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[教育信息]如何评价香港科技大学（广州）liu ming教授制定的 27 分毕业规则？ |
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看到icra群里在热烈讨论港科大机器人研究所的27分liu教授组，朋友圈又看到港科大机器人研究所沈老师获得Tro best paper。机器人圈同一天… |
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I was writing in English and then translate to Chinese with GPT on a ubuntu computer without CN inputs. 申し訳ございませんでした。 当谈到这个问题时，我认为作为今年毕业的一条“老狗”，我应该直接回答这个问题，为我自己和我们团队的利益着想。 首先核实事实这确实是2021年发布的毕业标准，也是我用来毕业的标准。Check the shits I wrote to know how I get myself done.后来发布了另一个毕业标准，因此这不是现在或新学生的标准。这只是一个参考。 专利和项目是算分的，但我没有用它们来毕业。我只是使用论文和引用。标准的实施细节据我所知，有很多方法可以获得额外的分数，但我没有使用这些方法。我使用的主要方法是与其他学生合作。就结果而言，我从合作中获得了12.5分。另外，由于与其他学生频繁讨论，几乎所有与ram-lab相关的领域都在我的讨论舒适区内，我非常感激我有机会实现这一点。我还要自豪地说，我们实验室的大多数毕业生都有相当广泛的知识基础，这有助于我们未来的工作。顺便说一下，当我和刘教授谈到毕业时，我感觉他在详细实施方面相当模糊。说实话，如果你能做一个紧凑的答辩论文并准备好下一份工作，他会要求你（我）“找到一个你已经满足的标准”，考虑到有三个版本的毕业标准。对标准的个人感受先说好的它驱使我每半年写点东西。对于像我这样没有学术梦想的人来说，这实际上非常好，能让我不断前进。它鼓励合作。实验室的许多老学生也提出了相互分享知识的氛围。正如许多人所知，我们的实验室在自动驾驶相关的很多领域都在工作。因此，在整个过程中我学到了很多。再说不好的说实话，我最不喜欢的是标准本身在变化，而教授在我应该遵循哪个标准上相当模糊。选择方向和写论文需要长期规划，所以变化的标准很难处理。实际上，完成27分要求的最佳解决方案，是合作并进行大量的小增量工作以提交到R-AL（第一作者5分）。不断写作和重新提交，以获得足够的论文。无论如何，这不是很好，这可能是新标准的动机。对整体的个人感受（可能与问题无关）实验室依靠学生相互帮助来维持。但病毒、外部环境的一些变化，以及向GZ校区的转移，某种程度上阻碍了这一过程。在我得到27分后，我试图补偿这一点，但我感觉为时已晚。就公司而言，我只在2020年之前参与过公司。我对每个阶段的实习都得到了公平的报酬，所以我没有什么可抱怨的。就项目而言，有些项目不时需要大量的时间和精力，但具体体验取决于个人得到了什么项目，所以我不会过多评论。随着环境的变化，新学生似乎面临着与我不同的情况，所以我不会对新学生过多评论。 |
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利益完全无关，来蹭热度的~ Update一下，ICRA这件事情已经基本得到解决了，撤稿。至于对于一作的一些行为要做什么处罚，这是hkust gz内部的事情了，等有瓜我们再吃就行了，非常不建议对其他list里面的老师上升一个维度进行攻击。 言归正传，其实对于27分的标准，有好有坏，这里的文章肯定不是全部都是一作！大家仔细研究 好处 你可以有一个可靠的标准的产出要求，这一定会push你和激励你一段时间内都会有所产出。你以后在国内的教职或者工作都会很顺，毕竟国内大环境还是数量优先于质量的。标准内是完全接受合作的，在这种软性约束下，也可以提升组内整体的一个科研氛围吧。 坏处 很多学术废物，比如我，其实根本就做不到，所以天然就分排斥我做不到的东西。很多规则以内的模糊玩法，比如一直All in RAL，做刷benchmark的"短平快"，IROS和ICRA这周刷个CV的task，开源个dataset。以至于后来有可能会完全失去了科研格调以及再次进入高规格科研的资格，你们完全可以参考我，我就是一个典范。流水线的作业模式有点会压抑人自由探索的个性。因为一段时间就要有稳定的产出才能保证，大家用3年去解决一个topic之后投稿TRO这类的，性价比太小了，所以大家都会失去长科研的机会，以及真正去开一个新topic的勇气。 对于我而言，其实更多以后还是可以希望找到一个机会，进入学术界去教职什么的，一个广东省内二本/三本院校的稳定教职就是我的目标。所以这个27分准则也可能会是我自己约束自己成果产出的标准，争取这两三年再努努力，也想把数量做到最大化。 不过话又说回来，在这些院校标准内，会议和短文都不作数的情况下，我估摸着未来只有靠发TRO/TPAMI来一决胜负了。毕竟我一已经达到了27的朋友，也想和我卷同一个坑啊！ |
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川大计算机某强组博士毕业30分，nature communications应该是10分，一篇tpami 好像是8分，一篇cvpr5分，不同A不一样 |
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为学生前途负责的好老师啊。仔细看了一下，并不是特别难，属于踮起脚尖可以摘到的。 又不要干杂活，做横向，帮老师白打工。发论文都是自己的，老师不抢一作，不让关系户来抢一作，多好啊。而且还鼓励合作，利于组里的氛围。对学生未来的发展有很大的好处。本来PhD就是给自己读的。如果只是想躺平，混学历，完全没必要读PhD，嚯嚯纳税人的钱。毕竟选择了PhD，就默认了要经历痛苦。 CS这边偏工程的方向，真的是只要努力了，就一定有成果。国内的PhD还好，美国的老师是真的会开人的，而且还不少，我知道好几个第三年被老师开除的了。到了二三年级，因为压力太大退学的也不少，不然怎么毕业率只有70%。 这种公开透明的毕业要求反而好，事先就说好了，选了就得接受。一般丑话说在前面的人，都是很靠谱的人。 |
