工具博士

机器之心报道参与：Racoon、蛋酱、张倩终于等到了这个交互式学习神器，把 CNN 的工作过程画得明明白白，帮助萌新轻松入门。什么是 CNN？Convolutional Neural Network，中文译为「卷积神经网络」。这个常见但有些深奥的词汇，只可意会，不能言传。如果打开教材，会看到这样一些解释：卷积层是深度神经网络在处理图像时十分常用的一种层。当一个深度神经网络以卷积层为主体时，我们也称之为卷积神经网络。神经网络中的卷积层就是用卷积运算对原始图像或者上一层的特征进行变换的层……说得很有道理，但如果将一张图片作为输入，这张图片究竟会在卷积神经网络中经历什么？这可真是太考验想象力了。最近，来自佐治亚理工学院与俄勒冈州立大学的研究者们，考虑到初学者和非专业人士的学习痛点，合作开发出了一款卷积神经网络交互式可视化工具——CNN 解释器（CNN Explainer）。这个解释器展示了一个 10 层的神经网络，包含卷积层、激活函数、池化层等多个 CNN 初学者无论如何也绕不开的概念。这个工具到底把 CNN 展示得有多明白？简单来说，项目作者已经给你做好了一个可以交互的界面，各种层、激活函数都铺在眼前。你只需要打开浏览器加载出这个界面，移动鼠标点来点去就可以了。CNN Explainer 使用 TensorFlow.js 加载预训练模型进行可视化效果，交互方面则使用 Svelte 作为框架并使用 D3.js 进行可视化。最终的成品即使对于完全不懂的新手来说，也没有使用门槛。下面我们来看一下具体的效果。卷积层既然是卷积网络，我们就先来看一下卷积层是怎么工作的。卷积层包含学习的卷积核，可以提取出每张图像独有的特征，因此是 CNN 的基础。当你与卷积层进行交互的时候，前面的层与卷积层之间会出现很多连线，其中的每条线都代表一个独特的卷积核。这些卷积核用于卷积运算，以生成当前卷积神经元的输出或激活图。以交互图中的 Tiny VGG 架构为例。可以看到，它的第一个卷积层有 10 个神经元，但前一层只有 3 个神经元。聚焦于第一个卷积层顶端卷积神经元的输出，如果我们将鼠标悬停在激活图上，就可以看到这里有 3 个独特的卷积核。图 1：如果将鼠标悬停在第一个卷积层最前面的激活图上，就可以看到此处应用了 3 个卷积核来得到此激活图。点击此激活图，可以看到每个卷积核都进行了卷积运算。图 2：用来生成上述激活图顶端中间结果的卷积核。激活函数ReLUReLu 是 CNN 中的非常常用的一种非线性激活函数，可以加快 CNN 的训练速度。它是一种一对一的数学运算：点击交互图中的 ReLU 神经元就能观察到这个激活函数是如何工作的：Softmax在卷积神经网络中，Softmax 函数通常用于分类模型输出。在这个 CNN 解释器里，点击最后一层，即可显示网络中的 Softmax 运算过程：在 Softmax 的这部分视图中，用户可以体验不同颜色的 logit 和公式交互，从而了解在 Flatten 层之后，预测分数是如何归一化从而产生分类结果的。池化层不同的 CNN 架构有很多不同类型的池化层，但它们的目的都是逐渐缩小网络的空间范围，从而降低网络的参数量和整体计算量。这个交互图里使用的池化类型是 Max-Pooling，其过程可以通过点击图中的池化神经元来观察：Flatten 层这一层将网络中一个三维的层转变为一个一维向量，之后将其输入到全连接层用于分类。因为用于分类的 softmax 函数需要一维向量作为输入（此处不包括 batch 维），因此需要用到 Flatten 层。通过点击任意一个输出类别可查看该层是如何工作的。作者简介这个贴心的项目出自佐治亚理工和俄勒冈州立大学的研究者之手。其中，一作是该校的机器学习博士生 Zijie Wang。他的研究兴趣是机器学习的可解释性、公平性、安全性和可视化分析。目前，该项目已经登上了 GitHub 热榜，感兴趣的同学可以点击文末链接了解详情。项目地址：https://github.com/poloclub/cnn-explainer网页地址：https://poloclub.github.io/cnn-explainer/arXiv 地址：https://arxiv.org/abs/2004.15004

作为一名研究生，在科研的过程中必不可少的会使用一些工具辅助写论文和搞研究。所谓“工欲善其事，必先利其器 ”。小编从自身经历，从论文检索、论文下载、论文写作等三个方面介绍一下在科研过程中常用的工具吧！当然，office、pdf、PPT等这类的基础必备工具就不介绍了。一、 论文检索1，百度学术&谷歌学术：百度学术和谷歌学术其实都差不多，国内外的文献都能查，但有的时候百度学术搜不到的，谷歌学术可以。现在谷歌学术国内不能用，但是可以通过镜像网站搜索。每次小编检索论文的时候，喜欢在百度学术检索关键词，找好文章后，然后再去下载。2，WEB OF SCIENCE：这是用来查询国外文献的，是全球最大的、学科覆盖最多的信息资源库，是全世界公认的科研必备数据库。二、论文下载1、中文文献下载找中国知网：知网是中国国家知识的基础设施，国内搞科研的童鞋用得最多网站，没有之一。就是翟大博士不知知网为何物而被打假的那个知网，所以搞科研的朋友们，记住知网！2、SCI下载找Sci-Hub: 它的诞生就是为了避免下载论文所需支付的高昂费用，即可以免费下载SCI论文，小编通常是找好文章名字之后，直接来这里下载。三、论文写作1，参考文献管理：写过文章的同学知道，文章的参考文献管理最麻烦了，文章出现增减，就得导致所有的参考文献重新捋一遍，为此小编推荐两个不错的辅助软件。撰写中文文章的时候，推荐NoteExpress，国内开发的软件，免费使用，兼容性不错；撰写英文文章的时候，推荐Endnote，这个软件比较智能，引用格式也比较的全，因为正版需要收费，所以需要破解，对中文文献的格式支持不够好。2、流程图绘制：小编主要是使用VISIO，十分希望大家推荐一下其他好用的软件。