2009年的第一场雪(11月1号)

扔鸡蛋

1.
97^{59}
除以59的余数是多少
解：

97^{59} \equiv 97 \qquad (mod \quad 59)
费马小定理：假设a是一个整数, p是一个素数，那么

a^{p}\equiv a \qquad (mod \quad p)

2. 两个软硬程度一样但未知的鸡蛋，它们有可能都在一楼就摔碎，也可能从一百层楼摔下来没事。有座100层的建筑，要你用这两个鸡蛋确定哪一层是鸡蛋可以安全落下的最高位置。可以摔碎两个鸡蛋。

下面是偶的思路。

这是一个很典型的动态规划问题。用确定minNum[n]表示鸡蛋从高n层的楼摔下不碎需要的最小次数。则有

转移方程：

minNum[n] = min(1 + max(i–1, minNum[n-i]))
1<=i<=n

边界条件:

minNum[0] = 0; minNum[1] = 1

假设i是第一次扔鸡蛋的楼层，如果破了，则为了确定下面楼层中的安全位置，需要从第一层挨着试，需要i-1次，不碎的话上面还有n-i层，还剩两个鸡蛋，需要minNum[n-i]次。

3. 有一个村庄，村庄里各户人家直到生出女孩来就不再生小孩了，而生男孩女孩的概率各是1/2。请问这个村庄男孩女孩的比例是多少?
解：
生一个：则为女孩，概率为1/2
生二个：则第一个为男，第二个为女，概率为1/2 * 1/2
...
生n个：则前n-1为男，最后一个为女，概率为
\frac{1}{2^{n-1}} \time \frac{1}{2}

生男孩的个数为
0 \time \frac{1}{2} + 1 \time \frac{1}{2^2} + \dots (n-1) \time \frac{1}{2^{n}}

4. 3. 实验室里有1000个一模一样的瓶子，但是其中的一瓶有毒。可以用实验室的小白鼠来
测试哪一瓶是毒药。如果小白鼠喝掉毒药的话，会在一个星期的时候死去，其他瓶子里
的药水没有任何副作用。请问最少用多少只小白鼠可以在一个星期以内查出哪瓶是毒药
a. 9 b. 10 c. 32 d. 999
e. 以上都不对

A Multi-Feature Part-Based Object Detection System

Robot

头发护理

而中医按摩可以加强头皮的血液循环，改善毛囊的营养，促进头发再生，有防止头发再次脱落的作用。自我按摩法每日早晚各一次，每次约10分钟，最好能做到持之以恒。但要注意劳逸适度，保持充足的睡眠，保持头发的清洁，防止油脂过多。

　　方法：

　　■用双手十指自前发髻向后发髻，做梳理头发的动作20次。

　　■手的五指捏拢，在头部沿五条线，即督脉头顶中线由前向后做敲啄动作，力量不宜过大，皮下有微痛感觉即可，然后在膀胱经即头顶两侧，分别由前向后做依次敲啄法，最后在胆经即头顶的外侧，由前向后做同样的敲啄法。每条线操作五遍，可单手操作，也可两侧同时操作。

　　■用手的五指张开，在头皮上做拿搓法，由前向后，使头皮部有温热感觉，可反复操作两分钟。

　　■用中指按揉头顶中央的百汇穴20次，再用双拇指按揉耳后高骨下方的风池穴20次，最后一手拇指按揉对侧的合谷穴20次，再用同法按揉对侧。


茯苓散
取茯苓500克左右。将茯苓研成细末，每日3次，每次6克，温开水送服。
　　本方用于脱发、斑秃久治不愈者。茯苓得松树之余气乃成，性喜上行而渗水湿，适用于脱发症属湿气上泛者。顽固性脱发者服用此方须有耐心，1--2月为1疗程。

善用精油

不同的精油会对头皮产生不同的特殊功效,如茶树精油可缓解头皮油脂分泌过旺；迷迭香精油、肉荳蔻精油可刺激头皮毛发生长；百里香精油、雪松精油对减轻头皮屑、掉发现象有很好的效用；而依兰精油则可增亮发色.可根据不同的需求选龋每天抽出10分钟左右的时间,对头皮进行精油按摩会有意想不到的效果.

专家称,这些经验都是源于史云逊多年来在“头皮SPA”的实践和研究总结出来的.头皮SPA是专业的健发之道,包含头部洗护、按摩、保养等多重细致、专业的呵护,不仅是护发、养发,更能有效的解决头皮问题.只有头皮健康,头发才可能真正健康.如果日常就注意护理自己的头皮,会减少很多头发问题.

不错的短信

1、忙碌是个真实的理由，牵挂却是不变的主题，常常的想起，却不是每一次都联系，默默的祝贺，却不是每次都送去，忙碌的日子里请注意自己的身体。早点睡吧！晚安！
2、送走一天的忙碌，忘掉一天的烦恼，重温一天的快乐，回想一天的美好，然后闭上眼睛，睡个好觉，晚安！美梦！
3、有种心情，天天传递，却依然纯朴；有种经历，普普通通，却依然怀念，有种问候，清清淡淡，却尤其真诚；有种友谊，无须牵挂，却心领神会！
4、蝴蝶飞，蜻蜓追，烦恼琐事一大堆；望飞赝，盼人归，酒逢知己饮千杯；生相许，死相守，抓紧缘分别撒手；云追月，风吹柳，问候我的好朋友！
5、饿的时候不吃，我做到了；困的时候不睡，我也做到了；冷的时候不加衣，我又做到了；我这么坚强的一个人，可惜啊，想你的时候，不告诉你，我却做不到！
6、有一样东西，它无需山盟海誓，也会天长地久。有一类感情，它无需巧克力、玫瑰和情话，也一样甜美。有一个秘密，它吵吵闹闹也会追追打打，孤单时也会神奇地泡咖啡给你暖手。有一种魔力，它没有太阳般的热烈，也没有月亮般的柔情，却始终散发光芒。在你看得到或是看不到的地方。这种的东西，叫做友谊；这类感情，叫做温暖；这个秘密，叫做朋友；这种魔力，叫做星辰！
7、牵挂，无言，却很温暖；思念，无声，却胜有声；友情，无形，却最珍贵；祝福，平常，却能感动。朋友，祝你永远快乐！
8、落叶知秋，情谊如酒，风渐凉时无喜更无忧。岁月流走，蓦然回首，一声问候醇绵依旧。友情相守，不离左右，含笑送出这份问候：朋友，季节交替，要保重身体哦！

让你的简历精致而有说服力

Back in January we mentioned how a great cover letter was absolutely mandatory when submitting your resume. Not having one nowadays simply shows you aren't serious about the job.
BUT, a good cover letter and a poorly formed resume doesn't help you too much. So, let's tweak your resume a little. If you want to trudge through duplicated content, ebooks, and spam sites, go ahead and use a search engine for some tips. If you want to jump right in, start with this handful of sites.
* Ten Easy Ways to Improve Your Resume: "Eliminate "responsibilities" words from your resume vocabulary. Never use expressions like "Duties included," "Responsibilities included," or “Responsible for” on your resume. Why? Because your resume should be accomplishments-driven, not responsibilities-driven. Anyone (well, maybe not anyone…) can perform the duties listed in a job description. Job-description language is not what sells in a resume. Accomplishments-oriented language tells employers how you've gone above and beyond in your jobs, what makes you special, how you've taken initiative and made your jobs your own."
* Give your resume a face lift: "Even if you can’t hire a fancy designer and are stuck with Microsoft Word, a few tweaks can turn your blasé resume into an elegant and functional showpiece."
* 21 Ways to Improve Your Online Resume: "Content! Keywords!
Since most employers sort resumes electronically, keywords and specifics that demonstrate your abilities, your accomplishments, and your past experiences are crucial to getting their attention."
* How to Write a Masterpiece of a Resume: "To write an effective resume, you have to learn how to write powerful but subtle advertising copy. Not only that, but you must sell a product in which you have a large personal investment: you."

一份优秀简历的赏析

阅读核心提示：这份简历很短，不到一页，为什么让一个本科生打败那么多的研究生？为什么让他拿到了很多大公司和国外著名大学的offer?写简历是一门艺术！请你学会欣赏！
:
: xxx
: 地址：xxx 邮编： xxx
: 电话：xxx 手机：xxx
: 电子邮箱：xxx
:
: 教育背景：
: 某院某专业本科 时间：xxx---xxx
: 成绩： 平均分xxx（分数接近90分） 专业GPA＝
: 200x年xxx奖学金, xx学院xx人唯一获奖者 　　　　　　 　　　　
:
: 实习经历：
: xx顾问公关公司 职务：xx　　地点 　 时间:xxx—xxx
: 媒体与外事部门的助理，负责项目策划及实施、媒体跟踪、信息调查以及新闻分析，主要客户包括xxxx(列出，都是世界五百强)等
: 帮助xxx在上海成功进行市场投放活动
: 培养了敏锐的新闻视角；锻炼和提高了媒体沟通及信息收集分析能力
: 某世界五百强公司 职务：xx 　地点　　 时间：xxx—xxx
: l 负责全球大客户部每日销售报表统计与分析，销售人员绩效评估
: l 成功策划、组织并完成办公室“xxx”项目
: l 提高了领导力、数据分析以及市场分析判断能力
:
: 　　课外活动：
: 某大学“xx杯”辩论赛最佳辩手 地点，时间
: 学术刊物《xxx》主编　　　　　　　　　　　 　 地点，时间
: l 国家xx学基础人才培养基地刊物,连续三年全国xx个基地班评比第一名 　
: xx大学生文化交流使者　　　　　　　 　　　　　　　　某外国，时间：
: l 两千名申请者中的两名入选者之一
: l 关于xx的主题演讲入选大会优秀论文集
: 北京xx俱乐部主席　　　 地点，时间
: l 以学生创业形式获得风险投资
: l 针对在京留学生提供文化交流活动与信息服务，最高会员数x人（这个人数非常有说服力）
: 第xx届亚洲经济国际研讨会会议某组组长　　 地点，时间
: l 通过媒体沟通与网络支持成功实现新闻强度与深度双重效应，获组织荣誉奖
: xx暑期社会实践领队　　　　 地点和时间
: l 策划，组织并带队参加“民营企业二次创业”主题实践
: l 关于融资、技术及品牌的实践报告获得经济学院优秀实践成果奖
:
: 　　英语水平：
: l 通过国家英语四六级考试 GRE:xx(很高) GMAT: xx(很高)
: l TOPE(ETS美国教育测试服务中心职业英语考试)成绩:XX(很高)（听说读全优，写作良）
:
: 　　奖励：
: l xx学院科研成果二等奖,仅有的两名一年级获奖本科生之一 　　时间
: l xx大学英语演讲十佳、十佳歌手之一、游泳接力第二名 时间
: l 所参与团队获xx大学学生创业大赛第一名 时间
: xx学院科研组织奖，本年度全院唯一获奖者　 时间
:
:
:
: 下面是点评：
: 注：希望这样的分析没有损害到原作者的“知识产权”。
: 我看到过很多的简历，自己也写过无数遍的简历。这是我目前看到的一份最为优秀的简历。
: 为什么说这个简历最优秀呢？不是因为这个人最优秀，而是他写的是最好的。
: 这个简历的最大优点就是他抓住了看简历人的一种心理，就是他能恰当地表现自己的优秀。当然他本身也是很优秀的。
: 这个简历的吸引人之处就在于，他常常用“唯一，第一，仅有的。。。。之一”，这样的词非常让人产生冲动，他到底有什么本事？他真得很牛么？
: 他当初是找我合作的，我让他发来他的简历，结果见到他得简历之后，我立刻跟他联系上了。
: 后来我们见面了，他告诉我，他对这份简历下了非常大的功夫。凭着这份简历，他得到了大公司及外国著名大学的offer.
: 下面我们一点一点地来欣赏吧。
: 首先，从整个简历的架构来说，跟一般人的简历“模板”不一样。这点，我很想提醒那些求职的同学，不要把那些流行的“模板”太当回事，至少你用的那种模板最好是人数用的少，最好是你比较独特的。
: 一、关于教育背景：
: 他的教育背景写得非常干练，写完大学专业之后就是成绩，当然他的成绩很好，而且他用数字来说话，这也是他这个简历的一个特色。数字说话是最具说服力的。如果同学们成绩不好，就不要这么写了，呵呵。
: 关于奖学金，他没有写他得了多少奖学金，就写了一个“200x年xxx奖学金, xx学院150人唯一获奖者”，那个学院是很牛的，那么他能够成为唯一的获奖者，这一下子就抓住了看简历的人的心！说实话，正是这句话，让我产生了强烈的兴趣，一直往下看。后来我问他了，你这个奖学金的评奖人数到底多少人？真的是150人都在竞争这个奖项么？他说不是，只有几十个，不过他说得没有错，最后得这个奖的只有他一个！这是他这么写的一个妙处----真实的优美！
: 关于教育背景，同学们往往在简历中写得比较多，这其实没有必要，捡最重要的写，千万不要写得太多，没有必要，你上什么大学都是不可更改的，如果你的大学不好，那么你就是第一的话，看简历的人也不是很感兴趣的，除非你的成绩全优。
: 当然如果大学不好专业很好，那么可以强调一下的。
:
: 二、关于实习经历
: 我相信他的实习经历是很多的，但是他也就是写了两个公司的实习经历。这两个公司有什么好写的呢？
: 一个是公关顾问公司，对于不熟悉这个行业的人来说，这个公司的名字不能引起人的兴趣，但是他写得非常好，他这个公司的客户很多是世界五百强，这给人的暗示就是这个公司不是一般的公司，而且他写了他在这个公司的感受：“培养了敏锐的新闻视角；锻炼和提高了媒体沟通及信息收集分析能力”，这是点睛之笔。
: 另一个实习单位是世界五百强公司，他的职位也是很一般的，都是白描，但是他照样写出了感受：“提高了领导力、数据分析以及市场分析判断能力”，这点也是很重要的。
: 这两点能力都跟他要应聘的职位所需要的核心能力相关。
: 这里我没有把他在这两个公司的实习时间列出来，其实他在这两家公司的实习时间都是仅仅三个月，但是这总共不到半年的实习时间确实让他的简历跟别人的不一样的，很精彩。
:
: 如果他的教育背景已经让人刮目相看的话，到这里就能看到这份简历的不一样的地方了，这是一种花了很多心血的杰作。
: 当人HR人员看到这里的时候，是不是会产生一种很想“尊重”和想见这个人的感觉呢？
:
: 三、关于课外活动：
: 如果说实习经历写得有点雕琢的痕迹的话，那么这部分正好是他大放异彩的地方。因为对于一个见过很多世面的HR人来说，他的实习经历显然不能反映他的核心竞争力的。换句话说，任何一个在那两家公司实习过的人都可以那么写，所以他必须在“课外活动”这里显出他的独特的魅力来。
: 这就是为什么他这部分写的比较多的一个重要原因。
: 这里我就不仔细分析了，大家都能看懂，只是想提醒同学们的是，他用的都是夺人耳目的词：如“两千名申请者中的两名入选者之一”，“评比第一名”等。很多同学都写自己的学术或活动的能力，在哪里发表了文章，但是就不告诉人家，你这个发表的地方是不是有档次的啊？也许你自己知道它的档次很高，但是要知道，看你简历的人往往是不懂你这个行业的人啊，所以请同学们一定要注意这个问题！
: 比如：这里面写到了：
: “学术刊物《xxx》主编　　　　　　　　　　　 　地点，时间
: 国家xx学基础人才培养基地刊物,连续三年全国xx个基地班评比第一名 ”
: 可以说，很少有人真的知道他这个刊物有多么地牛气，但是后面的注释却让人耳目一新。再往深里说，他一个本科生，能够做多大的刊物主编呢？可是人家这么写的话，因为有根据，所以显得很宝贵。
: 这里面希望同学们好好体会这种写法的妙处。
:
: 四、关于英语水平:
这也是同学们经常写不好的地方。
: 比如过了四级，六级，什么读写听都流利，一看就是假的，不如不写呢，呵呵。
: 我们来欣赏他是怎么写他的英语水平的：
: “通过国家英语四六级考试 GRE:xx(很高) GMAT: xx(很高)”---作为一个本科生写自己通过了六级考试就非常好，如果一个研究生还这么写，而且没有注释的话，就没有什么意义了，因为作为一个正规的硕士生，你是必须要过六级的。我看过一些本科生写的英语水平，就写自己过了四级，后面也没有说明，这样的效果就很不好，很容易联想起你们学校的本科生很可能连四级都过不了，而且有的学校确实有英语成绩没过四级就直接留校读研究生的。
: 这位同学他写的妙处，就是他不仅强调了自己本科就过了六级，更重要的是把GRE和GMAT的成绩都公布了，都是非常高的，很有说服力。
: 可能大家会问了，他为什么不公布他的TOEFL成绩呢？大家应该可以猜想原因的。
: “TOPE(ETS美国教育测试服务中心职业英语考试)成绩:XX很高（听说读全优，写作良）”---这个也是他的一个比较高明的地方，因为他强调自己的职业英语很强，而且公布了成绩，说明很适合在大公司工作。
: 他的这种英语水平说明方法很值得同学们玩味的。
:
: 五、关于奖励:
写得非常干练，但是他写的过程中一直都在强调他拿到这个奖项的不容易。
: “xx学院科研组织奖，本年度全院唯一获奖者”----我曾经问过他，你这个唯一获奖者到底是什么含金量？是很多人竞争的么？他说不是的。但是人家显然会写，而且都是真实的！
:
:
:
: 整体来说，这位同学的简历写得非常精彩，我只有欣赏的份了，呵呵。
: 简历写得好的关键就是他想得比较深入，也做过深入的调查。当然这跟他是做市场调查的有关。他告诉我，凭着这份简历，他打败了很多研究生，而且他的同学也没有象他这样得到好多大公司和顶尖大学的offer.
: 他的简历成功之处不仅得力于他本身比较优秀，更主要的是他知道自己的强项，知道怎么写能抓住别人的心。
: 不在乎简历的长短，在乎的是写得让人觉得非见你不可的冲动，呵呵。这种功夫类似于高明的作家可以把一件非常小的事情写得非常让人耐看。
: 磨刀不误砍柴工，人们的消费越来越走向精品意识，所以同学们一定要下力气把自己的简历写好。
: 为了写好简历，需要对自己有个清晰的认识。你的优点是什么？你的优势是什么？有空的话，下载网上的性格职业测试题目做一下，会对自己有帮助的。
: 这再次地证明，不是没有好的工作等着同学们，而是同学们需要了解自己，了解HR人员的心理，把自己主动地推销出去！
:
: 当然这个简历有个小小的缺点就是他没有一个自我评价。这点HR人员也是很看重的。
: 我建议大家把自我评价放在前面，而且要真正地写自己的优点和优势，而不是虚假地写，最常见的问题是，明明自己的沟通能力很一般，却写成，沟通能力很强，这在面试的时候是很吃亏的，而且看得多了，人们都不相信了。

