清华大学发表论文

清华大学在泰晤士高等教育世界大学排名中排名亚洲第一，同时也位列中国大陆第一，世界第16名，北京大学紧随其后，位列全球第17名。

我认为硕士学位应该发表论文，因为如果你能读到硕士，就说明你的水平还是非常高，并且很多时候能够在论文中体现你的文化水平，也能够让你更更好的被其他高校所录取

我觉得没有十分的苛刻，因为清华大学的学子本来对他们就应该有高要求的做法，因为他们毕竟是才子，能考上这个大学的学生都具有非一般的能力。

对此我觉得是件非常好的事情，因为就我国的学科设置来说，我国的硕士生其实是不具备发表论文的条件的。因为发表一篇论文，我觉得其最大目的还是去探寻一些新角度新观念，告知大众一些自身的新发明新创造。而我国的硕士，其实他们还停留在一个对人类已探寻到的知识的吸收过程之中，无法在短期内就提出一些更新的东西。也就是说，他们写的东西价值没有那么大。

当然，换句话说，你也许会问，但是我们现在的硕士已经发表了硕士论文，这又做如何解释？我想说，不仅硕士有硕士论文，连本科生都要写论文。而这样的论文，大部分质量是不高的，要达到毕业要求，被迫而写的。

我们都在说论文的抄袭事件，而我们也该思考一下论文抄袭事件的频发，其实也有其背后原因。比如大部分根本没有达到论文写作硬性条件的人，偏要去写论文。从另一方面来说，我当然是很希望我国的所有本科生，硕士研究生都可以积极努力的去探索这个世界哲理层面以及物质创造层面的真理，但是真理的创造是需要时间的，研究生们只有短短的三年时光，这三年时光一定要出一个成就，其实这还是比较难的。

我想与其让学术泰斗们看着他们手下的硕士研究生写出的幼稚至极的文字，还不如暂时思考一下这个硕士论文这一硬性条件的存在的必要性。我国发论文都是要向学术期刊交费的，因为像学术性的文章一般都是内部生产，内部消化的。我想那高昂的版面费以及硕士研究生投入在这些论文背后的时间与精力，是不能完全与这片粗糙的论文的价值相等同的。

清华大学论文发表

其实不管有没有发表SCI论文，只要符合清华大学博士研究生报考条件的都可以。这些条件主要包括学历、体检、专家推荐等，详细可见清华大学研究生招生网上发布的当年的博士研究生招生简章。在报考条件中并没有对论文发表的要求。不过如果已经发表论文了，在面试环节会有帮助。

我觉得没有十分的苛刻，因为清华大学的学子本来对他们就应该有高要求的做法，因为他们毕竟是才子，能考上这个大学的学生都具有非一般的能力。

您好，可以的，四篇属于顶级学术期刊，Science是学术界公认权威的科技文献检索数据库，收录的都是国际顶尖的核心期刊，其级别是要高于国内核心的，可以说1篇sci论文相当于2-3篇南大核心的权重。如果你不是第一作者，不管几篇都差不多。不过就算一篇都没有，只要博导认为你有潜力、有培养价值，一样会招收。

清华大学不发表论文

北京大学，清华大学，华东师范大学。目前这些高校已经明确的发表了不在硬性的要求论文，来作为各个专业申请博士学位的条件。电气读博可以今后从事与电气工程有关的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验分析、研制开发、经济管理以及电子与计算机技术应用等领域工作。

我认为首先是否发表论文在研究生面试时会是一个重要的评判标准，其次，发表过论文的研究生在某些专业能力上会比没有发表过论文的研究生要强，最后，在某些重要的实验导师可能会交给发表过论文的研究生，因为认为他们更有经验。

