NIPS‘25截稿,自驾今年有哪些适合研究的方向?

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这段时间,大家都在准备nips相关的工作,有自驾的同学,也有冲击具身的,很多同学咨询我们,自驾还有哪些研究可以做?难度怎么样?前面已有的方向是否值得继续研究?这里也给大家汇总下。

1)端到端自动驾驶和大模型方向容易中吗?

目前大模型和端到端结合是自驾的热点方向,好的效果审稿人会高看一眼。

2)自动驾驶方向的顶会有哪些?CVPR、ICCV、AAAI、NIPS、ICLR等哪个更容易被accept?认可度更高?

ICLR、NeurIPS这类理论要求高,CVPR、ICCV这类实验要求高。理论创新强优先投ICLR或NeurIPS(需数学扎实)。工程/实验驱动选CVPR/ICCV(需覆盖足够多的baseline和场景)。AAAI则相对容易中稿些。

3)算力受限怎么开展研究,有没有好的方向推荐?

可以看看仿真、小模型、加速这里工作,2D相关的research也可以。

4)BEV/OCC/3D检测还有研究价值吗?都是端到端了

目前量产方案大多还是基于前面的感知方案,端到端和大模型量产并不是很多,BEV、OCC、3D检测这类数据闭环、数据生成、加速、蒸馏、少样本学习还是有很大研究价值,学术界还在关注。

5)老师没人带,有希望冲击A会吗?

