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学术会议审稿方案新上映_学术会议主持词万能稿(2024年12月抢先看)

内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

学术会议审稿方案

27 岁清华博士毕业即任上海交大博导，实力诠释年少有为！近年来，“90 后”青年学者在学术舞台上崭露头角。近日，一则消息引发热议：1997 年出生的张林峰，清华 2024 届博士毕业生，刚毕业就已担任上海交大助理教授、博导！其研究方向为高效人工智能，在高水平学术会议与期刊发表二十余篇论文，被引用 2000 余次，还担任多个学术会议审稿人，获诸多荣誉表彰。其实，这样的情况并非个例。此前，25 岁的冯磊 2021 年加入重庆大学计算机学院任博导；2019 年，出生于 1991 年的李琳博士毕业即任南方医科大学教授、博导；2018 年，韩双淼从牛津大学博士毕业被聘为浙江大学博士生导师。博士研究生教育至关重要，博导肩负着培养高层次创新人才的重任。教育部也曾出台意见规范博导选聘考核，明确多项要求。这些年轻博导凭借卓越的学术能力和科研成果脱颖而出，他们的经历激励着更多年轻人勇攀学术高峰，也让我们看到学术领域的蓬勃活力与无限可能！相信在他们的引领下，科研之路将绽放更多光芒！

27岁清华博士张林峰刷新记录，成为上海交大最年轻博导。张林峰，1997年出生，2024年成功从清华大学交叉信息研究院博士毕业。他专注于高效人工智能研究，如大模型、图像视频生成等，已在学术界崭露头角。至今，他已发表二十余篇第一作者和通讯作者论文，总被引次数超过2000次，并多次在知名学术会议和期刊上获奖。此外，他还担任多个顶级学术会议审稿人，如NeurIPS、ICLR和ICML等。博士毕业后，张林峰拒绝了高薪企业邀请，毅然选择到上海交通大学人工智能学院担任助理教授和博士生导师，刷新了该学院博导最年轻记录，展现了他对教育和科研的深厚热情。#动态连更挑战# #张林峰# #27岁清华博士已任上海交大博导# #27岁清华博士任上海交大博导#

如何填写论文类型？常见分类指南在填写论文类型时，可以根据论文的具体内容、发表渠道以及学术界的分类方式来进行选择。以下是一些常见的论文类型及其特点，供您参考： 𐟓š 按学科分类文科论文：主要涉及文学、历史、哲学、艺术等人文社会科学领域的研究。理科论文：主要涉及数学、物理、化学、生物等自然科学领域的研究。管理类论文：针对企业管理、经济管理、行政管理等管理学科领域的研究。 𐟓 按写作内容分类基础研究论文：主要关注理论探讨、学术分析和原理推导，旨在提出新的理论观点或深化对某一理论的认识。应用研究论文：侧重于将理论应用于实际问题，解决现实生活中的问题或提出改进方案。 𐟔젦Œ‰研究方法分类理论性论文：主要依赖逻辑推理和理论分析，探讨某一理论或现象的本质和规律。研究性论文：通过实证研究、实验研究等方法，收集数据、分析数据并得出结论。实用性技术成果论文：介绍新技术、新方法或新工艺的应用效果，强调技术的实用性和创新性。理论学习与社会实践总结：结合理论学习和实践经验，总结心得体会和成果。业务指导与技术管理性论文：针对某一业务或技术领域的管理问题进行探讨，提出解决方案或管理策略。 𐟓ˆ 按发表渠道分类期刊论文：发表在学术期刊上的论文，通常经过严格的审稿程序，具有较高的学术价值。根据期刊的级别和性质，可以分为T类（特种刊物论文）、A类（权威核心刊物论文）、B类（重要核心刊物论文）、C类（一般核心刊物论文）、D类（一般公开刊物论文）和E类（受限公开刊物论文）。根据期刊的性质，可以分为中文核心期刊、中文国际期刊等。会议论文：发表在学术会议上的论文，通常用于展示最新的研究成果和学术观点。根据会议的级别和影响力，可以分为国际性学术会议论文、全国性学术会议论文和省级学术会议论文等。 𐟓Š 其他类型综述类论文：对某一领域的研究理论、研究历史、研究现状等进行综合阐述和分析。报告类论文：针对某一项目或研究任务，撰写的研究报告或成果报告。在填写论文类型时，可以根据论文的实际情况，选择最符合的类型进行填写。如果论文同时涉及多个类型，可以根据主要特点进行选择或进行组合填写。同时，请注意遵守学术规范和论文发表要求，确保论文的质量和合规性。

