新加坡国立大学博士专业有哪些

新加坡国立大学是新加坡首屈一指的世界级顶尖大学，在工程、生命科学及生物医学、社会科学及自然科学等领域的研究享有世界盛名。国大每年都会有大批的海外学生前来求学，其中就有不少中国留学生。国大拥有1700名博士、博士后专家与学者和500名研究人员。这些教职人员均毕业于世界著名的高等学府（主要是欧美名校），保障了教学内容的国际化和教学品质的卓越性。强大的教师队伍使大学在国际上得到了普遍的认同和赞誉。博士申请条件是什么样的？让我们来一探究竟。本文共包含3部分：院校简介| 课程设置 | 入学要求【院校简介】新加坡国立大学自1905年创校至今，培育了一代代的英才贤俊。国大17所院系横跨新加坡三大校区，另有12所海外学院遍及世界各主要城市。作为一个世界级的大学，新加坡国立大学通过多学科、跨学科手段方式为学生提供激动人心的课程，将广度和深度与独特的全球和亚洲视角相结合，可以自由探索跨学科，并提供大量的课外和海外学习机会。汇聚多元领域的科研人才，持续挑战极限，国大以跨领域综合性方式在科研方面争取卓越。2020QS世界大学排名发布，新加坡国立大学排名第11位。【课程设置】艺术与社会科学院中文系：研究型汉语言硕士与北京大学研究型博士双学位东南亚研究系：亚洲比较研究博士传媒与新媒体系：亚洲文化研究博士研究型博士：日语、马来语、南亚研究项目、东南亚研究、传媒与新媒体系、英语语言与英语文学系、历史、哲学、经济、地理、政治科学、心理、社会工作、社会学管理学院：研究型管理博士计算学学院：计算机科学博士、信息系统博士、理学硕士+研究型博士牙科学院：研究型博士设计与环境学院：研究型博士、-建筑方向、-建造方向、-工业设计方向、-房地产方向杜克-NUS 医学院：杜克大学-NUS医学博士联合学位工程学院：研究型工程博士、-生物医学工程、-化学与生物分子工程、-土木与环境工程、-电子与计算机工程、-工业系统工程与管理、-材料科学与工程、-机械工程法学院：研究型博士医学院：研究型博士综合科学与工程研究生院（NGS）：研究型博士公共健康学院：研究型博士公共政策学院：公共政策研究型博士理学院：药学博士-课程型。研究型博士、-生物科学、-化学、-食品科学与技术、-数学、-药学、-物理、-统计与应用概率癌症科学研究所：研究型博士量子技术中心：研究型博士【入学要求】申请博士学位课程需有相关学科的良好硕士学位，或至少相关学科的高级荣誉/荣誉（杰出）学位或同等学历。硕士院校211,985，均分80+GPA 3.0 及以上雅思 6.5如有工作经验，属于加分项。如无，也不影响申请。不同院系有不同要求，具体要求，需要参照各院系标准。有任何疑问，可以私信我具体情况~

在云南边境有一个美丽的镇子——临沧市云县漫湾镇，因为山路造成的交通不便等原因，这座边陲小镇里的漫湾中学成了镇子上唯一的中学。这里有一群年轻人，他们是名校高材生，也是漫湾中学的支教老师。张鑫杰就是他们其中的一员。张鑫杰在上课。（摄影 蔡付亮）1992年出生的张鑫杰，曾在美国哈佛大学经济系、哈佛大学教育学院担任研究助理、新加坡国立大学攻读经济学博士学位，后退出；现支教于漫湾中学，任副校长兼任九年级133班班主任。从新加坡国立大学博士项目退出来支教，这不是一次普通的选择。但是为了能够更好地将所学和研究与乡村实际情况结合，他毅然选择了深入乡村支教，将所学知识深深地扎根于中国的教育土壤。如今在漫湾镇工作的他，推掉了杭州、上海、三亚等城市数个高薪工作，选择继续在乡村教育一线工作。张鑫杰有一个自己心目中的教育“理想国”，他希望这个“理想国”能够充分发挥贫困地区孩子所有潜力，让孩子们成为一个有朝气、有动力、有信心的群体，希望未来他们能用知识型的力量反哺家乡，回馈社会。“我的孩子100%都要上高中”张鑫杰所在的漫湾中学有700多名初中生，每年选择上高中的学生只有不足30%，大多数学生初中毕业后会去专科学校继续进修或者选择回家务农，有的还会出去打工。从当班主任的第一天起，张鑫杰就为自己和班级定下了一个目标：133班的所有同学都要升上高中！作为九年级133班的班主任，他带领着班级学生奋勇前进，班级综合成绩位列年级第一，张鑫杰骄傲的说：我的孩子100%都能上高中。每两周张鑫杰都会选择一位班里的孩子进行家访，了解孩子在家的学习状况以及家长的想法，这周去家访的学生名叫李露宏。在家访的过程中我们了解到，李露宏小学排名并不靠前，上了初中后变得懂事成绩也进步很快，当问及希望他去哪所高中读书时，李露宏的家长说：“本科，我也不知道。”大家都笑了。张鑫杰介绍到：“这种情况在当地十分常见，大部分家长其实对于孩子的考学并不了解，觉得把孩子送到学校就可以了。”如今，张鑫杰心系几十个甚至几百个学生的前途命运，他期待着孩子们的努力得到回报，期盼着开花结果的那一天。张鑫杰正在家访。（摄影 蔡付亮）以点及面 扩大范围由于出色的工作，张鑫杰第二年就被镇党委政府任命为副校长。他意识到仅仅负责班里的几十个孩子是不够的，他需要在有限的时间里发挥更大的影响力。在他看来，支教老师不能仅限于做一个知识的提供者，还可以做很多事情的推动者和号召者。因此，他召集几位志同道合的项目老师、当地任课教师和家长，建立了一支团队，大家通过每周开例会，积极地讨论问题，解决困难。他们还一同发起了“大学生陪读项目”、“奖学金项目”、“文艺晚会”“单词听写大赛”等大型项目，让团队在协作中变得强大，让每位教师的潜能发挥至最大。张鑫杰正在与团队开会。（摄影 蔡付亮）未完待续张鑫杰这一待，便是三年，当初和他一起来的项目老师纷纷离去，他还坚守在自己的岗位上。张鑫杰说：“既然选择留下来就不会后悔，因为我觉得革命尚未成功。”张鑫杰一个人站在江边。（摄影 蔡付亮）“愿中国青年都能摆脱冷气，只是向上走，不必听自暴自弃者流的话。能做事的做事，能发声的发声。有一份热，发一分光，就像萤火一般，也可以在黑暗里发一点光，不必等候炬火。”——鲁迅这是张鑫杰最喜欢的一句话。在他看来，支教不仅可以提升个人能力，增加社会阅历，同时也积攒许多宝贵的经验。他希望越来越多优秀的青年人能够加入到支教的队伍中，把自己的能量发挥到农村教育上。现在，张鑫杰已经完成了第一阶段的支教工作，并被英国剑桥大学录取，留学归来后他会继续投身于农村教育事业，他的故事还未完待续。出品人 韩蕾总监制 张春燕制片人 王成孟统筹 高文轩策划 高文轩 摄像 李继高(@东方ic)后期制作 高文轩 文案 高文轩来源：中国日报网

