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【新智元导读】今天分享一篇被今年CVPR接收的论文。该文提出的算法可以高效处理百万量级的点组成的大场景3D点云，同时计算效率高、内存占用少，能直接处理大规模点云，不需要复杂的预处理/后处理，比基于图的方法SPG快了接近200倍，这对自动驾驶和AR非常关键。牛津大学和国防科技大学合作的一篇题为“RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds”的论文已被今年CVPR接收，今天为大家解读这篇论文。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.11236.pdfTensorFlow代码：https://github.com/QingyongHu/RandLA-Net本文提出了一种针对大规模三维点云场景的轻量级、高效点云语义分割新算法RandLA-Net。通过对现有的采样策略进行全面综合的分析，本文采用简单高效的随机采样来显著地减少计算量以及内存消耗，并且引入了全新的局部特征聚合模块持续地增大每个点有效的感受野，保留大多数有效的信息。RandLA-Net能直接处理大规模点云，不需要复杂的预处理/后处理，比基于图的方法SPG快了接近200倍，有助于解决自动驾驶和AR等领域的核心问题。高效处理百万量级的点组成的大场景3D点云，比基于图的方法SPG快近200倍Introction实现高效、准确的大场景三维点云语义分割是当前三维场景理解、环境智能感知的关键问题之一。然而，由于深度传感器直接获取的原始点云通常是非规则化 (irregular)、非结构化 (unstructure)并且无序 (orderless)的，目前广泛使用的卷积神经网络并不能直接应用于这类数据。Motivation自从2017年能够直接在非规则点云上进行处理的PointNet [1] 被提出以来，越来越多的研究者开始尝试提出能够直接处理非规则点云的网络结构，出现了许多诸如PointNet++ [2], PointCNN [3], PointConv [4] 等一系列具有代表性的工作。尽管这些方法在三维目标识别和语义分割等任务上都取得了很好的效果，但大多数方法依然还局限于在非常小(small-scale)的点云上(e.g., PointNet, PointNet++, Pointconv等一系列方法在处理S3DIS数据集时都需要先将点云切成一个个1m×1m的小点云块, 然后在每个点云块中采样得到4096个点输入网络)。这种预处理方式虽然说方便了后续的网络训练和测试，但同时也存在着一定的问题。举例来说，将整个场景切成非常小的点云块是否会损失整体的几何结构？用一个个小点云块训练出来的网络是否能够有效地学习到空间中的几何结构呢？图 1. PointNet在Area 5中的分割结果带着这样的疑问，我们对PointNet在S3DIS数据集Area 5上的分割结果进行了可视化。如上图highlight的区域所示，PointNet错误地将一张桌子的左半部分识别为桌子，而将右半部分识别为椅子。造成这样明显不一致结果的原因是什么呢？可以看到，这张桌子在预处理切块(左图)的时候就已经被切分成几个小的点云块，而后再分别不相关地地输入到网络中。也就是说，在点云目标几何结构已经被切块所破坏的前提下，网络是难以有效地学习到桌子的整体几何结构的。既然切块太小会导致整几何结构被破坏，那我能不能把块切大一点？这样不就可以在一定程度上更好地保留原始点云的信息了吗？图 2. PointNet和PointNet++在S3DIS Area5的对比实验结果。S3DIS中的数据分别被切割为1m×1m到5m×5m的点云块，然后再输入到网络中进行训练和测试。对此，我们也进一步设计了对比实验，把切块的尺寸从最初的1m×1m增加到5m×5m(每个block中的点数也相应地从4096增加至102400)，得到的实验结果如上图所示，可以看到：PointNet的mIoU结果出现了比较明显的下降。我们分析这主要是由于在PointNet框架中，每个点的特征是由shared MLP提取的per-point feature以及global max-pooling提取的global feature组成。当输入点云的规模越来越大时，通过简单的global max-pooling得到的全局特征能发挥的作用就越来越小，进而导致分割性能随着block size增大而持续地下降PointNet++的分割性能随着block_size的增大有了一定提升，这是符合我们预期的。然而，从右边的时间变化曲线我们也可以进一步看到，网络inference的时间也随着block_size增大而出现了显著的增长，从最开始的每3s/百万点增加到需要接近100s/百万点。上述实验结果表明：简单地增大block_size也并不能有效地解决这个问题。通过进一步分析我们发现，阻碍当前大多数方法直接处理大场景点云的原因主要有以下三点：网络的降采样策略。现有的大多数算法采用的降采样策略要么计算代价比较昂贵，要么内存占用大。比如说，目前广泛采用的最远点采样(farthest-point sampling)需要花费超过200秒的时间来将100万个点组成的点云降采样到原始规模的10%。许多方法的特征学习模块依赖于计算代价高的kernelisation或graph construction。现有大多数方法在提取特征时感受野(receptive fields)比较有限，难以高效准确地学习到大场景点云中复杂的几何结构信息当然，最近也有一些工作已经开始尝试去直接处理大规模点云。比如说SPG用超图(super graph)和超点(superpoints)来表征大场景点云，FCPN和PCT等方法结合了voxel和point的优势来处理大规模点云。尽管这些方法也达到了不错的分割效果，但大多数方法的预处理计算量太大或内存占用高，难以在实际应用中部署。本文的目标是设计一种轻量级，计算效率高(computationally-efficient)、内存占用少(memory-efficient)的网络结构，并且能够直接处理大规模3D点云，而不需要诸如voxelization/block partition/graph construction等预处理/后处理操作。然而，这个任务非常具有挑战性，因为这种网络结构需要:一种内存和计算效率高的采样方法，以实现对大规模点云持续地降采样，确保网络能够适应当前GPU内存及计算能力的限制；一种有效的局部特征学习模块，通过逐步增加每个点的感受野的方式来学习和感知复杂的几何空间结构。基于这样的目标，我们提出了一种基于简单高效的随机降采样和局部特征聚合的网络结构(RandLA-Net)。该方法不仅在诸如Semantic3D和SemanticKITTI等大场景点云分割数据集上取得了非常好的效果，并且具有非常高的效率(e.g. 比基于图的方法SPG快了接近200倍)。本文的主要贡献包括以下三点：我们对现有的降采样方法进行了分析和比较，认为随机降采样是一种适合大规模点云高效学习的方法我们提出一种有效的局部特征聚合模块，通过逐步增加每个点的感受野来更好地学习和保留大场景点云中复杂的几何结构RandLA-Net在多个大场景点云的数据集上都展现出了非常好的效果以及非常优异的内存效率以及计算效率随机采样&局部特征聚合模块组合，组建RandLA-NetOverview如下图所示，对于一个覆盖数百米范围、由百万量级的点组成的大场景点云而言，如果希望将其直接输入到深度神经网络中进行处理，那么持续有效地对点云进行逐步地降采样，同时尽可能地保留有用的几何结构信息是非常有必要的。图 3. 网络结构的大致流程图The quest for efficient sampling为了寻找到一种高效的降采样方法。我们首先对现有的的降采样方法进行研究：主要可以分为Heuristic Sampling以及Learning-based Sampling两大类：(1) Heuristic SamplingFarthest Point Sampling (FPS)：顾名思义，也就是每次采样的时候都选择离之前采样得到的 k-1个点距离最远的点。FPS能够比较好地保证采样后的点具有较好的覆盖率，因而在点云分割领域被广泛地使用(e.g., PointNet++, PointCNN, PointConv, PointWeb)。然而，FPS的计算复杂度是 ，计算量与输入点云的点数呈平方相关。这表明从FPS可能不适合用来处理大规模点云。举例来说，当输入一个具有百万量级点的大场景点云时，使用FPS将其降采样到原始规模的10%需要多达200秒。Inverse Density Importance Sampling (IDIS): 这个也比较好理解，简而言之就是根据每个点的密度来对其重新进行排序，尽可能地保留密度比较低的地方的点。IDIS [5] 的计算复杂度近似为 (取决于如何计算每个点的密度)。