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关注这段时间新闻的同学们一定知道，川普上台后开始大幅度削减联邦拨款，并且于1月27日发布行政令，冻结所有联邦拨款和贷款支付，包括NIH研究资金，并计划削减240亿美元研究经费。但随后，由于多所大学联合起诉，这一行政令被叫停。同时，经费削减也会导致科研项目停滞，研究基础设施削弱，甚至波及学术岗位。在招生方面，包括宾夕法尼亚大学、范德堡大学、南加州大学、匹兹堡大学等高校在内，已经开始减少研究生以及博士生的录取人数或开始执行招生冻结措施。
从具体案例来看：哥伦比亚大学GSAS文理研究生院计划缩减65%的博士招生名额，部分人文社科专业虽然扩大了面试规模，但最终offer数量预计会减少。布朗大学面临财政压力，有些院系不得不缩减博士招生，转而扩大硕士项目规模。康奈尔大学某院系原计划招收15-20名博士生，现在可能只能接收7-10人。约翰霍普金斯的生物相关学院将博士招生名额缩减至原计划的1/3，而杜克大学心理与神经科学博士项目的录取率更是低至1.5%，华盛顿圣路易斯某工程系录取率也降到4%。这次的冲击在网络上讨论得沸沸扬扬，在外国社交网站上甚至有人统计出某专业的缩招情况。
不那么幸运的同学已经已经亲身体会到这次冲击了
同样cs领域同样没能逃过这冲击。全奖招生名额NSF资金削减，不少高校的funding不稳定，只能选择缩招。像UIUC的计算机科学系，以往每年招生几十人，如今可能只录几个。学校的fellowship名额也大幅减少，想拿下，学术成绩得极为突出，paper发表更是要十分惊艳。如今这个形式，手里没有个顶刊顶会怕是没有什么希望了。
但是普通学术论文对很多人来说都是一项不小的挑战，更别说顶刊顶会了，大部分学生的困难不是不想发，而是……
选题迷茫：不知该如何对科研项目进行选择；
孤军奋战：导师放养，进度拖延，不知道idea在哪里；
写作卡壳：国际期刊写作能力欠缺；
数据无力：逻辑不清，内容冗余；
所以！！
你需要一位“学术领路人”，帮助你选题、提炼创新点、完善researchplan、理清思路、指导你实验实现、论文撰写和润色、审稿修改，帮助你在这复杂而漫长的路途中走得快又好。
鉴于此，给大家推荐拓扑学术的定制化一条龙科研辅导服务！
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他们会根据学生背景量身定制科研和留学方案。在这些导师的带领下，你将掌握正确的方法，去领悟顶刊顶会的套路，提炼创新点，学习如何去正确地写作，去叙述一个漂亮的story。
01
拓扑学术1V1指导
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02
定制化指导流程
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导师全流程进行辅导。确保你能掌握他们的经验与方法，并用在自己的科研项目中，直至论文成功发表，并帮助学生获得教授强推的推荐信，继续助力未来学术职业发展，已有数十名同学获得QSTOP50全奖博士offer。
深度评估：了解你的需求与目标
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辅导你准备高质量学术报告或论文发表，拓宽你的学术人脉，提升行业认知度。我们甚至帮你寻找同行引用，放大你的研究价值。
下一步规划：为未来蓄力
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03
在拓扑你将获得
行业顶尖导师团队：数十位博士导师，覆盖计算机视觉、NLP、大模型、ai安全、AI4science、图网络、AIGC、多目标优化等多个前沿领域。
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Semi老师
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Semi老师，就读于上海交大的杰出青年学者，拥有丰富的人工智能与深度学习研究经验。其研究方向涵盖视觉大模型，多模态大模型、可解释性、注意力机制以及多模态大模型的高效推理技术，并在low-level图像恢复方面进行了深入探索。凭借扎实的学术背景与创新能力，Semi老师在AAAI、ACMMM、NIPS等国际顶级会议以及NeuralNetworks、IEEESignalProcessingLetters（IEEESPL）、InternationalJournalofIntelligentSystems（IJIS）等一区/二区SCI期刊上发表了多篇高水平论文，累计发表论文数超过15篇，总引用次数高达2000次，其中3篇论文分别获得了300次以上的引用。此外，Semi老师在GitHub上的开源项目也获得了700颗star的认可。
