風格和長處是什么。嘗試與這些人包括論文中的大牛見面,聊天,甚至建立更深入的聯系。這是對科研人脈圈的訓練,未來在博士以后去找pos-doc,教職,工業界工作甚至申請國外綠卡都會幫到大忙。

(3)博士期間,多參加學術或行業會議。演講訓練,如做presentation的能力。

(4)心態的訓練。抗壓能力得訓練。在面對拒稿、卡殼、被搶發等外力因素時保持平常心,不被負面情緒(如嫉妒 不甘)降低效率。

(5)畫圖的訓練。

(6)實驗記錄的訓練。

(7)英語表達:熟練完整地進行日常對話、寫作、閱讀。

(8)搜集信息的能力:能快速準確找到自己需要的論文、知識點或代碼,切忌浪費時間重復勞動前人做過,或者用正確但過時的工具事倍功半。

(9)交叉力:能發現跨領域或者不同工具或者不同流派的交集 從而完成交叉類研究。

(10)研究格局:注重研究的深度 專注痛點問題而非無關緊要的交叉概念/漲點/調參/做小改進。

(11)時間管理:包括對課業、研究、審稿、助教、 閱讀文獻、演講、實習、合作者之間時間管理,不會錯過deadline。

(12)精力管理:保持體重穩定、睡眠充足、不產生心理和精神問題。

(13)項目管理能力:統籌研究工作。

三:怎么閱讀文獻

3.1 怎么選擇一個有前景的方向

方法一:大牛挖坑,小牛灌水,菜鳥找坑。找個好老板

方法二:找領域內學術水平比較好的學校,比如前20前30的學校,去查他們最近2-3年新招的博后、ap的資料,看他們導師是誰、主要做什么領域,publication大致看一看。“結果反推原因”——能找到大牛校職位的新人做的方向,往往就是比較主流、大家普遍認可的方向。而且有時候看他們導師是誰,你基本能發現這個領域是哪幾個大佬有能量,能搞定自己學生的出路。

3.2 研究生新生要怎么看論文

四:科研寫作

1. 方法論篇

1.1 施一公:如何提高英文的科研寫作能力

要點總結:
(1)養成閱讀英文文章的習慣,從英文報紙到新聞再到雜志。
(2)科研論文,邏輯最重要。按照思路來作圖,然后寫作。
(3)先寫一個一個框架然后迅速完成初稿。第一稿不追求詞語的華麗,主要關注邏輯,注意前后句的邏輯關系、相鄰兩段的邏輯關系。
(4)篩選本領域優秀的論文,然后從這些范文里學習。

1.2 科研論文要回答什么?

(1)創新點是什么。論文要清晰地表述所提出的新發現、新假設和理論,界定相應概念和變量的內涵和外延;

(2)為何要提出此創新點。論文要交代創新點提出的實際或理論背景,既說服自己也讓讀者感到這樣的創新點的確有學術和實際意義,值得費精力去研究;

(3)回答這個創新點是否成立的質疑。提出證據和論據來支持論文的創新點。為了回答上述問題,相應有三方面的內容,即創新點的表述,創新點的理論和實際背景評述以及創新點的論證。表述反映論文的貢獻所在,背景評述襯托出論文的價值,論證則表明創新點的可信程度,三者缺一不可。只提出某種觀點、說法或模式而缺乏背景評述,讀者難以了解其創新的份量和作者工作的價值,而有價值的假設或理論還需充分的論證支持,否則,讀者將難以置信,不能放心引用。

2.寫作工具篇

2.1 Academic Phrasebank:SCI專用寫作句型和短語
2.2 Thesaurus:同義詞替換
2.3 Grammarly:語法修改

3.解惑篇

3.1 何謂創新?

一類創新:新問題,新方法;從實際問題中,提煉出新的科學問題,也采用了全新的方法,構建了新的體系和框架;
二類創新:新問題,老方法;從實際問題中,提煉出新的科學問題,但是機靈地運用成熟的技術解決這類問題;
三類創新:老問題,新方法;別人提出很久的問題,有一定的研究成果;在此基礎上,你利用新的理論再一次解決了它,給出了另一個視角的解決思路;
四類創新:老問題,老方法;在原有問題上修修補補,進一步完善。

3.2 如何問一個好的科研問題?

研究的問題是什么(What is the question)?科研問題往往是一個課題的開始,是所有實驗設計圍繞的主旨,也是最終要通過實驗結果來達成的目標。

(Q1):我的科研問題是否問得太小?

一個好的評判研究問題是否太小的標準是:看了你的研究問題后,會有多少人感興趣。這樣的問題是否足夠支撐實驗室未來10年的發展呢

(Q2):我問的問題是否能夠被實驗所回答?

(Q3):我的問題中的每一個用詞是否準確?

