इल्या सेगलोविच के नाम पर पुरस्कार। कंप्यूटर विज्ञान और लॉन्च प्रकाशनों के बारे में एक कहानी

आज हम इल्या सेगालोविच के नाम पर एक वैज्ञानिक पुरस्कार लॉन्च कर रहे हैं आईएसईजी. यह कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्र में उपलब्धियों के लिए प्रदान किया जाएगा। स्नातक और स्नातकोत्तर छात्र पुरस्कार के लिए अपना आवेदन प्रस्तुत कर सकते हैं या वैज्ञानिक पर्यवेक्षकों को नामांकित करें। पुरस्कार विजेताओं का चयन अकादमिक समुदाय और यांडेक्स के प्रतिनिधियों द्वारा किया जाएगा। मुख्य चयन मानदंड: सम्मेलनों में प्रकाशन और प्रस्तुतियाँ, साथ ही समुदाय के विकास में योगदान।

पहला पुरस्कार समारोह अप्रैल में होगा। पुरस्कार के हिस्से के रूप में, युवा वैज्ञानिकों को 350 हजार रूबल मिलेंगे, और इसके अलावा, वे एक अंतरराष्ट्रीय सम्मेलन में जा सकेंगे, एक सलाहकार के साथ काम कर सकेंगे और यांडेक्स अनुसंधान विभाग में इंटर्नशिप से गुजर सकेंगे। वैज्ञानिक पर्यवेक्षकों को 700 हजार रूबल मिलेंगे।

पुरस्कार के लॉन्च के अवसर पर, हमने यहां हैबे पर कंप्यूटर विज्ञान की दुनिया में सफलता के मानदंडों के बारे में बात करने का फैसला किया। कुछ हैबर पाठक पहले से ही इन मानदंडों से परिचित हैं, जबकि अन्य को उनके बारे में गलत धारणा हो सकती है। आज हम इस अंतर को पाटेंगे - हम लेख, सम्मेलन, डेटासेट और सेवाओं में वैज्ञानिक विचारों के हस्तांतरण सहित सभी मुख्य विषयों पर बात करेंगे।

कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्र में वैज्ञानिकों के लिए, सफलता का मुख्य मानदंड शीर्ष अंतरराष्ट्रीय सम्मेलनों में से एक में उनके वैज्ञानिक कार्यों का प्रकाशन है। शोधकर्ता के काम को मान्यता देने के लिए यह पहला "चेकपॉइंट" है। उदाहरण के लिए, सामान्य रूप से मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, मशीन लर्निंग पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन (ICML) और तंत्रिका सूचना प्रसंस्करण प्रणाली (NeurIPS, पूर्व में NIPS) पर सम्मेलन प्रतिष्ठित हैं। एमएल के विशिष्ट क्षेत्रों पर कई सम्मेलन होते हैं, जैसे कंप्यूटर विज़न, सूचना पुनर्प्राप्ति, भाषण प्रौद्योगिकी, मशीन अनुवाद, आदि।

अपने विचार क्यों प्रकाशित करें?

जो लोग कंप्यूटर विज्ञान से दूर हैं, उन्हें यह ग़लतफ़हमी हो सकती है कि सबसे मूल्यवान विचारों को गुप्त रखना और उनकी विशिष्टता से लाभ उठाने का प्रयास करना बेहतर है। हालाँकि, हमारे क्षेत्र में वास्तविक स्थिति बिल्कुल विपरीत है। एक वैज्ञानिक के अधिकार का आकलन उसके कार्यों के महत्व से किया जाता है, उसके लेखों को अन्य वैज्ञानिकों द्वारा कितनी बार उद्धृत किया जाता है (उद्धरण सूचकांक)। यह उनके करियर की अहम खासियत है. एक शोधकर्ता पेशेवर सीढ़ी पर आगे बढ़ता है, अपने समुदाय में अधिक सम्मानित होता है, केवल तभी जब वह लगातार मजबूत काम करता है जो प्रकाशित होता है, प्रसिद्ध हो जाता है, और अन्य वैज्ञानिकों के काम का आधार बनता है।