平均脸是美丽的

Make an average face

内存泄露

这两天一直在找内存泄露的地方。由于开的线程结束后，Handle没有CloseHandle(),导致开过越多线程耗费的系统资源就越多。程序不能跑很大的数据，跑着跑着就会出现系统资源不够，程序终止。今天下午和郁闷的大博聊了会儿MSN，抱怨了下自己的郁闷。过会儿有找Bug，居然找着了。看着内存曲线平稳不再攀升，真是高兴，借了大博得RP：）
申请的系统资源都得还给系统啊

英语论文写作常用句子

Beginning

l In this paper, we focus on the need for

l This paper proceeds as follow.

l The structure of the paper is as follows.

l In this paper, we shall first briefly introduce fuzzy sets and related concepts

l To begin with we will provide a brief background on the

Introduction

l This will be followed by a description of the fuzzy nature of the problem and a detailed presentation of how the required membership functions are defined.

l Details on xx and xx are discussed in later sections.

l In the next section, after a statement of the basic problem, various situations involving possibility knowledge are investigated: first, an entirely possibility model is proposed; then the cases of a fuzzy service time with stochastic arrivals and non?fuzzy service rule is studied; lastly, fuzzy service rule are considered.

Review

l This review is followed by an introduction.

l A brief summary of some of the relevant concepts in xxx and xxx is presented in Section 2.

l In the next section a brief view of the .... is given.

l In the next section, a short review of ... is given with special regard to ...

l Section 2 reviews relevant research related to xx.

l Section 1.1 briefly surveys the motivation for a methodology of action, while 1.2 looks at the difficulties posed by the complexity of systems and outlines the need for development of possibility methods.

Body

l Section 1 defines the notion of robustness, and argues for its importance.

l Section 1 devoted to the basic aspects of the FLC decision?making logic.

l Section 2 gives the background of the problem which includes xxx

l Section 2 discusses some problems with and approaches to, natural language understanding.

l Section 2 explains how flexibility which often ... can be expressed in terms of fuzzy time?window

l Section 3 discusses the aspects of fuzzy set theory that are used in the ...

l Section 3 describes the system itself in a general way, including the ..and also discusses how to evaluate system performance.

l Section 3 describes a new measure of xx.

l Section 3 demonstrates the use of fuzzy possibility theory in the analysis of xx.

l Section 3 is a fine description of fuzzy formulation of human decision.

l Section 3, is developed to the modeling and processing of fuzzy decision rules

l The main idea of the FLC is described in Section 3 while Section 4 describes the xx strategies.

l Section 3 and 4 show experimental studies for verifying the proposed model.

l Section 4 discusses a previous fuzzy set?based approach to cost variance investigation.

l Section 4 gives a specific example of xxx.

l Section 4 is the experimental study to make a fuzzy model of memory process.

l Section 4 contains a discussion of the implication of the results of Section 2 and 3.

l Section 4 applies this fuzzy measure to the analysis of xx and illustrate its use on experimental data.

l Section 5 presents the primary results of the paper: a fuzzy set model ..

l Section 5 contains some conclusions plus some ideas for further work.

l Section 6 illustrate the model with an example.

l Various ways of fuzzification and the reasons for their choice are discussed very briefly in Section 2.

l In Section 2 are presented the block diagram expression of a whole model

of human DM system

l In Section 2 we shall list a collection of basic assumptions which a ... scheme must satisfy.

l In Section 2 of this paper, we present representation and uniqueness theorems for the fundamental measurement of fuzziness when the domain of discourse is order?dense.

l In Section 3, we describe the preliminary results of an empirical study

currently in progress to verify the measurement model and to construct membership functions.

l In Section 5 is analyzed the inference process through the two kinds of inference experiments...

This Section

l In this section, the characteristics and environment under which MRP is

designed are described.

l We will provide in this section basic terminologies and notations which

are necessary for the understanding of subsequent results.

Next Section

l The next section describes the mathematics that goes into the computer implementation of such fuzzy logic statements.

l However, it is cumbersome for this purpose and in practical applications the formulae were rearranged and simplified as discussed in the next section.

l The three components will be described in the next two section, and an example of xx analysis of a computer information system will then illustrate their use.

l We can interpret the results of Experiments I and II as in the following sections.

l The next section summarizes the method in a from that is useful for arguments based on xx

Summary

l This paper concludes with a discussion of future research consideration in section 5.

l Section 5 summarizes the results of this investigation.

l Section 5 gives the conclusions and future directions of research.

l Section 7 provides a summary and a discussion of some extensions of the paper.

l Finally, conclusions and future work are summarized

l The basic questions posed above are then discussed and conclusions are drawn.

l Section 7 is the conclusion of the paper.

Chapter 0. Abstract

l A basic problem in the design of xx is presented by the choice of a xx rate for the measurement of experimental variables.

l This paper examines a new measure of xx in xx based on fuzzy mathematics which overcomes the difficulties found in other xx measures.

l This paper describes a system for the analysis of the xx.

l The method involves the construction of xx from fuzzy relations.

l The procedure is useful in analyzing how groups reach a decision.

l The technique used is to employ a newly developed and versatile xx algorithms.

l The usefulness of xx is also considered.

l A brief methodology used in xx is discussed.

l The analysis is useful in xx and xx problem.

l A model is developed for a xx analysis using fuzzy matrices.

l Algorithms to combine these estimates and produce a xx are presented and justified.

l The use of the method is discussed and an example is given.

l Results of an experimental applications of this xx analysis procedure are given to illustrate the proposed technique.

l This paper analyses problems in

l This paper outlines the functions carried out by ...

l This paper includes an illustration of the ...

l This paper provides an overview and information useful for approaching

l Emphasis is placed on the construction of a criterion function by which the xx in achieving a hierarchical system of objectives are evaluated.

l The main emphasis is placed on the problem of xx

l Our proposed model is verified through experimental study.

l The experimental results reveal interesting examples of fuzzy phases of : xx,xx

l The compatibility of a project in terms of cost, and xx are likewise represented by linguistic variables.

l A didactic example is included to illustrate the computational procedure

Chapter 1. Introduction

Time

l Over the course of the past 30 years, .. has emerged form intuitive

l Technological revolutions have recently hit the industrial world

l The advent of ... systems for has had a significant impact on the

l The development of ... is explored

l During the past decade, the theory of fuzzy sets has developed in a variety of directions,

l The concept of xx was investigated quite intensively in recent years

l There has been a turning point in ... methodology in accordance with the advent of ...

l A major concern in ... today is to continue to improve...

l A xx is a latecomer in the part representation arena.

l At the time of this writing, there is still no standard way of xx

l Although a lot of effort is being spent on improving these weaknesses, the efficient and effective method has yet to be developed.

l The pioneer work can be traced to xx [1965].

l To date, none of the methods developed is perfect and all are far from ready to be used in commercial systems.

Objective / Goal / Purpose

l The purpose of the inference engine can be outlined as follows:

l The ultimate goal of the xx system is to allow the non?experts to utilize the existing knowledge in the area of manual handling of loads, and to provide intelligent, computer?aided instruction for xxx.

l The paper concerns the development of a xx

l The scope of this research lies in

l The main theme of the paper is the application of rule?based decision making.

l These objectives are to be met with such thoroughness and confidence as to permit ...

l The objectives of the ... operations study are as follows:

l The primary purpose/consideration/objective of

l The ultimate goal of this concept is to provide

l The main objective of such a ... system is to

l The aim of this paper is to provide methods to construct such probability distribution.

l In order to achieve these objectives, an xx must meet the following requirements:

l In order to take advantage of their similarity

l more research is still required before final goal of ... can be completed

l In this trial, the objective is to generate...

l for the sake of concentrating on ... research issues

l A major goal of this report is to extend the utilization of a recently developed procedure for the xx.

l For an illustrative purpose, four well?known OR problems are studied in presence of fuzzy data: xx.

l A major thrust of the paper is to discuss approaches and strategies for structuring ..methods

l This illustration points out the need to specify

l The ultimate goal is both descriptive and prescriptive.

l Chapter 2. Literature Review

l A wealth of information is to be found in the statistics literature, for example, regarding xx

l A considerable amount of research has been done .. during the last decade

l A great number of studies report on the treatment of uncertainties associated with xx.

l There is considerable amount of literature on planning

l However, these studies do not provide much attention to undertainty in xx.

l Since then, the subject has been extensively explored and it is still under investigation as well in methodological aspects as in concrete applications.

l Many research studies have been carried out on this topic.

l Problem of xx draw recently more and more attention of system analysis.

l Attempts to resolve this dilemma have resulted in the development of

l Many complex processes unfortunately, do not yield to this design procedure and have, therefore, not yet been automated.

l Most of the methods developed so far are deterministic and /or probabilistic in nature.

l The central issue in all these studies is to

l The problem of xx has been studied by other investigators, however, these studies have been based upon classical statistical approaches.

l Applied ... techniques to

l Characterized the ... system as

l Developed an algorithm to

l Developed a system called ... which

l Uses an iterative algorithm to deduce

l Emphasized the need to

l Identifies six key issues surrounding high technology

l A comprehensive study of the .. has been undertaken

l Much work has been reported recently in these filed

l Proposed

l Presented

l State that

l Point out that the problem of

l Described

l Illustrated

l Indicated

l Has shown / showed

l Address

l Highlights

l A study on ...was done / developed by []

l Previous work, such as [] and [], deal only with

l The approach taken by [] is

l The system developed by [] consists

l A paper relevant to this research was published by []

l []'s model requires consideration of ..

l []' model draws attention to evolution in human development

l []'s model focuses on...

l Little research has been conducted in applying ... to

l The published information that is relevant to this research...

l This study further shows that

l Their work is based on the principle of

l More history of ... can be found in xx et al. [1979].

l Studies have been completed to established

l The ...studies indicated that

l Though application of xx in the filed of xx has proliferated in recent years, effort in analyzing xx, especially xx, is lacking.

Problem / Issue / Question

l Unfortunately, real-world engineering problems such as manufacturing planning do not fit well with this narrowly defined model. They tend to span broad activities and require consideration of multiple aspects.

l Remedy / solve / alleviate these problems

l ... is a difficult problem, yet to be adequately resolved

l Two major problems have yet to be addressed

l An unanswered question

l This problem in essence involves using x to obtain a solution.

l An additional research issue to be tackled is ....

l Some important issues in developing a ... system are discussed

l The three prime issues can be summarized:

l The situation leads to the problem of how to determine the ...

l There have been many attempts to

l It is expected to be serious barrier to

l It offers a simple solution in a limited domain for a complex problem.

l There are several ways to get around this problem.

l As difficult as it seems to be, xx is by no means new.

l The problem is to recognize xx from a design representation.

l A xx problem can trace its roots to xx.

l xx [1987] used a heuristic approach to simplify the complexity of the problem.

l Several problems are associated with them.

l Although some progress has been made in this area, at least two major obstacles must be overcome before a fully automated system can be realized.

l Most problems in practice are complicated

l More problem surface here.

l Hamper effort toward a xx system

l In order to overcome the limitations due to incomplete and imprecise xx knowledge, a xx program has been developed, which bases its knowledge upon the statistical analysis of a sample population of xx

l The above difficulties are real challenges faced by researchers attempting to develop

l This type of mapping raises no controversy to the issue of membership function determination.

l However, attempts to quantify the xx have met both theoretical and empirical problems.

l It has become apparent that in order to apply this new methodological framework to real?world problems and data, we have to pay attention to the problems of xx and xx.

Chapter 3. Proposed methodology

Assumption

l In the case when the assumption of a xx seems to be too restrictive or inadequate, the formulation with Fuzzy termination time, i.e. given by a fuzzy set in the space of control stages, may be applied.

l We assume here the fuzzy constraints to be state?dependent, and the fuzzy goal to be the same for all the control states, xx, which stems from the problem's nature.

l An approach to the solution of this problem is presented under the assumption that the sampling rate Decision can be made prior to the execution of the experiment, as opposed to being made while the experiment is in progress.

l Another assumption made above is that there are precise odds at which the expert is indifferent.

l Main simplifying assumptions are:

l This, in our view, is a questionable assumption.

Outline / Structure / Module

l An outline of the research

l Information is incorporated within the scheme

l Is built into ... structure

l A nice modular structure.

l The principles of ... are applied as modularized criteria

Classification

l A xx system comprises three main components:

l Must decompose the original .. into a set of ..

l Consists of the following steps:

l This is summarized in the following steps:

l Can be broadly classified into the following areas:

l Can be characterized by its function of effectively processing the

l Can allow further breadth of application of ...into more

l The following steps should be followed

l xx can be classified by a different ways.

l Based on the xx, one may classify xx into the following:

l This catalog may change due to wear, breakage, and purchasing.

System

l Unlike many conventional program, expert systems do not usually deal wit

h problem for which there is clearly a right or wrong answer.

l The system consists of both ... and ...

l The system has a hierarchical modular architecture organized on three levels.

l expert system domains are area of expertise

l To develop a xx system for xx, the following factors must be considered:

l The system has been developed / designed to determine

l The system has proven to be able to

l The domain in which an expert system operates is a particular domain

l The system comprises a ... with

l The system is [feature-oriented ] / based on the ... technique

l The system environment must be relatively stable

l The system is utilized to generate, load, store, update and retrieve ...

l The development of a xx system has two stages: xx stage and xx stage.

l The most essential part of .. system is the ...

l The successful developments in ESs have made them an important tool in the development of

l An automated system was developed for

l In this case, the system can be considered to be generative.

l An interactive automatic ... system

l A .. is commonly thought of as a truly integrated .. system

l Should be capable of being generated from a ... system

l xx is an important part of the integrated system.

l The model consists of four rule bases, each of which addresses a separate problem in the hierarchy of scheduling decision.

l The rule bases are linked to each other in a chin?like manner in the sense that the consequent of one rule base constitutes a part of the antecedent of the next rule base.

l The rule base consists of all possible combinations of the linguistic terms associated with the linguistic variable of the antecedent of a rule.

