粗线条

[转]师太说……

342647318@qq.com(粗线条) — Mon, 23 Nov 2009 15:24:16 GMT

真正有气质的淑女，从不炫耀她所拥有的一切，她不告诉人她读过什么书，去过什么地方，有多少件衣服，
买过什么珠宝，因为她没有自卑感。——《圆舞》
能够说出的委屈，便不算委屈；能够抢走的爱人，便不算爱人。——《开到荼蘼》
聪明人，无谓争意气。——《连环》
很多时，不提起就是不记得，在适当的时候可使友谊或感情长存。不想计较，认为对方的情谊瑕不掩瑜，又
何必记性太好。——《花常好月常圆人长久》
无论做什么，记得为自己而做，那就毫无怨言——《流金岁月》

转载：[转]转一个ai会议的总结，作者是南大的周志华教授

342647318@qq.com(粗线条) — Mon, 26 Oct 2009 17:59:01 GMT

说明: 纯属个人看法, 仅供参考. tier-1的列得较全, tier-2的不太全, tier-3的很不全.
同分的按字母序排列. 不很严谨地说, tier-1是可以令人羡慕的, tier-2是可以令
人尊敬的,由于AI的相关会议非常多, 所以能列进tier-3的也是不错的
tier-1:

IJCAI (1+): International Joint Conference on Artificial Intelligence AAAI (1): National Conference on Artificial Intelligence
COLT (1): Annual Conference on Computational Learning Theory
CVPR (1): IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
ICCV (1): IEEE International Conference on Computer Vision
ICML (1): International Conference on Machine Learning
NIPS (1): Annual Conference on Neural Information Processing Systems
ACL (1-): Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics
KR (1-): International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning
SIGIR (1-): Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval
SIGKDD (1-): ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
UAI (1-): International Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence

*Impact factor (According to Citeseer 03):
IJCAI ：1.82 (top 4.09 %)
AAAI ：1.49 (top 9.17%)
COLT：1.49 (top 9.25%)
ICCV ：1.78 (top 4.75%)
ICML ：2.12 (top 1.88%)
NIPS ：1.06 (top 20.96%)
ACL ：1.44 (top 10.07%)
KR ：1.76 (top 4.99%)
SIGIR ：1.10 (top 19.08%)
Average：1.56 (top 8.02%)

IJCAI (1+): AI最好的综合性会议, 1969年开始, 每两年开一次, 奇数年开. 因为AI 实在太大, 所以虽然每届基本上能录100多篇（现在已经到200多篇了），但分到每个领域就没几篇了，象achine learning、computer vision这么大的领域每次大概也就10篇左右, 所以难度很大. 不过从录用率上来看倒不太低,基本上20%左右, 因为内行人都会掂掂分量, 没希望的就别浪费reviewer的时间了. 最近中国大陆投往国际会议的文章象潮水一样, 而且因为国内很少有能自己把关的研究组, 所以很多会议都在 complain说中国的低质量文章严重妨碍了PC的工作效率. 在这种情况下, 估计这几年国际会议的录用率都会降下去. 另外, 以前的IJCAI是没有poster的, 03年开始, 为了减少被误杀的好人, 增加了2页纸的poster.值得一提的是, IJCAI是由貌似一个公司的"IJCAI Inc."主办的(当然实际上并不是公司, 实际上是个基金会), 每次会议上要发几个奖, 其中最重要的两个是IJCAI Research Excellence Award 和 Computer & Thoughts Award, 前者是终身成就奖, 每次一个人, 基本上是AI的最高奖(有趣的是, 以AI为主业拿图灵奖的6位中, 有2位还没得到这个奖), 后者是奖给35岁以下的青年科学家, 每次一个人. 这两个奖的获奖演说是每次IJCAI的一个重头戏.另外, IJCAI 的 PC member 相当于其他会议的area chair, 权力很大, 因为是由PC member 去找 reviewer 来审, 而不象一般会议的PC member其实就是 reviewer. 为了制约这种权力, IJCAI的审稿程序是每篇文章分配2位PC member, primary PC member去找 3位reviewer, second PC member 找一位.