3.3 國外博士培養的理念

(1)提出的博士論文題目一定要有“哲學”內涵,也就是一定要上升到方法論的高度,為人類知識庫作出貢獻。
(2)實用性的,技術性的工作是碩士做的。博士的工作高于碩士的地方就在于它研究的是普遍的,基本的方法和理論,而不是這些方法和理論的某一個實踐。
(3)要求讀很多真正意義上的哲學書籍。
(4)特別重視博士論文的完整性以及內在邏輯

3.4 如何想出不錯的idear?

好的科研idea不是想出來的,而是做出來!

4. 如何寫好一篇高質量的IEEE/ACM Transaction級別的計算機科學論文? 知乎鏈接

總結:

  • 寫作之前,先問問自己如果這篇文章寫好以后給整個領域(community)的貢獻是什么,這實際上是整個文章的靈魂,也就是你解決某個問題(problem)的方案(idea)。想清楚以后把它們按照重要性順序寫下來,這些就是你在Introduction里面告訴讀者包括審稿人的contributions。文章的contribution一定要準確清楚地指名出來,比已有工作的顯著貢獻在哪兒。包括在intro,related work, disussion或者conclusion里面充分闡明文章所提出的方法具有的潛在的影響力,相較于已有工作的亮點(可以不局限于文章本身針對的應用)。

  • Related Work不是記流水賬(e.g.,甲用了idea A,乙用了idea B,丙用了idea C),而是要比較這些論文,闡述她們各自的優缺點。Related Work寫完后,你需要寫一個Overview來總括你的問題和解決方案。

  • 根據上面的例子,你需要寫的是如何從實驗數據中展示你的解決方案支持一二三四并且性能不錯。支持一二三四這種是或否的問題比較容易說,但是性能不錯就需要和前人作品做大量比較了。柱狀圖,折線圖,表格等等數據展示手段,只要能說明問題都可以采用。這里需要注意的是,只要你寫在論文里面的文字或者是圖表,你都要想清楚背后的原因,最好能在論文里做充分的解釋。比方說,你采用了新的算法,性能見表1,原因是復雜度降低了;你采用了新架構,性能提升見圖3,原因是新架構節省了內存拷貝。

  • 通常來說,新算法或者架構會總體上提升性能,但也可能會有異常情況,即新方案比不過老方案的地方。這時需要格外注意,因為這是你的weaknesses,你需要用令人信服的說法向讀者展示這些異常情況存在的可能性較低,或者可以通過某種簡單方式避免。如果寫到這里你還有充足頁面可用,你可以試圖寫一個discussion章節來討論你的方案的缺點,以及未來有可能的改進情況。不要怕展示缺點,你越誠懇審稿人對你印象越好。如果你是故意遺漏新方法的一個很顯然的缺點,這會給審稿人非常不好的印象。

  • 你不能只是去吹你的成果多厲害,而是要把背后你要解決什么問題、這個問題有哪些難點、你是怎么解決的、你的方法的核心點在哪里,都要說清楚(而且還要讓人看得懂),最后的實驗來給出更為詳實的證據,加深大家的理解。別人讀完你的論文,對某個領域有了新的理解、學到了新的知識或者解決問題的方法。

  • 先構思論文的結構,再填內容。問題介紹部分,就是要在一個大背景之下,限定這篇論文要解決的問題,并且說明這個問題的重要性。 框架的構思, 注意十二個字: 環環相扣、步步堅實、邏輯嚴密。前有伏筆、后有填坑。比如在問題介紹部分,你指出某個領域有A、B、C三個重要問題,但是你后文只打算解決問題A,那么在問題介紹部分你就需要解釋為什么不解決B、C。如果你有證據證明B和C不太重要,是可以的。或者解決問題A的貢獻足夠構成一篇論文,那么你可以明確表示本文只解決A,B/C以后再說。不要前面挖了坑,后面不填,還有就是必須要保證每一步的證明都是能說服審稿人的。

  • 實驗,一般是1-2個大實驗讓審稿人相信你的方案確實可以,然后3-4個小實驗作為佐證或者分析一下分支問題。注意,這里每個實驗也都是和前面的問題分析、提出的解決方案要對應起來的,前面有鋪墊、后面要填坑。論文中的每一段都要師出有名。

  • 比如你發明了A方法解決B問題。如果B問題是已知的問題, 你就要解釋為什么現在的解決方案都不好或者為什么還沒有解決方案。如果B問題是未知問題、你自己發現的新問題,那么你就要解釋這個問題有多重要。這一階段,你并沒有提出任何解決方案,但是一定要有自己對問題的insight。 注意這個詞,insight! 如果你被拒稿多次,你一定被審稿人批判過沒有insight。對要解決的問題有深刻的認知并且有自己獨特的見解,是一篇論文的基本要求,有時候指出問題比解決問題還要重要。

