研究方向

一、学校课题研究方向是如何确定的1.贯彻国家教育大政方针。学校工作需要贯彻党和国家的教育政策，“为党育人，为国育才”是教育使命，课题研究工作亦是如此。“立德树人”“核心素养”“综合素质发展”代表着党和国家对教育的要求。学生将来适应社会的关键能力和必备品格有很多，我们学校选择的是“坚毅”，这是我们学校送给学生的一笔宝贵财富。2.继承和发展学校传统美德。二中地处农村，办学条件差，但是每年都取得优异成绩，其中起关键性作用的是坚毅，即坚实明志，弘毅致远。二中搬迁新校后，需要树立更为高远的目标，需要更加刻苦奋斗，坚韧不拔，也就是需要我们把坚毅精神继承并不断发扬光大。3.学生存在的情况。学校生源情况是基础差，自律能力不高，接受能力较弱。学生要完成高中学业，实现自己的人生目标，需要首先具备坚毅品质。给予上述，学校课题研究整体方向是以坚毅为核心的教育教学和管理。二、学校课题研究方向指南1.坚毅课程规划和实践研究。坚毅文化建设最终通过坚毅课程落实到实处。关于课程纲要、课程内容、课程实施方式、课程评价等方面，学校还处于空白处，需要我们进行科研攻关。学校也是教育部“普通高中学生综合素质培养衔接机制和课程体系研究”课题2019年度学校专项立项课题，同时我们还承担青岛市十三五课题“高中学生综合素质评价实践与研究”的研究。2.高中生动课堂研究。学生自律性差，接受、理解能力弱，这就需要我们采取措施，使学生“动”起来。当前，我们对课前、课中、课后三个环节设计还存在很多薄弱地方，需要我们不断进行改进和提升。3.科技教育实施途径研究。山东省教育学会立项课题，学校科技教育很薄弱，仅仅通过课堂进行，实验、社团、探究等实践形式几乎空白，这需要我们探索适合学校实际情况的科技教育途径。教科室

人工智能技术经过六十多年的发展，目前主要的研究内容集中在六大领域，分别是机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人学。随着大数据的发展，目前机器学习、计算机视觉和自然语言处理相关技术得到了广泛的关注，一些基于机器学习技术的智能体（人工智能产品）已经陆续被部署到生产环境中。虽然目前市场对于人工智能的呼声比较高，诸多大型互联网企业陆续开始布局人工智能领域，但是目前人工智能领域依然处在行业发展的初期，目前的人工智能产品依然处在“弱人工智能阶段”，智能体对于运行场景依然有较多的要求。人工智能技术的发展和应用需要一系列技术的支撑，这些技术包括物联网技术、云计算技术、边缘计算技术、大数据技术等。以机器学习为例，机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，其中算法设计是机器学习的核心，而数据收集是机器学习的基础。所以，在大数据的支撑下，机器学习在大数据时代得到了一定程度的发展。简单的说，数据量越大机器学习的效果就会越好。目前我国正在持续推进产业结构升级，而网络化、智能化是产业结构升级的重要内容，所以人工智能技术未来的发展空间还是非常值得期待的。产业结构升级的背后必然是人才结构的升级，所以对于职场人来说，掌握一定的人工智能技术会在一定程度上提升自身的职场竞争力。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