Computer System

l The system has been implemented using Prolog language in an MS?DOS environment. Prolog was chosen because it offers a well known and flexible environment in which fuzzy reasoning may be easily implemented.

l The current version of the xx program when compiled with WATFOR77 result

s in an executable code of about 270K bytes. Typical run time, when run on a

XX computer (an IBM compatible machine) operating at 4.77 Mhz with 640K RAM, ranges from 10 min to 2h, depending on the size (or complexity) of the problem.

l Time consuming procedures have been implemented in C?language and directly linked to the Prolog environment.

l The xx process, once the xx's data has been entered, requires approximately 180 seconds.

l It should be noted that the computation was done with a 20 Hhz, 80386

209;based microcomputer equipped with a 80387 math co?processor.

l The computer programs used for the analyses, one based on the xx method and the other based on the new method, were written in FORTRAN with a compiler that supports the math co?processor.

l Lisp, Prolog give maximum flexibility but also maximizes development time.

l Internal representation is the way a model is represented in the computer.

l An interactive menu-driven procedure is used in this study

l Shell can be develop very fast at the cost of time fairly severe limitations.

l While there is no measurable saving of time for the case involving five criteria, the saving is dramatic for the case involving 10 criteria -- the computation time reduces from 10 hr 40 min to about 1 min.

l This combination is being implemented in an objected?oriented programming environment (Smalltalk?80 system) to solve problems encountered in construction xxx.

Method / Approach / Study / Process Model / Equation /Algorithm / Rule / Formula / Technique

l A discussion is presented of a problem-solving system

l To improve the efficiency of the method, the following approach may be applied.

l In order to an investigation was made to find the causes of the

l Although large collections of rules and equations have been complied, none are generally accepted

l This approach will be explained and discussed thoroughly in the body of the report.

l This can be accomplished by

l This algorithm to compute the total cost can be described step by step as follows:

l The above preliminary analysis has provided important information

l Various methods have been proposed for selecting an optimum...

l These concepts have been applied to

l On the basis of the concept mentioned above,

l This can be achieved by

l This fact suggests that a new concept

l This was accomplished by taking ...

l The preparatory stage is very time consuming process.

l Test are performed for validity, completeness, and compatibility

l There is little hope of achieving successful ...

l There has been an increasing awareness of the potential of using most ..so far made have not taken this approach, with the exception of

l Only a few studies can be found.

l It is a very tedious process to go through

l It is only when .. has been completed that .. may be effected

l The entire interpretation process is conducted in one's head.

l These approaches are sometimes very tedious.

l Several techniques can be used

l A polynomial parametric model can be written as [the following]/[follows]:

l A xx model is constructed/formulated using xx.

l A xx model represents an xx by its xx.

l A process decision model captures the logic essential to

l From the equation above, xx is equal to the summation of xx times the ...

l The validity of a xx model can be checked using Euler's formula.

l Given a model, one can mathematically determine whether ... or ...

l Equations for xx need to be derived and implemented in the system.

l A number of heuristic rules have been developed for

l Optimum .. techniques can be made more reliable by ... so that

l An algorithm based on the characteristic ... is used to determine

l Euler's formula states the following:

l The completed model should agree with the formula.

l For manufacturing purposes, a detailed and precise model of the object is necessary

l Engineering design models are very well defined; therefore,

l To keep the domain narrow enough to be implementable, yet wide enough to

be useful.

Point of View

l from an implementation standpoint,

l From the point of view of this application,

l From this point of view, Zadeh suggested an inference rule named xxx (CRI for short).

l Information is the meaningful interpretation and correlation of some aggregation of data in order to allow one to make decisions.

l From a practical point of view, the computational aspects of an FLC require a simplification of the fuzzy control algorithm.

l The use of a hammer to insert screws, although partly effective, tends to distort, destroy, and generally defeat the purpose of using a screw [Kusiak AI Implications for CIM p.129]

Justification

l We choose the so called xx in our experiment because it has received wide acceptance and can

l Prolog was chosen because it offers a well known and flexible environment in which fuzzy reasoning may be easily implemented.

l The rationale behind this is that it can be much easier for an estimator to rate a cost as high than to attempt to place a dollar value on the estimate.

l This strategy has been widely used in fuzzy control applications since it is natural and easy to implement.

l A function definition expresses the membership function of a fuzzy set in a functional form, typically a bell?shaped function, etc. Such functions are used in FLC because they lead themselves to manipulation through the use of fuzzy arithmetic.

l It should be noted that in our daily life most of the information on which our decisions are based is linguistic rather than numerical in nature. Seen in this perspective, fuzzy control rules provide a natural framework for the characterization of human behavior and decisions analysis.

l Many experts have found that fuzzy control rules provide a convenient way to express their domain knowledge. This explains why most FLCs are based on the knowledge and experience which are expressed in the language of fuzzy "if?the" rule.

Chapter 4. Examples

Example/ Data

l The data used in the following example was taken from an experiment in which xx was measured between x and x using a xx technique.

l The data consists of over xx measurements.

l An example of xx is discussed and the control rules of xx are compared with a xx

l Examples of complex processes to which this technique may be applied are xx, xx, etc.

l The following example is constructed only for the purpose of illustrating the computational procedure discussed.

l This example clearly demonstrates that the profile of an individual xx, or a very small group of xx, with no enough data to be studied statistically, can be meaningfully analyzed by fuzzy possibilistic methods.

l There is no space here to go into detail on all these methods, but deserve a mention and the bibliography will point to detailed references for those wishing this level of detail.

l Note that the golf ball spotting example is used throughout the paper.

Comparisons

l As well, the pros and cons of these representations from a process planning point of view will be discussed.

l The method of using xx to implement xx described by Zadeh (1973) appeared more suitable

l As discussed [in the previous section]/[preciously],

Relation

l We can not invert F' directly because it defines a many-to-one mapping.

l The relationships appear very complicate

l Lifting tasks involve complex and imprecise relationship between the task variables and the human operator's characteristics.

l These methods are based on the relationship between ... and ...

l The fundamental concept of a fuzzy rating language is that we can establish a relationship among terms such as high, medium, and low, and then modify these relationships.

l This article will thus mention the latter as well as the former.

l The former two bear a close relation to a fuzzy Cartesian product.

Importance

l The emphasis is on an implementation of a general approach to rule based decision making.

Consideration / Attention

l Careful evaluation is necessary to ensure

l Such a formulation does not change further considerations.

l Considerable attention has been paid to

l Attention should be paid to an important finding of this investigation.

l Caution should be exercised in this process to avoid ...

l Primary consideration is given to ... components, though others can be accommodated

l After ... has been defined by ..., a carefully analysis is carried out/performed to determine

l A number of factors such as ...need to be taken into consideration before making the appropriate decision.

l It should be noted that

l It is important to point out that ...

l These considerations have heightened interest in the possibility of providing ...

l We should stress the fundamental importance of the xx

Chapter 5. Results.

Advantages / Disadvantage

l One of the major advantages of this new measure of xx is that it can be applied to the experimental study of

l One advantage of using a .. is the ease of preparing it.

l The xx system is versatile

l It has a very fast decision making process

l All the algorithms involve mostly logical operations.

l It can be easily and without additional cost implemented in a microprocessor?based environment.

l It can reduce the waste of designing from scratch.

l The advantages of using a xx to represent xx are the following:

l However, xx is not without its shortcomings.

l In most cases, the xxx shows an improvement over the existing xxx.

l Compared to the existing xx, the impacts of the xx are generally reduced by 5% to 9%.

l The "best case" results shows a savings of 6% to 9%.

l Most of the existing works based on xx approach can only recognize a xx .

l Most of the above methods are computational expansive and limited to xx.

l Some other advantages of xx are the following:

l The problem is the limitation of this method to a limited domain of parts.

l It proved limited in application because it demanded precision in system modeling that was impossible in practice.

l There are advantages to be gained in the structuring of costs and benefits, the use of xx,

l The disadvantages of this method are also disadvantages of conventional xx approaches.

l This combines the best features of both techniques

l Hopefully, this tool can be as the reference framework of for developing a xx platform, and helping the administration, marketing, and knowledge management activities in virtual communities.

Results

l An improvement on the result shown above can be made by based on the data provided

l Discussion of these theories is beyond the scope of this review

l Based on the information contained in this

l The result can be categorized into nine classes

l The results are illustrated by an example

l The experimental results for each xx time are reported in Table 2.

l From the results obtained so far, it seem that

l Because of the inaccuracy of the ..., a conclusion cannot be drawn as

l Although much effort has been made to., this reality is far from completion.

l The results indicate that the total benefits are higher than the total costs.

l Their results may then serve as guidelines for lower level models, less fuzzy and more detailed.

Chapter 6. Conclusion

l From the discussion, one may conclude that ...

l Form the above discussion, the conclusion can be reached that

l The conclusions drawn are also valid

l In conclusion to this, it becomes obvious that the problem of xx lies not only in...

l We have attempted to introduce some concepts associated with a theory of

xx based on fuzzy sets.

l Considerable more work, hopefully, will be done in this area

l A fuzzy set procedure is proposed to solve xx selection problems interwoven with imprecise data

l Employing the compositional rule of inference, the assessment of the xx compatibility in achieving prescribed xx projectiles in any level of the hierarchy is made possible.

l This paper has presented a theoretical and experimental study of the xx process and xx concept.

l The experimental research results will hopefully serve as useful feedback information for improvements for xx work.

l The scope of this contribution was to introduce a xx method.

l In general, fuzzy sets theory provides an alternative foundation for xx analysis in a fuzzy environment.

Future Research

l Thus, first extension of the approach could be,

l Present some cues for a further approach from Fuzzy Sets Theory application to

l Some improvements to the scheduling aspect of the model may be brought through additional levels in the hierarchy for more detailed representation of the scheduling activity.

Tables and Figures

l Figure 7-1 sketches these relationships.

l The graphical representation of these functions is shown in Figure 1.

l The xx may be depicted as in Figure 1.

l Figure x shows the schematic diagram of the

l Figure 1 though 2 provide a ... that

l the architecture of this expert system for .... is illustrated in Figure 2.

l Figure 2 gives the outline of an ... system

l Table shows the

l as shown in Table 1 and 2

l This concept is illustrated in Figure 2

l At the top of Table xx are shown two blocks of data.

l Each table or matrix has constructs xx through xx as row?headings,

xx through xx as column?headings.

l A table of .. is developed and significant recommendations are made.

CONJUGATION

To Indicate Addition

l additionally, again, also, and then, as can be easily understood, besides, equally important, especially, finally, for the same reason, first, further, furthermore, in addition, last, likewise, moreover, next, second, third, too, evidently, obviously, roughly speaking, broadly speaking

To Indicate Cause and Effect

l accordingly, as a result, consequently, for this reason, hence, in short, otherwise, then, therefore, thus, truly

To indicate Comparison

l in a like manner, likewise, similarly , alternatively

To Indicate Concession

l after all, although this may be true, at the same time, even though, even so , I admit, naturally, of course

To Indicate Contrast

l and yet, at the same time, but, for all that, however, yet, in fact, in contrast, in the real life, in spite of, nevertheless, notwithstanding, normally, on the contrary, on the other hand, still, traditionally, rather, unfortunately,

To Indicate Time Relationships

l after a short time, afterwards, as indicated earlier, as long as, as soon as, at last, at length, at the moment, at that time, at the same time, before, earlier, currently, immediately, in the meantime, in recent years, lately, later, meanwhile, often, of late, presently, recently, soon, shortly, since, thereupon, temporarily, therefore, until, when, while

To Indicate Special Features or Examples

l for example, for instance, incidentally, indeed, in fact, in other words, in particular, in practice, specifically, that is, to illustrate, in this respect, theoretically, as mentioned before / above

To Indicate Summary

l in brief, in conclusion, in short, in summary, on the whole, to conclude

, in general, to summarize, to sum up, as a result, ultimately,

VERB PHASE

l build a .. model

l build up the key link

l began a new era in ...

l can be regarded as / achieved / used to/for / found / obtained through

l can result in

l carries out ... tasks

l production information in order to simultaneously

l contains all information necessary to describe

l do not make use of production information

l deals with

l end with failure

l fetch the information from the model directly

l has great potential / yet to be resolved / spurred the development of /

been recognized as

l BE aimed at / built up / carried out by / essentially concerned with / considered to be the key technology / associated with each feature of a compo

site component / cable of / currently implemented for / demonstrated by an example / finally reached / made equal to / equivalent to / more suitable to / oriented to / interpreted as / pointed out / potentially of great benefit in the complex task of / shown in / used to effectively guide the search

l makes use of

l make up

l meets the needs of real life production,/ the current demands placed upon it

l must be justified

l point out

l play an important role

l relates to

l rely on

l satisfy the needs

l determine the total requirements for the ...

l uses ... as a key to search for...

l without relying on

l will be available/ performed/ overlooked

NOUN PHASE

l a basic technical function of

l a critical need

l a key / principle feature of

l a substantial impact on

l an intensive review was conducted

l an increasing need for expanding the application of ....

l an important component / function / aspect / issue

l each rule is numbered in sequence

l each of these involves

l for this calculation, it is necessary to define

l in the physical environment / integration of

l in the reality of situations where …

l many aspects of

l most past efforts have been spent on ...

l common sense to a well studied and documented technical field.

l sources of additional information on ... are listed

l systematic and rationally structured format

l the basis on which a range of ...operations can be established is shown

l THE basic philosophy / principles of / key element / general hypothesis / candidate list of / concept of ... has attracted wide interest / function is concerned with / heart / impact / nature / role / task of / kernel functions

l the number of parts needed to

l the above statement means that

l the output data is passed to

l the proposed method / underlying principle

l the recommendations made in this report, if implemented, should

l this information resides in

l this process is composed of ... different ... operation

l along with the use of

l concerning general aspects of

l due to

l for later use in generating...,

l in turn,

l IT IS believed / noted / assumed / suggested / shown / quite evident / appears / implies that / intended for / of no important to

l it can be claimed/concluded that

l it demonstrates the decisions required of

l it also provides information to ..

l it becomes essential to

l let ... be the probability that

l once... is written, it is compiled into...

l suppose it is observed that

l this is because

l this results in a

l upon completion of the ... analysis,

l when the knowledge is of mathematics or quantum physics, it will also be

recorded in books and papers

l selection of rules for using the tools, for generating operation plans,

is another matter of preference, since practice varies greatly.

l for the sake of convenience

l correct decision to be reach

l keeping the number of rules to a minimum.

l a good process plan will result exhibiting several characteristics:

l practical solutions

l because of rather small job lot sizes

l Backward reasoning can be used to answer the question "should milling tool be select" different level of knowledge in the realm of process planning

Batch延时

dir c:\ & timeout /t 100 & dir d:\

实现xticklabel的旋转

function th=rotateticklabel(h,rot,demo)%ROTATETICKLABEL rotates tick labels%

x = round(rand(5,3)*10);
h=bar(x,1,'group');
set(gca,'xticklabels',{'benchmark1','benchmark2','benchmark3','benchmark4','benchmark5'});
h = gca;th=rotateticklabel(h, 45);

批处理解压缩

工具7-zip
"C:\Program Files (x86)\7-Zip\7z.exe" e E:\users\v-kuyang\ReDown\n01316579.tar -oE:\users\v-kuyang\DataSet3\n01316579

知

知之者不如好之者，
好之者不如乐之者。

SFA

A network trained with moving patterns should learn translation invariance; a network trained with patterns changing in size should learn scale invariance.

