发布时间：
国家对于打工人的生活和工作需要进一步的支援和帮助。以免造成不良行为。
起因是一个曾在体制内工作的高龄p9来阿里发挥余热，而该P9被另一个年轻的P9主管打了3.25最低绩效，被迫发配海南，一怒之下在内网写了这篇《有尊严》，诉说了自己被p9主管pua的经历。
事件发酵后，阿里员工开始对P9主管各种口诛笔伐，无奈之下，该P9主管下场对打325的原因进行了辩解，但是阿里员工们并不认可p11的说法。最终，CPO下场了。
有关于职场尊严：
职场上如果想要获取更多，就要献祭更多，比如用青春年华换钱花，有的想升官发财还得献祭尊严底线，献祭的越多就获取的越多。
拚2多的程序员们甚至要放弃在上班时间的拉屎权（一个楼层一两千员工，共享8个坑位，高管有VIP刷卡坑位）有赢有输，把尊严放在嘴上其实感觉挺弱的，最好的反击是奋斗努力，然后过的比对方好。
2019年6月，我国著名企业华为公司向公众宣布了一条新的招聘信息，不同于常规的人才招募方式， 此次招募的对象是 “天才少年” 。
在华为创始人任正非的计划中，他将从全球范围内，找寻20到30名天才少年，并且给予他们极高的薪酬。
如果这些年轻有为、潜力无限的新星，通过了各项严格审核以及重重考验的招聘测试的话，将拿到最低90万左右，最高201万的年薪。
对于刚刚毕业的学子来说，这样一份薪酬无疑具有极大的吸引力，因此也收到许多天才少年递来的简历。
当首批人员名单公之于众时，一位年仅27岁的博士毕业生引起了 社会 热议，因为他获得了高达201万的最高规格年薪 。
这个人就是华中 科技 大学14级博士毕业生左鹏飞。
1992年，湖北随州的一个普通工人家庭，迎来了一个新生命的到来，这个孩子就是左鹏飞。
对于左鹏飞的父母来说，喜得贵子自然是一件非常值得开心的事情， 与此同时，他们也对自己的孩子寄予了厚望。
从鹏飞两个字就能看出，他的父母希望孩子 健康 茁壮成长，日后在事业上取得更大的成功。
因此，从左鹏飞刚刚上学开始，父母就对他的教育十分重视，经常督促他认真学好老师传授的知识。
良好的家庭教育让左鹏飞从小就养成了优秀的学习习惯，在课堂上认真记录笔记，放学后还会主动进行复习。
从小学到中学阶段，左鹏飞虽然没有像许多天才少年那样，早早就在各种竞赛中闯出名声 。
但在他的班级和学校里，已经是老师和同学都一致认可的好学生，这种优秀不仅因为他成绩名列前茅，更因为他的学习能力十分突出。
尤其在数学和理科知识的学习上，别的同学需要一个月掌握的知识，左鹏飞几节课的时间就能融会贯通。
从那时起，左鹏飞的身上就展现出了远超常人的逻辑思维能力和数理计算能力。
在随州一中的三年学习时间中，左鹏飞的成绩始终稳定保持在全校前列，这也让他顺利在高考中取得了优异的发挥。
当高考成绩公布后，左鹏飞根据自己的兴趣意愿，来到了华中 科技 大学计算机专业开始了四年的大学生涯。
华中 科技 大学作为我国知名的学府， 其计算机专业也是全国知名的重点培养学科 。
多年以来，从这个专业走出的学子，既有在科研领域不断创新的学者，也有成功取得高薪，入职顶尖企业的人才。
刚刚从家乡随州来到大学的左鹏飞，面对众多与自己一样成绩优秀的学生，一时间也产生了不适应的感觉。
但这种不适应的状态，很快就被繁忙而充实的学业生活所填满， 面对着一本本复杂的专业课程书籍，左鹏飞开始了新的征程。
不同于高中时的一枝独秀，在大学里，他拥有了许多学习上旗鼓相当的“对手”，他们相互结伴在图书馆中探寻知识的奥妙。
对比如今许多大学生，左鹏飞的大学生活显得重复且单调。每天除了上课学习之外，图书馆和 体育 场就是他最常去的地方。
在别的同学醉心于网络 游戏 的时候，左鹏飞始终没有失去从小到大一直保持的学习习惯。
这种自律和勤勉的品质，让左鹏飞在大学时的成绩也十分突出，即便在人才济济的大学，也是首屈一指的存在。
2014年7月，左鹏飞大学四年的时光匆匆飞逝，转眼就到了面临毕业抉择的时刻。
华中 科技 大学计算机专业的毕业生，在就业时拥有了一块不错的“敲门砖”，能够吸引不少大企业前来招生。
因此，左鹏飞身边不少好友都选择了步入 社会 ，尽早在 社会 中进一步锻炼自己的能力。
