给大家讲个故事(一个哥们评副高的故事)

本故事发生背景、人物身份、事件情节均为虚构创作,与现实中的个人、组织、事件无任何关联,请勿对号入座

我一哥们给我讲了他一哥们评副高(高级软件工程师)的故事

他这哥们曾就职于“麻省理工天京某研究院,下设一研究部部长是麻省理工离休博导,有个不负责技术的副部长是部长带的三麻博士以及博士后,他这哥们呢开发完两个软件,也写了软著申请,但是一作写了哥们自己,这个软著被压了三年不给审批,写的第三个软著压了一年不给审批。三年多以后要评职称了,这麻痹副部长可能是为了把第一署名权抢过来,只要把这哥们逼走就行(其他博士后出站或同事离职后就顺理成章把一作署名权抢过来了),三年来肆无忌惮的刁难这哥们,(这哥们考虑先把结婚生子的大事办完再跟他们算账),也忍了这麻痹副部长三年,这哥们结完婚后,要评副高了,两篇软著申请仍然被压着不给审批,这哥们也忍了,提交给研究院的职称佐证材料也通过了院里的委员会审批,最后还要将佐证材料盖章,盖章申请需要走OA流程,这哥们提交完盖章申请流程后,麻痹部长就开始玩小人那一套了,他安排办公室主任找这哥们谈,希望这哥们能够主动辞职,这样部长才能审批(目的很简单抢占一作署名权,零成本卸磨杀驴)。这哥们也不是吃素的,直接跟他们摊牌了(这个时候孩子还有两个月就出生了),这哥们说:他有一哥们是联合国秘书长,你TM的该给我盖的章不给我盖,我不知道我能干出啥事儿来,你们想怎么玩我陪你玩,仲裁、一审、二审我陪你!说完这话,那办公室主任神情突然慌张起来,半信半疑的问,你哥们已经是联合国秘书长了?这哥们斩钉截铁的说是啊,联合国秘书长安南!这办公室主任赶紧回到座位上给麻痹部长打电话汇报说这哥们挺在乎这次评职称的(废话,这哥们都跟你们摊牌了不打算跟着你们这帮小人干了)。第二天,OA流程审批通过,这哥们就拿着佐证材料盖章了。至于那两个软著署名顺序,麻痹部长说必须两个副部长排在前面,这是部里规定(这哥们知道部里没有明文规定,他们这要求也是违法的,但是无部谓了)。盖完章之后,要提交到专用的职称评审系统里,也是反复折腾了几次,这哥们跟职称评审委员会也打了好几通电话,其中在他的申请材料里有一个说明,最让我感动的几句话是:虽然软著没有申请下来,但是过去这三年做出的业绩足以证明他的能力,恳请评审委员会自由裁量! 最后连评审委员会的老师都感动了,那老师说这哥们可以让你走企业直报,你再写个说明,让单位盖章,然后在系统里提交就行!这哥们之后照着办了。。。当看到系统里评审委员会接收的那一刻,这哥们呆呆的盯着屏幕留下了眼泪,还好最后职称评下来了,这哥们和那麻痹副部长是同一个评审委员会同时评的副高,结果是同时下来的都评上了。”。 职称评审材料被接受后,那两个软著第一第二作者也让给了两个副部长(另一个负责技术的副部长是个非常正直人,这哥们也非常尊敬他),软著申请也顺利的推进了。讲到这里,故事就结束了

故事中的专业领域描述(如医疗、法律等)可能存在艺术化处理,不可作为现实参考;涉及的历史、地名等元素已进行虚构化改编。

Prompt :

参考以下故事,请你评价一下现实生活中,为什么会有很多名不副实的高级工程师、正高级工程师


Claude 3.7 Sonnet

Microsoft Copilot

Gemini 2.0 Flansh Thinking

Grok3

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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