高博士

2020年9月9日，本年度阿里巴巴达摩院青橙奖获奖名单正式揭晓，北京小白世纪网络科技有限公司（简称“小白世纪”）首席科学家黄高博士，凭借新型神经网络构架DenseNet，与其他9位青年科学家获得达摩院的1000万元奖金。钟南山院士作为今年的颁奖嘉宾，在线上颁奖典礼现场，以VCR寄语的方式表达了他对青年科学家的期待。阿里巴巴达摩院青橙奖青橙奖设立于 2018 年，是阿里达摩院举办的一项公益性的青年人才评选活动，每年选拔 10 名中国籍的青年科学家（35 岁及以下），旨在发掘和支持从事人工智能、芯片、智能制造等基础科学和应用技术研究领域的优秀青年工作者。 据统计，本届青橙奖总共收到了 317 人的有效申报材料，陆续有 23 位院士、两名图灵奖得主、29 位 IEEE 和 ACM Fellow 通过撰写推荐信向达摩院推荐人选。经过初审、复审以及终审答辩三轮评审流程，最终评选产生 10 位获奖人，获奖的比例仅为 3.15%。本次获奖人之一的黄高博士是小白世纪的联合创始人兼首席科学家、清华大学控制科学与工程博士，曾在美国康奈尔大学计算机系从事博士后研究。主要研究方向包括机器学习、深度学习和计算机视觉，是主流深度学习模型DenseNet的提出者。在NIPS、ICML、CVPR、ICCV、ECCV、ICLR等国际会议与期刊发表论文40余篇，谷歌学术引用次数12000余次，是国内近十年在计算机视觉三大顶尖会议以第一作者发表论文被引用次数最高的学者。黄高获奖理由：发明了新型神经网络架构，推动了深度学习的基础研究与技术应用黄高博士还曾获得 2016 年全国百篇重大影响国际学术论文、2018 年世界人工智能大会 Super AI Leader（SAIL）先锋奖、2019 年吴文俊人工智能优秀青年奖等多项荣誉。今年 7 月，黄高获得了由世界人工智能大会组委会、机器之心、AI 青年科学家联盟联合颁发的WAIC 云帆奖。此前，在我国新冠肺炎疫情防控的紧要关头，黄高博士发明的DenseNet算法在CT影像辅助诊断系统中被广泛应用。截至2020年4月30日采用了黄高博士DenseNet算法的诊断系统，已经在国家呼吸系统疾病临床研究中心、广州医科大学附属第一医院、中国人民解放军总医院（301医院）等300余家医院累计完成病例分析30000余例。值得一提的是，小白世纪的全肺科研合作伙伴、广州医科大学第一附属医院医生、国家呼吸医学中心研究者梁文华，也入围了本次阿里巴巴达摩院青橙奖。梁文华致力于运用大数据分析解决肺癌和新冠难题，在新冠疫情期间参与钟南山团队科研攻关，建立了新冠重症预测模型。梁文华获奖理由：治病救人以外，他运用大数据分析，解决肺癌和新冠难题梁文华自 2012 年进入肿瘤研究领域，至今已发表第一 / 通讯作者 SCI 论文 80 余篇，20 分以上 6 篇，累计影响因子超过 300 分，被引 700 余次。最近，梁文华等人开发了肺癌 CT 图像的 AI 早期筛查工具，大幅度提高了门诊的工作效率。未来，小白世纪将持续以首席科学家黄高博士发明的DenseNet算法为核心，结合梁文华医在肺癌领域的临床与基础转化研究，不断迭代其全肺AI辅助诊断系统，帮助医生完成病情随访并掌握病情演化，为更多病患带来福音。

在很多人的心里，好像快递员不是一个很好的职业，但是谭超不那么认为，他觉得靠自己的双手挣钱，追求自己的理想就是值得的。谭超白天和黑夜有两个身份每天的快递发完之后，谭超就会急急关店回家，打开电脑扎进自己的历史文献里，谭超除了快递员之外的另一个省份是延边大学历史系的博二研究生。每个来谭超店里取件的学生只要爆出编号，谭超都可以在10秒只能找到他们包裹，而他自己自创了一套编号，可以非常快速方便的找到快递。店里不乏来兼职的学生，纷纷都谭超想出的这套编号表示佩服，而谭超则表示自己复习了四年的国际关系，这几百个快递怎么搞不定。是的，谭超曾经四次报考清华大学的研究生，却连续四年都没考上。考清华的目的是想要当大学老师，对于家乡的农村来说，老师无疑是最受尊敬的工作了，而谭超在毕业之后也坚定了自己方向，一定要考上为止。但是一直靠也得有经济支持，不过谭超拒绝了家里的生活费补贴，毕竟已经毕业了不能跟家里人要钱！于是谭超为了自己的清华梦，一毕业就进入了社会。毕业三年内，什么事情都干过，而且根本没时间复习，大学保安、房产中介等等，工作不是很顺利，复习也让他十分的疲惫，很少睡饱觉，连续三年都没通过笔试考试。好在家里人和女朋友都很支持他，一直鼓励他。从快递小哥到大师兄，从送货到店主最开始送快递是2010年开始的，因为不熟悉路加上没有合适的交通工具，一天最多能送30个件，最少才送了2个。而好不容易买了个三轮车却在刚上路的时候蹭到了路边的轿车，赔偿了2700元，还耽误了送快递被客户骂了一顿。因为送件少所以谭超自己也在琢磨怎么才能简单又快速了，他发现了现在的学生们十分的依赖网购，小小的指甲刀和手机壳也会有人选择网购，这让他萌生了一个承包代理点让学生们自取的方法。