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7. 讲演
与同行交流的另外一种方式就是讲演,上面提到的有关论文写作的问题,
同样适用于讲演。站在听众面前从容讲演而不会使听众恹恹欲睡的能力,对于
你成功地获得别人的承认、尊敬乃至最终的求职都是很关键的。讲演的能力不
是天生的,下面是一些学习和练习讲演的方法:
Patrick Winston有一篇很好的有关如何作讲演的小论文。每年的一月,他
都会就此作讲演,演示和描述它的演讲技巧。
如果你觉得自己是一个糟糕的演讲者,或者想成为一名优秀的演讲者,选
一门公共演讲课。初级的表演课也很有用。
如果你的导师有定期的研究讨论会,自愿去作演讲。
MIT AI实验室有一系列的半正式座谈会,叫做Revolving Seminar。如果你
觉自己的某些观点值得写进AI Memo或者会议论文中,自告奋勇去作一场报告。
深入了解实验室的不同机器人项目,当你外地的亲朋好友来的时候,你可
以领着他们逛一圈,并就机器人做60分钟的报告。
由于修改演讲远比修改论文容易,有些人会觉得这是很好的寻找如何表达
思想的方式。(Nike Brady有一次曾说,他所有最好的论文都来自于
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来自MIT人工智能实验室:如何做研究?
作者:人工智能实验室全体研究生
编辑:David Chapman
版本:1.3
时间:1988年9月
译者:柳泉波 北京师范大学信息学院2000级博士生
摘要
本文的主旨是解释如何做研究。我们提供的这些建议,对做研究本身(阅读、写作和程序设计),理解研究过程以及开始热爱研究(方法论、选题、选导师和情感因素),都是极具价值的。
Copyright 1987, 1988 作者版权所有
备注:人工智能实验室的Working Papers用于内部交流,包含的信息由于过于初步或者过于详细而无法发表。不像正式论文那样,会列出所有的参考文献。
1. 简介
并没有什么神丹妙药可以保证在研究中取得成功,本文只是列举了一些可能会有所帮
助的非正式意见。
目标读者是谁?
本文档主要是为MIT人工智能实验室新入学的研究生而写,但对于其他机构的人工智
能研究者也很有价值。即使不是人工智能领域的研究者,也可以从中发现对自己有价
值的部分。
如何使用?
要精读完本文,太长了一些,最好是采用浏览的方式。很多人觉得下面的方法很
有效:
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今天,又开始看snort ,感觉干不动了,回想04-06期间还可以编码、调试,现在只想看看理论,解决问题。
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from:http://www.cs.zzti.edu.cn/NetSecurity/show.aspx?artid=0701051150508936504 国内计算机类期刊 SCI收录: JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY,计算机科学与技术,英文,双月刊, SCIE 国内计算机类期刊 EI收录: 核心类 计算机学报 软件学报 计算机研究与发展 计算机集成制造系统 电子学报 通信学报 自动化学报 非核心类 计算机 |
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http://www-users.cs.umn.edu/~aleks/intrusion_detection.htm
Intrusion Detection
Intrusion may be defined as 'any set of actions that attempt to compromise the integrity, confidentiality or availability of a resource''. With the rapid growth of network-based computer systems and with increasing their roles in modern society, intrusion detection is becoming very important research area. Intrusion detection can be therefore defined as a technique of identifying intrusions and/or individuals who are trying to break into a computer system without authorization and those who have legitimate access but are abusing their privileges. An intrusion detection system (IDS) is a computer system that attempts to perform the task of intrusion detection. There are basically two major directions in intrusion detection: signature based
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