相比于FPS, IDIS显然更加高效，但IDIS对噪点(outliers)也更加敏感。Random Sampling (RS): 随机降采样均匀地从输入的 N 个点中选择 K 个点，每个点具有相同的被选中的概率。RS的计算复杂度为 , 其计算量与输入点云的总点数无关，只与降采样后的点数 K 有关，也即常数时间复杂度。因而具有非常高的效率以及良好的可扩展性。与FPS和IDIS相比，RS仅需0.004s即可完成与FPS相同的降采样任务。(2) Learning-based SamplingGenerator-based Sampling (GS)：与传统降采样方法不一样，这类方法通过学习生成一个子集来近似表征原始的点云。GS [6,7] 是一种task-oriented, data-driven的learnable的降采样方法，但问题在于inference阶段需要将生成的子集与原始点云进行匹配，这一步依赖于FPS matching，进而引入了更多额外的计算。使用GS将百万量级点的大场景点云降采样到原始规模的10%需要多达1200秒。Continuous Relaxation based Sampling (CRS): CRS [8,9] 使用reparameterization trick来将non-differentiable的降采样操作松弛(relax)到连续域使得端到端训练变成可能。CRS采样后得到的每个采样点其实都是整个点云的一个加权和(weighted sum)。具体来说，对于一个大场景的输入点云(size: N×3)，CRS通过学习得到一个采样矩阵 (size: K × N) (最终会非常稀疏), 最后采样矩阵左乘输入点云即可实现降采样。然而，当 N 是一个非常大的值时(e.g. 10^6), 这种方式学习到的采样矩阵会带来非常大的内存消耗。举例来说，使用CRS将百万量级点的大场景点云降采样到原始规模的10%需要多达300GB的GPU内存。Policy Gradient based Sampling (PGS): PGS [10] 将降采样操作表示为一个马尔科夫决策过程，旨在学习到一种有效的降采样策略。该方法序贯地对每一个点学习到一个概率来决定是否保留。然而，当输入是大场景点云时，整个网络有着极大的搜索空间(exploration space)。举例来说，完成与上述采样方法相同的任务的搜索空间是 。通过进一步地实验我们发现，将PGS应用到大型点云时，网络非常难以收敛。总结一下：对于大场景点云，FPS, IDIS和GS的计算代价都比较高， CRS对GPU内存的要求太高，而PGS难以学到一个有效的采样策略(sampling policy)。相比之下，随机采样具有以下两个优点：1)计算效率高, 因为是常数计算复杂度, 与输入点数无关 2)内存开销少，采样过程并不需要额外的内存消耗。因此，对于大场景点云作为输入的情况，我们何不尝试下随机降采样呢？但新的问题又来了：随机地对点云进行降采样势必会导致有用的信息被丢失，如何克服这个问题？Local Feature Aggregation为了缓解这个问题，我们进一步提出了与随机采样互补的局部特征聚合模块(Local feature aggregation)。如图所示，该模块主要包括三个子模块:1)局部空间编码(LocSE), 2) attentive pooling, 3)扩张残差块(dilated resial block)。图 4. 局部特征聚合模块。包括局部空间编码(Local Spatial Encoding)，Attentive Pooling以及Dilated Resial Block三个子模块。(1) 局部空间编码(Local Spatial Encoding)此模块用于显式地对输入的点云的三维坐标信息进行编码。不同于直接将各个点的三维坐标作为一个普通的通道特征输入到网络中，LocSE模块旨在显式地去编码三维点云的空间几何形状信息，从而使得网络能够从各个点的相对位置以及距离信息中更好地学习到空间的几何结构。具体来说分为以下步骤：首先，我们用 最近邻搜索算法为每一个点 找到欧氏空间中最近的个邻域点对于 的个最近邻点 , 我们显式地对点的相对位置进行编码，将中心点的三维坐标 , 邻域点的三维坐标 , 相对坐标 以及欧式距离 连接(concatenation)到一起。如下所示：最后我们将邻域点 对应的点特征 与编码后的相对点位置 连接到一起，得到新的点特征 。在Semantic3D，S3DIS以及SemanticKITTI等多个数据集上实验：优势明显Experiments(1) Efficiency of Random Sampling首先我们对上述提到的采样策略进行评估，主要从计算时间和GPU内存消耗两个方面来考量。具体来说，我们进行如下的实验：仿照PointNet++的主体框架，我们持续地对点云进行降采样，总共五次降采样，每次采样仅保留原始点云中25%的点。实验结果如下图所示，可以看出：对于小规模的点云~10^3, 上述采样方法在计算时间和内存消耗的差距并不明显, 总体来说都是可接受的对于大规模点云~10^6, FPS/IDIS/GS所需要的计算时间显著增加, 而CRS需要占用大量的GPU内存(图b虚线)。相比之下，RS在计算时间和内存消耗方面都有着显著的优势，因此非常适合处理大规模点云。这个结果也进一步说明了为什么大多数算法选择在小规模点云上进行处理和优化，主要是因为它们依赖于昂贵的采样方法。图 7. 不同采样方法的时间和内存消耗。虚线表示由于GPU内存有限而产生的估计值(2) Efficiency of RandLA-Net我们进一步对RandLA-Net在处理真实场景中的大规模三维点云的效率进行评估。具体来说，我们选择在SemanticKITTI数据集的验证集(序列8：一共4071帧)进行对比测试。主要评估以下三个方面的指标：总时间，模型参数以及网络最多可处理点数。公平起见，我们在每一帧中将相同数量的点(81920)输入到baseline以及我们RandLA-Net中。实验结果如下表所示，可以看出：表1. 不同方法在处理SemanticKITTI数据集的序列8的总时间、模型参数和最多可处理点数对比。SPG[23]的模型参数最少，但耗时最长。主要原因是几何划分(geometrical partitioning)和超图构建(super-graph construction)等步骤的计算代价较高；PointNet++和PointCNN的耗时也很长，主要原因是FPS在处理大场景点云时比较耗时PointNet和KPConv无法一次性处理非常大规模的点云 ，主要原因是没有降采样操作(PointNet)或者模型较为复杂。得益于简单的随机采样以及基于MLP的高效的局部特征聚合模块，RandLA-Net的耗时最少(~23帧/每秒)，并且能够一次处理总数高达10^6的点云。(3) 公共数据集评估结果Semantic3D由30个大规模的户外场景点云组成，包含真实三维空间中160×240×30米的场景，总量高达40亿个点。其中每个点包含3D坐标、RGB信息以及强度信息。RandLA-Net只用了三维坐标以及对应的颜色信息进行处理。从表中可以看出我们的方法达到了非常好的效果，相比于SPG, KPConv等方法都有较明显的提升。表 2. 不同方法对Semantic3D (reced-8)的定量结果对比SemanticKITTI数据集由21个序列, 43552帧点云组成。每一帧的点云由~10^5个点组成，包含真实三维空间中160×160×20 米的场景。我们按照官方的train-validation-test进行分类，其中序列00~07以及09~10(19130帧)作为训练集，序列08(4071帧)作为验证集，序列11~21(20351帧)用于在线测试。需要注意的是，这个数据集中的点云仅包含各个点的三维坐标，而没有相应的颜色信息。实验结果如下表所示，可以看出：RandLA-Net相比于基于点的方法(表格上半部分)有着显著的提升，同时也优于大部分基于投影的方法，并且在模型参数方面相比于DarKNet53Seg等有着比较明显的优势。表 3. 不同方法对SemanticKITTI数据集的定量结果对比S3DIS数据集由6个区域的271个房间组成。每个点云包含真实三维空间中20×15×5米的室内场景。6-fold的交叉验证实验结果也进一步证实了我们方法的有效性。表4. 不同方法对S3DIS数据集的定量结果对比在Ablation study中，我们也进一步证实了各个子模块对整体性能的贡献。详细的分析见paper以及supplementary。表 5. Ablation study结果对比最后总结一下，我们提出了一种针对大规模三维点云场景的轻量级、高效点云语义分割算法，与当前的大多数基于FPS等计算代价高的采样策略的算法不同，本文尝试使用简单高效的随机采样来显著地减少计算量以及内存消耗，并且引入了局部特征聚合模块持续地增大每个点有效的感受野，以确保大多数有效的信息不会因为随机采样而丢失。