如何做好研究工作之背景Word文档下载推荐.docx
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当时我印象最深的是阳老师向我推荐了几本很经典的网络方面的书。
因为那时我们不能有效的找到一些文献资料,很长的时间里面处于一种摸索阶段。
后来慢慢的有了一些论文,就对做研究有了一些感觉。
到了今年的上半年,因为有了一定的基础,可以学习一些研究的经验,慢慢的就把事业扩展开去了。
其中对我影响比较深的是我和微软研究院一些人的接触。
今年四月份的时候,我和微软研究院开始有一些交流活动,后来参加了一个国家科学部举办的一个培训。
在这半年的时间,我学到了很多东西,处于一种学习阶段。
我一直比较关注如何的更有效的开展研究工作,因为这是一个具有普遍性的问题。
这就是我这两年的背景,下面我要讲到的许多东西都和我这些背景有关。
还有一个背景就是学科背景。
并不是每一个学科它搞研究的方法都是差不多的,特别是对我们计算机学科来讲,它还有许多的特点。
我们这个学科不仅是研究,更注重应用技术,尤其我们研究所的方向就是应用方面的。
对于这个方面来说,有这样几个特点:
发展快,研究成果转化快。
这个特点是我们计算机学科所不同于其他学科的。
我曾经和微软研究院的一个副院长交流的时候,他的一个观点很独特。
他说,现在SCI是国内评价一个人或一门学科最硬的指标,但是它对于我们这种学科是不适用的。
为什么呢?
因为我们这个学科发表东西特别快,比如说网络方面或者多媒体方面的,它可能有一个年会,而SCI在年会之后的三年才进行收录。
而三年过后,那个年会的创作高峰期已经过了。
所以说计算机学科最有价值的东西往往不在SCI里面。
对于一些传统学科比如说物理或者化学,SCI的评价更具参考价值。
还有一个特点就是说计算机这个领域比较开放。
所有信息可以通过各种途径找到,包括别人所作的研究成果,只要你用心去找,一定能找得到。
这样就造成了大家的竞争,就说你很难超越别人。
大家都在做,都做的很好,这就要求你的起点非常高。
如果一个人单独做,那基本上是没戏的。
就像刚才周老师介绍的许多文献,那都是人家几年的工作。
你再看别人文献的时候,要注意到那时人家两三年前的工作,所以这个起点你一定要清楚。
我们这个学科还有特点就是应用性强,工程性强。
这个也是没有办法的,这样的话我们这个学科可能是应用方面比较强,后天理论方面可能不足,这也是每一个科研单位面临的问题。
所以对我们来讲,需要相对的补充一些理论方面的知识。
如何做好研究工作之起点,我们做工作一定要有个好的起点,这个起点就是前人做的工作。
站在前人的肩膀上,不见得是巨人,但你不能从头做起。
还有一个就是你扩大自己的知识面。
现在的自然学科对话要求有开阔的知识面,这个也是难以平衡的,一个是深度,一个是广度。
特别是在我们读书的阶段,一定要培养自己的知识面,因为以后参加工作以后,就可能没有那么多的精力和机会去开阔了。
在读书的时候,和同学的交流,参加一些活动,阅读一些文献资料,这些都是开阔知识面的好机会。
我觉得阅读好的论文和书籍是一个有效的方法。
因为那些是人家做的一些很好的工作,对你来说是可以拿来直接用的,是很有效的一个捷径。
还有就是如果你有机会接触到一些大师的话,要好好把握。
大师往往能在一些地方给你重要的启发。
我是很盼望能够经常见到一些大师,这样对我的帮助肯定特别大,因为他们身上有很多很多东西值得我学习,对于我们每个人都是这样。
北大学生往往对于来北大的一些人不重视,他来他的,我做我的。
其实很有可能他会改变你的人生,所以这种机会一定要好好把握。
还有就是培养自己看事物的深度。
你们在座的研究生处于最能够到达事物深度的年龄段,对事物的认识一定要把握好,要勤于思考,联系事物。
我举个例子来说。
