第一篇：研究生學術講座報告

The Sentiment Analysis of Blog

報告人： Dr.Xiuzhen Zhang, PhD supervisor

RMIT University, Australia

時間： 周四 14:00-15:00

地點：

博客博文(Blog document)一般由個人用戶撰寫，多數(shù)博文表達著個人對經濟、政治等社會事件的觀點態(tài)度和情感傾向。因此博客為網絡輿論提供了得天獨厚的條件，蘊含豐富的輿情信息。對博客進行情感分析，有助于把握大眾輿論的態(tài)度，對商業(yè)智能、信息預測、輿情分析均具有重要研究價值.雖然之前也有一些相關工作，但目前公認的情感分析比較系統(tǒng)的研究工作開始于（Pang et al., 2002）基于監(jiān)督學習（supervised learning）方法對電影評論文本進行情感傾向性分類和（Turney,2002）基于無監(jiān)督學習（unsupervised learning）對文本情感情感傾向性分類的研究。Pang et al., 2002）基于文本的N元語法（ngram）和詞類（POS）等特征分別使用樸素貝葉斯（Naive Bayes），最大熵（Maximum Entropy）和支持向量機（Support Vector Machine，SVM）將文本情感傾向性分為正向和負向兩類，將文本的情感進行二元劃分的做法也一直沿用至今。同時他們在實驗中使用電影評論數(shù)據集目前已成為廣泛使用的情感分析的測試集。（Turney ,2002）基于點互信息（Pointwise Mutual Information，PMI）計算文本中抽取的關鍵詞和種子詞（excellent,poor）的相似度來對文本的情感傾向性進行判別（SO-PMI算法）。在此之后的大部分都是基于（Pang et al., 2002）的研究。而相對來說，（Turney et al.,2002）提出的無監(jiān)督學習的方法雖然在實現(xiàn)上更加簡單，但是由于單詞之間的情感相似度難以準確的計算和種子詞的難以確定，繼續(xù)在無監(jiān)督學習方向的研究并不是很多的，但是利用SO-PMI算法計算文本情感傾向性的思想卻被很多研究者所繼承了。

第二篇：研究生學術講座心得體會

學術講座心得體會

進入研究生院已經一年半了，在這一年半的時間里，我參加了很多的學術講座，讓我受益頗多。通過這些講座，我了解到各個領域的最新發(fā)展概況，充實了多方面的知識，拓寬了我的眼界，讓我能夠跟上科學發(fā)展的步伐。

其中朱志斌教授和周傲英教授的講座讓我印象尤為深刻。朱志斌教授現(xiàn)任桂林電子科技大學教授，主要研究方向為優(yōu)化理論與算法研究。講座的主題是圖像處理中的優(yōu)化算法，朱教授的講解條例清晰、生動有序，通常舉一些例子使道理深入清楚，滲透人心，我們都被深深的吸引住了。圖像處理是計算機應用領域中最為活躍的領域之一，從數(shù)碼相機的普及到、數(shù)字電視的開展到遙感圖像處理和智能交通，它極大地促進了人類科學研究的發(fā)展、社會生產率的提高和生活方式的改善。作為一個有廣闊應用前景的學科，還存在很多問題有待探索。近年來對數(shù)字圖像處理的研究傾向于將數(shù)字圖像作為一個組合優(yōu)化問題，并采用一系列優(yōu)化策略完成圖像處理任務。

朱教授特別講了群智能優(yōu)化算法在圖像處理中的應用。群智能優(yōu)化算法是模擬生物或生物種群的結構特點、進化規(guī)律、行為模式和思維方法等形成的計算技術和方法，具有自組織、自適應和自我學習能力以及良好的全局收斂性、并行性和魯棒性等特點。常用的群智能優(yōu)化算法有遺傳算法和蟻群算法、布谷鳥搜索算法等。以遺傳算法來說，GA是一種全局優(yōu)化搜索算法，可以對復雜的非線性多維數(shù)據空間進行快速有效的計算。特別是由于它不受搜索空間的限制性假設的約束，魯棒性及固有的并行性等，在圖像處理、分析及理解中，具有潛在的發(fā)展前景。