在Semantic3D，S3DIS以及SemanticKITTI等多个数据集上的大量实验证明了我们的方法的有效性。下一步可以尝试将我们的工作延申到大场景三维点云实例分割以及实时动态点云处理。最后的话对于三维点云语义分割任务而言，与其在被切割的点云上提出非常复杂的算法来提升性能，不如直接尝试在大场景点云上进行处理，这样更加有实际意义。三维点云分割网络的scalability也是实际应用中一个比较重要的点。i.e., 理想情况下train好的网络应该可以用于inference任意点数的输入点云，因为每个时刻采集到的点云的点数不一定是相同的。这也是RandLA-Net没有使用全局特征的原因，i.e. 确保学到的参数是agnostic to number of points.顺便打一波广告，对于刚刚进入三维点云处理领域的同学，有一份最新的综述论文(Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey)可供参考，内含大量主流的点云目标分类，三维目标检测，三位场景分割算法的最新研究进展及总结。牛津大学出品，作者团队介绍论文合著者包括牛津大学博士生胡庆拥，杨波，谢林海，王智华；博士后Stefano Rosa；国防科技大学副教授郭玉兰；以及牛津大学教授Niki Trigoni和Andrew Markham。胡庆拥杨波其中论文一作胡庆拥研究方向是3D视觉和机器学习，专注于大规模3D点云分割和理解，动态点云处理和跟踪。论文二作(通讯作者)杨波专注于让智能机器从2D图片或3D点云中理解和重构完整3D场景。更多信息见个人主页: https://qingyonghu.github.iohttps://yang7879.github.ioReference[1] Charles R Qi, Hao Su, Kaichun Mo, and Leonidas J Guibas. PointNet: Deep learning on point sets for 3D classification and segmentation. CVPR, 2017.[2] Charles R Qi, Li Yi, Hao Su, and Leonidas J Guibas. PointNet++: Deep hierarchical feature learning on point sets in a metric space. NeurIPS, 2017[3] Yangyan Li, Rui Bu, Mingchao Sun, Wei Wu, Xinhan Di, and Baoquan Chen. PointCNN: Convolution on X-transformed points. NeurIPS, 2018.[4] Wenxuan Wu, Zhongang Qi, and Li Fuxin. PointConv: Deep convolutional networks on 3D point clouds. CVPR, 2018.[5] Fabian Groh, Patrick Wieschollek, and Hendrik P. A. Lensch.Flex-convolution (million-scale point-cloud learning beyond grid-worlds). ACCV, 2018[6] Oren Dovrat, Itai Lang, and Shai Avidan. Learning to sample. CVPR, 2019.[7] Itai Lang, Asaf Manor, and Shai Avidan. SampleNet: Differentiable Point Cloud Sampling. arXiv preprint arXiv:1912.03663 (2019).[8] Abubakar Abid, Muhammad Fatih Balin, and James Zou. Concrete autoencoders for differentiable feature selection and reconstruction. ICML, 2019[9] Jiancheng Yang, Qiang Zhang, Bingbing Ni, Linguo Li, Jinxian Liu, Mengdie Zhou, and Qi Tian. Modeling point clouds with self-attention and Gumbel subset sampling. CVPR, 2019.[10] Kelvin Xu, Jimmy Ba, Ryan Kiros, Kyunghyun Cho, Aaron Courville, Ruslan Salakhudinov, Rich Zemel, and Yoshua Bengio. Show, attend and tell: Neural image caption generation with visual attention. ICML, 2015[11] Hugues Thomas, Charles R Qi, Jean-Emmanuel Deschaud, Beatriz Marcotegui, Franc ois Goulette, and Leonidas J Guibas. Kpconv: Flexible and deformable convolution for point clouds. ICCV, 2019.

华东一般地理上的概念是6省1市吧！也就是上海市，江苏省，浙江省，安徽省，山东省，江西省，福建省。这些都是中国经济高度发达的省份。在这些省份的研究生培养机构一般都比较热门，按照去年的分数估计，有哪些研究生培养机构有调剂的机会呢？山东大学2018年接收硕士研究生调剂考生复试公告：具体信息可以访问山东大学研究生招生信息网（http://www.yz.s.e.cn/getNewsDetail.site?newsId=4da10d06-72b1-425f-aa76-3f0833f43cf8）的主页，发布时间为3月5日。此校为985工程，双一流重点建设大学，值得调剂上海海事大学2018年硕士研究生预调剂系统于3月5日开放。具体信息参见网址（http://yz.shmtu.e.cn/e/action/ShowInfo.php?classid=74&id=489）。发布时间：2018年3月2日。上海师范大学生命与环境科学学院2018年硕士研究生招生调剂公告。具体信息参见网址（http://shenghuan.shnu.e.cn/73/c2/c2918a357314/page.htm）。发布时间：2018年2月27日。浙江理工大学，具体信息参见网址（http://gradadmission.zstu.e.cn/info/1011/1450.htm）。发布时间：2018年2月24日。华侨大学2018年硕士研究生（预）调剂公告：除了体育（045200）、MPA(125200)、会计（125300）等少数专业外，我校其他学术学位类和专业学位类硕士研究生招生专业（包括全日制、非全日制）皆可接收调剂。具体信息参见网址（http://yjszs.hqu.e.cn/info/1013/1753.htm）。发布时间：2018年2月8日 南京林业大学2018年硕士研究生招生预调剂申请：预计我校个别专业（领域）有部分名额可用于调剂优质生源，化学工程学院（085216化学工程、085238生物工程等）、材料科学与工程学院（085204材料工程、085228林业工程等）、经济管理学院（025100金融专硕）、轻工与食品学院（085221轻工技术与工程）；具体信息参见官方网址（http://gsnfu.njfu.e.cn/sstjxx/89573.jhtml发布时间）。发布时间：2018年2月6日 此校为211工程大学，双一流重点建设学科大学，值得调剂福州大学2018年硕士研究生招生预调剂公告：所有专业（不含工商管理、公共管理、工程管理、项目管理），具体信息参见官方网址（http://yjsy.fzu.e.cn/html/tzgg/2018/02/06/9e9fc0a0-dfe0-4151-9062-1fc49a116f11.html）。发布时间：2018年2月6日 此校为211工程大学，双一流重点建设学科大学，值得调剂集美大学2018年硕士研究生招生调剂。我校目前有税务硕士，教育硕士（思政，语文，数学，音乐，美术，体育，小学教育等），工程硕士（交通运输，船舶与海洋工程），农业硕士（渔业，食品加工与安全）部分。具体信息参见网址（http://zsb.jmu.e.cn/info/1041/2257.htm）。发布时间：2018年2月6日 江西农业大学2018年硕士生招生预调剂公告：基本上该校各专业都需要一定的调剂。申请调剂考生成绩(单科、总分)需达到国家2018年A类地区最低复试资格线要求。