新加坡国立大学计算机硕士几年

最近一段时间，美英港新留学给大家做了几场关于21Fall英国、香港、新加坡地区的留学形势以及申请难度分析，今天学姐主要给大家讲一讲 ，21Fall的新加坡申请难度到底有多难？首先综合看下新加坡两所名校：新加坡国立大学VS南洋理工大学针对21Fall新增了哪些新专业。新加坡国立大学商学院新开设会计硕士项目名称：MSc in Accounting所属学院：商学院项目时长：12个月学费：6万新加坡币申请费：100新加坡币开学时间：2021年7月底申请开放时间：2020年10月1日开放申请截止时间：待定新加坡国立大学计算机硕士新增通识性方向项目名称：Master of Computing - General Track所属学院：计算机学院项目学制：1.5年入学时间：2021年1月首次入学申请开放时间：2020.8.15申请截止时间：2020.9.15南洋理工大学管理经济学开设英文班项目名称：Master of Managerial Economics所属学院：公共管理学院入学时间：春季入学在1月，夏季入学在7月2021年1月入学的申请将于9月5日开放！南洋理工大学新增生物医学数据科学硕士项目名称：Master of Science in Biomedical Data Science所属学院：生物科学学院项目时长：1年（Full-time）项目学费：55,000新币申请时间：2020年5月1日至2020年7月31日发放录取时间：2020年9月1日至15日项目开始时间：2020年11月9日以上4个新专业是新加坡两所学校2020年最新的变动，其中除了生物医学数据科学硕士是已经截止申请，并且今年1月就要入学的，其他三个新项目都是针对21fall学生开设的，感兴趣的同学欢迎来美英港新教育详细咨询。接下来我们看下今年新加坡大学有哪些专业涨学费了。新加坡国立大学金融学学费：涨价5000新币，学费由之前的55000新币变为60000新币，相当于涨价了25000多元人民币。市场营销学费：涨价5000新币，学费由之前的55000新币变为60000新币，相当于涨了25000多元人民币。商业分析学费：涨8000，学费由之前的50000新币变为58000新币，涨了8000新币，相当于涨了40000多人民币。根据官网显示 ，目前 新加坡国立大学商学院的以上3个专业今年学费涨幅2万5-4万不等，可以预测21Fall新国立商科的申请太过于火爆，竞争过于激烈，所以学校用涨学费的方式来控制录取人数，也是委婉的劝退一些留学预算不足的申请者 。所以对新加坡留学申请感兴趣的同学，赶紧准备起来！越早申请录取机会越大！目前已经有苗头可以看出21年申请会异常艰难，加上中美关系不和睦，英港新地区的申请量会比往年增加很多！感兴趣的同学冲啊！以上内容来源于【美英港新留学】公众号