कई शीर्ष लेख (शायद अधिकांश) दुनिया भर के विभिन्न विश्वविद्यालयों और कंपनियों के शोधकर्ताओं के बीच सहयोग का परिणाम हैं। एक शोधकर्ता के करियर में एक महत्वपूर्ण और बहुत मूल्यवान क्षण वह होता है जब उसे अपने अनुभव के आधार पर स्वयं विचारों को खोजने और छांटने का अवसर मिलता है - लेकिन इसके बाद भी, उसके सहकर्मी उसे अमूल्य सहायता प्रदान करते रहते हैं। वैज्ञानिक एक-दूसरे को विचार विकसित करने में मदद करते हैं, सहयोग से लेख लिखते हैं - और विज्ञान में वैज्ञानिक का योगदान जितना अधिक होगा, उसके लिए समान विचारधारा वाले लोगों को ढूंढना उतना ही आसान होगा।

अंततः, जानकारी का घनत्व और उपलब्धता अब इतनी बढ़िया है कि विभिन्न शोधकर्ता एक साथ बहुत समान (और वास्तव में मूल्यवान) वैज्ञानिक विचार लेकर आते हैं। यदि आप अपना विचार प्रकाशित नहीं करते हैं, तो कोई और निश्चित रूप से इसे आपके लिए प्रकाशित करेगा। "विजेता" अक्सर वह नहीं होता है जो कुछ समय पहले नवाचार लेकर आया था, बल्कि वह होता है जिसने इसे थोड़ा पहले प्रकाशित किया था। या - वह जो विचार को यथासंभव पूर्ण, स्पष्ट और आश्वस्त रूप से प्रकट करने में कामयाब रहा।

लेख और डेटासेट

तो, एक वैज्ञानिक लेख उस मुख्य विचार के इर्द-गिर्द बनाया जाता है जो शोधकर्ता प्रस्तावित करता है। यह विचार कंप्यूटर विज्ञान में उनका योगदान है। लेख की शुरुआत कुछ वाक्यों में तैयार किए गए विचार के विवरण से होती है। इसके बाद एक परिचय दिया गया है जिसमें प्रस्तावित नवाचार की मदद से हल की गई समस्याओं की श्रृंखला का वर्णन किया गया है। विवरण और परिचय आमतौर पर सरल भाषा में लिखा जाता है जो व्यापक दर्शकों के लिए समझ में आता है। परिचय के बाद, गणितीय भाषा में प्रस्तुत समस्याओं को औपचारिक बनाना और सख्त नोटेशन पेश करना आवश्यक है। फिर, प्रस्तुत नोटेशन का उपयोग करके, आपको प्रस्तावित नवाचार के सार का एक स्पष्ट और व्यापक विवरण तैयार करना होगा, और पिछले, समान तरीकों से मतभेदों की पहचान करनी होगी। सभी सैद्धांतिक कथनों को या तो पहले से संकलित साक्ष्यों के संदर्भ द्वारा समर्थित होना चाहिए, या स्वतंत्र रूप से सिद्ध होना चाहिए। यह कुछ धारणाओं के साथ किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, आप उस मामले का प्रमाण दे सकते हैं जब प्रशिक्षण डेटा की अनंत मात्रा (स्पष्ट रूप से अप्राप्य स्थिति) हो या वे एक दूसरे से पूरी तरह से स्वतंत्र हों। लेख के अंत में, वैज्ञानिक उन प्रायोगिक परिणामों के बारे में बात करता है जिन्हें वह प्राप्त करने में सक्षम था।

सम्मेलन आयोजकों द्वारा भर्ती किए गए समीक्षकों द्वारा किसी पेपर को अनुमोदित करने की अधिक संभावना के लिए, इसमें एक या अधिक विशेषताएँ होनी चाहिए। अनुमोदन की संभावना बढ़ाने वाला एक प्रमुख कारक प्रस्तावित विचार की वैज्ञानिक नवीनता है। अक्सर, नवीनता का मूल्यांकन पहले से मौजूद विचारों के संबंध में किया जाता है - और इसका आकलन करने का कार्य समीक्षक द्वारा नहीं, बल्कि लेख के लेखक द्वारा किया जाता है। आदर्श रूप से, लेखक को लेख में मौजूदा तरीकों के बारे में विस्तार से बताना चाहिए और यदि संभव हो तो उन्हें अपनी पद्धति के विशेष मामलों के रूप में प्रस्तुत करना चाहिए। इस प्रकार, वैज्ञानिक दर्शाता है कि स्वीकृत दृष्टिकोण हमेशा काम नहीं करते हैं, उन्होंने उन्हें सामान्यीकृत किया और एक व्यापक, अधिक लचीला और इसलिए अधिक प्रभावी सैद्धांतिक सूत्रीकरण प्रस्तावित किया। यदि नवीनता निर्विवाद है, तो अन्यथा समीक्षक लेख का मूल्यांकन इतनी सूक्ष्मता से नहीं करते हैं - उदाहरण के लिए, वे खराब अंग्रेजी की ओर से आंखें मूंद सकते हैं।

