Dinten ieu kami ngaluncurkeun pangajén ilmiah anu dingaranan Ilya Segalovich . Éta bakal dilélér pikeun prestasi dina widang élmu komputer. Siswa sarjana sareng pascasarjana atawa nyalonkeun pangawas ilmiah. Pemenang bakal dipilih ku wawakil komunitas akademik sareng Yandex. Kriteria Pilihan utama: publikasi sareng presentasi dina konperénsi, ogé kontribusi pikeun pangwangunan masarakat.
Upacara pangajén munggaran bakal dilaksanakeun dina April. Salaku bagian tina pangajén, élmuwan ngora bakal nampa 350 sarébu rubles, jeung sajaba ti éta, maranéhna bakal tiasa buka konferensi internasional, gawé bareng mentor sarta ngajalanan magang di departemen panalungtikan Yandex. Pengawas ilmiah bakal nampi 700 rébu rubles.
Dina kasempetan peluncuran pangajén, urang mutuskeun pikeun ngobrol didieu on Habré ngeunaan kriteria sukses di dunya elmu komputer. Sababaraha pamiarsa Habr parantos wawuh sareng kritéria ieu, sedengkeun anu sanésna gaduh gambaran palsu ngeunaan aranjeunna. Dinten ieu kami bakal ngajambatan jurang ieu - urang bakal nyabak kana sadaya topik utama, kalebet tulisan, konperénsi, set data sareng transfer ideu ilmiah kana jasa.
Pikeun élmuwan dina widang élmu komputer, kriteria utama pikeun suksés nyaéta publikasi karya ilmiah maranéhanana di salah sahiji konferensi internasional luhur. Ieu mangrupikeun "titik pamariksaan" anu munggaran pikeun mikawanoh karya panalungtik. Contona, dina widang pembelajaran mesin sacara umum, Konferensi Internasional ngeunaan Pembelajaran Mesin (ICML) sareng Konferensi Sistem Pengolahan Émbaran Neural (NeurIPS, baheulana NIPS) dibédakeun. Aya seueur konperénsi ngeunaan daérah khusus ML, sapertos visi komputer, panéangan inpormasi, téknologi pidato, tarjamahan mesin, jsb.
Naha nyebarkeun ideu anjeun
Jalma anu jauh tina elmu komputer bisa boga misconception yén éta téh hadé pikeun nyimpen gagasan paling berharga rusiah sarta narékahan pikeun kauntungan tina uniqueness maranéhanana. Sanajan kitu, kaayaan nyata dina widang urang persis sabalikna. Otoritas élmuwan ditilik tina pentingna karyana, ku sabaraha sering artikelna dicutat ku élmuwan séjén (indéks rujukan). Ieu ciri penting karirna. Panalungtik naék kana tangga profésional, janten langkung terhormat di komunitasna, ngan upami anjeunna konsisten ngahasilkeun karya anu kuat anu diterbitkeun, janten kasohor, sareng janten dasar pikeun karya élmuwan sanés.
Seueur tulisan anu paling luhur (panginten seueurna) mangrupikeun hasil kolaborasi antara peneliti di paguron luhur sareng perusahaan anu béda-béda di sakumna dunya. Momen anu penting sareng berharga dina karir panalungtik nyaéta nalika anjeunna nampi kasempetan pikeun milarian sareng ngayak ideu nyalira dumasar kana pangalamanana - tapi sanaos saatos ieu, kolega-kolegana terus masihan anjeunna bantosan anu teu ternilai. Élmuwan silih bantosan ngembangkeun ideu, nyerat tulisan babarengan - sareng langkung ageung kontribusi élmuwan kana élmu, langkung gampang anjeunna mendakan jalma anu sami.