AAAI (1): 美国人工智能学会AAAI的年会. 是一个很好的会议, 但其档次不稳定, 可以给到1+, 也可以给到1-或者2+, 总的来说我给它"1". 这是因为它的开法完全受 IJCAI制约: 每年开, 但如果这一年的IJCAI在北美举行, 那么就停开. 所以, 偶数年里因为没有IJCAI, 它就是最好的AI综合性会议, 但因为号召力毕竟比IJCAI要小一些, 特别是欧洲人捧AAAI场的比IJCAI少得多(其实亚洲人也是), 所以比IJCAI还是要稍弱一点, 基本上在1和1+之间; 在奇数年, 如果IJCAI不在北美, AAAI自然就变成了比 IJCAI低一级的会议(1-或2+), 例如2005年既有IJCAI又有AAAI, 两个会议就进行了协调, 使得IJCAI的录用通知时间比AAAI的deadline早那么几天, 这样IJCAI落选的文章可以投往AAAI.在审稿时IJCAI 的 PC chair也在一直催, 说大家一定要快, 因为AAAI 那边一直在担心IJCAI的录用通知出晚了AAAI就麻烦了.

COLT (1): 这是计算学习理论最好的会议, ACM主办, 每年举行. 计算学习理论基本上可以看成理论计算机科学和机器学习的交叉, 所以这个会被一些人看成是理论计算机科学的会而不是AI的会. 我一个朋友用一句话对它进行了精彩的刻画: "一小群数学家在开会". 因为COLT的领域比较小, 所以每年会议基本上都是那些人. 这里顺便提一件有趣的事, 因为最近国内搞的会议太多太滥, 而且很多会议都是LNCS/LNAI出论文集, LNCS/LNAI基本上已经被搞臭了, 但很不幸的是, LNCS/LNAI中有一些很好的会议, 例如COLT.
CVPR (1): 计算机视觉和模式识别方面最好的会议之一, IEEE主办, 每年举行. 虽然题目上有计算机视觉, 但个人认为它的模式识别味道更重一些. 事实上它应该是模式识别最好的会议, 而在计算机视觉方面, 还有ICCV与之相当. IEEE一直有个倾向, 要把会办成"盛会", 历史上已经有些会被它从quality很好的会办成"盛会"了. CVPR搞不好也要走这条路. 这几年录的文章已经不少了. 最近负责CVPR会议的TC的chair发信说, 对这个community来说, 让好人被误杀比被坏人漏网更糟糕, 所以我们是不是要减少好人被误杀的机会啊? 所以我估计明年或者后年的CVPR就要扩招了.
ICCV (1): 介绍CVPR的时候说过了, 计算机视觉方面最好的会之一. IEEE主办, 每年举行.
ICML (1): 机器学习方面最好的会议之一. 现在是IMLS主办, 每年举行. 参见关于NIPS的介绍.
NIPS (1): 神经计算方面最好的会议之一, NIPS主办, 每年举行. 值得注意的是, 这个会每年的举办地都是一样的, 以前是美国丹佛, 现在是加拿大温哥华; 而且它是年底开会, 会开完后第2年才出论文集, 也就是说, NIPS'05的论文集是06年出. 会议的名字 "Advances in Neural Information Processing Systems", 所以, 与ICML\ECML这样的"标准的"机器学习会议不同, NIPS里有相当一部分神经科学的内容, 和机器学习有一定的距离. 但由于会议的主体内容是机器学习, 或者说与机器学习关系紧密, 所以不少人把NIPS看成是机器学习方面最好的会议之一. 这个会议基本上控制在Michael Jordan的徒子徒孙手中, 所以对Jordan系的人来说, 发NIPS并不是难事, 一些未必很强的工作也能发上去, 但对这个圈子之外的人来说, 想发一篇实在很难, 因为留给"外人"的口子很小. 所以对Jordan系以外的人来说, 发NIPS的难度比ICML更大. 换句话说, ICML比较开放, 小圈子的影响不象NIPS那么大, 所以北美和欧洲人都认, 而NIPS则有些人(特别是一些欧洲人, 包括一些大家)坚决不投稿. 这对会议本身当然并不是好事, 但因为Jordan系很强大, 所以它似乎也不太care. 最近IMLS(国际机器学习学会)改选理事, 有资格提名的人包括近三年在ICML\ECML\COLT发过文章的人, NIPS则被排除在外了. 无论如何, 这是一个非常好的会.
ACL (1-): 计算语言学/自然语言处理方面最好的会议, ACL (Association of Computational Linguistics) 主办, 每年开.
KR (1-): 知识表示和推理方面最好的会议之一, 实际上也是传统AI(即基于逻辑的AI) 最好的会议之一. KR Inc.主办, 现在是偶数年开.
SIGIR (1-): 信息检索方面最好的会议, ACM主办, 每年开. 这个会现在小圈子气越来越重. 信息检索应该不算AI, 不过因为这里面用到机器学习越来越多, 最近几年甚至有点机器学习应用会议的味道了, 所以把它也列进来.
SIGKDD (1-): 数据挖掘方面最好的会议, ACM主办, 每年开. 这个会议历史比较短, 毕竟, 与其他领域相比,数据挖掘还只是个小弟弟甚至小侄儿. 在几年前还很难把它列在tier-1里面, 一方面是名声远不及其他的top conference响亮, 另一方面是相对容易被录用. 但现在它被列在tier-1应该是毫无疑问的事情了.
UAI (1-): 名字叫"人工智能中的不确定性", 涉及表示\推理\学习等很多方面, AUAI (Association of UAI) 主办, 每年开.