新加坡国立大学是新加坡历史最悠久且最赋声望的大学，也是亚洲首屈一指的高等学府。考上新加坡国立大学有多难?这个学校的申请要求有哪些?新加坡国立大学申请条件之本科：国内学生如果以高考成绩申请，应届或往届高中毕业生高考分数超过超过当地一本分数线100分以上，有雅思6分或者sat成绩，并通过国立大学在国内举办的笔试和面试，才能录取。学生也可以到新加坡去参加A-Level考试，只要学生年满17周岁就可以参加这个考试，对学历和高考成绩没有要求，以 A-Level考试成绩来申请国立大学。两种方式学生可以选择一种适合自己的方式。新加坡国立大学研究生申请条件研究生分为学术研究ByResearch和授课Bycoursework两种，每种类型的研究生接受在职Part-Time和全职Full-Time学生的申请。一般来讲，除了在新加坡工作、生活的人士，所有国外申请人，只能申请全职研究生。申请条件：1.国内211工程大学，平均成绩80分以上;2.或非211工程大学，平均成绩85分以上;3.英语要求：雅思6.5分;4.需持有相关专业的毕业证及学士学位。学费：各类专业费用不完全相同，一般工程类，理学类，人文社科类学费为36000新币一年，MBA或其它商科类的费用稍高，约40000-50000新币不等，如果学生享受政策助学金，约29950新币每年。新加坡国立大学商学院新加坡国立大学商学院(NUS Business School) ，简称新国大商学院，隶属于新加坡国立大学，学院成立于1965年。学院现设有：策略与政策系、商业分析与运营系、金融系、会计与财务管理、市场营销系、组织与管理系等六个学系。学院师资力量雄厚，拥有来自20 多个国家的110名全职教授学者。师资团队多在世界顶尖院校取得博士学位，在教学与研究领域贡献卓著。在《经济学人》(The Economist)首次推出全球EMBA排行榜上，只有两所亚洲学府跻身榜中，而本地公立大学中，只有国大上榜。学院开展工商管理本科BBA、工商管理硕士MBA，以及管理学博士PhD等多个学位课程。国立大学商学院历年的排名都不会差，2016年第32名，2017年第26名，2018年上升到18名，仅仅过了两年时间排名上涨了整整14个名次!新加坡国立大学商学院成立半个多世纪以来，依托新加坡国立大学国际领先的教学资源和学术研究实力，专注培养“深谙亚洲市场，具备国际视野的企业领袖”，成为亚洲知名、世界一流的国际商学院。自1997年院校首开先河，推出全球第一个中文EMBA课程，立学20余载迄今已成功举办26届，精心培养了来自世界各地1000余名管理精英。课程全球排名领先，在亚洲乃至全球享有极高声誉。新国大商学院拥有近150名全职教授，来自全球26个国家。国际化师资确保新国大EMBA的国际化成色。本课程更是云集了理论权威、学术精英与实战专家。教授们采用中文教材(必要时配备专业中文翻译)，立足亚洲实践，提供全球化经验和视野，跨文化解读管理奥妙。在新加坡国大商学院你将结识来自中国大陆、香港、台湾等大中华区以及新加坡、韩国、澳大利亚、美国等地高层管理人士;共同探寻卓越管理之道的同时，收获富足的人脉金矿。希望智课选校帝为您整理的这篇文章对您有所帮助。了解更多出国留学相关信息及最新动态尽在智课选校帝，能给各位留学的学子们指点迷津是我们的动力，祝大家学习进步，一切如意。

【编者按】又到了凤凰花开的时节，又有一批南方科技大学学子即将扬帆起航，昂首迈向下一段“创知、创新、创业”的征程。南科大扎根中国大地，努力培养具备“家国情怀、全球视野、综合素养、创新能力”的拔尖创新人才。我们采访了部分优秀毕业生，回顾他们在南科大几年的学习生活点滴，分享他们的成长经历，愿他们精彩的青春故事启发更多学子砥砺奋进、筑梦前行。南科大“毕业季故事汇”，即日起在官网、官微推出，敬请关注。小小的个子，蓬松的短发，满脸灿烂的笑容。这是南方科技大学树德书院2016级电子与电气工程系（简称“电子系”）本科生余梦霞给人的第一印象。这样的形象，你可能会用“娇小可爱”来形容，但深入了解后，你会发现，她确实是个“小可爱”，但“娇”却与她搭不上边。“广东省跆拳道锦标赛第三名，南科大‘筑梦杯’女子足球赛两连冠的树德女足核心成员”，可见她虽“小”却不“娇”。而她的“可爱”，则体现在学业、科研、公益、社团活动等方方面面。“行走的小太阳”是身边人对她的称号，“成为一名能用智慧武装自己、有社会担当、有血有肉重情义、‘穷则独善其身，达则兼济天下’的钢铁‘霞’，”则是她的追求。她即将前往新加坡国立大学攻读博士学位，为智能穿戴医疗领域的发展尽一份力。导师守护成长， “习武”找到研究方向“选择南科大是我做过最正确的选择，成为南科人让我倍感幸运和自豪。‘Make history together（让我们一起创造历史）’使我热血澎湃，我怀着成为一名Engineer-Scientist（工程师-科学家）的梦想，希望和南科大一起创造历史。”高中毕业于福建省连城第一中学的余梦霞，毫不犹豫地报考了南科大。余梦霞与导师叶涛课题组合影有着高中化学竞赛经历的余梦霞，在大一选择生活导师时，为争取心仪导师的认可，“主动出击”写邮件给当时《化学原理》的授课教师、化学系教授权泽卫，如愿成为了权泽卫的学生。四年里，在权泽卫的引领和关心下，余梦霞快速成长。“权老师不仅关心我们的学习生活，还时常邀请我们参加足球、跑步等运动。每一次与导师的交流，都让我更加积极面对挑战，能够高效地进行大学规划。”四年里师长的关心和指导，余梦霞都记在心上，成为她前进的动力。余梦霞与课题组伙伴合影练习跆拳道为余梦霞打开了“Engineer-Scientist”的大门。一次跆拳道竞技赛让她首次燃起了深入探索传感器的好奇。比赛期间，她注意到护具里的电子传感可以将力量转换为电信号。懵懂的她被这种神奇的电路结构吸引，多番了解和尝试后，余梦霞对微电子科学与工程的兴趣愈发浓厚。“我相信穿戴式医疗传感器件将会是改变人类生活方式的新一代电子技术”，余梦霞决定选择加入电子系教授叶涛课题组，从事柔性物联网传感的研究。“叶老师经常强调我们要培养‘工程师思维’，多尝试有趣的研究，找到自己喜欢做的事情，做具有创造性的工作，并且在研究过程中给了我很多建设性建议。”她表示，叶涛在学术、工业及音乐领域的卓越表现，也给予她源源不断的榜样力量。“南科大获取学术资源和锻炼能力的平台有很多。”作为一个南科大丰富资源和雄厚师资的受益者，余梦霞在对学弟学妹分享中表示，要坚持关注学校的学术资源和校园活动资讯，从中发现并把握适合自己的、感兴趣的、可能受益的机会。“人生此刻最珍贵，希望学弟学妹们珍惜和用好学校提供的资源和平台。”余梦霞说。沉心修炼科研，化身国际“霞”明确专业方向后，余梦霞开始沉浸在学习和科研中。大学期间，她累计发表国际会议论文3篇、期刊论文1篇，在投期刊论文1篇，其中3篇为一作，在审专利1项，参加2020年IEEE 电路与系统学会学生设计大赛中闯入亚太地区5强。此外，她还作为项目负责人，主持省级大创1项、校级攀登1项。余梦霞认为，“要抛开得失之心，在自己喜欢的方向下功夫，不计较成绩高低，出于对知识的渴望和新兴领域的探索不懈努力，最后提升成绩是自然而然的事。”沉下心来做科研之余，余梦霞还活跃于各个学术组织，参加各种国际交流活动，俨然成为了一名国际“霞”。