Tungtungna, kapadetan sareng kasadiaan inpormasi ayeuna langkung saé sahingga panalungtik anu béda sakaligus ngahasilkeun ideu ilmiah anu sami (sareng leres-leres berharga). Upami anjeun henteu nyebarkeun ide anjeun, ampir pasti batur bakal nyebarkeun éta pikeun anjeun. "Tien Juara" sering sanés anu sumping sareng inovasi anu langkung awal, tapi anu nyebarkeun éta sakedik sateuacana. Atawa - hiji anu junun nembongkeun gagasan salaku pinuh, jelas tur convincingly jéntré.
Artikel jeung datasets
Ku kituna, artikel ilmiah diwangun sabudeureun gagasan utama nu panalungtik proposes. Gagasan ieu mangrupikeun kontribusina pikeun élmu komputer. Artikel dimimitian ku déskripsi gagasan, dirumuskeun dina sababaraha kalimah. Ieu dituturkeun ku bubuka anu ngajelaskeun rentang masalah direngsekeun kalayan bantuan inovasi nu diajukeun. Pedaran jeung bubuka biasana ditulis dina basa basajan anu bisa kaharti ku panongton lega. Saatos bubuka, perlu pikeun formalize masalah dibere dina basa matematik jeung ngenalkeun notasi ketat. Teras, nganggo notasi anu diwanohkeun, anjeun kedah nyiptakeun pernyataan anu jelas sareng komprehensif ngeunaan hakekat inovasi anu diusulkeun, sareng ngaidentipikasi bédana tina metode anu sami. Sadaya pernyataan téoritis kedah dirojong ku rujukan kana bukti anu disusun sateuacana, atanapi dibuktikeun sacara mandiri. Ieu tiasa dilakukeun ku sababaraha asumsi. Salaku conto, anjeun tiasa masihan bukti pikeun kasus nalika aya jumlah data latihan anu teu aya watesna (kaayaan anu jelas henteu tiasa dicapai) atanapi aranjeunna henteu mandiri unggal anu sanés. Nuju tungtung tulisan, élmuwan ngobrol ngeunaan hasil ékspérimén anu anjeunna tiasa kéngingkeun.
Supados resensi anu direkrut ku panitia konperénsi langkung dipikaresep pikeun nyatujuan makalah, éta kedah gaduh hiji atanapi langkung atribut. Faktor konci anu ningkatkeun kamungkinan persetujuan nyaéta kabaruan ilmiah tina ide anu diajukeun. Seringna, novelty ditaksir dina hubungan sareng ideu anu tos aya - sareng padamelan pikeun meunteun éta henteu dilaksanakeun ku pamariksaan, tapi ku panulis tulisan nyalira. Ideally, panulis kudu ngabejaan di jéntré dina artikel ngeunaan métode aya na, upami mungkin, nampilkeun aranjeunna salaku kasus husus tina metoda na. Ku kituna, élmuwan nunjukeun yen pendekatan ditarima teu salawasna jalan, anjeunna generalized aranjeunna sarta ngajukeun hiji rumusan téoritis lega, leuwih fleksibel sahingga leuwih éféktif. Mun novelty nu teu bisa disangkal, mangka disebutkeun reviewers evaluate artikel teu jadi pickily - contona, maranéhna bisa ngahurungkeun panon buta kana basa Inggris goréng.
Pikeun nguatkeun novelty, éta mangpaat pikeun ngawengku hiji ngabandingkeun jeung métode aya dina hiji atawa leuwih datasets. Masing-masing kedah kabuka sareng ditampi di lingkungan akademik. Salaku conto, aya gudang gambar ImageNet sareng pangkalan data institut sapertos Modified National Institute of Standards and Technology (MNIST) sareng CIFAR (Canadian Institute For Advanced Research). Kasusahna nyaéta yén dataset "akademik" sapertos sering béda dina struktur eusi tina data nyata anu diurus ku industri. Data anu béda hartina hasil anu béda tina métode anu diajukeun. Élmuwan anu sawaréh damel pikeun industri nyobian ngémutan ieu sareng sakapeung nyelapkeun bantahan sapertos "dina data kami hasilna sapertos kitu, tapi dina set data umum - sapertos kitu."
