r*s
2 楼
☆─────────────────────────────────────☆
iabc123 (iabc321) 于 h 提到:
专业：materials
Paper: 很多，基本都是垃圾文章。
引用：很多
Review: 很多，没有好杂志。
虽然都是很多，但还是三无(无patent, 无 media report, 无award)。所以只能是老三样：
contribution, scholar, review. 没什么重大贡献，所以不可能用几页就说服IO，只能希望
用量去达到质的效果，怎么精简结果原始的PL大概17页。大牛们就别鄙视了。小千老一个没法跟你们
比。整个PL是根据本版的一些模板炮制而成，PL就不拿出来丢人现眼了。PP 到TSC，10天被1056
RFE，不知道IO是不是新手，总之没找到有关这个IO的RFE情况。也许是赶上了RFE大潮。我朋友都
认为我的 case没问题直接过，但受到RFE还是不爽。这IO好像很picky。他承认我3条都过了，但
是totality 不过。总共3个问题覆盖我的老三样:
1. 你review很多manuscripts ，但那是peer review。怎样说明你是expert或选你是因为你
的成就被认识了。
My answers:
a. New Letters from editor (原PL我只要了一封，我觉得IO根本没读).
b. 我做了一个简单的计算：查到我的领域某年发的文章总数A，作者总数B，假定每篇文章要C 个
reviewers. 假定文章接受率为 D. 这样每个作者都有资格review（peer review）。结果每
个人可以每年review 的文章是：(A/D)*C/B。这个数应该比较小。结果你就review大量文章了，
专家了。
2. 你在几年时间内发了很多文章而且引用也很多，这很impressive，但是我查了你的领域，很多
文章都引用了几百次。（考，这是很难的问题，因为IO挑了一个中间领域。如果在我小领域，我肯定
top因为没几个人玩。如果是整个大领域，平均引用不高，所以我也可以top。单单挑这中间的。建
议大家以后把自己的领域明确，否则找麻烦）
My answers:
a. 我的paper引用在小领域top.
b. 在中间领域，我查了一下，发现我有篇N作的可以到3%，我当心IO找茬，就耍了个小花样，我查
了所有的paper引用从我发第一篇paper到2011年。这样基数就大了。我的几篇文章可以进2%包括
一作的。
c. 我有两篇paper在期刊当年可以进前十。
d. 跟TIMES HIGHER EDUCATION的平均比。
3. 你有多大贡献对你的领域。有公司用你的研究吗？产生多少效益。你的推荐信只表扬你，但没有
支持你有重大贡献和top。
My answers:
a. 首先我花了不少时间去读引用我paper的文章，把重要的引用都列出来。说明我的文章对他们有
很大贡献。我是先驱，别人是follow我的。
b. 幸运的是我跟某公司合作过，但是也没什么成果，不管怎样找合作的人写推荐信就说作了很大贡
献，但是由于公司保密，具体的效益无可奉告。
c. 我的文章被review文章大量引用。
d. 新要推荐信 （这回使劲吹重大贡献而且top）
回答完问题，我还是不放心，就强调一下我是top and international recognition:
1. paper number top, paper citation top.
2. 跟Faculty Scholarly Productivity Index from the Chronicle of Higher
Education 比。
3. 上引用国家分布图。
4. 推荐信来自很多国际友人。
5. 每年都发文章，文章引用每年都增加。
结果response letter又是17页。很巧。但基本都用新证据。建议保留几封推荐信防RFE。因为时
间短，很难要到好的推荐信。我当时就很后悔递了8封只留了一封，结果又求了不少人。留的那封我修
改一下就跟推荐人说现在改政策了。推荐人很nice就又签了很easy.
☆─────────────────────────────────────☆
fatdeals (fatdeals) 于 (Fri Jun 10 23:20:20 2011, 美东) 提到:
thanks for sharing
☆─────────────────────────────────────☆
alsin (as) 于 (Fri Jun 10 23:29:29 2011, 美东) 提到:
good! thanks
☆─────────────────────────────────────☆
prozac (FarFarAway) 于 (Fri Jun 10 23:32:54 2011, 美东) 提到:
Thank you very much for sharing!~~
☆─────────────────────────────────────☆
robotics (机器人技术) 于 (Fri Jun 10 23:52:36 2011, 美东) 提到:
先顶后看，好像排版不是很好
☆─────────────────────────────────────☆
robotics (机器人技术) 于 (Fri Jun 10 23:56:46 2011, 美东) 提到:
问一个问题，留的那封推荐信为啥还要推荐人再签一次？日期问题？
☆─────────────────────────────────────☆
iabc123 (iabc321) 于 (Sat Jun 11 00:09:21 2011, 美东) 提到:
因为要写重大贡献和说我是top.