具体信息参见官方网址（http://yanjiusheng.jxau.e.cn/e0/27/c1035a57383/page.htm）。发布时间：2018年2月6日。上海工程技术大学2018年硕士研究生调剂公告：2018年我校招生的学术学位类和专业学位类研究生均有调剂名额，调剂考生需达到国家统一规定的2018年A类考生复试分数线，录取后的所有研究生减免学费，享有丰厚的奖助学金。具体信息参见官方网址（http://ge.sues.e.cn/2d/4b/c10147a142667/page.htm）。发布时间：2018年2月6日 福建工程学院2018年硕士研究生招生预调剂公告：我校目前有交通运输工程、材料科学与工程、土木工程、机械工程、电气工程和工程管理等专业可接收调剂，具体信息参见网址（https://yjszs.fjut.e.cn/4a/de/c2066a84702/page.htm）。发布时间：2018年2月4日。江南大学2018年接收高水平大学优质生源调剂公告：江南大学特设高水平大学优质生源专项调剂计划，欢迎符合条件的考生积极报名。 具体信息参见官方网址(http://yz.jiangnan.e.cn/info/1029/2174.htm),发布时间为：2018年2月3日 此校为211工程大学，双一流重点建设学科大学，值得调剂 中国计量大学2018年攻读硕士学位研究生调剂：调剂基本要求：通过国家线（A类地区）。几乎所有专业均需调剂。具体信息参见官方网址(http://yjsb.cjlu.e.cn/yjsy/detail-113837.jspx). 发布时间：2018年2月3日 可以看到，现在考研的心态都浮躁了，居然有这么多好大学需要调剂，甚至是山东大学，江南大学，福州大学，南京林业大学这样的重点建设大学都需要生源调剂才行，好吧！看到这，如果你想考研，你是不是应该好好努力了。

3月29日晚，FC(Fast-moving Consumer goods)商业挑战赛在上海交通大学落下帷幕，作为赞助商，爱思益求职CEO孙静博Rick以评委身份出席活动并分享了大学生求职的经验与经典案例。Rick与上海交大就业办副主任　FC金奖花落菁英五人团FC商业挑战赛是上海交通大学四家快消俱乐部联合举办的一项高水平大学生商赛，比赛覆盖沪上所有高校学生。经过预选赛，初赛，复赛历时2个月的角逐，共有八支团队进入决赛。决赛现场，八支团队纷纷拿出独具创意的方案，经过激烈的比拼最终金奖花落菁英五人团。菁英五人团以大学校园情侣为目标人群，对隐形眼镜和剃须泡沫进行营销策划，主要突出产品安全卫生护肤等方面优势，他们的Slogan是："眼"绎柔情，"致"爱贴面。爱思益CEO沪上激情分享比赛中，爱思益CEO Rick对参赛团队的方案展示进行了提问点评，并针对快消行业求职分享了经验：Rick说，求职不是只有面试那么简单，而是从实习经历积累、搭建人脉、知识搭建、清晰行业方向、明确自我定位、打磨求职履历、到不断提升求职技巧的过程。Rick建议大学生求职要早做准备，从了解不同行业的属性和工作状态开始，认真写一份属于自己的简历去投递，不断尝试;从理论知识上升到实践的维度，选择自己喜欢的行业进而深挖。对于大学生来说，越早找到自己喜欢的目标行业，对求职进一步的准备越有利。　爱思益CEO Rick求职分享在互动环节，Rick与现场观众分享了爱思益“V计划”学员的案例：一个本科三本研究生双非的女生，加入爱思益v计划后成功拿到 联合利华暑期实习Offer、宝马实习Offer、亿滋实习Offer、今日头条海外市场推广全职Offer 。Rick介绍，这样的逆袭案例还有很多，爱思益求职2017年总计帮助342人拿到理想中offer，2018年爱思益将进一步升级产品，帮助更多的求职者发现自己的职场优势，使广大求职者“人尽其能，才尽其用”。　FC挑战赛嘉宾包括强生、联合利华、农夫山泉等企业领导爱思益求职，是一家专门针对大学生及职场新人提供职前教育的一站式教育机构，主要服务于985、211、“双一流”本硕博毕业生、海外留学归国就业的高精人才以及就业3年内的职场新人，目前已受到30W+的学生群体关注，拥有1W+付费学员、近千位各领域精英导师。爱思益将坚持“让中国年轻人赢”的使命，在未来的5-10年内成为一家受人尊敬的上市教育集团。

3月29日晚，FC（Fast-moving Consumer goods）商业挑战赛在上海交通大学落下帷幕，作为赞助商，爱思益求职CEO孙静博Rick以评委身份出席活动并分享了大学生求职的经验与经典案例。爱思益CEO Rick与上海交大就业办副主任FC金奖花落菁英五人团FC商业挑战赛是上海交通大学四家快消俱乐部联合举办的一项高水平大学生商赛，比赛覆盖沪上所有高校学生。经过预选赛，初赛，复赛历时2个月的角逐，共有八支团队进入决赛。决赛现场，八支团队纷纷拿出独具创意的方案，经过激烈的比拼最终金奖花落菁英五人团。菁英五人团以大学校园情侣为目标人群，对隐形眼镜和剃须泡沫进行营销策划，主要突出产品安全卫生护肤等方面优势，他们的Slogan是："眼"绎柔情，"致"爱贴面。爱思益CEO沪上激情分享比赛中，爱思益CEO Rick对参赛团队的方案展示进行了提问点评，并针对快消行业求职分享了经验：Rick说，求职不是只有面试那么简单，而是从实习经历积累、搭建人脉、知识搭建、清晰行业方向、明确自我定位、打磨求职履历、到不断提升求职技巧的过程。Rick建议大学生求职要早做准备，从了解不同行业的属性和工作状态开始，认真写一份属于自己的简历去投递，不断尝试；从理论知识上升到实践的维度，选择自己喜欢的行业进而深挖。对于大学生来说，越早找到自己喜欢的目标行业，对求职进一步的准备越有利。爱思益CEO Rick求职分享在互动环节，Rick与现场观众分享了爱思益“V计划”学员的案例：一个本科三本研究生双非的女生，加入爱思益v计划后成功拿到联合利华暑期实习Offer、宝马实习Offer、亿滋实习Offer、今日头条海外市场推广全职Offer。Rick介绍，这样的逆袭案例还有很多，爱思益求职2017年总计帮助342人拿到理想中offer，2018年爱思益将进一步升级产品，帮助更多的求职者发现自己的职场优势，使广大求职者“人尽其能，才尽其用”。强生、联合利华、农夫山泉等企业领导爱思益求职，是一家专门针对大学生及职场新人提供职前教育的一站式教育机构，主要服务于985、211、“双一流”本硕博毕业生、海外留学归国就业的高精人才以及就业3年内的职场新人，目前已受到30W+的学生群体关注，拥有1W+付费学员、近千位各领域精英导师。爱思益将坚持“让中国年轻人赢”的使命，在未来的5-10年内成为一家受人尊敬的上市教育集团。

报录比信息汇总来了，没有比这个更详细的了。报录比是指报名人数：录取人数，反应了一个学校的热门程度，很多同学不知道怎么查，今天小鱼学姐教大家如何搜集报录比信息，不同学校报录比公布的网址是不同的，主要有两大类。手把手教你查报录比～其一、在研究生院里面搜索：XXX大学研究生院，招生工作/招生就业硕士研究生招生信息--在招生信息里面一条一条的看。注意很多学校会定期更新网站信息有可能会被删掉，所以一定要截图保存。如图：上海师范大学报录比其二：在研究生招生信息网中搜索：XXX大学研究生招生信息网（注意不是XXX大学研究生院，这里大多数学校虽然有招生简章和一些考研信息，但是不全面，还是要到招生信息网去查询，报录比和复试分数线都有。）下面以上海大学为例一起看看怎么找到正确的网站。打开研究生招生信息网--信息查询或者报考指南-历年数据统计最新报录比信息汇总：上海师范大学2020年报录比：http://yjsc.shnu.e.cn/da/c0/c17206a711360/page.htm上海财经大学报录比https://gs.sufe.e.cn/Home/NewsList/157上海理工大学报录比2017-2019http://www.kaoyan365.cn/uploadfile/2019/1009/20191009115704284.pdf上海大学2019年硕士研究生招生报考录取人数：http://yjszs.shu.e.cn/info/1080/4712.htm上海财经大学2017年-2019年报考录取数据：https://gs.sufe.e.cn/Home/NewsList/157华东师范大学2018年-2019年报考录取数据：https://yjszs.ecnu.e.cn/system/yjszswxx_detail.asp?id=201906132018018916262410759复旦大学2010-2018年报录比：https://gsao-old.fudan.e.cn/1788/list1.htm上海交通大学报录比2004-2019：https://yzb.sjtu.e.cn/xxgs1/lssj/wnbklqtj.htm中国石油大学2020年报录比：http://www.kaoyan365.cn/uploadfile/2019/1126/20191126071335411.pdf中国石油大学报录比统计：http://zs.gs.upc.e.cn/wjlq/list