পুরস্কার ইলিয়া সেগালোভিচের নামে। কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং লঞ্চ প্রকাশনা সম্পর্কে একটি গল্প

আজ আমরা ইলিয়া সেগালোভিচের নামে একটি বৈজ্ঞানিক পুরস্কার চালু করছি iseg. এটি কম্পিউটার বিজ্ঞানের ক্ষেত্রে কৃতিত্বের জন্য পুরস্কৃত করা হবে। স্নাতক এবং স্নাতকোত্তর ছাত্র পুরস্কারের জন্য তাদের নিজস্ব আবেদন জমা দিতে পারেন বা বৈজ্ঞানিক সুপারভাইজার মনোনীত করুন। বিজয়ীদের নির্বাচন করা হবে একাডেমিক সম্প্রদায় এবং ইয়ানডেক্সের প্রতিনিধিদের দ্বারা। প্রধান নির্বাচনের মানদণ্ড: সম্মেলনে প্রকাশনা এবং উপস্থাপনা, সেইসাথে সম্প্রদায়ের উন্নয়নে অবদান।

এপ্রিলে প্রথম পুরস্কার বিতরণী অনুষ্ঠান হবে। পুরস্কারের অংশ হিসাবে, তরুণ বিজ্ঞানীরা 350 হাজার রুবেল পাবেন এবং উপরন্তু, তারা একটি আন্তর্জাতিক সম্মেলনে যেতে, একজন পরামর্শদাতার সাথে কাজ করতে এবং ইয়ানডেক্স গবেষণা বিভাগে ইন্টার্নশিপ করতে সক্ষম হবেন। বৈজ্ঞানিক সুপারভাইজাররা 700 হাজার রুবেল পাবেন।

পুরষ্কারটি চালু করার উপলক্ষ্যে, আমরা কম্পিউটার বিজ্ঞানের জগতে সাফল্যের মানদণ্ড সম্পর্কে হাব্রেতে এখানে কথা বলার সিদ্ধান্ত নিয়েছি। কিছু Habr পাঠক ইতিমধ্যে এই মানদণ্ডের সাথে পরিচিত, অন্যরা তাদের সম্পর্কে একটি মিথ্যা ধারণা থাকতে পারে। আজ আমরা এই ব্যবধানটি পূরণ করব - আমরা নিবন্ধ, সম্মেলন, ডেটাসেট এবং পরিষেবাগুলিতে বৈজ্ঞানিক ধারণাগুলি স্থানান্তর সহ সমস্ত প্রধান বিষয়গুলিতে স্পর্শ করব৷

কম্পিউটার বিজ্ঞানের ক্ষেত্রে বিজ্ঞানীদের জন্য, সাফল্যের প্রধান মাপকাঠি হল শীর্ষ আন্তর্জাতিক সম্মেলনে তাদের বৈজ্ঞানিক কাজের প্রকাশনা। গবেষকের কাজকে স্বীকৃতি দেওয়ার জন্য এটিই প্রথম "চেকপয়েন্ট"। উদাহরণ স্বরূপ, সাধারণভাবে মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে, ইন্টারন্যাশনাল কনফারেন্স অন মেশিন লার্নিং (ICML) এবং কনফারেন্স অন নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেমস (NeurIPS, পূর্বে NIPS) আলাদা। এমএল-এর নির্দিষ্ট ক্ষেত্রগুলির উপর অনেকগুলি সম্মেলন রয়েছে, যেমন কম্পিউটার দৃষ্টি, তথ্য পুনরুদ্ধার, বক্তৃতা প্রযুক্তি, মেশিন অনুবাদ ইত্যাদি।