[zz]在Matlab调用exe时如何实现参数传递

在Matlab调用exe时如何实现参数传递
首先我直接的回答大家，在matlab中参数直接传给.exe可以，但直接输出不行！

一般情况，exe文件都是一些独立执行的程序，不需要涉及其他输入输出。但是有时我们的确需要！

下面我们就对这个问题分析下！

其实，将参数传递给一个由matlab创建的exe，与将参数传递给其它任何平台的应用程序一样

下面我们先以讲解下，如何在DOS和UNIX中执行一个需要传递参数的应用程序
复制内容到剪贴板
代码:
1.传递字符串
filename string (注意如果多个参数时只能使用空格分隔开,下同)

2.传递数字或字母
filename num

3.传递数组
filename "[1 2 3]" "[4 5 6]"(注意每个数组必须使用"括起来)
如果你想在matlab中调用一个应用程序，你可以使用下面的任何一个命令：system，dos，unix或者!

调用一个有输入参数的exe的matlab代码必须是字符串形式，比如sytem('myprog 1 2 3')表示执行有三个
输入参数的mypro程序，三个参数分别是1，2，3(注意这里传递进去的是字符，如果不是我们需要的类型，则在程序中
要进行类型转换)。

下面我们用例子说明
复制内容到剪贴板
代码:
%============首先创建下面的m文件，并将其编译成exe文件====================
function [x,y]=foo(z);
if ischar(z)
z=str2num(z);%由于参数传递都是字符形式，这里必须将其转为数值型
else
z=z;
end
x=2*z % Omit the semicolon after calculation to display the value on the screen
y=z^2;
disp(y) % Use DISP command to display the value of a variable explicitly

%========或者使用下面的命令==========

function [x,y]=foo(z);
if isdeployed%判断命令的执行环境，如果是matlab环境则返回false,如果是由matlab编译的应用程序环境则返回true
z=str2num(z);
end
x=2*z
y=z^2;
disp(y)

==============在command window中输入下面的代码=================

for k=1:10
mycmd = ['foo ',num2str(k)];
system(mycmd);%使用dos等效果一样，具体使用看帮助系统
end
最后还是有再次提醒大家的


1.输入参数都是以字符串传递的，如果你需要得到其它类型的数据，那在M文件请在使用该参数之前，进行转换，比如
str2num()

2.在调用exe时，你没法直接得到返回值。唯一的获得运行结果的办法就是让它显示在屏幕上或者把它存储在文件中。

[zz]MATLAB与C/C++混合编程之MATLAB调用C程序

通过把耗时长的函数用c语言实现，并编译成mex函数可以加快执行速度。Matlab本身是不带c语言的编译器的，所以要求你的机器上已经安装有VC,BC或Watcom C中的一种。如果你在安装Matlab时已经设置过编译器，那么现在你应该就可以使用mex命令来编译c语言的程序了。如果当时没有选，就在Matlab里键入mex -setup，下面只要根据提示一步步设置就可以了。需要注意的是，较低版本的在设置编译器路径时，只能使用路径名称的8字符形式。比如我用的VC装在路径C:\PROGRAM FILES\DEVSTUDIO下，那在设置路径时就要写成：“C:\PROGRA~1”这样设置完之后，mex就可以执行了。为了测试你的路径设置正确与否，把下面的程序存为hello.c。
/*hello.c*/
#include "mex.h"
void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])
{ mexPrintf("hello,world!\n");
}
假设你把hello.c放在了C:\TEST\下，在Matlab里用CD C:\TEST\ 将当前目录改为C:\ TEST\（注意，仅将C:\TEST\加入搜索路径是没有用的）。现在敲：
mex hello.c
如果一切顺利，编译应该在出现编译器提示信息后正常退出。如果你已将C:\TEST\加
入了搜索路径，现在键入hello，程序会在屏幕上打出一行：
hello,world!
看看C\TEST\目录下，你会发现多了一个文件：HELLO.DLL。这样，第一个mex函数就算完成了。分析hello.c，可以看到程序的结构是十分简单的，整个程序由一个接口子过程 mexFunction构成。
void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])
前面提到过，Matlab的mex函数有一定的接口规范，就是指这
nlhs：输出参数数目
plhs：指向输出参数的指针
nrhs：输入参数数目
例如，使用
[a,b]=test(c,d,e)
调用mex函数test时，传给test的这四个参数分别是
2，plhs，3，prhs
其中：
prhs[0]=c
prhs[1]=d
prhs[2]=e
当函数返回时，将会把你放在plhs[0]，plhs[1]里的地址赋给a和b，达到返回数据的目的。
细心的你也许已经注意到，prhs[i]和plhs[i]都是指向类型mxArray类型数据的指针。 这个类型是在mex.h中定义的，事实上，在Matlab里大多数数据都是以这种类型存在。当然还有其他的数据类型，可以参考Apiguide.pdf里的介绍。
为了让大家能更直观地了解参数传递的过程，我们把hello.c改写一下，使它能根据输
入参数的变化给出不同的屏幕输出：
//hello.c 2.0
#include "mex.h"
void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])
{
int i;
i=mxGetScalar(prhs[0]);
if(i==1)
mexPrintf("hello,world!\n");
else
mexPrintf("大家好！\n");
}
将这个程序编译通过后，执行hello(1),屏幕上会打出：
hello,world!
而hello(0)将会得到：
大家好！
现在，程序hello已经可以根据输入参数来给出相应的屏幕输出。在这个程序里，除了用到了屏幕输出函数mexPrintf（用法跟c里的printf函数几乎完全一样）外，还用到了一个函数：mxGetScalar，调用方式如下：
i=mxGetScalar(prhs[0]);
"Scalar" 就是标量的意思。在Matlab里数据都是以数组的形式存在的，mxGetScalar的作用就是把通过prhs[0]传递进来的mxArray类型的指针指向的数据（标量）赋给C程序里的变量。这个变量本来应该是double类型的，通过强制类型转换赋给了整形变量i。既然有标量，显然还应该有矢量，否则矩阵就没法传了。看下面的程序：
//hello.c 2.1
#include "mex.h"
void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[],
int nrhs, const mxArray *prhs[])
{
int *i;
i=mxGetPr(prhs[0]);
if(i[0]==1)
mexPrintf("hello,world!\n");
else
mexPrintf("大家好！\n");
}
这样，就通过mxGetPr函数从指向mxArray类型数据的prhs[0]获得了指向double类型的指针。
但是，还有个问题，如果输入的不是单个的数据，而是向量或矩阵，那该怎么处理呢 ？通过mxGetPr只能得到指向这个矩阵的指针，如果我们不知道这个矩阵的确切大小，就
没法对它进行计算。
为了解决这个问题，Matlab提供了两个函数mxGetM和mxGetN来获得传进来参数的行数 和列数。下面例程的功能很简单，就是获得输入的矩阵，把它在屏幕上显示出来：
//show.c 1.0
#include "mex.h"
#include "mex.h"
void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])
{
double *data;
int M,N;
int i,j;
data=mxGetPr(prhs[0]); //获得指向矩阵的指针
M=mxGetM(prhs[0]); //获得矩阵的行数
N=mxGetN(prhs[0]); //获得矩阵的列数
for(i=0;i{ for(j=0;j mexPrintf("%4.3f ",data[j*M+i]);
mexPrintf("\n");
}
}
编译完成后，用下面的命令测试一下：
a=1:10;
b=[a;a+1];
show(a)
show(b)
需要注意的是，在Matlab里，矩阵第一行是从1开始的，而在C语言中，第一行的序数为零，Matlab里的矩阵元素b(i,j)在传递到C中的一维数组大data后对应于data[j*M+i] 。
输入数据是在函数调用之前已经在Matlab里申请了内存的，由于mex函数与Matlab共用同一个地址空间，因而在prhs[]里传递指针就可以达到参数传递的目的。但是，输出参数却需要在mex函数内申请到内存空间，才能将指针放在plhs[]中传递出去。由于返回指针类型必须是mxArray，所以 Matlab专门提供了一个函数：mxCreateDoubleMatrix来实现内存的申请，函数原型如下：
mxArray *mxCreateDoubleMatrix(int m, int n, mxComplexity ComplexFlag)
m：待申请矩阵的行数
n：待申请矩阵的列数
为矩阵申请内存后，得到的是mxArray类型的指针，就可以放在plhs[]里传递回去了。但是对这个新矩阵的处理，却要在函数内完成，这时就需要用到前面介绍的mxGetPr。使用 mxGetPr获得指向这个矩阵中数据区的指针（double类型）后，就可以对这个矩阵进行各种操作和运算了。下面的程序是在上面的show.c的基础上稍作改变得到的，功能是将输
//reverse.c 1.0
#include "mex.h"
void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[],
int nrhs, const mxArray *prhs[])
{
double *inData;
double *outData;
int M,N;
int i,j;
inData=mxGetPr(prhs[0]);
M=mxGetM(prhs[0]);
N=mxGetN(prhs[0]);
plhs[0]=mxCreateDoubleMatrix(M,N,mxREAL);
outData=mxGetPr(plhs[0]);
for(i=0;i < m;i++)> for(j=0;j < n;j++)> outData[j*M+i]=inData[(N-1-j)*M+i];
}
当然，Matlab里使用到的并不是只有double类型这一种矩阵，还有字符串类型、稀疏矩阵、结构类型矩阵等等，并提供了相应的处理函数。本文用到编制mex程序中最经常遇到的一些函数，其余的详细情况清参考Apiref.pdf。
通过前面两部分的介绍，大家对参数的输入和输出方法应该有了基本的了解。具备了这些知识，就能够满足一般的编程需要了。但这些程序还有些小的缺陷，以前面介绍的re由于前面的例程中没有对输入、输出参数的数目及类型进行检查，导致程序的容错性很差，以下程序则容错性较好
#include "mex.h"
void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])
{
double *inData;
double *outData;
int M,N;
//异常处理
//异常处理
if(nrhs!=1)
mexErrMsgTxt("USAGE: b=reverse(a)\n");
if(!mxIsDouble(prhs[0]))
mexErrMsgTxt("the Input Matrix must be double!\n");
inData=mxGetPr(prhs[0]);
M=mxGetM(prhs[0]);
N=mxGetN(prhs[0]);
plhs[0]=mxCreateDoubleMatrix(M,N,mxREAL);
outData=mxGetPr(plhs[0]);
for(i=0;i < m;i++)> for(j=0;j < n;j++)> outData[j*M+i]=inData[(N-1-j)*M+i];
}
在上面的异常处理中，使用了两个新的函数：mexErrMsgTxt和mxIsDouble。MexErrMsgTxt在给出出错提示的同时退出当前程序的运行。MxIsDouble则用于判断mxArray中的数据是否double类型。当然Matlab还提供了许多用于判断其他数据类型的函数，这里不加详述。
需要说明的是，Matlab提供的API中，函数前缀有mex-和mx-两种。带mx-前缀的大多是对mxArray数据进行操作的函数，如 mxIsDouble,mxCreateDoubleMatrix等等。而带mx前缀的则大多是与Matlab环境进行交互的函数，如 mexPrintf，mxErrMsgTxt等等。了解了这一点，对在Apiref.pdf中查找所需的函数很有帮助。
至此为止，使用C编写mex函数的基本过程已经介绍完了。

用PPT抠图

大体步骤如下，有不明白的询QQ329261347：
1 把素材图插入到PPT中
2 在自选图形（左下角）中－》线条——任意多边形
3 在素材图上将所需要的元素进行描边
4 曲线封闭后双击画出的不规则图形调整属性，填充－》图片，选择素材图既可，记得在对话框中选中“约定图像纵横比”
5 因为鼠绘不精确，绘制完初步图形后可以点右键进行顶点编辑，可以增删顶点，改变曲线平滑等
6 最后将图形的外框颜色去掉——抠图完成

有时候这样不能成功，第3步则应该：

3 沿素材图外框画框——矩形
4 对矩形填充图片
5 然后再调整图形的顶点
6 矩形框的上下各有个顶点是不能移动的，否则图片会变小，这时记得灵活使用添加顶点，使原来的顶点成为一条线看不清楚，进而完成抠图

仙人球二次增值了:)

仙人球放在显示器后面，也没有照料过。今天在wiki搜flower突然看到了仙人球的图片，想到了我仙人球，居然有好几个花骨朵了，这个小东西生命力真是顽强，天天在显示器后面被热风吹着，又没有水喝:)

励志

1、
Courage is not without fear. Courage is , in spite of fear, one can still move on.
勇气不是没有恐惧。勇气是纵然有恐惧，还会坚持下去。

2、
Don't tell me why it cannot be done; tell me how it can be done, because that is why you are here.
不要告诉我为什么做不到；告诉我如何做得到，因为那才是我存在的原因。

3、
Similarities between two persons enable them to get along; however, their differences enable them to grow.
两个人的相同之处使他们能够相处，两个人的不同之处，却使他们能够成长。

4、
There is no failure until one decides to stop trying.
事情从来都没有失败，除非你已经决定终止尝试。

5、
Underneath attitude are your beliefs values and rules. Your attitude is only their shell.
态度的背后是你所相信的价值和准则。态度只是其外壳。

6、
Just because someone doesn't love you the way you want them to, doesn't mean they don‘t love you with all they have.
爱你的人如果没有按你所希望的方式来爱你，那并不代表他们没有全心全意地爱你。

7、
How can you know if you don't try.
你不尝试怎会知道。

8、
In communication, however right you are in what you say is irrelevant, more important is whether the other person understands the message or not.
你说得多对没有用，对方是否听得明白更重要。

9、
Passion alone cannot win the revolution; Passion just makes martyrs.
光靠满腔热血，不会使革命成功，只能制造烈士。

10、
Nature's law: an exception always arise when one expects things to happen a certain way.
大自然的法则是：每当你说事情“必须这样”，它便会给你一个例外。

Spectral of Graph

Just as astronomers study stellar spectra to determine the make-up of distant
stars, one of the main goals in graph theory is to deduce the principal properties
and structure of a graph from its graph spectrum (or from a short list of easily
computable invariants).

数学牛人

陶哲轩(Terrence Tao)，年轻有为，31岁获得菲尔兹奖。
他在普林斯顿的老板(Elias M. Stein)。

凸优化(Convex Optimization)

1.1 应用
1. 资金分配规划，比如投资一笔钱建工厂生产某种产品，用多少钱雇工人，多少钱买原料，多少买设备，多少钱投资技术，才获得最大的收益。
2. 电路板设计，目标是电路板的面积尽量小（成本尽量低），但需要满足一定的限制，比如元件之间的间距，布线之间的间距都需要大于一定的阈值。
3. 数据的拟合，给定一堆数据点，怎么在一个函数集合选择一个最有拟合的函数。
上面举的实际问题（决策，系统设计，系统分析，系统操作），都可以转化为数学上的优化问题。
凸优化的两个特殊例子，最小二乘和线性规划。
最小二乘：

\min \quad f_0(x)=\|Ax-b\|_2^2

线性规划：

\begin{array}{l}
\min \quad c^Tx \\
s.t. \quad a_i^Tx \leq b_i,i=1,\ldots,m
\end{array}

chebyshev近似问题

\min \quad \max_{i=1,\ldots,k}|a_i^Tx-b_i|

可以转化为线性规划问题

\begin{array}{l}
\min \quad t \\
s.t. \quad a_i^T-t \leq b_i, \quad i=1,\ldots,k \\
\quad\quad -a_i^T-t \leq -b_i, \quad i=1,\ldots,k
\end{array}

凸优化

\begin{array}{l}
\min \quad f_0(x)
s.t. \quad f_i(x) \leq b_i,\quad i=1,\ldots,m, \\
\end{array}

其中\inline f_0,\ldots,f_m:\boldmath{R}^n \to \boldmath{R}are convex
优化问题分类

optimization\left \{ 
\begin{array}{l}
convex \left \{\begin{array}{l} linear \quad programming\\ least-squares\\ general \quad convex \end{array}\\
noconvex
\end{array}

BigDog

BigDog is a dynamically stable quadruped robot created in 2005 by Boston Dynamics with Foster-Miller, the NASA Jet Propulsion Laboratory, and the Harvard University Concord Field Station.

History
BigDog is funded by the Defense Advanced Research Projects Agency in the hopes that it will be able to serve as a robotic pack mule to accompany soldiers in terrain too rough for conventional vehicles. Instead of wheels or treads, BigDog uses four legs for movement, allowing it to move across surfaces that would defeat wheels. The legs contain a variety of sensors, including joint position and ground contact. BigDog also features a laser gyroscope and a stereo vision system.