谭超曾经帮过综合商店老板的忙，所以知道谭超在找门面的时候她二话都没说说让出了一个角落的空间。桌椅板凳、货架、连秤都不用买了，直接拿去用就行。而谭超的快递点事业也是风风火火的干起来了，久而久之就跟经常来取快递的学生们熟了，他们也知道了谭超的经历，纷纷改口叫他大师兄，而一些考研族也会来向这位快递大师兄讨教一下考研的经验。努力必定是不会被白费的，在2011年谭超终于进入了清华的面试，在查到分数线的一瞬间他整个人都呆住了，而为了面试也是放下了工作，专心准备面试。“双11告诉我，快递这个行业有前途”而面试结果给了谭超猛烈的一击，回到家也是面无表情，没有吃饭也不说话，就是直直的盯着天花板，谭超说自己当时真的很绝望，但是后来也想明白了期望越大失望就越大。第二天谭超依旧早起干活，他想明白了考不上清华，调剂到了延大历史系，前一年他才刚拿到中通快递网点的代理权，因为谭超考上研究生之后一直忙于上课，所以老婆曹程程直接辞掉了工作帮忙照看快递点。而那一年的双十一，也是夫妻俩经历的第一个“业务高峰期”，11月13日的时候，谭超明显感觉到了快递很大，比平时的两倍还多，甚至都顾不上吃饭，也是因为这样谭超嗅到了商机。而快递行业的发展远远超过了谭超的想象，快递量几乎每年都翻一倍，到了现在，谭超名片上的四个电话号码经常被打爆，每天收发千余件快递已经成为了日常，收入完全够把曹程程解放出来，雇其他人帮忙。而谭超也发现了送快递需要快，所以他自创了一套编号更快捷方便的取件，每一份快递在到达学生手上之前，要三次经过他的双手。自己粗略统计了一下，从2010年到现在，经手了60多万件快递，他说比他翻过的文献页数多得多。而延边大学历史系的博士生导师不回不会知道，他的学生谭超这个偶尔会在十一月份消失几天的学生，会偷偷买上一张回烟台的打折机票，从下飞机忙到上飞机。不过谭超表示，今年不会这样了，因为今年招了20几个兼职的学生，让他们来帮忙。*图文来源于网络你还有什么快递方面的故事和烦恼吗欢迎留言告诉我我是芳芳，一个从业五年的快递女汉子

2019年全军面向社会公开招考文职人员公告明确，报考军队文职考生的学历条件为：短短一段话，可以解读出的重要信息包括：1.报考军队文职学历的基本要求：应当具有全日制本科或以上学历。2.不做全日制要求的岗位：报考在艰苦边远地区、岛屿、西藏的岗位，以及特殊岗位可不作全日制要求。那么问题来了？什么是全日制本科？什么又是非全日制本科呢？全日制本科和非全日制本科是相对而言的。全日制本科全日制本科是在固定的时间，在学校全天学习，基本上是四年学制。高中毕业生通过参加每年6月份的普通高考，高考分数达到了本科院校的录取分数之后，被学校录取，开始全天候的学习方式。需要填报志愿，本科院校包含重本，普本，学制通常是四年制，在本科院校完成四年的学业之后，获得本科毕业证书，全日制本科毕业证上面会有普通高等学校的字样。全日制本科也包括通过参加普通专升本考试，被本科院校录取后，完成两年全日制学习之后，获得的本科学历，主要针对统招大专生。统招大专生可在大三的时候，报考普通专升本考试。取得的本科毕业证上会有普通高等学校的字样。无论是哪种形式的全日制本科，都是需要周一到周五全天在学校上课，有固定的教室，有期末考试，有正常的寒暑假期，周六周日正常休息。非全日制本科非全日制本科主要包含自考，成考，网教，电大，通过这四种方式获得的本科学历。毕业证上没有普通高等学校的字样。3.特殊人群的学历要求：驻艰苦边远地区、岛屿、西藏的单位定向招考军队烈士、因公牺牲军人的配偶子女以及现役军人配偶，除教学、科研、工程、医疗专业技术岗位外，报考学历要求可以放宽至大学专科。报考护理岗位的，可为大学专科以上学历。这里的大专学历，有的岗位要求全日制大专，也有的岗位不做全日制要求，具体看岗位要求。总结一下：军队文职报考的学历条件，基本要求是全日制本科以上。岗位不同，学历要求有高有低，高的要求至博士，低的要求大专即可。考生可以根据自身情况，进行符合学历要求的岗位选择。

我国师范类大学的排名，大家心知肚明。北京师范大学和华东师范大学是985、211、双一流大学，是师范类大学的最顶级大学。除了这两所大学之处，华中师范大学、华南师范大学、东北师范大学、陕西师范大学、南京师范大学、湖南师范大学等6所院校是211级别的大学，首都师范大学是双一流学科大学。作为中国师范类大学的顶尖高校，是中国师范类大学生的一面旗帜。华东师范大学毕业生的去向如何？毕业生的薪酬待遇如何？人们十分关心、关注。下面我们就来分析分析，提供给家长、老师、学子们参考。一、华东师范大学2020届毕业生的主要去向华东师范大学毕业生，其工作单位，主要以教育、学历类行业为主，包括出国留学、国内升学和去银行、信息、商务、金融、公共管理、房地产等单位就业，等等。在教育、学历类行业就业的毕业生共有2072人。（1）本科毕业生、硕士研究生就要在高中、初中从事教育活动。（2）博士研究生大多集中在我国高等学校从事教育事业。