文章目录

00 观后有感
01 时商，从爱多士说起
02 时商与基础误区
03 我的想象力飞了起来
04 湖南人的霸蛮与多巴胺
05 戏说寻师
06 寻师的五个维度
07 高徒出名师
08 “泡泡糖”与脱口秀
09 讨论班与综合科研能力
10 不对称的压力与科研流水线
11 论文的选题与选标题
12 “重灾区”论文摘要
13 引人入胜的开场白
14 综述东来顺，引用西太后
15 创新——从亨廷顿舞蹈病说起
16 完备的实验
17 虎头蛇尾、画蛇添足的结论
18 完美主义的排版
19 兼听则明的评论与回复
20 合作共赢
21 顶天科研，立地应用
22 科研后浪
23 冷门、热门研究
24 心理暗示与挑战极限
25 好奇心与细节，决定成败
26 师生——兔子的玄武湖
27 内卷下的学术诚信
28 爱好与科研——“背包”里的游戏人生
29 慢养的诺贝尔奖：自由而无用的灵魂
30 诗与远方

序
处理好师生关系，选择导师；兴趣，创新，细节，想象力，好奇心；知识基础。

——陆汝铃

前言
经验，体会和知识，定位，写作手法，平衡。

——张军平

00 观后有感

这里写下我自己在还未上研时读了张老师的书的一点感受。首先，我们要完成从大学生到研究生身份的转变，这意味着我们的学习方式需要进行改变。我们要从被动的学习转变为主动的学习，这一点与我而言是没有问题的，因为我自己认为我并不是很符合现如今大多数大学生的标准，大学的四年里我算的上是充分锻炼了我的自学能力以及能动的思想（仅局限于我感兴趣的方面）。然后我们就会面临选择导师以及研究方向的问题，这一点需要考虑的有很多，不过我认为最重要的是兴趣，而兴趣的产生是有多方面因素影响的，并且兴趣之花是需要不断滋养的。选完导师之后，我们就需要处理我们和导师之间的关系，而这往往也是比较复杂的。但在我看来，老师也是人，所以我认为我们在做事情的过程中，只要能将心比心换位思考，其实能够避免掉学习和生活中绝大多数问题。再然后关于科研相关的问题，我们要学会严谨，避免存在漏洞，在书写论文时同样要做到虚中有细。最重要的是兴趣，好奇心，这是整个科研生涯最重要的东西，在我看来它就是科研之魂，因为张老师书中提到的很多优秀的品质都可以从这一点辐射开来，万物之源。突然想起，这个观点再一句英语名言中也有提到，另外在清华李国良的科研综述中也有提到。很庆幸自己能够选择自己感兴趣的方向，有机会跟随我的导师进行学习和探索。加油努力，初步先做一个对周围人有用的人，只有什么是有用，那就是仁者见仁智者见智了。

01 时商，从爱多士说起

爱多士的时商与传奇： 对科研时间标杆级的有效利用，行程安排的十分满，论文成果之多。
        “内卷”的竞争： 现在，一个要成功，需要付出的机会成本远高于20年前，有人称之为“内卷”。
        不可或缺的时商： 个人能力强是最重要的，智商、情商、时商。时商——反映了人对时间的利用效率，和在此基础上形成的对学业或工作的绝对投入时长。时商的提高靠自律。
        时商提高小窍门： 熟能生巧，“无它，惟手熟耳”。多读论文是逐渐提高时商的必要环节，这样才能把读论文的速度由最初的慢变成了解后的快。提高自身的反应速度，运动，锻炼。梦境学习，睡前整理思路。

02 时商与基础误区

学习的基础误区： 习惯性认真地、反复地看相关专业的基础书，好的一面是基础稳固了，在思维逻辑、知识体系上会很严密。然而，对研究生来说，从时商的角度来考虑，这并不是合理的方式。
        人工智能基础书籍： “科研书山”的基础是永远打不完的。
        高阶数学与优化书籍： 读经典教材。
        以点带面的基础学习： 基础应该优先定位在对具体研究方向的前沿的把握上，而非对相对笼统的整个研究领域的宽泛了解上。
        从会议、期刊找点： 明确选题很关键，关键词和搜索引擎。关注引用次数多或新发表的，或相关方向国际上知名团队发表的论文。
        摘要、代码快速扫盲： 从阅读摘要开始进行初筛，到对觉得有内容的文章进行泛读和进一步的精读。
        综述、参考文献拓宽，形成倒金字塔： 浏览作者撰写的综述部分和提供的参考文献，从文献中形成树状搜索来获得这一领域所需的背景知识、基础，以及不同视角的观点方法。

