我从2005年1月开始在中科院自动化所模式识别国家重点实验室任研究员，当年夏天开始招收、指导研究生。转眼10年过去，已毕业了17名博士生、4名硕士生。 为了使今后的研究生更好地了解本研究组的工作目标，在学习和研究中与研究组共同成长，我把我对研究生的一些要求和建议总结如下。
凡是有志来本研究组读研的同学，请仔细阅读本文。在认可和接受研究组的科研理念与要求的基础上，再跟我们联系。
1.研究组简介
模式分析与学习(Pattern Analysis and Learning, PAL)研究组成立于2005年，依托模式识别国家重点实验室。主要研究方向包括：（1）模式识别基础理论与方法研究； （2）文档图像分析与识别的应用基础研究。模式识别基础理论与方法包括模式分类、特征提取、机器学习、结构模式识别等，是解决不同模式识别问题的基本方法。文档图 像分析与识别包括文档图像处理、版面分析、文本检测与提取、字符识别、文本行识别、文档检索等，在信息处理和通信中具有广泛的应用前景。解决文档图像分析和识别问题主要依靠模式识别基础理论与方法。此外， 研究组还从事网页分类、面向特定应用（如交通标志和车辆识别、农业害虫识别等）的目标检测与分类研究，但这些课题背后的基本方法与模式识别基础理论和方法是一致的。
最近几年，研究组承担的项目包括国家杰出青年科学基金、国家自然科学基金重点和面上项目、国家973计划课题、中科院战略先导科技专项课题、国际合作项目、企业合作项目等。过去五年，研究组发表国际期刊论 文39篇、国际会议论文76篇。期刊论文包括顶级刊物IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence上3篇、其他IEEE刊物上5篇、Int. J. Computer Vision上1篇、Pattern Recognition上11篇。 会议论文包括顶级会议IJCAI, AAAI, CVPR, ICDM, ECML等。研究组的文档图像分析和文字识别算法多次在国际学术竞赛中获得优胜，并且在一些商业系统中成功应用。这些成果都是以研究生为主取得的。
研究组现有研究员2名（刘成林、杨青），副研究员2名（侯新文、殷飞），助理研究员2名（张燕明、张煦尧）。每年招收博士生3~4名（包括直博生和硕士转博生），硕士生3~4名（主要是硕博连读生，2年后直接转博）。 申请加入本组的研究生除了参加研究所统一组织的笔试和面试，还要参加本组的面 试。不管以哪个导师的名义招生，研究组统一决定录取。录取后，研究组统一协调每个学生的研究方向和课题，并指派一名老师重点指导。我自己负责所有学生的宏观指导和部分学生的具体指导。
2.研究组的科研目标和理念
科研的目标是解决科学技术问题、产生理论或应用价值。理论成果包括自然规律的新发现、提出新的理论和方法、对已有发现和方法的理论分析等，对其他人的研究具有参考和启发作用。应用价值体现为新应用（ 新产品）、新方法和技术对应用问题性能的提高，是可以直接或间接用于产品并具有竞争力的。理论成果要有原创性并有参考价值，应用成果要能够转化为实用，这就是所谓“顶天立地”。
正是面向“顶天立地的”科研目标，本研究组的研究工作分为基础理论研究和应用基础研究两大方向。基础理论研究最终也是面向应用的，要通过实验来验证其价值。比如，模式分类和机器学习的理论方法旨在提高模式识别的分类 精度、自适应性、稳定性，降低系统复杂性，减少对训练样本的依赖等。因此，我们要解决的科研问题是直接或间接面向应用的。瞄准这样的问题去做，方向和目标更明确，路线更清楚，也容易取得成果。
发表论文是体现团队或个人研究水平的一个重要方面，但不是科研的目的，而只是科研的副产品。不管是基础理论研究还是应用基础研究，如果成果有理论价值或应用价值，发表高水平论文是顺其自然的结果。反之， 片面追求论文，而不解决科学技术问题，即使发表了也没有参考价值。
我们的科研理念是“面向问题，精益求精，力争领先”，“面向问题”是目标：解决科学技术问题，产生价值。“精益求精”是过程，不管是看文献、思考、设计方案，还是实验评价和总结，都要深入全面、精 益求精。“力争领先”是结果，基础理论研究和应用基础研究都要在同领域领先或至少处于前沿，理论方法被人参考引用，应用技术产生领先的性能。
3.读研的目的、过程和条件