（3）华东师范大学毕业生，主要就业的地区是：上海市、广东省、浙江省等经济发达的省份。其中，人数最多的是上海市，有 666 人；广东省有184 人；浙江省有144 人。看来，经济发达省份更容易吸引高水平大学的毕业生。从上表可以看出：（1）华东师范大学本科毕业生，在高校从教的仅有4人。但在高中、初中、中职、小学、幼教、特教工作的，有694人，占99.4%。（2）华东师范大学硕士毕业生，在高校工作的仅为14.19%，在高中、初中、中职、小学、幼教、特教工作的，占85.8%。大学教师需要有博士学位，影响了本科、硕士毕业生在大学工作的人数和比例。（3）博士研究生在大学就业的，也不高，仅为22%。有78%左右的毕业生在高中、初中、中职、小学、幼教、特教工作。二、华东师范大学2020届毕业生薪酬待遇情况分析（1）本科毕业生的薪酬待遇排行榜工学最高，每月薪酬达到11839元。经济学第二，教育学第三，管理学第四，薪酬在7000-8000元。艺术学最低，仅有6261元。（2）硕士毕业生的薪酬待遇排行榜工学第1，达到16248元。医学第二，经济学第三，历史学第四，管理学第五，教育学第六，理学第七，以上专业月薪均超过10000元。不足10000元的专业是，文学、法学、哲学、艺术学等4个专业，但也有9000多元。（3）博士学位毕业生薪酬排行榜工学最高，21536元。经济学第二，16775元。理学第三，15692元。艺术学第4，15000元。管理学第四，12500元。不足10000元的专业是：哲学、法学、历史学、文学、教育学等专业。其中，历史学、文学、教育学、哲学等专业，硕士毕业生的工资薪酬高于博士毕业生的工资薪酬，这也是比较奇怪的事情了！以上分析，对于2021届高三学子在选择高校和专业的时候，可资参考。不过，任何事物都是在发展变化之中的，现在的专业工资薪酬不能代表今后的薪酬，因此，不能把以上现象绝对化。无论是本科、硕士还是博士，学到本领，提升能力，运筹帷幄，决胜千里，才是最关键的。最后，祝愿2021届学子高考金榜题名，录取心仪的大学和心仪的专业！

昨日，华中科技大学小科被华为的一则通知刷了屏：该通知显示，企业创新必须要有世界顶尖的人才，有顶尖人才充分发挥才智的组织土壤。公司决定对8位2019届顶尖学生实行年薪。而这八位天才“少年”中，华中科技大学校友钟钊位列第一，年薪最高将达到201万人民币/年！这令人不禁好奇，为什么是他？话不多说，快和小科一起解锁这位天才“少年”！据公开资料显示，钟钊出生于1991年，本科就读于华中科技大学软件工程专业。刚上大三的他就在2012年全国大学生数模竞赛中获得了湖北省一等奖。本科毕业后，钟钊前往中国科学院大学自动化研究所攻读硕士、博士，硕博阶段攻读专业都是“模式识别与智能系统”。2018年他的一篇Oral入选CVPR（全球当年70篇，中国入选3篇），并在大会上做主题发言。钟钊的工学博士学位论文是《深度神经网络结构：从人工设计到自动学习》，其论文摘要介绍：本文首先从特定任务的神经网络结构入手，人工进行了深度神经网络结构的修改和设计，并在此基础上针对自动化神经网络结构设计方法展开了深入研究。怎么样？看了上面的个人介绍是否能解答大家心中的疑问了呢？其实，华中大不仅为华为输送了大量人才，也与该公司有着更深度的合作。早在今年5月，华中大与华为签署了战略合作协议。协议中表示，双方将进一步深化在人才培养、科学研究、成果转化等方面的合作，探索面向未来的前沿科学。明德厚学、求是创新，遇上华为，非极致而不为！未来，可期！来源：华中科技大学（ihuster） 编校 / 高翔 汪泉

学历高的人在校的时间长我外娚是博士生毕业，现任职于市政府某单位，正科级，工资五仠多，扣去各种保险，发到手四仟多元。他有一个高中同学，高中毕业没有上大学，现任职某私企的项目经理，年收入二十五万元。造成这种状况的原因，一，学历高的人在校的时间长，博士毕业的年龄大多在二十四左右，参加工作的时间晚，如果进入国家机关，有各种规定的限制，级别不会高，工资收入有限。二，高中毕业后直接参加工作的人，工作时间长，如果有工作能力，加上好的机遇，工资收入很可能高于博士收入。不同行业，不同待遇现在社会的行业有几十个门类，下分几百到上千个细分行业，这中间又衍生出上万个职业。职业是不分贵贱的，但是却有不同的薪资待遇。举个例子，美容美发很挣钱，但让一个博士去学美发，真不一定挣钱比高中生多。不同行业中会有待遇的差异，对比要在相同的行业。刚毕业的博士，对比工厂待了十年，熬成生产厂长的高中生，待遇肯定低。工作时间在工资待遇中权重很大。不会因为高学历就给你高报酬学历只能是说明一个人的学位高低，而实事证明高学历就必然是高工作能力，而薪酬是以个人能力来决定的。尤其是在私企，你拿的薪酬是和你给公司创造的剩余值价相匹配的，决不会因为高学历就给你高报酬。在招聘时可能优先考虑学历而应允给予较高的薪水，但在实际工作中的工作能不及一个高中生，那老板肯定会做出调整，调整后很可能就不及高中生的报酬了。小编总结这里面有一个时间差。这是拿过去的，若干年前的高中生与现在刚毕业博士生比。有的高中生早几年创业，当了老板。博士生到他创办的企业去工作。那么这个老板是不是因为他是博士，就让他来当老板，自己在他手下当工人？有的高中生早几年进了一家企业，因为能力突出，当了企业的主管，博士生刚进去，博士的工资就一定要比这个主管高吗？要比，就拿现在的高中生与博士比，就比较合理。