新加坡国立大学作为亚洲顶尖学府，一直是很多学生的理想留学选择！那这次新加坡国立大学还有哪些硕士专业还在开放申请？这些专业具体会学习哪些内容？截止时间又是哪天呢？小编带大家先来梳理一下！　统计硕士MSc (Statistics) Programme新加坡国立大学理学院的统计和应用概率系一直名列世界顶级统计系之一。2020年QS世界大学学科排名中，NUS的统计与运筹学领域排名亚洲第1位，世界第11位。统计学是一门通用学科，在科学、工程和商业的所有领域都有应用。受过专业培训的统计学家的就业机会正在增加。《职业评级年鉴》(Jobs Rated Almanac)以六项核心因素（环境、收入、前景、体力需求、安全性和压力）评分排名，统计学家位列最佳职业第九。入学要求：学术：1.拥有四年制本科学位，包括数学、应用数学、工程、统计、生物统计、量化金融、计算机科学、物理等专业；2.本科数学课目（多元微积分，线性代数，概率论等等）成绩优秀者将被优先选择。英语：如申请者本科学位非英语授课，需另提供托福（最低85分，写作部分最低22分）或雅思成绩（最低综合6分）。学制：1至2年学费：45,000新币申请周期：2020年12月30日至2021年3月15日入学时间：2021年8月计算机硕士Msc computing2021年THE世界大学学科排名中，新加坡国立大学在计算机科学领域排名亚洲第1位，世界第8位。新国大计算机学院(SoC)计算机硕士项目(Master of Computing)正在招生中。计算机硕士课程是具有领域专业性的全面且具有挑战性的研究生课程。它涵盖了最新的研究发现，包括应用和基础研究。该计划还提供高级和深入的IT知识，以使学生为应对IT职业挑战做好准备。专业设置：计算机硕士学位设置了5个专业，分别为计算机科学（Computer Science）信息系统（Information Systems）信息安全（Infocomm Security）人工智能（Artificial Intelligence）通识性方向（General Track）其中，通识性方向作为2021年新增专业，它主要面向非计算机学历背景申请人。入学要求：学术：1.具有2年IT行业经验的相关学科的荣誉学位；或具有2年IT行业从业经验的计算机学士学位；或具有2年IT行业经验的与业务相关学科的良好的学士或荣誉学位；2.具有电子商务/工程/经济学/统计学/数学学位的候选人也可以考虑录取信息系统专业。英语：如申请者本科学位非英语授课，需另提供托福（最低90分）或雅思成绩（最低6分）。学制：1.5年学费：48,000新币申请周期：2020年12月30日至2021年3月15日入学时间：2021年8月

新加坡国立大学（2020年QS排名亚洲第一）新开了大热的数据科学项目——Master of Science in Data Science & Machine Learning (MDSML)!!这是一个怎样的项目？需要什么要求，适合什么背景的学生？一起随小编来看看~项目基本介绍由数学系，统计系和计算机科学系联合开设项目时长：1年（full-time）学费：45,000 新币申请费：50新币申请截止日期：2020年3月15日课程设置MDSML 项目是一个交叉学科，课程涉及计算机科学，数学和统计学，还结合了数据分析和机器学习的知识。项目共需要完成40个学分，核心课程与选修课程各20学分，具体课程设置如下图：申请要求本科学士学位适合理工科的学生（例如数学、应用数学、统计和物理专业背景）托福不低于85，雅思不低于6.0新加坡留学优势1、教育质量高，沿袭英联邦的教育体系，教学水平与国际接轨。2、世界顶尖名校：2020年QS世界大学排名中，新加坡国立大学和南洋理工大学并列11；在近两年的QS亚洲大学排名中，NUS和NTU也是轮流第一。3、学制短，时间和费用的性价比非常高。4、就业前景好，利于移民。5、社会安定，全球最安全的国家之一。……你想申请新加坡留学吗？如需进一步了解请锁定“毕达教育”哦！

