化学系主任王训、系副主任许华平。 清华大学化学系始建于1926年，在新中国成立时，已成为国内高校中师资力量最为雄厚、学术水平最高的化学系之一。1952年的高等学校院系调整使清华大学化学系的发展一度中断。为了适应清华大学建设综合性研究型大学的发展需要，1978年在化工系恢复招收理科学生，专业为“物理化学与仪器分析”，1980年化工系更名为化学与化学工程系，1985年11月化学系正式恢复建立。化学系于1990年建立物理化学博士点，2000年获化学一级学科博士点，2001年设立化学博士后流动站
1．Xun Wang,Yadong Li*. Monodisperse Nanocrystals: General Synthesis,Self Assembly,and Their Applications. Chem. Commun. 2007,feature article,published on line,DOI: 10.1039/b700183e.2．Xin Liang,Xun Wang*,Jing Zhuang,Qing Peng,Yadong Li*. Synthesis of NaYF4 Nanocrystals with Predictable Phase and Shape. Adv. Func. Mater. 2007,in press.3．Dingsheng Wang,Xun Wang*,Run Xu,Yadong Li. Shape-dependent Catalytic Activity of CuO/MgO Nanocatalysts. J. Nanosci. Nanotech. 2007,in press.4．Xin Liang,Xun Wang*,Jing Zhuang,Yongtao Cheng,Dingsheng Wang,Yadong Li*. Synthesis of Nearly Monodisperse Iron Oxide and Oxyhydroxide Nanocrystals,Adv. Funct. Mater. 2006,16,1805-1813.5．Xun Wang*,JingZhuang,Qing Peng,Yadong Li*. Liquid-solid-solution Synthesis of Biomedical Hydroxyapatite Nanorods,Adv. Mater.2006,18,2031-2034.6．Qiang Yuan,Xun Wang*. Aqueous-based Route toward Noble Metal Nanocrystals: Morphology-Controlled Synthesis and their Applications. 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大一 93.2大二 93.8大三 92.3曾、现任社会工作：【团委、学生会】2010.05~2011.05 精仪系第36届学生会主席（精仪系学生会历史上第一位女生主席）2011.05至今精仪系团委副书记2011.09至今精仪系一字班新生导引项目助理2009.05~2010.05 精仪系第35届学生会内联宣传组组长【班级】2010.09~2011.09 精仪系八字班第一党支部组织委员2011.09至今精81班体育委员2009.09~2010.09 精81班学习委员2008.09~2009.09 精81团支部宣传委员【社团】2009.09至今清华大学学生国旗仪仗队队员，曾任宣传副队长，现任带兵分队长2011.07至今清华大学马拉松爱好者协会会员【志愿服务】2009.09~2010.01 清华大学百年校庆首批骨干志愿者2009.10 国庆60周年群众游行24方阵第5中队宣传委员2009.07 精仪系春蕾实践海南支队队长【体育代表队】2011.09至今清华大学体育代表队乒乓球队队员2010.10至今精仪系乒乓球队队长2010.09至今精仪系羽毛球队副队长2009.09~2010.09 精仪系女子排球队队长获奖励情况：【综合奖项】2009~2010学年度，清华大学本科生优秀共产党员；2009~2010学年度，清华大学“一二九奖学金”；2008~2009学年度，清华大学“清华之友——苏州工业园区奖学金”；2010~2011学年度，北京市三好学生；2010~2011学年度，北京市“先锋杯”优秀基层团干部；2009~2010学年度，清华大学优秀学生干部；2009年10月，国庆60周年群众游行24方阵优秀队员；2008年9月，清华大学2008级学生“军训先进个人”。