谈谈做CS类科研的步骤-新东方前途出国

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    谈谈做CS类科研的步骤

    2017-07-06

      做CS类科研的步骤,或者说写科技文献的步骤,不是很复杂(当年我做了4年果真没白费,哈)。我总结了一下,大概就一下几点:1.Introduction

     

     

      选好一个学术方向后,对此方向上的已有成果进行阅读,分析,分类, 搞清楚已解决的问题是什么,现存的难点是什么,热点是什么, 写出综述报告。其实就是literature review啦。在CUHK LAB的时候,XL老师和Helen老师老是和我提这个词,我已经比较熟悉了。另外呢,刚入门的人应该看看Journal上的东西,毕竟那是沉淀了之后的东西。然后才可以慢慢看看conference的东西练内功。

    2.  Problem formulation

      把所要研究的具有实际工程背景的学术问题进行描述,并转化成数学问题。数学一直都是最强有力的描述工具,当然,也是最正统的科学工具。

    3.  Main contributions

      找到适当的数学工具,给出上述问题的理论上的解决方案,得到理论上的结果, 并用定理的形式进行阐述。还是数学,科学家和工程师只相信数学和事实。

    4.  Simulations or experiments

      通过计算机仿真或实验研究进行上述理论成果的验证。CS,计算机科学与技术,首先是科学,是理论;可是最后终归要转化成实际的产品,不像做Pure mathematics的人,整天只要YY就可以了。。。-_-

    5.  Conclusions

      给出一般性的结论,以及需要进一步研究的问题。有头有尾的事情。一次不可能把问题都解决好,总有可以瞻望的地方,可以改进的嘎吱角落弯。

      # 第三章 #

      哎,扯期刊和会议。其实这是最没意思的东西了。想当年,我刚了解SCI和EI,整天琢磨着怎么在线看Nature和Science等等。其实,CS 里面根本不是这么回事。CS是一个日新月异的领域,各种技术都在以不可预测的速度在发展和变化。这和基础科学有着太大的不同了。所以,什么物理化学生物一个实验做好多年,最后发到Nature和Science上面,真正上conference上发表的东西其实没有什么特别大的价值,都是只言片语,远远没有期刊的威力来得大。所以无聊的美国人加菲猫同学(哈哈~ Garfield有一个多好记的名字),弄了个SCI来做索引。弄了个IF把整个学术界搞得乌烟瘴气,尤其是大陆还有亚洲一些国家,整天就想着弄几篇高 IF的牛paper。可是,CS压根就不是这个形式。CS的publication最大特点在于:极度重视会议,而期刊则通常只用来做re- publication。大部分期刊文章都是会议论文的扩展版,首发就在期刊上的相对较少。也正因为如此,计算机期刊的影响因子都低到惊人的程度,顶级刊物往往也只有1到2左右—-被引的通常都是会议版论文,而不是很久以后才出版的期刊版。因此,要讨论计算机科学的publication,首先就压根和 IF无关。另外一个现象就是CS的会议规模都很有限,有时候只登十来篇甚至三四篇论文,有的还是季刊或双月刊。很多好的会议每年只录用三四十篇甚至二十篇左右的论文。所以,CS的几乎每个领域都有好几种顶级刊物和好几个顶级会议。

      最牛哄哄的当然是‘Journal of the ACM(JACM)’了,ACM的官方学刊。可是,这个鸟刊只刊登那些对计算机科学有长远影响的论文,因此其不可避免地具有理论歧视。事实上确实如此:尽管JACM征稿范围包括了计算机的绝大部分领域,然而其刊登的论文大部分都是算法、复杂度、图论、组合数学等纯粹理论的东西,其它领域的论文要想进入则难如登天。这让我想到了两件事情:一件是meritocracy;一件是GRE填空里面的一道讲专家如何鄙视layman的题目。哎~ 罢了。另外一个就是‘Communications of the ACM (CACM)’了。从某种意义上来说,CACM比JACM要像Nature/Science很多。JACM上登的全是长篇大论,满纸的定义、定理和证明,别说一般读者没法看,就连很相近的领域的专家都未必能看懂。而CACM则是magazine,既登高水平的学术论文和综述,也登各种科普性质的文章和新闻。即便是论文,CACM也要求文章必须通俗易懂,不追求数学上的严格证明,而追求易于理解的直觉描述。在十几二十年前,CACM的文章几乎都是经典。但最近几年,由于CACM进一步通俗化,其学术质量稍有下降。