如今，新加坡国立大学2020年秋季入学的硕士申请已开放，对于想要申请的同学，你知道2020年申请新加坡国立大学硕士需要哪些条件吗？一起来瞅瞅吧！作为亚洲排名第一的新加坡国立大学，是很多学霸的首选。新加坡国立大学是新加坡的第一所高等学府。发展至今，已是一所拥有3座校园，17个学院的综合型研究大学。每学期向学生提供2,000多门课程，在校生38,000多名，来自全球100多个国家和地区。新加坡公立大学硕士申请条件1、本科就读于985/211院校（双非院校也可根据情况进行尝试）2、大学期间成绩均分高于85分（平均分低于85分但高于80分，可以尝试）3、硕士申请本科专业对口/相关的专业（跨专业申请难度极大，因为欠缺本科的知识基础）4、雅思最低6.5分或托福网考最低85分5、部分专业需要GRE成绩，部分商科专业需要GMAT成绩6、成绩和学校的条件算是基本要求，即使有非常好的英文成绩，也无法弥补基本成绩的缺憾。（比如，大学成绩均分75，雅思8.5，依旧没戏）更具体的申请条件，可上官网查询。以下是热门院系和专业的介绍：商学院热门课程：商业分析、工商管理（多门课程）、供应链管理、金融学、雅思：6.5分及以上 工程学院热门课程：生物医学工程、材料科学与工程、材料科学与工程、机械工程、工业系统工程、土木环境工程、电子工程雅思：6.5分及以上计算机学院热门课程：计算机科学、人工智能、信息系统雅思：6.5分及以上李光耀公共政策学院热门课程：人工智能国际事务、公共政策、公共行政管理（中文）雅思：7分及以上艺术与人文社会学院热门课程：中文研究（没错，这个学院有中文系）、东南亚研究、语言研究雅思：6.5分及以上设计与环境学院热门课程：综合可持续设计雅思：6.5分及以上建筑学院热门课程：建筑学、城市规划、城市设计、景观建筑、建筑性能与持久性雅思：6.5分及以上医学院热门课程：心理学、公共卫生雅思：6.5分及以上法律学院热门课程：法学硕士雅思：7分及以上综合科学与工程研究生院热门课程：化学、应用地理、环境管理、数学、物理理学、化学和生物分子工程雅思：6.5分及以上文学暨社会科学院热门课程：社会工作、社会学雅思：6.5分及以上2020年USNews亚洲大学排名榜：中国霸占半壁江山！2020年US News世界大学排名：澳洲大学排名2020USNews世界大学排名重磅发布，加拿大大学表现不佳USNews德国大学世界排放送：德国高校入学语言要求高吗？

新加坡国立大学在QS公布最新2021年世界大学排行榜中，排名世界第11位以及稳坐亚洲排名第一位，是亚洲留学最火热的大学之一，新加坡国立大学在工程、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，今天金矢留学就给各位同学汇总一下新加坡国立大学本科和硕士申请要求！新加坡国立大学本科申请申请要求以高考成绩申请，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。申请途径途径1：IB体系 期末考试成绩和最后的大考很重要，如果申请Medicine/Dentistry专业or打算早申的同学需要提交SAT及3门SAT 2的成绩。同时，如果在网申表中填写了SAT成绩，则必须提交成绩报告。建筑、文理学院、牙科、工业设计等专业需要Selection test/ Interview。途径2：A-level体系期末考试成绩和最后的大考很重要，至少通过3门A-level课程，大部分申请生会提交4门以上。高中在读申请生（Applicants who will be completing the high school final examination after application closing date）需要提交SAT/ACT以及3门SAT 2。同时，高中在读申请生不可以申请牙医、法律、医学三门专业。而如果已经取得A-Level大考成绩的学生不需要提交ACT/SAT以及SAT 2成绩。所有专业都可以申请。申请生需要SAT/ACT以及SAT 2成绩，语言成绩要求托福93分以上，雅思要求6.5以上（单项要求阅读和写作最少6.5）。高中在读申请生（Applicants who will be completing the high school final examination after application closing date）不可以申请牙医、法律、医学三门专业。相关学费普通专业为每年13000-16000新币不等，医科类会更贵些。 可选专业建筑学、环境工程、工程学、化学工程、数学、物理、电脑工程、法律、工商管理、会计学、医学、牙科医学、社会科学、艺术学、中文、历史地理、经济、生物工程等。新加坡国立大学硕士申请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，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：雅思一般要求6-6.5分，个别专业要求GRE成绩4.需持有相关专业的毕业证及学士学位。相关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。