नवीनता को सुदृढ़ करने के लिए, एक या अधिक डेटासेट पर मौजूदा तरीकों के साथ तुलना शामिल करना उपयोगी है। उनमें से प्रत्येक को शैक्षणिक वातावरण में खुला और स्वीकार्य होना चाहिए। उदाहरण के लिए, संशोधित राष्ट्रीय मानक और प्रौद्योगिकी संस्थान (एमएनआईएसटी) और सीआईएफएआर (कैनेडियन इंस्टीट्यूट फॉर एडवांस्ड रिसर्च) जैसे संस्थानों का इमेजनेट इमेज रिपॉजिटरी और डेटाबेस है। कठिनाई यह है कि ऐसा "अकादमिक" डेटासेट अक्सर सामग्री संरचना में उस वास्तविक डेटा से भिन्न होता है जिसका उद्योग उपयोग करता है। अलग-अलग डेटा का मतलब प्रस्तावित पद्धति के अलग-अलग परिणाम हैं। उद्योग के लिए आंशिक रूप से काम करने वाले वैज्ञानिक इसे ध्यान में रखने की कोशिश करते हैं और कभी-कभी "हमारे डेटा पर परिणाम ऐसा और ऐसा होता है, लेकिन सार्वजनिक डेटासेट पर - ऐसा और ऐसा" जैसे अस्वीकरण डालते हैं।

ऐसा होता है कि प्रस्तावित विधि पूरी तरह से एक खुले डेटाबेस के लिए "अनुरूप" है और वास्तविक डेटा पर काम नहीं करती है। आप नए, अधिक प्रतिनिधि डेटासेट खोलकर इस आम समस्या का मुकाबला कर सकते हैं, लेकिन अक्सर हम निजी सामग्री के बारे में बात कर रहे हैं जिसे खोलने का अधिकार कंपनियों के पास नहीं है। कुछ मामलों में, वे डेटा का गुमनामीकरण (कभी-कभी जटिल और श्रमसाध्य) करते हैं - वे किसी भी टुकड़े को हटा देते हैं जो किसी विशिष्ट व्यक्ति की ओर इशारा करते हैं। उदाहरण के लिए, तस्वीरों में चेहरों और नंबरों को मिटा दिया जाता है या पढ़ने योग्य नहीं बना दिया जाता है। इसके अलावा, डेटासेट न केवल सभी के लिए उपलब्ध हो, बल्कि वैज्ञानिकों के बीच एक मानक बन जाए, जिस पर विचारों की तुलना करना सुविधाजनक हो, न केवल इसे प्रकाशित करना आवश्यक है, बल्कि इसके बारे में एक अलग उद्धृत लेख लिखना भी आवश्यक है। यह और इसके फायदे.

यह और भी बुरा है जब अध्ययन किए जा रहे विषय में कोई खुला डेटासेट नहीं है। तब समीक्षक लेखक द्वारा प्रस्तुत परिणामों को विश्वास के आधार पर ही स्वीकार कर सकता है। सैद्धांतिक रूप से, लेखक उन्हें अधिक महत्व भी दे सकता है और अज्ञात रह सकता है, लेकिन अकादमिक माहौल में यह संभव नहीं है, क्योंकि यह विज्ञान विकसित करने के लिए अधिकांश वैज्ञानिकों की इच्छा के विरुद्ध है।

कंप्यूटर विज़न सहित एमएल के कई क्षेत्रों में, लेखों के साथ कोड (आमतौर पर GitHub) के लिंक संलग्न करना भी आम है। लेखों में या तो बहुत कम कोड होता है या वे छद्मकोड होते हैं। और यहां, फिर से, कठिनाइयां उत्पन्न होती हैं यदि लेख किसी कंपनी के शोधकर्ता द्वारा लिखा गया हो, न कि किसी विश्वविद्यालय के शोधकर्ता द्वारा। डिफ़ॉल्ट रूप से, किसी निगम या स्टार्टअप में लिखे गए कोड को एनडीए लेबल किया जाता है। शोधकर्ताओं और उनके सहयोगियों को वर्णित विचार से संबंधित कोड को आंतरिक और निश्चित रूप से बंद रिपॉजिटरी से अलग करने के लिए कड़ी मेहनत करनी पड़ती है।