Semi老师的学术成果不仅在学术界内获得了广泛关注，同时也赢得了业界的赞誉。在阿里巴巴达摩院的研究实习期间，他积极参与前沿技术的研发，并致力于推动科研成果的应用转化。Semi老师已经指导近二十名学生在nips、ACMMM、AAAI、icassp等高水平会议上发表论文，并发表了TransactionsonEmergingTopicsinComputing（TETCI）、RemoteSensing等二区期刊以及InformationFusion等顶级一区期刊。在他的指导下，许多学生不仅在学术上取得了突破，还获得了国际会议的最佳论文提名，并在毕业后进入世界一流的科技公司或继续在学术界深造。
指导风格与教学特色：
Semi老师以其严谨的教学态度、耐心的态度以及启发式的教学方法闻名。他注重学生的个性化发展，鼓励学生跨学科合作，特别是在人工智能技术的应用上，如医疗健康、遥感等领域。他擅长激发学生的创新思维，引导他们提出并解决具有挑战性的问题。
在教学过程中，Semi老师采用“从理论到实践”的方法，确保学生能够将所学知识应用于实际问题解决中。他强调研究方法的科学性和逻辑性，从coding实验设计到数据分析，每一步都提供专业的指导和支持。
Semi老师同样重视学生独立科研能力的培养，他不仅是学生们的指导者，更是科研道路上的伙伴。在他的带领下，学生们能够在科研道路上取得显著的进步，并在各自的研究领域中崭露头角。
Simons老师
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Simons老师，QS世界排名前50高校的助理教授，拥有超过10年人工智能和深度学习领域的研究经验，研究方向包括元学习、领域自适应、领域泛化、持续学习和图神经网络，以及它们在医疗影像和遥感影像中的创新应用。他的研究成果多次在ICLR、ICML、NeurIPS、CVPR、IEEETPAMI等国际顶级会议和期刊上发表，累计发表高水平论文超过50篇，被引用次数超过5000次。
学术成果：
Simons老师的学术成果不仅在学术界备受瞩目，还得到了产业界的高度认可。谷歌、Meta、DeepMind等顶尖科技公司科研团队，以及计算机视觉领域马尔奖得主和多位美国科学院与工程院院士都对他的工作给予了高度评价和引用，彰显了他在学术界和产业界的深远影响力。他还担任NeurIPS、ICML、ICLR等AI顶级会议的常任审稿人，确保他始终站在人工智能领域的前沿。
从教经验：
Simons老师具有超过8年的科研指导经验，已成功指导超过30名硕士和博士生，其中每名学生均至少在CCFA类会议（如CVPR、AAAI、IJCAI等）或SCI一区期刊（如TIP、TNNLS、TCSVT等）发表一篇或多篇高质量论文。他指导的研究项目成果丰硕，多名学生获得了国际会议的最佳论文奖提名，且不少学生在毕业后进入了世界一流的科技公司或继续在学术界深造。通过与Simons老师的学习，学生们不仅获得了学术上的突破，还建立了深厚的科研基础和广泛的国际视野。
指导风格与教学特色：
Simons老师以严谨、耐心和启发式教学著称，他特别注重学生的个性化培养和跨学科思维的提升。他鼓励学生在不同学科领域中进行交叉合作，例如将人工智能技术应用于医疗健康、遥感等领域，探索新的研究方向。Simons老师非常注重创新思维的培养，常常能激发学生提出独特的研究问题，并引导他们提出具有突破性的解决方案。
教学方面，Simons老师采取“从理论到实践”的渐进式教学方式。他首先帮助学生夯实理论基础，再逐步引导他们将这些理论应用于复杂的真实世界问题。这种教学方式不仅能让初学者顺利入门，还能帮助有经验的学生在具体研究领域取得新突破。他强调科研思路的严谨性，从实验设计到结果分析，Simons老师都能提供专业、细致的指导。
此外，Simons老师非常重视学生的独立科研能力和学术素养的培养。他不仅是学生们的导师，更是科研路上的合作伙伴。Simons老师相信，好的导师不仅在于传授知识，更在于引导学生独立思考和持续进步。他的学生在科研道路上获得了显著的成长和进步，并在多个领域取得了突破性的成果。
