Cái này là để giao lưu, trò chuyện với các bác học các ngành khác nhau trong CS. Cùng là trong CS nhưng em không ngờ là giữa các ngành hẹp khác nhau thì lại có các cách nhìn rất khác nhau:
- Một lần em trình bày cùng cái research của em về ứng dụng của một cái new hardware cho DBMS trước hội databases và hội computer architecture thì phản ứng của 2 phía là rất khác nhau. Hội database thì toàn hỏi nó ứng dụng vào đâu, ở đâu cần đến nó, còn hội architecture thì chỉ quan tâm xem cái phần cứng đó sẽ được cài đặt như thế nào trong hệ thống.
- Nói về data mining thì cả tụi database và AI đều cùng nhúng tay vào. Tuy nhiên cách tiếp cận của hội AI là tìm ra các thuật toán để mine data một cách chuẩn xác nhất, còn hội database là tìm ra cách nào thực hiện nhanh nhất và khả thi nhất (với một độ chuẩn xác chấp nhận được).
- Các papers về theory trong các DB conferences như SIGMOD hay VLDB... thì vấn đề đầu tiên được quan tâm không phải là các thuật toán đó đẹp hay hiệu quả như thế nào, mà phải là nó sẽ được ứng dụng vào đâu.
Các bác học các lĩnh vực khác nhau có gì hay hay kể vào đây cho vui.
Ôi giời, cái này thì xãy ra hàng ngày trong cuộc sống. Ví dụ như mình làm networking, chung 1 ngành luôn chứ không phải khác ngành như kitte, thì nó chia làm 2 societies rõ ràng. Một bên làm thuần túy implementation, practical, 1 bên làm theory, hầu như ít ăn nhập vào nhau.
Bên practical thì nói bên theory làm gì mà không implemented để cho chạy được thì giúp gì cho đời, who cares, quá đúng. Bên này propose new protocols, models... thì cứ implement rồi cho chạy, vẽ curves đánh giá, khá ít toán. Bạn nào rành coding, không giỏi/interested in Maths lắm thì phù hơp cái này. Họi này có những kết quả rất impressive. Những thũ lĩnh có thể như là những người dưới đây, em chỉ cho google scholar thôi cho dễ thấy. Dĩ nhiên là họ cũng làm theory nhưng không nổi bật bằng kết quả practical của họ.
[Only registered and activated users can see links. ]
[Only registered and activated users can see links. ]
[Only registered and activated users can see links. ]
and many many more...
Hội làm theory thì dĩ nhiên chê tụi làm practical là "ít" toán, đọc báo không thấy novelty gì cả, chỉ giỏi mỗi coding. Haha. Tao làm theory, có thể evaluate được (trên giấy tờ, of course) được large-scale systems. Tao có thể analyze performance của cái này, cái nọ, dùng maths phức tạp, nhìn rất impressive....Ví dụ như thũ lĩnh của hội này có thể kể là
[Only registered and activated users can see links. ]
[Only registered and activated users can see links. ]
....
Và dĩ nhiên là có những người làm được cả 2, được cả 2 bên nể, ví dụ như là
[Only registered and activated users can see links. ] . Quảng cáo thầy (cũ) mình phát.
[Only registered and activated users can see links. ]. Ông này có vẻ đang là trùm của trùm.
[Only registered and activated users can see links. ]
and many more.
Dĩ nhiên là cách phân loại của mình theo hiểu biết riêng của mình, có thể không chính xác. Bác nào có ideas gì thì bàn cái này cũng hay.
__________________ 124 điểm. To view links or images in signatures your post count must be 10 or greater. You currently have 0 posts.
thay đổi nội dung bởi: Kev, 10-27-2009 lúc 03:06 PM
Mình thì có một chuyện tương tự, nhưng kể cho vui thôi. Dạo trước muốn về nhà nên nộp cái conf paper vào một hội thảo của Nhật tổ chức ở VN, nhân tiện thôi chứ cái đó cũng không có giá trị lớn. Dân tình toàn làm mấy cái liên quan tới Bio, hay voice, ... Hiếm người làm xử lý ảnh như mình, cái paper viết về face detection, combine giữa Adaptive skin color và eigenface để tăng hiệu quả và tốc độ xử lý.