前几年我一直在做软件开发,我一直在想,面向对象的本质是什么,为什么这10年来OO的影响这么大,而且它的影响长盛不衰。
你找一本教科书,它会告诉你面向对象的特性,但你要想一下,这样的说法有没有说服力。
我在研究生期间读过有关分数维的书,我们现在看世界一维的一条线,二维的一个平面,三维一个立体,但是有些维数它是一个分数,比如说1.4维,它也能够来描述一些很有意思的现象,比如说好多分形图的维数就是分数维。
这个可能和OO还没有联系。
在分数维里面有很多特性,比如说自相似性,这在数学里面有几套等价的理论。
比如说信息论,我们可以用信息量来衡量一个事物的复杂性,用信息里面的熵衡量,这个是整个IT比较奠基的东西。
后来5月份的时候我给研究生上课,讲到composite的时候它就是用对象来描述事物,他有一定的自相似性,因为它在节点上又包含了抽象类父类的信息。
那天我突然想到这个和OO其实有很多东西是相关的,因为OO的本质是描述事物之间的关系的,就是说好多对象可以用对象来说,其实他们之间有一定的相似性。
像composite这种模式具有相当的普遍性,就是说它反应了现实生活中的好多模型。
为什么OO现在能这么样的反应现实生活中的特征,这两者之间是相关的。
也许我说的不是很精确。
但是我后来确实把两件事情联系起来,那是我正在课堂上讲授composite模式的时候突然想到的。
我说这个事情并不是吹捧我自己,我是说当你经常的深层次的思考一些问题的话,会有一些意外的收获。
不要总是停留在表面上,因为我们将来要进行研究工作,如果你做的研究比较深的话,经过思考之后你会有一些发现,这些发现对你将来的工作会有很大的帮助。
还有研究工作的一个起点就是对领域的认知。
我们每一个人在应用领域里面不见得完全相同,但作为研究起点起码对领域应该有几点认知。
一个是从理解中的认知,它的一些应用基础,它解决了一些什么样的问题,这个是需要认知的。
还有一个就是国内外的形式,比如说在学术研究领域里面有那些很好的年会,有那些杂志。
这些知识绝对是有帮助的。
如何做好研究工作之选题—
选题是一个比较重要的问题。
要找到一个好的题目是比较困难的。
我们研究所的老师都非常理解和尊重学生个人的意见,在选题的时候最好有个人的看法,不要老师给你一个题目看都不看就接受,你可以挑一个有自己想法的题目。
如果导师给你的提示很好,你可能做起来就比较幸福,因为以它为基准,将来可能取得比较大的成就。
但是不见得每一个人都有这样的好机会,所以你可以认真点,好好的挑一挑,有点经验。
这个想法还是基于你对研究领域的理解和认知。
还有我觉得选题中比较重要的是你一定要找到你研究领域的先驱者。
这个先驱不见得是个人,它也可以是一些比较经典的文章,不过是人的成分比较大。
很多时候很多开创性的工作是由一两个人做出来,你如果能找到资料了解他们的工作,这个对于你的研究是有很大的帮助的,因为往往所有的思想都集中在那个点上。
当你选择一个领域的时候,这个是比较重要的。
有时候有一些事件,对我们搞应用研究的人来说比较重要。
像40年代的时候,有很多数学特别是概率论的发展促进了信息领域许多分支的发展,有很多开创性的文章就是在那个年代出版。
你甚至可以把那个年代的科学研究文章当作科普性的东西来读。
在那个时候三大理论信息论,系统论,控制论就是在那时候奠基的,对这些有所了解绝对是有好处的。
还有就是与标准的差距有多远,这个对于我们来说是息息相关的。
不管是做研究还是在一个项目组里面做工作,这个要了解与标准差距的距离。
这个你一定要很清楚,特别是你在选题的时候。
如果你作产品开发,你要了解一些共同的标准,否则你的产品开发必须得重做。
大家都知道xml,你要做的东西要向xml靠拢。
如果是做研究,研究标准的意义并不大,因为标准是一些研究工作的积累,你不能说去研究一个标准。
比如说搞多媒体的现在去研究MPEG2,那基本上你的研究出发点就不太对,因为MPEG2,95年的时候就成为标准,你再研究也不可能把MPEG2的标准更新。