কেন আপনার ধারনা প্রকাশ

যারা কম্পিউটার বিজ্ঞান থেকে দূরে তাদের ভুল ধারণা থাকতে পারে যে সবচেয়ে মূল্যবান ধারণাগুলি গোপন রাখা এবং তাদের স্বতন্ত্রতা থেকে লাভের চেষ্টা করা ভাল। তবে আমাদের মাঠের বাস্তব অবস্থা ঠিক উল্টো। একজন বিজ্ঞানীর কর্তৃত্ব বিচার করা হয় তার কাজের তাত্পর্য দ্বারা, তার নিবন্ধগুলি অন্যান্য বিজ্ঞানীরা কতবার উদ্ধৃত করেছেন (উদ্ধৃতি সূচক) দ্বারা। এটি তার ক্যারিয়ারের একটি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য। একজন গবেষক পেশাদার সিঁড়ি বেয়ে উপরে উঠেন, তার সম্প্রদায়ে আরও সম্মানিত হয়ে ওঠেন, শুধুমাত্র যদি তিনি ধারাবাহিকভাবে শক্তিশালী কাজ তৈরি করেন যা প্রকাশিত হয়, বিখ্যাত হয় এবং অন্যান্য বিজ্ঞানীদের কাজের ভিত্তি তৈরি করে।

অনেক শীর্ষ নিবন্ধ (সম্ভবত বেশিরভাগ) বিশ্বের বিভিন্ন বিশ্ববিদ্যালয় এবং কোম্পানির গবেষকদের মধ্যে সহযোগিতার ফলাফল। একজন গবেষকের কর্মজীবনে একটি গুরুত্বপূর্ণ এবং অত্যন্ত মূল্যবান মুহূর্ত হল যখন সে তার অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে নিজের ধারণাগুলি খুঁজে বের করার এবং বের করার সুযোগ পায় - কিন্তু এর পরেও, তার সহকর্মীরা তাকে অমূল্য সাহায্য প্রদান করে চলেছে। বিজ্ঞানীরা একে অপরকে ধারনা বিকাশে সাহায্য করে, সহযোগিতায় নিবন্ধ লিখতে - এবং বিজ্ঞানে বিজ্ঞানীর অবদান যত বেশি, তার পক্ষে সমমনা লোকদের খুঁজে পাওয়া তত সহজ।

অবশেষে, তথ্যের ঘনত্ব এবং প্রাপ্যতা এখন এতটাই মহান যে বিভিন্ন গবেষক একই সাথে একই রকম (এবং সত্যই মূল্যবান) বৈজ্ঞানিক ধারণা নিয়ে এসেছেন। আপনি যদি আপনার ধারণা প্রকাশ না করেন তবে অন্য কেউ আপনার জন্য এটি প্রকাশ করবে। "বিজয়ী" প্রায়শই তিনি নন যিনি একটু আগে উদ্ভাবন নিয়ে এসেছিলেন, তবে যিনি এটি একটু আগে প্রকাশ করেছিলেন। অথবা - যিনি ধারণাটিকে যতটা সম্ভব সম্পূর্ণরূপে, স্পষ্টভাবে এবং বিশ্বাসযোগ্যভাবে প্রকাশ করতে পেরেছিলেন।