從朱教授的精彩講座中我還學習到：群智能優(yōu)化算法不僅僅可以用于圖像處理，其實它還可以用于其他很多方面。聯(lián)系到我的研究方向是項目調度，而項目調度是指由一系列相互關聯(lián)的活動構成，在滿足約束的條件下產生達到某種目標的調度方案。項目調度實質上就是組合優(yōu)化問題，那么我是否可以把群智能優(yōu)化算法拿過來解決我的研究問題呢？聯(lián)系到朱教授所講到的知識以及通過網絡查找相關知識，我發(fā)現(xiàn)是通過群智能優(yōu)化算法求解項目調度問題是可行的，而且應該會有比較理想的實驗效果。

朱教授的講座是我進入研究生階段以來對我影響較大的講座之一，使我印象深刻，收獲也非常大。另一次讓我受益匪淺的講座就是周傲英教授所講的《從大數(shù)據熱看我國計算機學1 界的機遇》。周傲英教授是華東師范大學長江特聘教授、云計算與大數(shù)據研究中心主任、數(shù)據科學與工程研究院院長，是我國大數(shù)據領域的領軍人物。

首先，周傲英教授以幽默風趣的開場白將大家?guī)氪髷?shù)據的世界，通過Google、Yahoo、Facebook等國外知名計算機巨頭以及阿里巴巴、京東等國內計算機巨頭的最新發(fā)展概況來引入大數(shù)據。大數(shù)據(big data)，或也可稱為巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊。

大數(shù)據的應用范圍非常廣。有機構預測，“大數(shù)據”的發(fā)展，將使零售業(yè)凈利潤增長60%以上，制造業(yè)的產品開發(fā)、組裝成本將下降50%以上。在制造行業(yè)，企業(yè)通過對網上數(shù)據分析了解客戶需求和掌握市場動向，并對大數(shù)據進行分析后，就可以有效實現(xiàn)對采購和合理庫存量的管理，大大減少因盲目進貨而導致銷售損失。在商業(yè)上，國外一些超市利用對手機的定位和購物推車獲得商場內顧客在各處停留時間，利用視頻監(jiān)視圖像軟件分析顧客購物行為，優(yōu)化商場布局和貨架排列。

大數(shù)據的火爆，也帶動了國內學術界、產業(yè)界和政府對大數(shù)據的熱情。2011年以來，中國計算機學會、中國通信學會先后成立了大數(shù)據委員會，研究大數(shù)據中的科學與工程問題，科技部的《中國云科技發(fā)展“十二五”專項規(guī)劃》和工信部的《物聯(lián)網“十二五”發(fā)展規(guī)劃》等都把大數(shù)據技術作為一項重點予以支持。其中工信部發(fā)布的物聯(lián)網“十二五”規(guī)劃上，把信息處理技術作為4項關鍵技術創(chuàng)新工程之一被提出來，其中包括了海量數(shù)據存儲、數(shù)據挖掘、圖像視頻智能分析，這都是大數(shù)據的重要組成部分。而另外3項關鍵技術創(chuàng)新工程，包括信息感知技術、信息傳輸技術、信息安全技術，也都與“大數(shù)據”密切相關。

最后，根據當前應用需求和計算環(huán)境變化的現(xiàn)狀，周傲英教授提出大數(shù)據時代是我國計算機學界面臨一個難得的發(fā)展機遇。大數(shù)據的熱潮觸發(fā)了一場思想啟蒙運動，使得“大數(shù)據是資產，不是包袱”、“要拿數(shù)據說話”等觀念逐步深入人心，改變了以往不重視數(shù)據積累，不相信數(shù)據分析等認識。有了這種思維模式的改變，大數(shù)據的應用就有了希望。周傲英教授希望我們能夠抓住大數(shù)據的熱潮中的機遇，努力提高自己，積極投入到科學發(fā)展的潮流中。

總而言之，演講者們的講解條理清楚、生動有序，時常舉一些實例，讓講的內容深入清楚，滲透人心，我們大家都被深深的吸引住了。通過老師們的講座，使我能初步領略了專家2 的一種思想以及思維方式，接觸到平時一般接觸不到的更深層次的理論知識和更前端的知識發(fā)展概況，提升了我們的專業(yè)技能，拓寬了我們的視野，使我們受益良多，真心的感謝那些為我們盡心盡力做出精彩講座的老師和專家們！雖然講座活動已經過去好長時間，但是我們不能停下科研的步伐，高度的責任感和使命感在時刻提醒我們要不斷的攀登知識的高峰，充實自我，實現(xiàn)自己的夢想！