当然，偶尔有些简单的，小编都是在PPT上绘图。3，数据统计与分析：小编是理工科，有一定的编程功底，基本是Matlab和python分析，这方面基础薄弱的推荐SPSS软件，易上手。4，英文文章翻译：谷歌翻译，并使用CNKI翻译助手查询一些专业名词，在通过自己整理后，用Grammarly软件修改语法和拼写错误。小编极力推荐Grammarly软件，真心给了小编写论文极大的帮助5，文章排版：很多人向小编推荐过Latex软件，号称全网最强大、最专业的排版软件，然而小编还没有开始用，下篇文章开始用，等亲测效果以后再来分享。以上就是小编在科研过程用到过的工具，除了Latex软件安装了未用之外，其他都是亲测过的，希望对广大研友们有一定的帮助，同时，非常期待科研大佬们分享一些自己常用的辅助工具，给小编也减减负，欢迎大家留言（图片来源于网络，如有侵权请务必联系删除）

随着人工智能技术的火热，越来越多的年轻学者正准备投身其中，开启自己的研究之路。和所有其他学科一样，人工智能领域的新人总会遇到各种各样的难题，其中不仅有研究上的，也有生活方面的。MIT EECS 在读博士、前 Vicarious AI 员工 Tom Silver 近日的一篇文章或许对你有所帮助。我的一个朋友最近正要开始人工智能的研究，他问及我在 AI 领域近两年的研究中有哪些经验教训。本文就将介绍这两年来我所学到的经验。其内容涵盖日常生活到 AI 领域中的一些小技巧，希望这可以给你带来一些启发。开始找到一个你感觉合适的人询问「傻问题」最初，我非常害怕自己的同事，羞于向人提问，因为这可能会使我看起来非常缺乏基础知识。我花了好几个月才适应了环境，开始向同事提问，但一开始我的问题仍然非常谨慎。不过现在，我已有三四个关系较好的人了，我真希望当时能早点找到他们！我曾经淹没在谷歌搜索的条目中。现在，当我遇到一个问题后会直接询问他人，而不是自己想办法，最终陷入困惑。在不同的地方寻找研究灵感决定做哪些工作是研究过程中最困难的一部分。对此，研究人员已经存在一些一般性的策略：与不同领域的研究者交谈。问问他们对于哪些问题感兴趣，并试图用计算机专业的语言重述这些问题。询问他们是否有想要进行分析的数据集，哪些现有技术是解决问题的瓶颈。机器学习中很多最具影响力的工作都是计算机科学与生物/化学/物理学、社会科学或者纯数学之间的碰撞。例如 Matthew Johnson 等人在 NIPS 2016 的论文《Composing graphical models with neural networks for structured representations and fast inference》是受到一个小鼠行为数据集启发的结果；Justin Gilmer 等人在 ICML 2017 上的论文《Neural Message Passing for Quantum Chemistry》应用于量子化学。编写一个简单的基线来获得对问题的感受。例如，尝试编写一个有关控制倒立摆的详细校准代码（https://gym.openai.com/envs/Penlum-v0/），或者试着看看能不能在自然语言数据集上推送一个词袋模型。我在编写基线时经常会遇到无法预料的情况——我的想法或代码里都有可能出现错误。在基线运行时，我通常会对问题有更深的理解，并产生出很多新的想法。扩展你喜欢的论文的实验部分。仔细阅读方法与结果，尝试找到问题的关键。首先尝试最简单的扩展，问问自己：论文中的方法是否适用，思考一下文中没有讨论的基线方法，以及它们可能会失败的原因。投资可视化工具和技能在编写研究代码时我采用的策略是从创建可视化脚本入手。在编写完其余代码后，我会运行可视化脚本，以快速验证代码是否与我的心智模型匹配。更重要的是，良好的可视化经常会使我想法或代码中的 bug 更加明显、明了。这里还有一些自我激励的话要说：当我完成这个代码时，我会做一份漂亮的数据或视频给大家看！为手头的问题寻找合适的可视化方法可能非常棘手。如果要迭代优化模型（例如深度学习），从绘制损失函数曲线着手会比较好。此外还有许多用于可视化和解释神经网络（特别是卷积神经网络）学得权重的技术，例如导向反向传播。在强化学习和规划中，智能体在其环境中的行为是显而易见的，无论是雅达利游戏、机器人任务还是简单的 grid world（如 OpenAI Gym 中的环境）。根据设置，还可以可视化价值函数及其在训练过程中的变化（如下所示），或者可视化探索状态树。在处理图形模型过程中，当一维或二维变量在推断过程中发生变化时，对其分布进行可视化可以获得丰富的信息（如下所示）。估计每次可视化分析时必须在头脑中保存的信息量可以帮助检测可视化技术的有效性。如果可视化技术非常糟糕，你需要详尽地调用你编写的代码来生成它；反之，一个良好的可视化技术可以带来一个明显的结论。Tensorboard 是可视化 TensorFlow 深度学习模型的常用 GUI。随着数据的积累绘制分布图可以大大降低 debug 图形模型的难度（来自 Wikimedia）。用 Q-learning 学习的价值函数可以在它所表示的 grid world 上可视化（作者：Andy Zeng）。确定研究人员和论文的基本动机在相同的会议上发表文章、使用相同的技术术语、自称研究领域是人工智能的研究人员可能有截然相反的研究动机。一些人甚至建议为这个领域取不同的名字，以澄清问题（就像Michael Jordan 在最近一篇优秀的博客文章中提到的那样）。他们的动机至少可分为三类：「数学」、「工程」和「认知」。「数学」动机：智能系统有何基本属性和局限性？「工程」动机：如何开发能够更好地解决实际问题的智能系统？「认知」动机：怎样才能模仿人类和其他动物的自然智能？这些动机可以和谐共存，许多人工智能领域的有趣论文都是从多个角度出发。此外，单个研究人员的研究动机往往并不单一，这有助于实现人工智能领域的聚合。然而，动机也可能并不一致。我有一些朋友和同事，他们有明显的「工程」倾向，还有一些主要对「生物学」感兴趣。