2018年她参加“海峡两岸暨港澳青年创新创业训练营”项目获路演大赛二等奖；2019年她作为南科大唯一入选者，参与广东省教育厅“助梦扬帆-优秀大学生海外研学”项目，前往美国哈佛大学研学交流，并在最后的项目答辩中获得在场哈佛终身教授Choudhary的高度评价。同年，她在英国Smart World 2019 Conference会场作为唯一本科生作了学术报告，2020年她参加IEEE CASS Student Design Competition，晋级亚太地区5强。争取到这些机会的背后，是余梦霞足够的实力，和不放过任何一个提升自我的契机的坚持。“这些项目和活动让我能够站在国际学术舞台上展现南科大学子的风采，同时也让我收获了一群志同道合的小伙伴，让我有一种归属感。输赢没有那么重要，重要的是我全力以赴。”余梦霞在哈佛大学与研学小组合影此外，她还曾担任国际光学工程学会（SPIE）南科大学生分会的主席，美国光学学会（OSA）和电气和电子工程师协会（IEEE）南科大学生分会的副主席，参与组织多场学术讲座、社区公益科普、光学知识竞赛。她曾邀请并接待诺奖评委Sun Sverberg做客南科大讲堂，作为学生代表与南科大国际咨询委员会的多位校长和教授交流……这些经历让她近距离感受到“大牛”身上的闪光点，帮助她形成国际化的视野。余梦霞主持光学科普小课堂在南科大，许多同学选择继续深造，国际“霞”也不例外。在新加坡国立大学学术面试的时候，面试官提问说：为什么选择联培而不是独立申请境外高校？余梦霞给出了她的答案：“攻读PhD，最重要的是在热爱的领域找到能够指导我的伯乐导师。最初我也曾长时间准备申请，并获得一些学校的口头offer，但叶涛及Joho Ho教授共同向我抛出橄榄枝，他们都是物联网传感研究的专家，希望我在智能穿戴医疗领域有更深入的研究和贡献。我坚信在他们的共同指导下，能取得更大的科研进步，因此我放弃申请，选择就读南科大与新加坡国立大学的联培项目。”科研路上，导师和同学的帮助不可或缺，课题组刘宇龙学长的耐心引导给予她极大的帮助，而长期的跆拳道训练让她锻炼出不惧挑战的魄力和不轻易放弃的毅力。被朋友称为“习武之人”的她在体育赛事和学习上都有着不服输的念头，凭着一股坚毅的劲儿，一步步攀登科研的山峰。“武艺高强”的“霍比特战士”，创新公益的钢铁“霞”余梦霞常笑言自己是一名“霍比特战士”（源自电影形象，体型娇小为其特色）。看到她小巧的模样，我们很难将她与“习武之人”联系起来。四年里，陪伴余梦霞的体育运动除了跆拳道还有足球。身材娇小的她，调侃道：“平时大家‘抱团团’的时候，我很难被真实抱到，去年足球半决赛，我们书院从落后到追平再到反超的时候，大家激动得抱在一起哭，但是我就只能做做样子。作为后卫的我，经常想给大家秀一手头球防守，但我高高跳起，还是够不到球，足球总是无情地从我头上划过。”刚刚加入跆拳道队的时候，教练曾说：“那个矮个的不行，肯定踢不高”。余梦霞当时听了不服气，拽起“小短腿”“啪啪”来了两下，教练瞬间刮目相看，“没想到你腿短短的，还挺有力。”2019年“筑梦杯”排球赛半决赛树德女足跆拳道的训练生活充满酸甜苦辣。枯燥的拉韧带练体能，“变态”减重，淤青流血缠绷带是家常便饭。作为跆拳道校队队员，余梦霞和她的队友们代表南科大征战于各类跆拳道锦标赛。“分数落后时奋起直追，分数领先时绝不松懈，每一场比赛都竭尽全力达到最佳，努力展现南科大学子的跆拳道实力。”余梦霞比赛遇到的都是身高高一截的对手，跑是犯规，打不过也只能往上顶，“小短腿”配合小脑袋，观察好对手出招特点，赛前苦练，赛后总结，这是余梦霞在历经多次比赛，最终拿下2018年省赛铜牌的经验。“当我拿着校旗站在领奖台上的时候，我觉得‘霍比特人’的一切努力都是值得的。小小的身体也可以拥有大大能量！”余梦霞回忆道，脸上洋溢着骄傲与自豪。余梦霞获2018广东省大学生跆拳道竞技赛铜牌余梦霞有着“习武之人”的勇毅，更有着“习武之人”的“侠义”，充满爱心的她热衷于公益活动。社区公益科普课堂、“红鼻子节”等志愿活动中常常有余梦霞的身影，她说“我希望能尽己所能为公益事业贡献绵薄之力。”为此，她带领学术组织与南科公益和校内其他学术组织一起探索公益创新，积极开展公益科普活动，“作为学生，我们很难向社会提供资金和物质方面的支持，但我们能尽己所学所能，通过博览会参观、知识竞赛、科普课堂的形式，让更多人了解科学知识，感受科学魅力，这是我们引以为傲的公益创新。”在公益科普课堂上，余梦霞接触了许多小朋友，“孩子们的天真活泼给我留下了深刻的印象，让我觉得童心永远是我们要守护的珍宝，这也是我坚持公益的原因，梦想有一天，也能成为他们心中的‘钢铁霞’”。余梦霞在攻读博士阶段，将继续通过电子皮肤、电子织物，结合植入设备和体表通讯技术，构建人体体域网，致力于物联网智能穿戴领域的研究，为智能穿戴医疗领域的发展贡献力量。回望四年的经历，余梦霞表示：“感谢每一个相遇，感恩每一次成长；庆幸自己的坚持，坚持喜欢的运动，坚持尝试不一样的事物，坚持碰撞有趣的灵魂！”谈及未来，余梦霞说：“今后的学习生活，我会乐观应对，继续巩固基本技能，扎实基础知识，为人生新阶段做好‘战斗’姿态。”来源：南方科技大学新媒体中心 新闻中心 采写：江一帆编辑：吴一敏 图片来源：受访者

新加坡国立大学(National University of Singapore)，简称国大(NUS)，是新加坡首屈一指的世界级顶尖大学。新加坡国立大学研究生申请gpa要求是不少学生所关心的问题，新加坡国立大学研究生申请要求学生有本科学历证书，下面随选校帝看详细介绍：新加坡国立大学成立于1905年,2006年由英国《泰晤士高等教育增刊》所发表的世界大学100强排名中,新加坡国立大学名列第19位,在几个重要的学科领域表现更为出色。在科技领域方面,国大上升到第8的位置。在生物医学领域的排名为世界第9名。此外,国大在社会科学领域居亚洲之首,世界排名第11位。国大拥有13个提供本科和研究生学位课程的学院、1700名博士、博士后专家与学者,500名研究人员。这些教职人员均毕业于世界著名的高等学府(主要是欧美名校),保障了教学内容的国际化和教学品质的卓越性。新加坡国立大学为各个领域的专业人才提供了最先进的研究设施和条件。11个国家级的研究中心和11个大学级的研究中心遍布校园,创造了浓厚的研究气氛。这些研究中心与制造业、IT业以及生物科学等产业紧密合作,真正做到了“学以致用”,并启发了学生的创业精神。1)新加坡国立大学研究生申请专业文学及社会科学系:中文,语言研究,文学,东南亚研究,应用经济,经济,国际关系研究(GRE),社会工作学(GRE)计算机系:计算机商学系:工商管理(英文授课),工商管理(中文授课)设计及环境学系:建筑科学,工程管理,不动产,环境管理,建筑学,都市设计,建筑法律工程系:土木工程,化学工程,电子电气工程,环境工程,地质工程,工业与系统工程,智能产业管理,科技管理,材料科学及工程,机械工程,机械电子,运输系统及管理,安全健康与环境技术,系统设计及管理,法律系:法律(中国法),法律(公司及金融服务法),法律(知识产权法),法律(国际商法),法律(国际比较法)生物工程系:生物工程学医学院:临床胚胎学,医学,病理学公共关系系:公共管理,公众管理,国家政策理学院:化学,应用物理,物理,数学,统计学,工业化学系统科学系:工艺学2)新加坡国立大学研究生申请基本条件1. 