不能在全国推广，我认为有的学校的教学质量差，如果不发表论文就可以申请硕士学位，那么毕业学生的质量将会大打折扣。

清华大学发表cns论文

武汉大学作为民国四大高校之一（民国四大高校-国立中央大学、国立西南联大、国立武汉大学、国立浙江大学），是中国具有悠久历史的一所名校，因此在武汉大学的校园中，作为清末洋务运动著名人物张之洞，主政湖广总督，推行“师夷长技以制夷”的理念，用西方的科学技术重建了武汉市，例如1893年建成的汉阳铁厂，张之洞整合资源，花巨资500万两白银，次年投产。竟然比日本第一家官办钢厂八幡制铁早了7年。汉阳造也成了清末民国时期具有影响力的工业产品，武汉大学也算是中西合璧的产物，从武汉大学特有的民国建筑群可以看到，这些建筑是用中式的设计风格，以及西方建筑材料和建造技术及工艺来建造，民国古建筑之美把武汉大学的樱花映衬的更美，也被称为樱花城堡。虽然武汉大学有悠久的历史，但是由于历史的发展，武汉三镇的经济地位早已不在，位于中部城市的武汉大学高排名饱受争议。珞珈山上大师云集如果说清末的洋务运动，让武汉大学以工业技术起家，那么民国时期以闻一多等文学大师云集，从而引领中国的思潮，让武汉大学多了人文气息。如今的珞珈山就是闻一多先生将原来的罗家山更名而来，“珞”，指一种坚硬的玉石；“珈”，是古代妇女佩戴的一种精美华贵的装饰品。闻一多用“珞珈”两个字来形容罗家山的秀丽，同时也让武汉大学的珞珈山多了几分浪漫的诗情画意，同时也让武汉大学成为珞珈学子时刻都想的“珈”！也正是珞珈山上有大师的传统，让武汉大学的实力一直保持全国前列，本科教育全国顶尖武汉大学虽然在科研领域没有清华、北大那么出众，但是在教书育人的本科人才培养上却一直保持全国前列，并且在全国高校教师教学质量排行榜上连续多年蝉联全国第一。特别是非常有特色的每学年的第三学期，利用暑假的时间，开设国际师生交流课程，为学生扩展国际视野，提升青年教师的授课水平，因此也让武汉大学连续五届获得全国高校青年教师教学竞赛一等奖。从2016~2020年，全国“双一流”高校课程建设情况数据来看，武汉大学的精品本科生课程与北京大学并列全国第二，仅次于清华大学。这也是为何清华大学和北京大学热衷接收武汉大学推免生的重要原因，最近几年，清华大学花费4年以特等奖提前硕博毕业的白蕊，就是武汉大学为清华大学输送的优秀本科毕业生，白蕊在四年的时间内就发表了8篇CNS主刊论文，并成为国内第3位获得“世界最具潜力女科学家奖”的科学家。没有本科阶段扎实的基础，也就是没有在清华大学四年科研工作的飞跃！这也是武汉大学常年位居高校校友捐助榜前三的重要原因，豪爽的校友捐助，更多的是为了回报曾经“珈”的温暖！

清华一年2篇CNS。清华大学博士生4年在CNS三大期刊上发表8篇论文提前一年毕业,_一般而言,在清华大学读博士,能够顺利毕业,就已经很不错了,更不要说提前毕业了。然而,白蕊就做到了。

武汉大学和清华大学同为国家重点大学，在科学研究和教育教学方面各有千秋。武汉大学是中国教育部直属的副部级全国重点大学，国家首批“双一流”、“985工程”、“211工程”、“2011计划”重点建设高校。截至2015年9月，武汉大学共有5个一级学科被认定为国家重点学科，共覆盖29个二级学科。2013年，在教育部学位与研究生教育发展中心学科评估中，武汉大学4个一级学科排名中国第一，总数排名中国第6位。清华大学由中华人民共和国教育部直属，中央直管副部级建制，位列“211工程”、“985工程”、“世界一流大学和一流学科”，被誉为“红色工程师的摇篮”。截至2017年4月，清华大学共有一级学科国家重点学科21个，二级学科国家重点学科6个。截至2013年，59位清华学子当选为解放前的中央研究院院士，500多位校友当选为两院院士。

