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内容来源：这家有保障所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

李资源论文

11月17日晚，有网友在小红书发文称，浙江大学竺可桢奖学金获得者、该校环境与资源学院21级本科生宋某某发表的论文《海藻酸钠接枝聚丙烯酰胺/介孔硅复合水凝胶去除水中亚甲基蓝的研究》，宋某某本人为第一作者，其母亲李某某为第三作者。李某某现为鲁东大学化学与材料科学学院教授。该论文的第二作者则为李某某指导的研究生。该网帖还提到，疑似宋某某父亲宋某在一篇论文后的致谢中提到，感谢妻子李某某和小女儿宋某某小朋友。网帖还提及浙江大学本科招生办向宋某某高中母校烟台一中发出的一封宋某某获得竺可桢奖学金的感谢信。一些网友因此质疑，这样发论文的方式是否符合学术规范，宋某某是否应获得竺可桢奖学金。 11月17日深夜，红星新闻记者向李某某教授本人发送邮件证实此事件，并询问李某某是否在论文的研究中作出了贡献，但未得到回复。 11月18日，红星新闻记者就此事件联系李某某教授所在的鲁东大学化学与材料科学学院，学院称不了解此事。记者后又致电鲁东大学办公室，校方表示第一次听说这个事情，要先了解一下这位老师和学院的情况。浙江大学党委宣传部向记者表示，目前不了解这个情况，学院应该先了解情况再做交流。随后记者拨打宋某某就读的浙江大学资源与环境学院电话，学院称负责的老师不在，会把此事反映给领导。 11月18日下午，李某某所在的鲁东大学化学与材料科学学院一位负责人回复红星新闻记者，目前学院已经关注到此事，正在研究此事，将会进行调查，肯定会客观公正对待。

浙江大学本科生与其教授母亲同发论文受质近日，有网友在小红书发文称，浙江大学竺可桢奖学金获得者、该校环境与资源学院21级本科生宋某某发表的论文《海藻酸钠接枝聚丙烯酰胺/介孔硅复合水凝胶去除水中亚甲基蓝的研究》，宋某某本人为第一作者，其母亲李某某为第三作者。李某某现为鲁东大学化学与材料科学学院教授。该论文的第二作者则为李某某指导的研究生。#热点引擎计划# #动态连更挑战# #鸡娃不焦虑#

你相信学术圈也有“拼爹拼妈”的现象嘛？近日，浙江大学一名本科生发表的论文，引发了网友的一片哗然。究其原因是什么？一起看看这背后的故事吧。近日，有网友在小红书发文爆料称，浙江大学的竺可桢奖学金获得者、环境与资源学院21级本科生宋某某发表的论文中，除了她本人作为第一作者之外，其母亲李某某还是该论文的第三作者。李某某不仅是宋某某的母亲，更是鲁东大学化学与材料科学学院的教授。这篇论文的第二作者则是李某某指导的研究生，引发了很多人的质疑和讨论。此外，网友还曝出一篇论文后的致谢中称感谢妻子李某某和小女儿宋某某小朋友。更令人震惊的是，就在此事被曝出后，当记者深夜通过邮件向李某某教授本人求证此事件，并询问李某某是否在论文的研究中作出了贡献时，并未收到任何回复。第二天，记者就此事联系到了鲁东大学化学与材料科学学院，但学院则以不了解此事为由，拒绝透露任何细节。家长在学术的道路上对子女有所帮助可以理解，但如果真的如同网友所说，是依仗自己的职权和地位来“助力”的话，那就真的无法容忍了。你是怎么看待这件事的呢？快来评论区和我们一起讨论吧。

如何快速入门AI算法？这些资源推荐给你！最近看到很多同学对AI算法感兴趣，觉得既有趣又有前途。那么，如何入门呢？今天我来给大家分享一些实用的资源和方法。基础知识推荐 𐟓– 好书推荐首先，强烈推荐两本书：《统计学习方法》和《机器学习》。这两本书是我们常说的“西瓜书”，非常经典。视频课程吴恩达的《深度学习 deeplearning.ai》和李沐的《动手深度学习》也是不错的选择。GitHub上还有很多人整理的笔记，可以直接搜索“deeplearning.ai”找到相关资源。斯坦福CS231n 这门课是AI圈领军人物李飞飞老师设计的，质量和内容都很棒。可以在小破站上搜索相关课程。论文阅读建议从经典论文开始看起，比如resnet、inception等。遇到不懂的地方可以搜索相关讲解，有很多人分享经验。实战项目 𐟒𛊩ṧ›ž践可以从最经典的CIFAR-10分类项目开始，逐步过渡到目标检测项目。GitHub上有一些开源代码，可以下载下来熟悉一下代码含义。一些经典数据集也要了解，比如ImageNET和COCO。竞赛参与可以在Kaggle、天池等平台上找到一些比赛。组队参赛可以学到很多东西，比如分析题目、处理数据、思考方法、代码实现、提交、修改方案、名次提升等等。总结快速入门AI算法并不难，但算法知识体系庞大，不是一朝一夕能掌握的。先对整体有一个大概了解，知道每个名词的含义，然后逐步深入了解知识点。通过项目实践和竞赛参与，不断提升自己的理解能力和编程能力。希望这些资源和方法对你有帮助，祝你早日成为AI算法高手！