【培养计划】2009年4月，入选清华大学“饮水思源，服务社会”优秀学生培养计划八期；2010年6月，入选清华大学思源骨干班四期；2010年9月，入选清华大学导师团计划三期。【科技竞赛】2008年12月，设计作品《智能书箱》，获第六届清华大学新生机械创意大赛一等奖；2009年12月，获第26届全国部分地区大学生物理竞赛（非物理类A组）一等奖；2010年1月，获清华大学2009~2010学年度理论力学竞赛三等奖。【社会实践】2009年6月，清华大学学生社会实践金奖支队（任春蕾实践海南支队队长）。【文体奖项】2010年9月，北京高校《国旗教育论坛》暨“国旗在我心中”演讲比赛一等奖；2009年5月，“传承清华精神，践行科学发展”清华大学2008级新生演讲比赛二等奖；2011年5月，清华大学2011年乒乓球单项赛女子单打并列第三名；2010年12月，精仪系牛彼得杯乒乓球联赛女子单打冠军；2010年3月，精仪系牛彼得杯羽毛球联赛团体冠军；2010年12月，清华大学第54届马约翰杯乒乓球团体赛甲组第七名；2010年12月，清华大学第54届马约翰杯羽毛球团体赛甲组并列第五名；2009年4月，清华大学第53届马约翰杯女子排球比赛甲组第七名；2011年3月，精仪系“牛彼得杯”春季师生运动会女子800米亚军； 2011年4月，清华大学第54届马约翰杯田径运动会女子4*400米接力第四名； 2011年4月，清华大学第54届马约翰杯田径运动会女子铁饼第七名。参加SRT计划、科研工作、科技活动、社会实践、学科竞赛、文体活动等情况：【科研工作】 2010年9月，设计课题《多功能人性化脉搏监测系统》，获得“电路设计与实践”课程班第一名；Ø 2011年7月，设计课题《I-floor——基于可重构交互技术的微元地面》，获得“机械设计综合实践”课程班第二名；Ø 2011年9月，在赴内蒙古一机的生产实习中，针对生产中遇到的实际Ø问题，自主研究课题《保护型钢丝螺套的力学分析和改进设计》，给出了可行的操作与结构的改进方案。【党建活动】 大三学年担任党支部组织委员，承担了党员发展、党费缴纳等工作，支部被评为“创先争优活动先进党支部”和“清华大学先进党支部”（全校只有七个本科生党支部获得这一殊荣）。Ø 积极参加理论学习，获精仪系“第六届党的理论知识竞赛”一等奖。Ø【社会实践】 2009年7月，担任精仪系“春蕾”实践海南支队队长，带领队员赴海南三亚海棠湾椰林小学进行了五天的支教，利用系友赞助的资金为当地女童带去了价值两千余元的书籍、器材，完成了英语、文学、艺术、科技等支教内容，还为当地女童建立了“春蕾”图书室；Ø 2009年8月，赴湖南湘西进行为期两周的支教活动，同时对当地的职业教育进行了详细的调研；Ø 2010年2月，在家乡范围内进行社会考察调研，完成《从身边人与事窥探我国医疗环境》调研报告；Ø 2010年8月，赴河北唐山进行为期十天的调研活动，小组完成《唐山的人文精神和城市建设》调研报告；Ø 2010年8月，赴青海进行为期两周的调研活动，小组完成《青海教育对减贫民生的影响》调研报告；Ø 2011年8月，赴香港进行为期十天的考察活动，对香港的政治、传媒、教育、公益等有了初步了解。Ø【文学创作】 2009年9月，写作诗歌《祖国啊，我亲爱的祖国》发表在清华新闻网上；Ø 2009年9月，参加国庆60周年群众游行，创作诗歌7篇，宣传稿10余篇；Ø 2008年11月，精仪系纪念改革开放三十周年主题征文活动二等奖。Ø【文体活动】 2008年12月，担任精仪系学生节“仪梦千寻”主持人，并表演原创诗朗诵《唱给二校门的歌》；Ø 2009年4月，担任清华大学学生会迎新晚会主持人；Ø 2010年1月，在精仪系师生新年晚会上表演原创诗朗诵《心之精仪》；Ø 2010年4月，担任精仪系学生节“一千聆仪夜”主持人；Ø 2011年7月，参与拍摄清华学生原创电影《清青年华》；Ø 2010年11月，组建精仪系乒乓球队并担任队长，现为校乒乓球队队员；Ø 2010~2011学年度任精仪系羽毛球队副队长；Ø 2009~2010学年度任精仪系女子排球队队长；Ø 2011年10月，报名参加北京国际马拉松半程比赛。Ø【公益活动】 2010年1月，献全血400ml；Ø 2009年9月，国庆60周年群众游行24方阵队员，并担任5中队宣传委员，因表现出色，获“国庆60周年群众游行24方阵优秀队员”称号，并作为学生代表接受了中央电视台的采访；Ø 2009年7月，作为志愿者，担任第二届“祖炳民”杯欣欣学校征文比赛（2009）初审评委；Ø 积极参加志愿服务活动，如五一校园义务导游、系庆服务、北京尔康脑瘫康复医院义工等；Ø 作为清华大学百年校庆首批骨干志愿者，完成“学在清华”调研工作。