03 我的想象力飞了起来

著名科学家的有趣轶事： 古迪纳夫97获诺贝尔，费曼酒吧科研，图灵独特跑步。
        独轮车上的想象力： 香农骑老式独轮车上班。
        艺术激发想象力： 对音乐艺术的爱好也是激发想象力的方式之一。想象力的重要来源：一是幼态持续，二是广泛的兴趣爱好。
        幼态持续与广泛的兴趣爱好： 幼态持续有了得天独厚的好处，让身体外形缓慢变化，也让人类有了一个漫长的学习期。爱好学习、对新鲜事物和知识由好奇心，都可以视为幼态持续的一种外在表现。同时幼态也延缓了心理年龄的增长，帮助人们尽可能地避免一些固有的条条框框、不断走出自己的舒适圈、激发有趣且有益的想象力。广泛的兴趣爱好，比如音乐、艺术、健身、旅游、摄影、读书等。兴趣爱好能帮助人们学会触类旁通和借鉴，避免僵化，思考问题时能够更加宽泛一点儿、活络一些。

04 湖南人的霸蛮与多巴胺

无问西东： 是否一定要有优越的科研环境，才能获得好的创新成果呢？
        科研品质： 想象力是科研创新的必要前提之一，舒适的科研环境和充足的实验设备，科研人员自身需要具备的独有特质：“吃得苦、耐得烦、霸得蛮。不怕死”。
        拉马努金和陈景润得“吃得苦”： “吃得苦”是指不过于追求或在意环境得舒适性。
        步态识别得“耐得烦”： 步态识别是身份认证得手段之一。坚信思路没问题，加之细微调整。
        “灵活”的“霸得蛮”： 这意味着我们需要提高对研究方向得嗅觉和判断力。
        跳出舒适圈的挑战极限： “不怕死”解释为敢于挑战自身极限。比如科研做久了，已经形成了舒适圈，有些人就不愿意开拓新方向了，类似的缺乏挑战极限的精神也会出现在害怕失败、担心做不出成果影响自己发展的年轻学生身上。
        寻找勇气的多巴胺： 爱冒险、敢挑战、愿意主动跳出舒适圈。通过跑步和其他运动，唱歌来增加多巴胺。

05 戏说寻师

导师还需慎选。

06 寻师的五个维度

（1）论文；（2）项目；（3）学术活跃度；（4）指导学生情况；（5）个性拟合度。
        了解导师： 个人主页，研究小组主页。谷歌学术、DBLP、百度等搜索导师的科研情况，尤其是发表论文的情况。然后，通过论文档次、数量、署名情况来综合判断导师的科研水平。
        论文寻师法： 近三年的发表情况则能反映导师是否与时俱进，受否还在科研第一线。
        所谓的“学科鄙视链”： 学生不需要在意自己在“鄙视链”的哪个位置，而应该以自己的研究兴趣、能力为主导来选择导师。
        论文作者排序： 署名次序，一般越靠前的越有可能表示其仍然处在事业上升期。通信作者是论文的实际主导者，且反映出了论文成果的实际承担单位。
        论文数量明辨： 一个方向的逐点突破，或者探索式的齐头并进。
        论文的ESI、H指数和引用次数： ESI高被引论文，谷歌学术上提供的引用率和H指数，引用数。
        项目寻师法： 纵向是来自国家、省、市，如国家自然科学基金以及科技部和教育部的项目。横向则是来自企业，以实际应用为导向。
        学术活跃度寻师法： 参加学术活动，并在其中担任一定的职务，期刊担任编委，会议担任主席，反映了同行对这个人学术水平的认可度。
        梯队结构寻师法： 希望从多、快、省的角度在论文上找成就感的学生，不妨多考虑选择年轻老师做导师，而愿意挑战需要更长时间才能见效的研究方向的学生，则可以考虑选择资深导师。
        个性匹配寻师法： 兼顾导师的个性和学生个性之间的匹配度，以及老师的脾气。