Leonard老师
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Leonard老师是华五计算机本博，现在QS世界前20大学担任博后研究员，研究方向为AI安全与隐私。他在TrustworthyAI（多模态大模型安全与隐私、大模型智能体安全、大模型内容合规性）、AIforSecurity&Privacy（系统异常检测、恶意程序分析、通信规范分析）等多个前沿领域拥有深厚的研究背景。迄今为止，Leonard老师已在众多顶级计算机安全和人工智能会议和期刊如IEEES&P、ACMCCS、USENIXSecurity、NDSS、CVPR、EMNLP、MM、IEEETDSC、IEEEIoT-J等发表超过了20篇论文，并且获得10多项发明专利及实用新型专利授权。作为学术界的活跃分子，Leonard老师层担任多个顶级会议如IEEES&P、ACMCCS、USENIXSecurity、NDSS、IEEETDSC、IEEETIFS等计算机安全顶会顶刊的审稿人，他的专业知识和严谨态度为这些会议的质量提供了有力保障。此外，他还与蚂蚁、字节等业界领先企业紧密合作，致力于提升现有的大模型、智能体安全性、挖掘系统潜在脆弱性并提出防护方案，推动技术实际应用与发展。
从教经验：
在教学方面，Leonard老师以其独到的方法论和写作指导而著称。他注重培养学生找研究问题（寻找idea）和解决问题的能力，强调理论与实践相结合的式已成功指导多名博士领士研究生和本科生完成了高水平的科研项目，深度帮助学生取得了6篇A会/A刊，2篇B会，1篇C会的论文录用成果。
指导风格与教学特色：
1.引导学生探索个人兴趣领域，将理论知识应用于实际问题解决。
2.提供系统的科研规划，助力学生完善研究方法并优化论文撰写。
3.协助学生进行团队合作，提升解决问题的能力，确保研究成果能够顺利实现。
他能为学生提供的资源包括：
1.博士申请的个性化指导。
2.推荐合适的会议、期刊进行论文发表，其中包括他熟悉编辑团队的出版物。
对于未来的研究方向，Leonard老师尤其欢迎那些对多模态大模型安全与隐私、LLM智能体安全及AI+社会/教育/心理学交叉等领域感兴趣的学子加入他的研究团队。
James老师
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牛津大学计算机科学博士在读，通用视觉大模型预训练及迁移方向，曾任商汤科技算法研究员。以第一作者发表过包含CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、ICLR在内的A类会议论文，其中包含两篇CVPR0ral(录取率3%)，某CCFA类会议bestpaperfinallist(录取率0.1%)。有指导过本科生、硕士生和低年级博士生发表过包含AAAI、ACMMM、ICASSP、IICNN、ICME论文共计11篇，共计指导1V1、1V6小班课学生20余人有5年的科研指导和论文写作投稿经验，并担任CVPR、ECCV、IJCAI、AAAI等多个领域A类会议审稿人。
Xi老师
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Xi老师毕业于QS排名前30的一流学府，师从业内顶级专家，博士论文成果曾被权威学术媒体Nature报道。现任某知名企业的研发负责人，专注于高效、卓越性能的计算机视觉算法设计与研究。他在学术界和工业界积累了丰富经验，研究方向涵盖生成模型、多模态大模型、模型的泛化性和鲁棒性等前沿领域。
教育背景与研究成果
学术合作：与苏黎世联邦理工、Meta、马普所等全球顶尖机构的学者展开深度合作，共同推进多项跨学科研究项目。
学术发表：在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR等顶级会议和TPAMI、IJCV等顶级期刊上，以第一作者或通讯作者身份发表了二十余篇高质量论文，研究涵盖跨模态生成、多模态大模型、模型的泛化性和鲁棒性等领域。其中精选论文的GitHubStars数超过一万，广受社区关注和认可。
学术服务：担任几乎所有计算机视觉顶级会议的审稿人，多次荣获优秀审稿人称号，体现了卓越的学术贡献。
工业创新：曾在国际科技巨头企业担任高级研究员（SeniorResearcher），成功推动多项技术成果实现落地转化，进一步巩固其在工业界的影响力。