Ø我在大三做系学生会主席的同时，也丝毫没有耽误学习。③值得做，则全力以赴。我认为，学习上决不可有丝毫的敷衍，因此对待每一次作业、论文、课题研究，都以极端认真的态度去对待，长此以往对我的学术能力有很大的提升。坚持着这三个原则，我养成了勤奋严谨、踏实求学的作风，获得了三年学分绩专业排名第一的优异成绩，其中11门课程排名第1，2门课程获得满分，40%的课程分数在95分以上，60%的课程排名位列课程班级前10。在第六届清华大学新生机械创意大赛中，我们组设计的作品《智能书箱》获得一等奖。此外，我还获得第26届全国部分地区大学生物理竞赛（非物理类A组）一等奖，校理论力学竞赛三等奖等。（3）工作上倾情投入，曾任精仪系学生会主席，获清华大学优秀学生干部 服务同学是我的责任和义务。因此从大一开始，我就积极承担社会工作，如班委、实践支队长、系学生会组长、校学生会副部长等，以一颗热忱服务同学的心去倾情投入，同时也提高了自己的责任感、沟通能力和组织能力。我的工作能力得到了同学们的认可，我获得了“清华大学优秀学生干部”称号；同时，在2011年5月，我以近乎全票当选为精仪系第36届学生会主席，也是精仪系学生会历史上第一位女生主席。在做学生会主席的一年里，我以“对外提升精仪系影响力，对内加强精仪人自豪感”为目标，成功地组织了学生节、马杯、一二九歌唱比赛等传统的文体活动，还根据同学们的实际需要，为新生发放免费系衫、设计出精仪吉祥物“手表娃娃”、制作《百年校庆行动指南》宣传册等等，真正做到了“来自同学，代表同学，服务同学”。这学期，我又担任了精仪系团委副书记、一字班新生导引项目助理的工作，在新的岗位上继续为同学服务。（4）文体活动积极参与，综合素质全面提高我自幼爱好文学，高中期间就和双胞胎妹妹马冬昕一起出版了习作集《又是一年春风》。来到清华之后，在繁重的课程学习之余，我依然保持着对文学艺术的爱好，写作多篇诗歌发表在清华刊物上，在各种演讲比赛中获得佳绩，多次担任学生节晚会的主持人、表演诗朗诵，还参加拍摄清华学生原创电影《清青年华》等等。 响应清华“为祖国健康工作五十年”的号召，我积极参加体育锻炼，强健体魄，锤炼心智。我参加过马杯多项体育比赛，还担任过女排、乒乓球两个系队的队长，认真带队训练，参加比赛。在2011年清华大学乒乓球单项赛中我获得女子单打并列第三名的好成绩，并入选校乒乓球队。丰富的经历为大学生活增添几许优美与光亮，也使我的综合素质得到全面提高。（5）光学所推直博，科技报国梦想启航在国庆60周年游行的时候，我和清华的同学们一起走在长安街上，高喊着：“科技发展，强我中华！”那时我就立下志愿，将来投身科研，用所学的知识报效祖国。大四伊始，经过全面、冷静、客观的思考和分析，我选择了去精仪系光电工程研究所曾理江教授的实验室读直博。光学所严谨的学术态度、浓厚的科研氛围深深地吸引着我，在这里我找寻到了通往梦想的方向。虽然作为机械专业的学生，跨专业需要补大量的课程，但是我心甘情愿，渴望通过努力，早一点接触工作环境，早一点进入科研状态，在学术上有所成就。最后想说的是，我今天所取得的每一个成绩都离不开我的班集体。我所在的精81班是一个温馨团结、积极进取的集体，曾获得2008~2009学年度、2009~2010学年度、2010~2011学年度校甲级团支部，2008~2009学年度、2009~2010学年度校优良学风班，2008~2009学年度校优秀党课小组，2009~2010学年度校先进党支部，2008~2009学年度校先进班集体等诸多荣誉。在集体中，同学们互相关心，互相帮助，每个同学都得到了最大程度的成长。精81永远是我最引以为傲的集体。大学三年来，践行着“自强不息，厚德载物”的校训，追求着“又红又专，全面发展”的目标，在学校、院系老师的指导和鼓励下，在同学们的关心和帮助下，凭着坚忍不拔、奋斗不息的精神，我在学习、社工、文体各个方面不断奋斗，取得了一定的成绩。但是，成绩都已经过去了，今后我将更加努力地学习和工作，力争在新的环境中不断进步，迈上新的台阶。