前些天逛到 RoboticFan ，看到一些不錯的貼文，其機器學院中的「基礎知識」，更是整理了許多極具參考價值的好文，例如〈粒子群算法〉、〈遺傳算法〉、〈A* 路徑規劃初探〉、〈蟻群算法〉以及〈如何作研究？〉等。
〈如何作研究？〉提到：
……選擇題目必須是自己願意傾注熱情的。個人遠景觀點是你作為一個科學家的理由，是你最為關切的意象。原則，思路或者目標，有多種形式。或許你想造一台可與之交談的計算機，或許你想把人類從計算機的愚蠢使用中拯救出來，或許你想展示萬物都是統一的，或許你想在太空發現新生命。遠景觀點總是比較大的，你的論文並不能實現你的遠景，但是可以朝著那個方向努力。……如果你的目標是一個五十年的工程，那麼合理的十年工程是什麼，一年的呢？如果目標的結構龐大，那麼最核心的部件是什麼，如何最大程度的了解核心部件？
……一個重要的因素是你可以忍受多大程度的風險。在最終的成功和風險之間需要權衡。這也並不總是對的， AI 中有很多研究者尚未涉及的想法。
……好的論文選題有一個中心部分，你確信肯定可以完成，並且你和你的導師都同意這已經滿足畢業要求了。除此之外，論文中還有多種擴展，有失敗的可能，但如果成功了，會增加論文的精彩程度。雖然不是每一個論文選題都符合這個模式，但值得一試。
這些論述，鮮明且不失中肯實際，很能引發共鳴……
提到作研究，我想起 William 也有幾篇寫給後進的，例如〈研究方法與論文寫作書單〉、〈論文改錯舉隅：標點符號〉、〈論文改錯舉隅：字詞與摘要〉等。
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