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根据 2023 暑期计划和实验室前期形成的开源领域研究工作、学术会议交流等内容,有必要利用暑期的时间,持续总结具有实验室特色的研究方法,并与学术成果发表进行结合,进而在 OpenResearch 项目中进行沉淀。
重点开展如下几个方面的方法论总结与积累工作:
1、实证/经验软件工程
经验软件工程(Empirical Software Engineering)与实证软件工程(Evidence-Based Software Engineering),是实验室在论文分享与实际研究工作中碰到的越来越多的一类研究方法。这个和实验室开展的开源研究工作的特点(复杂系统、数据驱动、交叉学科等)是密不可分的。给出如下几个参考资料:
2、数据科学与工程
数据科学与工程是数据专业的核心,目前已经发展出一系列的方向与领域,善于利用里面的各种方法能够极大提升我们解决问题的手段。给出如下几个重要参考资料:
📗The Data Science Framework, 链接,附:Mindmap,Copy
📗Data Mining: The Textbook(数据挖掘:原理与实践),链接,Copy
📗Graph-Powered Machine Learning,链接,Copy
📗Managing and Mining Graph Data,链接,Copy
📗Graph Neural Networks(图神经网络:基础、前沿与应用),中文版,Copy
3、交叉学科的应用 了解如何将上面的两类方法应用到交叉学科的实际问题求解中,能够很好的启发我们开展开源领域的工作,给出如下几个参考:
4、知识分享与论文阅读 基于上述三块内容,同时参考学术会议交流,可以进一步优化实验室的论文阅读与分享流程,同时有目的性的开展论文撰写与发表工作。计划开展如下几个类别的活动:
5、论文撰写与投稿 TODO
以下三个论文撰写与投稿 Event 值得重点关注与规划:
计划暑期开展以下知识分享活动:
活动形式可以是,例如系统学习与分享专业书籍、综述论文等,并应用到实验室的研究问题中去,例如:
📕Principles of Scientific Methods:
📕The Atlas for the Aspiring Network Scientist:
根据 2023 暑期计划和实验室前期形成的开源领域研究工作、学术会议交流等内容,有必要利用暑期的时间,持续总结具有实验室特色的研究方法,并与学术成果发表进行结合,进而在 OpenResearch 项目中进行沉淀。
重点开展如下几个方面的方法论总结与积累工作:
1、实证/经验软件工程
经验软件工程(Empirical Software Engineering)与实证软件工程(Evidence-Based Software Engineering),是实验室在论文分享与实际研究工作中碰到的越来越多的一类研究方法。这个和实验室开展的开源研究工作的特点(复杂系统、数据驱动、交叉学科等)是密不可分的。给出如下几个参考资料:
2、数据科学与工程
数据科学与工程是数据专业的核心,目前已经发展出一系列的方向与领域,善于利用里面的各种方法能够极大提升我们解决问题的手段。给出如下几个重要参考资料:
📗The Data Science Framework, 链接,附:Mindmap,Copy![image](https://github.com/X-lab2017/open-wonderland/assets/15010826/6a2c39cb-79cd-4aa3-9241-40ab307c7053)
📗Data Mining: The Textbook(数据挖掘:原理与实践),链接,Copy
📗Graph-Powered Machine Learning,链接,Copy
📗Managing and Mining Graph Data,链接,Copy
📗Graph Neural Networks(图神经网络:基础、前沿与应用),中文版,Copy
3、交叉学科的应用 了解如何将上面的两类方法应用到交叉学科的实际问题求解中,能够很好的启发我们开展开源领域的工作,给出如下几个参考:
4、知识分享与论文阅读 基于上述三块内容,同时参考学术会议交流,可以进一步优化实验室的论文阅读与分享流程,同时有目的性的开展论文撰写与发表工作。计划开展如下几个类别的活动:
5、论文撰写与投稿 TODO