第三篇：研究生開學學術講座心得

講座心得體會

今天，有幸聽到北航鄧路老師和上交孫劍非老師的四場講座，收獲頗豐，被智商碾壓成渣渣的感覺真爽，所以呀，雖然跟著老師的思路高效運轉很累，還是在做完明天上課的課程案例匯報準備后，熬夜及時寫下自己的感受。

第一場，鄧路老師從Motivation,Theoretical Framework,Related Literature,Data and

Methodology,Empirical

results,Robustness tests,Contributions幾方面向我們展示了一篇實證性論文的形成過程。①為了保證控制變量，盡可能排除變量外的不確定因素，可以使用更清潔、更單純的老數(shù)據，不確定假設太多的話，邏輯上就會混亂，出現(xiàn)論證不清晰的問題。②寫文章不要把研究現(xiàn)象的發(fā)生鏈條拉的過長，而應該選擇關鍵點，多做穩(wěn)健性檢驗。

第二場，孫劍非老師在講paper之前，問到大家M0，M1，M2的范圍，我們經管專業(yè)的同學大部分都記不起來了，包括我，基礎知識太不扎實了。因此，①課下考完注會一定要將高數(shù)、經濟學的概念、模型搞清楚。②有思路之后，一定要將數(shù)據及結果跑出來之后再開始寫文章。③idea相關的已有理論文獻一定要引用。④想問題思路要大膽些，不要光想外生變量對研究主體的干預，還要思考具有主觀能動性的經濟人的人為因素對研究現(xiàn)象的干預。

第三場，孫劍非老師主要強調在文章初步完成之后的修改問題，包括變量的把控，比如說“8”的一個界限。還有就是要有扎實的數(shù)理統(tǒng)計知識，在理解model的基礎上，爭取真正能自己做出model。至于扒數(shù)據，我是肯定學不會了。

第四場，鄧路老師針對專碩同學講案例分析的整個過程，說實話，雖然我是專碩，但其實我內心是很排斥用case做論文的，但是這堂講座之后，我對case的看法改變了，因為并不是所有的現(xiàn)象都能用實證來分析，在解釋一些現(xiàn)象時，case有時具有非常大的優(yōu)勢，比如說新興事物的樣本奇缺問題，比如說對單個企業(yè)的縱向分析等。還有就是在文章假設時，一定要考慮如果采用的假設是已有研究，那么就要考慮到整篇文章的假設前提是否存在沖突問題。

很珍惜吳老師給在開學初就為我們提供了這么一個寶貴而難得的學習機會，稍稍望見學習的方向。

第四篇：研究生學術講座心得體會

學術講座心得體會

進入研究生院已近三年，在這三年的時間里，我參加了很多的學術講座，讓我受益頗多。通過這些講座，我了解到各個領域的最新發(fā)展概況，充實了多方面的知識，拓寬了我的眼界，讓我能夠跟上科學發(fā)展的步伐。

首先是臺灣華梵大學副校長簡江儒教授，2014年10月16日，來自臺灣華梵大學的簡江儒教授首先給我介紹了他的工作單位-臺灣華梵大學，隨后又幽默地比較了青島科技大學與臺灣華梵大學的區(qū)別。接著進入正題給我們做了一篇名為《Trajectory Tracking of Piezoelectric Actuator using Iterative Learning Control with Zero-Phase Filtering》的報告，即使用迭代學習控制和零相位濾波器對壓電致動器的軌跡進行跟蹤。他講到迭代學習控制（iterative learning control，簡稱ILC）由Uchiyama于1978年首先提出。它是指不斷重復一個同樣軌跡的控制嘗試，并以此修正控制律，以得到非常好的控制效果的控制方法。迭代學習控制是學習控制的一個重要分支,是一種新的學習控制戰(zhàn)略。它通過反復應用先前試驗得到的信息來獲得能夠產生期望輸出軌跡的控制輸入，以此來改善控制質量。與傳統(tǒng)的控制方法不同的是，迭代學習控制能以非常簡單的方式處理不確定度相當高的動態(tài)系統(tǒng)，且僅需較少的先驗知識和計算量，同時適應性強，易于實現(xiàn)；更主要的是，它不依賴于動態(tài)系統(tǒng)的精確數(shù)學模型，是一種以迭代產生優(yōu)化輸入信號，使系統(tǒng)輸出盡可能逼近理想值的算法。它的研究對那些有著非線性、復雜性、難以建模以及高精度軌跡控制問題有著非常重要的意義。他提出了將輸入信號序列反轉后通過濾波器,然后將所得結果逆轉后再次通過濾波器的RRF濾波方法。還提出通過時間反轉法直接構造零相位數(shù)字濾波器方法。通過仿真實驗對零相位數(shù)字濾波方法給予驗證。指出零相位數(shù)字濾波器的設計方法。使數(shù)字信號處理中濾波器引起的相位失真問題得到很好的解決，并且現(xiàn)場展示了他的仿真結果，取得的成績。