「微软亚研院前首席经理谭旭加盟月之暗面」【消息称微软亚洲研究院前首席研究经理谭旭加入月之暗面，研发类 GPT-4o 端到端语音模型】IT之家 10 月 23 日消息，据“晚点 Auto”昨晚报道，微软亚洲研究院前首席研究经理谭旭于 8 月加入大模型创业公司月之暗面，主要负责研发端到端语音模型。报道称，月之暗面的整个多模态研究早在去年 10 月就已开始。接近该公司人士称，目前正有 10 人左右的团队在研发视频模型，为确保产品更具差异性，对外发布计划仍在推迟。资料显示，谭旭在离开微软研究院前担任首席研究经理，方向是生成式 AI、语音 / 音频 / 视频内容生成，论文引用量达上万次，他也曾担任 NeurIPS 等学术会议期刊的审稿人；其多项语言、语音、音乐、视频生成成果已应用在 Azure、Bing 等微软的产品与服务中。谭旭加入月之暗面后的主要目标之一，可能即是帮助月之暗面打造“类似 GPT-4o”的语音体验。 IT之家注：OpenAI 今年 5 月发布多模态大模型 GPT-4o，基于端到端语音技术打造，具备更低延时、可随时打断等特性。随后，OpenAI 于 9 月 25 日面向 ChatGPT Plus 付费用户推送了高级语音功能。此前，主流的语音方案是 ASR（自动语音识别）+LLM（大语言模型）+TTS（语音合成）：输入端识别语音、转化成文本；大模型处理内容生成新文本；文本合成为语音、最终输出。但上述方案的不足在于机器响应时间较长、人类无法随时打断，与人类的自然聊天状态存在差距。相比之下，端到端省去了“语音转文字再转语音”的中间过程，可以压缩机器响应时间，人类也可随时打断机器。同时，端到端还可帮助改善“幻觉”：用户可立即打断输出并给出新的提示词。

大学学术交流：EI期刊与EI会议的区别在大学学术交流中，EI期刊和EI会议是两种常见的发表形式。它们之间有一些关键区别，了解这些区别可以帮助你更好地选择适合自己的发表平台。 𐟓‹ 出版平台 EI会议：这些会议通常在国际学术会议上发表，专注于特定的学科领域，为不同专业领域的研究人员提供交流和展示研究成果的机会。需要注意的是，EI会议论文可能会被EI Compendex收录。 EI期刊：这些期刊覆盖广泛的学科领域，为众多作者提供了一个长期发表研究成果的平台。 𐟓„ 篇幅 EI会议：论文篇幅通常在4-10页左右，内容简洁扼要，突出会议的重要部分，以确保在会议时间内发表。 EI期刊：论文篇幅更长，几页到几十页不等，具体以目标EI期刊的要求为准。 𐟔 评审流程 EI会议：通常由会议组委会进行审稿，审稿速度较快，以适应会议的时间表。 EI期刊：审稿过程较长，由同专业领域专家、学者或导师进行审核，如有观点不同，可能会增加审稿人，直到观点一致。 ⏳ 周期 EI会议：不同会议的发表速度不同，一些会议发表速度较快，可能几个月就能完成，但也有一些需要半年以上才能发表。 EI期刊：论文发表速度通常需要几个月到一年左右的时间，具体取决于期刊的评审流程、审稿时间和质量。 𐟓ˆ 学术影响 EI会议：在学术界的影响力较小。 EI期刊：影响力较高，因为经过了严格的同行评审流程和更长时间的发表周期。了解这些区别可以帮助你更好地选择适合自己的发表平台，无论是追求快速发表还是高质量的学术影响，EI期刊和EI会议都有其独特的优势。

27岁清华2024届博士毕业生张林峰，已任上海交大助理教授、博导中国农业大学信息与电气工程学院网站日前发布的一份学术报告信息显示，今年6月在清华大学交叉信息研究院获得博士学位的张林峰，现已担任上海交通大学人工智能学院助理教授、博士生导师。澎湃新闻注意到，出生于1997年的张林峰研究方向为高效的人工智能（Efficient AI），包括大模型、图像视频生成模型、人工智能数据集的压缩与加速等。他在CCF-A等高水平学术会议与期刊上发表第一作者和通讯作者论文二十余篇，被引用2000余次，担任NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV等多个学术会议的审稿人，曾获北京市优秀毕业生、清华大学优秀博士论文、微软学者奖学金（亚洲共十二名）、清华大学蒋南翔奖学金等荣誉表彰。此前，清华大学交叉信息研究院今年7月就曾披露，该院2024届博士毕业生张林峰放弃多家企业给出的丰厚薪资，选择到上海交通大学人工智能学院任教，开展科研与教育工作。