  • 多看論文,總結經驗。寫論文一定要多看別人的論文、多反思自己的論文。看的時候要帶著思考,想想別人為什么這么寫、想想審稿人為什么拒絕你。

  • 另外有一個經驗就是,不要高估審稿人的耐心值,也不要讓審稿人幫你總結contribution。在每一章的開頭處用3-4句話總結這一章要說什么、把我的核心contribution列出來。對于每一章的每一段,都在開頭或者結尾點下題。

  • 要被A類的會議收,寧肯文章只有一個亮點,但沒有明顯的缺點。就算你的文章有很多亮點,但如果能找到1,2個明顯的缺點,就算這些缺陷不影響文章主要的貢獻,就錄取可能性而言會低很多。要在討論這一步把缺陷討論清楚。

  • 實驗驗證的數據集在可能的情況下,一定要2個或以上。

  • 在具體闡述自己提出的方法的任何一個小步驟時,先講是基于怎樣的observation或者intuition,然后再根據這個intuition設計某種具體的算法納入整個方法流程,最后再在實驗驗證部分針對這個小步驟做專門的驗證。這里第一步的intuition要盡量使用大白話和例子讓非你小領域內的審稿人也能理解,這樣即使他看不太懂你的具體算法設計,一般也會認可你的工作。還有一個很能加分的點,就是如果能把intuition和某種社會學,經濟學等非計算機領域的經典理論扯上點關系,能為文章增色一大塊。

  • 不要著急地轉投,如果可以解決的問題一定要在下一次投稿之前盡量解決。

  • 投稿中與不中,其實是取決于與審稿人的博弈。

  • 從三個緯度來衡量一個工作的質量:(1)創新性,(2)理論證明度,(3)實驗效果。

  • 文章的干貨包含三種,第一種是針對一類新問題提出了一種新穎的解決問題的方法,并用此新方法得到了該新問題一個好的結果,這是最頂級的干貨,也是學術界頂級大佬的成名作中最常見的成果。第二種是方法并沒有創新,無非是把前人的若干方法結合了起來,然后解決了一系列問題,并得到了較好的結果。這種類型的干貨也是目前絕大多數trans論文中的成果。第三種是針對一個沒有解決的open problem,提出了新的方法把該問題向前推進了一步,這種類型的干貨也是非常棒的,足以在任何檔次的trans上發表。

  • 五:科研繪圖

    六:大佬的博士經歷

    對于同一件事,每個人的看到的都不同。

    1.陳天奇:機器學習科研的十年

    總結:

    (1)研究視野。如何選擇一個新穎的研究問題,如何在結果不盡人意的時候轉變方向尋找新的突破點,如何知道整個領域的問題之間的關系等等。

    (2)研究的品味。在已經發表的論文基礎上,靜下心來做發大的,“只做best paper水平的研究"。
    做什么樣的問題,可以值得自己深入付出,做扎實有影響力的工作。研究的樂趣不光是發表論文,更多還是可以給別人帶來什么,或者更加大膽地說 – 如何一起改變世界。

    (3)對于論文。論文并非越多越好,相反你可能要嘗試優化你的論文里面最低質量的那一篇。保證每一篇論文的質量接近單調提升,已經是一件難以做到但是又值得最求的事情。

    (4)要做難而正確的事。選擇做什么眼光和做出好結果的能力一樣重要,眼界決定了工作影響力的上界,能力決定了到底是否到達那個上界。交大時敖平老師曾經和我說過,一個人做一件簡單的事情和困難的事情其實是要花費一樣多的時間。因為即使再簡單的問題也有很多瑣碎的地方。要想拿到一些東西,就必然意味著要放棄一些其他東西,既然如此,為什么不一直選擇跳出舒適區,選一個最讓自己興奮的問題呢。

    2.李沐:博士這五年

    總結:

    (1)努力程度。一周七天工作無休的節奏。每周至少80個小時花在學校。

    (2)對于投稿的文章。一篇好文章自然需要有足夠多的“干貨”,或者說信息量, 但一篇能被接受的文章需要滿足下面這個公式:文章的信息量 / 文章的易讀性 < 審稿人水平 * 審稿人花的時間。對于信息量大的文章,就需要努力提升易讀性,包括清晰的問題設定,足夠的上下文解釋等等。

    (3)論文的深度。一個誤區是只關注自己做了什么,結果多么好。這些確實能證明個人能力,對于想重復這個工作的人來說會有很大幫助。但更多的人更關心的是適用范圍在哪里,就是什么情況下效果會減弱;為什么結果會那么好;insight是什么。這個需要更多深入的理解和思考,而不是簡單的展示結果。這個對寫論文也是如此。只說自己的結果比基線好多少只能說明這是不錯的工作,但結果再好并不能意味這個工作有深度。

    七:經驗感悟篇

    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的博士资料整理的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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