本科毕业,有学士学位证书;2. 语言成绩:新托福92分以上(机考)或雅思 6.0分;3. 个别专业需GRE成绩及面试;4. 个别专业需要工作经验3)新加坡国立大学研究生学费约14700新币/年,个别专业有所不同4)新加坡国立大学研究生申请截止日期每年1月(个别专业略有不同)5)新加坡国立大学研究生的入学时间每年8月份入学6)新加坡国立大学研究生的学制1-2年(注:个别专业会有所不同)备注：计算机系: 计算机硕士学位申请基本条件:1.本科毕业,学士学位证书,优秀的本科成绩(最好为电脑工程专业),两年相关工作经验2.GRE成绩(1350分以上),新托福(100分)/雅思(6.0分)学费: 约14700新币/年工程系: 土木工程,化学工程,电子电气工程,环境工程,地质工程,工业与系统工程,智能产业管理,科技管理,材料科学及工程,机械工程,机械电子,运输系统及管理,安全健康与环境技术,系统设计及管理新加坡国立大学研究生申请gpa要求。申请基本条件:1.本科毕业,学士学位证书,优秀的本科成绩2.新托福(92分)/雅思(6.0分)3.最好有相关工作经验及GRE成绩学费: 约14700新币/年3.杜克大学-新加坡国立大学研究生医学院招生条件:1.完成至少本科学历(或本科第四年),本科专业为医学以外的科学专业。最好是生命科学,工程科学,药理学,化学,物理,计算机科学,或类似领域。2. GRE成绩(最低1400分)3. MCAT (Medical College Admission Test)成绩(30分以上)4. 新托福(100分以上)/雅思(7.0分以上)5. 优秀的本科成绩(成绩需通过WES鉴定)6. 3-5份导师推荐信7. 面试学费:约38000新币/年 学费贷款:学费的85-90%学制:5 + 1 = 6 年 学位:医学硕士学位新加坡国立大学研究生申请gpa要求是什么?通过以上对新加坡国立大学的研究生专业入学要求介绍和新加坡研究生学费的解读，很多计划去新加坡的学生和家长应该对新加坡研究生条件和新加坡研究生学费有了大致的了解，特别是计划申请新加坡国立大学的人更可以参考以上信息制定自己的新加坡计划。

新加坡国立大学商科博士能不能申请全奖?答案是很多的，对于很多留学者而言都要面临着高额的留学费用，所以申请奖学金成为了大家关心的焦点话题，下面就随智课选校帝小编详细的了解一下吧。新加坡国立大学商科博士能不能申请全奖?这个需要看学生的考试成绩，以及其他的申请条件，以下是全额奖学金的申请条件列表：学生申请新加坡国立大学等三所本科大学的政府奖学金，不论应届或往届，首先高考成绩需达到国内高考重点本科线，这样申请参加新加坡大学入学考试(SAT考试)资格的成功性更大。SAT考试分三部分：数学、英语阅读理解、英语写作，满分为2400分。考到2100分以上，能直接去新加坡读大学;1700分以上，需在新加坡读6个月的SAT培训，再参加SAT考试得到1900分以上即可入学。部分学校还可能要求学生拥有雅思6分或托福580分的成绩。如申请南洋理工学院等五所专科院校的政府奖学金，学生毕业时高考成绩须达到二本以上。学生不用参加SAT考试，但要参加申请学校组织的笔试和面试。笔试内容为数学、英语、物理。奖学金在获得入学资格后申请。只要国内学生获准录取，学校都会同意发放。整个申请过程复杂，需联系学校、准备和投递大量申报材料、办理签证。通过以上的介绍，想必您对于新加坡国立大学商科博士能不能申请全奖?有了更深入的了解，希望对您有所帮助，如果您还有其它的问题，可以登录智课选校帝平台。

2020年9月12日上午，天津大学-新加坡国立大学福州联合学院2020级新生开学云典礼顺利召开。天津大学主会场此次开学典礼共设一个主会场，两个分会场，主会场设在天津大学，分会场分别设在福州市和新加坡国立大学，三地共120余名师生通过实时视频连线的方式参加典礼。福州市副市长李春、新加坡国立大学常务副校长陈祖翰、天津大学副校长胡文平等有关领导出席活动并致辞。天津大学主会场三方领导分别从学习创新、成长成才、家国情怀等方面对新生提出了要求与希望，期待他们在福州联合学院一流的平台和创新的办学机制下学有所长，学有所成，争取早日成长为栋梁之才。福州分会场李春副市长表示福州市委市政府将一如既往全力做好联合学院建设工作，并对全体学生提出三点希望：希望能拥有强大的心灵能量，希望珍惜机会，秉持实事求是、科学严谨的工作态度，打好学问的基础，希望矢志创新、追求卓越，不断攀登学术高峰。陈祖翰常务副校长代表新加坡国立大学对新一届同学们的到来表示祝贺，对联合学院的新发展表示期待，同时对大家成长成才提出了殷殷期望，勉励大家矢志创新，不断进步。胡文平副校长代表天津大学对同学们提出了要始终坚持求真务实，敬畏科学的学习态度，要始终坚持严谨创新，追求卓越的科研精神和要有人类命运共同体，奉献人类的科学情怀的三点希望，鼓励同学们志存高远，不惧艰难，努力为国家为人类发展积极上下求索。嘉宾发言环节联合学院在校生代表郑莹和联合学院新生代表黄倾勤分别从学习感悟、实践经验、价值追求和努力方向等方面发表了自己的见解和看法。联合学院PI代表杨全红教授从科学史上意外发现的C60分子谈起，向同学们深情阐释了科学研究的发现之美、坚守之道和简单之源，并代表联合学院全体PI教授对新生提出了学习要求和殷切期望。天津大学学工部、研究生院、国际合作与交流处、福州国际校区筹备办公室、福州新区管委会（新城指挥部）文教卫事务部等相关部门负责同志以及联合学院全体PI和两届博士生参加了典礼活动。天津大学、新加坡国立大学与福建省和福州市于2018年12月1日签订协议，建设天津大学—新加坡国立大学福州联合学院。联合学院融合两所高校教学科研优势，致力于建设成为一所集产学研用相结合的世界一流中外合作办学学院，面向未来培养顶尖人才，同时聚焦柔性电子与新兴光电子、先进化学制造、能源材料和催化等领域开展战略性、创新性科学研究，服务国家战略需求和地方经济发展。自成立以来，联合学院引进两所高校的20名学术带头人，招收118名品学兼优的博士生，招聘16名博士后研究人员，发表高水平学术论文百余篇，不断拓展两所高校的合作领域，持续奠定战略合作的坚实基础。来源 | 天津大学--新加坡国立大学福州联合学院