来源：博众投资在这里我将带你寻找戴维斯双击超额收益、深入解读投资机遇、共享价值盛宴。一句话：周期共振解大盘，三好公司挣大钱。价值投资，快乐生活，大家下午好，我是老吴。最近老吴的重点一直放在“方向和机会”之上，因为在老吴看来，目前这个阶段，机会重于趋势。今天老吴将延续这个风格，大盘就简单聊一下，重点分享最近深入研究的一个细分行业。● 关于大盘：老吴本周三的文章中，说得很明确：短期的时间窗口已经非常接近，明后两天（周四或周五）应该能够看到比较好的低点。今天指数其实出现了较大幅度的震荡，上午低开之后快速翻红，尾盘又是一波下杀跳水，盘中创出阶段性的低点2981.20点，基本已经接近前期的平台低点。从走势上来看，后市回补2870点缺口的概率不是比较大的，同时2850点的趋势线也不能破。（这个图再给大家加深一下印象）当然这是老吴的判断，不排除市场会出现小概率的极端走势，如果出现极端的暴力洗盘，指数跌破2850点，是不是就意味着行情会掉头向下呢？也不一定。因为曾经在8月6日的2733点，指数也因为极端下杀击穿了年线，但震荡一周后，再度重拾升势。所以，我们要做好周全的应对：如果市场出现极端情况，击穿2850点，仓位重的可以考虑止损出局，然后关注年线的位置，什么时候指数重回年线上方，就是重新进场的时机。不过整体来看，老吴认为：新一轮行情启动的时间窗口已经满足，空间上也比较接近了，下跌的空间已经不大了。● 接下来，老吴就聊聊未来的机会：在5G产业链的这个大方向下，挖掘细分行业的机会，今天重点说说IDC。IDC（Internet Data Center）互联网数据中心，通俗一点就是：建立标准化的专业级机房环境，为企业等提供服务器托管、租用以及其他相关业务。老吴看好IDC这个细分行业的理由有几点：第一：国内外云巨头资本开支拐点确立，将带动IDC及其产业链重回高增长目前国际五大云巨头主要包括：亚马逊、谷歌、微软、苹果、Facebook，2019年三季度亚马逊同比、环比增速分别为40.1%、31.9%；谷歌同比、环比增速分别为27.5%、9.9%。整体资本开支增速明显改善，拐点有望确立。国内的云巨头企业，主要是阿里和腾讯，2019年三季度阿里资本开支同比虽然继续下滑，但环比改善非常显著，环比增长39.8%，腾讯资同比环比改善显著，同比、环比分别为11.0%、52.0%。国内外云巨头资本开支拐点的进一步确立，有望带动包括IDC在内的云产业链重回高增长轨道。第二：5G的大规模应用，也会带来IDC市场的高成长AR/VR、云视频、云游戏等5G下游应用发展加速，5G应用对流量带动明显，有望持续带动包括IDC在内的云计算产业链增速的持续提升。从已经披露的数据来看，2018年全球IDC市场规模高达6253.1亿元，同比增长23.6%；2018年国内IDC业务市场总规模达1228亿元，同比增长29.8%。未来随着5G应用的深入发展，IDC这个赛道仍然有望保持高成长的状态。第三：IDC牌照经营的模式，为优质企业铸造了一定的壁垒由于专业级的机房和服务器托管需要耗电量非常之大，每次城市都有一定的准入标准。最近上海就发放了首批2.5万个能耗指标，共只有六家（宝信软件、万国数据、有孚网络、云赛智联、网宿科技、华东电脑）获得能耗指标。每个城市的能耗指标就是这个细分行业的准入资格，也是相关企业的技术壁垒，有利于现有优质企业的规模化发展。在老吴看来，5G这个产业链，从相关基础设施的建设，到网络案例，再到后期的应用，整个产业链所涉及到的细分行业很多，每个细分行业的受益程度也各不相同，IDC既有发展空间，也有壁垒保护，值得重点关注。针对目前A股相关的上市公司，招商证券给出一个评级，可以去适当参考：当然这不是推荐股票，老吴希望大家结合估值、盈利能力、趋势等综合去判断。本文由吴志辉（投顾编号：A0600617100002）整理，不作为买卖依据，据此操作风险自负，股市有风险，投资需谨慎！“在看”在这里