07 高徒出名师

寻找千里马： 本校本专业特别优秀学生。
        本科选材才： 班导师，ACM竞赛，承担本科课程。
        研究生选才三节点： 暑假的夏令营，9月推免，考研。在现行考研体系下，综合科目的成绩往往不太能反应考生的科研能力。尤其在真正读研后，研究生的方向非常细化，往往与综合科目里的基础知识是否扎实没有绝对的关联性。说不定更应该看重严重偏科的学生，可能确实是有研究天赋的学生。
        科研与考研的不对等： 没必要要求他有太全面的科研素质，创新能力才是研究生最需要体现出来的，其他的不足之处可以通过研究生期间的学习和导师的指导来弥补。

08 “泡泡糖”与脱口秀

初次报告获好评： 导师组内的讨论班。
        中国机器学习及其应用研讨会： 由初期的研讨会演变到后来超过2000人的国内机器学习最好的一个会议。
        “泡泡糖”的逻辑与观点表达： 做报告的一些基本原则，逻辑性（最好具有故事性）、自己的观点和见解。
        “泡泡糖”的制作技巧： 有条理性且简洁明了，图表公式尽量保证高分辨率，一图胜过千言万语，多用思维导图或箭头，音视频相结合，多讲实例，台下十年功，台上一分钟。

脱口秀： 严谨，幽默感。
        科普解读： 通俗易懂。
        声音、节奏的魅力： 报告人声音的强弱、顿挫、快慢、停顿也非常重要。
        时间与情绪控制： 时间控制问题，情绪紧张问题。

09 讨论班与综合科研能力

培养学生质疑、处理错误、泛读文献、头脑风暴、学术争执 等能力。
        质疑的能力： 敢于提问。
        处理犯错的能力： 鼓励研究生多多细推报告论文里的公式，既有利于上台推导的学生对问题的理解和提升临场反应能力，也能够帮助台下听的学生更好地看清论文的创新点和找出潜在的研究方向。
        泛读文献的能力： 通过看论文的题目来判断其是否具有创新性，推测作者可能的研究思路。看论文摘要来了解其文章的动机和形成最简洁快速的现状分析，包括判断作者的创新点在哪里、改进效果如何。
        头脑风暴： 有点“火药味”的争执有利于解决问题。
        组织讨论班： 组织讨论班是开展科学研究、形成内在健康的科研氛围的必要一步。
        自行组织讨论班： 学生也应该培养自行管理和组织讨论班的习惯和能力。

10 不对称的压力与科研流水线

科研的不对称压力： 学生的压力波会在这几个峰值上振荡前行，而导师的压力波可以看成是若干个学生不同周期的波与其他因素形成的波的叠加结果，可能是一条无休息的、接近直线的高压工作线了。
        科研流水线： 各司其职。
        自律与效率： 科研的自律，作息时间的自律，尽快学会自己去探索科学问题、搜文献、下载数据集、跑程序、做实验诸如此类的事，提高沟通的效率。
        导师的累积压力： 导师杂事太多。
        导师们的辛酸琐事： 项目申请，科研经费，学术活跃度，大会报告，期刊编委，报销，家庭责任，孩子教育……

11 论文的选题与选标题

统计学习选题风云史： 论文的选题，与研究生期间关于研究方向的选择有关。
        泛滥的核函数选题： 核函数：不知道映射函数的具体形式，也不知道映射后的高维空间是什么样，所有的计算实际上都可以在原本数据生存的空间里完成。多读文献，跟紧国际前沿。
        不同的选题偏好： 年轻或自身老师的课题特性。
        选标题的门道： 论文的标题不仅能反应本研究组对方向先进性的把握，而且在一定程度上也决定了论文被录取的概率和审稿周期。尽量把标题写得明确，以确保能被分配到懂行的评审专家手里。
        吸引眼球的标题： 影响成果的宣传效果和引用率。

12 “重灾区”论文摘要

机会成本上升： 要让机会成本物超所值，应在研究生期间形成一个或多个或成体系的科研成果。
论文摘要重灾区： 摘要不需要太多字数，期刊会议会有严格要求。提供论文的总结和内容概括，否则会有三分钟拒稿法则等着。
摘要基本框架： 言简意赅，多读些文献的摘要。下面五个步骤：