指导经验与学生成就
*X博士注重培养学生的科研创新能力，以实践和论文成果为导向，为学生提供清晰的科研路径。💪
*指导成果：已帮助6位学生成功发表人生第一篇顶会论文，并推荐其中3位进入全球顶级实验室攻读博士学位。
*教学经历：曾在国际知名高校教授机器学习与计算机视觉课程，因教学风格生动且指导细致，深受学生好评。
独特的导师价值
X博士秉承细致、系统的指导风格，确保学生在以下方面取得快速成长。
清晰的科研思路：帮助学生高效聚焦研究目标，快速找到突破方向。
创新点发掘：引导学生深入挖掘研究课题的创新价值，提升成果的影响力。
优质资源共享：提供顶尖高校研究机会与学术发表建议，助力学生的长远发展。
X博士正在寻找志同道合的学生与研究者，共同探索计算机视觉与机器学习的前沿领域，为推动技术边界作出贡献。
Robert老师
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他曾主导或协助发表超过20篇论文，指导的学生多次获得国内外大奖，包括机器人领域知名比赛，并成功申请到欧美顶尖大学（如Georgia、UCL、ICL、ETH、TUDelft等）和顶级企业（如字节、腾讯、百度、阿里等）的科研或工作机会。
RobertR老师以知识渊博、风趣幽默、注重学术创新的特点著称，在培养学生科研能力与职业发展方面有着丰富经验。他善于：
1）发掘学生潜力，结合学术与实际应用。
2）针对学生的研究方向，定制个性化科研与职业规划建议。
3）提供论文写作、科研项目、留学申请全流程指导。
4）注重培养学生的创新思维，帮助学生理解并实践高水平科研方法。
指导特色
1）学术资源支持：可参与全球顶尖实验室（如Harvard、MIT、UCL、ICL、Edinburgh等）及相关科研项目。
2）实习与合作机会：为学生推荐国内外知名企业实习，积累实践经验。
3）全方位提升：结合学术创新与实际应用，帮助学生全面发展。
4）推荐期刊优先发表：提前获得编辑反馈。
Tom老师
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Tom老师是CS排名前三十高校计算机博士，研究方向涵盖多模态，3DMotion生成，可解释AI等领域。在生成式模型相关领域取得了广泛的研究成果，目前以第一作者身份发表多篇高水平学术会议论文，包括但不限于NeurIPS，MM等。此外，还担任ICLR，WWW，ICML等多个顶级会议审稿人。
在研究中，老师主张从实际问题出发，注重创新和实际应用，强调论文故事逻辑和严谨性，以发表高质量有影响力的顶级会议期刊论文为目标。教学合一，启发学生探索新问题、新方法，培养学生科研的思路以及素养，形成自己的科研方法论，助力学生高效完成论文投递与发表。
指导特色
1.快速确立研究目标
Tom老师善于结合学生自身特点，了解学生研究兴趣，帮助学生发现新问题，新方法，规划研究思路，实线快速入门。
2.快速提升科研能力
善于在短时间内多维度提升学生代码，论文，思考能力，教学细致耐心，主张学生多实验多思考，从实验中发现问题，解决问题。
3.紧跟技术热点
关注前沿领域，灵活融入最新技术趋势，指导学生深入探索，并推动具有实际应用价值的科研工作。
独特优势
目前有3DMotion生成和AI4Science的前沿课题，创新点和思路已经确认。有基础的代码和深度学习能力即可，能够轻松上手并动手参与最前沿的模型研究，在动手中学到丰富的知识，同时课题都是目前非常热门吃香的方向。
[]3DMotionGeneration：
-从去噪机制出发，实线语义时间增强的扩散3D姿态生成模型
[]AI4Science：
-物理方程约束的生成式神经网络
可长期提供学习资源与科研项目参与机会，提供硕博申请指导，优异者可获得内推资格。
Jason老师
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研究方向
主要集中在可信人工智能方面研究，包括主要包括对抗攻防，模型后门，数据隐私保护，大模型安全(语言大模型的越狱，视觉语言大模型的迁移攻击等前沿研究）和大模型数据安全等。
可指导方向:
对抗防御，对抗攻击，大模型安全，多模态安全，隐私保护等
指导特色
Jason老师的指导特色包括但不限于：
1.引导学生探索个人兴趣领域，将理论知识应用于实际问题解决。
2.提供系统的科研规划，助力学生完善研究方法并优化论文撰写。
3.协助学生进行团队合作，提升解决问题的能力，确保研究成果能够顺利实现。