27岁张林峰任上海交大博导，背后原因揭秘 1997年出生的张林峰，研究方向集中在高效人工智能（Efficient AI），包括大模型、图像视频生成模型以及人工智能数据集的压缩与加速等领域。𐟔슊他在CCF-A等顶级学术会议和期刊上发表了20余篇第一作者和通讯作者论文，被引用超过2000次。张林峰还担任了NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV等多个学术会议的审稿人。𐟓‹ 张林峰曾获得北京市优秀毕业生、清华大学优秀博士论文、微软学者奖学金（亚洲共十二名）以及清华大学蒋南翔奖学金等荣誉表彰。𐟏† 值得一提的是，张林峰在清华大学交叉信息研究院毕业后，选择了上海交通大学人工智能学院任教，继续他的科研与教育工作。𐟏늊张林峰的科研成就和荣誉，无疑为年轻一代的科研工作者树立了榜样。𐟌Ÿ

厉害了，太让人佩服，1997年的张林峰，已担任上海交通大学博士生导师。 1997年出生，今年27岁的张林峰，已经是名校的博士生导师，太让人佩服了。据介绍，张林峰今年6月在清华大学交叉信息研究院获得博士学位，现已担任上海交通大学人工智能学院助理教授、博士生导师。张林峰虽然年轻，但是已经获得不少的成就，在CCF-A等高水平学术会议与期刊上发表第一作者和通讯作者论文二十余篇，被引用2000余次，担任NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV等多个学术会议的审稿人，曾获北京市优秀毕业生、清华大学优秀博士论文、微软学者奖学金（亚洲共十二名）、清华大学蒋南翔奖学金等荣誉表彰。

27岁清华博士张林峰：放弃高薪，出任上海交大博导近日，一则关于27岁清华博士张林峰出任上海交通大学人工智能学院助理教授、博士生导师的新闻引起了广泛关注。这位年轻有为的学者在清华大学交叉信息研究院获得博士学位后，毅然放弃了多家企业给出的丰厚薪资，选择到上海交通大学开展科研与教育工作。张林峰出生于1997年，今年6月刚刚从清华大学交叉信息研究院毕业。他的研究方向是高效的人工智能（Efficient AI），包括大模型、图像视频生成模型、人工智能数据集的压缩与加速等前沿领域。在博士期间，张林峰已经发表了多篇高水平的学术论文，其中第一作者论文超过十余篇，论文总计被引用超过2000次。这些成果不仅在国际学术界产生了广泛影响，还在实际业务中得到了应用，推动了人工智能技术的落地与发展。除了学术研究，张林峰还积极参与学术会议的审稿工作。他常年担任NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV等多个顶级学术会议的审稿人，为学术界的发展贡献了自己的力量。同时，他还获得了多项荣誉表彰，包括北京市优秀毕业生、清华大学优秀博士论文、微软学者奖学金（亚洲共十二名）、清华大学蒋南翔奖学金等。值得一提的是，张林峰的研究成果不仅具有理论价值，还具有丰富的现实应用价值。他成功将知识蒸馏与模型压缩推广到了二维检测、三维检测、多视角图像检测、实例分割、图像生成、视频超分等多种应用任务中，并在实际业务中进行了部署应用。这些成果使得人工智能技术更加贴近人们的生活，为人们的生活带来了更多的便利。张林峰选择到上海交通大学人工智能学院任教，不仅是对自己学术生涯的一次重要规划，也是对人工智能教育事业的一次贡献。他相信，通过自己的努力和学院的支持，能够培养更多优秀的人工智能人才，为国家的科技自立自强提供有力支撑。

牛人：27岁博士毕业直接成为上海交大博导！这位年轻的博导名叫张林峰，1997年出生于山东潍坊。今年6月在清华大学交叉信息研究院获得博士学位，现已担任上海交通大学人工智能学院助理教授、博士生导师。张林峰的研究方向为高效的人工智能（Efficient AI）包括大模型、图像视频生成模型人工智能数据集的压缩与加速等。他以主要作者身份在国际高水平学术会议与期刊上发表二十余篇，论文被引用2000余次，担任NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV等多个学术会议的审稿人。曾获北京市优秀毕业生，清华大学优秀博士论文，微软学者奖学金（亚洲共十二名），清华大学蒋南翔奖学金等荣誉表彰。毕业时，张林峰放弃了多家企业给出的百万薪资，选择到上海交通大学人工智能学院任教，开展科研与教育工作。

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