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🎓 纽约州立大学石溪分校AI招生信息 📚 纽约州立大学石溪分校正在招收Graph AI和AI for Science方向的硕博士研究生! 👨🏫 导师介绍: Dr. Liu,之前在德州农工大学获得博士学位,师从Shuiwang Ji教授。他在FSU CS系度过了一年充实的时间。Dr. Liu的研究成果发表在多个顶级计算机会议和期刊上,如NeurIPS、ICLR、ICML、KDD、TPAMI和TMI等。他目前有两个学生,分别来自科大少年班和上交。他指导的三个博士生都有顶会文章发表,包括NeurIPS、ICLR和ICML。 📈 研究领域: Dr. Liu的研究兴趣包括Graph AI和AI for Science。他计划从两个方面进行研究: 探索新型的Graph AI方法,以及尚未解决的子问题,如可解释性Graph AI、可信度Graph AI和伦理AI等,目标是发表在机器学习顶会上; 用Graph AI和AI解决现实世界和科学中的各种问题,包括偏微分方程、量子化学、生物信息学、量子物理和材料科学等,目标是发表在机器学习顶会和期刊上。 👩🎓 招收学生: 希望申请者有强烈的自我驱动力,具备编程或数学基础。可以申请CS PhD、DS PhD或AMS PhD中的任意一个项目,并在申请中提及Dr. Liu。请发送简历、所有成绩单(国际学生需提供TOEFL成绩)到老师邮箱,GRE成绩不要求。CV需包括本科GPA和排名。 📅 招收时间:2024年春季/秋季入学,招满截止。 💰 奖学金:提供全额奖学金,包括学费、医疗保险和工资。
港中大深圳招生:官永涛于天舒领衔 香港中文大学(深圳)数据科学学院迎来两位重量级导师——官永涛教授和于天舒教授,他们联合招生,欢迎有志之士加入他们的研究团队。 📚 主导师介绍: 官永涛教授,现任香港中文大学(深圳)数据科学学院校长讲座教授,是美国统计学会的会士。他拥有美国德克萨斯农工大学的统计学博士学位,并在迈阿密大学和耶鲁大学担任过教职。官教授专注于商业、环境、医药和社交媒体等领域的空间建模、递归事件和纵向数据研究,成果丰硕,发表在顶级国际统计学术期刊。 📚 辅导师介绍: 于天舒教授,现为香港中文大学(深圳)数据科学学院助理教授,LOGO(Learning Of Graph & Optimization)Lab主任。他的研究方向包括面向离散问题和图问题的机器学习,以及AI4Science(主要关注物理学、化学、材料科学),与相关企业有深度合作。 📝 招生要求: 计算机科学、统计学、数学与应用数学、量子化学等相关专业背景,双一流/境外名校毕业生优先; 具备熟练使用Python、C/C++、Matlab等的编程能力; 具备较强的英语写作能力,能独立完成科研流程; 会优先考虑有文章的候选人。 🎁 福利待遇: 博士生可获得PhD in CS或者PhD in Data Science学位; 博士后预期聘期为2年,提供有竞争力的薪酬(含广东省及深圳市生活补贴,现行补贴额度分别为15万元与6万元,皆为税前。博后合计年薪不低于32万/年),并按深圳市有关规定参加社会保险及住房公积金; 科研助理薪酬可和导师协商。 📞 联系方式: 有意向的同学请发cv和成绩单到[email protected] 或[email protected]。
📈2023CVPR论文与数据集分析📊 🔥2023CVPR论文总结来啦!看看今年有哪些新发现。 📊「数据集」与「模型」关键词统计: 在CVPR论文摘要中,「数据集」和「模型」共同出现了567次,单独「数据集」出现了265次,单独「模型」出现了613次。只有16.2%的接收论文没有包含这两个词。 最受欢迎的数据集依次是ImageNet(105)、COCO(94)、KITTI(55)和CIFAR(36)。 📚论文分类: 整体数据:共有2359篇论文被接收(9155份提交),其中1724篇是Arxiv论文。 每篇论文的作者:平均每篇论文有5.4个作者,最多作者的是「Why is the winner the best?」,有125位作者。还有13篇论文只有1个作者。 