目前计算机专业的研究方向主要分为四个大方向：分别是：AI（人工智能）、Systems（计算机系统）、Theory（计算机理论）、Interdisciplinary Areas（交叉领域），各个大方向又会有很多具体的研究方向。一、AI（人工智能）方向专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。信息检索有广义和狭义的之分。广义的信息检索全称为“信息存储与检索”，是指将信息按一定的方式组织和存储起来，并根据用户的需要找出有关信息的过程。狭义的信息检索为“信息存储与检索”的后半部分，通常称为“信息查找”或“信息搜索”，是指从信息集合中找出用户所需要的有关信息的过程。狭义的信息检索包括3个方面的含义：了解用户的信息需求、信息检索的技术或方法、满足信息用户的需求。二、计算机系统（System）方向指根据属性和功能不同而划分的计算机理论组成部分及计算机基本工作原理、理论的总称。其中计算机理论组成部分并不单与某一个实际硬件相挂钩，如存储部分就包括寄存器、内存、硬盘等。指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。指的是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。指通常使用很多处理器或者某一集群中组织的几台计算机的计算系统和环境。三、计算机理论（Theory）方向指的是理论计算机科学的分支学科，使用数学方法对计算中所需的各种资源的耗费作定量的分析，并研究各类问题之间在计算复杂程度上的相互关系和基本性质，是算法分析的理论基础。指的是研究编制密码和破译密码的技术科学。研究密码变化的客观规律，应用于编制密码以保守通信秘密的，称为编码学；应用于破译密码以获取通信情报的，称为破译学，总称密码学。四、交叉领域（Interdisciplinary Areas）方向这是生物学的一个分支，是指开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术等，用于生物学、行为学和社会群体系统的研究的一门学科。是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。好了，本文到此结束。如果对编程、计算机、程序员方面感兴趣的话，欢迎私信联系我，随时交流！点个关注，是对我莫大的鼓励！

机器学习是人工智能的核心部分，是一种可以通过数据训练来提升技能的计算机技术。2018年1月，美国能源部应用数学研究项目中的机器学习工作组在机器学习基础研究需求研讨会上确定了六个机器学习的优先研究方向，2018年12月10日，研讨会报告公开发布。确定的六个优先研究方向为：1. 具有领域感知（domain-awareness）的机器学习，以促进科学领域知识关键问题：如何将领域知识有效地纳入机器学习方法？结合领域知识可以大大降低数据需求，加速培训和预测，并提高科学机器学习模型的准确性和可防御性。进展将需要新的数学方法，可以解释物理原理，对称性，不确定性和约束。2. 可解释的科学机器学习，以获得可解释和可理解的结果关键问题：使用日益复杂的机器学习模型与用户理解结果和获得新见解的需求之间的平衡是什么？将领域知识更多地整合到科学机器学习方法中可以提高这些方法的可解释性。更高级的将需要开发新的探索和可视化方法，以使用领域知识来解释和调试复杂模型。3. 基于稳定、精心设计和高效的稳健性机器学习关键问题：如何开发和实施有效的科学机器学习方法，以确保结果不会对训练数据和模型选择中的扰动过度敏感？科学机器学习模型的一般形式，内部结构和相关参数存在不确定性。为了提高可靠性，新方法必须达到主流科学计算算法所期望的严格水平。研究将侧重于科学的机器学习方法和实施，这些方法和实施是稳定、良好和有效的。4. 用于自动化科学推理和数据分析的数据密集型机器学习关键问题：可以开发哪些新方法可以在高维，嘈杂或不确定的输入数据中可靠地找到信号，模式或结构？