清华大学发表cvpr2020论文

CVPR 2020一共收录了67篇GNN相关论文。有空慢慢更。 1.GraphTER: Unsupervised Learning of Graph Transformation Equivariant Representations via Auto-Encoding Node-wise Transformations [MSAR] 2.Grid-GCN for Fast and Scalable Point Cloud Learning [点云] 摘要：由于点云数据的稀疏性和不规则性，越来越多的方法直接使用点云数据。在所有基于point的模型中，图卷积网络（GCN）通过完全保留数据粒度和利用点间的相互关系表现出显著的性能。然而，基于点的网络在数据结构化(例如，最远点采样(FPS)和邻接点查询)上花费了大量的时间，限制了其速度和可扩展性。本文提出了一种快速、可扩展的点云学习方法--Grid-GCN。Grid-GCN采用了一种新颖的数据结构策略--Coverage-Aware Grid Query(CAGQ)。通过利用网格空间的效率，CAGQ在降低理论时间复杂度的同时提高了空间覆盖率。与最远的点采样（FPS）和Ball Query等流行的采样方法相比，CAGQ的速度提高了50倍。通过网格上下文聚合(GCA)模块，Grid-GCN在主要点云分类和分割基准上实现了最先进的性能，并且运行时间比以前的方法快得多。值得注意的是，在每个场景81920个点的情况下，Grid-GCN在ScanNet上的推理速度达到了50fps。3. Object Relational Graph with Teacher-Recommended Learning for Video Captioning 摘要：充分利用视觉和语言的信息对于视频字幕任务至关重要。现有的模型由于忽视了目标之间的交互而缺乏足够的视觉表示，并且由于长尾（long-tailed）问题而对与内容相关的词缺乏足够的训练。在本文中，我们提出了一个完整的视频字幕系统，包括一种新的模型和一种有效的训练策略。具体地说，我们提出了一种基于目标关系图(ORG)的编码器，该编码器捕获了更详细的交互特征，以丰富视觉表示。同时，我们设计了一种老师推荐学习(Teacher-Recommended Learning, TRL)的方法，充分利用成功的外部语言模型(ELM)将丰富的语言知识整合到字幕模型中。ELM生成了在语义上更相似的单词，这些单词扩展了用于训练的真实单词，以解决长尾问题。对三个基准MSVD，MSR-VTT和VATEX进行的实验评估表明，所提出的ORG-TRL系统达到了最先进的性能。广泛的消去研究和可视化说明了我们系统的有效性。4. Social-STGCNN: A Social Spatio-Temporal Graph Convolutional Neural Network for Human Trajectory Prediction 摘要：有了更好地了解行人行为的机器可以更快地建模智能体（如：自动驾驶汽车）和人类之间的特征交互。行人的运动轨迹不仅受行人自身的影响，还受与周围物体相互作用的影响。以前的方法通过使用各种聚合方法（整合了不同的被学习的行人状态）对这些交互进行建模。我们提出了社交-时空图卷积神经网络(Social-STGCNN)，它通过将交互建模为图来代替聚合方法。结果表明，最终位偏误差(FDE)比现有方法提高了20%，平均偏移误差(ADE)提高了8.5倍，推理速度提高了48倍。此外，我们的模型是数据高效的，在只有20%的训练数据上ADE度量超过了以前的技术。我们提出了一个核函数来将行人之间的社会交互嵌入到邻接矩阵中。通过定性分析，我们的模型继承了行人轨迹之间可以预期的社会行为。5. Unbiased Scene Graph Generation from Biased Training 摘要：由于严重的训练偏差，场景图生成（SGG）的任务仍然不够实际，例如，将海滩上的各种步行/坐在/躺下的人简化为海滩上的人。基于这样的SGG，VQA等下游任务很难推断出比一系列对象更好的场景结构。然而，SGG中的debiasing 是非常重要的，因为传统的去偏差方法不能区分好的和不好的偏差，例如，好的上下文先验(例如，人看书而不是吃东西)和坏的长尾偏差(例如，将在后面/前面简化为邻近)。与传统的传统的似然推理不同，在本文中，我们提出了一种新的基于因果推理的SGG框架。我们首先为SGG建立因果关系图，然后用该因果关系图进行传统的有偏差训练。然后，我们提出从训练好的图中提取反事实因果关系（counterfactual causality），以推断应该被去除的不良偏差的影响。我们使用Total Direct Effect作为无偏差SGG的最终分数。我们的框架对任何SGG模型都是不可知的，因此可以在寻求无偏差预测的社区中广泛应用。通过在SGG基准Visual Genome上使用我们提出的场景图诊断工具包和几种流行的模型，与以前的最新方法相比有显著提升。6. Where Does It Exist: Spatio-Temporal Video Grounding for Multi-Form Sentences 在本文中，我们考虑了一项用于多形式句子（Multi-Form Sentences）的时空Video Grounding（STVG）的任务。即在给定未剪辑的视频和描述对象的陈述句/疑问句，STVG旨在定位所查询目标的时空管道（tube）。STVG有两个具有挑战性的设置：(1)我们需要从未剪辑的视频中定位时空对象管道，但是对象可能只存在于视频的一小段中；（2）我们需要处理多种形式的句子，包括带有显式宾语的陈述句和带有未知宾语的疑问句。由于无效的管道预生成和缺乏对象关系建模，现有方法无法解决STVG任务。为此，我们提出了一种新颖的时空图推理网络(STGRN)。首先，我们构建时空区域图来捕捉具有时间对象动力学的区域关系，包括每帧内的隐式、显式空间子图和跨帧的时间动态子图。然后，我们将文本线索加入到图中，并开发了多步跨模态图推理。接下来，我们引入了一种具有动态选择方法的时空定位器，该定位器可以直接检索时空管道，而不需要预先生成管道。此外，我们在视频关系数据集Vidor的基础上构建了一个大规模的video grounding数据集VidSTG。大量的实验证明了该方法的有效性。