BigDog is 1 metre (3.3 ft) long, stands 0.7 metres (2.3 ft) tall, and weighs 75 kilograms (170 lb), about the size of a small mule. It is capable of traversing difficult terrain at 5.3 kilometres per hour (3.3 mph), carry 154 kilograms (340 lb) and climb a 35 degree incline. Locomotion is controlled by an onboard computer that receives input from the robot's various sensors. Navigation and balance are also managed by the control system.

BigDog was featured in an episode of Web Junk 20, as well as articles in New Scientist, Popular Science, Popular Mechanics, and The Wall Street Journal.

On March 18, 2008, Boston Dynamics released video footage of a new generation of BigDog. The footage shows BigDog's ability to walk on icy terrain and recover its balance when kicked from the side.

Hardware

Big Dog is powered by a two-stroke, one-cylinder, 15-HP go-kart engine running at 9000 RPM. The engine drives a hydraulic pump, which in turn drives the hydraulic leg actuators. Each leg has four actuators (two for the hip joint, and one each for the knee and ankle joints), for a total of 16. Each actuator unit consists of a hydraulic cylinder, servovalve, position sensor, and force sensor.

Onboard computing power is modest: a ruggedized PC/104 board stack with a Pentium class computer running QNX(a commercial Unix-like real-time operating system, aimed primarily at the embedded systems market).

http://www.bostondynamics.com/?section=BigDog

Family Day

今天是Family Day，去中国电影博物馆，看电影的历史和电影制作的一些特效，第一次看了3D电影《国际空间站》，效果很不错。

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四眼

IBM社会招聘笔试题

IBM社会招聘笔试题
　1.一个粗细均匀的长直管子，两端开口，里面有4个白球和4个黑球，球的直径、两端开口的直径等于管子的内径，现在白球和黑球的排列是wwwwbbbb，要求不取出任何一个球，使得排列变为bbwwwwbb.
　　
2.一只蜗牛从井底爬到井口，每天白天蜗牛要睡觉，晚上才出来活动，一个晚上蜗牛可以向上爬3尺，但是白天睡觉的时候会往下滑2尺，井深10尺，问蜗牛几天可以爬出来？
　　
3.在一个平面上画1999条直线最多能将这一平面划分成多少个部分？

4.在太平洋的一个小岛上生活着土人，他们不愿意被外人打扰，一天，一个探险家到了岛上，被土人抓住，土人的祭司告诉他，你临死前还可以有一个机会留下一句话，如果这句话是真的，你将被烧死，是假的，你将被五马分尸，可怜的探险家如何才能活下来？
　　
5.怎样种四棵树使得任意两棵树的距离相等。
　　
6.27个小运动员在参加完比赛后，口渴难耐，去小店买饮料，饮料店搞促销，凭三个空瓶可以再换一瓶，他们最少买多少瓶饮料才能保证一人一瓶？
　　
7.有一座山，山上有座庙，只有一条路可以从山上的庙到山脚，每周一早上8点，有一个聪明的小和尚去山下化缘，周二早上8点从山脚回山上的庙里，小和尚的上下山的速度是任意的，在每个往返中，他总是能在周一和周二的同一钟点到达山路上的同一点。例如，有一次他发现星期一的8点30和星期二的8点30他都到了山路靠山脚的3/4的地方，问这是为什么？
　　
8.有两根不均匀分布的香，每根香烧完的时间是一个小时，你能用什么方法来确定一段15分钟的时间？
　　
IBM面试题目
　　1. Describe your greatest achievement in the past 4-5 years？
　
　2. What are your short & long term career objectives？ What do you think is the most ideal job for you？

　　3. Why do you want to join IBM？ What do you think you can contribute to IBM？

来自MIT人工智能实验室：如何做研究？

摘要 本文的主旨是解释如何做研究。我们提供的这些建议，对做研究本身（阅读、写作和程序设计），理解研究过程以及开始热爱研究（方法论、选题、选导师和情感因素），都是极具价值的。
Copyright 1987, 1988　作者版权所有

备注：人工智能实验室的Working Papers用于内部交流，包含的信息由于过于初步或者过于详细而无法发表。不像正式论文那样，会列出所有的参考文献。

1.　简介
并没有什么神丹妙药可以保证在研究中取得成功，本文只是列举了一些可能会有所帮
助的非正式意见。
目标读者是谁？
本文档主要是为MIT人工智能实验室新入学的研究生而写，但对于其他机构的人工智
能研究者也很有价值。即使不是人工智能领域的研究者，也可以从中发现对自己有价
值的部分。
如何使用？
　 要精读完本文，太长了一些，最好是采用浏览的方式。很多人觉得下面的方法很
有效：先快速通读一遍，然后选取其中与自己当前研究项目有关的部分仔细研究。
　 本文档被粗略地分为两部分。第一部分涉及研究者所需具备的各种技能：阅读，
写作和程序设计，等等。第二部分讨论研究过程本身：研究究竟是怎么回事，如何做
研究，如何选题和选导师，如何考虑研究中的情感因素。很多读者反映，从长远看，
第二部分比第一部分更有价值，也更让人感兴趣。
　 如何通过阅读打好AI研究的基础。列举了重要的AI期刊，并给出了一些阅读的诀窍。
　 如何成为AI研究领域的一员：与相关人员保持联系，他们可以使你
保持对研究前沿的跟踪，知道应该读什么材料。
　 学习AI相关领域的知识。对几个领域都有基本的理解，对于一个或者两个领域要精
通。
　 如何做研究笔记。
　 如何写期刊论文和毕业论文。如何为草稿写评审意见，如何利用别
人的评审意见。如何发表论文。
　　如何做研究报告。
　 有关程序设计的。AI程序设计与平常大家习惯的程序设计有所不同。
　 有关研究生涯最重要的问题，如何选导师。不同的导师具有不同的
风格，本节的意见有助于你找到合适的导师。导师是你必须了解如何利用的资源。
　 关于毕业论文。毕业论文将占据研究生生涯的大部分时间，本部
分涉及如何选题，以及如何避免浪费时间。
　　有关研究方法论，尚未完成。
　 或许是最重要的一节：涉及研究过程中的情感因素，包括如何面
对失败，如何设定目标，如何避免不安全感，保持自信，享受快乐。

2.　阅读
　 很多研究人员花一半的时间阅读文献。从别人的工作中可以很快地学到很多东西
。本节讨论的是AI中的阅读，在第四小节将论述其他主题相关的阅读。
　 阅读文献，始于今日。一旦你开始写作论文，就没有多少时间了，那时的阅读主
要集中于论文主题相关的文献。在研究生的头两年，大部分的时间要用于做课程作业
和打基础。此时，阅读课本和出版的期刊文章就可以了。（以后，你将主要阅读文章
的草稿，参看小节三）。
　 在本领域打下坚实的基础所需要的阅读量，是令人望而却步的。但既然AI只是一
个很小的研究领域，因此你仍然可以花几年的时间阅读本领域已出版的数量众多论文
中最本质的那部分。一个有用的小技巧是首先找出那些最本质的论文。此时可以参考
一些有用的书目：例如研究生课程表，其他学校（主要是斯坦福大学）研究生录取程
序的建议阅读列表，这些可以让你有一些初步的印象。如果你对AI的某个子领域感兴
趣，向该领域的高年级研究生请教本领域最重要的十篇论文是什么，如果可以，借过
来复印。最近，出现了很多精心编辑的有关某个子领域的论文集，尤其是
Morgan-Kauffman出版的。
　　AI实验室有三种内部出版物系列：Working Papers，Memos和Technical Reports
，正式的程度依次增加，在八层的架子上可以找到。回顾最近几年的出版物，将那些
非常感兴趣的复制下来。这不仅是由于其中很多都是意义重大的论文，对于了解实验
室成员的工作进展也是很重要的。
　 有关AI的期刊有很多，幸运的是，只有一部分是值得看的。最核心的期刊是
Artificial Intelligence，也有写作"the Journal of Artificial Intelligence
"或者"AIJ"的。AI领域真正具备价值的论文最终都会投往AIJ，因此值得浏览每一年
每一期的AIJ；但是该期刊也有很多论文让人心烦。Computational Intelligence是
另外一本值得一看的期刊。Cognitive Science也出版很多意义重大的AI论文。
Machine Learning是机器学习领域最重要的资源。IEEE PAMI（Pattern Analysis
and Machine Intelligence）是最好的有关视觉的期刊，每期都有两三篇有价值的论
文。International Journal of Computer Vision（IJCV）是最新创办的，到目前为
止还是有价值的。Robotics Research的文章主要是关于动力学的，有时候也有划时代
的智能机器人论文。IEEE Robotics and Automation偶尔有好文章。
　 每年都应该去所在学校的计算机科学图书馆（在MIT的Tech Square的一层），翻
阅其他院校出版的AI技术报告，并选出自己感兴趣的仔细加以阅读。
　 阅读论文是需要练习的技能。不可能完整地阅读所有的论文。阅读论文可分为三
个阶段：第一阶段是看论文中是否有感兴趣的东西。AI论文含有摘要，其中可能有内
容的介绍，但是也有可能没有或者总结得不好，因此需要你跳读，这看一点那看一点
，了解作者究竟做了些什么。内容目录（the table of contents）、结论部分
（conclusion）和简介（introduction）是三个重点。如果这些方法都不行，就只好
顺序快速浏览了。一旦搞清楚了论文的大概和创新点，就可以决定是否需要进行第二
阶段了。在第二阶段，要找出论文真正具有内容的部分。很多15页的论文可以重写为
一页左右的篇幅；因此需要你寻找那些真正激动人心的地方，这经常隐藏于某个地方
。论文作者从其工作中所发现的感兴趣的地方，未必是你感兴趣的，反之亦然。最后
，如果觉得该论文确实有价值，返回去通篇精读。
　 读论文时要牢记一个问题，“我应该如何利用该论文？”“真的像作者宣称的那
样么？”“如果……会发生什么？”。理解论文得到了什么结论并不等同于理解了该
论文。理解论文，就要了解论文的目的，作者所作的选择（很多都是隐含的），假设
和形式化是否可行，论文指出了怎样的方向，论文所涉及领域都有哪些问题，作者的
研究中持续出现的难点模式是什么，论文所表达的策略观点是什么，诸如此类。
　 将阅读与程序设计联系在一起是很有帮助的。如果你对某个领域感兴趣，在阅读
了一些论文后，试试实现论文中所描述的程序的“玩具”版本。这无疑会加深理解。
可悲的是，很多AI实验室天生就是孤僻的，里面的成员主要阅读和引用自己学校实验
室的工作。要知道，其他的机构具有不同的思考问题的方式，值得去阅读，严肃对待
，并引用它们的工作，即使你认为自己明晓他们的错误所在。
　 经常会有人递给你一本书或者一篇论文并告诉你应该读读，因为其中有很闪光的
地方且/或可以应用到你的研究工作中。但等你阅读完了，你发现没什么特别闪光的地
方，仅仅是勉强可用而已。于是，困惑就来了，“我哪不对啊？我漏掉什么了吗？”。
实际上，这是因为你的朋友在阅读书或论文时，在头脑中早已形成的一些想法的催化
下，看出了其中对你的研究课题有价值的地方。