一篇论文表明，现有技术的巧妙结合足以在基准上超越现有技术水平，这将激起工程师们的兴趣，但认知科学家可能对此不感兴趣，甚至嗤之以鼻。但如果一篇论文阐释了生物可解释性（biological plausibility）或认知联系，这篇论文收到的反响可能截然相反，即使其结论只是理论性的或结果非常不起眼。优秀的论文和研究人员在一开始就会说明他们的动机，但根本动机往往藏地很深。我发现在动机不明显的情况下，对论文进行各个击破将会很有帮助。从科研社区中汲取营养找论文AI 领域的论文可以在 arXiv 上找到和发布。现在的论文数量非常令人振奋。社区中的许多人降低了从噪声中分辨出信号的难度。Andrej Karpathy 开发了 arXiv sanity preserver，帮助分类、搜索和过滤特征。Miles Brundage 每晚都在推特上发布自己整理的 arXiv 论文列表。很多推特用户常常分享有趣的参考文章，我推荐大家在推特上关注自己喜欢的研究者。如果你喜欢用 Reddit，那么 r/MachineLearning（https://www.reddit.com/r/MachineLearning/）非常棒，不过文章更适合机器学习从业者而不是学界研究者。Jack Clark 发布每周社区 newsletter「Import AI (https://jack-clark.net/)」，Denny Britz 发布「The Wild Week in AI (https://www.getrevue.co/profile/wildml)」。查看会议论文集也很值得。三大会议是 NIPS、ICML、ICLR。其他会议还包括 AAAI、IJCAI、UAI。每个分支学科也有自己的会议。计算机视觉方面有 CVPR、ECCV、ICCV；自然语言方面，有 ACL、EMNLP、NAACL；机器人方面，有 CoRL（学习）、ICAPS（规划，包括但不限于机器人）、ICRA、IROS、RSS；对于更理论性的研究，有 AISTATS、COLT、KDD。会议是目前论文发表的主要渠道，但是也有一些期刊。JAIR 和 JMLR 是该领域最厉害的两种期刊。偶尔一些论文也会出现在科学期刊上，如 Nature 和 Science。寻找旧的论文同样重要，不过通常更难。那些「经典」论文通常出现在参考文献中，或者研究生课程的阅读书单。发现旧论文的另一种方式是从该领域的资深教授开始，寻找他们的早期作品，即他们的研究路径。同样也可以向这些教授发送邮件询问额外的参考（即使他们太忙没有回复也不要介意）。寻找不那么有名或被忽视的旧论文的一种持续方式是在 Google scholar 中搜索关键词。应该花费多长时间阅读论文？关于阅读论文应该用的时间我听到过两种常见建议。一，刚开始的时候，阅读所有论文！人们通常说研究生的第一学期或第一年应该只阅读论文。第二，在最初的上升期之后，不要花费太多时间阅读论文！原因在于如果研究者不被之前的方法左右，更有可能创造性地提出和解决问题。我个人同意第一条建议，不同意第二条。我认为一个人应该尽可能多地阅读论文。「如果我不熟悉别人尝试过的方法，那我就能更好地想出新颖的更好方法。」——这种想法似乎不太可能，且傲慢。是的，新视角可能是一把钥匙，业余者解决长期挑战是因为他们超出常规的想法。但是职业研究者不能完全依赖运气来探索未被考虑过的解决方案。我们的大部分时间都用来缓慢且有方法地逐步解决问题。阅读相关论文是找出我们所处位置和下一步尝试方向的更高效方式。关于尽可能多地阅读论文，有一个重要的注意事项：消化论文内容和阅读论文一样重要。用一天时间学习几篇论文、认真做笔记、认真思考每一篇的内容和思路，比不断阅读论文要好一些。尽可能多地阅读论文。对话 >> 视频 > 论文 > 会议演讲论文绝对是了解陌生研究思路的最易获取的资源。但是最高效的路径是什么呢？不同人的答案或许也不同。我认为，对话（和已经理解该思路的人对话）是目前最快、最有效的路径。如果这种方法不可行，那么相关视频也会提供很好的见解，比如论文作者受邀进行演讲。当演讲者面对的是现场观众时，他们可能更偏重清晰性而不是准确度。而在论文写作中，这种偏重是相反的，字数统计是关键，背景解释可能被当作作者不熟悉该领域的证据。最后，简短的会议演讲通常更正式，而不是合适的教育机会。当然，演讲结束后与演讲者进行对话交流是非常有价值的。小心炒作成功的人工智能研究总会引起公众的关注，让更多的人进入这一领域，从而引出更多成功的 AI 研究。这一正循环在大部分情况下都是适用的，但其也有一个副作用就是炒作效应。新闻编辑总是希望获得更多点击率，科技公司则希望获得投资者的青睐，并多多招募新人，而研究者们往往会追求高引用量和更高质量的发表。在看到一篇文章或论文的标题时，请务必注意这些问题。在 NIPS 2017 的一个论文讨论活动中，数百名听众目睹了一位有名望的教授拿着麦克风（「我谨代表炒作警察」）劝告作者不要把单词「imagination」用在论文标题中。我对于这种公众对抗总是有着复杂的感受，而且我还恰好喜欢这篇论文。但这并不意味着我无法理解这位教授的挫败感。人工智能研究中最常见，最令人厌恶的宣传表现之一，就是用新术语重新命名旧概念。所以，小心那些流行语——主要根据实验及其结果来判断一篇论文。开始科研马拉松树立可衡量的进展目标之前搜寻研究项目时，我花费了大量时间进行头脑风暴。那时对我来说，头脑风暴就是把脑袋搁在桌子上，希望一些模糊的直觉可以变成具体的见解。结束了一天的「头脑风暴」，我常常感觉疲惫、灰心丧气。这是科研吗？我很疑惑。当然，没有导向科研进展的良方，在黑暗中瞎撞是（大部分）进展的一部分。但是，现在我发现树立一个可衡量的目标，然后计划工作，更加容易且易于实现。如果我不知道接下来要做什么，那么目标可以是：写下一个模糊的想法，但要尽可能详细；如果在写的过程中，觉得这个想法不好，那就写出排除该想法的理由（而不是完全废除这个想法，这样就失去了对进展的衡量）。