主要事迹（包括主要业绩、突出特点等）：在社会实践中，马冬晗同学深入社会了解民生，走进车间解决实际问题，争取系友赞助，为春蕾女童建立了图书室；在科技项目中，她精益求精，认真对待每一个细节，《I-floor2011年清华大学特等奖学金答辩——化学系马冬昕大一 93.7大二 91.8大三 93.32008年9月-2009年9月，化学系基科89班班长2010年9月-2011年9月，化学系基科89班生活委员2011年9月至今，化学系基科89班体育委员【体育代表队】2011年9月至今，清华大学体育代表队乒乓球队队员2010年8月-2011年9月，化学系女子排球队队长2008年9月至今，清华大学化学系乒乓球队、排球队、田径队队员【社团】2009年9月至今，清华大学学生国旗仪仗队队员，曾任常务副队长，现任带兵分队长2009年10月至今，清华大学学生“好读书”协会成员2011年7月至今，清华大学学生马拉松爱好者协会成员【志愿服务】2009年3月至今，清华大学本科生服务团“紫荆信箱”志愿者2010年4月-2010年9月，清华大学学习与发展中心答疑志愿者获奖励情况：【综合奖项】2009-2010学年度，清华大学学生社会实践金奖个人（本科生7人，研究生3人）2009-2010学年度，清华大学本科生优秀共产党员2009-2010学年度，清华大学优秀学生干部2010-2011学年度，清华大学优秀共青团员2008-2009学年度，清华大学学生社会实践银奖个人2009-2010学年度，综合一等奖学金——清华之友—航天CASC一等奖学金2008-2009学年度，综合一等奖学金——“好读书”奖学金2010-2011学年度，化学系学习标兵2009-2010学年度，化学系学习标兵2009年4月，入选“饮水思源，服务社会”清华大学优秀学生培养计划八期2010年4月，入选清华大学化学系实验班（学堂班）2010年9月，入选第三届清华大学社会工作“导师团”计划【集体奖项】2008-2009 学年度，所在支部获得化学系“甲级团支部”荣誉称号（时任班长）2008-2009学年度，所在班级获得化学系“优良学风班”荣誉称号（时任班长）2009年9月，所在化学系赴延安谢子长希望小学支教支队获得化学系暑期实践金奖、清华大学学生社会实践金奖支队（时任支队长）【文体奖项】2009年5月，“传承清华精神，践行科学发展”清华大学2008级新生演讲比赛一等奖2009年9月，在清华大学2009级新生演讲比赛上作为唯一老生代表，演讲《把握现在，成就未来》2011年4月，化学、化工、环境三系联合运动会女子200米第二名2010年4月，化学、化工、环境三系联合运动会女子800米第一名2009年4月，化学、化工、环境三系联合运动会女子200米第二名2010年4月，马约翰杯田径运动会女子400米比赛乙组第六名2010年4月，马约翰杯田径运动会女子4×400米接力乙组第三名2009年4月，马约翰杯田径运动会女子4×400米接力乙组第三名2010年12月，马约翰杯乒乓球团体比赛乙组第四名2010年3月，马约翰杯乒乓球混合双打比赛乙组第二名2010年3月，马约翰杯乒乓球团体比赛乙组第五名2008年11月，马约翰杯乒乓球混合双打比赛乙组第三名参加SRT计划、科研工作、科技活动、社会实践、学科竞赛、文体活动等情况：【科研工作与科技活动】2010年8月，赴印度孟买参加亚洲科学夏令营2010年3月-7月，在学生部牛犇老师指导下完成SRT项目《五年来本科生先进班集体建设规律研究》2009年7月-2010年7月，在化学系王训教授课题组参与纳米材料的研究2010年7月至今，在化学系邱勇教授课题组开展课题《蓝光离子型铱配合物的设计、合成、发光性质研究》，以此为题的《科学研究训练》课程获得了97分的最高分完成第二作者学术论文一篇：LeiHe, Dongxin Ma, Yong Qiu*, et al. Controlling intramolecular pi-pi stackinginteractions in cationic iridium complexes: the effect on photoluminescence andstability of light-emitting electrochemical cells. Journal of MaterialsChemistry (impact factor: 5.1). Submitted【社会实践】2009年寒假，参加主题为“化学生的未来”的社会实践2009年7月，赴陕西省延安谢子长希望小学开展了为期10天的支教、调研等实践活动（任支队长）2009年7月，赴湖南省湘西自治州保靖县开展了为期10天的支教、调研等实践活动2010年寒假，参加主题为“医学生成长与医疗环境”的社会实践2010年8月，赴河北省唐山市开展了为期10天的考察、调研等实践活动2010年8月，参加人文社科学院赴北京市老城区改建与社区文化口述史研究支队2011年8月，赴香港开展了为期13天的考察、调研等实践活动【文学创作】散文《五星红旗升起的地方》和诗歌《摘下我的军徽》发表在《紫荆报》上散文《记我的概率论老师》发表在《清新时报》上散文《随笔清华》发表在《化时代》创刊号上【文体活动】2008年12月，应邀在精仪系学生节“