科学机器学习有可能揭示隐藏在来自实验，观察，模拟和其他来源的大量科学数据中的有价值信息。5. 用于预测科学计算的机器学习增强建模和仿真关键问题：在开发预测计算模型和自适应算法时使用科学机器学习有哪些障碍和潜在优势？ 科学机器学习有可能提高降阶或子网格物理模型的保真度，自动化计算转向，并在多尺度科学模拟中优化参数调整。6. 为复杂系统的管理和控制提供智能自动化和决策支持关键问题：为复杂系统和流程的决策支持和自动化开发科学机器学习有哪些挑战？科学机器学习广泛用于改进科学用户设施，通信网络，电网或其他配备传感器的基础设施和复杂过程的操作能力。前三个研究方向描述了所有机器学习方法的发展所共有的基础研究主题，对应于领域感知（方向1），可解释性（方向2）和稳健性（方向3）的需要。其他三个方向描述了能力研究主题，并对应于科学机器学习的三个主要用例，用于大规模科学数据分析（方向4），机器学习增强建模和模拟（方向5），以及智能自动化和决策 - 支持复杂系统（方向6）。

写论文有两件事很重要，一个是确定研究方向，为论文写作提供数据，为论文选题指明方向，这一步做好了，另一件基本上不叫事了，论文题目很容易就能定下来。一、寻找研究方向1、将所有相关学位论文中的展望整理出来，可以从中值得研究的问题；2、在国自然基金的申请指南中寻找与专业相关的研究方向；3、研究方向一般是研究一个对象的两到三个内容，或者研究两到三个对象的一个内容；4、研究方向要研究2-3个问题，研究方向≤3。二、确定论文题目1、题目中要体现明确的研究问题和研究对象；2、研究概念的界定一定要清楚；3、可以模仿他人的论文题目，修改1-2个变量；4、参考相关领域中比较成熟的研究套路，借鉴其中的研究内容，把所有的研究内容内容分类，根据不同种类研究内容的组合确定论文题目，用头脑风暴式的方式写下多组题目，再从中筛选1-3个合适的题目，最后找老师确定。相关阅读：《写毕业论文怎么确定选题？》《毕业论文的写作方向及框架》《计算机软件的论文题目怎么选？》

随着研究生录取通知书的陆续寄到，相信新一届的学弟学妹们即将踏入梦寐以求的科研学府。而导师的选择对于研究生生活来说更加重要。现阶段实施的是双选制度，那么在导师的选择上我们应该注意什么呢？是导师重要还是研究方向重要？现在让我和大家谈谈。导师的职称自然最重要一般来说，研究生导师都是教授或副教授级，因为这些职称的导师都会在外接项目，有了这样的导师，就可以跟着导师做项目，才能真正学习到更多的东西。如果是一般讲师的话，就算研究方向很对你胃口，建议也不要选择他们，因为他们只是在学校教书，不会与某些公司合作，我们只能学习一些理论知识，实际经验是不可借鉴的，这对于研究生毕业之后的工作选择不利。除此之外，你也可以选择担任重要职位的导师，如学院院长或书记，他们一般都忙于管理，需要靠学生自觉。但由于他们的职位较大，毕业相对容易，而且在毕业工作的选择上也有一定优势。要明确导师愿意带自己大家可能不知道，有的同学选了自己认为好的老师，可是等到分老师的时候才知道自己的老师忙，三年可能都见不到老师，而老师会让自己的学生或者是徒弟来帮助自己带学生，这样的话就有一个不好的地方。一是，他自己本身就带学生又帮别人带学生，所以带的学生就很多，很难照顾的过来，有什么好处不知道怎么分给学生，想教教学生无奈学生太多教不过来，这样是害了学生啊。所以大家在选择导师的时候一定打听清楚是不是自己选的那个老师带自己。现在流行的是通过邮件的形式来联系导师，学生通过研究生院校的信息来选择导师，但并不知道老师的其他信息，有些学生等到分老师的时候才知道自己的老师忙，亦或者是导师太受欢迎，选择的人很多。这时候导师很可能会让自己工作室的其他老师来帮助自己带学生，这样的话在资源分配上就会很吃亏，在三年研究生生涯当中所获得的成果也会大大减少。选好自己喜欢的方向其实研究方向和导师之间并不矛盾，很多导师都没有强迫学生去研究他的方向，你可以自己结合自己的兴趣爱好去研究，当然需要付出更多的汗水。这时候就需要综合做一个取舍，但是在这里还是建议选择好的导师，毕业后的资源是其他年轻导师不可比拟的。我相信如果能把握这三点，你就可以在研究生期间选择一个合适的导师，找准自己的位置，让自己的研究生生活更加充实，也能够为未来打好基础。