浙大本科生与教授母亲联合发表论文，是学术传承还是利益输送？近日，有网友在小红书爆料，浙江大学竺可桢奖学金获得者、环境与资源学院21级本科生宋某某，与其母亲李某某教授共同发表了一篇名为“海藻酸钠接枝聚丙烯酰胺/介孔硅复合水凝胶去除水中亚甲基蓝的研究”的论文。在这篇论文中，宋某某是第一作者，其母亲李某某则是第三作者，而第二作者则是李某某指导的研究生。这一消息一出，立刻引发了广大网友的热议。有人认为，这是学术的传承和家庭的熏陶，本科生能与教授母亲合作发表论文，说明其学术能力出众。但也有人质疑，这样的合作是否存在利益输送，是否影响了学术的公正性。此外，网友还扒出，疑似宋某某的父亲曾在另一篇论文的致谢部分，感谢妻子和小女儿，这更加剧了公众的质疑。同时，浙江大学本科招生办向宋某某高中母校烟台一中发出的感谢信，也引发了人们对于宋某某学术背景的关注。对于此事，我们应保持理性态度，静待学校和有关部门的调查结果。同时，也期待每一位学者都能坚守学术底线，共同维护学术的公正与纯洁。

24汉硕考试热点论文盘点（第一期）考试临近，想要了解国际教育专栏的最新论文动态？这里为你整理了近期汉硕论文的热点话题，带你一起梳理国际教育领域的最新研究成果！ 𐟓š 《天津师范大学学报》（社会科学版）2023年06期：李东伟、刘修缘、钟英华：探讨表达驱动教学理念在提升外国留学生汉语水平中的应用路径。王鸿滨、韩卓芮：研究汉语二语阅读认知过程中汉字识别的关键因素。张德江、乔娇、吴应辉：分析印度高校本土师资队伍的现状及建设策略。方紫帆、徐娟：构建国际教师数字素养指标体系，助力教师专业发展。 𐟓š 《贵州师范大学学报》（社会科学版）2023年06期：方环海：探讨十九世纪西方汉学期刊对汉语教学的多元探索。梁宇、李诺恩：基于德尔菲法和层次分析法构建国际教材评价指标体系。 𐟓š 《语言教学与研究》（社会科学版）2023年06期：王帅、赵润泽、孙朝阳：研究国际教师信息化教学能力的框架、现状与提升路径。胡丛欢：从语体语法视角构建汉语教学语法理论体系。张妍：面向第二语言教学的语块观，探讨语块概念的理解困境。洪炜、赖丽琴：探究语境详述对伴随性词汇习得的影响。邓川林：对比话题理论与“连”字句研究，深入探讨语言现象。胡亚：分析语法化与图式性构式化的共生模式，以“连”和“连 XP都 VP”的演变为例。陈禹：从句末“嘛”“呗”看反意外的多声性，兼议交互主观性理论的精细化。寇鑫、徐坤宇：研究抽象回指的指称内容与可及性，以“这”和“这件事”为例。李显赫：探讨多义面形容词的语义生成与阐释，基于“假 N”搭配的分析。这些论文涵盖了国际教育领域的多个方面，为汉硕考生提供了丰富的学术资源。通过阅读这些论文，你可以更好地了解国际教育的前沿动态，为考试做好充分准备。