3.　建立关系
　 一两年后，对自己准备从事的子领域已经有了一些想法。此时——或者再早一点
——加入Secret Paper Passing Network是很重要的。这个非正式的组织是人工智能
真正在做什么的反映。引导潮流的工作最终会变成正式发表的论文，但是至少在牛人
完全明白一年之后，也就是说，牛人对新思想的工作至少领先一年。
　 牛人如何发现新思路的？可能是听自于某次会议，但是最可能来自于Secret Paper
Passing Network。下面是该网络工作的大致情况。Jo Cool有了一个好想法。她将尚
不完整的实现与其他一些工作融合在一起，写了一份草稿论文。她想知道这个想法究
竟怎么样，因此她将论文的拷贝发送给十位朋友并请他们进行评论。朋友们觉得这个
想法很棒，同时也指出了其中的错误之处，然后这些朋友又把论文拷贝给他们各自的
一些朋友，如此继续。几个月后，Jo对之进行了大量修订，并送交给AAAI。六个月后
，该论文以五页的篇幅正式发表（这是AAAI会议录允许的篇幅）。最后Jo开始整理相
关的程序，并写了一个更长的论文（基于在AAAI发表论文得到的反馈）。然后送交给
AI期刊。AI期刊要花大约两年的时间，对论文评审，包括作者对论文修改所花费的时
间，以及相应的出版延迟。因此，理想情况下，Jo的思想最终发表在期刊上需要大约
三年时间。所以牛人很少能从本领域出版的期刊文章中学到什么东西，来得太迟了。
你，也可以成为一个牛人。下面是建立学术关系网的一些诀窍：
　 有很多讨论某个AI子领域（如连接主义或者视觉）的邮件列表，选择自己
感兴趣的列表加入。
　 当与很熟悉本领域的人讨论自己的思想时，他们很可能不直接评价你的想
法，而是说：“你读过某某吗？”这并不是一个设问，而是建议你去阅读某份文献，
它很可能与你的想法有关系。如果你还没有读过该文献，从跟你交谈的高手那里得到
该文献的详细信息，或者直接从他那里借一份拷贝下来。
　 当你读到某份让你感到很兴奋的论文，复印五份送交给对之感兴趣的其他
五个人。他们可能会反馈回来很好的建议。
　 本实验室有很多针对不同子领域的非正式（持续发展的）论文讨论组，他
们每星期或每两星期聚会一次，对大家阅读完的论文进行讨论。
　 有些人并不介意别人去翻看他们的书桌，也就是说，去翻阅他们堆在书桌
上的不久要阅读或者经常翻阅的论文。你可以去翻翻看，有没有自己感兴趣的。当然
了，首先要得到主人的许可，要知道有些人确实反感别人翻自己的东西。去试试那些
平易近人的人。
　 同样，有些人也并不介意你翻看他们的文件柜。实验室中可是有很多学问
精深的人，他们的文件柜里也是有好多宝贝。与利用学校图书馆相比，这通常是更快
更可靠的寻找论文的方式。
　 只要自己写下了些东西，将草稿的拷贝分发给那些可能感兴趣的人。（这
也有一个潜在的问题：虽然AI领域的剽窃很少，但也确实有。你可以在第一页写上“
请不要影印或者引用”的字样以做部分防范。）大部分人并不会阅读自己收到的大部
分论文，因此如果只有少数人返回评论给你，也不用太在意。你可以如此反复几次—
—这是期刊论文所必需的。注意，除了自己的导师，一般很少将两次以上的草稿送给
同一个人。
　 当你写完一篇论文后，将论文的拷贝送给那些可能感兴趣的人。别以为人
家自然而然地就会去阅读发表论文的期刊或者会议录。如果是内部的出版物（备忘录
和技术报告）就更不容易读到了。
　 你保持联系的人越是各式各样，效果就越好。尝试与不同研究组，AI实验
室，不同学术领域的人交换论文。使自己成为没有联系的两个科研组交流的桥梁，这
样，很快的，你的桌子上就会冒出一大摞相关的论文。
如果某篇论文引用了自己感兴趣的某些东西，做好笔记。维护一份自己感
兴趣参考文献的日志。到图书馆去看看能不能找到这些论文。如果要了解某个主题的
发展轨迹，可以有意地去做一张引用的“参考文献”图。所谓的参考文献图，是指引
用组成的网：论文A引用B和C，B引用C和D，C引用D，等等。注意那些被经常引用的论
文，这通常是值得阅读的。参考文献图有奇妙的性质。一个是经常有研究同一主题的
研究组相互不了解。你搜索该图，突然发现了进入另一部分的方式，这通常出现于不
同学校或者不同方法存在的地方。尽可能了解多种方法是很有价值的，这总比非常深
入的了解某一种方法更好。
　 暂时搁置。跟别人交谈。告诉他们你在做什么，并询问人家在做什么。（
如果你对与别的学生讨论自己的想法感到害羞，也要坚持交谈，即使自己没有什么想
法，与他们讨论自己认为确实优秀的论文。这将很自然地引导到下一步做什么的讨论
。）每天中午在活动楼七层有一个非正式的午餐讨论会。在我们实验室，人们都习惯
于晚上工作，所以午餐的时候可以跟别人组成松散的小组进行讨论。
如果你与外界的交流很多——做演示或者参加会议——去印张事务名片，
　　主要要使自己的名字容易记住。
从某个时间开始，你将会开始参加学术会议。如果你确实参加了，你会发
现一个事实，几乎所有的会议论文都令人生厌或者愚蠢透顶。（这其中的理由很有意
思，但与本文无关，不做讨论）。那还去参加会议干吗？主要是为了结识实验室之外
的人。外面的人会传播有关你的工作的新闻，邀请你作报告，告知你某地的学术风气　　
和研究者的特点，把你介绍给其他人，帮助你找到一份暑期工作，诸如此类。如何与
别人结识呢？如果觉得某人的论文有价值，跑上去，说：“我非常欣赏您的论文”，
并提问一个问题。
　 获得到别的实验室进行暑期工作的机会。这样你会结识另外一群人，或许
还会学到另外一种看待事物的方式。可以去问高年级同学如何获取这样的机会，他们
或许已经在你想去的地方工作过了，能帮你联系。
　 通常的情况，你只能做AI领域的事情，对AI领域之外的事情一无所知，好像有些
人现在也仍然这么认为。但是，现在要求好的研究者对几个相关的领域都了解颇深。
计算的可行性本身并没有对什么是智能提供足够的约束，其他的领域给出了其他形式
的约束，例如心理学获得的经验数据。更重要的是，其他的研究领域给了你思考的新
工具，看待智能的新方法。学习其他领域的另外一个原因是AI本身并没有评价研究价
值的标准，全是借自于其他领域。数学将定理作为进展；工程会问某个对象是否工作
可靠；心理学要求可重复的试验；哲学有严格的思辨；等等。所有这些标准有时都在
AI中起作用，熟悉这些标准有助于你评价他人的工作，深入自己的工作以及保护自己
的工作。
　 经过六年左右的课程方可获得MIT的PhD，你可以在一到两个非AI领域里打下坚实
的基础，在更多的领域内具有阅读水平，并且必须对大部分内容具有一定程度的理解
。下面是如何学习自己所知甚少领域的一些方法：
　 选修一门研究生课程，这很牢靠，但通常不是最有效的方法。
　 阅读课本。这方法还算不错，不过课本的知识经常是过时的，一般还有很
高比例的与内容无关的修辞。
　 找出该领域最棒的期刊是什么，向该领域的高人请教。然后找出最近几年
值得阅读的文章，并跟踪相关参考文献。这是最快的感受该领域的方法，但有时候你
也许会有错误的理解。
　　找出该领域最著名的学者，阅读他们所著的书籍。
　　跟该领域的研究生泡在一起。
　 参看外校研究该领域的系的课程表。拜访那里的研究院办公室，挑选有用的的文献。
　 计算机科学是我们所使用的技术。你需要选修的初级研究生课程肯定不能
让你对计算机科学有足够的了解，因此你必须通过阅读学习更多的知识。计算机科学
所有的领域——理论体系结构，系统，语言等等——都是必须学习的。
　 数学可能是接下来需要了解的最重要的学科。对于工作在视觉或者机器人
学的人来说更关键。对于以系统为中心的工作，表面上看，并不相关，但数学会教你
有用的思维方式。你需要能阅读定理，如果具有证明定理的能力将会给本领域的大多
数人留下深刻的印象。很少有人能自学数学，光做个听众是不够的，还得做习题集。
尽可能早地选修尽可能多的数学课，其他领域的课程以后选也很容易。
　 计算机科学是以离散数学为基础的：代数，图论，等等。如果你要从事推理方面
的工作，逻辑是很重要的。逻辑在MIT用得不多，但是在斯坦福以及其他地方，这是
认识思维的主流方法。所以你必须具备足够的逻辑知识，这样你才能保护自己的观点
。在MIT数学系选修一两门课程就足够了。要是研究兴趣在感知和机器人，那么不仅
需要离散数学，还需要连续数学。在分析，微分几何和拓扑学具有扎实的基础将会给
你提供最常使用的技巧。统计和概率只是一般有用。
　 认知心理学与AI共享几乎完全相同的观点，但是实践者确实具有不同的目
标，他们主要是做实验而不是写程序。每一个人都需要知道认知心理学的某些知识。
在MIT，Molly Potter开了一门很好的有关认知心理学的初级研究生课程。
　 如果你想做有关学习的工作，那么发展心理学是很重要的。发展心理学从
一般意义上讲也是很有用的，它能告诉你对于人类智能来说，哪些事情难哪些容易。
它还给出了有关认知体系结构的认知模型。例如，有关儿童语言习得的工作就对语言
处理理论施加了坚实的约束。在MIT，Susan Carey开了一门很好的有关发展心理学的
初级研究生课程。
　 心理学中更“软”的部分，例如心理分析和社会心理学，对AI的影响看似
很小，但具有潜在的重大意义。它们会给你非常不同的理解人是什么的方式。象社会
学和人类学这样的社会科学可以起相似的作用。具有多种观点是很有用的。上述学科
你需要自学。不幸的是，很难区分出这些领域哪些是优秀的成果哪些是垃圾。到哈佛
去学习：对于MIT的学生来说，很容易交叉注册哈佛的课程。
　 神经科学告诉我们有关人体可计算硬件的知识。随着最近可计算神经科学
和联结主义的兴起，对AI具有非常大的影响。MIT的脑和行为科学系提供了非常好的
课程，视觉（Hildreth, Poggio, Richards, Ullman），移动控制（Hollerbach, Bizzi
）和普通神经科学（9.015，由专家组讲授）。
　 如果你想研究自然语言处理，语言学是很重要的。不仅如此，它还包含了
很多有关人类认知的约束。在MIT，语言学主要由Chomsky学院负责。你可以去看看是
不是符合自己的兴趣。George Lakoff最近出版的书《Women, Fire, and Dangerous
Things》可作为另外一种研究程序的例子。
　 工程，特别是电机工程，已经被很多AI研究机构作为一个研究领域。我们
实验室在培养程序中加入了很多需要确实做一些东西的要求，例如分析电路。了解EE
也有助于建造定制的芯片或者调试自己的Lisp机器上的电源。
　 物理学对于那些对感知和机器人感兴趣的人具有强大的影响。
　 哲学是所有AI领域看不见的框架。很多AI工作都有蕴含着哲学的影响。学
习哲学也能帮助你运用或者读懂很多AI论文中用到的观点。哲学可沿着至少两个正交
的轴分解。哲学通常是某种东西的哲学；有关思维和语言的哲学与AI更相关。然后存
在着多种哲学学派，从比较大的范围来分，哲学可分为分析哲学和大陆哲学。分析哲
学有关思维的观点与AI领域大多数研究者一致。大陆哲学则对我们习以为常的很多东
西有非常不同的看待方式。它曾经被Dreyfus用于证明AI是不可能的。就在不久前，
有几位研究者认为大陆哲学与AI是相容的，提供了另外一种解决问题的方法。MIT的
哲学属于分析哲学，哲学学院深深地受到Chomsky在语言学方面工作的影响。
　 看起来要学习太多的东西，是不是？确实如此。要小心一个陷阱：认为对于所有
的X，“只有我对X了解的更多，这个问题才会变得容易”。要知道，与之相关需要进
一步了解的东西是永远没完的，但最终你还是要坐下来，解决问题的。
5.　笔记
　 很多科学家都有做科研笔记的习惯，你也应该这样。可能你曾被告知从五年级开
始，对于每一门科学课都应该记笔记，确实如此。不同的记笔记方式适用于不同的人
，可以做在线笔记，记在笔记本或者便笺簿上。可能需要在实验室有一个，家里还有
一个。
　 在笔记本上记录下自己的想法。只有你自己才会去读它，因此可以记得比较随意
。记录下自己的思索，当前工作中遇到的问题，可能的解决方案。对将来可能用到的
参考文献作小结。
　 定期翻阅你自己的笔记本。有些人会做月度总结，方便将来的引用。
笔记中记录中的东西经常可以作为一篇论文的骨干。这会使生活变得轻松些。相反，
你会发现写粗略的论文——标题，摘要，分标题，以及正文的片段——是一种记录自
己当前工作的有效方式，即使你并不准备把它变成一篇真正的论文。（过一段时间你
或许会改变想法）。
　　你或许会发现Vera Johnson-Steiner的书《Notebooks of the Mind》很有用，
该书并不是描写如何做笔记的文献，它描述了随着思想片断的积累，创新思想是如何
出现的。

6.　写作
写作的理由有很多。
　 在整个读研的过程中，你需要写一到两篇（这取决于你所在系的规定）毕
业论文，以获得PhD或者MS。
　　勤于写作不仅仅给你练习的机会。
　 学术的规则就是要么发表，要么腐烂。在很多领域和学校，这通常开始于
你成为一名教授时，但是我们实验室的很多研究生毕业之前就已经开始发表论文了。
鼓励发表和分发论文是很好的政策。
　 写下自己的想法是很好的调整思路的方式。你会经常地发现自以为很完美
的想法一旦写下来就显得语无伦次。
　 如果你工作的目的是不仅为自己还要为他人服务，就必须把它发表。这也
是研究的基本责任。如果你写得精彩，会有更多的人来了解你的工作。
　 AI但凭单打独斗是很难做的，你需要经常地从他人那里获得反馈。对你的
论文作评论就是最重要的一种形式。任何事情，要做就要做到最好。
　 阅读有关如何写作的书籍。Strunk和White的《Elements of Style》对基
本的应该如何不应该如何做了介绍。Claire的《The MLA's Line By Line》（Houghton
Mifflin）是有关在句子级别如何编辑的书籍。Jacques Barzun的《Simple and Direct
: A Rhetoric for Writers》（Harper and Row, 1985）是有关如何作文的。
　 写论文时，读读那些写作高超的书，并思考作者的句法运用。你会发现不
知不觉地，你已经吸收了作者的风格。
　 要成为写作高手，需要付出颇多，历经数年，期间还要忍受和认真对待他
人的批评。除此之外，并无捷径可走。
　 写作有时候是很痛苦的，看起来好像是从“实际的”工作中分心了。但如
果你已经掌握了写作技巧，写起来会很快。而且如果你把写作当作一门艺术的话，你
能从中得到很多乐趣。
　 你肯定会遇到思路阻塞的情况，这有很多的可能原因，没有一定可以避免
的方法。追求完美可能导致思路阻塞：无论开始写什么，总觉得不够好。要理解写作
是一个调试的过程。先写一个草稿，然后返回修订。写草稿有助于理顺思路，如果写
不出来正文，那就写个大纲。逐步对之细化，直到已经很容易写出子部分的内容。如
果连草稿也写不出来，隐藏掉正在写作的所有窗口，然后随便输入自己脑袋里想到的
东西，即使看起来好像是垃圾。当你已经写出了很多文本后，重新打开窗口，将刚才
写的东西编辑进去。
　 另外一个错误是以为可以将所有的内容依次写出。通常你应该将论文的核心内容
写出来，最后才是介绍部分。引起作者思路阻塞的另一个原因是不切实际的以为写作
是很容易的事情。写作是耗时耗力的，如果发现自己每天只能写一页，也不要放弃。
　 完美主义可能会导致对本来已经足够好的论文还在不停地打磨。这是浪费
时间。（这也是一种有意无意之间逃避做研究的表现）。将论文看作你与本领域其他
人交谈时的一句话。在交谈中，并不是每一句话都是完美的。很少有人会期待自己的
某次谈话就是全部的故事，是与对方的最后一次交流。
　 写信是一种很好的练习。很多技术论文，如果其风格更类似于给朋友的信
，那么会有很大的提高。坚持记日记也是练习写作的方法（也会使你试验更多的文体
，不仅仅是技术论文）。这两种方法还有其它的实质作用。
　 一个常见的陷阱是花很多时间去追求修辞而不是内容。要避免这样。LaTeX
并非完美，但是它有很多你所需的修饰语。如果这还不够，还可从其他从事这一研究
的人那里借用一些词语用法。很多站点（例如MIT）维护了一个写作修辞的库。
　 清楚自己要表达什么。这是清楚的写作中最难最重要的因素。如果你写了
拙劣的东西，且不知道如何修改，这很有可能是因为你不知道自己要说什么。一旦搞
清楚了自己要说什么，说就行了。
　 论文的写作要有利于读者查找到你所做的工作。无论是段落的组织还是通
篇的组织，都要将最核心的部分放在前面。要精心写作摘要。确保摘要已经反映出你
的好思路是什么。确保自己明白自己的创新点是什么，然后用几句话表达出来。太多
的论文摘要只是一般性地介绍论文，说是有一个好思路，却不说是什么。
　 不要用大话来贩卖你的工作。你的读者都是很优秀的人，正直且自尊。与
之相反，也不要为自己的工作道歉或者进行消减。
　 有时候你意识到某个子句、句子或者段落不够好，却不知道如何修改。这
是因为你钻到死胡同里出不来了。你需要返回重写这一部分。现实中这种情况很少发
生。
　 确保自己的论文中有中心思想。如果你的程序在10毫秒内解决了问题X，告
诉读者你是如何办到的。不要只是解释呢的系统是如何构建的，是做什么的，还要解
释其工作原理和价值所在。
　 写作是给人看的，而不是机器。因此光观点正确是不行的，还要易懂。不
要靠读者自己去推理，除非是最明显的推论。如果你在第七页的脚注上解释了某个小
玩意的工作原理，接着在第二十三页没有进一步解释就引用了它，此时如果读者感到
困惑一点都不值得奇怪。正式的论文要写清楚是很难的。不要模仿数学领域的文献，
它们的标准是尽可能少的解释，使读者感到越困难越好。这并不适用于AI。
　 写完一篇论文后，删掉第一段或者头几句话。你会发现那是与内容无关的
一般性话语，更好的介绍语句在第一段最后或者第二段的开头。
　 如果你等做完所有的工作后才开始写作，会失去很多。一旦开始了某个科研项目
，要养成这样的习惯：写作解释当前工作进展或者每几个月学习所得的非正式论文。
从你的研究笔记中的记载开始。花两天的时间写下来——如果你花的时间更长，说明
你是一个完美主义者。将论文与你的朋友分享。写的是草稿——不是为了被引用的那
种。将论文复制数十份，送给那些感兴趣的人（包括你的导师）。与写正式论文相比
，这样做具有很多相同的好处（评论，理清思路，写作练习等等），而且从某种意义
上讲，付出无需那么多。经常地，如果你做得不错，这些非正式论文以后可以作为正
式论文的骨干内容，也就是从AI实验室的Working Paper成为一篇期刊文章。
　　一旦你成为Secret Paper Passing Network的成员，会有很多人给你寄论文拷贝
要求评论。获得他人对自己的论文的评论是很有价值的。因此你评论的论文越多，你
获得支持就越多，也会收到更多人对你论文的评论。不仅如此，学习评价别人的论文
有助你的选择。
为论文写有用的评论是一门艺术。
　 要写出有用的评论，需要读两遍论文。第一遍了解其思想，第二遍开始作
评论。
　 如果某人在论文中屡次犯同一错误，不要每次都标记出来。而是要弄清楚
模式是什么，他为什么这样做，对此还可以做什么，然后在第一页清晰地指出或者私
下交流。
　 论文的作者在合并你的评论时，将会遵循最小修改的原则。如果可以，就
只修改一个词，不行再修改一个词组，再不行才修改整个句子。如果他的论文中某些
拙劣之处使得他必须修改整个段落，整个小节甚至整篇论文的组织，要用大字体的字
母指出来，这样他才不会忽视。
　 不要在论文写毁灭性的批评如“垃圾”。这对于作者毫无帮助。花时间提
出建设性的建议。要设身处地地为作者着想。
　 评论有很多种。有对表达的评论，有对内容的评论。对表达的评论也可以很不同
，可以是校对打字稿，标点，拼写错误，字词丢失等。应该学一些标准的编辑符号。
还可以是校正语法，修辞，以及混乱不清楚的段落。通常人们会持续地犯同一语法错
误，因此需要花时间明确地指出。接下来是对组织结构的评论：不同程度（子句，句
子，段落，小节乃至一章）的次序混乱，冗余，无关的内容，以及丢失论点。
　 很难描述对内容进行评论的特征。你可能建议作者扩展自己的想法，考虑某个问
题，错误，潜在的问题，表达赞美等。“因为Y，你应该读X”是一种总是有用的评论。
当被要求对论文作评论时，你首先想弄清楚哪种评论更有用。对于早期的论文草稿，
需要你主要对内容和论文的组织结构作评论；对于最终的草稿，需要你主要评论表达
的细节。注意，作为一种礼貌，在要求别人评论之前，应首先用拼写检查器对自己的
论文进行检查。
　 你无须接受所有的意见，但是必须都认真对待。将论文的部分内容裁掉是挺令人
痛心的，但往往也提高了论文的水平。你经常会发现某个意见确实指出了问题，但是
解决方法你觉得不可接受，那么就去寻找第三条道路。
　 要多发表论文，这其实比想象中的容易。基本上，AI出版物评审者评审论文的标
准是：(a)有新意；(b)在某些方面，符合标准。看看IJCAI的会议录，你会发现论文录
取的标准相当低。这种情况由于评审过程本身固有的随机性而变得更糟糕了。所以一
个发表论文的诀窍是不停地试。
　 确保论文可读性比较好。论文被拒绝的原因，除了没有意义之外，就是无
法理解或者组织糟糕。
　 论文在投往期刊之前，应该交流一段时间，并根据反馈的评论进行适当的
修订。要抵制那种急匆匆地把结果投往期刊的做法。在AI领域，没有竞赛，而且不管
怎么说，出版周期的延迟要大大超过对草稿进行评论的时间。
读一读你想投稿的期刊或者会议的过刊，确保自己论文的风格和内容是适合的。
　 很多出版物都有一页左右的“作者投稿须知”，仔细看看。
　 主要的会议都会在被接收的论文中评出内容和表达俱佳的获奖论文，仔细
研究研究。
　 通常是向会议投交一篇篇幅比较短的有关部分工作内容的早期报告，然后
再往期刊投交一份篇幅长的最终的正式论文。
　　论文被决绝了——千万不要沮丧灰心。
　 期刊和会议的论文评审过程存在很大的不同。为了节省时间，会议论文的
评审必须迅速，没有时间细究或者交流。如果你被拒绝了，你就失败了。但期
刊论文则不同，你可以经常地与编辑争辩，通过编辑与评审人争辩。
　 评审人一般都会对你有帮助的。如果你收到了令人生厌的评审报告，应该
向大会的程序主席或者编辑投诉。不能期望可以从会议论文评审人的报告那里
得到多少反馈。但对于期刊论文，往往可以得到非常棒的建议。你不必完全按
照评审报告的建议去做，但是，如果你不按照报告去做，那么就必须解释原因
，并且要意识到这可能会导致进一步的负面评价。不管怎么样，无论是哪种的
评审，作为评审者都要有礼貌。因为在余下的职业生涯中，你将会与被评审者
在一个学术圈子里。
　　MIT AI Lab Memos大体上是或者接近发表的水平。实际上，Technical
Reports基本上都是这些Memos的修订版本。Working Papers则更不正式，这是
很好的将自己的论文分发给同事们的方法。要出版这些内部文件，只需到
Publications Office（在活动楼八层）领一份表格，并有两位教员签字即可。
　 就像其它的科研活动一样，论文写作所花的时间总是比期望的要高。论文
的发表在耗费时间这个问题上则更严重。当你完成了一篇论文，投出去，等待
发表。数月后，论文以及评论被返回来。你不得不对论文进行修改。然后又是
几个月，才返回对你的修改的确认。如果你同时发表了该论文的不同形式，如
有一篇短的投会议，一篇长的投期刊，这样的过程将反复数个回合。结果有可
能是当你已经厌倦了，研究主题也已经令人生厌后数年，你仍然在修改那篇论
文。这启示我们：不要去做那些需要热情投入但是很难发表论文的研究——苦
不堪言。

