北京邮电大学学术型研究生学术活动登记表和综述报告

北京邮电大学

学术型研究生学术活动登记表

注1、学术活动形式指：培养方案列出的学术报告、学术会议、前沿讲座等学术活动形式。

2、需写出覆盖10次学术活动的综述报告附后，导师审核签字后，一并交所在学院教务部门。

学术活动综述报告

读研期间参加了很多的学术活动，学术活动涉及的领域也比较的广，既有人文的，也有偏理工应用型的，从这些学术活动中我真正认识到了读研究生的意义所在，研究生顾名思义，是为研究而生，是以做科研为最核心的，而在做科研当中我们需要以怎样的态度对待我们所接触到的这些毫无生命的知识理论呢，这是我们需要思考的，我在参加一系列的学术活动中逐渐的明白了研究生在做科研中所应该具有学术态度。这对我在以后的工作学习中都是有极大的帮助的。

我将大概的讲述一下我在参加的学术活动中一些比较典型的或者比较有意思的讲座来与大家分享，同时也会分享我自己的一些认识和收获。

第十一届研究生学术论坛开幕式暨主题讲座中，我们有幸邀请到了吴晔副教授作为讲座的主讲人，同时北京邮电大学研究生院常务副院长王文博教授作了致开幕词。学术论坛组委会代表就第十一届研究生学术论坛进行了详细的介绍，还对同学们所关心的一些热点问题进行了耐心细致的解答。讲座主讲嘉宾吴晔副教授现场解读了如何明确研究方向，如何看文献，如何完成高水平论文，为同学们清除学术研究，论文发表过程中的种种迷雾，为同学们的学术研究之路打开一扇新的大门。与此同时，吴晔副教授还分享了他关于科研道路中能力与机遇的感悟。从中我学到了，在科研的道路上只要你肯静下心来，埋头真正的做一些研究，就一定能够做出一些成果来的，在科研的道路上我们必须能够耐得住寂寞，同时在科研中我们必须要有正确的做科研的态度，决不能做一些虚假的成果，这样是违背学术道德的，是对学术的一种不负责任，是对学术的践踏。

IBM的数据挖掘技术讲座主要为我们普及了一些数据挖掘的知识，数据挖掘：就是从海量的数据中采用自动或半自动的建模算法，寻找隐藏在数据中的信息，如趋势（Trend）、模式（Pattern）及相关性（Relationship），是从数据库中发现知识的过程，运用电脑存储数据和数据库技术以及使用统计分析方法工具。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。数据挖掘的基本特点是：1.数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。2.数据挖掘所得到的信息应具有先前未知，有效和可实用三个特征。3.先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的。4.数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识。5.挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。

中日相互识解的差异与文化认同的建构这个讲座是由北京大学日文系教授刘金才老师主讲，刘老师主要讲解了自冷战结束以来中日之间一直摩擦、冲突不断的历史原因和民族文化差异问题。刘老师在全球化与文化冲突相伴而寻求“多元文化共生”的时代语境下，对中日间发生“冲突”的文化导因——两国族间对彼此民族文化差异的识解、对相互历史文化关系认知的差异进行深度解析，并探讨寻求中日文化认同所需的要素、思想理念和理性态度，以期为中日间客观、理性地识解和认知彼此的文化传统及相互关系，消解矛盾冲突和寻求建构文化认同的途径提供有益的启示。所以说，应该辩证的客观的看待中日之间的关系，正所谓没有永远的敌人也没有永远的朋友

，寻求一种关系的平衡使得两个国家能够互利共赢，两个国家的人民能够安居乐业才是最重要的。

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