प्रकाशन की संभावना चुने गए विषय की प्रासंगिकता पर भी निर्भर करती है। प्रासंगिकता काफी हद तक उत्पादों और सेवाओं से तय होती है: यदि कोई निगम या स्टार्टअप किसी लेख के विचार के आधार पर एक नई सेवा बनाने या मौजूदा सेवा में सुधार करने में रुचि रखता है, तो यह एक प्लस है।

जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, कंप्यूटर विज्ञान के पेपर शायद ही कभी अकेले लिखे जाते हैं। लेकिन एक नियम के रूप में, लेखकों में से एक अन्य की तुलना में बहुत अधिक समय और प्रयास खर्च करता है। वैज्ञानिक नवीनता में उनका योगदान सबसे बड़ा है। लेखकों की सूची में, ऐसे व्यक्ति को पहले दर्शाया जाता है - और भविष्य में, किसी लेख का जिक्र करते समय, वे केवल उसका उल्लेख कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, "इवानोव एट अल" - "इवानोव और अन्य" लैटिन से अनुवादित)। हालाँकि, दूसरों का योगदान भी अत्यंत मूल्यवान है - अन्यथा लेखकों की सूची में होना असंभव है।

पुनरावलोकन प्रक्रिया

आमतौर पर सम्मेलन से कई महीने पहले कागजात स्वीकार करना बंद कर दिया जाता है। एक लेख प्रस्तुत होने के बाद, समीक्षकों के पास उसे पढ़ने, मूल्यांकन करने और उस पर टिप्पणी करने के लिए 3-5 सप्ताह का समय होता है। यह सिंगल ब्लाइंड सिस्टम के अनुसार होता है, जब लेखक समीक्षकों के नाम नहीं देखते हैं, या डबल ब्लाइंड, जब समीक्षक स्वयं लेखकों के नाम नहीं देखते हैं। दूसरा विकल्प अधिक निष्पक्ष माना जाता है: कई वैज्ञानिक पत्रों से पता चला है कि लेखक की लोकप्रियता समीक्षक के निर्णय को प्रभावित करती है। उदाहरण के लिए, वह इस बात पर विचार कर सकता है कि बड़ी संख्या में पहले से प्रकाशित लेखों वाला एक वैज्ञानिक उच्च रेटिंग के लिए प्राथमिक रूप से योग्य है।

इसके अलावा, डबल ब्लाइंड के मामले में भी, यदि वे एक ही क्षेत्र में काम करते हैं तो समीक्षक शायद लेखक का अनुमान लगा लेंगे। इसके अलावा, समीक्षा के समय, लेख पहले से ही arXiv डेटाबेस में प्रकाशित हो सकता है, जो वैज्ञानिक पत्रों का सबसे बड़ा भंडार है। सम्मेलन आयोजक इस पर रोक नहीं लगाते हैं, लेकिन वे arXiv के प्रकाशनों में एक अलग शीर्षक और एक अलग सार का उपयोग करने की सलाह देते हैं। लेकिन अगर लेख वहां पोस्ट किया गया था, तब भी इसे ढूंढना मुश्किल नहीं होगा।

किसी लेख का मूल्यांकन करने वाले हमेशा कई समीक्षक होते हैं। उनमें से एक को मेटा-समीक्षक की भूमिका सौंपी गई है, जिसे केवल अपने सहयोगियों के फैसले की समीक्षा करनी होगी और अंतिम निर्णय लेना होगा। यदि समीक्षक लेख पर असहमत हैं, तो मेटा-समीक्षक इसे पूर्णता के लिए पढ़ भी सकता है।