第二個報告2014年11月11日，我們科大的大牛泰山學者遲泰山池榮虎老師的《On the Adaptive Iterative Learning Control for Discrete-time Systems》報告使我收獲良多。這篇報告主要講的是使用自適應迭代學習對離散時間系統(tǒng)進行控制。從簡江儒教授的報告中我了解了迭代學習控制理論。從池老師的報告中可以了解到，自適應是指處理和分析過程中,根據處理數(shù)據的數(shù)據特征自動調整處理方法、處理順序、處理參數(shù)、邊界條件或約束條件,使其與所處理數(shù)據的統(tǒng)計分布特征、結構特征相適應,以取得最佳的處理效果。自適應控制可以看作是一個能根據環(huán)境變化智能調節(jié)自身特性的反饋控制系統(tǒng)以使系統(tǒng)能按照一些設定的標準工作在最優(yōu)狀態(tài)。而離散時間系統(tǒng)有兩種描述方法:輸入-輸出描述法和狀態(tài)變量描述法。輸入-輸出描述法著眼于系統(tǒng)的輸入和輸出信號之間的關系，并不關心系統(tǒng)內部的工作狀態(tài)。狀態(tài)變量描述法不僅可以給出輸入和輸出信號之間的關系，還可提供系統(tǒng)內部變量的情況。離散時間系統(tǒng)還可分成線性和非線性兩種。同時具有疊加性和齊次性（均勻性）的系統(tǒng)，通常稱為線性離散系統(tǒng)。對于多輸入、多輸出系統(tǒng)，這種方法有其優(yōu)點。系統(tǒng)的數(shù)學模型的求解，大體上可分為時間域方法和變換域方法。前者直接分析作為時間變量的輸入和輸出信號之間的關系，即利用差分方程式研究系統(tǒng)的時間特性。變換域方法則將時間變量轉換成相應變換域中的變量函數(shù)。應用Z變換求解差分方程就是人們熟知的一種變換域方法。在變換域中進行計算較為簡便，因此應用較廣。離散時間系統(tǒng)的優(yōu)點在于精度高，便于實現(xiàn)大規(guī)模集成；重量輕、體積??；靈活，通用性。遲老師準尊教誨我們要謹記科研的任務，為實現(xiàn)科教興國而努力，遲老師不僅科研能力強，品行也深深感動著我們。

第三個報告由知網的工作人員做，主要是針對研究生期間需要對知網有一個全面的了解。中國知網，是國家知識基礎設施（National Knowledge Infrastructure，NKI）的概念，由1 世界銀行于1998年提出。CNKI工程是以實現(xiàn)全社會知識資源傳播共享與增值利用為目標的信息化建設項目，由清華大學、清華同方發(fā)起，始建于1999年6月。在黨和國家領導以及教育部、中宣部、科技部、新聞出版總署、國家版權局、國家發(fā)改委的大力支持下，在全國學術界、教育界、出版界、圖書情報界等社會各界的密切配合和清華大學的直接領導下，CNKI工程集團經過多年努力，采用自主開發(fā)并具有國際領先水平的數(shù)字圖書館技術，建成了世界上全文信息量規(guī)模最大的“CNKI數(shù)字圖書館”，并正式啟動建設《中國知識資源總庫》及CNKI網格資源共享平臺，通過產業(yè)化運作，為全社會知識資源高效共享提供最豐富的知識信息資源和最有效的知識傳播與數(shù)字化學習的平臺。（一般評定職稱所說的中國期刊網，是中國知網）

