名校硕士苦攻5年AI无论文痛苦吐槽,导师放养怎么办?
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名校硕士苦攻5年AI无论文痛苦吐槽,导师放养怎么办?

地球人都知道,现在AI专业很火,其中尤以机器学习方向人气最高。 AI风口行业,毕业生待遇连年创新高。网络上,有AI青年才俊毕业即拿下高薪的消息已经数不过来了。 无论是媒体还是公众,都更倾向于关注处于金字塔尖的一小部分人。 对于更多的普通人来说,事情可能完全是另外一个样子。 更多的人还是要被如何发文章、如何顺利毕业、如何在学术会议上露脸这些挠头的问题搞得压力很大。 今天来找我们小享倾诉的学员,表示扛不住这种压力了。他自称是一个已经在一所很好的大学内进行了5年的“机器学习核心研究”,但仍感到一事无成。 目前还没有文章,每次要发文章都会被导师阻止,理由是结果质量不够高。 他表示,自己现在非常痛苦,为什么自己把最好的青春都花在了机器学习上,现在却连一篇文章都没有,没有文章就没有经费。 “我知道我不是天才,比不上那些在本科时就能发NeurIPS、ICML这些顶会一作的大神,那我将来一直要被这些人碾压了,我该怎么办? 总而言之,就是很迷茫很痛苦。讲道理,这要换成是别的专业,估计分分钟变成劝退贴。 但是我相信关注我的粉丝中,被这问题困扰的,不止上述朋友一个。 那么遇到这种放养型导师,该怎么办呢? 分享一下我的心得,先抓主要矛盾: 从选题→看文献找创新点→行文→查重→交稿→答辩这个流程来看,90%同学都是卡在选题和创新点。 01、论题 俗话说得好,“题好一半文”,学术论文能否选取一个好选题,是论文写作工作能否顺利完成的重要基础。 文科类研究生撰写学术论文应当从选好论文标题做起,通过对论文选题的锤炼,学会从整体上把握学术论文的水平,这也是培养提高自身研究能力的基本要求之一。 选错论题,做了多少准备工作都没用,在这种导师放养的大环境下,临答辩前几天论题被导师推翻重来的惨案实在太多了…. 如果你目前对自己的论文选题毫无想法,建议先确定一下,自己对专业哪一部分内容最感兴趣,然后上知网搜索一下相关文献材料, 关于选题是否好写,这里有一个重要坐标可以参考,那就是各大顶级会议的收录情况,比如ACM CIKM、ICLR等,他们通常代表着学术界的风向标 主要是看两个指标,一个是自己研究方向的论文收录篇数,第二个是收录排名历史对比 例如GNN(图神经网络)在20年底举办的ACM CIKM上,GNN(图神经网络)成为最大趋势,ICLR 2020 提交论文的绝对高频词中它排名第7位,相比于ICLR 2019提升了13位。 从数据来看,这是一个热门且相对好发论文的选题。 02、创新点 阅读了海量的文献,但是找不到创新点,即使想出点子,一搜都发现有人研究过了,即使没研究,发现在模型上一跑,结果效果稀烂………. 怎么将已有模型运用在自己的项目上,怎么设计符合自己方向的模型? Introduction部分该怎么写?baselines怎么与时俱进?参数实验,效果&性能实验,消融实验怎么解决? anyway,这些说起来可以说3天3夜了,我花了十几个小时,给大家准备了一套免费资料,全部看完,写篇优秀论文不在话下。 《论文写作指导系列课》 (限99份,手慢无) 资料的设计者是全球top30高校教授,博士生导师,海外知名高校博士。同时他是国际顶尖期刊会议审稿人。 近五年来发表顶级会议和期刊30余篇包括Nature Communications, ICLR, ICML等。 超3000名学生学完这套资料后成功发表论文,70%登上优质期刊,相信对你也会有帮助。 ↓ 前方福利 ↓ 《论文写作指导系列课》 0.1元领取! ?扫码添加客服  即可领取↓...
论文管理攻略:轻松跟踪最新研究成果
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这篇文章介绍了如何有效地管理和阅读论文。首先,建议从论文类型角度看,除了看IF,还可以看期刊的分区,一区优于二区,二区优于三区。其次,可以使用DOI快速锁定论文,可以通过搜索URL、PMID或字符串打开论文并进行阅读和下载。另外,需要对阅读的论文进行有效的管理,推荐两种命名格式,并将同类论文放到同一个文件夹中。对于涉及大量论文的情况,推荐使用论文管理软件,如EndNote和Mendeley。在泛读阶段,需要快速浏览论文的标题、摘要、结论和小标题,并在精读阶段挑选精华部分进行深入阅读。最后,需要对阅读效果进行验证,并了解篇论文的借鉴价值。总的来说,文章强调了如何更高效地阅读和管理论文,以便更好地理解和掌握相关领域的知识。
颠覆传统!山大团队在AAAI-23会议上发表论文,提出newstatisticalinferencemethodformachinelearningmodel
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国际先进人工智能大会(AAAI)是人工智能和机器学习领域的顶级会议,全球影响力排名第四,我国推荐为A类学术会议。近期,我校严晓东副研究员指导的学生崔文海、吉晓婷在AAAI-23会议上,与加拿大统计学习研究主席孔令龙教授合作,以共同第一作者身份提交的论文《Opposite Online Learning via Sequentially Integrated Stochastic Gradient Descent Estimators》被正式录用并发表,这是山东大学金融数学团队非线性期望原创理论-策略极限理论研究的统计应用研究,提出的通用框架处理了基于流数据的模型参数的统计推断问题,并在线更新检验统计量,验证了非线性策略极限理论在传统统计推断问题的研究上的优势,提高复杂机器学习模型的可解释性。