主要Arxiv分类:计算机视觉(cs.CV)排名第一,有1545篇;计算机学习(cs.LG)位列第二,有101篇。其他分类包括电子工程与控制系统(eess.IV)、机器人学(cs.RO)等。 其他类别:包括计算机与人类互动(cs.HC)、计算机视觉与自动化(cs.AR)、计算机与数字通信(cs.DC)、计算机与神经科学(cs.NE)、计算机科学与社会现象(cs.SD)、计算机与逻辑理论(cs.CL)、计算机与信息理论(cs.IT)、计算机与认知科学(cs.CR)、计算机与人工智能(cs.AI)、计算机与多媒体(cs.MM)、计算机与图形学(cs.GR)、电子工程与信号处理(eess.SP)、电子工程与自动化系统(eess.AS)、数学与计算理论(math.OC)、数学与数值理论(math.NT)、物理学与数据分析(physics.data-an)和统计与机器学习(stat.ML)。 🔍「Meta」数据分析: 根据CVPR论文摘要,「数据集」和「模型」共同出现在567次,「数据集」单独出现265次,「模型」单独出现了613次。只有16.2%的CVPR接收论文没有包含这两个词。 快来一起探索2023CVPR的精彩世界吧!🌍
业界工作焦虑感探讨 起因是看了几篇marketing领域运用了ML算法的文章,有几篇是和业界合作开发新的算法带来了业界某个领域的某个指标的提升,然后发在marketing的领域期刊上 - 默默感觉今年看到了好几篇这种和业界合作开发新算法的。。主要集中于广告领域[doge] 然后顺藤摸瓜看到了业界的算法工程师会议国内的datafuncon (不知道北美对应的这种会议叫啥)扫了几眼感觉很多都是和marketing息息相关的算法决策和新的AI模型,然后又瞎看到斯坦福的一系列CS课讲CV NLP等等等等 瞬间感觉信息量好大 以及业界的算法决策更新迭代速度也太快了...感觉marketing领域已经是商学院的方向里和新科技融合比较深的了(毕竟现在都是大数据化的营销信息所以quant方向的paper不可避免的开始用各种新兴ML模型)但是对于很多信息的用法和新算法的开发都感觉比业界晚个好几年[汗颜R]感觉随着大数据的发展和算法的reward机制,理论基础仿佛变得越来越次要越来越结果导向...每当这时就深刻思考这个领域存在和持续的安身立命之本是啥...仅仅是为了提供合理性辩护吗 同时感觉做热门方向应该很容易焦虑.. 因为变化太快了..... 那么在业界工作的算法工程师们...会不会更加焦虑...新的东西在频繁出现... 不过或许也不会[汗颜R]据说大厂里大部分人是螺丝钉,只要把上级布置好的某一步的任务做好就好了...所以其实也不必太担心焦虑,可..如果做研发做决策,应该还是要一直up to date...
指南者留学,助我提前上岸! 终于顺利入学了,才想起来分享一下我的申请全过程。整个申请季之所以如此顺利,全靠遇到了一个超级认真负责的老师! 背景介绍 🎓 我是北邮的本科生,雅思7分(6.5),本科均分86+,有一段本校实验室的科研实习经历和一段NUS的暑研经历。我只申请了港三的CS和EE相关专业,最后收到了HKU CS的offer。 选择中介 📝 之前了解过一家私人定制的中介,价格不菲,但感觉服务体系不够透明。后来通过朋友介绍认识了指南者留学的老师,沟通非常顺畅,老师很了解我的需求,能及时给出很多实用的建议。价格和申请项目个数也很合理。 申请时间线 ⏳ 22年寒假签约时,雅思成绩还没出来。指南者的老师在我确定方向后帮我做了背景提升规划,改了CV初稿,还提供了很多雅思学习资料。七月份确定了选校,八月份完成了CV、RL和PS的撰写。九月初和十月初分别投递了申请,11月份开始陆续收到HKU、HKUST和CUHK的推研信。整个时间线规划得很清晰,每一步都提前规划好,没有感到焦虑。 个人建议 🔚 提前准备语言成绩:不要等到申请截止才匆忙准备,这样可以减少内耗,有更多精力用在背景提升上。 选择靠谱中介:注意中介是否负责拿到offer后的签证等准备工作,申请账户及密码是否由申请人和中介共同管理,以及中介的回复效率。指南者留学在这方面做得非常好,提供从背景规划到文书网申的全程服务,每个阶段都有对应的老师负责。 最后感谢指南者留学的老师们,让我在申请路上感到非常踏实!