7.　讲演
　 与同行交流的另外一种方式就是讲演，上面提到的有关论文写作的问题，
同样适用于讲演。站在听众面前从容讲演而不会使听众恹恹欲睡的能力，对于
你成功地获得别人的承认、尊敬乃至最终的求职都是很关键的。讲演的能力不
是天生的，下面是一些学习和练习讲演的方法：
　　Patrick Winston有一篇很好的有关如何作讲演的小论文。每年的一月，他
都会就此作讲演，演示和描述它的演讲技巧。
　 如果你觉得自己是一个糟糕的演讲者，或者想成为一名优秀的演讲者，选
一门公共演讲课。初级的表演课也很有用。
　 如果你的导师有定期的研究讨论会，自愿去作演讲。
　　MIT AI实验室有一系列的半正式座谈会，叫做Revolving Seminar。如果你
觉自己的某些观点值得写进AI Memo或者会议论文中，自告奋勇去作一场报告。
　 深入了解实验室的不同机器人项目，当你外地的亲朋好友来的时候，你可
以领着他们逛一圈，并就机器人做60分钟的报告。
　 由于修改演讲远比修改论文容易，有些人会觉得这是很好的寻找如何表达
思想的方式。（Nike Brady有一次曾说，他所有最好的论文都来自于演讲）。
　 在一间空屋子里练习，最好就是你马上要做的报告。这有助于调整报告的
技巧：每一张幻灯讲些什么；转换的延迟以及保持平滑；保持解释和幻灯的同步；估
计报告的时间长度。你花在调整设备上的时间越少，留下来的与人交流的时间就越长
　 用镜子，录音机或者录像机练习是另外一种方法。实验室有这三种设备。
这也有助于调整自己的发音和肢体语言。
　 对于比较正式的报告——特别是你的答辩——应该在几个朋友面前练习一
遍，请他们批评指正。
　 观察别人是如何做报告的。有很多访问MIT的人会做报告。参加这样的报告
会能够感受自己不熟悉的领域，并且如果报告令人提不起兴趣，你可以暗中分析报告
者错在哪里。
　 找一位朋友，将你最近的想法说给他听。这既可以提高的交际技巧，又能
调试自己的思路。

8.　程序设计
　 并不是所有的AI论文都包含代码，而且本领域的很多重量级人物从来没有写过一
个重要的程序。但是为了初步的近似AI工作原理，你必须会程序设计。不仅仅是很多
AI研究工作需要编写代码，而且学会程序设计能给你什么是可计算的什么是不可计算
的直觉，这是AI对认知科学贡献的主要来源。
　　在MIT，本质上所有的AI程序设计都使用Common Lisp。如果还不知道，赶快学吧
。当然，学习一门语言并不能等同于学习程序设计；AI程序设计包含的一些技术与那
些在系统程序设计或者应用程序设计中用到的大不相同。开始学的时候，可以先看看
Abelson和Sussman的《Structure and Interpretation of Computer Programs》，
并做一些练习。这本书与AI程序设计本质上并不相干，但是包含了一些相同的技术。
然后读Winston和Horn写的Lisp书第三版，书里有很多优雅的AI程序。最后，进行实际
的程序设计，而不是阅读，才是最好的学习程序的方法。
　 学习Lisp程序设计有很多传统。有些人习惯一起写代码，这取决于个性。还有的
人寻找机会直接向有经验的程序员学习，或者请他对你的代码进行评价。阅读别人的
代码也是很有效的方法。如果可以向高年级同学要他们的源代码。他们可能会有些抱怨，
说自己的编程风格差极了，程序实际上并不能工作云云。不管怎么样，最后你获得了
源代码。然后你要仔细地通篇阅读，这很费时间。通常阅读并完全理解别人代码所花
的时间与你自己编程完成的时间是一样多的，因此要计划好在你的头一个或者头两个
学期用数周的时间去阅读别人的代码。你将从中学到很多以前不曾想到在课本中也没
有的技巧。如果你读到了大段大段不可理解没有注释的程序，你就会明白不应该如何
写代码了。
　 在软件工程课里学习到的那些知识在AI程序设计中依然有用。要给代码加注释。
使用正确的数据抽象。将图和你的代码隔离开，由于你使用的语言基本上是
Common Lisp，因此可移植性很好。诸如此类。
　 经过头几年的学习后，应该写一些自己的标准AI模块，如：
　　真值维护系统
　　规划器
　　规则系统
　　不同风格的解释器
　　具有流程分析的优化编译器
　　具有继承特性的框架系统
　　几种搜索方法
　　基于解释的学习器
　 任何你感兴趣的东西都可以尝试用程序实现。你可以抓住问题的实质，在几天之
内完成一个功能版本。修改已有的程序是另外一种有效的方法，前提是你已经写过这
样的东西，并且确实了解其工作原理，优缺点以及效率等问题。
　 不象其他通常的程序员，AI程序员之间很少相互借阅代码。（演示代码例外）。
这部分由于AI程序很少有真正起作用的。（很多著名的AI程序只在作者论文所提到的
那三个例子上起作用，虽然最近这种情况已经有所改善）。另外一个原因是AI程序通
常是匆忙凑成，并没有考虑一般化的问题。使用Foobar的“标准”规则解释器，开始
时很有效，不久就会发现缺少一些你需要的功能，或者不够有效率。虽然可以对代码
进行修改满足自己的需要，但记住理解别人的代码是很耗时的，有时候还不如自己写
一个。有时候构建一个标准包的工作本身就可以成为一篇论文。
　 像论文一样，程序也有可能过于追求完美了。不停重写代码以求完美，最大化的
抽象所有的东西，编写宏和库，与操作系统内核打交道，这都使得很多人偏离了自己
的论文，偏离了自己的领域。（从另外一方面，或许这正是你需要将来谋生的手段）。

9.　导师
　 在MIT，有两种类型的导师，教学导师和论文导师。
　 教学导师的工作比较简单。每一位研究生都被分配了系里的一位老师作为教学导
师。教学导师的作用是作为系方代表，告诉你对你的正式要求是什么，如果你的进度
慢了敦促你，批准你的课程计划等。如果一切顺利的话，你每年只需要见教学导师两
次，在注册日那天。从另一方面讲，如果你遇到了困难，教学导师替你向系里反映或
者提供指导。
　 论文导师是监督你研究的人。选择论文导师是你读研期间最重要的选择，比选题
都重要得多。从更广的意义上讲，AI是通过师傅带徒弟的方式学习的。有很多领域的
技术方面或者研究过程方面的非正式知识，只能从导师那里学到，在任何教科书上都
找不到。
　 很多AI教员都是行为古怪的人，毕业生也如此。导师与研究生的关系是非常个性
化的，你的个人特点必须与导师的配合得很好，这样你们才能合作成功。
　 不同的导师具有不同的风格。下面是一些需要值得考虑的因素：
　 你需要多大程度的指导？有些导师会给你一个定义良好的适合做论文的问
题，对解决方法进行解释，并告诉你如何开展工作。如果你陷在某个地方了，他们会
告诉你如何开展下去。其他的导师属于甩手型，他们可能对你的选题毫无帮助，但是
一旦你选好题目，他们对于引导你的思路具有非常大的作用。你需要考虑清楚自己适
合独立工作还是需要指导。
　 你需要多大程度的联系？有的导师要求每周与你见面，听取你工作进展的
汇报。他们会告诉你应该读的论文，并给你实际的练习和项目做。其他的导师每学期
与你的谈话不会超过两次。
　 你能承受的压力有多大？有些导师施加的压力是很大的。
　　需要多少情感支持？
　 听取导师意见的认真程度如何？大多数导师会相当正式的建议你的论文题
目。有些导师是值得信赖的，他们给出的建议，如果按照执行，几乎肯定会做出一篇
可接受程度的论文，如果不是令人兴奋的论文的话。其他的则一下子抛出很多思路，
大部分是不切实际的，但是有一些，或许会导致重大突破。如果选了这样的一位导师
，你首先得把自己当作一个过滤器。
　 导师提供了什么类型的研究组？有些教授会创造环境，把所有的学生聚集
在一起，即使他们做的不是同一个项目。很多教授每周或者每两周与自己的学生们会
面。这对你有用么？你能与教授的学生和睦相处么？有些学生发现他们更能与其他教
研组的学生建立良好的工作关系。
　 你想参与大的项目么？有些教授将大系统分解，每个学生负责一部分。这
给了你与一组人讨论问题的机会。
　 你想被共同监督么？有些论文项目包含了多个AI领域，需要你与两个以上
的教授建立密切的工作关系。虽然你正式的论文导师只有一位，但是有时候这并不反
映实际情况。
　 导师愿意指导其研究领域之外的论文题目么？你是否能与导师一起工作，
比你做什么本身更重要。MIT的机器人系就曾指导过量子物理学和认知建模方面的论
文；推理方面的教员指导过视觉方面的论文。但是有些教员只愿意指导自己研究兴趣
领域内的论文。这对于那些欲获得终身职位的年轻教员来说尤其如此。
　 导师会为了你跟体制作斗争吗？有些导师会为了你跟系里或者某些有敌意
的实体作斗争。有时候体制对某些类型的学生不利（特别是对于女学生和怪癖的学生
），因此这一点很重要。
　 导师愿意并且能够在会议上推荐你的工作吗？这是导师工作的一部分，对
你将来工作意义重大。
　 上述这些因素，不同学校的情况很不相同。与大部分学校相比，MIT提供了多得
多的自由。
　 找论文导师是你研究生一年级最主要的任务。研一结束时，或者研二学年开始
阶段，你必须有一个论文导师。下面是一些诀窍：
　 查阅实验室的研究总结。其中有一页左右的篇幅描述了每个教师以及很多
研究生目前在做什么。
　 如果你对某些教师的研究工作感兴趣，查阅其最近的论文。
　 在第一学期，与尽可能多的教师交谈。去感受他们喜欢做什么，他们的研
究和指导风格是什么。
　 与预期导师的研究生交谈。要保证与导师的多个学生交流，因为每位导师
在与不同的学生交流时有不同的工作方式和交流效果。不能被一个学生的看法所左右
。
　 很多教师所在研究组的会议对新同学都是公开的。这是非常好的了解导师
工作方式的途径。
　 作为一门学科，AI不同寻常的一点是很多有用的工作是由研究生完成的，而不是
博士——他们忙着做管理去了。这有几个后果。一是某个教师的声望，是否会获得终
身聘用，在很大程度上取决于学生的工作。这意味着教授有很强烈的动机吸引最好的
学生为自己工作，并给与有效的指导和足够的支持。另外一个后果是，由于大部分学
生的论文方向是由导师形成的，因此整个领域的方向和发展很大程度上取决于导师选
择什么样的研究生。
当选定了导师，决定了自己对导师的要求后，要确保导师知道。不要由于交流不好，
浪费时间于自己并不想做的项目上。
不要完全依赖你的导师，要建立自己的网络。找一些能定期评审你的工作的人是很重
要的，因为研究时很容易走火入魔。网络中的人可以包括自己实验室或者外单位的研
究生和老师。
在与其他学生、老师甚至自己的导师的关系中，很可能会碰到种族主义者，性别歧视
，同性恋或者其他令人尴尬的事情。如果你不幸碰到了，去寻求帮助。MIT的ODSA出
版了一本叫做“STOP Harrassment”的小册子，里面有很多建议。《Computer Science
Women's Report》，可在LCS文档室找到，也与之相关。
实验室中有些同学只是名义上由导师指导。这对于那些独立性很强的人来说很好。但
是如果你已经完成了某项导师指导的工作，除非你确保没有导师也行且自己有牢靠的
支持网络，否则就不要这么干。