深度学习入门指南：避坑与实战经验分享大家好，今天我想和大家分享一些关于深度学习入门的经验和资源，希望能帮到那些刚开始接触这个领域的小伙伴们。误区一：基础知识一定要全部掌握很多人一上来就想把所有的基础知识都掌握得滚瓜烂熟，但这样做往往会让你陷入无尽的迷茫。其实，直接上手做具体的任务才是最好的学习方式。在实践中，你会发现自己需要哪些知识，然后再去补足。误区二：只读文献不动手另一种常见的误区是只读论文而不动手做实验。虽然阅读论文很重要，但光看不做是永远学不会的。试着找一些开源代码来跑，看看效果，然后再结合论文来理解。这样你的学习效率会大大提高。误区三：从头搭建框架很多人觉得一定要从零开始搭建一个深度学习框架。其实，这并不是必要的。你可以先找一个现成的框架来用，熟悉它的使用和原理，然后再逐渐改造和优化。学习路线推荐首先，我强烈推荐大家去学一下李沐的《动手学深度学习》。跟着网上的教程一步步敲代码，你会对深度学习有一个基本的认识。这个过程大概需要一个半月左右。确定方向学完基础之后，你需要确定一个方向。确定方向后，最重要的事情就是积累该方向的代码经验。比如，你想做差异检测，可以去Github上找一些Awsome系列的开源代码来跑，了解领域的发展。实践与理论结合接下来就是不断重复的过程：配环境、跑通代码、修改数据集或网络结构，然后再读对应的论文。这样结合代码和论文食用，你的理解能力会大大提升。建议一开始读那些有开源代码的论文，这样你读完之后就知道他具体做了什么工作。搭建自己的框架在实践的过程中，你可以逐渐搭建起自己的训练框架，了解领域里大多数人都是怎么做研究的。然后就可以不断尝试新方法了。主要有两种思路：1）在自己任务的Baseline上加模块，目的是提升性能；2）将其他领域的方法借鉴过来解决特定问题。两种思路各有优缺点，前者明确但竞争激烈，后者竞争小但探索性强。具体选择要结合实验室基础和个人兴趣。写论文与积累数据确定了要解决的问题并且找到解决办法后，剩下的就是不断跑实验，积累数据。跑出基本效果后，就可以开始写论文了。加油！共勉！𐟒ꊊ希望这些经验能帮到你们，祝大家在深度学习的路上越走越远！

研一小白如何从零开始深度学习？作为一个准研一的学生，导师让你从零开始学习 PyTorch，但你之前没有接触过机器学习。是直接上手 PyTorch，还是先从机器学习开始呢？让我来给你一些建议吧。第一步：先学吴恩达的机器学习课程 𐟓š 首先，你可以从吴恩达的机器学习课程开始。这个课程在 B 站上就能找到，非常适合初学者。虽然课程讲得比较简略，但你可以通过课后作业来巩固知识。不过要注意，有些作业需要用到 TensorFlow 1.x 版本，如果安装不了就算了，毕竟很多导师都推荐这门课程，省心。第二步：阅读《西瓜书》 𐟍‰ 接下来，你可以看看《西瓜书》（机器学习，清华出版社）。这本书详细讲解了基本的数学原理，配合 B 站上的白板推导系列，可以帮助你更好地理解数学推导。如果你觉得时间太长，可以直接跳过这部分，继续往下看。第三步：动手学深度学习 𐟖️ 然后，你可以看看李沐的《动手学深度学习》。这本书教你如何使用 PyTorch 搭建经典论文模型。建议直接上手写代码，十来个小模型就能让你熟悉 PyTorch。如果你喜欢像 C++ 或 Python 那样先学语法再编程，可能会觉得有点难。第四步：研究方法，看综述文章 𐟓 按照研究方向，看看对应的综述文章。这主要是为了了解这个方向有哪些方法。你需要一一个个看论文，代码就看三个左右就可以了。注意，找时间点比较近的代码，因为太久的代码可能有环境问题。第五步：看最新的顶会文章 𐟓𐊧œ‹完综述后，直接找最新的顶会文章，开始复现。选择能复现的、性能最好的模型作为你的 baseline，然后在上面进行改进。复现结果就行，如果无代码复现，建议作为进阶玩法。第六步：大量阅读论文 𐟓– 最后，看大量的论文。无论什么方向，先看文章的摘要，如果你觉得论文提出的创新能看得懂，那就继续看下去；不然直接 pass。反复看，直到找到你看起来很猛的文章，然后把该篇文章的方法放到 baseline 中，观察性能变化。第七步：确定创新点 𐟌Ÿ 如果性能有提升，那就将这个方法确立为你的创新点；如果没有提升就直接 pass。等你攒够两个创新点后，可以直接找老师，看看能不能发一篇中文期刊。第八步：论文写作与修改 ✍️ 如果同意发论文，那就走一遍论文从写作到终稿到修改到拒稿到修改到中稿的过程；如果不同意，那就再找创新点，重复以上步骤。小贴士 𐟎 我给大家准备了机器学习礼包，包括吴恩达教授的课程视频和笔记、西瓜书视频和笔记等等。希望这些资源能帮到你！希望这些建议能帮你在深度学习的路上走得更顺利！加油！𐟒ꀀ