Éta kajadian yén métode anu diusulkeun lengkep "disesuaikeun" kana database anu kabuka sareng henteu tiasa dianggo dina data nyata. Anjeun tiasa merangan masalah umum ieu ku muka datasets anyar, langkung wawakil, tapi sering urang ngobrol ngeunaan eusi swasta yén pausahaan saukur teu boga hak pikeun muka. Dina sababaraha kasus, aranjeunna ngalaksanakeun (kadangkala rumit sarta painstaking) anonymization data - aranjeunna miceun sagala fragmen nu nunjuk ka jalma husus. Contona, rupa jeung angka dina poto dipupus atawa dijieun teu kabaca. Salaku tambahan, supados set data henteu ngan ukur sayogi pikeun sadayana, tapi janten standar diantara para ilmuwan anu cocog pikeun ngabandingkeun ide, perlu henteu ngan ukur nyebarkeun éta, tapi ogé nyerat tulisan anu dicutat anu misah ngeunaan eta jeung kaunggulan na.
Langkung parah upami henteu aya set data kabuka dina topik anu ditalungtik. Lajeng resensi ngan bisa nampa hasil ditepikeun ku pangarang dina iman. Téoritis, panulis malah bisa overestimate aranjeunna sarta tetep undetected, tapi dina lingkungan akademik ieu saperti teu mirip, sabab mana ngalawan kahayang Lolobana élmuwan pikeun ngembangkeun elmu.
Dina sajumlah wewengkon ML, kaasup visi komputer, éta ogé umum pikeun ngagantelkeun tumbu ka kode (biasana ka GitHub) jeung artikel. Artikel sorangan ngandung saeutik pisan kode atawa pseudocode. Sareng di dieu, deui, kasusah timbul upami tulisanna ditulis ku panalungtik ti perusahaan, sanés ti universitas. Sacara standar, kode anu ditulis dina perusahaan atanapi ngamimitian dilabélan NDA. Panaliti sareng kolega kedah kerja keras pikeun misahkeun kode anu aya hubunganana sareng ideu anu dijelaskeun tina repositori internal sareng pasti ditutup.
Kasempetan publikasi ogé gumantung kana relevansi topik anu dipilih. Relevansi sakitu legana didikte ku produk sareng jasa: upami korporasi atanapi ngamimitian kabetot dina ngawangun jasa énggal atanapi ningkatkeun anu tos aya dumasar kana ide tina hiji tulisan, éta tambah.
Sakumaha geus disebutkeun, makalah elmu komputer jarang ditulis nyalira. Tapi sakumaha aturan, salah sahiji pangarang méakkeun leuwih waktos jeung usaha ti batur. Kontribusina pikeun novelty ilmiah anu pangageungna. Dina daptar pangarang, jalma sapertos dituduhkeun munggaran - sarta dina mangsa nu bakal datang, nalika ngarujuk kana artikel, aranjeunna ngan bisa nyebut anjeunna (contona, "Ivanov et al" - "Ivanov jeung sajabana" ditarjamahkeun tina basa Latin). Sanajan kitu, kontribusi batur oge kacida berharga - lamun teu mungkin mun aya dina daptar pangarang.
prosés review
Makalah biasana eureun ditampi sababaraha bulan sateuacan konperénsi. Sanggeus hiji artikel dikintunkeun, reviewers gaduh 3-5 minggu maca, evaluate, jeung mairan dina eta. Ieu lumangsung nurutkeun sistem buta tunggal, nalika pangarang teu ningali ngaran tina reviewers, atawa buta ganda, nalika reviewers sorangan teu ningali ngaran pangarang. Pilihan kadua dianggap leuwih teu kaditu teu kadieu: sababaraha makalah ilmiah geus ditémbongkeun yén popularitas pangarang mangaruhan kaputusan reviewer urang. Salaku conto, anjeunna tiasa nganggap yén élmuwan anu ngagaduhan sajumlah ageung tulisan anu parantos diterbitkeun nyaéta apriori anu pantes pikeun rating anu langkung luhur.