新加坡国立大学接受申请人提供的四年制学士学位么？因为中国大陆大学基本没有荣誉学位（Honours Degree）答：荣誉学位通常意味着该申请人的学术成绩优异，而毕业于不颁发荣誉学位的国家和地区的大学的申请人，可以基于所拥有的四年制学士学位提交申请哈。除了托福和雅思，新加坡国立大学还接受其他英语水平考试成绩么？答：我们理解新冠疫情给申请人推进雅思/托福考试带来了一些困难。因此，申请人可以在没有雅思/托福成绩的情况下提交申请哦不过，申请的宝宝要在面试中由考官测试其英语水平。另外，如果你能够提供大学授课语言为英语的证明，也可以免除提供英语水平考试成绩，大家记得按照招生办要求提交证明文件啊！想跨专业申请NUS计算机硕士可以吗？可以的哦！新加坡国立大学在计算机科学与信息系统领域位列世界第12位，亚洲第1位（2020年QS世界大学学科排名）。多年来，新国大计算机学院计算机硕士（Master of Computing）项目声名远扬！2021年1月开始，新国大计算机学院将为计算机硕士增设一项“通识性方向”（Master of Computing - General Track）。而且主要面向非计算机学历背景申请人，所以转专业申请的小伙伴机会来了！目前，计算机硕士-通识性方向正在开放申请中，本次申请时间为2020年8月15日-2020年9月15日，入学时间为2021年1月。项目时长：通常是全日制1.5年，或非全日制2.5年。所有学生都必须在3年内完成课程。申请要求：申请人应达到GRE最低320分（语文和数学）和3.5分（分析性写作），或GMAT成绩650分及以上；托福网络考试最低90分，或雅思成绩6.0分及以上。想要申请的亲们，记得赶快私信我哦！NUS会有面试环节么？海外申请人面试是什么形式？视具体申请项目要求而定。入围的申请人通常要接受面试，以评估他们是否适合被录取。对于不在新加坡居住的申请人，将进行在线面试（即视频会议）。所以，大家一定要提前做好准备哦！打算申请NUS,提交申请后，何时以及如何得知我的申请结果呢？通常，申请结果将在申请人正式提交申请后1.5个月内公布。在申请窗口期内较早提交申请的申请人也可能较早收到申请结果。申请结果公布后，申请人将收到一封电子邮件通知，也可以登录nus在线研究生入学系统来查询申请状态。Offer秀新加坡国立大学offer新加坡国立大学offer新加坡留学优势首先一个‘美’字就可以概括所有哈哈。新加坡环境超优美，植被覆盖率高，妥妥的花园城市！而且人家空气净化水平高，污染特别少，气候也是十分宜人。新加坡常年被评为世界上最安全的国家之一，交通也是很便利！虽然国土面积小，但是政府特别重视人身安全问题，摄像头网络覆盖全岛。给你(●—●)大白般暖暖的安全感。新加坡教育体制同世界接轨，获得的文凭及学位受国际认可。而且最令人心动的一点新加坡的教育费用及生活费用相对英美来说要便宜。新加坡素有留学的“黄金跳板”美称，在新加坡学习1-2年后，留学生可转美国、英国、澳大利亚等国家继续深造，充分体现了其“留学中转站”的作用。就酱紫~白白！

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……

重磅！重磅！新加坡国立大学授课型硕士课程可能有巨大变动！学校给出的解释是“课程重组与更新”一些专业确实已经暂停了招生NUS这4个专业21Fall停止招生01 Master of Arts (English Language and Linguistics)02 Master of Arts (Literary Studies)03 Master of Arts (Southeast Asian Studies)04 Master of Social Work芥末酱跟你们讲哦！虽然，目前停止招生的专业都在人文与社科学院……但是，NUS其他学院是否会做出同样决定（停止招生）现在还不好说……芥末酱，会持续关注新加坡各大公立院校的申请信息！NUS还有哪些专业21fall还能申请01 Master of Arts（Chinese Culture and Language）该专业计划使用汉语作为主要语言媒介的汉语教师、编辑、记者和其他相关专业人士提供培训。- 语言要求：托福85（写作22）；雅思6.0- 学费：S$36,380- 申请截止时间：2021年1月15日02 Master of Psychology(Clinical) 新加坡国立大学心理学硕士（临床）课程是一个为期两年的全日制课程，为在临床心理学领域寻求职业生涯的毕业生提供入门级培训。- 语言要求：托福85（写作22）；雅思6.0- 学费：S$35,480- 申请截止时间：2021年1月15日03 Master of Economics经济学系提供经济学硕士课程，包括两个方面：职业导向课程（应用经济学）和学术重点课程（数量经济学）- 语言要求：托福85（写作22）；雅思6.0- 学费：S$45,000- 申请截止时间：2021年1月15日NUS还有这些学院的部分专业21fall开放申请，尚未截止：- 设计与环境学院- 商学院- 计算机学院- 理学院- 公共政策学院- 法学院如上学院部分专业硕士学位，21fall依然可以申请，但是部分专业12月就截止申请了！就酱紫~白白！