𐟎Ž⧴⨙š拟现实技术的考研方向 𐟌Ÿ 𐟏력Œ—京邮电大学在虚拟现实技术方面有着强大的师资力量，为考研学子提供了丰富的选择。以下是几位在虚拟现实领域颇具影响力的导师介绍： 𐟑袀𐟏력𜠥‡䥅诼Œ博士，教授，硕士生导师，毕业于北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室。他的研究方向包括数字媒体内容、VR&AR交互仿真、游戏娱乐、3D计算机视觉等。张教授主持了多项国家、教育部和北京市的科研项目，并在国内外知名期刊和会议上发表了多篇学术文章。 𐟑颀𐟏렦Ž铁萌，博士、副教授、硕士生导师，中国图象图形学学会-可视化与可视分析专委会常务委员。她的研究方向包括大数据可视化与交互计算、沉浸用户界面（VR/MR）、自然手势交互等。李副教授主持了多项国家级和校级课题，并在数据可视化与人机交互领域发表了多篇学术论文。 𐟑袀𐟏련𐭥‰‘，副教授，长期从事运用互联网HTML5、VR、AR、MR、人工智能等现代科技手段开展文化遗产活化和传播交流推广。他的研究方向包括人工智能技术与应用、互联网大数据、互联网VR产品设计与开发等。谭副教授主持了多项国家级和省部级项目，并在国内外重要期刊和会议上发表了多篇学术论文。 𐟑颀𐟏력•美玉，副教授，设计系党支部书记兼教研中心副主任。她的研究方向包括可用性测试与交互研究，以及CAD、三维模型、虚拟现实交互研究等。吕教授主持了多项企业合作项目和国家与省部级项目，并在交互设计领域取得了显著成果。 𐟑袀𐟏렧Ž‹楠，副教授，博士，硕士生导师。他的研究方向包括扩展现实应用设计与开发、扩展现实艺术与传播、数字媒体理论与实践等。王副教授著有国内首部VR影像叙事专著《深度沉浸阈VR电影叙事：事件ⷥœ𚥢ƒⷥ𜂦ˆ‘》，并在CSSCI期刊上发表了多篇论文。这些导师在虚拟现实技术领域有着深厚的学术背景和丰富的研究经验，为考研学子提供了宝贵的学术资源和指导。

𐟌Ÿ从数据科学到生成式AI：我的自学之旅𐟌Ÿ ### Mu Li Transformer论文精读 𐟓š 推荐指数：★★★✰✰ 通过阅读这篇开山之作，我深刻理解了Transformer的核心思想。虽然初次阅读时有些细节难以理解，但这是一个很好的起点。结合视频解读，逐步深入探索GPT、BERT等模型的迭代过程，对生成式AI有了更清晰的认识。 LLM可视化：Brendan Bycroft的3D图解 𐟌 推荐指数：★★★★✰ 看到Brendan Bycroft的可视化作品，我简直惊呆了。他将LLM的每个模块都拆开，用3D图展示，甚至可以像操作Google map一样缩放，看到每一个矩阵的每一个值。动画形式展示了每一步的变化，结合李沐的视频一起学习，效果更佳。从零开始构建GPT：Andrej Karpathy的视频教程 𐟎劦Ž訍指数：★★★★✰ Andrej Karpathy从基础出发，教我们如何像拼乐高一样一步步构建GPT。通过展示attention和residual connection前后模型的表现，我更好地理解了为什么transformer需要这些模块。他的讲课风格简单明了，代码实现也非常直观。从零开始训练LLM：Sebastian Raschka的书籍指南 𐟓– 推荐指数：★★★★★ 这本书详细讲解了如何从零开始训练LLM（GPT）。从处理训练数据到pre-train和fine-tuning，每个步骤都讲得非常清楚。图示也很精美，Github上还有对应的代码。看完这本书，再改改代码，就可以自己训练GPT了。如果你想深入学习LLM，这本书是一个不错的选择。通过这些资源和教程，我逐步从数据科学转向生成式AI，每一步都充满了挑战和收获。希望这些推荐能帮助到你，让我们一起在AI的道路上不断前行！𐟚€

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