প্রবন্ধ এবং ডেটাসেট

সুতরাং, গবেষকের প্রস্তাবিত মূল ধারণাটিকে ঘিরে একটি বৈজ্ঞানিক নিবন্ধ তৈরি করা হয়েছে। এই ধারণা কম্পিউটার বিজ্ঞানে তার অবদান। নিবন্ধটি কয়েকটি বাক্যে প্রণয়নকৃত ধারণাটির বর্ণনা দিয়ে শুরু হয়। এটি একটি ভূমিকা দ্বারা অনুসরণ করা হয় যা প্রস্তাবিত উদ্ভাবনের সাহায্যে সমাধান করা সমস্যার পরিসীমা বর্ণনা করে। বর্ণনা এবং ভূমিকা সাধারণত সহজ ভাষায় লেখা হয় যা ব্যাপক দর্শকদের কাছে বোধগম্য। ভূমিকার পরে, গাণিতিক ভাষায় উপস্থাপিত সমস্যাগুলিকে আনুষ্ঠানিক করা এবং কঠোর স্বরলিপি প্রবর্তন করা প্রয়োজন। তারপরে, প্রবর্তিত স্বরলিপি ব্যবহার করে, আপনাকে প্রস্তাবিত উদ্ভাবনের সারাংশের একটি স্পষ্ট এবং ব্যাপক বিবৃতি তৈরি করতে হবে এবং পূর্ববর্তী, অনুরূপ পদ্ধতি থেকে পার্থক্যগুলি চিহ্নিত করতে হবে। সমস্ত তাত্ত্বিক বিবৃতি হয় পূর্বে সংকলিত প্রমাণের রেফারেন্স দ্বারা সমর্থিত হতে হবে, অথবা স্বাধীনভাবে প্রমাণিত হবে। এটি কিছু অনুমান দিয়ে করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি ক্ষেত্রে একটি প্রমাণ দিতে পারেন যখন প্রশিক্ষণের ডেটা অসীম পরিমাণে থাকে (একটি স্পষ্টতই অপ্রাপ্য পরিস্থিতি) বা তারা একে অপরের থেকে সম্পূর্ণ স্বাধীন। নিবন্ধের শেষের দিকে, বিজ্ঞানী পরীক্ষামূলক ফলাফল সম্পর্কে কথা বলেছেন যা তিনি প্রাপ্ত করতে সক্ষম হয়েছিলেন।

কনফারেন্স আয়োজকদের দ্বারা নিয়োগ করা পর্যালোচকদের একটি কাগজ অনুমোদন করার সম্ভাবনা বেশি হওয়ার জন্য, এটির এক বা একাধিক বৈশিষ্ট্য থাকতে হবে। একটি মূল কারণ যা অনুমোদনের সম্ভাবনা বাড়ায় তা হল প্রস্তাবিত ধারণাটির বৈজ্ঞানিক অভিনবত্ব। প্রায়শই, ইতিমধ্যে বিদ্যমান ধারণাগুলির সাথে নতুনত্বের মূল্যায়ন করা হয় - এবং এটি মূল্যায়নের কাজটি পর্যালোচক দ্বারা করা হয় না, তবে নিবন্ধের লেখক নিজেই। আদর্শভাবে, লেখকের বিদ্যমান পদ্ধতিগুলি সম্পর্কে নিবন্ধে বিস্তারিতভাবে বলা উচিত এবং যদি সম্ভব হয় তবে সেগুলিকে তার পদ্ধতির বিশেষ ক্ষেত্রে উপস্থাপন করা উচিত। এইভাবে, বিজ্ঞানী দেখান যে গৃহীত পদ্ধতিগুলি সর্বদা কাজ করে না, যে তিনি সেগুলিকে সাধারণীকরণ করেছিলেন এবং একটি বিস্তৃত, আরও নমনীয় এবং তাই আরও কার্যকর তাত্ত্বিক গঠনের প্রস্তাব করেছিলেন। যদি অভিনবত্ব অনস্বীকার্য হয়, তবে অন্যথায় পর্যালোচকরা নিবন্ধটিকে এতটা চটকদারভাবে মূল্যায়ন করেন না - উদাহরণস্বরূপ, তারা দুর্বল ইংরেজিতে চোখ বন্ধ করতে পারে।