      除了ACM老大的东西外,就是IEEE的了。‘IEEE Transaction on Computers’是IEEE在计算机方面最好的刊物。但由于IEEE的特点,其更注重computer engineering而非computer science。换句话说,IEEE Transaction on Computers主要登载systems, architecture, hardware等领域的东西,尽管它的范围已经比大部分刊物要广泛。就刊物的质量而言,ACM Transactions系列总体来讲都高于IEEE Transactions系列,不过也不可一概而论。大部分ACM Transactions都是本领域最好的刊物或最好的刊物之一。大部分IEEE Transactions都是本领域很好的刊物,但也有最好的或者一般的。然而,非ACM/IEEE的刊物中,也有好的甚至最好的。例如,SIAM Journal on Computing被认为是理论方面最好的期刊之一。CS方面的会议论文事实上起着比刊物论文更大的作用。大部分会议都是每年一次,偶尔也有隔年一次的。正规的会议论文需要经过2-4个甚至更多个审稿人的双向或单向匿名评审,并且所有被接收的论文会被结集正式出版。大部分ACM的会议都是本领域顶级的或很好的会议。大部分IEEE的会议都是本领域很好的会议,但也有顶级的或者一般的。会议的档次通常可以通过论文录用率表现出来。顶级会议通常在20%左右或更低,有时能达到10%左右。我所知道的最低的录用率为7%。很好的会议通常在30%左右。达到40%以上时,会议的名声就很一般了。60%以上的会议通常很难受到尊敬。但也有例外。大名鼎鼎的STOC(ACM Symposium on Theory of Computing)录用率就达到30%以上,但它毫无疑问是理论方面最好的会议。造成这样的情形,主要是因为理论方面的工作者不多,而大部分人对 STOC又有一种又敬又怕的心理。

      下面列一些CS的顶级会议和期刊,有些是网上查到的,有些是某些人用SCI的IF排序做出来的:

      Computer Vision

      Conf.:

      Best:

      ICCV, Inter. Conf. on Computer Vision

      CVPR, Inter. Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition

      Good:

      ECCV, Euro. Conf. on Comp. Vision

      ICIP, Inter. Conf. on Image Processing

      ICPR, Inter. Conf. on Pattern Recognition

      ACCV, Asia Conf. on Comp. Vision

      Jour.:

      Best:

      PAMI, IEEE Trans. on Patt. Analysis and Machine Intelligence

      IJCV, Inter. Jour. on Comp. Vision

      Good:

      CVIU, Computer Vision and Image Understanding PR, Pattern Reco.

      Network

      Conf.:

      ACM/SigCOMM

      ACM Special Interest Group of Communication

      ACM/SigMetric Info Com Globe Com

      Jour.:

      ToN (ACM/IEEE Transaction on Network)

      A.I.

      Conf.:

      AAAI: American Association for Artificial Intelligence

      ACM/SigIR IJCAI: International Joint Conference on Artificial Intelligence

      NIPS: Neural Information Processing Systems

      ICML: International Conference on Machine Learning

      Jour.:

      Machine Learning

      NEURAL COMPUTATION

      ARTIFICIAL INTELLIGENCE

      PAMI

      IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS

      IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS

      AI MAGAZINE

      NEURAL NETWORKS

      PATTERN RECOGNITION

      IMAGE AND VISION COMPUTING

      IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING

      APPLIED INTELLIGENCE

      OS,System

      Conf.:

      SOSP: The ACM Symposium on Operating Systems Principles

      OSDI: USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation

      Database

      Conf.:

      ACM SIGMOD

      VLDB:International Conference on Very Large Data Bases

      ICDE:International Conference on Data Engineering

      Security

      Conf.:

      IEEE Security and Privacy

      CCS: ACM Computer and Communications Security NDSS (Network and Distributed Systems Security)

      Web

      Conf.:

      WWW(International World Wide Web Conference)

      Theory

      Conf.:

      STOC FOCS EDA Conf.: Best: DAC: IEEE/ACM Design Automation Conference

      ICCAD: IEEE International Conference on Computer Aided Design

      Good:

      ISCAS: IEEE International Symposium on Circuits And Systems

      ISPD: IEEE International Symposium on Physical Design

      ICCD: IEEE International Conference on Computer Design

      ASP-DAC: European Design Automation Conference

      E-DAC: Asia and South Pacific Design Automation Conference

      Graphics

      Conf.:

      Best:

      Siggraph: ACM SigGraph

      Good:

      Euro Graph Jour.: IEEE(ACM) Trans. on Graphics

      IEEE Trans. on Visualization and Computer Graphics

      CAD

      Jour.: CAD CAGD

      SE

      conf.: ICSE The International Conference on Software Engineering

      FSE The Foundations of Software Engineering Conferences

      ICASE IEEE International Conference on Automated Software Engineering

      COMPSAC International Computer Software and Applications Conferences

      ESEC The European Software Engineering Conferences

      Jour.:

      SEN ACM SIGSOFT Software Engineering Notes

      TSE IEEE Transactions on Software Engineering

      ASE Automated Software Engineering SPE Software-Practice and Experience ########################

     

     

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