佛罗里达州立大学CS PhD招生指南 佛罗里达州立大学(Florida State University,简称FSU)的计算机科学系正在招收2024年秋季入学的博士生1-2名,以及若干实习生。助理教授董钰舜()的研究方向涵盖图机器学习、深度图神经网络、图表示学习及其在推荐系统、公共政策和疫情预测等领域的应用。他特别关注如何通过提高可解释性、公平性和鲁棒性来造福社会。 董钰舜在数据挖掘和机器学习的顶级会议和期刊上发表了20余篇论文,引用超过500次。他的本科毕业于北京邮电大学,博士即将毕业于弗吉尼亚大学。 🎓 学生资助和发展 所有录取的学生都将获得全额奖学金,支持他们探索自己感兴趣的科研主题,尤其是在泛AI领域的理论和实践方面的工作。教授本人与多个大学实验室(如UVA和UIUC)及企业(如Microsoft、Snap)保持良好的合作关系,学生有机会与其他高校的教授进行科研合作以及前往企业实习。 🏫 大学简介 佛罗里达州立大学成立于1851年,是一所享有世界级学术声誉的顶尖研究型大学。根据US News的排名,佛罗里达州立大学在2022年被列为全美最佳公立大学第19位,全美国家级大学第55位,全球排名约为一百多名。 📋 学生要求 计算机、电子、数学、统计、物理、化学等相关专业的申请者均可申请。不要求有科研经历,但需要至少会使用一门编程语言(如Python)。申请者应具备自学能力、强逻辑思维、恒心和毅力,并对攻读博士学位有强烈兴趣。FSU研究生院要求TOEFL>=80,专业GPA>=3,GRE-Q>=152(可先录取再考GRE)。 📩 申请方式 请将CV、TOEFL、GRE、课程成绩单及科研兴趣描述发送到[email protected](请在邮件主题中标注 [PhD/Research Intern Application_FSU] 以避免被遗漏)。 📌 关于佛罗里达招生新政(SB846) 佛州不同高校执行方式不同,FSU相对宽容。具体来说,申请者若不在中国境内,则不受影响;申请者若在中国境内,学生方面除了需要提交州政府审核所需材料之外,其他一切流程不受影响(包括学生会收到的各类offer材料和签证办理等一系列流程)— 学生实际入学之前收到审批通过结果即可。
罗切斯特大学VIStA实验室招生啦!🎓 嘿,大家好!今天我要给大家介绍一下罗切斯特大学的Visual Intelligence & Social Multimedia Analytics Lab (VIStA)实验室。这个实验室是由罗杰波教授在2012年创立的,多年来一直致力于视觉智能和社交媒体数据分析的研究。他们的研究方向包括Multimodal、AIGC、CV、NLP和ML等多个领域。 说到罗杰波教授,那可是个大牛啊!他是罗切斯特大学计算机科学系的教授,同时也是Albert Arendt Hopeman教授。他发表了超过600篇高水平论文,谷歌学术引用超过5.4万次,还拥有超过90项美国专利。他的研究兴趣涵盖了计算机视觉、自然语言处理、机器学习、数据挖掘、计算社会科学和数字健康等多个领域。 罗杰波教授还曾担任过多个顶级学术会议的程序主席和大会主席,包括ACM MM 2010、IEEE CVPR 2012、ACM ICMR 2016和IEEE ICIP 2017等。他还在多个国际顶尖学术期刊担任编委会成员,比如IEEE TPAMI、IEEE TMM、IEEE TSVT、IEEE TBD、ACM TIST、PR、KAlS和MVA等。2020年至2022年,他担任了IEEE TMM的总主编。 现在,VIStA实验室正在招收Fall 2025的博士生,不需要GRE成绩哦!招生要求可以查看导师的个人主页和往年入学学生的主页。实验室提供全额奖学金,包括学费、健康保险和生活补助。根据CSStipendRankings,罗切斯特大学的生活补助在美国所有大学中排名第四。 优秀的博士生还有机会被推荐到顶级公司研究院实习和工作,比如Amazon、Adobe、Google和Meta等。