我们带了一个双非的同学,中了CVPR,看个人能力和态度。

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内容概要:本文档定义了一个名为 `xxx_SCustSuplier_info` 的视图,用于整合和展示客户(Customer)和供应商(Supplier)的相关信息。视图通过连接多个表来获取组织单位、客户账户、站点使用、位置、财务代码组合等数据。对于客户部分,视图选择了与账单相关的记录,并提取了账单客户ID、账单站点ID、客户名称、账户名称、站点代码、状态、付款条款等信息;对于供应商部分,视图选择了有效的供应商及其站点信息,包括供应商ID、供应商名称、供应商编号、状态、付款条款、财务代码组合等。视图还通过外连接确保即使某些字段为空也能显示相关信息。 适合人群:熟悉Oracle ERP系统,尤其是应付账款(AP)和应收账款(AR)模块的数据库管理员或开发人员;需要查询和管理客户及供应商信息的业务分析师。 使用场景及目标:① 数据库管理员可以通过此视图快速查询客户和供应商的基本信息,包括账单信息、财务代码组合等;② 开发人员可以利用此视图进行报表开发或数据迁移;③ 业务分析师可以使用此视图进行数据分析,如信用评估、付款周期分析等。 阅读建议:由于该视图涉及多个表的复杂连接,建议读者先熟悉各个表的结构和关系,特别是 `hz_parties`、`hz_cust_accounts`、`ap_suppliers` 等核心表。此外,注意视图中使用的外连接(如 `gl_code_combinations_kfv` 表的连接),这可能会影响查询结果的完整性。
<think>嗯,用户的问题是关于Java的热门方向,信息与计算科学专业的本科生适合哪个方向,还有如果想考大数据与人工智能的研究生,应该学习Java的哪些方向。我需要先理清楚这些问题的关联性,然后一步步解答。 首先,Java的热门方向有哪些呢?现在比较火的有后端开发、大数据、安卓开发、云计算、微服务架构、金融科技这些。然后,信息与计算科学的学生数学和编程基础不错,可能适合后端、大数据、云计算或者金融科技里的量化开发。不过,用户还提到想考大数据与AI的研究生,所以需要结合这两个方向来看Java的应用。 接下来,要考虑大数据和AI领域Java的应用场景。虽然Python在AI领域更主流,但大数据方面Java用的很多,比如Hadoop、Spark这些框架都是用Java或Scala写的。所以,用户如果打算考这个方向研究生,应该重点学习Java在大数据生态系统中的应用,比如Hadoop、Spark、Flink,还有分布式系统、数据处理和工程化能力。 另外,用户是本科生,可能需要为研究生做准备,除了Java,可能还要补充Python、机器学习算法等知识。但问题集中在Java的方向,所以需要强调Java在大数据中的重要性,以及如何为后续的AI研究打基础,比如数据处理能力。 还要注意用户可能的深层需求,比如职业规划,如何将本科专业与研究方向衔接,Java在其中扮演的角色。可能需要建议他们加强数据结构和算法,分布式计算的理解,同时掌握Java相关的大数据工具,这样在研究生阶段可以更好地处理大数据,进而应用到AI中。 需要确保回答结构清晰,分点说明,每个部分对应用户的不同问题,同时给出具体的学习方向和建议。可能还要提醒用户,虽然AI开发多用Python,但大数据处理是AI的基础,Java在这方面有优势,所以学习Java的大数据方向研究生有帮助。</think>### Java热门方向梳理 当前Java应用主要集中在以下几个领域: 1. **后端开发** - 主流框架:Spring Boot/Cloud(国内互联网公司广泛使用) - 典型应用:高并发系统(如电商平台、支付系统) 2. **大数据开发** - 关键技术:Hadoop/Spark/Flink(Java/Scala生态) - 应用场景:海量数据处理、实时流计算 3. **Android开发** - 核心组件:Android SDK + Kotlin混合开发 - 趋势:物联网设备开发延伸 4. **金融科技** - 高频交易系统:Java低延迟特性(配合C++优化) - 量化平台开发:数学建模与Java工程化结合 --- ### 信息与计算科学本科生适配方向 **专业优势分析** $$ \text{数学基础} \times \text{编程能力} \rightarrow \text{复合型竞争力} $$ 推荐方向: 1. **大数据开发** - 需掌握的数学工具:线性代数(矩阵运算)、概率统计(数据分析) - 对应技术栈:Hadoop源码级理解、Spark优化 2. **金融量化开发** - 需强化的知识:随机过程、数值分析 - 典型开发场景:期权定价模型$C(S,t) = N(d_1)S - N(d_2)Ke^{-r(T-t)}$的实现 3. **科学计算工程化** - 数学建模(如偏微分方程$u_t = \alpha u_{xx}$)的代码实现 - 并行计算框架开发(Java多线程+MPI) --- ### 面向大数据与AI研究生的Java学习策略 #### 衔接性技术方向 1. **大数据底层架构** - 重点学习:Hadoop MapReduce原理(分治算法实现) - 实践建议:手写分布式排序算法(需理解$O(n\log n)$复杂度优化) 2. **机器学习工程化** - Java实现经典算法:决策树、聚类分析(需掌握矩阵运算库ND4J) - 模型部署:TensorFlow Java API应用 3. **流式计算开发** - 关键技术:Flink状态管理(需掌握马尔可夫链理论) - 典型应用:实时推荐系统(协同过滤算法实现) #### 知识储备建议 1. **数学强化领域** $$ \text{重点投入} \begin{cases} \text{线性代数} & \text{(特征值分解/SVD)} \\ \text{凸优化} & \text{(梯度下降实现)} \\ \text{图论} & \text{(Spark GraphX应用)} \end{cases} $$ 2. **技术学习路径** ```mermaid graph LR A[Java基础] --> B[分布式系统] B --> C[Hadoop/Spark源码] C --> D[机器学习库开发] D --> E[AI基础设施构建] ``` --- ### 特别建议 1. **开发能力培养** - 参与开源项目:Apache Commons Math(数学库贡献) - 构建个人项目:实现《算法导论》中的数学算法(如FFT快速傅里叶变换) 2. **学术衔接准备** - 论文复现:选择NIPS/ICML中涉及分布式训练的论文 - 工具链建设:掌握JavaCPP(连接C++数学库) 信息与计算科学专业学生应充分发挥数学优势,通过Java构建工程化能力,在大数据底层架构方向形成独特竞争力,这将为人工智能研究提供扎实的数据处理基础。
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