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- 글쓴이가 좀 불쌍하네요. 이런 생각을 하고, 열등감에 절여져 있고 음침한 사람 같네요.
학부오기전에 머했길래
56
- 학부에 그렇게 집착하고 제 꼬인 생각을 받아들이지 못했다고 남들을 학부로 공격하는 거 자체가 음침하다는 겁니다.
"지금의 퍼포먼스를 봤을 때는 옛날에도 대단했을 사람인데 왜 옛날에는 대단하지않았을까?"라는 말을 하고 싶었대도
그렇게 '젊어서 놀았냐 잘좀하지 이해가 참 안가네 허 참' 식으로 말하고 고운 말이 오기를 기대한 겁니까?
학부오기전에 머했길래
42
- 분수에 안 맞는 업적은 처음에는 좋을지 몰라도 나중에는 부담입니다.
공동 1저자로 끼워주는 연구실 너무 부러워요..
33
- 석사과정들 버스태워주는 박사과정 학생들이 속으로 들끓을 생각할게 보이네요..
공동 1저자로 끼워주는 연구실 너무 부러워요..
45
- 성대 무스펙도 뽑아보면 똑같았을 수 있어요. 경력 학점 좋아도 결국 학사는 학사입니다
학부연구생만 한 애들은 그냥 안한거랑 똑같음
16
- 학부연구생만 한 애들은 그냥 안 한거랑 똑같다면서 무경력 성대생이 더 나았을거라는건 무슨 논리임. 결국 하고 싶은 얘기는 학벌이 중요하다는거임?
학부연구생만 한 애들은 그냥 안한거랑 똑같음
37
- 질문을 한다는 것에는 인정하기 좋든 싫든 두 가지 이상의 의미가 포함됩니다. 첫번째로는 말 그대로의 의미로, 잘 알지 못하겠으니 도움을 달라는 의미입니다. 두 번째 의미로는, 보통 말하는 이 본인도 잘 느끼지는 못하지만, '나도 너와 같은 주제에 관심이 있다'는 어필이 들어가 있습니다. 기본적으로 대상에게 관심이 있다는 표현이기도 하단 말이죠?
그런데 질문을 받는 사람의 입장은 그러한 어필에 대해 본능적으로 그 진정성을 판별합니다. 이 사람이 보이는 관심에 진정성이 포함되는지를 보는거죠. 이때 다양한 요소가 판별의 기준이 됩니다. 질문 자체의 중요성, 스스로 생각하고 고민한 흔적, 실제 문제의 난이도, (질문 횟수가 여러번인 경우) 질문자의 실력의 성장 여부 등등을 토대로, 질문을 받는 사람은 자신도 모르는 사이에 질문의 진정성을 판가름합니다. 만약 진정성이 없는 질문이라면 질문자에 대한 신뢰도가 깎이는거죠.
결론적으로, 진정성 없는 질문이 반복되면, 질문자의 의도와 무관하게 질문자에 대한 교수님의 신뢰는 계속해서 깎여나갈겁니다. 궁금하다고 닥치는대로 질문하는 것도 능사는 아니라는거죠.
그러면 질문을 어떻게 해야 하느냐? 간단합니다. 위에서 제시한 기준들 중 두 어개 정도는 충족하는 질문을 하는거죠. 충분히 수준높은 질문을 던지지 못하겠다면, 최소한 본인이 정말로 많이 고민하고 다양한 방법을 시도해본 후에 질문하는 것이 좋습니다.
교수님은 학생들의 수준을 보면 아시나요?
20
- 그냥 일본이 너무 자랑스럽고, 친일은 매국이 아니라는 보편적 상식을 영포티들한테 주입해 주고 싶음
참 많은 생각이 드는 사진이네요
28
- 그래서 면접이라는게 있는건데 그걸 활용못하고 잘못뽑은것도 연구실의 역량이라고 봅니다. 물론 박새생이시니 결정권을 가진게 아니니 조금 더 아쉬우시겠습니다.
학부연구생만 한 애들은 그냥 안한거랑 똑같음
18
- 잘못뽑아놓고선 학부연구경험탓하네 ㅋㅋ 거기다 선배란놈이 커뮤에서 뒷담화까지 한심하다
학부연구생만 한 애들은 그냥 안한거랑 똑같음
24
- ㅋㅋ 영주권 받고 군대 안가는걸 자랑스럽게 써놨네
미박 대단한거 처럼 말하는게 웃기네 ㅋㅋ
17
- 석사면 당연한거 아님? 뭘 대단한 지식과 경험이 있다고…
대학원 나와도 학사졸이랑 똑같이 취준해야하는군...
14
- 지나가는 2년차 신임 교수입니다. 다른 바 없이 살고 있습니다. 주말에도 오전 출근 새벽 퇴근이고, 출장 가는 날 제외하고는 평균 하루 근무시간이 16시간 이상이네요. 곧 결혼할 와이프에게 욕 먹고 있습니다.
그럼에도 불구하고 우리 모두에게 찬란한 미래가 있기를 기원합니다.
대학원 일상이 집 연구실 집 연구실..
18
리뷰 결과가 나왔는데요..
2023.11.03
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한 논문은 시기 상 제가 제출했을 때와 비슷한 시기에 나왔던 논문이기는 하지만
제가 일부 데이터셋에서 성능을 앞서고 있고 실험 데이터셋의 종류도 제가 2개 더 많구요
다른 한 논문은 명백하게 저보다 제출이 먼저 이루어져서 인용을 하지 못한 제 잘못이 맞는데
모든 데이터셋에서 성능을 확실하게 앞서고 있습니다
이러한 경우 어떻게 리비전을 하는게 좋을까요?
성능과 상관없이 reference를 달지 못한게 큰 결함일지 궁금합니다ㅜㅜ!
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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2023.11.03
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2023.11.03
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