tier-2:
AAMAS (2+): International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems
ECCV (2+): European Conference on Computer Vision
ECML (2+): European Conference on Machine Learning
ICDM (2+): IEEE International Conference on Data Mining
SDM (2+): SIAM International Conference on Data Mining
ICAPS (2): International Conference on Automated Planning and Scheduling
ICCBR (2): International Conference on Case-Based Reasoning
COLLING (2): International Conference on Computational Linguistics
ECAI (2): European Conference on Artificial Intelligence
ALT (2-): International Conference on Algorithmic Learning Theory
EMNLP (2-): Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing
ILP (2-): International Conference on Inductive Logic Programming
PKDD (2-): European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases

*Impact factor (According to Citeseer 03):
ECCV ：1.58 (top 7.20 %)
ECML ：0.83 (top 30.63 %)
ICDM ：0.35 (top 59.86 %)
ICCBR ：0.72 (top 36.69 %)
ECAI ：0.69 (top 38.49 %)
ALT ：0.63 (top 42.91 %)
ILP ：1.06 (top 20.80 %)
PKDD ：0.50 (top 51.26 %)
Average：0.80 (top 32.02%)

AAMAS (2+): agent方面最好的会议. 但是现在agent已经是一个一般性的概念, 几乎所有AI有关的会议上都有这方面的内容, 所以AAMAS下降的趋势非常明显.
ECCV (2+): 计算机视觉方面仅次于ICCV的会议, 因为这个领域发展很快, 有可能升级到1-去.
ECML (2+): 机器学习方面仅次于ICML的会议, 欧洲人极力捧场, 一些人认为它已经是1-了. 我保守一点, 仍然把它放在2+. 因为机器学习发展很快, 这个会议的reputation上升非常明显.
ICDM (2+): 数据挖掘方面仅次于SIGKDD的会议, 目前和SDM相当. 这个会只有5年历史, 上升速度之快非常惊人. 几年前ICDM还比不上PAKDD, 现在已经拉开很大距离了.
SDM (2+): 数据挖掘方面仅次于SIGKDD的会议, 目前和ICDM相当. SIAM的底子很厚, 但在CS里面的影响比ACM和IEEE还是要小, SDM眼看着要被ICDM超过了, 但至少目前还是相当的.
ICAPS (2): 人工智能规划方面最好的会议, 是由以前的国际和欧洲规划会议合并来的. 因为这个领域逐渐变冷清, 影响比以前已经小了.
ICCBR (2): Case-Based Reasoning方面最好的会议. 因为领域不太大, 而且一直半冷不热, 所以总是停留在2上.
COLLING (2): 计算语言学/自然语言处理方面仅次于ACL的会, 但与ACL的差距比ICCV-ECCV和ICML-ECML大得多.
ECAI (2): 欧洲的人工智能综合型会议, 历史很久, 但因为有IJCAI/AAAI压着,很难往上升.
ALT (2-): 有点象COLT的tier-2版, 但因为搞计算学习理论的人没多少, 做得好的数来数去就那么些group, 基本上到COLT去了, 所以ALT里面有不少并非计算学习理论的内容.
EMNLP (2-): 计算语言学/自然语言处理方面一个不错的会. 有些人认为与COLLING相当, 但我觉得它还是要弱一点.
ILP (2-): 归纳逻辑程序设计方面最好的会议. 但因为很多其他会议里都有ILP方面的内容, 所以它只能保住2-的位置了.
PKDD (2-): 欧洲的数据挖掘会议, 目前在数据挖掘会议里面排第4. 欧洲人很想把它抬起来, 所以这些年一直和ECML一起捆绑着开, 希望能借ECML把它带起来.但因为ICDM和SDM, 这已经不太可能了. 所以今年的PKDD和ECML虽然还是一起开, 但已经独立审稿了(以前是可以同时投两个会, 作者可以声明优先被哪个会考虑, 如果ECML中不了还可以被PKDD接受).