（多图，建议在Wi-Fi条件下阅读）生成对抗性网络(Generative Adversarial Network，GAN)是生成建模的一种神经网络结构。生成模型涉及使用一个模型来生成新的例子，这些例子似乎来自于现有的样本分布，例如生成新的照片，这些照片与现有的照片数据集相似，但还是有不同。一个 GAN 是一个生成模型，使用双神经网络模型进行训练。 其中一个模型被称为"生成器"或"生成网络"模型，用于学习生成新的看似合理的样本；另一个模型被称为"判别器"或"判别网络"，它学习区分生成的例子和真实例子。这两个模型是在对抗或博弈中建立的，其中生成器模型试图欺骗鉴别器模型，鉴别器提供了实际样本和生成样本的两个例子。经过训练后，生成模型可以根据需要创建新的相似样本。GAN有许多具体的用例，在这篇文章中，我们将回顾大量有趣的GAN应用程序，以帮助大家对可用和有用的问题类型形成直觉，它包含了许多已经在现实中使用的 GANs 的例子。我们将GAN分为以下几个领域应用，相关的程序和代码可以在github[1] 上找到。1.为图像数据集生成新的示例：伊恩 · 古德费勒等人在2014年的论文《生成对抗性网络》[2]中描述了产生新的相似样本的应用，在这篇论文中，作者用 GANs 为 MNIST 手写数字数据集、 CIFAR-10数据集和面部数据库产生了新的相似样本：Alec Radford 等人在2015年发表的题为"深度卷积生成对抗性网络的非监督表征学习"[3]的重要论文中所使用的演示，该论文演示了如何在一定规模上训练稳定的 GANs。 他们演示了生成卧室的新例子的模型：2.生成人脸照片：泰罗 · 卡拉斯等人在他们2017年的论文中[4]展示了生成以假乱真的真实人脸照片。 他们看起来是如此的真实，我们可以说这个结果是非凡的，这个结果受到了媒体的广泛关注。 这些面孔是根据名人的例子训练出来的，这意味着在生成的面孔中有现有名人的元素，使他们看起来很熟悉，但并不完全熟悉：他们的方法也被用来演示对象和场景的生成：2018年的一份题为《人工智能的恶意使用: 预测、预防和缓解》[5]的报告中使用了这篇论文中的例子，以展示2014年至2017年间GAN的快速发展。3.生成逼真的照片：安德鲁 · 布洛克等人在他们2018年发表的论文[6]中展示了利用 BigGAN 技术生成的合成照片，这些合成照片与真实照片几乎没法区分：4.生成卡通人物：金同学等人在他们2017年的论文[7]中展示了如何训练和使用 GAN 来生成动漫人物的面孔：5.图像到图像的翻译：Phillip Isola 等人在他们2016年的论文[8]中展示了使用 GANs和 pix2pix 方法用于图像到图像的翻译任务：朱同学在他们2017年的论文[9]中介绍了他们著名的 cycleGAN[10] 和一系列令人印象深刻的图像到图像的翻译例子。6.文本到图像的翻译：Han Zhang 等人在他们2016年发表的论文[11]中展示了 GANs 的使用，主要是StackGAN，通过对简单物体如鸟儿和花朵的文本描述生成看起来很真实的照片7.语义-图像-照片翻译：王同学等人在他们2017年题为"高分辨率图像合成和条件 GANs 语义操作"的论文[12]中演示了使用条件 GANs 生成真实感图像，并给出语义图像或草图作为输入，他们还演示了用于操作生成图像的交互式编辑器8.