仪梦千寻”上表演原创诗歌朗诵《献给二校门的歌》2009年5月，参加“传承清华精神，践行科学发展”清华大学2008级新生演讲比赛，获得一等奖2010年1月，应邀在精仪系师生新年联欢晚会上表演原创诗歌朗诵《心之精仪》2010年5月，参加化学系毕业联欢晚会基科89班剧《香水奇缘》演出（主演，分饰四个角色）2010年12月，担任清华大学化学系首届“求索杯”理论知识竞赛主持人2011年7月，参与拍摄清华学生原创电影《清青年华》2008年10月，参加并完成北京国际马拉松10公里比赛2010年3月，考取中华人民共和国排球项目三级裁判员2011年3月，参加并完成“清华园之春”百年校庆师生长跑2011年9月，报名参加北京国际马拉松半程比赛【公益志愿活动】2008年9月至今，多次参加校园义务讲解工作2009年8月-2010年1月，化学系“新生领航计划”志愿者2009年7月，担任第二届“祖炳民”杯欣欣学校征文比赛（2009）初审评委2009年10月，参加首都庆祝中华人民共和国成立60周年群众游行活动2010年1月，献全血400 mL2011年4月，担任清华大学百年校庆马约翰杯田径运动会开幕式升旗手，实现升旗“一秒不差”我勤奋踏实，刻苦学习。
第一位当然是同济，第二位是西南交大或者东南，第三位可以是长安大学
职务 美国技术管理大学经济管理博士班导师 解放军总后勤部心理健康顾问 中央电视台东方时空栏目组心理顾问 主要经历 清华大学首位认证心理咨询督导师、中央财经大学心理咨询中心专家顾问、泰国正大集团百家医院管理讲坛首席专家。是多家学院的客座教授。曾应邀在清华大学、北京大学、北京理工大学、外交学院、中央财经大学、北京科技大学、国院关系学院、北京师范大学、中国政法大学、首都师范大学等多家院校讲学，并为多家MBA讲习所授课，所到之处受到热烈的欢迎。 主讲课程 《管理沟通学》 《组织行为学》 《领导艺术》 《团队建设》 《人力资源管理》
王爱国。根据爱企查，王爱国担任董事长兼总监，1969年11月出生，中国国籍，无永久境外居留权，清华大学工商管理硕士。中国新材料行业领军人物，中国管理科学大会副理事长，第十七届、十八届中国科学家论坛科技创新成果论文评审委员会评审专家，青岛市第十四届、十五届、十七届人大代表，青岛市劳动模范，青岛市人才战略咨询委员会委员，青岛市人民政府经济顾问。
《泰晤士高等教育》公布了世界大学排名，中国众多大学的排名都获了提升，从而体现了我国教育事业的发展势头强劲，其中清华大学，北京大学，复旦大学，上海交通大学，浙江大学等高校都榜上有名。
国内大学排名。随着近几年我国教育事业的蓬勃发展和良好的发展环境。我国大学科研实力都得到了很高的提升。本次排行中以清华大学的排行最高，位居世界第十六位，紧随其后的就是北京大学。复旦大学排名第五十一，上海交通大学排名第五十二，浙江大学排名第六十七，中国科技大学排名第七十四，南京大学排名第九十五。总共有七所大学排名前一百位，这些大学也都在意料之中。
国外大学排名。全球排名前十的大学除了英国牛津大学排名第一，剑桥大学排名第二和帝国理工学院排名第十外，其它的大学全部都来自于美国。美国哈佛大学位列第二，美国斯坦福大学并列第三，随后是麻省理工学院，加州理工学院，普林斯顿大学，加州大学伯克利分校和耶鲁大学。我国的清华大学和北京大学虽然排名比较接近，但是同顶级大学之间依旧存在较大的差距。
排名提升的原因。随着我国经济的崛起，我国开始吸引全球顶尖的学者和专家来到中国交流合作，无疑对于提升我国的科研水平具有非常重要的作用。美国的高等教育和研究领域的地位受到了中国的强有力的挑战。此外中国的各所大学在世界重要期刊和杂志上发表论文的数量和质量都呈现了明显的增长势头。申请的专利权数量也显著的增加。中国科技大学，浙江大学，复旦大学和清华大学的论文发表数量已经超过十万以上，北京大学接近十万篇。
清华大学公布了2020至2021学年度第9次校务会议修订的《攻读硕士学位研究生培养工作规定》，明确提出不把发表学术论文作为申请学位论文答辩或申请学位的前置条件。《规定》破除了硕士生学位评定中的“唯论文”倾向，取消“非专业学位硕士生应至少完成一篇与学位论文内容相关且达到发表要求的论文”的要求，不把发表学术论文作为申请学位论文答辩或申请学位的前置条件。《规定》坚持，“学位论文是进行学位评定的主要依据”，要求硕士生“在指导教师指导下独立完成学位论文研究工作，相应形成的创新成果应当以学位论文的形式完整呈现”；“硕士生完成个人培养计划、达到所在学科或专业学位类别培养方案相关要求、完成学位论文工作并达到相关要求后，方可申请学位论文答辩”。