tier-3:
ACCV (3+): Asian Conference on Computer Vision
DS (3+): International Conference on Discovery Science
ECIR (3+): European Conference on IR Research
ICTAI (3+): IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence
PAKDD (3+): Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
ICANN (3+): International Conference on Artificial Neural Networks
AJCAI (3): Australian Joint Conference on Artificial Intelligence
CAI (3): Canadian Conference on Artificial Intelligence
CEC (3): IEEE Congress on Evolutionary Computation
FUZZ-IEEE (3): IEEE International Conference on Fuzzy Systems
GECCO (3): Genetic and Evolutionary Computation Conference
ICASSP (3): International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing
ICIP (3): International Conference on Image Processing
ICPR (3): International Conference on Pattern Recognition
IEA/AIE (3): International Conference on Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems
IJCNN (3): International Joint Conference on Neural Networks
IJNLP (3): International Joint Conference on Natural Language Processing
PRICAI (3): Pacific-Rim International Conference on Artificial Intelligence

*Impact factor (According to Citeseer 03):
ACCV ：0.42 (top 55.61%)
ICTAI ：0.25 (top 69.86 %)
PAKDD ：0.30(top 65.60 %)
ICANN ：0.27 (top 67.73 %)
AJCAI ：0.16 (top 79.44 %)
CAI ：0.26 (top 68.87 %)
ICIP ：0.50 (top 50.20 %)
IEA/AIE ：0.09 (top 87.79 %)
PRICAI ：0.19 (top 76.33 %)
Average：0.27 (top 68.30%)

ACCV (3+): 亚洲的计算机视觉会议, 在亚太级别的会议里算很好的了.
DS (3+): 日本人发起的一个接近数据挖掘的会议.
ECIR (3+): 欧洲的信息检索会议, 前几年还只是英国的信息检索会议.
ICTAI (3+): IEEE最主要的人工智能会议, 偏应用, 是被IEEE办烂的一个典型. 以前的quality还是不错的, 但是办得越久声誉反倒越差了, 糟糕的是似乎还在继续下滑, 现在其实3+已经不太呆得住了.
PAKDD (3+): 亚太数据挖掘会议, 目前在数据挖掘会议里排第5.
ICANN (3+): 欧洲的神经网络会议, 从quality来说是神经网络会议中最好的, 但这个领域的人不重视会议,在该领域它的重要性不如IJCNN.
AJCAI (3): 澳大利亚的综合型人工智能会议, 在国家/地区级AI会议中算不错的了.
CAI (3): 加拿大的综合型人工智能会议, 在国家/地区级AI会议中算不错的了.
CEC (3): 进化计算方面最重要的会议之一, 盛会型. IJCNN/CEC/FUZZ-IEEE这三个会议是计算智能或者说软计算方面最重要的会议, 它们经常一起开, 这时就叫WCCI (World Congress on Computational Intelligence). 但这个领域和CS其他分支不太一样, 倒是和其他学科相似, 只重视journal, 不重视会议, 所以录用率经常在85%左右, 所录文章既有quality非常高的论文, 也有入门新手的习作.
FUZZ-IEEE (3): 模糊方面最重要的会议, 盛会型, 参见CEC的介绍.
GECCO (3): 进化计算方面最重要的会议之一, 与CEC相当，盛会型.
ICASSP (3): 语音方面最重要的会议之一, 这个领域的人也不很care会议.
ICIP (3): 图像处理方面最著名的会议之一, 盛会型.
ICPR (3): 模式识别方面最著名的会议之一, 盛会型.
IEA/AIE (3): 人工智能应用会议. 一般的会议提名优秀论文的通常只有几篇文章, 被提名就已经是很高的荣誉了, 这个会很有趣, 每次都搞1、20篇的优秀论文提名, 专门搞几个session做被提名论文报告, 倒是很热闹.
IJCNN (3): 神经网络方面最重要的会议, 盛会型, 参见CEC的介绍.
IJNLP (3): 计算语言学/自然语言处理方面比较著名的一个会议.
PRICAI (3): 亚太综合型人工智能会议, 虽然历史不算短了, 但因为比它好或者相当的综合型会议太多, 所以很难上升.