在没有任何想法的时候，我们可以用读论文或与同事交流的方式取得进展。一天结束时，我的工作有了一些实实在在的东西。即使这些想法永远不会用到，但是我的斗志得到提升，也不再担心以后会在相同的想法上浪费时间。学会判断死胡同，并退回来强大的研究者花费更多时间在好的想法上，因为他们在糟糕想法上所用的时间较少。能够识别好想法和坏想法似乎很大程度上是经验问题。然而，任何水平的研究者都会经常遇到下面的决策问题。我的研究思路有缺陷或无法产生结论，我应该尝试 A）继续挽救或支持这个思路，还是 B）完全抛弃这个思路呢？我个人非常后悔在本应该做 B）时却把时间浪费在 A）上。尤其是之前，我曾多次陷在死胡同中，而且时间很长。我之所以不愿意离开很大程度上是由于沉没成本误区：如果我退出这个「死胡同」，那我已经花费的时间不就白白浪费了吗？现在当我离开研究死胡同时还是会感到一些失望。不过我现在尝试使自己意识到后退也是一种进步。成本花费得值，不算沉没。如果我今天没有探索死胡同，那我可能明天还会遇到。死胡同并不是终点，它们是科研生活的一部分。希望我能坚持这种想法，如果不能，还有费曼的名言呢：我们尝试尽快证明自己是错误的，只有这样我们才能进步。（We are trying to prove ourselves wrong as quickly as possible, because only in that way can we find progress.）写！我曾经偶然咨询过一位杰出的 AI 研究者早期职业生涯忠告。他的建议非常简单：写！写博客和论文，以及更重要的，写下一天当中自己的想法。我开始注意到积极地写下想法与只是想想带来的明显差别。身心健康是科研的先决条件有一种错误的观点认为科研工作者都是废寝忘食，一心追寻科学发现。我之前以此为基准，常常为无法做到而感到内疚。现在我知道锻炼和精神放松是投资，而不是干扰。如果我每天睡 8 小时，工作 4 小时，我的效率比睡 4 小时、工作 8 小时要高得多，也就是说没有造成不好的影响。在解决一个困难的问题时中途停止是非常困难的。我仍然会一直研究一个问题，即使已经非常累了，即使没有进展也不休息。当停下来深呼吸时，我会非常高兴。我希望在科研生涯的下一个阶段能够继续内化这件事。

近年来，考研越来越热，每年考研人数都在攀升，2018年已经达到了238万人数，为何越来越多人选择读研？研究生和本科生的区别在哪里呢？今天小英就带大家看看。发际线的差别我想最直观的区别就是发际线的高度和发亮的多少吧。假期的感觉本科生没课了或考完了就意味着假期开始，而研究生当一门课结课了，就意味着，你有充足的时间给导师干活啦！惊不惊喜意不意外！直到老师说出：好，这项工作先这样吧，剩下的在假期里做就好了。听到“假期”两个字时，这才是放假的标志，开心之余别忘了，假期依然有工作哦。而当本科生的假期都用来休息或者疯玩儿的时候，研究生们往往会利用这段时间来工作、实习、搞研究、参加学术研讨会或写作业等。总之，研究生们对于假期已经不像过去那样渴求，他们更加愿意把时间花在学习和研究上面。关注的问题本科生关注的问题：大学宿舍里都有哪些惊为天人的事情？有哪些适合学生去的旅游景点？如何进行考前突击？挂科/差点挂科是一种怎样的体验？如何判断自己适合从事什么工作？硕士关注的问题：如何跟导师相处？如何克服拖延症？如何撰写一份亮眼的简历？如何快速完成毕业论文？博士关注的问题：如何高效阅读学术论文？有什么撰写学术论文的好工具？如何预防脱发？被延期是一种怎样的体验？相亲是一种怎样的体验？思维模式关于红烧肉的争议。本科论文：第一章：红烧肉的定义和类型；第二章：各种红烧肉区别和特点；第三章：东坡红烧肉的具体特点；第四章：烹制东坡红烧肉的主要问题和对策。结论：东坡红烧肉可以更好吃。硕士论文：第一章：关于猪肉做法的文献综述；第二章：红烧肉做法的历史演变过程；第三章：传统红烧肉制作和研究方式介绍和比较；第四章：马克思剩余价值理论对红烧肉做法的启示；第五章：剩余价值红烧肉的具体做法；第六章：剩余价值红烧肉的创新之处和进一步研究建议。结论：红烧肉很好吃，但是吃的过程中注意区分，剩余价值理论指导下的红烧肉做得会更符合社会主义实践发展。博士论文：序言：历史中猪肉食谱的文献综述、理论意义和现实价值、不足和问题；第一篇（第一章到第三章）：猪是怎样养成的；第二篇（第四章到第五章）：猪的各个部分肉质的区分和作用；第三篇（第六章到第七章）：马克思理论不同发展阶段对红烧肉发展的影响和启示；第四篇（第八章到第十章）：红烧肉制作的实证研究（变量选取、理论模型和计量分析）。结论：红烧肉是不是可以吃取决于很多复杂的因素，总体来看，在满足一定约束条件的情况下红烧肉是不错的营养、美容食品，但操作过程的障碍还需要通过真学、真懂、真用马克思剩余价值理论，有必要的情况下需要进行理论创新和政策支持，使红烧肉更好地实现增加营养、避免增肥和促进社会和谐的作用。毕业薪酬待遇从薪资待遇上看，本科生与研究生的起薪还是存在一些差距的。虽然不崇尚唯学历论，要看个人能力，但是学历是一个敲门砖，学历不够，你连进入赛场比赛的资格都没有。本科生出来工作，也需要付出更多的努力。无论考研还是工作，不断的学习，不断让自己变得更好永远都不会错。学习的最高境界不在于学到了多少知识，而是要通过学习引发更多、更广泛的思考，使思考变成一种能力和习惯，而且这种思考是不断深入、不断扩展的。你会从狭义的、只局限在专业领域的思考开始，自觉不自觉地拓展为广义的、对专业知识以外问题的思考。选择是我们每一个人的权利，生活也会因我们的选择而改变。是否选择考研，是否能够顺利考上这些都完全取决于我们自己。所以小伙伴们，脚下的路自己走，未来能带给我们什么都因今天你做出了怎样的努力。加油~