.htm湖南大学报录比2013年-2019年http://gra.hnu.e.cn/zsxx/sjtj.htm湖南师范大学2019年报录比：https://yjsc.hunnu.e.cn/info/1029/8665.htm北京林业大学报录比：http://img1.kybimg.com/ohr/2019/06/20/202433_5d0b7b01c4295.pdf首都经济贸易大学报录比汇总：https://yjs.cueb.e.cn/zsks/skzl/index.htm北京航空大学2002-2019年研究生招生信息统计：http://yzb.buaa.e.cn/wnzx/lnlqtjxx.htm北京师范大学报录比2017-2018年：http://yz.bnu.e.cn/detail/b1550f79中央财经大学报录比信息汇总：http://gs.cufe.e.cn/zsgz/bktj.htm中国人民大学报录比：http://pgs.ruc.e.cn/xgxz.htm北京第二外国语大学报录比信息汇总：https://zs.bisu.e.cn/col/col6207/index.html北京科技大学报录比：http://yzxc.ustb.e.cn/html/1//166/167/183/947.html中央民族大学报录比https://grs.muc.e.cn/yjsyzsw/info/1064/2256.htm北京邮电大学2015-2019年报录比：https://yzb.bupt.e.cn/list/list.php?p=3_10_1云南大学报录比：http://img1.kybimg.com/ohr/2019/06/26/182834_5d1348d24836f.pdf华南理工大学考研报录比：http://admission.scut.e.cn/17541/list.htm深圳大学报录比https://yz.szu.e.cn/info/1041/11011.htm南开大学报录比：http://yzb.nankai.e.cn/2019/0628/c5510a183176/page.htm东南大学报录比信息汇总：https://yzb.seu.e.cn/6675/list.htm江苏大学报录比：https://yz.ujs.e.cn/info/1014/1827.htm西南财经大学报录比查询：http://yz.swufe.e.cn/chaxun/yzbwww/tjss/ss_search.asp青岛大学报录比：http://www.kaoyan365.cn/uploadfile/2019/1010/20191010110233637.pdf山东大学报录比：http://www.yz.s.e.cn/bkzn/ssblb.htm山东师范大学报录比：http://www.yjszs.sdnu.e.cn/wnsj/zyblqk.htm中国海洋大学报录比http://yz.ouc.e.cn/5924/list1.htm华侨大学近十年报录比：https://yjszs.hqu.e.cn/info/1013/1618.htm宁夏大学报录比：https://kdocs.cn/l/sJqH3m6PN兰州大学报录比2012年-2019年http://yz.lzu.e.cn/lzupage/B20160906111049.html西北师范大学http://yz.kaoyan.com/nwnu/baolubi/厦门大学2014年-2018年报考录取数据：https://kdocs.cn/l/scEc5svz8福建师范大学报录比：http://yjsy.fjnu.e.cn/4227/list.htm福州大学2018年硕士研究生招生数据统计（分专业）：http://yjsy.fzu.e.cn/html/zsgz/ssyjszs/jqtg/2018/07/10/02eeb85f-0ec5-47fc-8191-458cccc3d35f.html武汉大学报录比信息汇总：http://210.42.121.116/wdyz/index.php/index-show-tid-16.html湖南大学报录比http://gra.hnu.e.cn/zsxx/sjtj.htm国防科技大学报录比信息汇总：http://yjszs.nudt.e.cn/pubweb/homePageList/recruitStudents.view?keyId=25郑州大学报录比信息汇总：http://gs.zzu.e.cn/zsgz/xxfw.htm江西师范大学报录比信息汇总，真题下载：https://hisdata.jxnu.e.cn/西藏大学2016-2019年报录比：http://yjszs.utibet.e.cn/content/detail/3/39/0.html中南财经大学2014-2019年报录比信息汇总：http://yzb.zuel.e.cn/4637/list.htm大连理工大学报录比：http://gs.dlut.e.cn/yjszs/fwxx/sslnbmlqqk.htm西安交通大学2014年-2019年报考录取数据：http://yz.xjtu.e.cn/info/1090/1947.htm西安邮电大学报录比http://gr.xupt.e.cn/info/1133/4857.htm西安建筑科技大学http://yz.kaoyan.com/xauat/baolubi/西安电子科技大学http://yz.kaoyan.com/xidian/baolubi/东华大学报录比：http://yjszs.dhu.e.cn/lqbl_8883/list.htm暨南大学硕士研究生报考情况统计表2010-2019年：https://yz.jnu.e.cn/1e/60/c697a7776/page.htm云南大学报录比2019年：http://www.grs.ynu.e.cn/info/1008/3119.htm云南大学报录比2018年：http://www.grs.ynu.e.cn/info/1008/2793.htm华中农业大学报录比：http://yjs.hzau.e.cn/zsgz/kyzl.htm中国地质大学报录比http://yz.kaoyan.com/cug/baolubi/浙江大学报录比：http://grs.zju.e.cn/yjszs/redir.php?catalog_id=131825浙江工商大学报录比10-19年：http://yjszs.zjgsu.e.cn/List-21.html南京邮电大学报录比13-19年：http://yzb.njupt.e.cn/7814/list.htm南京农业大学报录比：http://grasch.njau.e.cn/info/1066/3757.htm南京大学2015-2019年报录比https://grawww.nju.e.cn/912/list1.htm南京林业大学2012-2019年报录比和复试线https://gsnfu.njfu.e.cn/zs/type.asp?id=437陕西师范大学2012年-2018年报考录取数据：http://yz.snnu.e.cn/xxcx/lnfsx.htm东北大学报录比:http://yz.kaoyan.com/neu/baolubi/中国医科大学报录比：http://www.kaoshidian.com/kaoyan/school/admit/113.html电子科技大学报录比：http://yz.kaoyan.com/uestc/baolubi/杭州电子科技大学2016-2018年考研报录比：

默沙东，成为第一个宣布终止新冠疫苗研发项目的跨国药企。2021年1月25日，在两款新冠疫苗研发进行了8个月后，I期临床试验的结果不尽如人意，让默沙东宣布终止试验。这是一家药企最不愿看到的局面：终止试验背后，是数以千万计美元的投入、多位科学家的努力以及这家跨国药企在新冠药物竞赛中战略版图的重大损失。但如果不知道去年11月23日，默沙东对一对华人科学家夫妇研发的新冠重症新药的一次收购，那么，默沙东退出新冠疫苗项目，不过是后入局者的雪上加霜。如今，那场低调的收购，却成为默沙东“不幸中的万幸”。迄今为止，新冠重症治疗领域最好的药物2020年6月底的一天，是华人科学家刘阳和郑盼夫妇，成立小型生物技术公司昂科免疫二十年来最高兴的一天。说话语气一向冷静理性的郑盼，难掩兴奋。“没想到结果会这么好”。昂科免疫的一线新药CD24Fc，被FDA特批进入III期临床2个多月后，在这一天看到了未解盲的早期实验结果：两个华盛顿医院的新冠重症病人参与实验，14天实验期满后，70个病人中（包括安慰剂的CD24Fc实验病人的综合），只有3个病人死亡，将这两个医院14天平均20%的新冠重症病人死亡率，降低到了4%。从只有一半人用药的总体结果看，CD24Fc有望远超已公认有疗效的瑞德西韦。在4个月后，美国总统特朗普感染新冠的首选依旧是他称之为“上天的奇迹”的瑞德西韦。