要在摘要里提及的是，你要研究的任务是什么，有什么理论和实际应用价值。
概括性地总结现有的技术路线和方案，帮助读者了解前沿进展在哪里。
指出这些方法存在什么问题，以便引出本论文想要做的研究。
为了解决这些问题，你提出了什么新的方法，提出的方法主要创新在哪里，有什么优点。
怎么证明提出的方法是有效的。

三分钟拒稿法则： 逻辑上要避免研究任务的理论和实际应用价值过于一般、常见或从众，解决问题的方案则是体现创新性的地方。还很重要的是写文章的认真程度和专业性了。
写摘要与关键词的节点： 写摘要的时间节点需要和导师商量，是一开始写还是写完全部论文后再写。关键词关系到了论文是否能快速送审和获得更多的引用。

13 引人入胜的开场白

问题的引出： 读者和评审更希望知道提出的方法到底有何意义。引言应该告诉读者：（1）研究的问题是什么；（2）有什么意义；（3）它的独立性表现在哪里？介绍和摘要保持一致性，语言表达上避免重复。另外，这里的陈述也需要与投稿的会议或期刊的主题挂上钩。
        难点和贡献的突出： 突出本文研究问题的独特性，研究意义以及研究难点。论文开头部分指出这些问题，就能为论文随后要展开的研究或拟解决的问题埋下伏笔。
        相对全面的现状概述： 最好用归纳总的方式来概述，将解决问题的策略分成不同的思路。注意，过长的概述会增加不必要的阅读时长；善于归纳总结，切忌为了引用而引用；尽量引用重要文献，且要有足够的时间跨度，一定要跟踪热点文献。指出不同范畴方法中存在的问题，以便引出论文中要提出的新方法，之分析与论文相关的关键问题即可。
        论文的贡献与结构： 不妨另起一段总结下本工作的贡献点，3~4个即可，空间充足的前提下可以分点分行的格式来写。可以从设计思路的创新性、理论性的证明、算法的优化效率提高、算法计算复杂程度的显著降低、模型结构的有效改善、目标函数的合理调整等方面来考虑。但值得注意的是，提及的贡献点或创新点都应该是用来解决先前文献中存在的问题的，形成逻辑闭环。除此之外，引言或介绍的最后一段需要对论文的结构做个总结和引导，介绍随后章节中，每一节的内容是什么。

14 综述东来顺，引用西太后

数据驱动的智能交通综述： 逐篇阅读分析，归纳总结。逐渐形成了自己的判断，并提炼出自己的一些观点，比如归纳出文献中存在的若干研究分支和不同的研究角度，以及各种潜在的应用等。
        “相关工作”写法与误区： 相关工作，即迷你版的综述。要写好这块的介绍，查找、阅读和整理相关文献必不可少。尽量不要引述大家没听说过的期刊或会议上的论文，尽量引用预投稿的期刊或会议上的文章。综述内容一定要切题，从各个侧面来突出论文的贡献。
        综述论文的意义： 综述性论文则需要有更强的全局观。对于博士生来说，写综述其实是一个很好的锻炼科研能力的机会，它有助于愿意从事科研工作的博士生产生持续性的科研成果。
        综述的前瞻性和引领性： 在写综述论文时，我建议要写就写得完整、认真一些，尤其是把前瞻性和领悟跳出来，要让读者看到作者独特的思考而不是简单地对已有知识罗列和记流水账。

15 创新——从亨廷顿舞蹈病说起

寻找亨廷顿舞蹈病的药方： 追溯这篇文章的历史，不难发现，在此之前，已经有过一系列的研究成果和经验积累。
        论文的核心：创新 论文需要突出创新的一节中，作者写的时候需要确保写出来的内容不存在逻辑的漏洞，能与论文的介绍部分、相关工作部分形成完整的逻辑闭环，让评审专家和读者相信此创新是值得发表的。
        符号的统一规定： 偏重理论方面的创新，首先是符号的约定，滥用和重复定义符号容易让评审或读者觉得不专业。在多数情况下，我们对数学符号有约定俗成的规定。
        低级错误与有效证明： 不要在命名上犯低级错误，混淆定理、定义、推论、引理和命题等的写法。
        算法创新的表达： 学会总结，千言不如一公式。深度学习领域公式并不多，但图示深度网络模型的结构非常重要，因为它能更直观地帮助读者看出创新点在哪里。千万不要把自己写的代码直接复制进论文中，最好是凝练成伪代码的形式，把算法的主要结构和步骤描述清楚就行了，也方便读者复现相关代码。
        论文投稿的次序： 在论文中，除了完成创新部分有效且准确的表达外，还需要有实验的结果来进一步形成对创新的支持。