面部正面视图的生成：黄同学等人在他们2017年题为"超越面部旋转: 全局和局部感知 GAN 的真实感和保持身份的正面视图合成"的论文中，演示了用 GANs 生成人脸正面视图(即正面对视)的方法，并给出了从某个角度拍摄的照片9.生成新的人体姿势：马同学等人在他们2017年题为"基于姿势的人像生成"的论文[13]中提供了一个生成新姿势的人体模特新照片的例子10.照片生成脸萌：Yaniv Taigman 等人在他们2016年题为"无监督跨域图像生成"的论文[14]中，使用 GAN 将图像从一个域翻译到另一个域，包括从街道号码到 MNIST 手写数字，从名人照片到他们所代表的表情符号或小卡通脸孔：11.图片编辑：Guim Perarnau 等人在他们2016年题为"基于可逆条件GANs的图像编辑"的论文[15]中使用了一个GAN，特别是他们的 IcGAN来重建具有特定特征的人脸照片，比如头发颜色、风格、面部表情，甚至性别的变化：刘同学等人在他们2016年题为"耦合的生成对抗性网络"的论文[16]中也探索了具有特定属性的面孔的生成，比如头发颜色、面部表情和眼镜。 他们还探索其他图像的生成，如不同颜色和深度的场景。Andrew Brock 等人在他们2016年的论文[17]中展示了一个使用变分自动编码器和 GANs 的混合体的面部照片编辑器。 该编辑器允许快速真实地修改人脸，包括改变头发颜色、发型、面部表情、姿势和添加面部毛发。何同学等人在他们2017年的论文[18]中使用GAN进行图像编辑，包括从照片中去除雨和雪等例子。12.面部老化：格里戈里 · 安蒂波夫等人在他们2017年题为"有条件的生成对抗性网络的面部老化"的论文[19]中使用 GANs 生成不同年龄的面部照片，从年轻到年长：张同学在他们2017年发表的题为"年龄增长 / 条件对抗性自动编码器的回归"的论文[20]中，使用了一种基于 GAN 的方法来去除人脸照片的老化。13.照片混合：吴同学等人在他们2017年的论文[21]中展示了GAN在混合照片中的应用，特别是来自不同照片的元素，如田野、山脉和其他大型结构融合：14.增强分辨率：Christian Ledig 等人在他们2016年的论文[22]中展示了 GANs 的使用，他们的 SRGAN 模型用来产生更高，有时甚至超高像素分辨率的图像输出。黄同学等人在他们2017年的论文[23]中使用GAN创建不同分辨率的人脸照片：Subeesh Vasu 等人在他们2018年的论文[24]中提供了一个用GAN创建高分辨率照片的例子，聚焦于街景。15.图片修补：迪帕克 · 帕塔克等人在他们2016年的论文[25]中描述了 GANs 的使用来执行照片修改或孔洞填充，即填充一个由于某种原因被删除的照片区域：Raymond a. Yeh 等人在他们2016年题为"深层生成模型的语义图像修复"的论文[26]中使用 GANs 来填充和修复故意损坏的人脸照片。李同学等人在他们2017年的论文[27]中也使用 GANs 来修复和重建人脸的损坏照片。16.服饰翻译：Donggeun Yoo等人在其2016年题为"像素级域转移"的论文[28]中展示了使用 GANs 生成服装照片的方法，这些照片可以在目录或网上商店中看到：17.视频预测：Carl Vondrick 等人在他们2016年发表的题为"使用场景动态生成视频"的论文[29]中描述了GAN在视频预测中的应用，特别是成功地预测了多达一秒的视频帧，主要是预测场景中的静态元素：18.3d对象生成：吴同学等人在他们2016年的论文[30]中展示了一个 GAN用于生成新的三维物体(例如3D 模型)的例子 ，如椅子、汽车、沙发和桌子：Matheus Gadelha 等人在他们2016年题为"从多个物体的2D 视图进行3D 形状归纳"的论文[31]使用 GANs 从多个角度给出物体的二维图片，从而生成三维模型。