提供资源
他能为学生提供的资源包括：
1.推荐合适的会议、期刊进行论文发表，其中包括他熟悉编辑团队的出版物。
2.额外服务!申博规划，可以推荐NUT,NUS等高校的ra！
3.一定的算力
William老师
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William老师是QS排名前十高校计算机博士，研究方向涵盖多模态、大模型微调和AIAgent、LLM/MLLM评测、情感分析及大模型幻觉等领域。在LLM及MLLM相关领域取得了广泛的研究成果，目前已以第一作者身份累计发表多篇高水平学术论文，包括ICLR、ICML、ACL、NIPS、ACMMM、WWW等，其中多篇论文被评为oral类别。此外，还担任多个顶级会议和期刊的审稿人。
在研究中，William老师注重大模型领域的创新与实际应用，强调论文的写作规范与制图质量，以发表高质量论文为目标。同时，通过紧密的合作与指导，培养学生从问题发现到解决的完整科研能力，助力学生在规划周期内完成论文投稿与发表。
指导特色
1.高效提升科研能力
William老师擅长在短期内迅速提升学生的科研能力，帮助学生高效完成论文从选题到投稿的每一个环节。
2.结合学生特点发掘潜力
善于结合学生个人特点，帮助学生发现创新点，设计具有高影响力的研究课题。
3.全面指导科研全流程
注重科研思路与技术创新，为学生提供从选题、实验设计到写作和投稿的全流程指导，确保研究质量。
4.紧跟技术热点
涉猎多个前沿领域，能够将最新的技术热点融入科研中，指导学生进行有深度且具有实际应用价值的研究。
独特优势
1.课题灵活，降低技术门槛
提供大量不需要过多代码能力的课题与顶会研究idea，确保代码能力不成为学生发高水平论文的阻碍。
—>目前有两个多模态（音频）方向和代码大模型的前沿课题，创新点和基本思路已经确认。有最基础的代码能力即可，主要任务在收集和处理数据。完成之后，未来还可以有后续工作。
2.长期科研资源与见解分享
William老师持续分享科研热点与见解，帮助学生在科研道路上不断熟练与进步，逐步积累独立科研能力。
3.定制化科研支持
针对学生不同背景与目标，制定个性化科研规划，保证学生在规划周期内高效完成目标，顺利投稿并取得成果。
可提供资源
1.提供长期学习资源与科研项目参与机会，培养科研能力与创新思维；
2.国内外名校计算机相关专业硕博申请指导，帮助学生顺利迈向更高的学术台阶；
3.顶级会议论文的合作机会，帮助学生积累高水平学术成果。
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这些大咖能提供什么服务
基础评估：两轮审核，精准匹配导师
选题分析：精准匹配选题，加速发文周期
文献梳理：吃透百篇顶会顶刊，积累科研经验
创新点设计：启发式教学，找到高水平idea
实验验证：导师手把手改代码，快速验证idea
回复审稿意见：会根据审稿人的意见修改直到录用
也许就是这次的指导，你现在的困境，就被导师的一个思路解决，少走几个月弯路！
又不会有什么损失，为什么不试一试呢？
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成功案例
目前已经累计辅导多名学员，很多学员经过导师的一对一指导，顺利完成论文并成功发表，学员好评率达到100%！
🌟【案例一】复旦大学PhD
背景条件：本科985，计算机专业，GPA3.7+，科研经历不足
提升路径：大四期间补充两段核心研发岗实习，参与校内科研项目，以共一二作身份投稿领域顶会
成果：成功申请复旦大学计算机科学与技术博士
🌟【案例二】香港科技大学PhD
背景条件：国内211，电子工程专业，GPA3.6+，仅有一篇低影响因子期刊论文提升路径：参与港科大教授暑期科研项目，产出CCF-B会议论文并获得教授强推
成果：成功获得港科大PhD录取
🌟【案例三】卡内基梅隆大学PhD
背景条件：海外硕士，GPA3.8+，科研丰富但无顶会论文提升路径：深度参与导师团队项目，以一作身份在ICLR发表论文。
成果：成功获得CMUCS全奖博士offer
🌟【案例四】新加坡国立大学PhD
背景条件：本硕985，GPA较低，仅有实验室小项目经历提升路径：参与NUS教授暑期科研项目，以一作身份发表高影响力SCI论文
成果：成功获得NUS计算机科学博士录取
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