10.　论文
做毕业论文将占据研究生生活的大部分时间，主要是去做研究，包括选题，这比实际
的写作耗时更多。
硕士论文的目的是为做博士论文练兵。博士水平的研究如果没有准备好的话，是很难
进行的。硕士论文最本质的要求是展示自己的掌握程度：你已经完全理解了本领域最
新进展，并具备相应的操作水平。并不需要你对本领域的最新知识有所拓展，也不要
求发表你的论文。然而我们实验室的论文总是比较大气的，因此很多硕士论文实际上
都对本领域的发展作出了显著的贡献，大约有一半都出版了。这并不一定是好事情。
很多人精力都集中于硕士的工作，所以MIT有这样的名声：硕士论文的质量往往比博
士论文高。这有悖于硕士工作本来是为博士研究作准备的原有目的。另外一个因素是
所做研究要对领域有所贡献，至少需要两年，这使得研究生学习时间之长令人难以忍
受。现在或许你感受不到匆忙，但当你已经在实验室呆了七年后，你肯定迫不及待地
想逃出去。硕士从入学到毕业平均时间是两年半，但是，计算机系强烈鼓励学生提前
毕业。如果某个硕士生的题目过于庞大，可将之分解，一部分来做硕士论文，另一部
分给博士生作博士论文。
想要了解硕士论文研究是什么样的，读几本最新的硕士论文。记住比较好的论文是那
些出版的或者成为技术报告的，因为这标志着该论文被认为是扩展了领域的最新知识
——换句话说，他们的论文远远超出了硕士论文的水平。还要读一些通过的但是没有
出版的论文，所有通过的论文都可以在MIT图书馆中找到。博士论文必须对最新知识
有所拓展，博士论文的研究必须具备可出版的质量。MIT的泱泱气质又表现出来了，
很多博士论文在几年内都是某个子领域的权威工作。对于MIT的博士论文来说，开创
一个新领域，或者提出并解决一个新问题，并不是什么了不起的事情。虽然，这并不
是必需的。
一般来说，需要两到三年的时间来做博士论文。很多人花一到两年的时间跟硕士生活
说再见，以及选题。这段时间可以去尝试一些别的事情，例如做助教或者在某个非AI
领域打下坚实的基础或者组织个乐队。博士论文的实际写作时间大约是一年。
选题是论文工作中最重要最困难的部分：
　 好的论文题目不仅能够表达个人观点，而且可与同行交流。
　 选择题目必须是自己愿意倾注热情的。个人远景观点是你作为一个科学家
的理由，是你最为关切的意象，原则，思路或者目标。有多种形式。或许你想造一台
可与之交谈的计算机，或许你想把人类从计算机的愚蠢使用中拯救出来，或许你想展
示万物都是统一的，或许你想在太空发现新生命。远景观点总是比较大的，你的论文
并不能实现你的远景，但是可以朝着那个方向努力。
　 做论文时，最困难的就是如何将问题消减至可解决的水平，同时规模又足
以做一篇论文。“解决AI的宽度优先”是常见毛病的一个例子，题目太大太虚了。你
会发现需要不断的缩小题目的范围。选题是一个渐进的过程，不是一个离散的事件，
会持续到你宣布论文已经完成那一刻为止。实际上，解决问题通常比精确地描述问题
要容易得多。如果你的目标是一个五十年的工程，那么合理的十年工程是什么，一年
的呢？如果目标的结构庞大，那么最核心的部件是什么，如何最大程度的了解核心部
件？
　一个重要的因素是你可以忍受多大程度的风险。在最终的成功和风险之间
需要权衡。这也并不总是对的，AI中有很多研究者尚未涉及的想法。
　 好的论文选题有一个中心部分，你确信肯定可以完成，并且你和你的导师
都同意这已经满足毕业要求了。除此之外，论文中还有多种扩展，有失败的可能，但
如果成功了，会增加论文的精彩程度。虽然不是每一个论文选题都符合这个模式，但
值得一试。
　 有些人觉得同时在多个项目中工作可以在选题的时候选择可以完成的那个
。这确实降低了风险。另外一些人则愿意在做任何工作之前，选一个单独的题目。
　 可能你只对某个领域感兴趣，这样你的选题范围就狭窄得多。有时候，你
会发现系里的老师没有一个人能够指导你选择的领域。可能还会发现好像那个领域没
什么很自然的选题，反而对别的领域有好想法。
　 硕士选题比博士选题更难，因为硕士论文必须在你所知不多没有足够自信
时就完成。
　 博士选题需要考虑的一个因素是是否继续硕士阶段所研究的领域，可能拓
展或者作为基础，或者干脆转到另外一个领域。待在同一个领域事情就简单了，可能
只需要一到两年就毕业了，特别是如果在硕士阶段的工作中已经发现了适合做博士论
文的题目。不足之处在于容易定型，改换领域则能增加知识的宽度。
　 有的论文题目很新奇，有的则很普通。前者开创了新领域，探索了以前未
曾研究过的现象，或者为很难描述的问题提供了有效的解决方法；后者则完美地解决
了定义良好的问题。两种论文都是有价值的。选择哪一种论文，取决于个人风格。
　 论文的“将来的工作”部分，是很好的论文题目来源。
　 无论选什么样的题目，必须是前人未曾做过的。即使是同时有人做的工作
，也不好。有很多东西可作，根本无需竞争。还有一种常见的情况，读了别人的论文
后感觉很惊慌，好像它已经把你的问题解决了。这通常发生在确定论文题目过程中。
实际上往往只是表面类似，因此将论文送给某个了解你的工作的高人看看，看他怎么
说。
　　 MIT AI实验室的论文并非全是有关人工智能的；有些是有关硬件或者程序
设计语言的，也行。
选好题后，即使有点虚，你必须能够回答下列问题：论文的论点是什么？你想说明什
么？你必须有一句，一段，五分钟的答案。如果你不知道自己在干什么，别人也不会
严肃对待你的选题，更糟糕的是，你会陷在选题——再选题的圈子里而不能自拔。
开始作论文研究后，一定要能够用简单的语言解释每一部分的理论和实现是如何为目
标服务的。
记住，一旦选好了题目，你必须与导师就论文完成的标准达成清晰的一致。如果你和
他对论文具有不同的期望，最后你肯定死得很惨。必须定义好“完成测试”的标准，
像一系列的能够证明你的理论和程序的例子。这是必须做的，即是你的导师并不这么
要求。如果环境发生了根本的变化，测试也要随之改变。
首先尝试论文问题的简化版本。用实例检验。在形成理论抽象之前，要完整的探究具
有代表性的例子。
做论文的过程中，有很多浪费时间的方式。要避免下列活动（除非确实跟论文相关）
：语言表达的设计；用户接口或者图形接口上过分讲究；发明新的形式化方法；过分
优化代码；创建工具；官僚作风。任何与你的论文不是很相关的工作要尽量减少。
一种众所周知的现象“论文逃避”，就是你突然发现改正某个操作系统的BUG是非常
吸引人也很重要的工作。此时你总是自觉不自觉的偏离了论文的工作。要记住自己应
该做些什么。（本文对于部分作者来说就属于论文逃避现象）。

11.　研究方法论[本部分内容比较少，请添加]
研究方法学定义了什么是科研活动，如何开展研究，如何衡量研究的进展，以及什么
叫做成功。AI的研究方法学是个大杂烩。不同的方法论定义了不同的研究学派。
方法是工具。使用即可，不要让他们来使用你。不要把自己陷于口号之中：“AI研究
需要牢靠的基础”，“哲学家只会高谈阔论，人工智能则需要拼搏”，“在问为什么
之前，先搞清楚计算的是什么”。实际上，要在人工智能领域取得成功，你必须擅长
各种技术方法，还必须具备怀疑的态度。例如，你必须能够证明定理，同时你还必须
思考该定理是否说明了什么。
很多优秀的AI篇章都是巧妙地在几种方法论中取得平衡。例如，你必须选择一条在太
多理论（可能与任何实际问题都无关）和繁琐的实现（把实际的解决方法表达得语无
伦次）之间的最佳路线。你经常会面临区分“干净”和“肮脏”的研究决策。你应该
花时间将问题在某种程度上形式化吗？还是保持问题的原始状态，此时虽然结构不良
但更接近实际？采用前一种方法（如果可行的话）会得到清晰确定的结果，但这一过
程往往是繁琐的，或者至少不会直接解决问题。后者则有陷入各种处理的漩涡之中的
危险。任何工作，任何人，必须作出明智的平衡。
有些工作象科学。你观察人们是怎样学习算术的，大脑是如何工作的，袋鼠是如何跳
的，然后搞清楚原理，形成可检验的理论。有些工作象工程：努力创建一个更好的问
题解决器或者算法。有些工作象数学：跟形式化打交道，要理解属性，给出证明。有
些工作是实例驱动的，目标是解释特定的现象。最好的工作是以上几种的结合。
方法具有社会性，看看别人是如何攻克类似难题的，向别人请教他们是如何处理某种
特殊情况的。

12.　情感因素
研究是艰苦的工作，很容易对之失去兴趣。一个令人尴尬的事实是在本实验室读博的
学生只有很少比例最后获得学位。有些人离开是因为可以在产业界赚到更多的钱，或
者由于个人的原因；最主要的原因则是由于论文。本节的目标是解释这种情况发生的
原因，并给出一些有益的建议。
所有的研究都包含风险。如果你的项目不可能失败，那是开发，不是研究。面对项目
失败时是多么艰难啊，很容易将你负责的项目失败解释为你自己的失败。虽然，这实
际上也证明了你有勇气向困难挑战。
在人工智能领域很少有人总是一直成功，一年年地出论文。实际上，失败是经常的。
你会发现他们经常是同时做几个项目，只有一些是成功的。最终成功的项目也许反复
失败过多次。经历过很多由于方法错误的失败之后，才取得最终的成功。
在你以后的工作生涯中，会经历很多失败。但是每一个失败的项目都代表了你的工作
，很多思想，思考方式，甚至编写的代码，在若干年后你发现可用于另外一个完全不
同的项目。这种效果只有在你积累了相当程度的失败之后才会显现出来。因此要有最
初的失败以后将会起作用的信念。
研究所花费的实际时间往往比计划的要多得多。一个小技巧是给每个子任务分配三倍
于预期的时间（有些人加了一句：“……，即使考虑了这条原则”）。
成功的关键在于使得研究成为你日常生活的一部分。很多突破和灵感都发生在你散步
时。如果无时无刻地都潜意识的思考研究，就会发现思如泉涌。成功的AI研究者，坚
持的作用一般大于天资。“尝试”也是很重要的，也就是区分浅薄的和重要的思路的
能力。
你会发现自己成功的比例是很随机的。有时候，一个星期就做完了以前需要三个月才
能完成的工作。这是令人欣喜的，使得你更愿意在本领域工作下去。其他一些时候，
你完全陷在那里，感觉什么也做不了。这种情况很难处理。你会觉得自己永远不会做
出任何有价值的东西了，或者觉得自己不再具备研究者的素质了。这些感觉几乎肯定
是错误的。如果你是MIT录取的学生，你就是绝对合格的。你需要的是暂停一下，对
糟糕的结果保持高度的容忍。
通过定期设置中短期的目标，例如每周的或者每月的，你有很多工作要做。增加达到
这些目标的可能性有两种方法，你可以把目标记在笔记本中，并告诉另外一个人。你
可以与某个朋友商定交换每周的目标并看谁最终实现了自己的目标。或者告诉你的导
师。
有时你会完全陷在那里，类似于写作过程的思路阻塞，这有很多可能的原因，却并无
一定的解决方法。
　　范围过于宽泛了，可尝试去解决流程中的子问题。
　 有时候对你研究能力的怀疑会消磨掉你所有的热情而使得你一事无成。要
牢记研究能力是学习而得的技能，而不是天生的。
　 如果发现自己陷入严重的困境，一个多星期都毫无进展，尝试每天只工作
一小时。几天后，你可能就会发现一切又回到了正轨。
　 害怕失败会使得研究工作更加困难。如果发现自己无法完成工作，问问自
己是否是由于在逃避用实验检验自己的思路。发现自己最近几个月的工作完全是白费
的这种可能，会阻止你进一步开展工作。没有办法避免这种情况，只要认识到失败和
浪费也是研究过程的一部分。
　　看看Alan Lakien的书《How to Get Control of Your Time and Your Life
》，其中包含很多能使你进入充满创造力的状态的无价方法。
很多人发现自己的个人生活和做研究的能力是相互影响的。对于有些人来说，当生活
中一切都不如意时，工作是避难所。其他的人如果生活陷入混乱时就无法工作了。如
果你觉得自己确实悲痛得难以自拔，去看看心理医生。一份非正式的调查表明，我们
实验室大约有一半的学生在读研期间看过一次心理医生。
使得人工智能那么难的一个原因是没有被普遍接受的成功标准。在数学中，如果你证
明了某个定理，你就确实做了某些事情；如果该定理别人都证不出来，那么你的工作
是令人兴奋的。人工智能从相关的学科中借来了一些标准，还有自己的一些标准。不
同的实践者，子领域和学校会强调不同的标准。MIT比其他的学校更强调实现的质量
，但是实验室内部也存在很大的不同。这样的一个后果就是你不可能令所有的人都满
意。另外一个后果就是你无法确定自己是否取得了进展，这会让你觉得很不安全。对
你工作的评价从“我所见过最伟大的”到“空虚，多余，不明所以”不一而足，这都
是很正常的，根据别人的反馈修订自己的工作。
有几种方法有助于克服研究过程中的不安全感。被承认的感觉：包括毕业论文的接受
，发表论文等。更重要的是，与尽可能多的人交流你的思路，并听取反馈。首先，他
们能贡献有用的思路；其次，肯定有一些人会喜欢你的工作，这会使得你感觉不错。
由于评价进展的标准是如此不确定，如果不与其他的研究者充分的交流，很容易盲目
。特别当你感觉不太好时，应该就你的工作进行交流。此时，获得反馈和支持是非常
重要的。
很容易看不到自己的贡献，总是想：“如果我能做，肯定是微不足道的。我的所有思
想都太明显了”。实际上，当你回头看时，这些虽然对你是很明显的，对别人并不一
定是明显的。将你的工作解释给很多门外汉听，你会发现现在对你来说是平淡无奇的
东西原来那么难！写下来。
一项对诺贝尔获奖者实施的有关怀疑自己问题（在你研究的过程中，你一直觉得自己
是在做震惊世界的工作吗？）的调查表明：获奖者们一致回答他们经常怀疑自己工作
的价值和正确性，都经历过觉得自己的工作是无关的，太明显了或者是错误的时期。
任何科学过程的常见和重要的部分就是经常严格的评价，很多时候不能确定工作的价
值也是科学过程不可避免的一部分。
有些研究者发现与别人协作比单打独斗工作效果更好。虽然人工智能研究经常是相当
个人主义的，但是也有一部分人一起工作，创建系统，联合发表论文。我们实验室至
少已经有一个联合做毕业论文的先例。缺点是很难与协作者区分对论文的贡献。与实
验室之外的人合作，例如暑期工作时，问题就会少一些。
很多来到MIT AI实验室的学生都是以前所在学校最厉害的人。来到这里之后，会发现
很多更聪明的人。这对于很多一年级左右学生的自尊形成了打击。但周围都是聪明人
也有一个好处：在你把自己不怎么样的（但自己又没有觉察到）想法发表之前就被其
他人给打倒在地了。更现实的讲，现实世界中可没有这么多聪明人。因此到外面找一
份顾问的工作有利于保持心理平衡。首先，有人会为你的才能付费，这说明你确实有
些东西。其次，你发现他们确实太需要你的帮助了，工作良好带来了满足感。
反之，实验室的每一个学生都是从四百多个申请者挑选出来的，因此我们很多学生都
很自大。很容易认为只有我才能解决这个问题。这并没什么错，而且有助于推进领域
的发展。潜在的问题是你会发现所有的问题都比你想象的要复杂得多，研究花的时间
比原先计划的多得多，完全依靠自己还做不了。这些都使得我们中的很多人陷入了严
重的自信危机。你必须面对一个事实：你所做的只能对某个子领域的一小部分有所贡
献，你的论文也不可能解决一个重大的问题。这需要激烈的自我重新评价，充满了痛
苦，有时候需要一年左右的时间才能完成。但这一切都是值得的，不自视过高有助于
以一种游戏的精神去作研究。
人们能够忍受研究的痛苦至少有两个情感原因。一个是驱动，对问题的热情。你做该
研究是因为离开它就没法活了，很多伟大的工作都是这样做出来的。虽然这样也有油
尽灯枯的可能。另外一个原因是好的研究是充满乐趣的。在大部分时间里，研究是令
人痛苦的，但是如果问题恰好适合你，你可以玩一样的解决它，享受整个过程。二者
并非不可兼容的，但需要有一个权衡。
要想了解研究是怎么样的，遭到怀疑的时候应该如何安慰自己，读一些当代人的自传
会有些作用。Gregory Bateson's Advice to a Young Scientist, Freeman Dyson'
s Disturbing the Universe, Richard Feynmann's Surely You Are Joking, Mr.
Feynmann!, George Hardy's A Mathematician's Apology, 和Jim Watson's The Double
Helix.
当你完成了一个项目——例如论文——一两个月后，你可能会觉得这一切是那么不值
。这种后冲效果是由于长时间被压抑在该问题上，而且觉得本可以做得更好。总是这
样的，别太认真。等再过了一两年，回头看看，你会觉得：嘿，真棒！多棒的工作！