对抗样本，即对输入样本故意添加一些人类无法察觉的细微干扰从而形成的新样本，可以导致模型以高置信度给出一个完全错误的输出。对抗样本给深度学习领域带来了极大的挑战与实际危害，如针对面部识别系统缺陷的非法认证、医疗数据等领域的隐私窃取和自动驾驶系统的恶意控制等。因此，提升深度学习神经网络的鲁棒性变得愈发重要。对抗学习是目前提升模型鲁棒性最有效的方式，其核心思路是针对当前的神经网络构建对抗样本，然后通过不断更新网络参数来学习对抗样本。传统对抗学习是基于极小极大算法(Minimax)，这是一种找出失败的最大可能性中最小值的演算法（即最小化对手的最大收益）。Minimax算法假设了对手有完美决策能力，我方策略只能是在对方所能导致的最差情况中选择最好的那种，因此其本质上是一种悲观算法。在上述公式的内层中，通过最大化损失函数寻找最恶劣情况的对抗样本；在外层中，通过学习对抗样本来最小化损失函数。此公式被证明在提升模型鲁棒性方面表现优异，但由于此算法的“悲观性”，也导致了学习过程中的诸多问题。如在最大化损失函数的过程中，此算法并不在意模型对数据的分类是否正确，因此鲁棒性的提升是以牺牲准确率为巨大代价的。除此之外，因为每次寻找对抗数据都需要多次反向传播，所以学习过程十分耗时。那么是否有可能对极小极大公式进行改进优化，使得模型能兼顾对抗鲁棒性与准确性，并降低计算复杂度呢？8月6日晚上8点，智东西公开课邀请到新加坡国立大学在读博士张景锋参与到「机器学习前沿讲座」第4讲，带来主题为《基于对抗学习的模型鲁棒性研究》的直播讲解。张景锋博士将从对抗学习在提升模型鲁棒性中的研究与挑战出发，详解极小极大公式的原理及缺陷，并深入讲解如何在兼得模型鲁棒性与准确性的前提下，构建一种基于友好对抗样本的对抗训练模型—Friendly Adversarial Training(FAT)。张景锋是新加坡国立大学计算机学院的在读博士，主要研究领域为人工智能的鲁棒性，在ICML等顶级会议发表多篇论文。张博士本科毕业于山东大学泰山学堂。课程内容主题:基于对抗学习的模型鲁棒性研究提纲：1. 对抗学习在提升模型鲁棒性中的研究与挑战2. 基于极小极大优化的对抗学习原理3. 基于友好对抗样本的对抗训练模型FAT的构建讲师介绍张景锋，新加坡国立大学计算机学院在读博士。主要研究领域为人工智能的鲁棒性；在ICML等顶级会议发表多篇论文；本科毕业于山东大学泰山学堂。直播信息直播时间：8月6日 20:00直播地点：智东西公开课小程序答疑地址：智东西公开课讨论群加入主讲群本次课程的讲解分为主讲和答疑两部分，主讲以视频直播形式，答疑将在「智东西公开课讨论群」进行。加入讨论群，除了可以免费收看直播之外，还能认识讲师，与更多同行和同学一起学习，并进行深度讨论。扫码添加小助手曼曼（ID：dx006）即可申请，备注“姓名-公司/学校/单位-职位/专业”的朋友将会优先审核通过哦~

作者 | Showthem@知乎（已授权）「 开始写这篇总结的时候是三月，纽约成了疫情震中，看着新闻报道里的中央公园，中国城，第五大道，往事浮现，于是开始写这篇回顾。陆陆续续一直没写完，转眼年底了，加州疫情更糟。前几天看新闻说Cathedral教堂发生枪击案，震惊...这教堂就在我当时住的学校公寓旁边，每天出门都可以看到。遂又忆起每天上学的时光，于是决定把这篇总结写完，会分几个part放出来。快圣诞了，希望疫情早日控制住，一切安好 」。刚上大学时，听过不少学长学姐分享会；申请博士时，读了不少留学申请总结。都收获很大，让当时啥也不懂的我，了解了每场游戏（如何度过一个充实的本科；如何拿到心仪的PhD offer）的principles：有啥规则，有啥技巧，等等。开始读博时候，我也去找类似的读博经历分享，令我收益良多的，如熊辉老师、田渊栋和李沐大牛的总结，林达华老师的blog；但可惜只有这寥寥几篇，读博又是一个复杂的事儿，当时的我并不能清晰地看见前面的路，遇到一些事亦因缺乏经验借鉴，走了弯路。于是当时便想着，等我毕业了，也得记下我的经历，希望能帮助到刚开始读博，像我当年一样迷茫的科研新人。也借此记录和感恩一路走来，所有帮助过我的人，best of luck。因为篇幅限制，有的问题难以讲得完善全面，或跟您意见不合，全当看小说，寻个乐子罢了。作者Mike Shou是Facebook AI研究科学家，他将于2021年加入新加坡国立大学，担任助理教授。他在哥伦比亚大学工程与应用科学学院的高级执行副院长张世富的指导下获得了博士学位，研究领域为计算机视觉和深度学习，主要关注视频理解和生成。 个人主页：http://www.columbia.e/~zs2262/1万事开头难（第一学期）1.1 初到纽约2014年夏天，在北京国际机场，我安慰我妈说，“没事，明年暑假我就回来啦”，万万没想到，一直忙忙碌碌，一去就是5年……可能是初次留学的兴奋，十几个小时的飞行，感觉很快就过了，到了JFK机场，坐上纽约特色的黄色的士。去学校路上，先是皇后区的平房，后来到了曼哈顿，深砖红色的高楼，跟想象中的国际大都市并不大一样，倒很有历史厚重感，日后想想也是，纽约也不能到处都如时代广场那般呀。接着，办入住，搞卫生，小憩了一会儿，傍晚出去门口的超市买点吃的；第一次从112街，走到Broadway上，看着熙熙攘攘的外国人面孔，很傻的竟然笑了出来…那会儿自然是极开心的，就是一个毛头小子，充满了对未来生活期待的样子（哎，回不去的青春啊）；当然了，怎么也没想到，接下来的一年，会如此艰难……1.2 差距开学后一系列事情，一下子让我清清楚楚地，看到自己跟师兄们比，各个方面有着很大的差距。且不说核心业务能力了，首当其冲自然是语言环境的变化。一天路上，一小哥对着我说：How are you？我想，这不是新概念英语上的经典对话吗，难道我真要回传说中的I’m fine, thank you, and you？从那儿之后，我知道了，how are you就相当于，吃了么您呐，并不是真的问什么，而是打招呼，跟say hi差不多，一般回good good就可以了，甚至不回，直接也回对方how are you都行。然后到了第一天来lab，正好Y来面博后，老板让他给个talk，Y希腊口音的英语，再加上讲的内容涉及一些专业术语，几十分钟我几乎完全没听懂他说什么；会后跟他一对一meet，更是尴尬的很…后来18年来FB实习，巧了Y是我mentor之一，第一天带我吃的午饭，我们交流完全无障碍了，他也不记得当年还见过我……我有个朋友总结，刚来时候，跟外国人的交流，是三分靠听，七分靠猜……现如今，即使是印度口音，只要不是说的特别差的，或者我特别不熟悉的东西，都能通畅交流了。感觉这没啥技巧，首先要敢说，然后多跟不同的人聊天练习，慢慢就好了，倒不必太过担心，徒增压力。但是如果英语不好的话，难以跟外国专家合作，融入核心科研圈子，对长远的发展耽误很大，尽量在1-2年内做好这个提升。1.3 让老板知道你在干活因为我是本科毕业直博，刚读博那会儿，思维里还是默认，导师是教育培养学生的角色，指导学生做出成绩；明白但没有深刻认识到，博士生与导师还有雇佣关系。第一个学期，我主要是跟着师兄们做，跟导师大概一个月meet一次，每周有weekly report。