对于一个准研究生来说，未来的三年什么是最重要，有的人说的是学校，有的人说的是专业，而对于过来人的小编来说，我觉得是导师。对此，我想很多看官老爷可能不屑一顾，觉得小编你是不看新闻的吧，现在很多新闻都说：不是985，211的我们不要对不起，我们只要本硕都是985，211所谓的唯学历论，我觉得是极度不负责任的，我不否认学历带来各种好处，对于学计算机的人来说，无非进大厂，工资高，福利好，但是导师带来的优势是无法想象的。不要怕为什么导师带来的优势是超乎想象的：小编研究生学校是一个全国来说还是不错的学校，每一个同学之间选择的导师也是不同的，我就拿我的导师来说，我之前选择的导师是一个比较年轻的老师，35不到，对于一个硕士生导师来说，算很年轻的，普通人读完博士也快30岁了。问题1：为什么选择年轻的导师：首先是年轻的导师有干劲，首先对他的小家庭来说，刚结婚不久，要为家庭积攒财力，他自己需要评职称，这是非常重要的，再者他有了这些目标，他就需要去招揽项目，找活干，他就很忙，有很多事做，你正好是他的学生，就找你帮忙啦，到时候老师发表SCI. EI等等一些论文可能有你的署名，是不是美滋滋，如果还想读博，这就很简单。问题2：为什么不选年长的导师对于年纪大的老师不能说不选，自己要好好去看，缺点是什么呢，年纪大的老师，职位高，经验丰富，他们懂得很多，有些可能没有斗志，属于典型混日子的那种，自己要看好，还有就是职位高的老师，很多都是把你挂在他名下，但是他不带，复责任的人可能偶尔说说你。不负责那就无下限了，他们很多把搞科研当成第二选择，都去搞行政了，职位高老师也有很多福利待遇，可能评奖的时候，入党时候，有优势。总结：好的导师让你大学学到很多东西，可以获得很多荣誉，毕业时还会有社会企业的人际关系，推送你进公司。选择大于努力！！！态度为什么好的导师让你受益终生？首先好的导师负责任，你学到东西了，而且你还得到很多荣誉，其次最重要是老师的人脉，为什么这么说，老师的人脉好，你要是继续升学，或者工作，那你的优势大到没边。问题1：为什么导师会对升学有帮助呢老师一般都是读到高校的博士了，他一定认识很多人，有很多同学，他自己的导师也有很多事大牛，他还有很多师兄师姐，师弟师妹，这些人都是有联系的，这都是老师的人脉。高校里同一个老师，一个学校，大家会感觉到亲切，比如你们本科一个学校，研究生一个学校，没多大矛盾的话，你们研究生关系不会差，你要去哪里读博士，条件基本符合，就直接让你去了，或者有很多实验数据没用，去了整理下数据就可以发表SCI，这就是人脉带来的好处，无法想象，比你多方面找关系得到的人脉，更扎实。问题2：为什么导师对工作有帮助：研究生三年的学习，老师基本了解你了，三年你也学到知识，老师对你印象很好，毕业了通过他的同学，朋友，同事的关系，给你推荐一家很好的公司，是不是省了很多事。总结：研究生阶段搞好学习，和老师处好关系占座为什么导师可以决定你的研究方向：研究生阶段你需要学习很多知识，你也要做很多东西，工科你要用到很多设备，买很多材料，这些要钱吧，不是你实验的设备都买好等你用，而是很多东西要现买的，价格很多，少的有几百，几千，大的有几万的，这些东西你要自己花钱买吗，学院是不会花钱的，老师有项目，有基金，就可以从那里面拿，如果你不做老师项目的东西，你没钱用，你说的你还研究啥？？？所以理解为什么导师决定你的方向了吧！大家有问题可以评论，转发，或者去我的主页观看也可以关注私信我，小编会第一时间回复大家个人主页有更多干货！！！祝大家考研顺利，工作顺心！！！考研加油