学术文献阅读与写作/科研实践（一）
课程概述¶
在培养方案中，《学术文献阅读与写作》与《科研实践（一）》至少要选择一项。不管选择哪个，都需要在 https://xmzkc.nju.edu.cn/ 中完成相应内容（开题报告、结题报告等）的填报。
学术文献阅读与写作¶
24fall情况： 每个学期都有开设，形式是学期中有5次讲座（不签到），在期末考试结束后再集中开展课程。 先有一个200人的课程大群，然后让同学们自行组成2-4人的小组（考虑到工作量，绝大多数小组都为3-4人）。然后每组抽签分配到以下5个专题之一。
专题1：钱柱中，汪淑兰； 专题2：张胜，闫煜婷； 专题3：程龚，陈乔晟； 专题4：王楚豫，乔钟康； 专题5：石守谦，夏浩然；
考核情况¶
进行3天的准备：阅读分配到的专题的（某个子方向的）若干篇论文，然后制作ppt并进行10分钟的答辩（第三天下午）。之后需要提交word版本的书面报告，ddl为答辩结束后的三周左右。
笔者感觉重点在于找一个靠谱的小组，会比较省事。最终得分90左右。
科研实践（一）¶
与只持续1学期（3天）的《学术文献阅读与写作》相比，《科研实践（一）》的时长为一学年。
因为仲老师的邀请，23级强基班几乎所有同学都选择了cosec组，故以下主要针对cosec的情况进行介绍。 当时离散数学结课之后，zsir向同学们发放了问卷，可以从以下13个课题中选择自己感兴趣的课题（至少3个）。
之后就会有一个初步的分组，除了强基班同学，还有软院以及其他院系的同学总共约50人。 接下来每周开一次组会（不过可能被假期、老师出差或者各种事情冲掉），随着时间推移会重新分组（根据同学意愿调换课题） 最终23级信计同学参与的课题有以下11个：
华景煜组 - “版权陷阱”强化下的大语言模型训练侵权检测 - 大模型训练数据侵权行为的检测与隐藏 (可能叫别的名字) - 媒体平台AI内容分析
张渊组 - Meta's next generation of digital advertising with MPC - Post-Quantum Signatures from Multiparty Computation
毛云龙组 - 隐私保护的大模型端侧训练方法研究 - 安全高效的联邦机器学习研究
仝伟组 - 生成模型中数据滥用的预防与检测 - 基于大模型的数据生成技术
吴楠组 - 量子人工智能中的信息安全问题 - 量子随机数发生器
考核情况¶
开题报告和结题报告应该是必须在系统中提交的。 cosec组会在5月的一个周末举行集中线上答辩（开腾讯会议，邀请校外专家参与）。 最终分数完全由导师决定。给分不错（相较于答辩质量而言）。
给后来者的建议¶
如果只是看成一门课为了拿学分的话，那么水水就过去了也无所谓（例如某组老师和同学们之间几乎没有任何交流）；
如果真的想要积累一些科研经验的，一定要自己主动的联系导师，最好让导师介绍一个学长指导一下。 有一些同学可能会联系cosec以外的组，比如lamda之类，最好直接跟自己意向的导师对接，而不是联系整个大组的boss。
例如某同学直接发邮件给课题组带头人，结果被分配到了一个有科研压力的年轻老师，一学期基本上失联的老师，回消息很慢。
笔者认为本课程是一个重要的让你发挥主观能动性的契机，毕竟绝大多数同学转段的时候还是要选择课题组的。 最好多向学长学姐打听一下/写邮件约老师线下面谈，了解自己希望想做什么样的科研（不做科研也可以！），对个人成长比较有帮助。
科研实践（二）¶
（TBD）大三上学期可选，和科研实践（一）唯一的区别是它有3学分。