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- 원칙적으로 1저자는 글쓰기 기준입니다
위의 댓글들은 뭣도 모르는 것 같구요
적어주신 기여 비율이 사실이라면 꼭 글쓰기가 아니라 다른 부분들을 봐서도 충분히 공동 1저자 가능합니다
다만 연차가 낮아 본인의 기여 퍼센트를 객관적으로 파악했는지는 의심이 드네요
보통 연차가 낮으면 객관적으로 보지 못하고 본인한테 유리하게 판단하고 억울해하는 경우가 많아서요
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- 이제 막 석사과정 시작한 학생들은 대다수가 자신의 기여를 과대평가합니다. 써놓으신 퍼센트지가 객관적이라면 공동1저자 가능합니다. 그러나 저는 질문자께서 과연 정말로 저만큼 기여하셨는지 회의적입니다. 석사 1년차의 주저자 논문은 그 자체로는 큰 의미 없다고 봐서 욕심 부릴 필요는 없다고 생각해요 어차피 박사과정, 포닥 때 실적으로 승부가 갈리는거라서요. 그 이후 PI가 돼서도 물론 실적 중요하지만 일단 자리잡는데까지는... 아무튼 저자 문제는 지도교수님과 상담해보세요.
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- k>=ist>sp>>>>yk>>>>>>>ssh 이런 느낌인데 연구환경만 따지면
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- 저는 외국 사는데 연봉 낮고 대우 안좋아도 연구에 진짜 미친 오타쿠들이 가는게 정출연이라고 생각합니다 .사기업 급 맞춰줘라, 워라밸 갖춰줘라 따지면 끝이 없죠.
실제로 지금 제가 있는 국가도 박사들이 가는 탑정출연 연봉이 사기업 학사졸들의 반토막입니다.
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- 저는 갠적으로 위대가리도 내리는게 맞다고 생각하는데 이미 올린걸 내리는건 힘들다고 봅니다
그럼 생각해봅시다. 병사월급을 올렸더니 부사관 장교들이 박탈감 느낀다고 월급 올려달라고 하고, 이제는 공무원까지 월급 올려달라고 합니다. 이 모든 사람의 월급을 올려주는게 맞을까요? 그러면 다른 국민은 어떻게 생각할까요?
세금으로 운영하는 곳이란 자각을 좀 가지세요
아니면 사기업 가던가요
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물리학 연구분야에서 ML 적용할 수 있는 분야가 어떤 것이 있을까요?
찾아보니 전산재료 분야에서 요즘 많이 접목시키려고 하는 것 같던데 실험 쪽에서 적용하는 경우는 못 본 것 같네요..
역시 실험과는 연결시키기가 힘들까요? 물론 어느 실험이냐에 따라 다르긴 할텐데 제가 모든 실험분야를 경험해보지는 못해서요.. 역량상 논문 찾고 읽는 것에도 한계가 있네요 당장은 ㅠ
대학원 진학 예정인 학부생인데 최근 ML관련 수업 들으면서 관심이 많이 생겼습니다.
혹시나 여기 선배님들 중 관련 연구 하시는 분이나 접해보신 분이라도 있을까하여 이렇게 글 써봅니다.
찾아보니 전산재료 분야에서 요즘 많이 접목시키려고 하는 것 같던데 실험 쪽에서 적용하는 경우는 못 본 것 같네요..
역시 실험과는 연결시키기가 힘들까요? 물론 어느 실험이냐에 따라 다르긴 할텐데 제가 모든 실험분야를 경험해보지는 못해서요.. 역량상 논문 찾고 읽는 것에도 한계가 있네요 당장은 ㅠ
대학원 진학 예정인 학부생인데 최근 ML관련 수업 들으면서 관심이 많이 생겼습니다.
혹시나 여기 선배님들 중 관련 연구 하시는 분이나 접해보신 분이라도 있을까하여 이렇게 글 써봅니다.
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