कभी-कभी, रेटिंग और टिप्पणियों की समीक्षा करने के बाद, लेखक को समीक्षक के साथ चर्चा में प्रवेश करने का अवसर मिलता है; उसे अपना निर्णय बदलने के लिए मनाने का भी मौका है (हालाँकि, ऐसी प्रणाली सभी सम्मेलनों के लिए काम नहीं करती है, और फैसले को गंभीरता से प्रभावित करना और भी कम संभव है)। चर्चा में, आप लेख में पहले से संदर्भित कार्यों को छोड़कर, अन्य वैज्ञानिक कार्यों का उल्लेख नहीं कर सकते। आप केवल समीक्षक को लेख की सामग्री को बेहतर ढंग से समझने में "मदद" कर सकते हैं।

सम्मेलन और पत्रिकाएँ

कंप्यूटर विज्ञान लेख वैज्ञानिक पत्रिकाओं की तुलना में सम्मेलनों में अधिक बार प्रस्तुत किए जाते हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि जर्नल प्रकाशनों की आवश्यकताएं होती हैं जिन्हें पूरा करना अधिक कठिन होता है, और सहकर्मी समीक्षा प्रक्रिया में महीनों या साल भी लग सकते हैं। कंप्यूटर विज्ञान एक बहुत तेजी से आगे बढ़ने वाला क्षेत्र है, इसलिए लेखक आमतौर पर प्रकाशन के लिए इतना लंबा इंतजार करने को तैयार नहीं होते हैं। हालाँकि, एक लेख जिसे पहले ही सम्मेलन के लिए स्वीकार कर लिया गया है, उसे पूरक किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, अधिक विस्तृत परिणाम प्रस्तुत करके) और एक पत्रिका में प्रकाशित किया जा सकता है जहां स्थान प्रतिबंध इतने सख्त नहीं हैं।

सम्मेलन में कार्यक्रम

सम्मेलन में अनुमोदित लेखों के लेखकों की उपस्थिति का प्रारूप समीक्षकों द्वारा निर्धारित किया जाता है। यदि लेख को हरी झंडी दे दी जाती है, तो आपको अक्सर एक पोस्टर स्टैंड आवंटित किया जाता है। पोस्टर लेख और चित्रों के सारांश के साथ एक स्थिर स्लाइड है। कुछ सम्मेलन कक्ष पोस्टर स्टैंडों की लंबी कतारों से भरे हुए हैं। लेखक अपने समय का एक महत्वपूर्ण हिस्सा अपने पोस्टर के पास, लेख में रुचि रखने वाले वैज्ञानिकों के साथ संवाद करने में बिताता है।

भागीदारी के लिए थोड़ा अधिक प्रतिष्ठित विकल्प लाइटनिंग टॉक है। यदि समीक्षक लेख को त्वरित रिपोर्ट के योग्य मानते हैं, तो लेखक को व्यापक दर्शकों से बात करने के लिए लगभग तीन मिनट का समय दिया जाता है। एक ओर, बिजली की बातचीत न केवल उन लोगों को अपने विचार के बारे में बताने का एक अच्छा अवसर है जो अपनी पहल पर पोस्टर में रुचि रखते हैं। दूसरी ओर, सक्रिय पोस्टर आगंतुक हॉल में औसत श्रोता की तुलना में आपके विशिष्ट विषय में अधिक तैयार और अधिक तल्लीन होते हैं। इसलिए, एक त्वरित रिपोर्ट में, लोगों को अपडेट करने के लिए आपके पास अभी भी समय होना चाहिए।

आम तौर पर, अपनी बिजली की बातचीत के अंत में, लेखक पोस्टर नंबर का नाम देते हैं ताकि श्रोता इसे ढूंढ सकें और लेख को बेहतर ढंग से समझ सकें।

अंतिम, सबसे प्रतिष्ठित विकल्प एक पोस्टर और विचार की एक पूर्ण प्रस्तुति है, जब कहानी बताने के लिए जल्दबाजी करने की कोई आवश्यकता नहीं रह जाती है।

लेकिन निश्चित रूप से, वैज्ञानिक - जिनमें स्वीकृत लेखों के लेखक भी शामिल हैं - अगले सम्मेलन में केवल दिखावा करने के लिए नहीं आते हैं। सबसे पहले, वे स्पष्ट कारणों से अपने क्षेत्र से संबंधित पोस्टर ढूंढते हैं। और दूसरी बात, उनके लिए भविष्य में संयुक्त शैक्षणिक कार्य के उद्देश्य से अपने संपर्कों की सूची का विस्तार करना महत्वपूर्ण है। यह शिकार नहीं है - या, कम से कम, इसका पहला चरण है, जिसके बाद कम से कम एक या अधिक लेखों पर विचारों, विकास और संयुक्त कार्य का पारस्परिक रूप से लाभप्रद आदान-प्रदान होता है।