16 完备的实验

实验有无？ 没有实验的文章有三类，纯理论性的文章、综述或科普性质的文章、明明需要有实验来支撑，却没介绍实验结果的文章。而多数的工作往往是理论和实验兼有，会估计两者工作量的平衡。
        数据集选择与细节交代： 数据的交代，包括明确实验用的数据或数据集的细节，如数据采集方式、采集时间、采集设备、数据量的大小和使用的特征数量，以及数据是否是公用数据集（最新的大规模的数据集）。方法的比较说明，各种拟比较的方法参数设置情况、软硬件平台是否相同、方法是否为最新的、是否是目前已知文献的最佳性能。
        评价标准： 撰写实验报告时，需要根据自己研究方向的实际情况，以及选择广泛的评价标准来分析实验结果。
        预测性能： 通过模型预测值与真实值之间的差异来衡量，一般越小越好。预测值是连续值：均方误差，平均绝对误差；离散值：识别率，精度，和召回率来衡量。
        假阴性，假阳性： 这两种误判在不同应用下，导致的后果或代价是不同的。在综合考虑预测准确性和假阳性的情况下，还可以分析模型或从完全不允许假阳性到完全允许假阳性时，预测准确率的变化情况。
        显著性检验： 确信这样的改进是显著的，如p-值检验。
        代价： 党提出的方法在预测性能上提高了，那么就需要分析和介绍代价情况了。
        参数的影响： 指出到底是单个模块的作用，还是符合模块获得的效果提升。如果可能，最好解释下这一性能提升的内在原理。
        主观评价标准： 让主观评价的指标尽可能客观化。
        洞察： 实验的目的不仅是要验证算法的优越性，也需要作者能从实验结果中分析出一些有意义、有价值的知识。总之，实验的目的是要把评审和读者想知道的、质疑的部分都尽可能完整呈现。

17 虎头蛇尾、画蛇添足的结论

虎头蛇尾： 首先要确保结论与摘要、介绍中的内容相呼应，在结论部分要再次明确论文的贡献、亮点或优势，解决了哪些重要问题，以便把整篇论文的逻辑封闭好。
        画蛇添足： 一种添足是，在结论里，有意无意地夸大了自己成果的性能和可扩展性。另一种添足是，过于诚实地暴露自己方法的不足。
        附录与补充材料： 出现附录的原因，一是需要补充一些信息，以帮助评审和读者更完整地了解论文的成果。另外，如果存在补充实验时，也可以放在附录部分。
        最方便挑刺的参考文献： （1）作者姓名的一致性问题；（2）论文约定名字的大写问题；（3）卷、号、页码问题；（4）期刊、会议、书的引用格式问题；（5）引用问题；

18 完美主义的排版

排版与第一印象： 大范围快速识别能。
        常用排版软件： Word，WPS，LaTex。现在不少国际期刊或会议甚至提供了Latex排版的源文件。
        论文结构与字体规范： 论文整体结构的布局有基本的规范；在每一章、节、小节的单词大小写的写法都需要注意；尽量保持各节内容的量是均衡的，不要某一节特别长，而另一节又特别短。
        图的画法和排版： 首先，不要留白太多；其次，颜色的配置；如果是数据相关的显示图，代表不同方法的曲线数量较多，可以考虑变化线型和增加标记点来辅助区分。
        表格区别： 一是避免重复性，防止浪费页面；二是要将重点结果显示标注；三是表格自身需要仔细设计。另外，在使用表格报道模型的预测性能时，如均方误差，一般建议只保留到小数点两位即可。再多也意义不大，且还占空间。
        公式写法小技巧： 不建议直接采用Word这类办公软件的公式编辑器。
        参考文献小技巧： 一是缩写，期刊和会议名称均有其常用的缩写形式；二是字体的大小。除此之外，值得提醒的是，多数排版软件都能找到提供交叉引用的函数或功能模块。建议作者在撰写文章时就加入交叉引用的功能。
        精细化调整： 一片版面控制得好的论文，需要对文章的布局做精细化调整；文字描述上的压缩；另外，也不要浪费版面。对整体版面进行完美主义式的把控，它体现了科研人员在诸多科研细节方面的品质。

