学术交流

时光荏苒，来到港中深学习三年多了 ，在学校及深圳市大数据研究院优异的科研环境沐浴下，我感觉自己在各方面都成长了特别多。用一个词来自我总结这几年的科研的话，就是“刚刚入门”。其实要达到这几个字并不简单，个人觉得主要需要三方面能力：一是找问题的品味，二是解决问题的技巧， 三是呈现结果的功力。回想本科和19年、20年的时候，我的这三方面能力几乎都为0，我都很佩服自己怎么有勇气来读Phd的。但在过去的一两年里，我在这几方面都有了很大进步，这要归功于这几年，我遇见了对我人生轨迹产生重要影响的老师：罗智泉老师。

首先要感谢罗智泉老师在我人生的十字路口指引了方向，我本科即将毕业的时候一度对未来要走什么样的道路非常迷茫，要做出什么样的成果，亦或是更基本的问题“该成为什么样的人”。这些问题使我在数学、统计、计算机的分叉路口徘徊不前。直到有一天我参加了罗智泉老师的面试，他坚毅地看着我的眼睛说''life is short, we only do things that are useful''。 自那一天起，我对未来的规划变得清晰了起来。在罗老师组内读书的这几年，无论是生活还是科研，罗老师都帮我树立起了正直、阳光的价值观，我心中也因此一直铆足了一股劲，想成为跟他一样的优秀学者。 

平时科研生活中最喜欢的环节就是罗老师的组会了。尽管他有时非常忙碌，也都会在每周六坚持花一个上午的时间给我们开组会，全身心地带大家研讨一篇论文。由于我平时也会参加一些其他的学术研讨活动，能观察到平均来说大家的注意力高度集中的阶段往往不会超过一个小时，而罗老师的组会却完全不同。每周在罗老师的带领下，大家都会全神贯注地专注于一个课题讨论三个多小时，最终往往能对所讨论的课题产生新的、深的理解。这样专注认真的氛围是相当难能可贵的。此外，组会讨论的知识面跨度非常大，包括了机器学习、强化学习、统计、优化、到无线通信等各类课题。即使有些课题我没有基础，罗老师也鼓励大家提问。他说组会上没有愚蠢的问题， 我们要在不断提问的过程中快速学习。同时，通过讨论各类跨学科跨专业的课题，罗老师也希望我们能成为更全面的研究者，培养广泛的科研兴趣和学术沟通的能力（特别是与非自己领域研究者沟通的技巧），而不是只会盯着自己的小课题其它啥也不会。我觉得罗老师的组会有这样的科研模式是非常难得且难以复制的，我也因此很珍惜每周的组会时间，努力学习到正确的研究品味和科研方法。  

读博的时光不知不觉过去三年多了，很高兴自己能慢慢入了科研的大门。但是我觉得自己在很多方面还非常不足，未来的路更是充满艰难险阻，希望自己能持续好好努力，早日达成自己心中的目标和理想。

非常荣幸深圳市大数据研究院能够提供这样一个将业界难点痛点、企业专家经验和学术研究结合起来的平台与机会，让大家有机会与国内外业界龙头展开合作交流，进行多方的互动合作。项目过程中，来自业界的资深一线领导、代码落地的工程化开发人员、学校教师团队给予学生们非常多的指导，大家经常一起讨论项目该怎么做，如何将优化理论与实际项目工程管理经验结合起来，为真实运营管理环境中的问题提供有效的解决方案。项目课题也与学术研究高度契合，研究院的老师们帮忙整合了多学院跨学科的指导老师资源，经常会在一个小课题中见到数据科学学院、商学院、计算机科学学院的老师们一起探讨，这种跨学科方法论的碰撞，常常给研究带来浓墨重彩的点睛一笔。 

此外，联合培养项目还是一个很好的与业界沟通的桥梁。与在读期间自己申请去校外实习相比，项目同样给同学们很多时间去公司参与活动，了解公司的工程实际细节，但时间和活动安排更弹性。对和我一样以后想去工业界工作的同学来说，联合培养项目省去了申请去头部公司单独实习的麻烦，并且项目能很好地贴合自己的研究。完成一个项目不仅局限于对业界工程的贡献，对学术研究也相辅相成。人多力量大，这个道理在项目中体现的非常明显。从亲身经历来说，在华为以及某消费品企业的项目中，企业团队也做了很多的算法尝试，公司数十人的团队在帮你试错。因此作为偏向实践的研究，团队众人的调研以及实验会不断帮助你印证对问题的假设，最终找准问题难点所在以及适合场景的最佳算法。