这个本该在医疗界引发巨大震动的消息，并没有在第一时间发酵：新冠疫情爆发以来，公众更关心疫苗的进展。而太多治疗新冠重症“神药”的信息反复给人希望又让人失望，消磨掉了人们的注意力。看到临床实验结果的郑盼和刘阳，他们的兴奋持续了很久——这是他们20年来研究结果的回报。这是属于科学家的兴奋，没有什么比“实验结果证实科学假说”更让科学家激动的事情。△刘阳和郑盼三个月后，当解盲后数据证明科学假说后，一个更大的挑战在在等着他们。9月下旬，美国政府负责新冠疫苗研发和生产的“神速行动”（Operation Warp Speed）的首领，也是制药巨头葛兰素史克的前全球研发总裁蒙舍夫·斯劳伊，在看到CD24Fc的临床试验解盲数据后，立刻和“神速行动”从FDA借调的同事——世界公认“新药女王”（拜登新任命的美国FDA代理主任）珍妮特·武德科克（Janet Woodcock）——一起来到只有10个雇员的昂科免疫公司。来客在答应出钱的同时，也抛出一个难题：“吉利德几千人都累得快趴下了。就凭你们十个人？” “女王”友善地问。接着是政府的3.56亿美元的项目资助意向，也是斯劳伊电话本上的跨国药企首脑们对刘阳和昂科的轮番轰炸。在新冠疫苗的开发上，世界级药企默沙东被长期以来的竞争对手辉瑞甩在了后面；在新冠重症治疗药物的比拼中，默沙东也不敌拥有瑞德西韦的吉利德，这个老牌药企，急需收购一种药物，来确保自己不至于在新冠疫情中败北。而只有10人团队的昂科免疫像其它的小型药企一样，无法承担药物开发的全部费用。刘阳和郑盼的下一个任务是“能把CD24Fc送到全世界需要它的人们身上”，而拥有全球药品销售渠道的默沙东，正是CD24Fc下一步旅程的理想载体。双方各有所需，谈判极其迅速，谈判桌上的所有人都没有纠缠细节，仅三个月的时间，2020年11月23日，一笔4.25亿美元现金首付的收购交易已完成。CD24Fc更名为MK7110，美国政府将花3亿多美元下单购买十万剂药品。成立20余年“昂科免疫”更名OncoC4。“C4是炸药，希望OncoC4对所在领域有颠覆性的影响”。刘阳对八点健闻说。CD24Fc，一个可以征服自然的分子在彭博社的报道中，“CD24Fc”的名字像电影《星球大战》中出现的名字。这款新药与一个名叫“CD24”的蛋白分子有关。研究一个分子在人体中的作用，是制药业的基础。很可能一个分子，就具有上亿美元的价值。CD24，是免疫科学家刘阳过去三十年的研究对象。80年代初毕业于武汉大学生物系的刘阳，在本科阶段即选择了免疫学这一领域作为学术方向。随后，他在国内的研究生生涯，以及澳大利亚和美国的博士、博生后深造，一直未改变方向。2000年，他认为科学家不只做研究，更“应该花精力把从自然界学到的规律转化为征服自然的工具”。因此，他和郑盼、管坤良、游明共同创办了美国昂科免疫，研发肿瘤与自身免疫疾病的药物。2009年，刘阳和他的团队有了一个重大突破，他们发现了CD24的重要作用——抑制人体细胞死亡引起的炎症反应——这在关键时刻能救命。道理不复杂，病毒入侵人体细胞并完成复制后便将用不着的宿主细胞杀死。人体会对死细胞释放的物质产生炎症反应。当炎症反应过重时，免疫系统不只围剿病毒，而且会伤害正常的人体细胞和组织，对人体的器官造成损害。以新冠病毒为例，病毒感染者会有干咳、发烧、肌肉痛、味觉嗅觉丧失等炎症症状，幸运的话，他们会很快康复。但那些新冠重症患者，往往身体会产生严重的炎症反应，肺泡很可能会形成粘液，患者继而呼吸困难，需要插管甚至上ECMO，很可能死亡。CD24的作用，就是能抑制组织损伤引起的炎症反应。CD24就像免疫系统在城市中剿杀敌人的指挥官，让它们只杀入侵者，不伤害平民。2009年，刘阳团队将CD24分子研究结果发表在《科学》杂志上，这也是昂科免疫公司研制CD24Fc新药的理论基础。△CD24Fc研发团队在公司门前被新冠疫情成就的药物2015年，CD24Fc新药的一期临床实验开始启动。那个时刻，没有人会预感到它将在2020年后，被应用到一场席卷全球的大瘟疫中。因“细胞因子异常”导致的死亡，在SARS、MERS（中东呼吸综合征）、埃博拉出血热以及白血病骨髓移植病人群体中广泛存在。2012年MERS和2015年埃博拉出血热爆发时，刘阳就想在美国开展CD24Fc相关临床研究，但MERS和埃博拉并未在美国流行——这意味着没有足够多的病患人群，让他们开展临床实验。2015年，他们最终选择了白血病骨髓移植病人群体进行药物实验，用于GVHD(移植物抗宿主病，用于骨髓移植病人的细胞因子风暴)。临床试验由郑盼教授负责。郑盼是刘阳的妻子，她的履历同样丰富：在八年制的协和医学博士毕业后，她在北京协和医院做内科住院医，曾任协和医院内分泌科总住院医，随后在耶鲁大学取得哲学博士学位，在纽约大学病理科完成住院医训练。在默沙东收购昂科免疫之前，一直是公司的首席医学官。CD24Fc的一期临床试验早在2015年已经完成，主要是药物作用于人体的安全性测试。用于GVHD的二期临床试验于2019年底完成。FDA已于2019年底批准了CD24Fc预防GVHD的III期临床试验。郑盼按部就班地准备预防GVHD的III期临床试验，病人基数并不多，半年预计有50个病人入组就算不错的进度。2020年3月，新冠疫情忽然在美国爆发。几乎所有研究急性排斥反应（骨髓移植后的移植排斥反应）的科学家们，都敏锐地感觉到新冠重症肺炎，是一个可以应用“急排药物”的领域。昂科免疫紧急向FDA申请了CD24Fc在新冠重症病人中的III期临床试验。很快，4月8日，CD24Fc项目获FDA特批进入临床III期，郑盼带领团队，开始在新冠重症病人群体中进行随机双盲多中心临床试验。她在设计试验时，使用了一个务实又巧妙的方法：如果按照降低病人死亡率设计，需要的病人样本要超过一千名，但如果按照新冠重症病人症状的改善时间，病人样本数仅需200～300名，“这两种设计，效果是一样的，新冠重症患者症状改善的时间越短，死亡率会越低。”郑盼解释。但后一种设计方案所需病人样本数，是前一种设计方案的20%左右——这将大大缩短III期临床试验的时间。随后又是一个加速度。4月24日，第一个新冠重症病人入组，两个月后，入组病人已达到60余位，已达总入组人数的25%——这是郑盼平时想都不敢想的速度。感到惊喜但又在意料之中在III期临床试验中，他们唯一的焦虑，是在美国新冠疫情2020年6月份的平台期。那时，全美大多数地区的新冠病人数量急剧减少，入组病人也随之减少。他们所在的马里兰州，在5月份的时候，每天的新冠病人确诊人数大约为700～1000名左右，其中全州住院的病人有1700多名，承担III期临床试验的两家医院可以有100多名住院病人。但到了6月份，每天的全州新发病人数下降到只有300名，他们合作医院的重症病人下降到了只有5名。就在他们到处向全美其它地区的医疗中心寻求合作，希望增加入组病人时，III期临床数据、70名入组病人的早期双盲实验结果出炉——给了他们一个从总体中猜测药效的机会。郑盼和刘阳惊喜地发现，实验数据非常漂亮：用药14天后，70个病人中（包括安慰剂的CD24Fc实验病人的综合），只有3个病人死亡，将平均20%的新冠重症病人死亡率，降低到了4%。和郑盼合作的马里兰地区的两所医院的医生，在中期实验结果出来之前，就开心地表示“效果很好”。他们选择的病人，都是需要呼吸支持的重症病人。有的病人，在使用药物后第二天，甚至康复到可以出院的程度。良好的效果，使临床医生更有动力说服病人入组。郑盼很感谢医生们，她清楚，在这种性命攸关的时刻，要说服病人参与一个未知的临床实验，全倚赖临床医生。“Local hospital help local company！(本地医院帮助本地的公司)”，当郑盼表达感谢时，医生们总是用这句话回答。但并不是每一种消除细胞炎症的反应的药物，在新冠治疗上都能达到同样的效果。有一个在改善儿童脊髓移植急排方面疗效非常显著的药物，它比CD24Fc晚几个月进行新冠肺炎重症病人的临床III期实验。外界都很看好这款药物，诺华甚至都已经预付了5000万美金首付款收购这款药物，但在12月份临床III期的中期试验结果出来后，效果非常不理想，完全失败。诺华放弃了这场本来箭在弦上的收购。郑盼并不觉得这是因为运气。在即将开展药物的临床实验时，他们提出了CD24Fc的4个理论假说：一、可以抵抗肺部炎症；二、可以拯救因细胞因子过高而死亡的T细胞（T细胞是清除体内病毒的生力军）；三、降低细胞炎症因子的产生；四、调节凝血机制，抗血栓。因此CD24Fc对于人体免疫系统是一个综合的调节，而不是只针对一个方面产生作用。而在这次对新冠重症病人救治过程中，多位专家都观察到，病人体内几乎都产生了CD24Fc针对的那些症状：肺部炎症、T细胞减少、细胞因子风暴和血栓形成。商业上的果实：从昂科免疫的CD24Fc到默沙东的MK-71102020年12月9日，彭博社将另一个故事——CD24Fc和昂科免疫的商业故事细节，讲得动人心弦。“神速行动”的负责人斯劳伊，确实神速。9月下旬，在看到CD24Fc实验数据的两天后，他的一系列举动已为一项价值4亿多美元的收购埋下了伏笔。9月底，看到实验数据四天后的他，迅速和团队成员一起会见了刘阳和郑盼团队。第二天一早，斯劳伊就给数位制药巨头的首席执行官和研发主管发邮件、打电话。