机器之心报道，机器之心编辑部。计算机图形顶级会议 ACM SIGGRAPH 2018 即将于 8 月 12-16 日在加拿大温哥华举行。在大会开始前，部分奖项结果已经揭晓。我们刚刚得到消息：毕业于加州大学伯克利分校的朱俊彦（Jun-Yan Zhu）获得了大会的最佳博士论文奖。朱俊彦于 2012 年获得清华大学计算机科学系的工学学士学位，在 CMU 和 UC Berkeley 经过 5 年学习后，于 2017 年获得 UC Berkeley 电气工程与计算机科学系的博士学位，他的导师是 Alexei Efros。朱俊彦的博士研究由一项 Facebook 奖学金支持。朱俊彦目前是 MIT 计算机与人工智能实验室（CSAIL）的一名博士后研究员。朱俊彦个人主页地址：http://people.csail.mit.e/junyanz/#sect-publications博士论文地址：http://people.csail.mit.e/junyanz/pdf/thesis_highres.pdfCycleGAN 项目地址：https://github.com/junyanz/CycleGAN在获奖结果公布后，GAN 发明者 Ian Goodfellow 第一时间献上祝贺。朱俊彦博士是计算机图形学领域现代机器学习应用的开拓者。他的论文可以说是第一篇用深度神经网络系统地解决自然图像合成问题的论文。因此，他的研究对这个领域产生了重大影响。他的一些科研成果，尤其是 CycleGAN，不仅为计算机图形学等领域的研究人员所用，也成为视觉艺术家广泛使用的工具。朱俊彦博士论文封面，他的博士生导师为 Alexei A. Efros。以数据驱动的图像合成领域的一个关键问题是如何确保合成后的图像看起来真实。在论文的第 I 部分，朱俊彦采用一种判别方法来解决这类问题的一个案例，他训练一个分类器来评估合成图像的逼真度。由于难以获取足够的人工标注训练数据来判断图像是否真实，他学习对真实图像和自动生成的合成图像进行分类，不管这些图像看起来真实与否。他惊奇地发现：得出的分类器可以预测新的合成图像的逼真度。此外，逼真度分数可通过学得的变换来迭代更新图像，进而改善合成图像的逼真度。该研究可以被视为条件生成对抗网络（GAN）架构的「先锋」。他还开发了一种类似的判别学习方法，以改善人像的照片美感（SIGAsia 2014）。在第二部分中，作者使用相反的生成方法建模自然图像，将图像编辑工具的输出控制在该流形上。他基于典型的图像平均模型（image averaging model，SIGGRAPH 2014）和近期的生成对抗模型，构建了实时数据驱动探索和编辑界面。后者起到作用，相关软件 iGAN 是 GAN 首次应用于实时应用程序中，它对 GAN 在社区中的流行起到很大作用。给定两个无序图像集 X 和 Y，CycleGAN 可以自动对它们进行互相「翻译」。在第三部分中，作者结合他在早期研究中获得的经验，开发了一套新型图像到图像的转换算法。其中非常重要的是 CycleGAN 框架（ICCV 2017），它变革了基于图像的计算机图形学，可作为一种通用框架将一组图像中的视觉风格迁移到其它图像。例如，将夏天转化为冬天、将马转换为斑马及利用计算机图形渲染生成真实图像等。该研究首次展示了艺术收藏品的风格迁移效果（例如，使用所有梵高的作品，而不是只用《星月夜》），并将绘画转换为照片。自发布以来，CycleGAN 在短短时间内就已经被应用到了很多不同的问题中，其范围远远超越了计算机图形学，从生成合成训练数据（计算机视觉）到将 MRI 影像转换为 CT 扫描影像（医学影像），再到 NLP 和语音合成的应用。除博士论文外，他还提出了基于学习的交互式着色方法（SIGGRAPH 2017）和光场摄像方法（SIGGRAPH 2017）。除了在顶级图像与视觉会议上发表的文章以外，朱俊彦的成果在其他方面也颇具影响。他的研究多次出现在大众媒体上，包括《纽约客》、《经济学人》、《福布斯》、《连线》等。朱俊彦在推进研究复现方面堪称典范，这令研究人员和从业者更容易「站在他的肩膀上」。他的许多项目都是开源的，影响力也很大，他在 GitHub 上的项目已经获得 22000 次收藏和 1900 个关注者。最令人印象深刻的是，他的代码不仅被研究人员和开发人员广泛使用，而且还被视觉艺术家使用（例如 Twitter 上的 #cycleGAN）。朱俊彦此前也获得了多个学术奖项，仅在 2018 年，他就获得了 UC Berkeley 颁发的 David J. Sakrison Memorial Prize，以及英伟达的 Pioneer Research Award。朱俊彦还曾获得过以下奖项和奖学金：CVPR Outstanding Reviewer (2017)Facebook Fellowship (2015)Outstanding Undergraate Thesis in Tsinghua University (2012)Excellent Undergraate Student in Tsinghua University (2012)National Scholarship, by Ministry of Ecation of China (2009 and 2010)Singapore Technologies Engineering China Scholarship (2010, 2011, and 2012)