看不说研究生需要发表论文这一事情，许多的本科生基本上都需要写一篇毕业论文，很多的学生把这当作是一件非常痛苦的事情，其实有许多的学者提出，本科生写的论文真的能对我们、对社会现象起到什么作用吗？答案不言而喻，其实很多的学生为了毕业会水论文凑字数，甚至之前还有一条完整的产业链帮代写论文，这一切其实都可以看出论文是需要很多的基础知识和社会实践才能过写出的东西，而不是我们学生随便一挥手就能勾出现的东西。
其实许多的搞笑综艺把发表论文作为一个评判的标准，这样子可以快速高效的认定这个学生在大学期间或者研究生期间是否真的把自己的时间投入到学习中去，但是这样的批判标准实在是太片面，清华作为我国的高等学府，孕育出了无数科学家人才，他们要做第一个吃螃蟹的人，打破常规对学生的禁锢，这样说不定学生会更加愿意的投入到实践和创作中去。
我觉得还好，在清华大学读博士，说明这个学生的学术能力很强，他们应该有这个能力，清华老师提出这个要求也是为了鞭策学生，让学生能力变得更强。
1、第一档次中国名校：清华大学、北京大学。清华和北大连年都为抢生源交战，排名一个第1、一个第二，可谓是不分雌雄，这两所牛校是很多高材生的必争之地，清华北大各有优势，在中国可谓是如雷贯耳，无人不知无人不晓。2、第二档次中国名校：（1）复旦大学、上海交通大学。复旦、上海交大、清华、北大四所大学放在一起又可统称为中国四大名校，是名副其实不可撼动的十大名校之首。（2）浙江大学、中国科学技术大学、南京大学。
《泰晤士高等教育》公布了世界大学排名，中国众多大学的排名都获了提升，从而体现了我国教育事业的发展势头强劲，其中清华大学，北京大学，复旦大学，上海交通大学，浙江大学等高校都榜上有名。
国内大学排名。随着近几年我国教育事业的蓬勃发展和良好的发展环境。我国大学科研实力都得到了很高的提升。本次排行中以清华大学的排行最高，位居世界第十六位，紧随其后的就是北京大学。复旦大学排名第五十一，上海交通大学排名第五十二，浙江大学排名第六十七，中国科技大学排名第七十四，南京大学排名第九十五。总共有七所大学排名前一百位，这些大学也都在意料之中。
国外大学排名。全球排名前十的大学除了英国牛津大学排名第一，剑桥大学排名第二和帝国理工学院排名第十外，其它的大学全部都来自于美国。美国哈佛大学位列第二，美国斯坦福大学并列第三，随后是麻省理工学院，加州理工学院，普林斯顿大学，加州大学伯克利分校和耶鲁大学。我国的清华大学和北京大学虽然排名比较接近，但是同顶级大学之间依旧存在较大的差距。
排名提升的原因。随着我国经济的崛起，我国开始吸引全球顶尖的学者和专家来到中国交流合作，无疑对于提升我国的科研水平具有非常重要的作用。美国的高等教育和研究领域的地位受到了中国的强有力的挑战。此外中国的各所大学在世界重要期刊和杂志上发表论文的数量和质量都呈现了明显的增长势头。申请的专利权数量也显著的增加。中国科技大学，浙江大学，复旦大学和清华大学的论文发表数量已经超过十万以上，北京大学接近十万篇。
2023年世界大学排名出来，中国有北京大学，清华大学。这些大学都榜上有名。
我觉得还好，在清华大学读博士，说明这个学生的学术能力很强，他们应该有这个能力，清华老师提出这个要求也是为了鞭策学生，让学生能力变得更强。
这样子挺好，可以减少很多不必要的文字形式，一个硕士学位不单单是看论文写的好坏，更多的应该考虑一个学生的整体素质和学习能力
论文: EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection
目前目标检测领域，高精度的模型通常需要很大的参数量和计算量，而轻量级的网络则一般都会牺牲精度。因此，论文希望建立一个可伸缩的高精度且高性能的检测框架。论文基于one-stage的检测网络范式，进行了多种主干网络、特征融合和class/box预测的结构尝试，主要面临两个挑战:
FPN是目前最广泛的多尺度融合方法，最近也有PANet和NAS-FPN一类跨尺度特征融合方法。对于融合不同的特征，最初的方法都只是简单地直接相加，然而由于不同的特征是不同的分辨率，对融合输出特征的共享应该是不相等的。为了解决这一问题，论文提出简单但高效加权的bi-directional feature pyramid network(BiFPN)，该方法使用可学习的权重来学习不同特征的重要性，同时反复地进行top-down和bottom-up的多尺度融合
论文认为除了缩放主干网络和输入图片的分辨率，特征网络(feature network)和box/class预测网络的缩放对准确率和性能也是很重要的。作者借鉴EfficientNet，提出针对检测网络的混合缩放方法(compound scaling method)，同时对主干网络，特征网络和box/class预测网络的分辨率/深度/宽度进行缩放