Nhìn chung là chất lượng paper thì cũng chỉ xứng tầm hội thảo ấy thôi nhưng mà không quá tệ. Có điều khi thấy danh sách nộp bài thì hơi buồn cười vì chả hiểu bọn nó sẽ để chú nào review bài của mình. Quả đúng như dự đoán, đến khi nhận phản hồi từ reviewers, đọc xong phì ra cười vì mỗi ông viết được vài ba dòng nhận xét ngắn tũn chả đâu vào đâu. Có ông bảo cái phương pháp ấy quá đơn giản vì dùng mấy phương pháp skin color và PCA kết hợp thôi. Thực ra là vì trong bài nói eigenface có sử dụng PCA nhưng apply nó cho các bài toán kiểu này thì còn đòi hỏi nhiều kỹ thuật khác nữa. Ngay cả adaptive skin color cũng đã kèm theo bao nhiêu vấn đề rồi. Các bác làm về mấy phương pháp classify data theo kiểu lý thuyết thuần tuý làm gì biết được đâu, mấy khái niệm skin color, eigenfaces chắc là mới nghe lần đầu. PCA là phương pháp đơn giản, phổ biến của ML, thế nên nhìn thấy tên thế thì phán ngay nó là PCA .
Còn một ông thì chắc không còn gì khác để nói nên bảo xem lại lỗi chính tả. Sau đấy chả sửa gì cả cũng chẳng thấy nói năng gì, vẫn chấp nhận như thường . Mấy ngành này dù gì cũng còn gần gũi với nhau mà còn thế chứ nói gì đến DBMS với Computer architecture.
__________________ Stay hungry, never foolish - Hãy cứ khát khao, nhưng chớ dại khờ
Chuyện cùa bác Springer kể thì chắc ít dính dáng đến ý của Kitte thảo luận. Đơn giản nó là stupid reviewing process thôi, xãy ra bất cứ nơi đâu, bất cứ hội nghị nào, bất cứ journals nào, ít hay nhiều thôi. Cái này thì cà 1 topic cũng nói không hết chuyện cười ra nước mắt.
Có bác nào làm vision và graphics chắc cũng là có hiện tượng này. Những bạn như là Aries, goahead...đâu rồi nhỉ, vào viết phân biệt giữa 2 cái này xem và đanh giá coi society này nghĩ về society kia thế nào. Thật tình là mình cũng không biết rõ khác nhau thế nào, chỉ biết là graphics có vẻ khó hơn thôi. Hehe.
__________________ 124 điểm. To view links or images in signatures your post count must be 10 or greater. You currently have 0 posts.
@chautito: Sure, hôm nào đi coi. Thanksgiving có Lakers với New Jersey có muốn đi không?
Em thấy một bài viết về computer networking research có thề useful, đặc biệt là cho ai đang viết SOP có thể học được nhiều cách mình viết về ideas, research approaches, how things are important....Em guarantee là ai có thể viết SOP theo cách này thì rất là impressive. Strongly recommended!! [Only registered and activated users can see links. ]
Are you interested in research in computer networks? Here I want to share with you my thoughts on what makes research in that area so fascinating, but also challenging, as well as my approach to research.
What makes research in computer networks so fascinating, and challenging, is that networking technologies and applications are constantly evolving. New technologies and applications can be disruptive and change the way we think about networks, and design network protocols. What is also important to me is that research in computer networks can have a real impact in our everyday life.
One focus of my current research is on online social networks and social networking applications. Online social networks have revolutionized the way we interact and share information over the Internet, and social networking applications such as YouTube, Flickr, MySpace, Facebook, etc., have millions of active users. While already being enormously popular, these applications only scratch the surface of online social networking possibilities. The goal of this research project is to investigate and find new and creative ways of how to make use of social networking applications to enrich people's everyday lives. Answering this question poses challenging and fascinating research problems that require both creativity and rigorous mathematical analysis. As part of the project, we are developing novel mathematical models of how online social networks are formed, and are trying to find creative ways to use the resulting network topologies to efficiently share/distributed information. While our work focuses on online social networks, our models and results also provide surprising insights into how and why the social networks that we form and use in our everyday life are so important and efficient.
An important part of research in the area of computer networks is to identify new technologies and applications that are going to have a high impact, and understand the opportunities and challenges that they bring. I am particularly interested in new technologies and applications (such as online social networks) that fundamentally challenge and question the way we build networks and design protocols. In my research group, we use mathematical models and analysis to study and understand these problems, and provide a rigorous basis for the design of new network protocols and algorithms. Research in computer networks is challenging, but also very rewarding - it requires you to have the desire to go beyond the obvious and come up with new and creative solutions.
If you are interested in using a rigorous mathematical approach to study research problems that are important and have can impact on our everyday lives, then the research that we do in my research group could be a perfect fit for you.
__________________ 124 điểm. To view links or images in signatures your post count must be 10 or greater. You currently have 0 posts.
Culture mismatches in different research areas 
. 
. Mấy ngành này dù gì cũng còn gần gũi với nhau mà còn thế chứ nói gì đến DBMS với Computer architecture. 