Leuwih ti éta, sanajan dina kasus buta ganda, reviewer meureun bakal nebak pangarang lamun aranjeunna dianggo dina widang anu sarua. Sajaba ti éta, dina waktu review, artikel bisa jadi geus diterbitkeun dina database arXiv, gudang pangbadagna karya ilmiah. Panitia konferensi teu nyaram ieu, tapi aranjeunna nyarankeun ngagunakeun judul béda jeung abstrak béda dina publikasi pikeun arXiv. Tapi upami artikelna dipasang di dinya, tetep moal sesah milarianana.
Aya salawasna sababaraha reviewers evaluating hiji artikel. Salah sahijina ditugaskeun peran meta-reviewer, anu ngan kedah marios putusan kolega-Na jeung nyieun kaputusan final. Lamun reviewers teu satuju kana artikel, meta-reviewer ogé bisa maca eta pikeun completeness.
Sakapeung, sanggeus marios rating jeung komentar, panulis boga kasempetan pikeun asup kana sawala jeung reviewer; malah aya kasempetan pikeun ngayakinkeun anjeunna ngarobah kaputusan na (najan kitu, sistem misalna teu dianggo pikeun sakabéh konferensi, sarta malah kirang mungkin mun serius pangaruh vonis). Dina diskusi, anjeun moal tiasa ngarujuk kana karya ilmiah sanés, iwal ti anu parantos dirujuk dina tulisan. Anjeun ngan ukur tiasa "ngabantosan" pamariksaan langkung saé ngartos eusi tulisan.
Konférénsi jeung jurnal
Tulisan élmu komputer langkung sering dikintunkeun kana konperénsi tibatan jurnal ilmiah. Ieu alatan publikasi jurnal boga syarat anu leuwih hese minuhan, sarta prosés review peer bisa nyandak sababaraha bulan atawa malah taun. Élmu komputer mangrupikeun widang anu gancang pisan, janten pangarang biasana henteu daék ngadagoan anu lami pikeun publikasi. Nanging, tulisan anu parantos ditampi pikeun konperénsi teras tiasa ditambahan (contona, ku cara nampilkeun hasil anu langkung rinci) sareng diterbitkeun dina jurnal dimana larangan rohangan henteu ketat.
Kajadian dina konferensi
Format pikeun ayana pangarang artikel disatujuan dina konferensi ditangtukeun ku reviewers. Upami artikelna dipasihan lampu héjo, maka anjeun paling sering dipasihan poster stand. Poster nyaéta slide statik kalayan kasimpulan artikel sareng ilustrasi. Sababaraha kamar konferensi ngeusi jajaran panjang poster nangtung. Panulis nyéépkeun bagian anu penting dina waktosna caket posterna, komunikasi sareng élmuwan anu resep kana tulisan éta.
Pilihan anu rada bergengsi pikeun partisipasi nyaéta omongan kilat. Lamun reviewers nganggap artikel pantes laporan gancang, panulis dibéré ngeunaan tilu menit pikeun nyarita ka panongton lega. Di hiji sisi, omongan kilat mangrupikeun kasempetan anu saé pikeun nyarioskeun ide anjeun henteu ngan ukur pikeun anu resep kana poster ku inisiatif sorangan. Di sisi anu sanés, sémah poster proaktif langkung siap sareng langkung immersed dina topik khusus anjeun tibatan rata-rata pangdéngé di aula. Ku alatan éta, dina laporan gancang, anjeun masih kudu boga waktu pikeun mawa jalma up to date.