揭秘：新加坡国立大学之三工业4.0硕士专业（Master of Instry 4.0）工业4.0硕士专业概述新加坡国立大学工业4.0科学硕士(MSc)是一个多学科的研究生学位课程，帮助学生在技术颠覆中跟上不断变化的行业性质，并引导转型，以提高工作中的的生产力。课程基于教室内的课程与行业实际操作中，课程深入挖掘了六个新加坡国立大学学术学院的深度的专业知识，工业4.0的知识点涉及以下学院的专业领域:新加坡国立大学商学院新加坡国立大学继续和终身教育学院新加坡国立大学计算机学院新加坡国立大学工程学院新加坡国立大学理学院新加坡国立大学系统科学研究所该课程也是根据新加坡经济发展局(EDB)的新加坡智能产业准备指数专门设计的，以进一步帮助企业通过其人力资本转变其能力，并支持新加坡成为一个智能国家的努力。新加坡国立大学工业4.0硕士课程分为全日制和非全日制两种。入学要求申请新加坡国立大学工业4.0专业硕士的要求是：申请者应具备学士学位-最好以优异的成绩在科学、工程、计算、分析或相关学科,熟悉编程(申请人可能被要求完成一个编程课程展示他们的编程能力在个案基础上)。大学本科均分建议：211/985的学生85%及其以上，非双学士建议88%-90%及其以上。若有GRE建议提供。对于大学第一语言不是英语的申请人，他们需要证明他们的英语水平，托福(英语作为外语的测试)成绩不低于85分(网络)或雅思(国际英语语言测试系统)学术成绩不低于6.0分。注：根据今年优纳留学的申请反馈看，雅思已经提高到6.5分。托福最好能够达到90以上。因此以上要求仅供参考。语言成绩还是越高越好。课程时间如果学生以全日制方式注册，则可能需要12至18个月的时间完成课程，而以非全日制方式注册则需要18至36个月的时间。课程结构新加坡国立大学工业4.0硕士课程40学术学分(MC)的课程，包括三个部分:1、本课程特有的五个核心模块(16.5 MCs)每个模块包括130小时的工作量，包括课前阅读、作业、测试和/或项目，以及面对面的课程。2、每个学期的持续时间可能长达13周，或者是一系列的短期课程，至少要花5天的时间一份研究生证书，外加额外的选修模块(20个MCs)。有关结业要求，请向颁发毕业证书的学院查询。 3、由新加坡国立大学相关学术单位监督的最后一年工业应用项目(3.5 MCs)1）这个顶点项目旨在帮助学生将他们所学到的知识应用到与工业4.0相关的运营领域的公司。2）学生们以小组的形式与新加坡国立大学的相关学术单位进行协商，根据在一家公司实施的项目开发一个原型解决方案，起草一份关于该项目的报告，然后在模块结束时提交给学校进行评估。申请费50新币。学费48000新币。毕业要求要从理学硕士(工业4.0)课程毕业，学生必须:1完成核心模块20个MCs和选修模块20个MCs2完成一份毕业证书(请参阅授予学院的完成要求);3维持最低累积平均分数3.0(最高不超过5.0分)。课程设置：课程选择：经济学硕士可以选择两个方向，1是应用经济学，2定量经济学。在申请的时候可以选择。申请开放时间：预计：2021年11月15日（具体以官网公布为准）注：1）并非所有的课程都可以在任何一学年开设。课程设置将取决于学生的选择数量和工作人员的安排性。选修课程的选择根据最新学期的公布为准，本文只做参考。2）以上课程以学校官网的最新开设为准，本文只做参考。