साथ ही, खाली समय की कुल कमी के कारण शीर्ष सम्मेलन में उत्पादक नेटवर्किंग मुश्किल है। यदि, प्रस्तुतियों में और पोस्टरों पर चर्चा में पूरा दिन बिताने के बाद, वैज्ञानिक ने अपनी ताकत बरकरार रखी है और पहले ही जेट लैग पर काबू पा लिया है, तो वह कई पार्टियों में से एक में जाता है। उनकी मेजबानी निगमों द्वारा की जाती है - परिणामस्वरूप, पार्टियों में अक्सर अधिक शिकार का चरित्र होता है। साथ ही, कई मेहमान उनका उपयोग नई नौकरी खोजने के लिए नहीं, बल्कि, फिर से, नेटवर्किंग के लिए करते हैं। शाम को कोई और रिपोर्ट और पोस्टर नहीं होते - जिस विशेषज्ञ में आप रुचि रखते हैं उसे "पकड़ना" आसान होता है।

आइडिया से प्रोडक्शन तक

कंप्यूटर विज्ञान उन कुछ उद्योगों में से एक है जहां निगमों और स्टार्टअप के हित शैक्षणिक वातावरण से दृढ़ता से जुड़े हुए हैं। एनआईपीएस, आईसीएमएल और इसी तरह के अन्य सम्मेलन केवल विश्वविद्यालयों के अलावा उद्योग जगत से भी बड़ी संख्या में लोगों को आकर्षित करते हैं। यह कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्र के लिए विशिष्ट है, लेकिन अधिकांश अन्य विज्ञानों के लिए इसके विपरीत।

दूसरी ओर, लेखों में प्रस्तुत सभी विचार तुरंत सेवाओं को बनाने या सुधारने की दिशा में नहीं जाते हैं। यहां तक ​​कि एक कंपनी के भीतर भी, एक शोधकर्ता सेवा के सहकर्मियों को एक ऐसे विचार का प्रस्ताव दे सकता है जो वैज्ञानिक मानकों द्वारा सफल हो और कई कारणों से इसे लागू करने से इनकार कर दिया जाए। उनमें से एक का उल्लेख यहां पहले ही किया जा चुका है - यह "अकादमिक" डेटा सेट जिस पर लेख लिखा गया था और वास्तविक डेटा सेट के बीच का अंतर है। इसके अलावा, किसी विचार के कार्यान्वयन में देरी हो सकती है, बड़ी मात्रा में संसाधनों की आवश्यकता हो सकती है, या अन्य मेट्रिक्स खराब होने की कीमत पर केवल एक संकेतक में सुधार हो सकता है।

स्थिति को इस तथ्य से बचाया जाता है कि कई डेवलपर्स स्वयं कुछ हद तक शोधकर्ता हैं। वे सम्मेलनों में भाग लेते हैं, शिक्षाविदों के साथ एक ही भाषा बोलते हैं, विचार प्रस्तावित करते हैं, कभी-कभी लेखों के निर्माण में भाग लेते हैं (उदाहरण के लिए, कोड लिखना), या यहां तक ​​कि स्वयं लेखक के रूप में भी कार्य करते हैं। यदि कोई डेवलपर शैक्षणिक प्रक्रिया में डूबा हुआ है, अनुसंधान विभाग में क्या हो रहा है, इसका अनुसरण करता है, एक शब्द में - यदि वह वैज्ञानिकों के प्रति प्रति-आंदोलन प्रदर्शित करता है, तो वैज्ञानिक विचारों को नई सेवा क्षमताओं में बदलने का चक्र छोटा हो जाता है।

हम सभी युवा शोधकर्ताओं को शुभकामनाएँ देते हैं और उनके काम में महान उपलब्धियों की कामना करते हैं। यदि इस पोस्ट ने आपको कुछ भी नया नहीं बताया है, तो हो सकता है कि आप इसे पहले ही किसी शीर्ष सम्मेलन में प्रकाशित कर चुके हों। के लिए पंजीकृत करें इनाम स्वयं तथा वैज्ञानिक पर्यवेक्षकों को नामांकित करें।

स्रोत: www.habr.com