列list只是为了帮助新人熟悉领域, 给出的评分或等级都是个人意见, 仅供参考. 特别要说明的是:
1. tier-1 conference上的文章并不一定比tier-3的好, 只能说前者的平均水准更高.
2. 研究工作的好坏不是以它发表在哪儿来决定的, 发表在高档次的地方只是为了让工作更容易被同行注意到. tier-3会议上发表1篇被引用10次的文章可能比在tier-1会议上发表10篇被引用0次的文章更有价值. 所以, 数top会议文章数并没有太大意义, 重要的是同行的评价和认可程度.
3. 很多经典工作并不是发表在高档次的发表源上, 有不少经典工作甚至是发表在很低档的发表源上. 原因很多, 就不细说了.
4. 会议毕竟是会议, 由于审稿时间紧, 错杀好人和漏过坏人的情况比比皆是, 更何况还要考虑到有不少刚开始做研究的学生在代老板审稿.
5. 会议的reputation并不是一成不变的，新会议可能一开始没什么声誉，但过几年后就野鸡变凤凰，老会议可能原来声誉很好，但越来越往下滑.
6. 只有计算机科学才重视会议论文, 其他学科并不把会议当回事. 但在计算机科学中也有不太重视会议的分支.
7. Politics无所不在. 你老板是谁, 你在哪个研究组, 你在哪个单位, 这些简单的因素都可能造成决定性的影响. 换言之, 不同环境的人发表的难度是不一样的. 了解到这一点后, 你可能会对high-level发表源上来自low-level单位名不见经传作者的文章特别注意(例如如果<计算机学报>上发表了平顶山铁道电子信息科技学院的作者的文章,我一定会仔细读).
8. 评价体系有巨大的影响. 不管是在哪儿谋生的学者, 都需要在一定程度上去迎合评价体系, 否则连生路都没有了, 还谈什么做研究. 以国内来说, 由于评价体系只重视journal, 有一些工作做得很出色的学者甚至从来不投会议. 另外, 经费也有巨大的制约作用. 国外很多好的研究组往往是重要会议都有文章. 但国内是不行的, 档次低一些的会议还可以投了只交注册费不开会, 档次高的会议不去做报告会有很大的负面影响, 所以只能投很少的会议. 这是在国内做CS研究最不利的地方. 我的一个猜想：人民币升值对国内CS研究会有不小的促进作用(当然, 人民币升值对整个中国来说利大于弊还是弊大于利很难说).
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杂感

342647318@qq.com(粗线条) — Mon, 20 Jul 2009 14:36:35 GMT

终于结束了，没有奋斗过后的喜悦，反而却有一种极为复杂的感觉~是什么，我说不上来~不是因为一件事情，而是感觉突然有很多的东西一下子都涌入了脑子里~
我是一个对未来不做任何期许的人，因为我总觉得自己没有能力去完全控制它~希望越大，失望就越大~
当一个人朝着一个方向走了四年，突然有一天要改变自己原来的轨迹的时候，才发觉原来曾经的青春，已近乎挥霍殆尽~我并非是一个痴迷于学术的人，也没有什么特别远大的志向，之所以还会坚持下去，或许仅仅是因为不想再一次改变自己的轨迹~

我就是这么一个不原意接受改变的人啊~

或许，也应该出去转转，去看看这个我并不了解的世界~

突然想起，其实以前出去玩的时候，很喜欢置身于陌生城市的感觉~

希望以后还有这样的机会~

新的学期~~

342647318@qq.com(粗线条) — Mon, 23 Feb 2009 05:40:03 GMT

新的学期终于开始了~~
把上个学期9000块/月的工作辞掉了~~现在专心跟老板混，虽然每月工钱只有去年的一半不到，但是可以专心的干自己想做的事情了~~
也曾经纠结过一段时间，毕竟不是一笔小数目啊~~
但终究不愿心为物役~~
Anyway,钱很重要，但对于我而言，绝不是第一位的~~
只是想专注的生活，有些时候想想，是不是缺乏了一些责任感呢？
到了30岁的时候，没车没房没钱没老婆~~
果然是够专注的生活啊~~

[zz] 韦伯国王战袍正式退役最华丽大前锋往事只能追忆

342647318@qq.com(粗线条) — Sat, 07 Feb 2009 10:27:47 GMT

最华丽的大前锋，Mayce Edward Christopher Webber,III 再见~~

北京时间2月7日消息，据美联社报道，今天国王和爵士比赛中场休息时，克里斯-韦伯的4号球衣正式退役。
　　11年前当韦伯被交易至国王时，93年状元秀根本不想去这个加州的边远小城。不过韦伯当时肯定没有预料到，在这里，他将经历自己职业生涯最辉煌的一段时光。
　　“我非常开心、荣幸，你能想到的所有形容词都可以用，我的胃都抽搐的打结了！”韦德兴奋的说道，“这对我来说是意料之外的荣誉，我从来没想过自己的球衣能在国王退役。”
　　韦伯在国王的老队友维拉德-迪瓦茨、道格-克里斯蒂、斯科特-波拉德以及马汀=克里弗斯等人都回到萨克拉门托参加韦伯球衣退役的仪式。迪瓦茨的21号球衣，下个月也将退役。
　　韦伯在国王效力的六个半赛季中四度入选全明星，两次率队赢得太平洋赛区冠军，2002年国王常规赛创纪录的61胜、西区决赛打到第七场加时惜败湖人。“在国王打球的那几年，是我人生中最美好的时光，现在我永远成了这个家庭的一员，”韦伯说，“如果有什么是我值得自豪的，那就是我帮助国王在NBA的史册上写下了一段无法抹去的光辉历史。”