最后，论文将EfficientNet作为主干，结合BiFPN和混合缩放，提出新的检测系列EfficientDet，精度高且轻量，COCO上的结果如图1，论文的贡献有以下3点：
定义多尺寸特征 ，论文的目标是找到变化函数 来高效融合不同的特征，输出新特征 。具体地，图2a展示了top-down FPN网络结构，一般FPN只有一层，这里应该为了对比写了repeat形式。FPN获取3-7层的输入 ， 代表一个分辨率为 的特征层
top-down FPN操作如上所示， 为上采用或下采样来对齐分辨率， 通常是特征处理的卷积操作
top-down FPN受限于单向的信息流，为了解决这一问题，PANet(图2b)增加了额外的bottom-up路径的融合网络，NAS_FPN(图2c)使用神经架构搜索来获取更好的跨尺度特征网络的拓扑结构，但需要大量资源进行搜索。其中准确率最高的是PANet，但是其需要太多的参数和计算量，为了提高性能，论文对跨尺寸连接做了几点改进：
大多的特征融合方法都将输入特征平等对待，而论文观察到不同分辨率的输入对融合输出的特征的贡献应该是不同的。为了解决这一问题，论文提出在融合时对输入特征添加额外的权重预测，主要有以下方法：
， 是可学习的权重，可以是标量(per-feature)，也可以是向量(per-channel)，或者是多维tensor(per-pixel)。论文发现标量形式已经足够提高准确率，且不增加计算量，但是由于标量是无限制的，容易造成训练不稳定，因此，要对其进行归一化限制
，利用softmax来归一化所有的权重，但softmax操作会导致GPU性能的下降，后面会详细说明
，Relu保证 ， 保证数值稳定。这样，归一化的权重也落在 ，由于没有softmax操作，效率更高，大约加速30%
BiFPN集合了双向跨尺寸的连接和快速归一化融合，level 6的融合操作如上， 为top-down路径的中间特征， 是bottom-up路径的输出特征，其它层的特征也是类似的构造方法。为了进一步提高效率，论文特征融合时采用depthwise spearable convolution，并在每个卷积后面添加batch normalization和activation
EfficientDet的结构如图3所示，基于one-stage检测器的范式，将ImageNet-pretrained的EfficientNet作为主干，BiFPN将主干的3-7层特征作为输入，然后重复进行top-down和bottom-up的双向特征融合，所有层共享class和box网络
之前检测算法的缩放都是针对单一维度的，从EfficientNet得到启发，论文提出检测网络的新混合缩放方法，该方法使用混合因子 来同时缩放主干网络的宽度和深度、BiFPN网络、class/box网络和分辨率。由于缩放的维度过多，EfficientNet使用的网格搜索效率太慢，论文改用heuristic-based的缩放方法来同时缩放网络的所有维度
EfficientDet重复使用EfficientNet的宽度和深度因子，EfficinetNet-B0至EfficientNet-B6
论文以指数形式来缩放BiFPN宽度 (#channels)，而以线性形式增加深度 (#layers)，因为深度需要限制在较小的数字
box/class预测网络的宽度固定与BiFPN的宽度一致，而用公式2线性增加深度(#layers)
因为BiFPN使用3-7层的特征，因此输入图片的分辨率必需能被 整除，所以使用公式3线性增加分辨率
结合公式1-3和不同的 ，论文提出EfficientDet-D0到EfficientDet-D6，具体参数如Table 1，EfficientDet-D7没有使用 ，而是在D6的基础上增大输入分辨率
模型训练使用momentum=0.9和weight decay=4e-5的SGD优化器，在初始的5%warm up阶段，学习率线性从0增加到0.008，之后使用余弦衰减规律(cosine decay rule)下降，每个卷积后面都添加Batch normalization，batch norm decay=0.997，epsilon=1e-4，梯度使用指数滑动平均，decay=0.9998，采用 和 的focal loss，bbox的长宽比为 ，32块GPU，batch size=128，D0-D4采用RetinaNet的预处理方法，D5-D7采用NAS-FPN的增强方法