当天， 几位巨头就找到了刘阳。其中，收到邮件的人包括默沙东的首席免疫学家佩尔穆特（Perlmutter），他和斯劳伊一样，为CD24Fc的实验数据感到震惊。斯劳伊认为CD24Fc将成为新冠肺炎治疗的新标杆。佩尔穆特说这些数据给人“月亮上跳舞的感觉”。佩尔穆特迅速联系了刘阳。巧合的是，他和刘阳是旧识，两人在90年代末有过交集，当时佩尔穆特是华盛顿大学免疫学系主任，曾邀请刘阳演讲。他们因为CD24Fc再次相遇时，两人不约而同的表现出了一种默契。刘阳最想做的就是自己将CD24Fc推向市场，但从7月份开始，新冠疫情全球爆发高峰再次到来，他和郑盼转变了思维：让一个有成熟的销售渠道的公司推广这款药物，会让更多需要它的人得到它。图片来源：视觉中国刘阳和佩尔穆特达成共识，尽快完成合作，不纠缠细节。11月23日，默沙东以4.25亿美元首付现金收购昂科免疫的信息，一度引起美国华人医药圈的震动。这是一个不错的价格，在华人创办的被收购公司中，它应该算首付数额最大的项目。对研究CD24Fc近20年的刘阳郑盼夫妇来说，这是他们20年工作的回报。在过去的岁月中，他们一直沿袭科学家的生活方式。研究团队只有10个人，项目经费主要靠政府支持，只有几个比较稳定的投资人——不指望很快能从他们的项目中得到回报。当科研需要更多投入时，刘阳也曾密集地见过投资人，很多时候，当他兴致勃勃地讲完几个他们认为在理论上很坚固的假说时，投资人们几乎都会抛给他一个同样的问题：如果那么好的话，那怎么别人不做，就你一个做？这个逻辑正确但又说不出哪里别扭的问题，刘阳总这样回答：“别人做了， 就用不着我了。”11月23日，昂科免疫的名字已不复存在，被默沙东全资收购后，公司改名为“OncoC4”，CD24Fc也更名为MK-7110。默沙东将主导未来CD24FC的临床试验、上市申报和销售，刘阳和郑盼会帮助默沙东继续完成CD24Fc的后续工作。此外，美国昂科免疫股东和广州昂科也将继续享有里程碑付款和全球销售分成。这次收购，在短短的一个月的时间内，就在商业上完成了闭环。新冠疫情，不经意间成为了科研和商业的催化剂。短短几个月内，CD24Fc成为世人关注的分子，但对刘阳和郑盼来说，这一切都已成为历史。他们现在又启动了关于癌症治疗的新项目。又是一场新的战役。他们清楚，科学是一场充满必然和偶然性的神奇旅行。在何时、何处能开出花朵、结出果实，更像是一场冒险、充满不确定。王晨|撰稿

考研学子可以说是和高考学子一样辛苦的学生了，从春天开始备考考研，从笨拙地选院校、选专业，再到起早贪黑地复习功课，再到参加初试和复试。一年的时间辛苦不说，同学们精神上受到了多少折磨啊！也许你也曾在给父母亲人打电话的时候，因为家人的一句贴心的话，忍不住大哭起来；也许你也曾在夜深人静的半夜醒来，问过自己，这么努力地考研，真的值得吗？好在，你终于走到了这一步，即将迎来开花结果的那一刻！可是，谁又能想到，有些同学辛辛苦苦一年，好不容易具备了考上研究生的能力，也有能力通过初试和复试，但却不能如愿上学呢？这到底是什么情况呢？接下来就让我们深入了解一下。01 痛失上岸机会，只因……之前在网络上有考研同学发帖子，具体内容是说，现在学分没有修够，延期拿毕业证，至于考研，可能会受到影响。 图源：网络看着这位同学的遭遇，真的挺心疼、挺可惜的。别人都是努力了很久都不能考上，这位同学是有能力考上，却因为毕业问题，白白耽误了一年。小编的一位大学同学，也是在毕业的时候，因为之前挂科科目太多，不得不延期一年毕业，白白浪费了一年的时间。02 研究生入学必须取得本科毕业证其实，我们在查看各个高校的研究生招生简章的报考条件的时候，就能发现：应届考生录取当年，入学前必须取得国家承认的本科毕业证书，否则录取资格无效。2020年9月22日，中国传媒大学研究生招生网发布《中国传媒大学2021年攻读硕士学位研究生招生简章[2020-09-22]》。《简章》中提到：考生学业水平必须符合下列条件之一：国家承认学历的应届本科毕业生（含普通高校、成人高校、普通高校举办的成人高等学历教育等应届本科毕业生）及自学考试和网络教育届时可毕业本科生。考生录取当年入学前必须取得国家承认的本科毕业证书或教育部留学服务中心出具的《国（境）外学历学位认证书》，否则录取资格无效。图源：中国传媒大学研究生招生网查看链接：http://yz.cuc.e.cn/newsWYFHY/fc01b281-9e24-4895-83d7-bdbe6b889822.htm2020年9月9日，安徽大学研究生院发布《安徽大学2021年硕士研究生招生简章》。《简章》中指出：学术学位硕士研究生需符合以下条件：普通高等教育应届本科毕业生，并在入学报到前能够取得本科学历和学士学位。专业学位硕士研究生需符合以下条件：在报考时尚未毕业、但在2021年9月1日前可取得本科毕业证书的自学考试和网络教育本科生，考生录取当年9月1日前必须取得国家承认的本科毕业证书，否则录取资格无效。图源：安徽大学研究生院查看链接：http://graschool.ahu.e.cn/2020/0909/c9538a243639/page.htm甚至有些院校，要求录取的硕士研究生在9月开学报到的当天，提供身份证、学历、学位证书原件给录取院系进行核查，无学历学位证书者不予报到注册。03 如何破解？其实，拿不到毕业证、学位证的原因大概分为三种情况：挂科科目仍未通过；学分未修满；毕业论文答辩未通过。那这三种情况，我们应该如何破解呢？针对第1条挂科的情况，2019年10月12日，教育部发布《教育部关于深化本科教育教学改革 全面提高人才培养质量的意见》。《意见》明确规定：坚决取消毕业前补考等“清考”行为。加强学生体育课程考核，不能达到《国家学生体质健康标准》合格要求者不能毕业。严格学士学位标准和授权管理，严把学位授予关。图源：中华人民共和国教育部查看链接：http://www.moe.gov.cn/srcsite/A08/s7056/201910/t20191011_402759.html所以，如果你还来得及，就赶紧把之前未通过的科目“补考”过去，如果时间已经来不及，就尽快找到学院老师，看有没有什么补救的措施。针对后两种情况，如果学分没有修够，及时找到年级辅导员，看有没有补救的措施和时间。至于答辩的情况，现在时间还来的及，好好准备论文，把功夫做好了，自然就没有状况发生了。但是，不要轻易看轻了写论文和答辩，前几年因为翟演员的“不知知网”，现在各大院校对论文和答辩卡的比较严，所以同学们还是要好好准备，只有付出才能换来收获。总之，同学们在备考考研的同时，也不要忘了自己的“本职工作”，要把自己本科的基本的学习任务完成了，然后其余时间才能用来备考。一定要分的清楚孰轻孰重，别到时候因为一点点的懈怠，贻误了自己的考研计划！

云南大学能源研究院2018年硕士研究生招生预调剂公告：调剂人数：8人，要求学科背景：材料、物理、化学或相近学科背景。具体信息参见网址。发布时间：2018年3月2日。具体信息参见官方网址：http://www.soe.ynu.e.cn/info/1013/1196.htm河北大学2018年硕士研究生预计调剂信息：我校大部分专业的学术硕士和专业硕士都有调剂需求，具体信息参见网址。发布时间：2018年3月1日。具体信息参见官方网址：http://graate.hbu.cn/sszsxx/1106.jhtml西安财经学院2018年硕士研究生调剂信息：调剂专业为统计学（学硕）、应用经济学（学硕）、金融学（学硕）、产业经济学（学硕）、互联网金融（学硕）、工商管理（学硕）、会计学（学硕）、电子商务（学硕）、经济法学（学硕）、应用统计（专硕）、金融（专硕）等。具体信息参见网址。发布时间：2018年2月24日。具体信息参见官方网址：http://yanjiusheng.xaufe.e.cn/Html/?1509.html牡丹江师范学院2018年硕士研究生调剂信息公告：我校大部分专业的学术硕士和专业硕士都有调剂需求，具体信息参见网址。发布时间：2018年2月23日。具体信息参见官方网址：http://yjs.mdjnu.cn/info/2427/1311.htm南阳师范学院2017年工程硕士（生物工程领域）专业学位研究生调剂信息：调剂人数:20人左右。具体信息参见网址。发布时间：2018年2月21日。具体信息参见官方网址：http://www2.nynu.e.cn/xzbm/yjsc/zsjy/zsgz/zsdt/297e82695a44d93a015a5fc45bf700bb.html河南财经政法大学2018年硕士研究生招生预调剂公告：我校大部分专业需要接收调剂生源，具体信息参见网址。发布时间：2018年2月14日。具体信息参见官方网址：http://yjs.huel.e.cn/info/1007/2646.htm华侨大学2018年硕士研究生（预）调剂公告：除了体育（045200）、MPA(125200)、会计（125300）等少数专业外，我校其他学术学位类和专业学位类硕士研究生招生专业（包括全日制、非全日制）皆可接收调剂。具体信息参见网址。