19 兼听则明的评论与回复

同行评议的意义： 更好地帮助作者完善研究成果，帮助准确且客观地评估论文的价值。所为之，兼听则明，偏信则暗。
        同行评议的弊端： 当碰到不靠谱的评审时，那同行评审的意义就会大打折扣。
        在线论文的利与弊： 好处是无需评审，能快速地将自己的成果公开。
        小李飞刀与温柔一刀： （1）缺乏近三年最新方法的实验比较；（2）缺乏对重要文章的引用和综述；（3）方法存在关键性漏洞；（4）缺乏洞察力，论文有记流水账的嫌疑；（5）重大学术问题；
        回复规范： 最不希望看到的是，作者在提交修改版时，直接改了论文，既不标注哪里改了，也不同时提交告知都改了哪些内容的回复文件。切记，一定要认真且逐条回复。
        评审间的讨论： 分清主次，一定要重点回答好那个问题提得最为尖锐的评审的意见，同时，也得回答好温和评审的意见。
        致谢： 一定要正面回应评审提出的问题，而不是顾左右而言他。尽量不要起冲突，最坏的结果就是向上一级投诉。

20 合作共赢

团队合作： 科研在现在这个时代已经变得越来越细分。
        组内合作： 组内合作是最容易、也是最需要重视的，毕竟同门之间的社交距离近不少。
        组组合作： 有时候还存在校外的比校内的组组合作更方便这种“近邻不如远亲”的情况。
        交叉合作： 当研究方向存在较明显差异时，两者也有很大的合作空间。一来是知识的互补性强。而对于机器学习领域的科研人员来说，他们也会存在找不到可落地应用的实际问题的困恼。
        国际合作： 国际合作也是合作中必不可少的环节，它能帮助提升科研成果的档次。
        同行合作与强强合作： 不同单位的同行之间也存在合作的空间。
        师生共赢： 对于学生来说，相信导师可能是最重要的。在合作中，相互的尊重也是必须的。
        科研孤狼： 猛兽总独行，牛羊才成群。

21 顶天科研，立地应用

软硬环境不足： 学校购买硬件GPU的规模小，与一些大公司不在一个量级上。
        数据优势在企业： 大数据的缺乏。
        21世纪最缺的是什么：人才 从某种意义上来说，企业通过薪酬和稀缺的就业岗位等因素吸引人才的同时，也实质性地缩短了科研院校对学生科研能力的培养时间。
        科研院校的优势：基础 尽管存在诸多不足，学校也有其独特的优势，比如基础研究，就得以科研院校为主。
        科研院校的优势：大局观、人才与交叉学科 第一，多数公司是不会考虑这类时滞性太长或前瞻性太远的研究方向，而科研院校对探索性研究有着更大的宽容；第二，流动性强的学生可以防止思想僵化、保持团队持久有力的创新能力；第三，多数学校在学科配置上几乎是完整的。
        校企深入合作： 学校与企业或应用型单位合作。与企业合作，能够找到实际应用问题；数据共享（沟通）；系统工程。
        容易被忽视的专利： 专利一定程度上保护了科研成果的知识产权。专利的维护也是一笔不小的费用。

22 科研后浪

青年的年龄定义： 科研的后浪：有强烈的好奇心和求知欲；敢于冒险，跌倒了，失败了也无所畏惧，愿意走出自己的舒适圈；勇于挑战权威，挑战极限；愿意花心思去奇思妙想；充满自信。
        后浪的求知欲： 后浪要有强烈学习新知识的欲望。
        抗打击能力： 后浪应该不害怕失败。
        走出信息茧房： 有勇于冒险的精神和走出舒适圈的魄力。
        创新能力强： 善于形成新颖的创新思路或方法。
        碎片化时代： 现实的骨感，往往让大多数人很难心无旁骛地去做纯粹的科研。

