本文站在第三方的角度审视我在2022年的团队科研经历，一来是自省，二来是帮助更多同学更好的开始自己的科研生活。
科研工作是围绕一个科学问题展开的探索，只要是探索就有成功，有失败。而人工智能的科研探索，永远是以失败为主旋律。再详尽的计划，再强大的开发能力，都无法保证实验不出现问题。和数学条理清晰的证明不一样，人工智能深度学习的黑盒性质，使科研工作的展开注定磕磕绊绊。
⭐️对科研成果的要求
不同会议或期刊的收录倾向不同，例如CVPR喜欢新应用，NeurlPS喜欢理论的突破，AAAI相对就比较杂食，但对于一篇好文章的要求无非如下：
- 研究点新颖，要做到读者听上去就想要复现一下。
- 背景资料详实，需要找老前辈讨论。
- 论证的严谨，参考文献充足且逻辑自洽。
- 实验完备且充分，多角度多任务多场景（多数据集、多网络适配、多应用）
- 文章的行文规范且流畅，体现一个团队的积累。
⭐️研究的三个板块
对于一个课题组，如何进行人员的组织是一定要考虑的问题。任何一个错误的分工，或者一个模糊不清的角色定位都会造成课题推进的困难。接下来我们从三个主要的板块，展开讨论，科研团队中的大家如何扮演好自己的角色。