开学时，老板把我分给一个师兄带，参与他的项目A，是个很好的学习机会，但是发不了paper。11月，CVPR投稿的季节，另一个师兄找到我帮忙做项目B，这个项目准备投CVPR，做出来的话可以co-author。于是我那段时间都扑在做B上，终于实现了其中一个核心的模块。CVPR投稿完的那周，正好导师约meet，我想B的事情做完了，下面精力就都是做原本的A了，meet对我来说，主要目的是确定下接下来的plan呗。正好搞CVPR之前，项目A的师兄让我reproce一篇NeurIPS文章的方法，用到项目A的data上，于是，我准备的slides主要介绍那篇NeurIPS和怎么用到项目A上。结果meeting结束，导师很不高兴，觉得我这几周没有progress。记得那天导师办公室没开灯，冬天下午五点的纽约，天已经黑了，周围一片黑压压的，更显压抑。我当时挺惊讶的，因为原还以为在导师印象中，是我参与了B的CVPR投稿，很impress呢。我后来仔细反思了下，虽然这几周我对B也算是呕心沥血，weekly report里也有提，但是，一来我只是coauthor，对于B工作整体而言算不上main contributor；二来导师很忙，不能assume对方完全了解并且记得你做过的一点一滴。同时，我也明白了这个meeting的目的既是讨论research ideas，但也是review progress，我首先得让导师明白，我这段时间有在好好干活。现在的我，不会只提项目A之后我想怎么做，会同时准备一页slide总结下我对B的贡献。1.4 自己的感受没那么重要我们系第一个学期末就要博士资格考试。这个考试，各个学校称呼不同，大概就是博士生通过这个考试，才证明有能力，qualify继续读博士。我们系给大家两次机会，第一学期末第一次考，没通过的第三学期末再考一次，要是还没考过，就只能卷铺盖走人了。而且这考试还真不是走过场，每次大概挂三分之一的人，所以真真切切见到周围有人因为qualify没过走人的。我本科学的CS，博士因为fellowship是EE发的，所以在EE系。这可愁坏我了，因为考的是EE的基础topics，电路，DSP，网络啥的我大都一窍不通。于是第一个学期的课，我选了门DSP，准备好好从头学。这是硬课，再加上平常主要精力还得放在lab的项目上，第一学期压力巨大。记得有一天，晚上睡觉做了噩梦，梦到不知什么怪物，惊醒，醒来想到各种tasks各种e，顿时只想继续回到梦中，相比而言，还是怪物比较可爱……这时候，只好把自己的感受搁置一边，累、苦，想这些又有什么用呢，只能更加平添烦恼。该做什么就去做，告诉自己干就完了，结束后反而发现，过程其实也就那样，有时候我们只是过度看重了自己的感受，夸大了困难的程度，其实自己的感受没那么重要，只要身体本身还撑得住。qualify考试在1月初。12中旬，忙完了期末考试，去Chinatown吃了顿好的，回家看了部电影，然后跟导师请好假，专心复习qualify。大概有三周的复习时间，除了DSP，其他的topics完全从零开始学。后来觉得，这考试的目的，不是考的知识本身，而考的是学习能力。复习的过程是很惨了，时值圣诞节假期，朋友圈各式各样在佛罗里达坐游轮的，迪士尼看烟花的，回国火锅小烧烤的；而那年的纽约还尤其的冷，家里的暖气开到最大，还是冷的不行，我只能早出晚归的去图书馆；路面冻得白花花的，公车开过扬起白沙，从家里112街到图书馆114街只有5分钟，但却那么漫长；每天几条裤子叠着穿，有天开始一度冷到零下负十几度，我刚出门一会儿就赶紧回来，在牛仔裤外面又套了件运动裤……所幸最后考试通过了，小秘告诉我竟然考了第三，震惊，真是功夫不负有心人讷……1.5 上课没那么重要第一学期，选DSP，纯为了考qualify exam修的，跟我日后的研究，基本不搭噶。我第一学期还修了机器学习，机器学习我之前没有系统学过，学完还是受益良多。但为了达到学分要求，我博士期间，被迫修了14门课，第四年还在上课……我的感觉是，CV是实践科学，上课没那么重要，很多时候甚至是浪费时间。我觉得值得选课去学的，可能就是机器学习，算法，就够了。搞CV方向的，与其上门CV，还不如自学网上教程，亲身参与几个项目，学的更快，对书上的知识有更深刻的理解。我觉得上课最大的作用，就是去了解这门学科，有哪些基本的概念和算法（所谓把unknown unknown变成known unknown），哪天你要用到他们了，需要把known unknown变成known known的时候，知道在Google里输入啥关键词去搜。当然如果有时间，上些基础型的硬课，自然没啥；但对于博士生，时间本就紧张，就得做做平衡了，选些seminar的课比较好，一般主要就是读论文，做project。我后面陆陆续续带了很多低年级的学生，很多人学期伊始，觉得要多学些知识，选的都是硬课，学期过半，发现作业做不完，科研没时间，两头耽误，都是后悔不已…2方向比努力重要2.1 PhD选题第一学期在课业，科研，qualify考试，适应国外环境，种种碾压之下，总算过去了……虽然痛苦，但只是工作量大，努力使劲就好了……第二个学期开始，2015年于我，关键词是迷茫，努力努力但怎么也使不上劲的那种……第二学期开始，重心主要集中在research上了，跟导师的meeting也从一月一次变成了每周一次，有幸得导师亲自调教各种真正做科研的能力了。导师给我定了个新的项目，深度学习下的incremental learning。这其实是个很难的问题，现在5年后来看，都没有被很好的解决；亦没有一个标准的benchmark，也就是说，其实大家还没有定义好这个问题；记得导师那会儿说，if you can formulate this problem，这个问题就已经解决70% 了。结果忙忙碌碌几个月，研究了很多文献，做了很多实验，还是没有太大的进展，就是感觉很迷茫了，不知道下一步该干嘛。幸运的是，到5月份，导师让我跟师兄一起参加一个叫THUMOS的比赛，这其实又是个新的项目了；开始我还觉得，已经忙不过来了，哪有时间再多一个项目，后来庆幸参与了这次比赛，开始了我做video这个方向的科研生涯。那会儿video领域，大家主要做classification，而且是几秒的短视频；THUMOS是长视频，而且不光有action classification task，还要一个task是action detection，检测你所感兴趣片段的开始/结束时间。参加比赛时，我跟着师兄主要搞classification，边做边学，上手了处理视频的模型和框架，收获很大。比赛完后，我发现classification大家搞的火热，而detection，同样很重要的一个课题，却没有人研究过基于深度学习的方法，于是就有了我的第一篇CVPR文章，收到了很多follow-up。我自己也算是找到了自己的研究方向，不再迷茫。我觉得这段经历，对新手很有参考价值，很多时候光努力不够，方向更重要。