☆─────────────────────────────────────☆
robotics (机器人技术) 于 (Sat Jun 11 00:17:03 2011, 美东) 提到:
哦，明白了，如果不需要修改内容的话应该是不用再签的，对吧
☆─────────────────────────────────────☆
iabc123 (iabc321) 于 (Sat Jun 11 00:39:24 2011, 美东) 提到:
应该是！
☆─────────────────────────────────────☆
chouwacuipin (lailai) 于 (Sat Jun 11 01:34:01 2011, 美东) 提到:
thanks for share
☆─────────────────────────────────────☆
MATHMM (爱笔笔的小猴子) 于 (Mon Jun 13 10:32:48 2011, 美东) 提到:
thanks for share
☆─────────────────────────────────────☆
botaoyaya (yaya) 于 (Mon Jun 13 15:27:39 2011, 美东) 提到:
谢谢lz
绿了吧?gxgx
iabc123 (iabc321) 于 h 提到:
专业：materials
Paper: 很多，基本都是垃圾文章。
引用：很多
Review: 很多，没有好杂志。
虽然都是很多，但还是三无(无patent, 无 media report, 无award)。所以只能是老三样：
contribution, scholar, review. 没什么重大贡献，所以不可能用几页就说服IO，只能希望
用量去达到质的效果，怎么精简结果原始的PL大概17页。大牛们就别鄙视了。小千老一个没法跟你们
比。整个PL是根据本版的一些模板炮制而成，PL就不拿出来丢人现眼了。PP 到TSC，10天被1056
RFE，不知道IO是不是新手，总之没找到有关这个IO的RFE情况。也许是赶上了RFE大潮。我朋友都
认为我的 case没问题直接过，但受到RFE还是不爽。这IO好像很picky。他承认我3条都过了，但
是totality 不过。总共3个问题覆盖我的老三样:
1. 你review很多manuscripts ，但那是peer review。怎样说明你是expert或选你是因为你
的成就被认识了。
My answers:
a. New Letters from editor (原PL我只要了一封，我觉得IO根本没读).
b. 我做了一个简单的计算：查到我的领域某年发的文章总数A，作者总数B，假定每篇文章要C 个
reviewers. 假定文章接受率为 D. 这样每个作者都有资格review（peer review）。结果每
个人可以每年review 的文章是：(A/D)*C/B。这个数应该比较小。结果你就review大量文章了，
专家了。
2. 你在几年时间内发了很多文章而且引用也很多，这很impressive，但是我查了你的领域，很多
文章都引用了几百次。（考，这是很难的问题，因为IO挑了一个中间领域。如果在我小领域，我肯定
top因为没几个人玩。如果是整个大领域，平均引用不高，所以我也可以top。单单挑这中间的。建
议大家以后把自己的领域明确，否则找麻烦）
My answers:
a. 我的paper引用在小领域top.
b. 在中间领域，我查了一下，发现我有篇N作的可以到3%，我当心IO找茬，就耍了个小花样，我查
了所有的paper引用从我发第一篇paper到2011年。这样基数就大了。我的几篇文章可以进2%包括
一作的。
c. 我有两篇paper在期刊当年可以进前十。
d. 跟TIMES HIGHER EDUCATION的平均比。
3. 你有多大贡献对你的领域。有公司用你的研究吗？产生多少效益。你的推荐信只表扬你，但没有
支持你有重大贡献和top。
My answers:
a. 首先我花了不少时间去读引用我paper的文章，把重要的引用都列出来。说明我的文章对他们有
很大贡献。我是先驱，别人是follow我的。
b. 幸运的是我跟某公司合作过，但是也没什么成果，不管怎样找合作的人写推荐信就说作了很大贡
献，但是由于公司保密，具体的效益无可奉告。
c. 我的文章被review文章大量引用。
d. 新要推荐信 （这回使劲吹重大贡献而且top）
回答完问题，我还是不放心，就强调一下我是top and international recognition:
1. paper number top, paper citation top.
2. 跟Faculty Scholarly Productivity Index from the Chronicle of Higher
Education 比。
3. 上引用国家分布图。
4. 推荐信来自很多国际友人。
5. 每年都发文章，文章引用每年都增加。
结果response letter又是17页。很巧。但基本都用新证据。建议保留几封推荐信防RFE。因为时
间短，很难要到好的推荐信。我当时就很后悔递了8封只留了一封，结果又求了不少人。留的那封我修
改一下就跟推荐人说现在改政策了。推荐人很nice就又签了很easy.
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fatdeals (fatdeals) 于 (Fri Jun 10 23:20:20 2011, 美东) 提到:
thanks for sharing
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alsin (as) 于 (Fri Jun 10 23:29:29 2011, 美东) 提到:
good! thanks
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prozac (FarFarAway) 于 (Fri Jun 10 23:32:54 2011, 美东) 提到:
Thank you very much for sharing!~~
☆─────────────────────────────────────☆
robotics (机器人技术) 于 (Fri Jun 10 23:52:36 2011, 美东) 提到:
先顶后看，好像排版不是很好
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robotics (机器人技术) 于 (Fri Jun 10 23:56:46 2011, 美东) 提到:
问一个问题，留的那封推荐信为啥还要推荐人再签一次？日期问题？
☆─────────────────────────────────────☆
iabc123 (iabc321) 于 (Sat Jun 11 00:09:21 2011, 美东) 提到:
因为要写重大贡献和说我是top.