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第四個報告2015年7月2日，黃彪教授作了名為《Sparse Parameter Regression and Bayesian Interpretation》的報告，即稀疏系數(shù)的回歸和貝葉斯解釋。稀疏表示最重要的思想即是，在一個足夠大的訓練樣本空間內，對于一個類別的物體，可以大致的由訓練樣本中同類的樣本子空間線性表示，因此在當該物體有整個樣本空間表示時，其表示的系數(shù)是稀疏的。這是稀疏表示思想最重要的一個假設，當然這也是之后進一步分析的基礎。其優(yōu)點是建立的模型簡單，容易理解，容易操作；較以前的方法，對圖像的識別是從整體的方面來把握的，但是NN，NS等方法更有局限性，像NN是一對一的進行匹配，計算歐氏距離，NS雖然利用分塊的思想增加了對圖像局部特征的匹配，但是仍然不能從整體上進行把握，對圖像只是一個距離上的相似度。而稀疏表示的方法，是對所有的訓練樣本集進行抽取，獲得一個相關系數(shù)，通過這個相關系數(shù)進行分類；特征提取的個數(shù)相對于特征提取的方法更為重要。通過實驗，用PCA、DownSample、Randomsample等方法提取特征，在低維還是不穩(wěn)定的，但是較高維就顯得不那么重要了，這當然與預期是相符的，獲得原始圖像的信息越多，對于識別越有效。貝葉斯決策就是在不完全情報下，對部分未知的狀態(tài)用主觀概率估計，然后用貝葉斯公式對發(fā)生概率進行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最優(yōu)決策。貝葉斯決策理論方法是統(tǒng)計模型決策中的一個基本方法，其基本思想是：

1、已知類條件概率密度參數(shù)表達式和先驗概率。

2、利用貝葉斯公式轉換成后驗概率。

3、根據后驗概率大小進行決策分類。并且我在這個報告上有幸向黃彪老師提問問題，我提問的是：如果將公式中小級別的成分忽略，會不會跟蝴蝶效應的基本思想相悖。黃彪教授作了認真的解答：他指出，并不是對小級別成分忽略，而是減少他們的影響。這令我茅塞頓開，非常開心。

2015年7月14日，《智能交通系統(tǒng)數(shù)據挖掘技術研究與應用聯(lián)合實驗室揭牌儀式》的報告在第一會議室舉行。智能交通系統(tǒng)(Intelligent Traffic System，簡稱ITS)又稱智能運輸系統(tǒng)(Intelligent Transportation System)，是將先進的科學技術(信息技術、計算機技術、數(shù)據通信技術、傳感器技術、電子控制技術、自動控制理論、運籌學、人工智能等)有效地綜合運用于交通運輸、服務控制和車輛制造，加強車輛、道路、使用者三者之間的聯(lián)系，從而形成一種保障安全、提高效率、改善環(huán)境、節(jié)約能源的綜合運輸系統(tǒng)。智能交通系統(tǒng)(Intelligent Traffic Systems, ITS)的前身是智能車輛道路系統(tǒng)(Intelligent Vehicle Highway System, IVHS)。2 智能交通系統(tǒng)將先進的信息技術、數(shù)據通信技術、傳感器技術、電子控制技術以及計算機技術等有效地綜合運用于整個交通運輸管理體系，從而建立起一種大范圍內、全方位發(fā)揮作用的，實時、準確、高效的綜合運輸和管理系統(tǒng)。智能交通系統(tǒng)的應用范圍主要包括機場、車站客流疏導系統(tǒng)，城市交通智能調度系統(tǒng)，高速公路智能調度系統(tǒng)，運營車輛調度管理系統(tǒng)，機動車自動控制系統(tǒng)等。智能交通系統(tǒng)世界上應用最為廣泛的地區(qū)是日本，如日本的ITS系統(tǒng)相當完備和成熟，其次美國、歐洲等地區(qū)也普遍應用。中國的智能交通系統(tǒng)發(fā)展迅速，在北京、上海、廣州等大城市已經建設了先進的智能交通系統(tǒng);其中，北京建立了道路交通控制、公共交通指揮與調度、高速公路管理和緊急事件管理的4大ITS系統(tǒng);廣州建立了交通信息共用主平臺、物流信息平臺和靜態(tài)交通管理系統(tǒng)的3大ITS系統(tǒng)。隨著智能交通系統(tǒng)技術的發(fā)展，智能交通系統(tǒng)將在交通運輸行業(yè)得到越來越廣泛的運用。目前的中國ITS體系框架(第二版)的基本情況如下:用戶服務包括9 個服務領域、47 項服務、179項子服務;邏輯框架包括10個功能領域、57 項功能、101項子功能、406個過程、161 張數(shù)據流圖;物理框架包括 10個系統(tǒng)、38個子系統(tǒng)、150個系統(tǒng)模塊、51張物理框架流圖;應用系統(tǒng)包括58 個應用系統(tǒng)。