随着版本的更新迭代，越来越多的角色进入庄园，而疯眼也算是老角色之一，可惜的是官方对他的待遇并没有那么好，之前出现抄袭争议，他的时装和技能不尽如人意！01疯眼说句实在话，疯眼真的是不受官方的待见，一代版本一代神，代代版本削疯眼，他的机关墙持续时间已被下调好几次，原本是参与庄园地图的“设计师”，甚至是“三幻神”之一，终究没能逃过“冷板凳”的命运，只在外服“金蔷薇剧院”中喜提紫皮。为什么玩家们会说疯眼已经彻底沦为工具人？主要是因为新监管者“博士”，万万没想到他也是疯眼的杰作，同样是被疯眼改造过的“机器”。众所周知，疯眼曾经创造26号守卫邦邦，还不够，这次又为庄园主人带来“博士”，确实是工作多、待遇差！02博士这位全新的监管者身份为“博士”，他一直在研究神秘的东西，后来却被“摘掉”心脏，而疯眼居然把他的尸体找回来。经过疯眼的努力，“博士”死而复生，成为可怕的存在，说白了也就是疯眼手里的一个“作品”，他的外在特质依旧是一个未知数。不过，有人认为“博士”的能力或跟他的研究有关，还跟容器有点联系，具体的情况只能耐心等待官方消息。目前来看，新监管者“博士”的造型还是蛮酷的，属于“肌肉男”一类，加上改造过的躯体，看上去很有特色，但“博士”会不会像邦邦一样？最终产生自己的意识，不再受疯眼的控制，难免会变成独立的个体，正式转变为庄园里面的监管者阵营的一名成员。实际上，我尚的大世界觉得疯眼本身就有许多的谜团暂未解开，但从这么多的角色身上都能够“看见”疯眼的“影子”或者是“痕迹”。不得不说疯眼是工具人的观点已被实锤，且看“博士”又会掀起什么样的风浪，说不定他也会对庄园其他角色的主线剧情造成这样或那样的影响，毕竟角色之间的交集是官方推动情节发展的一种手段，希望“博士”的背景故事和技能特质早点公布出来！03邦邦曾几何时，邦邦就是突然冒出来的监管者，当时的玩家们根本没有反应过来，一点小道消息也没听到，后知后觉。如今，邦邦是“守尸”类型的监管者，他放置的爆弹不可小觑，所拥有的时装种类要比疯眼多得多，就连联动金皮“黑白熊”也收入囊中。总而言之，疯眼对庄园的贡献是巨大的，不仅帮忙建设地图，而且还亲自创造两位监管者，一是邦邦，二是“博士”，其真正的实力可见一斑。相信官方很快就会推进此次联动监管者“博士”的事宜，不知道你们对这位“博士”角色有什么样的期待呢？第五人格：孽蜥信件主角竟是祭司？湖景村迷雾重重，黄衣走过场！第五人格：限量人偶“牵出”角色，共研服“风头盖过”返场时装！第五人格：加强5位冷门求生者，园丁挡刀多，鹿头和使徒也会改！第五人格：确定感恩节返场物品，再调红蝶移速，孽蜥纪念日在即！第五人格：提前组队成为趋势，深渊四未至，玩家们却已准备就绪！

去年，博士能公司（Bushnell）推出了Forge系列瞄准镜，这是在Nitro系列基础上改进而来，拥有更好的镜片涂层和更高的倍率。选择了博士能Forge系列中4.5-27×50瞄准镜，看它是否适用用于远距离射击。*4.5-27×50表示倍率为4.5～27倍，50表示物镜直径为50mm。本评测作者为美国枪械作家Nicholas C，本人翻译给大家分享。测试的Forge瞄准镜采用了Terrain色，看起来有点像煅烧过的青铜。该系列瞄准镜还有传统的黑色，之所以选择Terrain色是为了与笔者的FDE色的SCAR17S步枪配套。由于分划板样式和设置位置，4.5-27×50瞄准镜还细分出五个小型号。可以看到Terrain色并没有DEPLOY MIL FFP分划板，尽管笔者喜欢用6.5克里德莫尔口径的M1A步枪射击823米的目标，但为了颜色配套，笔者不得不选择了DEPLOY MOA FFP型。这款瞄准镜建议零售价为979.99美元，约合人民币6641元。FFP代表分划板在第一焦平面上，因此在调节倍率时，分划板会跟随倍率变大或缩小。这是4.5倍的视野，注意下方的分化点。十字标线下方的分划点能到45MOA，但是由于倍率调节的问题，只能在12倍以下才能看到45MOA。这是12倍的视野，最下方的就是45MOA分划，已经看不全了。这是最大倍率（27倍）时的视野，只能看到22MOA的分化点。每一个MOA都有一个短分划线，第五个MOA为一个长分划线。垂直线左右还有分化点，可以调整风偏。倍率调节环上有一个手柄，可以帮助射手快速调节倍率。也许有些人不喜欢这个设置，可以拧下螺栓将其拆下。视差调节旋钮就在左侧，虽然这种设置并不新鲜，但笔者非常惊讶它能够调节到25码（23米）。笔者其它型号的远程瞄准镜，如Vortex Viper PST 6-25×50和Meopta Meopro 6.5-20×50都只能在45.7米至无限远之间调节。博士能Forge在视差方面的表现确实非常好。每旋转一个档位就有声音和触觉反馈，调节量为0.25MOA。所有Forge瞄准镜都有零点锁定和快速归零旋钮，这让笔者设定好356米作为零点时，可以快速进行归零调节。随瞄准镜附送的调整工具，做成了一个小钥匙链的样子，用于调节旋钮固定的小六角扳手固定在底部，但笔者实在搞不明白其余工具的用途。较大的内六角扳手和梅花扳手似乎与瞄准镜上任何螺栓都不对应。顶部有一个圆形的扁平突起，看来非常适合打开电池盖。工具中心是六角形的，应该是拧开瞄准镜座的螺母，不过Forge瞄准镜并没有附送镜座。Forge 4.5-27×50瞄准镜配有前后翻盖式镜头盖，以及延长的遮阳罩。不过你要想使用附送的瞄准镜套，不得不拆掉镜头盖和遮阳罩，否则就会放不进去。根据说明书，熟记MOA标线与倍率之间的关系，可以计算出目标的距离，并根据弹道和风偏调节瞄准点。正如之前提到的，笔者很好奇Forge 4.5-27×50可以支持射击多远的目标。当地靶场只有366米，可以用红点或倍率瞄准镜射击钢靶。用这样的瞄准镜打366米的目标绝对是一种浪费，但可以用这个靶场给瞄准镜归零。另外就是SCAR17S没有正确登记，所以笔者将这个瞄准镜安装到鲁格美国“捕食者”步枪上，该枪口径为6.5克里德莫尔。笔者特意去了帕拉印第安保留地的射击场，那里有800米靶道，这里绝对是Forge 4.5-27×50最好的测试场地。800米靶位就在右侧通往山顶的道路上。将瞄准镜设定366米归零，800米的瞄准点在中心点下方18或19MOA点。这是12倍时，使用18MOA点瞄准800米靶位的情景。通过使用，笔者认为这款瞄准镜最大的问题就是风偏调整。这款瞄准镜可以作为远程射击爱好者的入门选择之一。