说起清朝最后一位皇帝—溥仪，人们总是会对他的事迹产生想去了解的欲望，因为这位皇帝虽然和在中国有着两千多年历史的封建王朝有着密不可分的关系，但是他可是活到了新中国诞生之后，才去世的皇帝。而且他和历史上那些命苦的皇帝一般，经历过颠沛流离，甚至说是性命危在旦夕的生活。他在日本人的蛊惑下，曾经当过伪满洲国的皇帝，二战之后，他作为战犯被关押过一段时间，但是后来被特赦了。他也经历过许许多多在我们常人看来非常有趣的事情，例如回故宫时，需要购买门票，而讽刺的是，故宫是他从小生活的地方，去相亲的时候，在一家衣服铺子，写下换了人间四个意味深长的字。最有趣的就属他去重新登记户口的时发生的事了，当时工作人员问他籍贯哪里，当时溥仪还没有一个住的地方，就说北京紫禁城，这下让工作人员都犯难了，而在问及学历的时候，他说自己只上过私塾，这让工作人员又犯难了，这私塾是个什么水平，工作人员也搞不懂，见他能够读书认字，认为起码是初中学历，就在学历一栏登记上了初中两个字。溥仪登记户口的照片但是，被登记成初中学历的溥仪，真实水平就只有初中吗？其实，看他从小的教育经历，以及他后来的一些表现，就知道他的水平远高于初中，在现在的环境下，甚至比博士水平都高！为什么这么说呢？其实，看看他从小接受的教育就知道了。虽然清朝末年，国家已经是内忧外患，百姓处于水深火热的环境之中，但是溥仪的教育可没有落下，当时负责教育溥仪的是吏部尚书陆润庠（xiang），此人是同治年间的状元，文学功底深厚，是从万名考生中竞争出来的，其硬实力可见一斑。陆润庠再说此人还担任过吏部尚书，内阁大学士，在做官方面也是有着自己的能力，虽然溥仪不可能像陆润庠那样拥有状元的实力，但是在他的教导下，溥仪的文化水平自然也是不会低。并且清朝有强制让未成年的皇子学习的规矩，尽管当时溥仪是皇帝，可是他还年龄较小，依然需要不断学习。洋帝师庄士敦学了我们中国传统文化的溥仪，当时对西方文化也很感兴趣。而被西方列强欺辱了几十年的晚清，也意识到向西方学习是一件很重要的事，于是，专门聘请了一个来自英国牛津大学的高材生庄士敦来教导溥仪，此人也在各种关于溥仪的影视剧中经常出现，而且溥仪也很尊敬地称他为庄师傅。说完了溥仪的老师，再看看溥仪在文化水平上有哪些表现。这几张看起来非常漂亮的英文手写稿，就是出自溥仪之手，而就凭这个英文的手写水平，就可以非常肯定地说，现在许多的大学生在英文水平上不如他！而且溥仪还是写过书的人，这本书就是溥仪的自传《我的前半生》。这本书一共有九章，从醇亲王府的生活到特赦，都写得很详细，并且还经过多次的修改。能够写完一本书，这个水平也可能比一般大学生要强。而要是说起在古玩等方面的见识，就已经不是一般人，甚至是一般的文物专家可以比了。溥仪曾经在一次给别人鉴赏文玩之时，仅靠外观和重量，就判断这个人的藏品是赝品，给出的理由也很简单，就是和故宫的真品是不像的。并且溥仪对于整个清朝的历史，是最具有代表性的见解的，很多清朝历史上的真相，历史学家不清楚的，也许他的解释是可以借鉴的。当然，溥仪的这个水平，也是他相较于别人，拥有与生俱来的条件，他作为皇帝，其见识，其知识层面和阅历，都远非一般人能够比得上的。而仅仅在故宫层面的知识，他就可以让许多研究故宫的学者何专家汗颜，因为他从小在这里长到大，一些故宫之中的隐秘知识，除了他，别人猜可能都猜不到！按照今天的标准来看，溥仪仅仅在清朝历史上和清朝文物上的见识和了解，其巨大的知识量，和极高的真实性，就可能是专家级别的了，说博士水平，可能还显得贬低他了。但溥仪形成如此水平的这种方式，却也是不可复制的。（如果您觉得笔者的文章写得还行的话，就请为笔者的文章点个赞吧，您的举手之劳，对笔者来说是一种莫大的荣幸。）

图片来源：人民日报芥末堆 2月12日 兽心 子航 报道2019年全国普通高校毕业生数量达到834万。这个数值相较2018年增加14万，高校毕业人数再度创下新高，逐年增加的高校毕业生正为就业工作带来了难题。人社部副部长邱小平表示，2019年我国就业总量压力不减，就业工作的重点关注群体第一位就是大学生。大学毕业生“就业难”一直是备受关注的议题，近年来甚至还有关于“学历是否贬值？”的讨论。那么高校毕业生们的实际情况又是怎样的，“名牌”大学的学历真的贬值了么？为此，芥末堆统计了部分双一流建设高校2018年就业质量报告数据，分析了本硕博不同阶段的就业状况、毕业生就业行业、创业等状况。