23 冷门、热门研究

人工智能的“冷门”研究：统计学习 统计学习理论的建立。
        人工智能的“冷门”研究：深度学习 用于优化神经网络的反向传播算法把神经网络重新带回了人们的视野。
        深奥的数学基础 背景理论要求太高，不仅要数学基础好，还得有能将数学理论与实际问题建立起关联的直觉思维和抽象思维能力。
        超前的卡尔曼滤波器： 类似的情况，在思想太过超前时也会出现。
        热门方向与成就感的冲击： “钱景”相关，发的论文无人引用导致成就感降低打击热情。研究的时间跨度都比较长的共性。
        短板问题： 基础核心技术如芯片、操作系统及数学物理的基本理论等对很多应用的发展至关重要。而这些基础从市场或科研的角度来看，属于耗时费力的冷门方向。

24 心理暗示与挑战极限

维修工的心理暗示： 心理作用对人生的规划是有重要意义的。
        挑战极限： 不要满足现状，不愿意尝试一些稍微超出自己能力范围的工作或研究。
        导师的经验： 杂事和学术之间的平衡。能做得动科研的时候，就少掺和其他事情。
        天道酬勤与抗干扰能力： 除了需要正面的心理暗示和指导外，还需要积极看待读研期间可能面临的不利情况，学会调适和摆正自己的心态。
        美食与运动： 流行的医学观念认为，肠道菌群扮演着第二大脑的功能，甚至有可能会影响人的心情。
        共处与多肉植物： 与心理上存在障碍的同学相处的问题。

25 好奇心与细节，决定成败

重拾好奇心： 重新激活好奇心。
        成就感： 细节决定成败。
        细节决定成败： 一篇论文里能挑出很多小的细节问题：逗号前多余的空格、引用论文的符号放错地方、行间距设置得全文不一致、段落首行是否应该缩进、公式与正文间是否多了空行、公式紧接着的参数说明段落首行不需要缩进等。
        自律拉大差距： 科研中的自律也是研究生生涯中细节的一种表现。
        坚持与毅力： 如果能学会把对细节完美的极致追求，变成研究生生涯中的潜意识反应，就更有可能让自己的好奇心变成稳定的动力。

26 师生——兔子的玄武湖

玄武湖的兔子
        兔子的小技巧： 刚开始用更省能量的、与走路最相近的自然跑——即高步频和与走路一样宽的小步幅。
        控速与防捧杀： 控速防止过早把体能消耗掉，捧杀会让人过分骄傲自满。
        示范、毅力和狂热： 一是示范，跟着兔子一起跑；二是毅力，跑长跑是很容易放弃的；三是狂热，比常人更习惯这份毅力、坚持，对自己相信的东西，兔子会不畏人言，坚持下去。
        回到起点的兔子： 周而复始。
        1024的玄武湖： 传承和发扬突破。

27 内卷下的学术诚信

机会成本上升的竞争
        无处不在的内卷： 机会稀缺的形势下，内卷就出现了（大环境相关）。
        避免简单问题复杂化 一是避免内卷的研究方式，即将简单的科研任务“复杂化”却无实质性的进展；二是避免内卷后出现的学术诚信风险。
        学术诚信 一是参考文献引用问题；二是图表问题；三是公式问题；四是实验中的问题；五是写作问题。
        学术不端的风险 会在学生自己、导师及团队、学生与学生的合作、导师与合作者之间等方面产生不良的连锁反应。

28 爱好与科研——“背包”里的游戏人生

第一台计算机
        游戏攻关
        游戏机写论文
        游戏助学习
        游戏科研

29 慢养的诺贝尔奖：自由而无用的灵魂

诺贝尔奖 我国人数可怜。
        不能输在起跑线上？ “慢”似乎是日本的特色之一。
        慢工出细活 急不来；一个国家的科研水平与平均生活水平是相关的；长久考虑。
        自由而无用

30 诗与远方

学术生涯 博士毕业后的前三年很关键。科研方面，待遇方面，个人的职称晋升。
企业人生 固化、老化、变化。
围城：企业与科研院校 只要心中有科研，哪里都是实验室。

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