新手如何选博士几年的topic，有两个问题值得思考：能不能快速上手？有几个简单的评判标准：state-of-the-art的paper有没有开源的代码？目的是你能迅速复现baseline，熟悉整体pipeline（如怎样预处理，后处理），加深对实现和细节的理解有没有对这个topic有hands-on经验的师兄，或者community里面approachable的前辈？目的是，当你遇到实现上的细节问题，可以及时咨询和得到反馈这个topic有没有比赛，或者标准的benchmark？目的是，有大家已经定义好的数据，实验setup，评价标准；这样，你有可以直接比较的baseline，outperform baseline的时候也容易被人认可能不能有大的impact？这里我指的是博士期间的大方向，由一系列单项的工作或者paper构成。单篇paper通常有三种类型：（1）First work：开创了一个topic，比如RCNN于object detection（2）Last work：基本解决了一个topic，比如Faster-RCNN，YoLo于object detection（3）Improve类型，介于First和Last之间的。Last很难，Improve常见但影响力不够深远，对于新手而言，博士的早期工作，在有能力做出来和有impact之间的trade-off比较好的，估计是First了，不一定非要是第一篇，只要是某个topic里面开创性工作的那一批之一，都是不错的。这个早期工作之后，你会对这个问题哪里要改进，有很清楚的认识，因为improvement room大，也会有很多ideas。同样，早期的时候怎么选这样一个topic呢：相关的比赛是这一两年新开的吗，相关的benchmark是这一两年出来的吗，上面的结果提升空间大吗（现在是20%还是已经80%了）？2.2 单篇Paper选题前面说的PhD选题是大方向上的，具体到每一篇paper，选择的principle和重点则不太一样。来Facebook后从马爷爷那知道了一个著名的Heilmeier问题系列，是指导老师们申项目的，我觉得稍微改改，便很适用于我们考虑，某一篇paper的选题，合不合适：What are you trying to do? Articulate your objectives using absolutely no jargon.How is it done today, and what are the limits of current practice?Who cares? [Support other’s research? Shape research landscape? Power applications in instry?]What's new in your approach and why do you think it will be successful?If you're successful, what difference will it make? [e.g. Contributions in theory/modeling? Improve accuracy by 5% on dataset A, B, C…?]What are the risks and the payoffs? [Further, how would you mitigate the risks? If your proposed method does not work, what could be alternative design? These can end up as discussions such as ablation studies in your paper.]How much will it cost? [e.g. How many GPUs do your experiments require? How long is each training process? How about data storage?]How long will it take? [How many hours are you going to work on this per week? When is the submission DDL? Can you make it?]What are the midterm and final "exams" to check for success?3谈谈PresentationPresentation分为作报告，还有就是写paper3.1 谈谈做报告14年，刚来哥大那会儿，每周五是我们组会，导师让我在组会上present RCNN，这是我第一次给老板作报告，而且是在全组面前报告，自然想要好好表现。我对object detection之前完全没了解过，于是paper读了一遍又一遍，文中用到的前人技术不懂，便找到前人的文章去学怎么回事。感觉自己学到好多，自我感动，觉得花了这么大工夫，一定到时候会让导师刮目相看。结果就是啪啪打脸：导师极其严谨，当我解释了A，解释了B，问我已经有A了为啥还要B；我大脑一片空白，尝试着解释了半天，导师表示听不懂，这是可想而知的，因为其实我自己也并没有搞清楚为啥；当时自己读paper的思维模式其实只是，memorize怎么做怎么做，但没有去搞清楚要这么做背后的原理；另外当时slides准备的也不够好。总之结果是，这次报告搞砸了。还好事后，师兄们继续跟我讨论，让我对技术原理有了更深刻的认识；有的师兄更用亲身经历安慰我，说当年他刚来的时候，第一次汇报工作连slides都没做，干讲，导师自然也是没能听懂。之后几年，从导师身上学到了很多presentation的技巧：如果可能的话，事先了解你的听众背景，是跟你做同一个topic的，还是同一个大领域但不同topic的，还是完全其他专业背景的。需要根据听众背景，定制和调整：比如，需不需要多介绍些背景？需不需要更深入技术细节？等等一页slide尽可能focus在一个点上，不要信息量过大，否则听众很容易lost尽可能多用图片表达，不要大段大段的列文字，A picture is worth a thousand words上面这两点，其实principle都是尽量让要讲的内容简单明了，因为很多时候我们在听talk，这样被动接受的时候，接受新知识的能力是比主动接受时候（比如看paper）低的。当听众问问题的时候，If you don’t know the answer, just say don’t know.