论文地址：前置文章：10/16、10/17、10/18

本文提出了Point Fractal Network(PF-Net),旨在从不完整的点云数据中恢复点云，克服了之前方法修改现有数据点、引入噪声和产生几何损失的缺点。

由前置文章可知，之前的点云修复方法是输入不完整的点云，输出完整的点云，但这样会导致原有信息的缺失。这篇文章提出PF-Net，主要特点有三个：

网络的整体结构如下：

网络详细推理步骤如下：

损失函数使用完整性损失和对抗损失的加权平均，完整性损失使用L-GAN中提出的CD距离：

对抗损失使用GAN中常见的损失函数

感觉这篇文章对多尺度的运用非常极致，在编码器、解码器和CMLP中都应用了这种思想，最后的效果也非常不错，很值得借鉴。

论文地址：

PointNet提出一种基础的网络结构，可以用于点云分类、部分分割和语义分割等多种任务。在这篇文章之前，点云数据的处理方式是将点云数据转换为多个二维的视图或三维的体素形式，然后应用2D/3D CNN进行处理，但这样引入了多余的体积，效率不高。本文是第一个直接使用点云数据的神经网络。（其实可以这样类比，在二维图像处理中，假设图像是二值化的，传统方法是将这个图像直接丢到CNN里面，但如果背景特别多会比较浪费资源。直接使用点云数据相当于直接将前景像素的坐标输入到神经网络里面，对稀疏数据会有比较好的性能，但因为以下三个问题导致直接使用坐标信息比较困难）由于点云的排列是无序的（可以想象，点云中任意一点排在前面对点云的表达都是相同的）、点云之间是有相互作用的（相邻的点云才能构成形状）、点云在某些变换下具有不变性（比如旋转不会改变点云的类别）这些特性，要求神经网络既能处理无序的数据，又能捕捉全局的结构特征，同时对刚性变换不敏感。基于这些条件，作者提出了如下的网络结构：

可以简要分析一下网络的工作流程，以点云分类问题为例：

感觉网络的结构虽然简单，但是却很好地满足了点云数据自身特性对神经网络的要求。而且我觉得在图像处理中，也有时候必须用到坐标信息或者一些标量特征，这篇文章的方法对于怎样将这些特征融合进CNN里面也有一定的启发意义。

论文地址：

这篇文章的主要工作是：

首先来看衡量两个点云相似程度的指标部分，作者首先给出了两个距离，EMD和CD：

在计算上，CD更为简便，而且EMD是不可导的。

基于这两种距离，作者引入了三种衡量两个点云相似程度的指标：JSD、Coverage和MMD：

定义了指标后，就可以实现自动编码器和生成模型了。作者提到了四种结构，分别是：

作者同时验证了AE的一些其他功能，比如如果给AE的编码器输入不完整的点云数据，即可训练得到点云复原的模型。使用SVM对低维表示进行分类，即可进行点云分类的任务，证明AE在点云数据形式中的潜在应用较为广泛。

论文地址：

PointNet++针对PointNet提取局部信息能力不强的弊端，提出了一种层次神经网络，可以更好地提取局部信息。其中心思想是将整个点云分割成若干个小部分来提取信息，然后将每个小部分整合成较大的部分，提取更高层次的信息。类似于CNN中卷积和下采样的思想。首先来看网络结构图：

网络大概可以分为两个部分，左边是层次的点云特征提取网络，右边是针对不同任务的解码网络。特征提取分为若干个set abstraction模块，每个模块又分为采样层、分组层和特征提取层。

得到了较高层次的特征后，对不同的任务需要不同的解码网络。对分类网络来说比较简单，使用全连接即可。对分割网络来说，由于对每个点都需要输出数值，则需要类似上采样的操作。具体的实现作者使用了插值的方法，将较少的点插值到较多的点上去。首先找到插值的目标坐标，然后寻找K个距离最近的已知点，以距离的倒数作为权重，将K个点的特征做加权平均，作为这个点的特征。然后使用之前特征提取中得到的该点的特征与当前特征做一个拼接，即可得到最终特征（类似U-Net的skip connection）。公式如下：

感觉这篇文章和PF-Net的思想差不多，都是希望提取多尺度的特征。但是思路不一样，都值得借鉴。