「或許你永遠不知道你以前讀過的書能在什么時候派上用場，但請保持閱讀，因為閱讀的過程也是在你大腦中建立認知的過程?！?/p>

對于科研人員來說，讀論文是一種必修技能。去年，沈向洋博士曾在線上公開課《You are how you read》中分享了他對于論文閱讀與撰寫的經驗，引起領域內的高度關注。

在沈向洋看來，讀論文分為幾個階段：最簡單的是所謂的「消極閱讀」（passive reading），即大概知道文章講了什么；然后是「積極閱讀」（ active reading），主動思考這些知識有什么用；然后是「批判性閱讀」（critical reading），思考這篇文章是否言之成理；最后是「創造性閱讀」（creative reading），搞清楚文章對接下來的工作有什么幫助。

作為微軟全球歷史上職位最高的華人高層，沈向洋在微軟的職業生涯和成就跨越了二十多年，遍布多個大洲，在計算機科學和人工智能領域的貢獻為未來的科技創新打下了堅實的基礎。沈向洋在國際會議和期刊上共發表論文 200 多篇，致力于計算機視覺、圖形學、人機交互、統計學習、模式識別和機器人等領域的研究，是計算機視覺和計算機圖形學研究的世界級專家。他曾發表多篇重要的、有關 ACM SIGGRAPH 的交互式計算機視覺的論文。近年來，他還一直活躍在網絡搜索和數據挖掘研究的領域。此外，他設計的四分樹樣條函數算法是世界上最好的運動參數估計算法之一。

目前，沈向洋還擔任粵港澳大灣區數字經濟研究院（IDEA）理事長，IDEA是一家面向人工智能、數字經濟產業和前沿科技的國際化創新型研究機構，已聚集一批包括國家工程院院士、世界著名大學教授、頂尖科技企業前技術高管、世界知名開源系統發明人在內的國際一流技術專家。

為了幫助眾多科研工作者更好地閱讀論文、理解論文，在昨天上午開幕的IDEA大會上，沈向洋攜IDEA?AI平臺技術研究中心負責人謝育濤團隊共同發布了ReadPaper學術社區與「沈向洋帶你讀論文」系列節目。

ReadPaper是一個新上線的免費學術社區，旨在為科研工作者提供好用的科研工具以及交流平臺，功能包括論文搜索、文獻管理、在線筆記與學術討論。每篇論文都應該有自己的社區，科研不易，ReadPaper希望為一代代科研人鋪設進階之路。網站訪問地址：https://readpaper.com/ 。

「沈向洋帶你讀論文」系列節目由沈老師作為主持人，邀請優秀的論文作者一起探討論文細節與論文背后的故事。欄目首季會推出計算機視覺領域系列，自然語言處理領域也會同步籌備。欄目每期 20 分鐘，雙周更新，每期視頻發布時都會邀請當期作者在ReadPaper與讀者交流答疑。

「沈向洋帶你讀論文」第一期預告

11月24日，「沈向洋帶你讀論文」第一期正式上線，節目將迎來第一位重量級嘉賓華剛博士。

華剛博士現任 Wormpex AI Research 副總裁和首席科學家，是 IEEE Fellow、IAPR Fellow 和 ACM 杰出科學家。在加入 Wormpex 之前，華剛曾擔任微軟計算機視覺科學主任以及史蒂文斯理工學院副教授。他的主要研究方向為計算機視覺和模式識別，人工智能與機器人，機器學習、數據挖掘和多媒體互聯與人機協作系統。

在第一期節目中，沈向洋博士將與華剛博士共同分享論文「Video Imprint」，論文提出了一個可以處理各種視覺問題的通用表征。

論文鏈接：

http://readpaper.com/paper/2982469710

「沈向洋帶你讀論文」后續預告

節目目前已邀請到微軟亞洲研究院視覺計算組首席研究員胡瀚博士、微軟認知服務首席研究經理袁路博士、IDEA數字經濟研究院計算機視覺與機器人方向講席科學家張磊博士、蘇黎世聯邦理工學院助理教授湯思宇博士、百度人工智能體系計算機視覺首席架構師王井東博士。他們將在未來幾期節目中與大家見面，敬請期待。

第二期嘉賓：胡瀚博士

• 分享論文：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

• http://readpaper.com/paper/3138516171

第三期嘉賓：袁路博士

• 分享論文：Dynamic Head: Unifying Object Detection Heads With Attentions

• http://readpaper.com/paper/3171660447

第四期嘉賓：張磊博士

• 分享論文：Oscar: Object-Semantics Aligned Pre-training for Vision-Language Tasks

• http://readpaper.com/paper/3091588028

第五期嘉賓：湯思宇博士

• 分享論文：MetaAvatar: Learning Animatable Clothed Human Models from Few Depth Images

• http://readpaper.com/paper/3175287216

第六期嘉賓：王井東博士

• 分享論文：Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition

• https://readpaper.com/paper/3014641072

總結

以上是生活随笔為你收集整理的搞科研，从好好读论文开始：沈向洋带你读论文了的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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