相信玩家们都在期待着第十五赛季的到来，届时会有新角色登场亮相，其中就包括这一位已官宣的新监管者“博士”珀西，他的背景故事及其技能特质全都公布出来了！01建模说句实在话，新监管者“博士”珀西的建模真的是够帅，整体造型很man也很酷，跟以往的监管者风格和气质有所差别，不愧是首位联动监管者，就是不一样。珀西不仅有身材，而且有颜值，就连初始时装也让玩家们眼前一亮，确实是好看，好评如潮。正是因为这样，所以玩家们现在更想要早点看到他的限定金皮，说不定会吸引土豪玩家疯狂地氪金抽奖，毕竟这种类型的监管者不常见，还跟联动有关系，机不可失、失不再来。因此，感兴趣的玩家们可提前准备相应的精华数量，届时有几率抽到金皮！02实测根据部分参与共研服测试的玩家反馈消息可知，新监管者“博士”珀西的实测强度比较高，对局的求生者基本上招架不住，关键是他的抓人方式与众不同，不会把求生者绑在椅子上，只会就地“放血”，看着倒地的求生者慢慢地被淘汰，这也引起争议。一直以来，不少求生者玩家都对监管者的“放血”行为“嗤之以鼻”，但对监管者玩家来说，这无疑是一种手段，除了“恶意放血”之外，并没有什么太大的过错。随着珀西的加入，针对“放血”问题的讨论更激烈，而他目前的实战效果有点太可怕了！03调整如果玩家们有观看某些主播玩家发出的相关测试视频的话，那么就能更直观地看到新监管者“博士”珀西在比赛中的表现还是挺抢眼的，但我尚的大世界发现玩家们对他的评价褒贬不一，立场不同，意见自然不同，或许绝大多数的求生者不愿匹配到他。按照以往的经验来看，官方在正式上线珀西之前，往往会加以调整，要么削弱、要么微调，使其强度在不会“超纲”的同时，又对监管者玩家有足够的吸引力，总不能太弱，否则没人氪金去抽珀西的限定金皮，这对官方“吸金”可不利，且看如何安排！04武器还有一个问题引发玩家们的热议，那就是新监管者“博士”珀西的武器，也就是他的手持物“四十米大长刀”到底会不会被“和谐”？自从“红色”成为禁忌，监管者的手持物就面临着整改的威胁，而珀西的大刀也有危险，虽然很酷炫，但是或会替换。总而言之，珀西的建模、强度和武器都得到玩家们的认可，既有人欣喜若狂，也有担惊受怕，就看官方能不能利用联动监管者的“名义”保住他的大刀，不然玩家们肯定会失望至极。你们认为新监管者“博士”珀西厉不厉害？对其模型和技能有何看法？第五人格：弹丸联动2开启时间竟被提前透露，而珀西带来4个变化！第五人格：年度技能最复杂的监管者诞生，“博士”珀西自带霸体！第五人格：14赛季接近尾声，3精华1珍宝是否圆满？15赛季要来了！第五人格：疯眼沦为工具人，创造邦邦还不够，又带来“博士”了！第五人格：孽蜥信件主角竟是祭司？湖景村迷雾重重，黄衣走过场！

本科生和研究生有何区别？硕士和博士又有什么不同？这是很多人都有的困惑，今天我们就来看看大家怎么说吧！01/@61发际线已经说明了一切……02/@SuperMario小学，老师告诉学生：“森林里有只老虎，已经被我关在笼子里，我会带你去那个地方，然后给你一把猎枪，告诉你猎枪怎么用，并开枪给你示范。然后你跟着我学着开枪把老虎干掉。”中学，老师告诉学生：“森林里有只老虎，已经被我关在笼子里，在森林的西北角，我给你一把猎枪，告诉你猎枪怎么用，你自己去森林找到那只关着的老虎，干掉它。”本科，老师告诉学生：“森林里有只老虎，具体位置不知道，不过大约在西北角的位置。我给你一把猎枪，你自己琢磨一下该怎么用，会用之后去森林找到那只老虎，干掉它。”硕士，老师告诉学生：“森林里有只老虎，具体位置不知道，不过肯定是有的。你自己想办法找到那只老虎干掉它。你可以自己去买一把猎枪，或者用其他的方法。”博士，老师告诉学生：“给你一堆小树苗，你去种一片森林，然后看看能吸引过来什么动物，等动物长肥了再捕猎回来……愣着干什么，还不快去种树。”03/@momo酱两个本科生相亲，聊时事八卦和共同感兴趣的话题。两个硕士相亲，聊专业，聊工作，一起吐槽导师。两个博士相亲，互相介绍自己研究的领域，回去的第一件事情是查一下对方发了多少SCI。04/@地图小子儿子写日记：“夜深了，妈妈在打麻将，爸爸在上网……”爸爸检查时，很不满意地说：“日记源于生活，但要高于生活！”孩子马上修改为：“夜深了，妈妈在赌钱，爸爸在网恋……”爸爸更不满了，愤怒地说：“看看本科生是怎样写的。一定要提倡正能量，以正面宣传为主！”孩子再修改为：“夜深了，妈妈在研究经济，爸爸在研究互联网+生活……”爸爸看后说，这还差不多，但深度不够，有待进一步提高！以后你长大了成了硕士研究生，你就知道应该这么写了：“妈妈在研究信息不对称状态下的动态博弈，爸爸在研究人工智能与情感供给侧的新兴组合。”爸爸接着说，要是你打算成为博士，得这样写：“妈妈在研究复杂群体中多因素干扰及信息不对称状态下的新型‘囚徒困境’博弈；爸爸研究的是：大数据视角下的六度空间理论在情感供给侧匹配中的创新与实践。”05/@QilanYuan博士和硕士从能力培养上，我觉得是很不一样的，他们适合的出路也大不相同。这里仅说说我理解的工科博士和硕士的区别。博士注重培养科研能力。科研能力简而言之就是解决领域内最前沿的问题以及发表论文的能力，这包括了你在自己领域的知识积累、创新能力、逻辑思维能力、动手能力、表达与写作能力，此外你或许还需要学会很多学术圈的“游戏规则”。博士这条路，我觉得最适合将来进入科研领域的人，这些人的出路大部分是留在高校当老师，去研究所，还有个别会去企业搞研究或者研发。博士去普通企业的最根本问题是，你在博士期间培养的大部分能力，可能并不是企业所看重的（企业就最注重的是做出产品卖出利润），所以待遇上一般不会比硕士高很多，这是最普遍的情况。当然有普遍就有例外，对于热门领域、实用技术的顶尖的研究人才，去企业可能都非常抢手。硕士主要培养的可能是专业领域的知识和解决问题的能力。可以发现，基本就是大部分企业所看中的能力。不同学校所培养的能力也不尽相同，至于毕业要求，一般只要熟悉了解专业知识，能运用知识解决问题，最多做一些很小的创新就够了。硕士途径培养出来的人，去企业也有能力胜任专业性强的工作，当然也可以继续深造，走科研道路。总而言之，念硕士是一个性价比相对比较高的选择，时间成本比博士少2-3年，竞争力又比本科生强很多；也是一个灵活度高的选择，将来去企业或者去学校都是可以的。06/@命运sniper本科生关注的问题：大学宿舍里都有哪些惊为天人的事情？