নতুনত্বকে শক্তিশালী করতে, এক বা একাধিক ডেটাসেটে বিদ্যমান পদ্ধতির সাথে তুলনা অন্তর্ভুক্ত করা কার্যকর। তাদের প্রতিটি খোলা এবং একাডেমিক পরিবেশে গ্রহণ করা উচিত. উদাহরণস্বরূপ, মডিফাইড ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ স্ট্যান্ডার্ডস অ্যান্ড টেকনোলজি (এমএনআইএসটি) এবং সিআইএফএআর (কানাডিয়ান ইনস্টিটিউট ফর অ্যাডভান্সড রিসার্চ) এর মতো প্রতিষ্ঠানের ইমেজনেট ইমেজ ভান্ডার এবং ডেটাবেস রয়েছে। অসুবিধা হল যে এই ধরনের একটি "একাডেমিক" ডেটাসেট প্রায়শই শিল্পের সাথে কাজ করে এমন বাস্তব ডেটা থেকে বিষয়বস্তুর কাঠামোতে পার্থক্য করে। ভিন্ন তথ্য মানে প্রস্তাবিত পদ্ধতির ভিন্ন ফলাফল। বিজ্ঞানীরা যারা আংশিকভাবে শিল্পের জন্য কাজ করেন তারা এটিকে বিবেচনায় নেওয়ার চেষ্টা করেন এবং কখনও কখনও দাবিত্যাগ সন্নিবেশ করেন যেমন "আমাদের ডেটাতে ফলাফলটি এমন এবং অমুক, কিন্তু পাবলিক ডেটাসেটে - অমুক এবং অমুক।"

এটি ঘটে যে প্রস্তাবিত পদ্ধতিটি একটি উন্মুক্ত ডাটাবেসের জন্য সম্পূর্ণ "উপযুক্ত" এবং বাস্তব ডেটাতে কাজ করে না। আপনি নতুন, আরও প্রতিনিধি ডেটাসেট খোলার মাধ্যমে এই সাধারণ সমস্যাটি মোকাবেলা করতে পারেন, কিন্তু প্রায়শই আমরা ব্যক্তিগত বিষয়বস্তু সম্পর্কে কথা বলি যা কোম্পানিগুলির খোলার অধিকার নেই। কিছু ক্ষেত্রে, তারা ডেটার বেনামীকরণ (কখনও কখনও জটিল এবং শ্রমসাধ্য) করে - তারা কোনও নির্দিষ্ট ব্যক্তির দিকে নির্দেশ করে এমন কোনও টুকরো সরিয়ে দেয়। উদাহরণস্বরূপ, ফটোগ্রাফে মুখ এবং সংখ্যাগুলি মুছে ফেলা হয়েছে বা অপাঠ্য করা হয়েছে৷ তদতিরিক্ত, ডেটাসেটটি কেবল সকলের কাছে উপলব্ধ হওয়ার জন্য নয়, তবে বিজ্ঞানীদের মধ্যে একটি মান হয়ে উঠতে যার ভিত্তিতে ধারণাগুলি তুলনা করা সুবিধাজনক, কেবল এটি প্রকাশ করাই নয়, এটি সম্পর্কে একটি পৃথক উদ্ধৃত নিবন্ধ লেখারও প্রয়োজন। এটা এবং এর সুবিধা।

যখন অধ্যয়ন করা হচ্ছে সেই বিষয়ে কোনও খোলা ডেটাসেট না থাকলে এটি আরও খারাপ। তারপর পর্যালোচনাকারী শুধুমাত্র বিশ্বাসের উপর লেখক দ্বারা উপস্থাপিত ফলাফল গ্রহণ করতে পারেন. তাত্ত্বিকভাবে, লেখক এমনকি তাদের অত্যধিক মূল্যায়ন করতে পারেন এবং অজ্ঞাত থাকতে পারেন, তবে একাডেমিক পরিবেশে এটি অসম্ভাব্য, কারণ এটি বিজ্ঞানের বিকাশের বিশাল সংখ্যাগরিষ্ঠ বিজ্ঞানীদের ইচ্ছার বিরুদ্ধে যায়।