2016年11月22日，丁峰老師的《最小二乘辨識方法與論文寫作》的報告告訴了我們什么是最小二乘法的應用。最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數(shù)學優(yōu)化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據的最佳函數(shù)匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數(shù)據，并使得這些求得的數(shù)據與實際數(shù)據之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用于曲線擬合。其他一些優(yōu)化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。對給定數(shù)據點{(Xi，Yi)}(i=0,1，?，m），在取定的函數(shù)類Φ 中，求p(x）∈Φ，使誤差的平方和E^2最小，E^2=∑[p(Xi)-Yi]^2。從幾何意義上講，就是尋求與給定點 {(Xi，Yi)}(i=0,1，?，m）的距離平方和為最小的曲線y=p(x）。函數(shù)p(x）稱為擬合函數(shù)或最小二乘解，求擬合函數(shù)p(x）的方法稱為曲線擬合的最小二乘法。

總而言之，演講者們的講解條理清楚、生動有序，時常舉一些實例，讓講的內容深入清楚，滲透人心，我們大家都被深深的吸引住了。通過老師們的講座，使我能初步領略了專家的一種思想以及思維方式，接觸到平時一般接觸不到的更深層次的理論知識和更前端的知識發(fā)展概況，提升了我們的專業(yè)技能，拓寬了我們的視野，使我們受益良多，真心的感謝那些為我們盡心盡力做出精彩講座的老師和專家們！雖然講座活動已經過去好長時間，但是我們不能停下科研的步伐，高度的責任感和使命感在時刻提醒我們要不斷的攀登知識的高峰，充實自我，實現(xiàn)自己的夢想！

第五篇：學術講座報告

學術講座報告

學 號： xxxxxxxxx

姓 名： xxx

報告題目：學術報告心得體會

指導教師： xxxxxx

所屬學院： 土木工程學院

xx大學土木工程學院 Xxxx年x月xx日

于xxxx年x月xx日，來自xx大學土木工程學院隧道工程系的xxx教授為我們做了有關德國工程教育及文化的學術講座。讓我們深入了解國外土木工程的發(fā)展情況，中外文化差異以及在大學應該怎么做，和以后的就業(yè)方向。

以以前自己對德國的認識，德國是一個工業(yè)化強的國家，很多發(fā)明都來自德國，德國銷售產品注重售后服務。聽過這次講座后，我更了解到，德國除了科學家多以外，哲學家也有很多，俾斯麥，黑格爾都是著名的哲學家。再有，德國人的民族性格也是值得我們學習的：深沉、反思、勇于認錯，注重科學技術、講究效率，遵守規(guī)則、講究誠信，嚴謹，一絲不茍，較真等等。因為這種種性格，造就了今天德國的經濟實力。今后我們在工作中，也應該學會其中的品格，為中國土木工程創(chuàng)造輝煌。德國的工業(yè)制造一流，尤其是我們最熟悉的汽車產業(yè)，奔馳，寶馬，保時捷。其次，德國在電子電氣工業(yè)，機械設備制造業(yè)，化學工業(yè)，可再生能源產業(yè)也有很高的造詣。中國或許是世界工廠，但是德國公司是世界工廠的制造者，德國制造之所以譽滿全球，一是德國擁有穩(wěn)定的職業(yè)教育體系，為德國制造提供源源不斷的高素質的熟練勞動力。二是國家科技創(chuàng)新體系，該體系迅速將科技成果轉化為新的產品標準。

