方向对了,努力和辛苦就不会白费

如果你觉得工作很累很卷,那么读博后你会发现,还有更累更卷的……进入博士生涯的第二年,葛学人如是对自己现阶段的状态做了个总结。

本期《学子风采》找来了目前正在弗吉尼亚大学(University of Virginia)攻读博士学位的葛学人。2020年8月,葛学人入读GTSI的电子与计算机工程硕士项目;2021年8月,他交换至佐治亚理工学院亚特兰大本部,并于次年8月从本部毕业,随后前往弗吉尼亚大学攻读博士学位。

当初是怎样走上读博这条路的?

在美国读Ph.D有什么心得体会?

读博以来经历了哪些改变?

……

北京时间早上8点(美东傍晚7点),葛学人火速扒拉了几口晚饭,我们就开始了电话采访。他最近比较忙,在研究一个搭载自然语言处理的新模型,可用于智能读取病例,从而帮助医院和医生提高工作效率以及对病情诊断的精准度。

葛学人的“工位”,两台电脑撑起一个个梦想

葛学人的Ph.D研究方向是医疗文本处理。笼统来说,他目前在开展的项目,旨在利用人工智能去构建医学专用的知识图谱,运用海量医学知识与数据来增强模型的判断力。据其介绍,医疗文本与其他文本差距较大,有非常多独有的domain knowledge(学科领域专有知识),如果仅依靠普适性的数据来训练模型,对文本读取和分析的效果会大打折扣。

为了搭建这一模型,如同从事其它项目一样,葛学人需要快速更新专业乃至非专业知识,在大量阅读和消化各类论文的基础上,不断思考和总结,直至找到那个让自己有勇气、有动力去尝试的想法。

弗吉尼亚大学Ph.D每日必经之路

“有时候你觉得自己的想法已经足够完美了,然后自信满满地写代码、跑代码、做实验……结果发现啥也不是。”葛学人戏称这种情况和心态对于工科博士生来说可谓家常便饭,有雄心壮志的时候,也有迷茫无助的处境,甚至更沮丧的是,当你带着结论去找导师沟通时,他也判断不出你的想法哪里出了问题,也给不了你任何解决办法。“我只能回到起点,重新再来一次。”

葛学人表示,选择读博的时候知道会充满挑战,但没想到会这么难。“如果你觉得工作很累很卷,那么读博后你会发现,还有更累更卷的。”与葛学人同年进入GTSI的几位同学兼好朋友,毕业后大部分进入了工业界,在不同的行业和岗位上打拼。“每个周末我只能往实验室跑,而我的朋友们则在游山玩水。”他很无奈地笑说道,“不过我也学会了快速消化情绪,上一个小时还在emo(情绪低落),下一个小时就接着回到‘冷酷’工作状态了。”

欣慰的是,这两年的Ph.D磨练带来了不少收获。“真的能学到很多知识,”这是葛学人的第一感受,也符合他当初决定读博的初衷。他提到,在GTSI和GT修读的课程非常实用,也因此渴望学得更多、更扎实。

在GT和同学们合影和往日好友一起旅行

学识和友谊,是多数GTSI学子会提及的重要收获。对葛学人而言,还有第三点:认知。他认为深圳是一座充满活力和机会的城市,除了上课学习,还能利用深圳丰富的工业界资源来提升自己。在深圳就读期间,葛学人进入商汤科技担任机器学习算法工程师实习生,也因此对机器学习在工业界的应用有了更深刻的理解,以及更重要的,找到了努力的方向和目标。

在GTSI和深圳的同学们在一起

葛学人在硕士期间的最大成长,可能是成为了独当一面的人;如今读博的打怪升级之路虽然充斥着挑战,但他相信,只要方向对了,付出的努力会让自己成为合格的学术人,以及在不久的将来成为一名更优秀的“码农”。

THE END
0.物理与光电工程学院本科毕业于北京大学物理系,博士毕业于美国佐治亚理工学院材料科学与工程系,博士导师为纳米领域国际顶级科学家王中林院士。 现为暨南大学教授,博士生导师,物理学系主任,广东省真空薄膜技术与新能源材料工程技术研究中心主任,广东省普通高校创新团队负责人,广州市政协常委,民革广东省委会常委。 从事纳米光电和能源材料,及其jvzquC41hcivn}~0lp{/gmz0ep5mi~1oyp0nrxv0jzn
1.郭洪宇|中山大学环境科学与工程学院郭洪宇,副教授,博士生导师,中山大学“百人计划”引进人才,获得国家级青年引进人才项目。博士毕业于美国佐治亚理工学院,于美国科罗拉多大学博尔德分校完成博士后研究。主要研究方向为大气细颗粒物(PM2.5)的生成演化机制、物理化学特性及其环境影响,如颗粒物的酸度(pH)、水分及相关的大气化学过程,生物质燃烧导致的二次颗粒物jvzquC41ugyf0|~uw0kew7hp1vkbeqjt18834
2.3.8节日特辑|科研界的“她”力量,港中大(深圳)数据科学学院女性佐治亚理工学院博士 曾获INFORMS QSR最佳学生论文竞赛决赛入围奖、INFORMS社交媒体分析最佳学生论文竞赛决赛入围奖、H. Milton Stewart工业学院研究生贾维斯奖第二名、中国科学技术大学自动化系优秀本科论文奖,曾任哈佛大学博士后 研究领域 :时序数据分析和决策的机器学习方法及其在医疗保健、智慧城市和社交媒体中的应用 jvzquC41ufy/e~mm0gjv0ls1ctzjeuj13897
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