24所双一流大学总就业率90%以上，研究生就业更积极在每所高校质量报告中，均包括不同学历的就业率、国内升学和国外留学概况、就业单位性质、行业分布、地区分布等内容，且不同大学的报告关注的侧重点有一定区别。芥末堆首先统计了，25所在就业质量报告中公布2018年本硕博总体就业率的双一流高校数据。25所双一流高校就业率根据数据，24所双一流高校公布的总就业率都在90%以上，其中唯一没有达到90%以上的为兰州大学。总就业率最高的五所高校分别为：西安交通大学、同济大学、清华大学、北京大学、中国人民大学。尽管总体就业率可观，芥末堆发现本科与硕士在就业积极性中存在相应的区别。重庆大学就业质量报告就显示，学校提供的岗位需求逐年增加，但本科毕业生就业率近年来却有所降低，与硕士生相对稳定的总体就业率形成对比。报告提到，通过对未就业学生的调研发现，大部分学生因为准备考研、出国留学、考公务员、创业等原因推迟就业。重庆大学2015-2018届就业率变化趋势除了重庆大学，芥末堆注意到几乎所有双一流高校的国内升学率都在40%左右，国外留学率也保持在10～30%左右。例如，北京大学国内升学率为44.15%，国外留学率达到30.34%；武汉大学国内升学率为40.04%，国外留学率为20.11%。与本科生相比，硕士生求职积极性和努力程度更高，更谨慎，其求职意愿同时也高于博士生，这一点从高校的本硕博就业率差异可以体现。在28所完全公布本硕博就业率的高校中，大部分高校的硕士就业率都高于博士就业率，其中北师大、湖南大学、东南大学、南开大学、云南大学硕博就业率差距尤为明显。五所高校本硕博就业率对比此外，山东大学、天津大学、北京航空航天大学、南京大学的报告中，对发出简历份数、面试机会和录用通知数进行统计，其结果也显示硕士生在求职过程中积极性最高。山东大学毕业生简历投递平均份数最多的是硕士生，达23.51份，其次是本科生14.40份，最后是博士生4.01份。南京大学毕业生求职过程与结果例如，南京大学硕士生平均发送简历的份数达28份，几乎是本科生2倍、博士生4倍。而进入终面的机会和录取数也高于博士生和本科生，但与此同时其耗费时间也更多，平均耗费时间在4.22月，而本科生和博士生平均耗费3.28月和3.66月。一流大学“学历贬值”并不明显，硕士生是主要创业群体尽管一直存在关于“学历贬值”的讨论，但芥末堆综合38所双一流高校就业数据，仅从各高校就业质量报告公布的毕业生薪酬来看，学历的提升效应显著。郑州大学毕业生认为对就业帮助最大的要素中，学历排在首位，占80.08%，其次是个人素质占50.73%。图片来源：郑州大学就业质量报告浙江大学报告提到，在13万及以下的薪资阶段，本科学历毕业生比例高于研究生；在36万以上的薪资阶段，博士学历毕业生占比明显高于其他学历毕业生。其中，四川大学、大连理工大学、浙江大学等高校报告均显示，学历越高薪酬越高。其中部分学校硕士薪酬明显高于本科生薪酬，如大连理工大学本科毕业生的平均年薪为7.28 万元，硕士毕业生年薪为11.98 万元。电子科技大学的报告中提到，硕士研究生的初始薪酬连续三年保持增长趋势。但也有特例：郑州大学本科毕业生平均年薪6.74万元，硕士研究生平均年薪为6.57万元；南京大学本科毕业生平均年薪13.91万，硕士研究生14.39万，二者基本持平。电子科技大学硕士毕业生年薪增长此外，部分学校博士比本科生薪酬高出近两倍：中南大学本科生平均月薪为6842元，而博士生平均月均月薪则达到11545元；北航本科生平均年薪达到10万，但博士生平均年薪为18.31万。除此之外，根据数据硕士毕业生是创业主要群体，人数高于本科生和博士生。例如，清华大学研究生创业人数为40人，而本科为16人，博士生为4人；中国人民大学的创业学历占比中，硕士生人数也达到64.00%，本科和博士分别28.00%、8.00%；而四川大学、北京师范大学的博士生创业者均为0。厦门大学2018届毕业生参与创业的激发因素厦门大学对学生的创业原因进行调查并显示，11.7%的本科毕业生、18.4%的毕业研究生有创业意向，激发他们参与创业的因素主要是个人兴趣、社会风气、家族影响和学校活动。根据双一流高校公布的创业行业分布，毕业生在创业项目方面主要集中自主创业集中在教育、文化传媒、商务咨询和信息技术行业，例如，在川大的创业行业分布中教育业、文体娱乐业、信息软件及信息技术服务业占比超过50%，其余则在批发零售业、住宿餐饮业等领域。事实上，伴随家长对教育更加个性化、多元化的需求，市场需求持续增加，同时教培行业具有门槛低、利润高等特点，吸引着这些资金有限的创业者。IT、制造业就业热度不减，研究生就业专业相关度大于本科生2018年对互联网行业并不友好，巨头裁员、降薪、业务收缩等消息频发。因此也有观点认为，由于需求减少，IT培训行业同样会受到影响。但芥末堆注意到，共有28所高校依照国家统计局行业分类标准公布毕业生行业分布，通过将排名前三的行业按照出现频次进行统计，发现IT、制造、金融业仍是众多毕业生的首要选择。