冬日阳光

342647318@qq.com(粗线条) — Mon, 12 Jan 2009 06:21:10 GMT

这几天突然变得冷了起来，害得我不得不把在天津才穿的外套裹了起来~~

这，应该就是澳门的冬天了吧~~

我还是蛮喜欢冬天的，尤其是天津的冬天，不会天寒地冻，但却依然保留着冬天的味道，每年也基本上会有一两场大雪~~这样的冬天，在我看来，就算是完美了~~

不过我最喜欢的，应该还是冬天的阳光~~虽然不足以抵抗严寒，不像盛夏那样热烈，但却给人以温暖，慰藉和希望~~

就像这已经落幕的2008，虽然我们有些许的安慰，但是留给我我们更多的，恐怕还是满目的狼藉~~

在这样的一个冬天里，只要我们用心，我想，我们就可以感受的阳光~~

大学的政治课上，印象最深刻的一句话是：前途光明，道路曲折~~

不是么？

在一个地方生活了20多年，来澳门也一年又半，或许我今后的人生将注定漂泊，每到一个地方，都会认识一些朋友，然后分别，再去认识新的朋友，再分别...这并非我最想要的方式，但却又似命中注定，有些人或许不会再见，就只好怀念~~

只是现在的我，已经不太喜欢缅怀过往，把所有的东西打包，背起来上路吧~~

唯一希望的，是你们想起我的时候，可以感受到冬日的阳光，就像我对你们的感觉一样~~

2009，我们都加油吧~~

备考（认识我的，在天津的朋友可以看一下）

342647318@qq.com(粗线条) — Sat, 27 Dec 2008 05:31:44 GMT

由于学校这边的一些突发情况，

所以，不得不将TOEFL考试的时间提前~~

所以，这次回来的任务主要是备考~~

所以，这次回家可能没有太多的时间出来和大家见面了~~

所以。。。

哎，

真的好想去听尹爷的相声~~

真的好想去五大道和小白楼转转~~

真的好想回耀华，回天大看看~~

真的好想。。。

下次吧，

可是，

下次又会是什么时候呢？

新加坡小感

342647318@qq.com(粗线条) — Mon, 20 Oct 2008 15:59:29 GMT

坐了3个半小时的飞机，又一次的回到了澳门，和以往从天津回来不同，这次反而倒是有种亲切感~~
一共在那边待了不到6天吧，住在chinatown,也就是所谓的“牛车水”，周围全是讲华语的，中国话基本可以横行，只是那边的国语有比较浓的福建或者广东口音~~

先说说正事，这次去SMC总的来说还是有些收获，认识了一些国大和南洋的博士们，还有一个居然是天大的校友~~顺便也去了这两个学校转了一下，感受一下差距~~本来嘛，像SMC这样的会议，学术水平自然不会太高，否则也不会要我的文章，主要的目的还是看看别人在做什么，还就就是去认识人~~不过，像我这样的喽喽自然是不会有机会和大牛们攀谈的，主要就是认识了一些那边的博士吧，学术嘛，也讲一个人脉~~真的很重要~~

话说回来，国大和南洋的博士有80%是中国的，正如老板所言，这两所再厉害，也不过就是个区域性大学，和港大，港科差不多~~

不过毕竟也算是个牛校了，至少在亚洲还算不错的，所以人家的东西就是好啊，人也多，钱也多，老师也好（因为薪水高啊~~），所以，无论从硬件还是软件，人家的平台，不是我能比的，哎~~所以我只能趁现在差的不是很远，自己努力，以后再想办法出去咯~

再说说我自己，这次做presentation，由于是安排在最后一天的最后一场，所以一共就只有5个人--3个helper,一个chair,一个我~~还都是中国人，可是presentation却是英语，汗啊~~不过个人觉得讲的还不错，东西虽然简单，但是下面的这可怜的几个人并不了解这个，所以还以为很有技术含量，讲完了之后我觉得不过瘾，又给他们解释了一番~~

再说说题外话，这次去新加坡，见到了久违的隋宁同学，以及她的男朋友，两位学术型的人才，还是蛮搭调的~~这里也还要感谢她为我联系住的地方，省去了我一笔费用~~

最后说说新加坡的印象：花园城市，名副其实！这是我最大的感触，人家那个绿化，真叫一个好啊~~城市建的真是一个漂亮，在我看来，要比香港好（香港太压抑了）。不过物价也比香港贵一些，购物的话，个人觉得和香港一个级别，但是稍稍差了些吧~~