如果是跟mentor日常讨论的slides，因为会讨论到很细节的东西，有些图PPT画起来，很花时间，而且通常这样细节的图还挺多，所以可以就ipad上面手画一画，截个图放到PPT里就好了；如果是正式一点的presentation，写slides跟写paper的principle有点像，不要太focus在细节上，更重要的是讲清楚motivation，为什么这样设计，细枝末节的不关键的内容，放在backup slides里面。19年CVPR，Doctoral Consortium有幸mentor是斯坦福的一位大牛教授，她也提到了presentation的重要性，说她们lab有个开玩笑的说法，一份slides交给她去改，no pixel left……为了分享如何能让报告听起来有兴趣，她画了下面这张图，让听众情感（亦是兴趣高低，注意力程度）随着时间的变化，有三个高潮：首先，介绍你的问题，通常这时候大家都会引发兴趣；但听着听着大家注意力就不集中了，这时候就到了图中第一个低谷，这时候需要指出来这个问题有哪些challenge，大家的兴趣就又被激发了；等大家兴趣来了，精力集中的时候，介绍你的一部分工作work 1；等介绍完第一个工作，大家又疲劳了，这时候指出来，即使有这个work 1，问题还不能被解决，因为有remaining challenge；接着大家又被调动了兴致，可以开始介绍work 2。3.2 谈谈写paper在2.2里面讲了对某一篇paper，如何选题和做规划。那真的到了写paper的时候，我自己有几点如何让文章写的更好的体会：先给一个Talk。写paper最难的是构思storyline，而最好的完成这一步的方法就是先对你的工作做一个slides，给周围的人present一遍。这个过程中，你会梳理好自己的思路，画好文中的figure，准备好实验结果的table，周围的人还可以给你提意见，帮助你完善，等这个talk给完了，后面写paper就会顺畅自然了。其实我现在，如果准备投一个paper，当做了一段时间后，就会按照最终presentation的思路，准备slides，用在每周给老板们report时。开头先快速review一下做的task和提出的方法，remind一下context，然后重点focus在那周做的新东西上，所以每周汇报的slides可能80%都是跟上一周一样的，然后新的方法和实验结果的那几页slides是新的，有比较多的细节。用Google doc做语法检查。刚写好的paper有typo和语法错误是很难避免的，但常常会被reviewer揪着不放。大家写paper如今大都在overleaf上，但overleaf的查错还是不够好，建议可以写完paper后，贴到Google doc里面。几年前开始，估计是由于deep learning对Google NLP的改进很大，感觉Google自动改的质量已经非常高了。Rationale很重要。不光是要讲清楚你怎么做的，更要justify你问什么这么做；不光要讲你的结果比baseline好，更要解释为什么好；读者看到的不应是一个“使用手册”。有时候我们写paper，花了很多篇幅写了很多实现细节，但是更重要的是，解释“为什么”，这个背后的逻辑和insights。大部分paper都是提出一个新的方法，这类方法型paper似乎都可以套下面这个框架：Introction：可以分为以下几个部分：Problem definitionPrevious methods and their limits简单描述你是提出了什么技术来overcome上面的limits一个图，非常high-level的解释前人工作的limits和你的工作怎么解决了这些limits，最好让人30秒内完全看懂最后一段如今大都是，In summary, this paper makes three contributions:First work to解决什么limits提出了什么novel的技术outperform了state-of-the-art多少Related Work：一般三五个subsection，分别review下相关的topics，同样不光讲previous work做了啥，更要讲自己的方法跟前人工作有啥不同Method这是文章的主体，按照你觉得最容易让别人看懂的方式来讲可以第一个subsection是overview，formulate一下你的problem给出notation，配一个整体framework的图，图里面的字体不能太大或者太小看不清，要有些细节，让人光看图就能明白你的方法是怎么回事，但不要过于复杂，让人在不超过2分钟的时间看完这张图然后几个subsection具体介绍你的方法或者模型；如果testing跟training不太一样，最后一个subsection介绍inference时候的不同，通常是一些post-processing操作ExperimentDatasetsImplementation details such as pre-processing process, training recipeEvaluation metricsComparisons with state-of-the-artDetailed analysisAlternative design choice explorationAblation studiesVisualization examplesConclusion (and Future Work)Abstract：是全文的精简版，建议在paper写完第一稿差不多成型了，有定下来的成熟的storyline了，再去写abstract；大概就是用一两句话分别概括paper里面每个section，然后串起来另外paper提交时候，可以交supplementary materials，虽然reviewer并不被要求强制看这个，但其实给我们机会，去include更多文章技术细节、实验结果的好地方；在后面rebuttal阶段，通常篇幅有限制，但如果你已经在supp里面未雨绸缪，可以省很多空间，refer reviewer去看你supp里面的内容就好了。说到rebuttal，我还是比较幸运的，从导师那学到很多。导师已经是功成名就，业界泰斗那种，起初我以为他这个级别会对我们是放养；但我在哥大投自己第一篇一作paper的时候，导师可以说是手把手带我入门了。还记得16年CVPR review出来后，导师找我讨论rebuttal，我那会儿对写rebuttal并没有什么经验，也不知道可以用R1代表review 1等等。那天meeting开始已经晚上7点了，估计导师还没吃饭，我两就挨着坐在他办公室里，对着他的电脑，讨论reviewer提的一个一个问题。因为很多时候其实reviewer表达问题并不准确，他教我分析每个问题背后reviewer真正关注的点是什么。边讨论，导师边直接敲下我们讨论的notes，meeting完后，我看这notes基本上就可以算是个rebuttal的初稿了，比我meet前准备的draft强多了……