📚 CS PhD申请材料准备攻略 🔍 申请CS PhD,材料准备是关键!从审材料的角度,来看看如何有效准备吧: 1️⃣ 简历(CV)📝:详细列出你的研究经历,让评审老师快速了解你的研究方向和成果。 2️⃣ 推荐信💌:寻求教授或导师的推荐,强调你的研究潜力和学术能力。 3️⃣ GPA成绩单📊:展示你在学术上的持续努力和优异表现。 4️⃣ GRE/TOEFL成绩单📈:证明你的英语水平和学术能力,达到申请要求。 5️⃣ 个人陈述(SOP)📜:阐述你的研究兴趣、目标和动机,让评审老师更加了解你。 💡 准备这些材料时,要确保内容真实、准确、完整,突出你的优势和潜力。祝你申请顺利!
滑铁卢CS捷径!竞赛全攻略 🔍想要进入滑铁卢大学学习计算机科学?欧几里得数学竞赛和CCC计算机竞赛可能是你的敲门砖! 📅欧几里得数学竞赛: 全球前25%的选手即可获奖,校冠军更可获得奖牌。 每年4月举行,一年一次。 成绩大约在考试后6周公布。 报名费用为16加币(约80人民币)。 全球考点,方便全球学生参加。 非考点学校学生可能需要额外费用,学校是考点则统一组织报名。 满分100分,10题每题10分,2.5小时完成,从简到难,解题过程记分。 答对得分,答错或不答记0分。 📅CCC计算机竞赛: 全球前25%的选手即可获奖,考完即可看到成绩。 每年2月举行,一年一次。 成绩大约在考试后6周公布。 报名费用为16加币(约80人民币)。 全球考点,方便全球学生参加。 非考点学校学生可能需要额外费用,学校是考点则统一组织报名。 满分75分,5题每题15分,3小时机考,可重复提交。 系统自动运行取最高成绩。 💡这些竞赛不仅能帮助你提升学术能力,还能为你的CV增添亮点,是进入滑铁卢大学学习计算机科学的重要一步!
为什么看起来简单的CS研究却如此牛? 最近有朋友问我,为什么一些看起来很简单的CS研究,比如BERT和VIT,竟然能引起如此大的轰动?其实,这背后的原因远比我们想象的要复杂得多。 问题的关键在于方向 🧭 首先,一个研究项目最核心的问题是:我们要往哪里走?这个问题听起来很简单,但真正能洞察大方向的人却少之又少。就像爱因斯坦说的,“问一个问题比回答一个问题更重要”。很多时候,我们只是事后诸葛亮,觉得某个研究看起来简单,但实际上,在它诞生之前,没有人能预见到它的潜力。 Imagenet的启示 🖼️ 比如说,Imagenet项目看起来很简单,就是收集和标注数据。但当时有多少人意识到,数据量才是AI最大的瓶颈呢?大家都还在琢磨怎么搞更花哨的特征工程。所以,别小看任何一个看似简单的项目,它背后可能隐藏着巨大的突破。 BERT和VIT的启示 📚 再回到BERT和VIT。这两种模型看起来简单,是因为我们是站在巨人的肩膀上看问题。在它们出现之前,谁能想到attention可以完全替代RNN?谁能想到CV可以完全不要任何卷积?这种事情在成功之前,大多数人都会卡在“山穷水复疑无路”这一步。只有当有人成功走通了,其他人才能意识到原来可以“柳暗花明又一村”。 总结 📝 所以,别小看任何一个看似简单的CS研究。它们背后可能隐藏着巨大的创新和突破。真正的问题不是这些研究看起来有多简单,而是我们能否洞察到它们背后的巨大价值。
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