কম্পিউটার ভিশন সহ এমএল-এর বেশ কয়েকটি ক্ষেত্রে, নিবন্ধগুলির সাথে কোডের লিঙ্কগুলি (সাধারণত গিটহাবের সাথে) সংযুক্ত করাও সাধারণ। নিবন্ধগুলি নিজেরাই খুব কম কোড ধারণ করে বা সিউডোকোড। এবং এখানে, আবার, সমস্যা দেখা দেয় যদি নিবন্ধটি কোনও সংস্থার গবেষক দ্বারা লেখা হয়, একটি বিশ্ববিদ্যালয় থেকে নয়। ডিফল্টরূপে, একটি কর্পোরেশন বা স্টার্টআপে লেখা কোডকে NDA লেবেল করা হয়। গবেষক এবং তাদের সহকর্মীদের অভ্যন্তরীণ এবং অবশ্যই বন্ধ ভান্ডার থেকে বর্ণিত ধারণা সম্পর্কিত কোড আলাদা করার জন্য কঠোর পরিশ্রম করতে হবে।

প্রকাশের সুযোগটি নির্বাচিত বিষয়ের প্রাসঙ্গিকতার উপরও নির্ভর করে। প্রাসঙ্গিকতা মূলত পণ্য এবং পরিষেবাগুলির দ্বারা নির্দেশিত হয়: যদি একটি কর্পোরেশন বা স্টার্টআপ একটি নিবন্ধ থেকে একটি ধারণার উপর ভিত্তি করে একটি নতুন পরিষেবা তৈরি করতে বা বিদ্যমান একটিকে উন্নত করতে আগ্রহী হয় তবে এটি একটি প্লাস।

ইতিমধ্যে উল্লেখ করা হয়েছে, কম্পিউটার বিজ্ঞানের কাগজপত্র খুব কমই একা লেখা হয়। তবে একটি নিয়ম হিসাবে, একজন লেখক অন্যদের তুলনায় অনেক বেশি সময় এবং প্রচেষ্টা ব্যয় করেন। বৈজ্ঞানিক অভিনবত্বে তার অবদান সবচেয়ে বড়। লেখকদের তালিকায়, এই জাতীয় ব্যক্তিকে প্রথমে নির্দেশিত করা হয়েছে - এবং ভবিষ্যতে, একটি নিবন্ধের উল্লেখ করার সময়, তারা কেবল তাকেই উল্লেখ করতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, "ইভানভ এট আল" - "ইভানভ এবং অন্যান্য" ল্যাটিন থেকে অনুবাদ করা হয়েছে)। যাইহোক, অন্যদের অবদানও অত্যন্ত মূল্যবান - অন্যথায় লেখকদের তালিকায় থাকা অসম্ভব।

পর্যালোচনা প্রক্রিয়া

সম্মেলনের কয়েক মাস আগে কাগজপত্র সাধারণত গ্রহণ করা বন্ধ করে দেয়। একটি নিবন্ধ জমা দেওয়ার পরে, পর্যালোচনাকারীদের এটি পড়ার, মূল্যায়ন এবং মন্তব্য করার জন্য 3-5 সপ্তাহ সময় থাকে। এটি একক অন্ধ পদ্ধতি অনুসারে ঘটে, যখন লেখকরা পর্যালোচনাকারীদের নাম দেখতে পান না, বা ডবল ব্লাইন্ড, যখন পর্যালোচনাকারীরা নিজেরাই লেখকদের নাম দেখতে পান না। দ্বিতীয় বিকল্পটিকে আরও নিরপেক্ষ বলে মনে করা হয়: বেশ কয়েকটি বৈজ্ঞানিক গবেষণাপত্রে দেখা গেছে যে লেখকের জনপ্রিয়তা পর্যালোচনাকারীর সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করে। উদাহরণস্বরূপ, তিনি বিবেচনা করতে পারেন যে ইতিমধ্যেই প্রকাশিত নিবন্ধগুলির একটি বড় সংখ্যা সহ একজন বিজ্ঞানী উচ্চ রেটিং পাওয়ার যোগ্য অগ্রাধিকার।