由此可见，IT行业需求仍然十分显著，IT培训行业想必仍然面临进一步的竞争。根据光大证券研究所测算，IT培训市场2017年市场规模 400亿元，行业未来潜在的市场规模有望达到约2000亿元，预计2017-2019年行业复合增长率将超过 30%。除了人才需求，职业教育中还需解决的需求是学生就职行业与专业不匹配难题。芥末堆在总结数据时发现，研究生就业专业相关度大于本科生，上海交大，中南大学，西北农林科技大学、南开大学等高校均在报告中提到研究生相关度远大于本科生。上海交通大学调查研究生签约工作与专业相关度分布情况显示，绝大多数同学的工作 和专业有相关性。研究生工作与专业相关度明显高于本科生，非常相关、很相关和比较相关累计比例为80.40%，高于平均水平，其中非常相关占到36.33%，比本科生非常相关的比例高出12.40%。上海交通大学学生工作与专业相关度南开大学88.31%的研究生表示找到的工作与所学专业相关，本科生比例则为69.11%的；中南大学本科、硕士、博士毕业三个月后工作与所学专业完全相关度分别为75%、84%、97%；东南大学2018 届博士生的工作与专业相关度为96.27%。硕士生的工作与专业相关度为79.99%。本科生的工作与专业相关度为75.18%。 二线城市高校毕业生首选留下，研究生回基层工作人数更多在刚过去的2018年中，值得注意的是无论是一线城市还是二线城市都在加码对人才的争夺。北京、上海、深圳等城市都相继推出了具有吸引力的人才政策，这也使得高校毕业生在毕业后去处的选择变得更为多元。究竟是应该留在北上广？还是回到容得下肉身的二三线城市。中国城市分级名单芥末堆注意到，根据各校的就业质量报告，多数地处二线城市的高校毕业生会优先考虑留在本地就业，更具有地域特征。例如，武汉大学24.14%本科生，34.04%研究生，毕业留在湖北省就业；南京大学2018届毕业生在江苏省、上海市、广东省、浙江省和北京市就业的最多，分别达到 2569人(50.05%)、749人(14.59%)、387人(7.54%)、345人(6.72%)和257人(5.01%)，毕业生在五地就业的学生人数占总体的83.91%。图片来源：南京大学就业质量报告西部地区是四川大学毕业生就业的主要区域，占比60.57%，其中，四川省占比47.17%，重庆市占比4.65%。同样，重庆大学毕业生就业地域分布来看，选择重庆市(32.65%)、 广东省(12.67%)、四川省(12.28%)三地就业的毕业生人数较多。《2018高校本科应届生就业竞争力报告》提到，在二线及新一线城市的强劲冲击下，一线城市应届本科生留存率普遍出现回落，不过由于北上广深在岗位数量和质量上占据显著优势，2018年一线城市应届本科生留存率仍能维持在90%上下。与此同时，随着国内推出的一系列优惠政策鼓励毕业生参与基层建设，和一带一路战略的提出。在就业选择中，有相当一部分毕业生选择去基层单位就业，其中研究生选择基层工作的人数相对本科生更多，且呈增加趋势。厦门大学报告显示，参加国家、地方基层项目的毕业生共198人，较去年增加75.2%。根据报告，北京大学毕业生中有562人赴基层和西部地区工作，其中硕博研究生共有427人，比例达76%；武汉大学到基层就业的本科生和研究生，分别为1912人和2961人，人数较去年有上升，其中基层就业研究生占毕业生总人数的47.91%。2018年，北京大学校本部有1079人赴“一带一路”所涉及的省、自治区、直辖市就业，占签约就业毕业生总人数的41.03%，涉及的行业主要包括信息传输、交通运输、金融、公共管理、社会保障和社会组织、教育、科学研究。男女性别差异仍在影响就业，女生求职更为主动性别差异影响薪酬吗？浙江大学“对不同学科、性别、学历的毕业生年薪进行多因素方差分析发现，毕业生的年薪与学历和专业关系密切，性别因素对年薪影响不大。浙江大学在报告中同时提到，在年薪20万以下的范围里，男生所占比例明显低于女生；在年薪20万以上范围里，男生比女生比例要高。图片来源：浙江大学就业质量报告与此同时，浙江大学调查结果显示，男女求职方式选择存在性别差异。男生倾向于在校就业中心网站 求职，其次是招聘单位网站。女生正好相反，最倾向于直接在招聘单位网站求职，其次是校就业中心网站。在其他求职方式方面，报告提到，对本院系网站、CC98 等校内网站使用，男生比女生的选择比例要高；而女生比男生的选择比例高的其他求职方式有校外中介网站、校外实体招聘会、在岗实习、微信等新媒体。 这表明女生在求职上表现得更为积极主动，也可以从侧面说明女生的求职压力和求职难度要高于男生。图片来源：浙江大学就业质量报告不同学科背景的毕业生落实工作的途径也有差别。通过校内渠道就业比例较高的依次为工学(57.96%)、理学(51.89%)、农学(50.60%)，人文、信息和医学的毕业生更倾向于直接到用人单位网站应聘，人文、信息和社科类的毕业生通过在岗实习落实就业单位的比例明显高于其他学科。