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一般的大组要求都差不多吧，虽然看上去要27分，但我看合作也算分。所以毕业大概的标准如果是纯文章的话。 4篇1作+ 5篇合作(挂名)，大多数港校phd是可以达到的。一作方面甚至可3篇会议，其中一篇扩成期刊。我觉得不是特别高的要求。基本上Phd都会要求3篇，不然thesis都写不了。 项目，专利，引用，也有分。Ph.D. 好好读不浪费时间，这个要求不过分。很多朋友已经远超过这个标准。 我也十分赞同我们系Yu Bei老师的回答: 量化毕业标准的初衷是什么？为了卡毕业是不可取的，鼓励合作是正解。 |
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看了下 其实还是比较正常的标准 (3篇工作, 其中一篇要是很好的期刊, 在此基础上鼓励合作) 一篇pami加一篇cvpr加20citation 就已经18分了, 剩下的随便凑凑了 分数量化的主要问题还是大家会把心思放在取巧上, 而非research本身 |
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ISO标准化培养卷王，就业前景很好，反哺团队，给团队带来更多的资源，更好的生源，团队快速成长。 |
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好严格，让我想到流水线（感觉我肯定受不了）。。。 |
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按这个标准我肯定是无法毕业的。。。。27分意味着差不多要署名10个工作，一作可能在4-5篇（有顶刊三四篇也可以），四年时间但凡走点弯路拖个一年半载的就延毕了。 而且10个署名有点恐怖了，这就是大组的产量吗。真就随便参与一下讨论或者改改写作就加个名字？要么就是大佬能多开，和我这种单线程渣渣没关系了。 |
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对这个问题的评价，要看事情的初衷。 如果是以量化的方法卡毕业，那手段值得商榷；但如果是以量化的方法鼓励合作，就是一个逻辑合理的方法。 |
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挺好的，公平合理，童叟无欺，这么大的组必须得有规矩，不然没法管理。 |
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不要评价。人实验室咋管理，外人有什么好评价的。 |
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高标准严要求“易入难出”严师出高徒，这才是名校风范，负责任的高校是教书育人培养人才的，不是让你混个文凭就甩给社会了！ |
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作为一个博士当然应该有自驱力，尽量多出成果。但我感觉把paper数量作为衡量毕业标准很low呀... |
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感觉这样的实验室规定在欧洲搞的话肯定会被以各种Social Safety 等被举报··· |
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我只知道西工大电院5分毕业，基本上所有一区，和部分二区都是2分 |
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如果这个组资源够 那就是传统的大组 其他大组只是没写出来而已 资源不够的 那就是天坑 毕业都困难 |
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图里的老哥是会说话的，但是还不够会。我建议一些alternatives： 1 需要27分毕业，一篇一作ccf a也才3分 2 需要6篇rss或者ml三大会一作才能毕业 |
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如果横移到安全方向四舍五入等于至少一篇一作四大＋2-3篇一作TIFS/TDSC，这种佬出国做个博后，，，可以直接985副高了。。。安全的会比刊顶多了 |
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很多组都是这个毕业规则 知道一篇顶会6分 一篇一区trans8分 一篇tpami/tip等期刊12分，24分毕业的组 tip审稿周期一年 不加点速 四年怎么毕业 |
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大家一定要记住一个事： 香港的大学（也包括澳门，新加坡）等 凡是在这种东亚密集居住型城市建造的所谓“西方教育大学” 本质上都不是“西式教育” 而是一种具备“西式制度”，但核心仍然是以多发文章数量，多造水文为核心的科研体系。 和内地其实并没有本质的区别。 |
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只有我注意到两篇nnls就30分了吗 |
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这种有明确标准的事有什么好讨论吗？人家的实验室人家怎么管不是应该的吗？你觉得不合理，你不要去不就好了。如果真的要求太高，没人去，他自己就会调整降低标准。公平公开公正 |
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导师权力过大 |
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我觉得挺好的，相比某些老师即使学生出了成果也硬压着不让毕业，强行压榨廉价劳动力，不如直接明码标价。 建议推广，双向选择，既能避免学生混日子混学历，也能避免老师不当人无理由让学生读10年。 至于混日子混学历的，不想读博别读，谁求着你读了？不是这块料就别折磨自己了。 别读了博还后悔，做这个后悔做那个也后悔，一辈子就在不停后悔当中郁郁而终，还散播负能量，真实失败者做派，自己作的还大张旗鼓怨天尤人，看得厌蠢症犯了。 |
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