তদুপরি, ডাবল ব্লাইন্ডের ক্ষেত্রেও, পর্যালোচনাকারী সম্ভবত লেখককে অনুমান করবে যদি তারা একই ক্ষেত্রে কাজ করে। উপরন্তু, পর্যালোচনার সময়, নিবন্ধটি ইতিমধ্যেই arXiv ডাটাবেসে প্রকাশিত হতে পারে, যা বৈজ্ঞানিক কাগজপত্রের বৃহত্তম ভান্ডার। সম্মেলনের আয়োজকরা এটি নিষিদ্ধ করেন না, তবে তারা arXiv-এর জন্য প্রকাশনাগুলিতে একটি ভিন্ন শিরোনাম এবং একটি ভিন্ন বিমূর্ত ব্যবহার করার পরামর্শ দেন। তবে নিবন্ধটি যদি সেখানে পোস্ট করা হয় তবে এটি খুঁজে পাওয়া কঠিন হবে না।

একটি নিবন্ধের মূল্যায়ন করার জন্য সর্বদা বেশ কয়েকজন পর্যালোচক রয়েছেন। তাদের মধ্যে একজনকে মেটা-পর্যালোচকের ভূমিকা অর্পণ করা হয়েছে, যাকে শুধুমাত্র তার সহকর্মীদের রায় পর্যালোচনা করতে হবে এবং চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত নিতে হবে। যদি পর্যালোচকরা নিবন্ধে একমত না হন তবে মেটা-পর্যালোচকও সম্পূর্ণতার জন্য এটি পড়তে পারেন।

কখনও কখনও, রেটিং এবং মন্তব্য পর্যালোচনা করার পরে, লেখক পর্যালোচনাকারীর সাথে আলোচনায় প্রবেশ করার সুযোগ পান; এমনকি তার সিদ্ধান্ত পরিবর্তন করার জন্য তাকে বোঝানোর একটি সুযোগ রয়েছে (তবে, এই জাতীয় ব্যবস্থা সমস্ত সম্মেলনের জন্য কাজ করে না এবং রায়কে গুরুত্ব সহকারে প্রভাবিত করা আরও কম সম্ভব)। আলোচনায়, আপনি নিবন্ধে ইতিমধ্যে উল্লেখ করা ব্যতীত অন্যান্য বৈজ্ঞানিক কাজগুলি উল্লেখ করতে পারবেন না। আপনি শুধুমাত্র পর্যালোচনাকারীকে নিবন্ধের বিষয়বস্তু আরও ভালভাবে বুঝতে "সহায়তা" করতে পারেন।

সম্মেলন এবং জার্নাল

কম্পিউটার বিজ্ঞান নিবন্ধগুলি প্রায়শই বৈজ্ঞানিক জার্নালগুলির চেয়ে সম্মেলনে জমা দেওয়া হয়। এর কারণ হল জার্নাল প্রকাশনার প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করা আরও কঠিন, এবং পিয়ার পর্যালোচনা প্রক্রিয়া কয়েক মাস বা এমনকি বছরও নিতে পারে। কম্পিউটার বিজ্ঞান একটি খুব দ্রুত গতিশীল ক্ষেত্র, তাই লেখকরা সাধারণত প্রকাশনার জন্য এতদিন অপেক্ষা করতে ইচ্ছুক হন না। যাইহোক, একটি নিবন্ধ যা ইতিমধ্যে সম্মেলনের জন্য গৃহীত হয়েছে তারপর পরিপূরক হতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, আরও বিস্তারিত ফলাফল উপস্থাপন করে) এবং এমন একটি জার্নালে প্রকাশিত যেখানে স্থান সীমাবদ্ধতা এতটা কঠোর নয়।

সম্মেলনের ঘটনা

কনফারেন্সে অনুমোদিত নিবন্ধের লেখকদের উপস্থিতির বিন্যাস পর্যালোচনাকারীদের দ্বারা নির্ধারিত হয়। যদি নিবন্ধটিকে সবুজ আলো দেওয়া হয়, তবে আপনাকে প্রায়শই একটি পোস্টার স্ট্যান্ড বরাদ্দ করা হয়। একটি পোস্টার হল একটি স্ট্যাটিক স্লাইড যাতে নিবন্ধের সারাংশ এবং চিত্রগুলি থাকে৷ কিছু সম্মেলন কক্ষ পোস্টার স্ট্যান্ডের দীর্ঘ সারি দিয়ে ভর্তি। লেখক তার পোস্টারের কাছে তার সময়ের একটি উল্লেখযোগ্য অংশ ব্যয় করেন, নিবন্ধটিতে আগ্রহী বিজ্ঞানীদের সাথে যোগাযোগ করে।