2020 年 9 月 25 日，在由中国科协主办，清华大学计算机科学与技术系、AI TIME 论道承办的《2020 中国科技峰会系列活动青年科学家沙龙——人工智能学术生态与产业创新》上，清华大学自动化系助理教授黄高博士进行了题为《图像数据的语义层扩增方法》的主题报告。黄高博士于 2015 年博士毕业于清华大学，主要的研究方向为深度学习、计算机视觉、强化学习。图 1：深度神经网络的语义数据扩增深度学习的成功主要依赖于三个重要的因素：大数据、大计算以及算法模型的创新，这三个要素缺一不可。目前，有大量的研究聚焦于新的模型和算法，而从事硬件和架构相关研究的人员会关注如何把硬件做的更好、并行度更高。相比之下，学术界对大数据的关注热度有所下降，很多人似乎默认我们现在已经拥有大量可用的数据。然而，在实际应用中，真正拥有大量高质量标注数据的场景还是非常少的，人工标注数据的成本十分高昂。图 2：数据扩增在标注数据不足的情况下，数据扩增是一种非常有效的提升模型性能的方法。如图 2 所示，在右侧的柱状图中，我们比较了在相同的实验设置（优化器、训练时长等）下在 CIFAR-10/CIFAR-100 数据集上进行数据扩增前后的测试误差，其中蓝色代表未使用数据扩增的实验结果，橙色代表使用数据扩增的实验结果。在 CIFAR-10 数据集上，测试误差从 13.6% 降至 6.4%；在 CIFAR-100 数据集上，测试误差从 44% 降至 27%，模型的性能提升十分显著。相对于深度学习模型和其它方面的优化，数据扩增的有效性举足轻重。对于图像数据而言，我们可以对其进行一系列变换来实现数据扩增。例如，对于图 2 中的汽车图像，我们可以对原始的汽车图像应用旋转、左右翻转、裁剪、放缩等变换，这并不会改变图像的类别。通过这种方式，我们可以根据一张图像扩展出多张图像，有效地增加训练数据，防止模型的过拟合现象。图 3：语义数据增强为了进一步提升数据扩增的效果，我们试图进行更加高级的变换。例如，我们把可以更换汽车的颜色、切换一个观测视角、或者换一个车标，此时它仍然是一辆汽车。然而，相较于前文提到的旋转、翻转、裁剪等简单变换，这类相对「高级」的变换要困难得多，我们将其称为「语义数据增强」。在这里，我们将重点讨论如何实现更好的语义数据增强。图 4：基于 GAN 的语义数据增强目前，研究人员已经提出了一些进行语义数据增强的方法。例如，利用所有汽车的图像构建一个数据集，从而形成一个数据分布，其中每一类包含数十到数百张图像。我们可以使用该数据集训练一个对抗生成网络（GAN），并利用训练好的 GAN 生成无穷无尽的汽车图像。然而，基于 GAN 的方法存在诸多弊端：首先，GAN 的训练十分困难。该方法将引入大量额外的计算量，其优化过程也十分不稳定。其次，此类方法对模型性能的提升较为有限。通常，数据集中每个类别的图像大致有数十到数百张，而我们只能针对每一个类别训练一个 GAN。尽管我们也可以使用 Conditional GAN（CGAN）类的方法，但是 GAN 生成的图像质量仍然较差。如果我们使用这样生成的数据训练下游的分类器，只能得到微弱的模型性能提升。图 5：深度特征插值因此，我们试图设计更高效的语义数据增强方法。在计算机视觉顶级会议 CVPR 2017 上有一篇论文「Deep feature interpolation for image content changes」中，作者认为经过卷积神经网络的特征提取之后，样本将会在特征空间中被线性化，也就是说，在神经网络的特征空间中每一个方向都代表特定的语义。以人脸图像特征为例，某一个方向可能对应于人脸表情从不笑到笑，另一个方向对应于人脸从戴眼镜到不戴眼镜。这篇文章的作者提出了一种名为「深度特征插值」的方法，如图 5 所示，假设在特征空间中，我们有一些正常人脸、微笑人脸、张嘴笑人脸、戴眼镜人脸的特征，可以沿着红色箭头的方向从微笑人脸的特征变化到张口笑人脸的的特征，该方向就代表张开嘴的语义；类似地，蓝色箭头的方向代表戴眼镜的语义。根据该假设，如果我们将某张普通人脸图像映射到特征空间中，并且将其特征与红色方向的向量相加，再基于语义增强后的特征重构图像，就会得到一个张嘴笑的人脸；同样，如果将普通人脸的特征与蓝色向量相加，就会得到戴眼镜的人脸图像。受到该论文的启发，黄高博士团队试图通过在深度特征空间中将原始图像的特征与一些方向上的向量相加，从而在不改变图像属性和标签的情况下，根据一张图像扩展出多个不同版本的图像，达到数据扩增的目的。隐式语义数据扩增图 6：隐式语义数据增强在论文「Deep feature interpolation for image content changes」中，作者需要手动地在特征空间找出进行「深度特征插值」的方向。举例而言，作者可能会手动收集一些戴眼镜的人脸与不戴眼镜的人脸，找出这两类人脸变化的方向，将该方向上的向量应用到不同的样本上，为不戴眼镜的人脸戴上眼镜。