Table 2展示了EfficientDet与其它算法的对比结果，EfficientDet准确率更高且性能更好。在低准确率区域，Efficient-D0跟YOLOv3的相同准确率但是只用了1/28的计算量。而与RetianaNet和Mask-RCNN对比，相同的准确率只使用了1/8参数和1/25的计算量。在高准确率区域，EfficientDet-D7达到了51.0mAP，比NAS-FPN少使用4x参数量和9.3x计算量，而anchor也仅使用3x3，非9x9
论文在实际的机器上对模型的推理速度进行了对比，结果如图4所示，EfficientDet在GPU和CPU上分别有3.2x和8.1x加速
论文对主干网络和BiFPN的具体贡献进行了实验对比，结果表明主干网络和BiFPN都是很重要的。这里要注意的是，第一个模型应该是RetinaNet-R50(640)，第二和第三个模型应该是896输入，所以准确率的提升有一部分是这个原因。另外使用BiFPN后模型精简了很多，主要得益于channel的降低，FPN的channel都是256和512的，而BiFPN只使用160维，这里应该没有repeat
Table 4展示了Figure 2中同一网络使用不同跨尺寸连接的准确率和复杂度，BiFPN在准确率和复杂度上都是相当不错的
Table 5展示了不同model size下两种加权方法的对比，在精度损失不大的情况下，论文提出的fast normalized fusion能提升26%-31%的速度
figure 5展示了两种方法在训练时的权重变化过程，fast normalizaed fusion的变化过程与softmax方法十分相似。另外，可以看到权重的变化十分快速，这证明不同的特征的确贡献是不同的，
论文对比了混合缩放方法与其它方法，尽管开始的时候相差不多，但是随着模型的增大，混合精度的作用越来越明显
论文提出BiFPN这一轻量级的跨尺寸FPN以及定制的检测版混合缩放方法，基于这些优化，推出了EfficientDet系列算法，既保持高精度也保持了高性能，EfficientDet-D7达到了SOTA。整体而言，论文的idea基于之前的EfficientNet，创新点可能没有之前那么惊艳，但是从实验来看，论文推出的新检测框架十分实用，期待作者的开源
本篇文章来自CVPR2020，名字是Bringing Old Photos Back to Life，主要做对老照片的恢复工作。
老照片中往往包含多种瑕疵，且不同年代的照片由于摄影技术的不同，其畸变类型有着显著的差异。这使得在合成数据集上训练得到的模型难以适应于实际老照片的修复。与常见图片修复依赖配对监督信号不同，作者将老照片修复问题定义为在 三个图片域之间的转换问题 ：实际待修复的老照片X、合成图像R以及无瑕疵高质量目标域图片Y分别视为三个图片域，我们希望学习得到X-Z的映射，如下图1，中合成图片与目标域图片形成配对关系。
采用如图2所示的网络结构实现三元域图像转换。 具体来说，作者提出用两个变分自编码器（VAE）来分别得到两个隐空间 Z_X（≈Z_R）和Z_Y。第一个自编码器（VAE1）学习重建真实老图片与合成图片，并在中间用一个对抗学习的判别网络将两种输入的隐空间对齐到同一空间。 这里我们采用变分编码器而不是普通的自编码器，这是因为变分编码器假设隐空间满足高斯先验（Gaussian prior），因而图片的隐空间编码更为紧凑，两种输入域的分布更容易被拉近。
类似的，我们用第二个自编码器 VAE2 得到高质量目标图片的隐空间编码。之后，我们固定两个 VAE 的编解码器，利用合成图片与目标图片的显式配对关系（标识为红色框），学习一个额外的隐空间映射（蓝色虚线），以实现对图片的修复。
此外，我们注意到老照片的瑕疵可以归类为 局部损伤以及广泛性损伤 。局部损伤有照片破损、污渍、划痕、褶皱等等，往往照片含有内容上的损坏，需要网络利用全局语义信息来实现修复；广泛性损伤指图片模糊、胶片噪声、颜色泛黄等整张照片均匀程度受到影响，修复仅需图片局部信息。 因而，我们的隐空间修复网络采用局部-全局视野融合，其中全局支路采用 nonlocal 模块大大增强处理视野。我们对局部破损图片建立了数据集，训练网络预测破损区域，该破损区域显式的送入 nonlocal 模块，并设置模块感受野为非破损区域（论文中称为 partial nonlocal 模块 ）。
至此，网络可以像修复合成图片一样，高质量的复原实际老照片。在此方法中，我们另外抠出照片中人脸部分，在人脸数据集上训练网络进一步优化人脸的细节。
我们将该方法和先前方法在实际照片上进行了对比。如图3所示，我们的方法达到了最真实、自然、清晰的修复结果。