অংশগ্রহণের জন্য একটি সামান্য আরো মর্যাদাপূর্ণ বিকল্প একটি বাজ আলোচনা হয়. যদি পর্যালোচকরা নিবন্ধটিকে দ্রুত প্রতিবেদনের যোগ্য মনে করেন, তাহলে লেখককে বিস্তৃত দর্শকদের সাথে কথা বলার জন্য প্রায় তিন মিনিট সময় দেওয়া হয়। একদিকে, একটি বজ্রপাতের আলোচনা শুধুমাত্র তাদের নিজস্ব উদ্যোগে পোস্টারে আগ্রহী হয়ে উঠেছেন তাদের কাছে আপনার ধারণা সম্পর্কে বলার একটি ভাল সুযোগ। অন্যদিকে, সক্রিয় পোস্টার দর্শকরা হলের গড় শ্রোতার চেয়ে আপনার নির্দিষ্ট বিষয়ে আরও প্রস্তুত এবং আরও নিমগ্ন। অতএব, একটি দ্রুত প্রতিবেদনে, লোকেদের আপ টু ডেট আনতে আপনার এখনও সময় থাকতে হবে।

সাধারণত, তাদের বজ্রপাতের আলোচনার শেষে, লেখকরা পোস্টার নম্বরটির নাম দেন যাতে শ্রোতারা এটি খুঁজে পেতে এবং নিবন্ধটি আরও ভালভাবে বুঝতে পারে।

শেষ, সবচেয়ে মর্যাদাপূর্ণ বিকল্পটি হল একটি পোস্টার এবং ধারণাটির একটি পূর্ণাঙ্গ উপস্থাপনা, যখন গল্প বলার জন্য আর তাড়াহুড়ো করার প্রয়োজন নেই।

তবে অবশ্যই, বিজ্ঞানীরা - অনুমোদিত নিবন্ধগুলির লেখক সহ - পরবর্তী সম্মেলনে কেবল দেখানোর জন্য নয়। প্রথমত, তারা সুস্পষ্ট কারণে তাদের ক্ষেত্রের সাথে সম্পর্কিত পোস্টার খুঁজে বের করার প্রবণতা রাখে। এবং দ্বিতীয়ত, ভবিষ্যতে যৌথ একাডেমিক কাজের উদ্দেশ্যে তাদের পরিচিতির তালিকা প্রসারিত করা গুরুত্বপূর্ণ। এটি শিকার নয় - বা, অন্তত, এটির প্রথম স্তর, যা অন্ততপক্ষে এক বা একাধিক নিবন্ধে পারস্পরিকভাবে উপকারী ধারণা, উন্নয়ন এবং যৌথ কাজের বিনিময় দ্বারা অনুসরণ করা হয়।

একই সময়ে, একটি শীর্ষ সম্মেলনে উত্পাদনশীল নেটওয়ার্কিং সম্পূর্ণ বিনামূল্যে সময়ের অভাবের কারণে কঠিন। যদি, উপস্থাপনা এবং পোস্টারগুলিতে আলোচনায় পুরো দিন কাটানোর পরে, বিজ্ঞানী তার শক্তি ধরে রেখেছেন এবং ইতিমধ্যে জেট ল্যাগ কাটিয়ে উঠেছেন, তবে তিনি অনেক দলের মধ্যে একটিতে যান। এগুলি কর্পোরেশন দ্বারা হোস্ট করা হয় - ফলস্বরূপ, দলগুলির প্রায়শই আরও শিকারের চরিত্র থাকে। একই সময়ে, অনেক অতিথি তাদের একটি নতুন চাকরি খুঁজতে ব্যবহার করেন না, আবার নেটওয়ার্কিংয়ের জন্য। সন্ধ্যায় আর কোনও প্রতিবেদন এবং পোস্টার নেই - আপনার আগ্রহী বিশেষজ্ঞকে "ধরা" সহজ।