然而，这一过程的工作量巨大，通过人类手动的方式也只能找到非常有限的方向。实际上，人脸、汽车等图像数据可能涉及各种各样的变换，通过手工的方式很难实现多样化的数据扩增。如何实现高效、多样化的数据扩增成为了一个挑战。图 7：通过采样得到语义方向为了实现上述目标，一个非常直观的思路是通过随机采样获得这种语义的方向。然而，我们需要明确从哪些方向进行采样，避免这些采样的方向没有实际的意义。例如，对一张人脸图像来说，我们通过采样得到一个方向可以使人脸变老、加上皱纹，这样的变换是有意义的。但是如果在人脸特征上加上飞翔方向的语义则没有任何意义。而如果我们直接在特征空间中进行随机采样，经常会采样得到这种没有意义的方向。图 8：估计图像的分布为了解决上述采样过程中的问题，我们试图估计每个类别图像的分布。如图 8 所示，红色样本组成的簇可能对应的图像类别是「鸟」，蓝色簇则对应的图像类别为「人」，实际上这种数据分布隐含了这类数据可能变化的方向。例如，红色的数据点在从左上到右下的方向上有方差，说明该方向上可能存在语义的变化，左上角可能是飞的鸟，右下角可能是站着的鸟，此时从左上到右下的方向是有意义的。类似地，对于蓝色的人脸数据来书哦，从左下到右上的方向可能对人脸图像是有意义的语义方向。在多维空间中，我们可以利用方差矩阵刻画某类图像可能在哪些方向上有语义的变化。因此，在采样过程中，我们并不是在所有方向上随机均衡地进行采样，而是先估计出数据的协同差矩阵，从而捕获每一类数据的方差的变化方向。图 9：对协方差矩阵的动态估计为了在训练过程中快速计算方差，黄高博士团队设计了一种在线迭代的计算公式，每当接收一个 mini-batch 的输入数据，我们都会在特征空间中计算出其特征向量，用该向量更新每一类的方差矩阵，最终得到样本的均值和方差。通常，这里的方差矩阵规模不会很大。图 10：在以原始图像为均值的正态分布上采样在求得方差后，我们可以对数据点进行有针对性的采样。假设数据的分布为正态分布，我们可以以原始图像的特征为均值，利用求得的协方差矩阵在很多方向上进行采样。通过将采样得到的方向应用到一张图像上，从而利用各种采样得到的方向对某张图像进行语义变换。图 11：交叉熵损失函数在求得了变换方向后，接下来我们将考虑如何设计损失函数。如图 11 所示，这是一个常见的交叉熵损失。假设有 N 个训练样本，我们将通过训练来最小化训练损失。在这里，我们通过采样的方式对数据进行了扩增，每次采样了 M 个方向的语义变换，并将其与原来的图像相加，将数据扩增了 M 倍。图 12：提升优化效率然而，随着训练集规模的增大，相应的训练开销也会大幅增加，我们需要提升优化的效率。由于原始的 N 个样本被扩增为了 N×M 个副本，我们将 M 设置成无穷，并求出这些样本的期望。尽管很难对期望进行求解，但是我们可以通过 Jensen 不等式求出其易于计算的上界，并且消掉了 M。图 13：ISDA 等价于最小化一个新的鲁棒损失函数此时，与进行语义增强变换前一样，我们也只需要最小化 N 个样本的误差。在不用对网络进行改变的情况下，该过程等价于最小化一个新的鲁棒损失函数。概括起来，我们通过估计每个类别的方差找出可以进行采样的方向，利用该方向上的变换对原始图像进行数据扩增。在对进行了数据扩增后的损失函数进行优化时，为了降低计算开销，我们通过上界可以快速地最小化损失函数。实验结果图 14：在 ImageNet 数据集上的图像分类实验结果为了验证 ISDA 的数据扩增效果，黄高博士团队在多个数据集上进行了对比实验。在分类任务中，ISDA 可以将 ResNet-50 模型在 ImageNet 数据集上的误差率从 23.0% 降低至 21.9%，这个提升在 ImageNet是较为显著的。图 15：ISDA 在半监督场景下的性能测试ISDA 在半监督学习任务上的性能提升更为明显。这是因为，半监督学习设定下训练数据相对比较少，通过数据扩增把可以有效增加训练数据量，提升泛化性能。ISDA 在语义分割任务上也有较好的表现。在基本不增加计算开销的情况下，该方法相较于 Deeplab-V3 在 mIOU 指标上取得了超过 1.5% 的性能提升。[赠书福利]在10月19日头条《专访吴军：未来10年，AI的发展方向是应用，不会出现重大的理论突破》留言区留言，谈一谈吴军博士对你的启示，或你对信息技术发展的理解。AI 科技评论将会在留言区选出 10 名读者，每人送出《信息传》一本。活动规则：1. 在留言区留言，留言点赞最高的前 10 位读者将获得赠书。获得赠书的读者请联系 AI 科技评论客服（aitechreview）。2. 留言内容会有筛选，例如“选我上去”等内容将不会被筛选，亦不会中奖。3. 本活动时间为2020年10月19日 - 2020年10月23日（23:00），活动推送内仅允许中奖一次。NeurIPS 2020论文接收列表已出，欢迎大家投稿让更多的人了解你们的工作~