Biasana, dina tungtung omongan kilat maranéhna, pangarang ngaranan nomer poster ambéh paregep bisa manggihan eta tur leuwih ngartos artikel.
Pilihan anu terakhir, paling bergengsi nyaéta poster ditambah presentasi ideu anu lengkep, nalika teu aya deui anu kedah buru-buru nyarioskeun carita.
Tapi tangtu, élmuwan - kaasup panulis artikel disatujuan - datang ka konferensi salajengna teu ukur pamer. Kahiji, aranjeunna condong manggihan poster patali widang maranéhanana alesan atra. Sareng kadua, penting pikeun aranjeunna ngalegaan daptar kontak pikeun tujuan gawé bareng akademik di hareup. Ieu sanés moro - atanapi, sahenteuna, tahap munggaranna, anu sahenteuna dituturkeun ku silih tukeur ideu, pamekaran sareng karya babarengan dina hiji atanapi langkung artikel.
Dina waktos anu sami, jejaring produktif dina konperénsi luhur sesah kusabab kurangna waktos luang. Upami, saatos sadinten sadinten dina presentasi sareng diskusi dina poster, élmuwan nahan kakuatanana sareng parantos ngatasi jet lag, teras anjeunna angkat ka salah sahiji seueur pihak. Aranjeunna hosted ku korporasi - salaku hasilna, pihak mindeng boga karakter leuwih moro. Dina waktos anu sami, seueur tamu henteu nganggo aranjeunna pikeun milarian padamelan énggal, tapi, deui, pikeun jaringan. Sore teu aya deui laporan sareng poster - langkung gampang "nyekel" spesialis anu anjeun resep.
Ti gagasan pikeun produksi
Élmu komputer mangrupikeun salah sahiji ti saeutik industri dimana kapentingan korporasi sareng startup dikaitkeun pisan sareng lingkungan akademik. NIPS, ICML sareng konperénsi anu sami anu sanésna narik seueur jalma ti industri, sanés ngan ukur paguron luhur. Ieu khas pikeun widang élmu komputer, tapi sabalikna pikeun kalolobaan élmu séjén.
Di sisi anu sanés, henteu sadayana ideu anu disayogikeun dina tulisan langsung nuju nyiptakeun atanapi ningkatkeun jasa. Malah dina hiji pausahaan, panalungtik bisa ngajukeun ka kolega ti jasa hiji gagasan anu narabas ku standar ilmiah sarta nampi panolakan pikeun nerapkeun eta pikeun sababaraha alesan. Salah sahijina parantos disebatkeun di dieu - ieu mangrupikeun bédana antara set data "akademik" dimana tulisan éta ditulis sareng set data nyata. Sajaba ti éta, palaksanaan hiji gagasan bisa jadi nyangsang, merlukeun jumlah badag sumberdaya, atawa ningkatkeun ngan hiji indikator dina biaya deteriorating metrics séjén.
Kaayaan ieu disimpen ku kanyataan yén seueur pamekar sorangan anu sakedik peneliti. Aranjeunna hadir dina konperénsi, nyarios basa anu sami sareng akademisi, ngajukeun ideu, kadang-kadang ilubiung dina nyiptakeun artikel (contona, nyerat kode), atanapi malah janten pangarang sorangan. Lamun pamekar geus immersed dina prosés akademik, kieu naon anu lumangsung di departemen panalungtikan, dina kecap - lamun manehna mendemonstrasikan counter-gerakan arah élmuwan, mangka siklus ngarobah gagasan ilmiah kana kamampuhan jasa anyar disingget.
Keukeuh we sakabeh peneliti ngora alus tuah jeung prestasi hébat dina karya maranéhanana. Upami pos ieu henteu nyarioskeun ka anjeun anu énggal, maka anjeun panginten parantos diterbitkeun dina konperénsi luhur. Ngadaptar pikeun sorangan jeung nyalonkeun pengawas ilmiah.
sumber: www.habr.com