ধারণা থেকে উৎপাদন

কম্পিউটার বিজ্ঞান এমন কয়েকটি শিল্পের মধ্যে একটি যেখানে কর্পোরেশন এবং স্টার্টআপগুলির আগ্রহ একাডেমিক পরিবেশের সাথে দৃঢ়ভাবে যুক্ত। NIPS, ICML এবং অন্যান্য অনুরূপ সম্মেলনগুলি শুধু বিশ্ববিদ্যালয় নয়, শিল্পের অনেক লোককে আকর্ষণ করে। এটি কম্পিউটার বিজ্ঞানের ক্ষেত্রের জন্য সাধারণ, কিন্তু অন্যান্য বিজ্ঞানের ক্ষেত্রে এর বিপরীত।

অন্যদিকে, নিবন্ধগুলিতে উপস্থাপিত সমস্ত ধারণা অবিলম্বে পরিষেবাগুলি তৈরি বা উন্নত করার দিকে যায় না। এমনকি একটি কোম্পানির মধ্যেও, একজন গবেষক পরিষেবা থেকে সহকর্মীদের কাছে এমন একটি ধারণা প্রস্তাব করতে পারেন যা বৈজ্ঞানিক মান দ্বারা যুগান্তকারী এবং বিভিন্ন কারণে এটি বাস্তবায়ন করতে অস্বীকার করে। তাদের মধ্যে একটি ইতিমধ্যে এখানে উল্লেখ করা হয়েছে - এটি "একাডেমিক" ডেটা সেট যার উপর নিবন্ধটি লেখা হয়েছিল এবং আসল ডেটা সেটের মধ্যে পার্থক্য। উপরন্তু, একটি ধারণার বাস্তবায়ন বিলম্বিত হতে পারে, প্রচুর পরিমাণে সম্পদের প্রয়োজন হতে পারে, বা অন্যান্য মেট্রিক্সের অবনতির খরচে শুধুমাত্র একটি সূচকের উন্নতি করতে পারে।

অনেক ডেভেলপার নিজেই গবেষকদের একটি বিট দ্বারা পরিস্থিতি সংরক্ষণ করা হয়. তারা কনফারেন্সে যোগ দেয়, শিক্ষাবিদদের সাথে একই ভাষায় কথা বলে, ধারণা প্রস্তাব করে, কখনও কখনও নিবন্ধ তৈরিতে অংশগ্রহণ করে (উদাহরণস্বরূপ, কোড লেখার), অথবা এমনকি লেখক হিসাবে কাজ করে। যদি একজন বিকাশকারী একাডেমিক প্রক্রিয়ায় নিমজ্জিত হন, গবেষণা বিভাগে যা ঘটছে তা অনুসরণ করেন, এক কথায় - যদি তিনি বিজ্ঞানীদের প্রতি পাল্টা আন্দোলন প্রদর্শন করেন, তবে বৈজ্ঞানিক ধারণাগুলিকে নতুন পরিষেবা সক্ষমতায় পরিণত করার চক্রটি সংক্ষিপ্ত হয়।

আমরা সকল নবীন গবেষকদের তাদের কাজে সৌভাগ্য এবং মহান সাফল্য কামনা করি। যদি এই পোস্টটি আপনাকে নতুন কিছু না বলে, তাহলে আপনি ইতিমধ্যেই একটি শীর্ষ সম্মেলনে প্রকাশ করতে পারেন। নিবন্ধনের জন্য প্রিমিয়াম নিজেকে এবং বৈজ্ঞানিক সুপারভাইজারদের মনোনীত করুন।

উত্স: www.habr.com