有哪些适合学生去的旅游景点？如何进行考前突击？挂科/差点挂科是一种怎样的体验？如何判断自己适合从事什么工作？硕士关注的问题：如何跟导师相处？如何克服拖延症？如何撰写一份亮眼的简历？如何快速完成毕业论文？博士关注的问题：如何高效阅读学术论文？有什么撰写学术论文的好工具？如何预防脱发？被延期是一种怎样的体验？相亲是一种怎样的体验？07/@中国大学MOOC针对这个问题采访了浙江某高校化学、农学、电气工程、管理学等专业的十位博士生，以及新闻传播、土木工程等专业的六位硕士生，整理了以上几位同学的观点，形成如下内容：1.科研是一个屋子，本科生在窗外观望，硕士生在客厅踱步，博士生在书房坐定。本科很少涉及科研工作，毕业设计和一些必须的科研活动通常只是硕博或者老师带着打打杂，以完成任务为目的，少有深入的思考。硕士和博士都需要在导师框定课题范围之后，独立主导课题实现的全过程。硕士要解决从理论到应用的问题，方向上比本科时更进一步。博士则更多研究了理论与方法的创新，所以博士的课题往往会更宏大，更底层，更具不确定性。2.本硕博在培养认知能力时的侧重点不同。从学生的能力成长上来看，本科着重培养基础认知能力，硕士在本科基础上着重培养认知创造能力，博士在硕士基础上着重培养细分领域更底层的认知创造能力。本科通过学习，理解和吸收前人已经掌握的知识经验，站在巨人的肩膀上赏风景。硕士是老师交给你一个小的科研问题，这个问题目前还没有解决，你需要用已有的方法论，或者对已有方法论略施改进，然后解决这个问题。博士则是通过自己长期对某一领域的钻研，提出这个领域的一个或者一系列关键问题，通过建立自己的方法论，解决这些问题。3.心态上，学历越高面临的压力越大，这与研究生严格的科研要求、论文发表篇数、日常工作量、毕业要求、导师等息息相关。本科和硕士的专业性较弱，除了科目学习和研究工作外还需要花大量精力参加实习、培训、社团等，打造求职硬技能和软素质，提升求职竞争力，精力在学业上的集中度不够。博士生是华山一条路，全心全意做科研，毕业是第一要义，科研能力是未来就业的核心竞争力。所以随着学历的提升，文章久投不录、毕业遥遥无期、发际线越来越高、对象越来越难找、生活压力越来越大、人际交往的圈子越来越小、同龄人越混越好等各种压力和烦恼会越来越多而且越来越明显，博士生可能是大学校园内幸福感最低的群体。这正印证了那句很火的话，读研后才知道不读博并不是因为不想读博，而是读不了博。4.论文上，本硕博在研究领域、发表门槛、篇幅、题材、原创性上都有很大的差异。本科的论文是升级版的读书笔记，平均1万字即可达到毕业要求，原创内容较少，以整理提炼前人的知识为主；硕士和博士论文以自己原创内容为主，硕士的毕业论文评价3万字达到毕业要求，博士平均则为5万。部分毕设要结合学生的实习经历，其中博士论文在篇幅和深度上远远超过硕士。在论文的门槛上，大部分硕士往往针对一些项目以及国内学术的研究热点开展研究，也只需要发中文期刊即可，博士则需要对国内外上最新的该领域研究进行学习并提出创新，层次上有区别。5.工作上，硕士在求职中占有一定优势，博士生就业面缩窄。本科硕士博士的专业性依次增强，所找的工作专业对口度依次增加，工作的研究性依次增大。在竞争日益激烈的今天，硕士生相比本科生学习研究能力更强；相比博士生，年龄与更广的择业范围是优势之一。而博士生相对本硕就业面会有一定缩窄，以高校、科研机构、企业研发为主要出口。08/@北京大学教授乔晓春北京大学教授乔晓春曾在自己的著作中分享了自己本科、硕士和博士区别的理解，我们节选了部分内容：读书应该有五个层次：第一个层次是学习新知识，让自己知道得更多，知识面更宽；第二个层次应该是不仅知其然，还要知其所以然，那就是不仅学了“是什么”，还要学到“为什么”，也就是要搞清楚知识背后的道理；第三个层次是要学到人家是怎么获得的知识，或知识是如何研究出来的，即了解别人研究问题的思路和方法是什么；第四个层次是如何将学到的这些知识，包括所需知识、研究思路和研究方法，用在自己的专业研究上，并从事科学研究；第五个层次就是能够把学到的知识、思路和理念应用到更为宽泛的领域，包括对生活方式、思维方式、价值观、世界观和人生观的提升。这里的前三个层次属于被动学习，后两个层次属于主动学习。前者需要老师来教，后者更需要“自悟”，老师的作用主要是引领，而仅仅不是传授。中小学生的学习主要集中在第一个层次，即单纯学习知识或学习“是什么”。到了中学，特别是高中期间会开始学习一些“为什么”。到了大学本科主要是学“是什么”和“为什么”，这期间对“为什么”的掌握要比中学时多很多，并开始接触第三个层次，关于“怎样做”的问题，即学习一些初级的研究方法，但是这些研究方法对于独立做一项研究还是远远不够的。到了硕士研究生阶段，就应该更系统地学习研究思路和方法，即加强第三个层次知识的学习，并开始涉及第四个层次的问题，即开始能够做初步的、简单的研究。到了博士生阶段，基本上进入了主动学习阶段，即集中完成第四个层次和第五个层次。从培养目标的差异上看，硕士培养的是“会做事情”的人，博士培养的则是“会思考、会创新、有智慧”的人，这应该是学习的终极目的。学习的最高境界不在于学到了多少知识，而是要通过学习引发更多、更广泛的思考，使思考变成一种能力和习惯，而且这种思考是不断深入、不断扩展的。你会从狭义的、只局限在专业领域的思考开始，自觉不自觉地拓展为广义的、对专业知识以外问题的思考。不了解科学的“外在”意义，一个博士只能算是一个会使用方法的技术员，这无异于只读了一个硕士。实际上，硕士以前的学习是一个能够“学进去”的过程，而到了博士就需要经历一个“学出来”的过程。“学出来”指的是在学习知识和方法的过程中，人们能够通过掌握科学的理念和思维方式，并通过自己的思考，使其在各个方面，包括精神和文化等方面得到大幅度提升。了解这些会使你的学位比一个技术学位更有价值。你是否真正达到了博士的水平，并不单纯看你在科学之内取得了多少成绩，更重要的是要看你是否能够跳到“科学”之外去看科学、看人生。