至于城市的其他方面，就没什么感觉了，说实话，本来就没有什么太大的期待，所以也没有什么惊喜或者失望；一直觉得天津也不错，就是脏了点~~

哎，或许这就是我现在的性格吧，没有什么事情可以让我兴奋起来的，没有什么非要得到的东西，没有憧憬，也就没有失落~~总觉得这些东西都是我年轻的时候才应该有的状态吧~~临走之前，杨博士还说，你需要一个女人，重新点燃你生命的激情~~汗~~

就这样吧，回去睡了~~

太可惜了~~

342647318@qq.com(粗线条) — Sat, 23 Aug 2008 11:38:39 GMT

昨天看到消息，秋倌要在澳门举行连续三天的《香帅风云起.郑少秋与澳门中乐团》音乐会，今天兴致勃勃的打算去买票，却发现日期是10月10号到12号，正好和新加坡的会议冲突~~实在是太可惜了~~啊，不知什么时候才能赶上下次呢？我风流倜傥的秋倌啊~~

新闻一则

342647318@qq.com(粗线条) — Thu, 21 Aug 2008 05:21:55 GMT

一个值得尊敬的男人，一个真英雄~~

每一枚金牌的背后都有一个动人的故事。8月19日晚，德国运动员施泰纳夺得了举重项目的最后一枚金牌。“我把金牌献给逝去的妻子苏珊。”夺得105公斤以上级别金牌后，施泰纳深情地吻着爱妻的照片，眼里噙满泪水。
与妻子相约北京
施泰纳本是奥地利人，1982年生于维也纳。长大后，他像父亲一样走上举重之路。2000年，他被查出患有糖尿病，这是一次沉重的打击，但他并没有放弃。
上届雅典奥运会，施泰纳获得第7，奥地利媒体对此不满，声称“对奥地利体育来说，施泰纳是一个可有可无的运动员”。从雅典返回维也纳后，施泰纳看到这样的报道非常恼火。一次偶然，施泰纳遇上了德国的苏珊，两人一见钟情，在奥地利备受藐视的施泰纳决定跟随苏珊来到德国东部一个小镇茨威克定居，2005年初与苏珊步入婚姻殿堂后，施泰纳立即递上加入德国国籍的申请。
苏珊用无私的爱鼓励有病在身的施泰纳，帮助他度过每一个难关。北京奥运会成为施泰纳与妻子苏珊共同约定的目标，从2005年结婚那一天起，苏珊就开始储蓄，准备北京之行的差旅费。“苏珊跟我约好，北京奥运时她要陪着我来到赛场，为我助威加油，她的存在就是最大的力量和动力。”
妻子逝前的心愿
一场意外的车祸改变了这一切。2007年7月，苏珊在海德堡遇到一起严重车祸，赶到医院的施泰纳知道，他将永远失去爱妻。在苏珊弥留之际，她用微弱的气力向施泰纳道出这一生最大的愿望：“亲爱的，我是多么想跟你一起去北京，你不要因为我而放弃，你一定要去北京，你一定要夺得金牌。”在苏珊生命最后一刻，留给施泰纳一个自己未竞的心愿。
苏珊离开人世后，施泰纳生活在极大的痛苦之中，但苏珊的心愿支撑着施泰纳的信念。为了死去的苏珊，施泰纳以坚强的意志坚持着正常的训练，只要有时间，他都会去苏珊的墓地告诉她自己的训练情况。今年1月，施泰纳终于拿到了德国的护照，并获得参加北京奥运会参赛的资格。
离开德国飞往北京之前，施泰纳再次来到了苏珊的灵前，与苏珊进行告别。“我知道，她会跟着我一起来到北京。虽然我并不是一个唯心主义者，但我真的有这种感觉，苏珊一直没有离开过我，她一直在我身边，陪伴着我来到了北京。”
背水一战神奇一举
8月19日晚，北航举重馆，北京奥运会举重项目进行收官战——男子105公斤以上级别，虽然缺少伊朗大力士拉扎扎德，这场举重压轴戏依然精彩纷呈。抓举比赛，俄罗斯选手奇吉舍夫三把成功，210公斤的成绩名列前茅，施泰纳只以203公斤排在第4。
接下来是挺举。施泰纳第一次挺举246公斤时意外失败，第二次出场时他成功举起了248公斤。这时奇吉舍夫第三次挺举250公斤成功，并以总成绩460公斤排在第一位，虽然与拉扎扎德的世界纪录还有一定距离，但已高出去年世锦赛冠军成绩18公斤。这时，施泰纳要夺得金牌，必须在最后一次出场时举起258公斤！