所以你研究的时候,要确定你选题的这个领域里面有那些标准和标准的一些进展情况。
我这半年来对Internet接触比较多,这一方面我接触了很多标准。
我们现在用的很多标准特别是很多协议是90年代甚至80年代制定的。
现在新的标准也很多,而且在不断的更新,还有一些新的技术正在成型的,正在进展当中的。
所以你选题的时候你要考虑这些标准对你题目的影响,因为这些标准往往衡量你所作题目的生命力和前沿性。
已经成为标准的东西,你要学一学,你再深入研究也没什么用。
现在可能有一些正处于一种萌芽状态的,这些可能比较好。
你可以选出来,将来过两三年之后,你的工作可能被纳入到标准中,这样就比较好。
即使你的工作不能被纳入标准,那你的写一些文章总是超前的,那你的工作也总是有价值的,这个可以用来衡量你工作的超前性。
这个我觉得比较重要的,因为在现在竞争社会里,讲究兼容性,讲究相互沟通性,最终都是建立在标准的基础上的,所以标准是不可忽视的。
还有就是与国内的差距有多远。
我们计算机研究所应该是国内科研领先的单位,所以我们所作的工作起码应该是国内领先的这样一个层次。
至于要用什么来衡量,我觉得仅仅看国内的期刊是不够的。
因为期刊上的文章从写作到发表往往经过半年到一年的时间,到时候你去查文章的话,你要知道这个差距,这个能不能代表领先。
因为这个时候别人的工作又在往前做。
国内的文章还是不太规范的。
还有一个就是和国际领先的差距有多远。
因为应用性的东西将来要面临着直接和国际接轨的问题,所以和国际领先的差距要进行具体判断。
所有上面这几条都是在选题中要注意的,这些是我认为在选题当中比较重要的问题,你们在各自选择的领域中可能有一些特殊性,但是我觉得这几条对于我们还是比较重要。
至于与国内领先和国际领先的差距怎么找,我觉得主要还是通过internet。
如何做好研究工作之方法论
上面讲的是选题,一但选中题目就要涉及到方法。
一个就是你的基础。
基础分为好几个方面。
一个是你的技能,如果你不会编程,那么你很难进行研究工作,像这样的都属于基本技能方面。
还有就是分析工具。
我觉得对于现在培养出来的学生,这个方面是比较薄弱的。
因为分析工具很多是统计学等数学方面的东西,这些作为基础应该要巩固。
然后就是描述工具。
因为你将来需要描述,比如说像周老师讲的UML课,作为软件方法的话,这些描述工具是需要掌握的。
这些基础无论你将来写论文还是做一些具体的工作和别人交流开发都是比较重要的。
还有就是对于我们研究工作,都有一个认识过程,从模糊到清晰。
如果一个课题一上来就特别清晰,那么这项工作对你来说没有挑战意义。
在这个过程里怎么度过黎明前的黑暗?
我们看一些大师们做出开创性的工作的时候,总是有一个比较有特殊意义的里程碑似的时期。
比如说网上斑竹发的李开复的文章,他就讲到有一天半夜的时候突然就有了这么个阶段。
可能在那个阶段之前是比较的痛苦,包括身心等等都会受到一些压力,这个你一定要坚持。
这个可以从内外两方面来讲。
从内心来讲,你一定要有能够坚持下去的品质,从外因来讲,你所作的这项工作你自己有没有信心有没有兴趣。
下面我讲一下态度。
第一点就是大处着眼小处着手。
这是我在微软研究院的时候一个人给我的忠告,我想了一下,觉得这一点非常有益也是非常正确地。
你在做工作的时候看问题一定要全面,能把相关的东西包容进来,不要只考虑你眼前的东西。
但是我们在做工作的时候不可能把相关的东西都做。
特别是在现在,一项工作不可能由一个人从头做到底,总要和别人合作。
这对于我们来说,我们可以看到别人做的工作,但是你还是要专注把自己的工作做好,而且要从小做起。
不能说因为我们做的是研究工作
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