☆─────────────────────────────────────☆
robotics (机器人技术) 于 (Sat Jun 11 00:17:03 2011, 美东) 提到:
哦，明白了，如果不需要修改内容的话应该是不用再签的，对吧
☆─────────────────────────────────────☆
iabc123 (iabc321) 于 (Sat Jun 11 00:39:24 2011, 美东) 提到:
应该是！
☆─────────────────────────────────────☆
chouwacuipin (lailai) 于 (Sat Jun 11 01:34:01 2011, 美东) 提到:
thanks for share
☆─────────────────────────────────────☆
MATHMM (爱笔笔的小猴子) 于 (Mon Jun 13 10:32:48 2011, 美东) 提到:
thanks for share
☆─────────────────────────────────────☆
botaoyaya (yaya) 于 (Mon Jun 13 15:27:39 2011, 美东) 提到:
谢谢lz
绿了吧?gxgx
c*p
3 楼
http://www.dell.com/en-us/work/shop/dell-laptops-and-notebooks/inspiron-15-7000-gaming/spd/inspiron-15-7577-laptop/cai157w10p2c605
Inspiron 15 7000 Gaming （一些配置参数见文末）
当做个人笔记本，生活，业余编程学习东西用（不想用公司的电脑）
除了写写一般的代码，也用用OpenGL，
另外就是搞搞deep learning。
预计是Windows + Ubuntu
发现网上有些deep learning代码需要Nvidia GPU，有些改成CPU版本也就该一两句话，
但有些改成GPU版本还比较麻烦，特别是用了distributed GPUs的。
一些配置参数：
7th Generation Intel® Core™ i7-7700HQ Quad Core (6MB Cache, up to
3.8 GHz)
16GB, DDR4, 2400MHz
128GB Solid State Drive (Boot) + 1TB 5400RPM Hard Drive (Storage)
15.6-inch UHD (3840 x 2160) IPS Anti-Glare LED-Backlit Display
NVIDIA® GeForce® GTX 1060 with 6GB GDDR5 graphics memory
另外这种硬盘结合128GB Solid State Drive (Boot) + 1TB 5400RPM Hard Drive (
Storage)
不知效果好不好，有没有switch overhead？
Inspiron 15 7000 Gaming （一些配置参数见文末）
当做个人笔记本，生活，业余编程学习东西用（不想用公司的电脑）
除了写写一般的代码，也用用OpenGL，
另外就是搞搞deep learning。
预计是Windows + Ubuntu
发现网上有些deep learning代码需要Nvidia GPU，有些改成CPU版本也就该一两句话，
但有些改成GPU版本还比较麻烦，特别是用了distributed GPUs的。
一些配置参数：
7th Generation Intel® Core™ i7-7700HQ Quad Core (6MB Cache, up to
3.8 GHz)
16GB, DDR4, 2400MHz
128GB Solid State Drive (Boot) + 1TB 5400RPM Hard Drive (Storage)
15.6-inch UHD (3840 x 2160) IPS Anti-Glare LED-Backlit Display
NVIDIA® GeForce® GTX 1060 with 6GB GDDR5 graphics memory
另外这种硬盘结合128GB Solid State Drive (Boot) + 1TB 5400RPM Hard Drive (
Storage)
不知效果好不好，有没有switch overhead？
c*p
4 楼
感觉15"不需要那么高的分辨率。
也许这个配置可以降低些。
我买电子产品的原则是够用则行。因为几年变化太大。
to
【在 c**********p 的大作中提到】
: http://www.dell.com/en-us/work/shop/dell-laptops-and-notebooks/inspiron-15-7000-gaming/spd/inspiron-15-7577-laptop/cai157w10p2c605
: Inspiron 15 7000 Gaming （一些配置参数见文末）
: 当做个人笔记本，生活，业余编程学习东西用（不想用公司的电脑）
: 除了写写一般的代码，也用用OpenGL，
: 另外就是搞搞deep learning。
: 预计是Windows + Ubuntu
: 发现网上有些deep learning代码需要Nvidia GPU，有些改成CPU版本也就该一两句话，
: 但有些改成GPU版本还比较麻烦，特别是用了distributed GPUs的。
: 一些配置参数：
: 7th Generation Intel® Core™ i7-7700HQ Quad Core (6MB Cache, up to
也许这个配置可以降低些。
我买电子产品的原则是够用则行。因为几年变化太大。
to
【在 c**********p 的大作中提到】
: http://www.dell.com/en-us/work/shop/dell-laptops-and-notebooks/inspiron-15-7000-gaming/spd/inspiron-15-7577-laptop/cai157w10p2c605
: Inspiron 15 7000 Gaming （一些配置参数见文末）
: 当做个人笔记本，生活，业余编程学习东西用（不想用公司的电脑）
: 除了写写一般的代码，也用用OpenGL，
: 另外就是搞搞deep learning。
: 预计是Windows + Ubuntu
: 发现网上有些deep learning代码需要Nvidia GPU，有些改成CPU版本也就该一两句话，
: 但有些改成GPU版本还比较麻烦，特别是用了distributed GPUs的。
: 一些配置参数：
: 7th Generation Intel® Core™ i7-7700HQ Quad Core (6MB Cache, up to
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