果然，施泰纳要了258公斤，全场观众都在这一刻安静下来，等待着施泰纳石破天惊的一举。施泰纳出场后，他默默祷告一声，也许是在祈求苏珊赋予力量。几秒后，施泰纳大吼一声，他成功了，充满戏剧性的一幕令整个场馆沸腾。最后施泰纳以总成绩461公斤、超出奇吉舍夫1公斤的成绩夺冠。
拿到金牌后，施泰纳欣喜若狂。他双膝跪在地上，默默地告诉亡妻自己兑现了诺言。然后他站了起来，朝天怒吼一声，并拿出藏在自己口袋里苏珊的照片吻个不停，现场观众也在这一刻深受感动。
“我把这枚金牌献给德国，感谢德国为我做出的一切。当然，我首先要献给太太苏珊，没有她，我也不会有今天，我知道，她依然与我同在，与我分享快乐。”赛后，站在领奖台上的施泰纳一手拿着金牌一手拿着苏珊的照片，微笑和泪水，挂在那张稚气未消的脸上。
--以上文字转自中国网
北京时间8月19日消息在今晚结束的男子举重105公斤以上级比赛上，德国选手马蒂亚斯·施泰纳以抓举203公斤、挺举258公斤、总成绩461公斤勇夺金牌。施泰纳在最后一举举起258公斤，以1公斤的优势逆转摘得金牌。这枚金牌对施泰纳有特殊意义，他将金牌献给了逝去的妻子。
　　
　　
　　今天上演的男子105公斤以上级举重比赛热血沸腾。今年欧锦赛亚军、德国选手马蒂亚斯·施泰纳和去年世锦赛亚军、俄罗斯选手叶夫根尼·奇吉舍夫，雅典奥运会亚军、2007年世锦赛和2008年欧锦赛冠军拉脱维亚选手维克托斯·谢尔巴蒂斯之间的较量格外引人注目，抓举出现失误成绩落后的德国人施泰纳在挺举中最后一举力压群雄举起了258公斤，成功逆转俄罗斯选手奇吉舍夫获得金牌。比赛后大力士施泰纳留下了泪水，“这枚金牌献给我去年去世的妻子，我非常思念她，是这种信念支持我获得冠军。”
　　
　　
　　施泰纳获得金牌后激动不已，情绪几近失控，他先是大声狂呼，接着又跳了起来，电视机前观看比赛的数百万德国观众也为施泰纳喝彩。施泰纳的金牌还有一层更深的意义，这枚金牌同时也属于施泰纳逝去的妻子苏姗。
　　
　　
　　施泰纳的妻子苏珊去年在一场车祸中不幸遇难，施泰纳从失去妻子的悲痛中走出来坚持训练，他要用奥运金牌回报一直默默支持自己的妻子。赛后的颁奖典礼上出现了奥运会迄今最感人的场面之一，施泰纳站在最高领奖台上，从口袋中拿出亡妻苏珊的照片泪流满面。施泰纳亲吻了照片上的妻子，在德国国歌奏响的时候施泰纳早已哽咽，整个颁奖过程中施泰纳始终紧紧握着亡妻的相片，眼里含着泪水。
　　
　　
　　26岁的施泰纳身高马大，感情却极为细腻。亡妻苏珊的相片施泰纳必定会随身携带，他说：“我带着我最喜欢的妻子的照片，这是我和妻子在散步的时候拍的。她跑在我前面，我从身后喊了她，她回头的时候我拍下了这张照片。相片里她笑得很自然，她并不知道我要给她拍照。我带着她的照片，想她的时候就拿出来看。训练的时候是她给我力量，我想今天我能拿到冠军苏珊一定在为我高兴，她一定为我加油鼓劲，否则我不会有那么大的力量。”
　　
　　
　　这一幕也感动了电视机前的德国观众，“施泰纳太了不起了。不光是因为他为德国队拿回了一枚奥运金牌，更是因为她是一个真正的男人。他对自己的妻子十分忠诚，为了圆他妻子的冠军梦想，施泰纳一年来强忍悲痛日益抓紧训练。金牌是施泰纳送给妻子最好的礼物，美丽的苏珊一定已经看到了施泰纳，她在天堂也会为施泰纳感到骄傲，我想施泰纳此时一定也哭了。”很多观看了电视直播的德国观众也哭了。
　　
　　
　　这温情一幕也感动了德国奥委会，据悉在施泰纳回国后德国奥委会将给施泰纳额外奖励，“施泰纳才是真正的英雄”。
--以上文字摘自天涯社区

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