发布时间：2018年2月8日 具体信息参见官方网址：http://yjszs.hqu.e.cn/info/1013/1753.htm北京机电研究所2018年硕士研究生调剂信息(公费)：调剂专业080502材料学、080503材料加工工程(材料类、机械类相关专业的调剂考生可报名)。具体信息参见网址。发布时间：2018年2月7日。具体信息参见官方网址：http://www.brimet.ac.cn/CN/newsinfo.aspx?nid=1210集美大学2018年硕士研究生招生调剂。我校目前有税务硕士，教育硕士（思政，语文，数学，音乐，美术，体育，小学教育等），工程硕士（交通运输，船舶与海洋工程），农业硕士（渔业，食品加工与安全）部分。具体信息参见网址。发布时间：2018年2月6日 具体信息参见官方网址：http://zsb.jmu.e.cn/info/1041/2257.htm国家海洋局第三海洋研究所2018年硕士研究生招生调剂。我所目前有070701物理海洋学，070702海洋化学，070703海洋生物学，070704海洋地质，071005微生物学，083001环境科学等专业需求调剂，具体信息参见网址。发布时间：2018年2月6日 具体信息参见官方网址：http://www.tio.org.cn/newsshow.aspx?id=e436b6e9-3c77-4270-b554-376fde0e92e8福建工程学院2018年硕士研究生招生预调剂公告：我校目前有交通运输工程、材料科学与工程、土木工程、机械工程、电气工程和工程管理等专业可接收调剂，具体信息参见网址。发布时间：2018年2月4日。具体信息参见官方网址：https://yjszs.fjut.e.cn/4a/de/c2066a84702/page.htm2月21日发布的调剂信息可以参考（2018年硕士研究生调剂需求汇总（截止2018-2-21））3月2日发布的调剂信息可以参考（2018年硕士研究生调剂需求汇总（截止2018-3-2））以上信息都经过港哥在对方官网查证的调剂信息，请大家放心使用，希望对您的调剂有用。更多调剂信息，请继续关注港哥说教育

重磅！重磅！重磅！我们请来了985博导指导大家网络复试！现在别再打探小道消息了，这一次给你权威的！4月19日 10:30，我们在sina不见不散！国家线终于撕开了进行后续考研工作的口子！1复试线公布昨天国家线公布，紧随着有5个34所高校发出复试线公告！今天也陆续有学校公布~1． 第一名，当属清华大学http://yz.tsinghua.e.cn/publish/yjszs/8562/2020/20200414154033312835303/20200414154033312835303_.html2． 北京大学https://admission.pku.e.cn/docs/20200414191146676350.pdf3． 中国人民大学http://pgs.ruc.e.cn/info/1062/2262.htm4． 中国农业大学http://yz.cau.e.cn/infoSingleArticle.do;jsessionid=F707BE2F34F7BD42AD0DBE978515A03B?articleId=10017525． 兰州大学http://yz.lzu.e.cn/lzupage/2020/04/14/N20200414162011.html6.吉林大学http://zsb.jlu.e.cn/cont/1702.html7.四川大学https://yz.scu.e.cn/zsxx/Details/add1aa9b-6b97-4f5f-8b3d-a60aae101d498.北京理工大学https://mp.weixin.qq.com/s/MvuL3MtpIEQ6sCTCTOXO1Q9.电子科技大学https://yz.uestc.e.cn/shuoshizhaosheng/20200415/687.html10.浙江大学http://grs.zju.e.cn/yjszs/redir.php?catalog_id=130678&object_id=20575011.天津大学http://yzb.tju.e.cn/xwzx/zxxx/202004/t20200415_316658.htm12.重庆大学http://yz.cqu.e.cn/news/2020-04/1492.html13.哈尔滨工业大学http://yzb.hit.e.cn/2020/0415/c8822a237241/page.htm14.东南大学https://yzb.seu.e.cn/2020/0415/c6676a324190/page.htm15.南开大学http://yzb.nankai.e.cn/2020/0415/c5508a269345/page.htm16.中南大学http://gra.csu.e.cn/wjtzxq113109_1_2.html17.北京师范大学http://yz.bnu.e.cn/detail/2e5a4d0518.中国科学技术大学https://yz.ustc.e.cn/article_1000.htm19.南京大学https://grawww.nju.e.cn/37/8e/c905a472974/page.htm20.延安大学（恭喜第一位非34所率先出圈！）http://yjsc.yau.e.cn/info/1057/3728.htm21.湖南大学http://gra.hnu.e.cn22.华南理工大学http://admission.scut.e.cn/2020/0415/c17533a372534/page.htm23.厦门大学https://zsb.xmu.e.cn/2020/0415/c5797a399635/page.htm24.山东大学https://www.yz.s.e.cn/info/1009/4086.htm25.上海交通大学https://yzb.sjtu.e.cn/info/1005/3016.htm26.西北工业大学https://mp.weixin.qq.com/s/H3yTYfCPoWTmt-HDntSYQg27.大连理工大学http://gs.dlut.e.cn/info/1173/10046.htm28.北京航空航天大学http://yzb.buaa.e.cn/info/1036/2006.htm学校的复试线公布了，下一步就是院线了，报考的学校越好的，或者学校所处地区发达的，大家最近都要多多留意学校官网哦，这些学校更有可能靠前公布哒！2复试形式昨日，教育部官宣国家线以及复试调剂相关工作后，昨日连发两篇专家评论研究生复试一事；今日又连发两篇研究生复试相关评论。1. 其中清华大学副校长评论，以多样化的形式作好研究生选拔工作！2．复旦大学副校长评论：复试是研究生选拔不可或缺的一环！3.国家教育考试指导委员会专家组成员陈志文：研招复试安全与公平是前提，质量是目标。学姐觉得，教育部通过连发几篇专家关于研究生复试的评论，是在暗戳戳的告诉大家，准备网络复试吧。取消复试是一定不可能的!而且清华大学的副校长表明了一个态度，在线授课的直播方式实现了改革创新！经历了一次后，教学形式很难再回去了，即使恢复正常，也会采取混合的形式。国家线已出，大家对自己的成绩会有何种结果也有了一定的拿捏，我们现在要做的不再是继续抱怨网络复试公不公平，而是要认真准备，努力做到更好！另外，河南中医药大学网络复试安排（网传）大家可以做个借鉴。就在今儿上午，有一学妹萌萌跟学姐反应，她说自己准备面试内容很久了，几乎已经滚瓜烂熟了，熟练程度可以跟小时候背唐诗三百首相媲美；但是在昨晚，她在知道国家线后，终于下定决心在家正式地走一遍复试流程，让家里人坐在沙发上，她在前面站着进行一次面试模拟，整场下来最大的感受就是，当面对一帮人时，大脑真的会宕机，即使之前自己准备时有多熟练，面对着一排很熟悉的家里人，心里都在打鼓，更别提到时候面对那些严谨又严肃的老师们了。如果按照线上形式，虽然不用直接面对老师们了，但是又怕网络不稳定又怕老师听不到，估计会更加心慌吧……所以大家在家准备的时候，不要你觉得准备的很充分了，你觉得到时候直接上场不用怕，学姐不要你觉得，要面试导师觉得！那么这场由985博导参阵的直播课你不容错过！1. 怎样的自我介绍，能获导师青睐？2. 面试过程，导师评分标准？3. 面试红线，什么错，一犯即淘汰？敲黑板划重点！4月19日 10:30，我们不见不散！35.20调剂系统开启昨天有很多同学问5月20日才开通调剂系统，那是5月下旬才开始调剂吗？并不是！早在国家线未公布之前就已经有学校开始进行预调剂了。虽说教育部要求，复试工作不能早于4月30日，但是对于一些没有调剂名额的学校来说是会根据自身情况来定复试时间的，可能在5月初就会进行。当然早一些进行复试对一些需要调剂的同学来说是很友好的。最后，还有个重要提醒！购买复试急救包的注意啦！鉴于现在网络复试的可能性接近100%，复试急救包对这方面进行了重大升级！之前已经参与进来的届时会直接更新，还没参与的可以抓紧上车啦！