說到教育，眾所周知，德國的教育體系要比中國完善，定向性高，注重平時成績，高等教育更為嚴格。職業(yè)教育是德國經濟起飛的秘密武器。而中國想要像德國一樣更快發(fā)展工業(yè)經濟，恐怕最大的問題就是完善教育體系吧。德國注重理論實踐教育結合，中國更偏愛理論并且動手能力差。德國教育的主要特點在于：典型的聯(lián)邦合作式教育管理；社會的廣泛參與、監(jiān)督和管理；基礎教育雙軌制；出色的職業(yè)教育制度?？偟膩碚f，小班化教學、貴在養(yǎng)成、大學寬進嚴出。有書說到：德國是一個原料缺乏的工業(yè)國家，它依賴的是受過良好教育的技術力量。既是如此，擁有豐富原料的中國，何不因此借鑒德國教育，我們更加要在大學里努力學習知識，除了學術上的，更要有實踐中的，兩者結合。

而講座中說到的中國和德國文化差異，主要有幾點：德國人獨立，以自我為中心，生活方式與經濟發(fā)展過程有關，大膽勇于挑戰(zhàn)等等。雖然與中國文化有很多差異，但是我們應該取其精華，棄其糟粕，才能更好的揚長避短，在社會中立足。路始終要一步一步走，怎么走靠的是我們自己。

接著，傅教授說到土木學子的未來。大學畢業(yè)后，可能留學讀研，可能考公務員，可能去專業(yè)對口職業(yè)，也可能去非本專業(yè)對口職業(yè)，等等。土木工程專業(yè)畢業(yè)后，職業(yè)崗位種類很多，因為土木工程本身就設計房屋、道路、鐵路、管道、隧道、橋梁、運河、堤壩、港口、電站、飛機場、海洋平臺、給水排水以及防護工程等，所以就業(yè)面及其廣泛，崗位也比較眾多，剛剛畢業(yè)的畢業(yè)生常見的崗位就是建筑施工關鍵技術崗位八大員：施工員、質量員、安全員、標準員、材料員、機械員、勞務員、資料員。在有一定的工作經驗后，可以報考二級建造師、一級建造師、注冊結構工程師等，所以職業(yè)崗位相應還有一級、二級建造師、監(jiān)理工程師、造價工程師、咨詢工程師、結構工程師、巖土工程師、房地產評估師等。如果去了設計院，可能從事勘察、市政、地鐵、水電、建筑、規(guī)劃等，一般到地鐵公司、鐵路局、建設局（廳、部委）、質監(jiān)站、國土局、任何大型國有企事單位的基建處。當然還有去其它土木建筑相關行業(yè)，如高校、銀行等等。從講座中還了解到中國中鐵集團公司現(xiàn)擁有46家二級公司；中國交通建設股份有限公司擁有一百多家二級公司；中國建筑工程總公司8個工程局，八個勘察設計院，五十一個海外分支機構，十二個國內分公司。這些都是我們土木學子以后的去處。中國土木行業(yè)正處于大發(fā)展時期，鐵路，高速公路，機場，橋梁，隧道，高鐵走出國外，城市地下綜合管廊，基礎設施建設，水利工程等等，都是現(xiàn)時期重要發(fā)展的目標。

最后，講座告訴我們該如何在大學四年為未來準備，身為大二的我們，有個最重要的抉擇：專業(yè)的方向。了解到，我們應該選擇一個對自己職業(yè)目標有用的專業(yè)來拓展專業(yè)知識面，可以跟老師家長專家探討，根據自己的經驗成長調整自己的職業(yè)規(guī)劃，特別是相信自己對哪些感興趣，自己的喜歡的課程，這些對選專業(yè)有很大的幫助，能做出更加積極正確的抉擇。等到大三，是一個非常重要的時間，必須開始瞄準一些自己未來目標的職業(yè)、企業(yè)或進修高校進行細致入微的準備。盡管畢業(yè)看起來還很遠，但韶華飛逝，有一些事情必須及早去做以為將來做好準備。大四的時候，盡管畢業(yè)看起來還有一年時間，但是這一年會過得飛快。這一年里需要把我們畢業(yè)后的計劃定案。

大學里，我們需要收獲到母校的文聘，實用的專業(yè)技能，自學能力，同學友情等等。還應該努力建立與完善人際交往能力，獨立思考的能力，自我意識及自我修養(yǎng)。這能在未來社會上立足。

這次的講座也使我受益匪淺，大學是高等教育場所，是對自身學識，修為，素質提高的場地，我們需要借鑒他人的優(yōu)點，學習他人的長處，更要充實自己的學習生活，做一個有目標，有責任，有品味的大學生，也是為一個土木學子未來工作做準備。