研究生是科研工作的主力军，在导师指导下开展高水平研究工作，完成学位论文，取得学位。可见，完成高水平研究工作是取得学位的前提，取得学位是科研的结果和副产品，而不是目标。如果单纯以取得学位为目标， 读研期间在学习和科研工作中就不可能全力投入，获得的知识、技能和成果有限，结果可能连学位也拿不到。这样的学生在研究组会产生消极的影响。因此，以拿学位为目的的学生不要来本研究组。
读研的目的是通过解决科研问题来积累知识和技能，取得高水平研究成果，一定要付出比常人更多的努力才能达到。尤其是博士生更要付出艰辛的努力，达到科研领域前沿水平。从我自己读博的经历和指导学生 的经验，博士生一周至少要花60小时在学习和工作上，而不是一周5天、一天8小时。跟直接参加工作的同龄人相比，博士生要能忍受寂寞、接受更长的工作时间和低得多的收入。只有喜欢科研的人才不会把这种生活当 作苦差。当然，每取得一点进展、解决一个小问题都是很大的乐趣。
研究生的科研过程是独立为主，导师为辅，即所谓“师傅引进门，修行在个人”。导师只在学生入门过程中指导得细一点，入门后主要指导研究方法、技术方案和路线，对研究进展和成果价值进行评估，对遇到 的问题进行分析讨论、答疑。因此，研究生要有独立做研究、独立解决问题的准备，研究过程中主动汇报、提问，同时积极与周边同学讨论交流。
为达到以上目标，我们期望研究生具备以下素质：
(1)喜欢科研，志存高远。如果不喜欢科研、不以解决科学技术问题为目标，是很难做到勤奋刻苦、甘于付出、坚忍不拔的。硕士生由于研究期间短，难以解决复杂的科研问题，因此我们招收的 学生绝大部分是博士生或硕博连读生。只打算读硕士的学生我们基本不考虑。
(2)学风严谨，讲究诚信。科学技术研究是严谨的，容不得半点造假。伪造或修改实验数据、抄袭论文、窃取思想等学术不端行为迟早会被人发现，一旦认定，将直接断送一个人的学术生涯，甚至在社会上无立足之地。
(3)基础扎实，勤于动手。扎实的数学（主要是线性代数和概率统计）、英语和计算机编程基础是模式识别领域开展研究的基本要求。研究生期间要深入学习几门专业课，大量阅读研究领域的文献。研究过程中要边想边做，动手编程和实验分析能力很重要。
(4)顾全大局，不挑课题。研究组的经费（包括研究生工资）来自其所承担的科研项目，作为研究组成员之一，研究生需要承担项目规定的科研任务，不能仅凭兴趣或热门职业来选择研究方向与课题（虽然导师会兼顾学生的兴趣和特长）。 实际上，就业前景跟具体研究方向虽有一定关系，但主要取决于实际能力、知识积累和职业素养。
(5)脚踏实地，锲而不舍。科研要解决的问题一定是难题，否则早就被前人解决了。科研中取得一点细小的进步都需要付出非常的努力，只有甘于寂寞、勇于探索、认真细致、精益求精才能获得。研究过程中难免会有许多挫折和失败，要做到百折不饶、锲而不舍。 能否取得学位不是看你读了几年时间，而是研究目标是否达到、问题是否解决。
(6)团结协作，任劳任怨。解决复杂的科学技术问题需要团队分工协作。协作中有沟通协调的技巧，也要有善于妥协、甘于牺牲的精神。同时，研究生要承担一些科研以外的管理服务工作，做这些事没有直接好处，但是关系到研究组的运行和项目进展，需要大家分担。
(7)充满自信，精力充沛。做研究要有敢于挑战的勇气、敢想敢做的行动力、必定成功的信心。科学技术不断向前发展，都是人做出来的，为什么不能有我一份贡献？在具备信心的同时，要注意方法和节奏，作息有规律、锻炼身体，保证在学习和工作中精力充沛。
4.读研的预期收获
研究生通过学习和科研，直接的收获是知识、技能和成果。知识包括基础知识和专业知识、领域前沿动态和趋势；技能包括动手实践能力、科研方法和思路、分析问题解决问题的能力、写作能力和交流能力；成果包括解决问题的理论方法、技术、系统、论文、专利等。这些将为你的求职和事业发展奠定重要的基础。
做科研的过程同时也是学习做人、处事的过程。因此，为人处事的方式也是你的收获，是将来事业发展必不可少的职业素质。这些包括：待人接物的方式、与人分工协作的方式、总结表达、沟通能力等。
人在社会上生存发展都需要人脉。研究生期间认识的老师、同学、同事都是构成你人脉的重要部分，会在你的事业发展历程中助一臂之力。建立人脉的关键是做事负责任：主动、认真、任劳任怨、把集体和他人的事当自己的事。这样，在你需要帮助的时候别人给你写推荐信、帮忙也会不遗余力。
所有这些收获都是你的努力付出换回来的，付出越多收获就越多。
刘成林
2015年3月