与此同时，班级里也有不少同学选择了继续深造，通过出国、考研等方式，继续在校园的象牙塔中就读。
但左鹏飞却和所有人都不太一样，四年苦读为他争取来了一个千载难逢的机会， 那就是跳过硕士阶段，在本校攻取博士研究生学位 。
在任何一个高校中，本科生直接攻读博士学位都是极为难得的机会，这不仅要求他成绩优异，更要在学术上展露出了极高的天赋。
而左鹏飞正好满足了所有的要求，拥有了在本校继续深造的机会，不过，这个选择也让他产生了一些犹豫。
博士生与硕士生不同，攻读博士学位并非2、3年就能结束，4、5年能够毕业就很不容易 。
左鹏飞担忧自己难以在学术上取得成绩，同时也失去了获得硕士学位的资格。
在和老师进行多次长谈后，左鹏飞最终还是决定在有限的青春岁月里，为自己的梦想进行拼搏，争取早日拿到博士学位。
进入博士学习阶段后，左鹏飞来到了华中 科技 大学武汉光电国家研究中心，成为了华宇教授的学生。
作为中国计算机学会CCF杰出会员， 华宇教授在计算机信息存储、云计算、大数据分析方向有很深的研究 。
他不仅在国内主持多个国家级重点研究项目，更是国际期刊FCS和JCN的编委成员，多次在国际学术会议中发表学术报告。
来到华宇教授门下，左鹏飞深感千里马遇伯乐的喜悦，老师不仅研究方向与自己的兴趣相符合，治学态度更是无比严谨和认真。
作为年仅21岁的博士研究生，他在专业基础上与同门学子相比，具有一定的差距，这也再次激起了左鹏飞奋进的动力。
在华宇教授所带领的信息存储系统实验室中，左鹏飞的科研生涯也正式拉开了帷幕。
博士生的研究生活与本科生有极大的不同，这种差别不仅体现在生活节奏上，更体现在学习方式中。
在大学本科里，课堂教授知识是学生最主要的学习方式，书本信息、老师教授是提高自己最重要的渠道。
但在博士研究生活中，老师与学生的关系不再仅仅是“教”与“学”，而是自主寻找研究方向和内容，老师给予点拨和启发。
由于左鹏飞没有经历过研究生学习阶段， 因此需要付出更多的时间和精力，弥补自己所欠缺的基础知识和实验经验 。
为了让自己的研究和学习更加有效率，左鹏飞给自己设定了严格的时间规划，保证当天制定的学习任务全部完成。
从8点起床开始，左鹏飞就会进入实验室当中，开始今天的学习计划，直到11点半再去食堂就餐。
经过短暂的午休后，下午两点半左鹏飞又会回到实验室，直到晚上6点再去吃晚饭。
吃完饭后，左鹏飞又会来到实验室进行自己的研究，直到今天的任务全部完成。
在左鹏飞的时间计划表中，没有多余的外出和 娱乐 时间，除了必要的休息，全部精力都放在了实验和研究学习上。
这份近乎苛刻的自律，也为左鹏飞带来了应有的回报，博一结束后，他的知识储备和实验能力，已经不再是他研究的短板。
面对进步如此神速的学生，华宇教授也不由得感叹后生可畏， 与此同时，老师也对他有了更高的期待。
但人生不会永远一帆风顺，在向前奋进的道路上，挫折与失败才是人生的常态，博二到博三这两年时间，就是对左鹏飞的人生考验。
在博士生就读期间，学生发表的学术成果是衡量一个人学术研究水平的重要标准，也是其顺利毕业的重要条件。
进入博士二年级后，左鹏飞的同门师兄弟已经开始逐步产生研究成果， 在国内、国际期刊中发表论文 。
但左鹏飞在此时却遇到了研究上的瓶颈，一直以来，他所研究的方向聚焦在计算机非易失性内存领域。
简单来讲，我们平常使用的电脑、手机等设备， 在断电后会存在数据丢失问题，而非易失性内存则能改变这种情况。
但由于目前非易失性内存使用的存储介质还比较新颖，相关技术还不完善，无法保证安全性和可靠性。
左鹏飞研究的内容正是针对这一领域的相关技术，他的研究十分具有现实意义，但随之而来的难度也非常大 。
从博士一年级到博士二年级的一年里，左鹏飞撰写了相关领域的一篇研究论文，但却始终没能被任何期刊收录。
换做其他同学，很可能选择更改研究方向，或者重新寻找研究内容，但左鹏飞却并没有选择放弃。
就像他后来接受采访时所说， “既然选择了科研道路，我就想成为这个领域的专家，在这个研究领域留下自己的姓名。”
为了继续打磨自己的研究，从博士二年级到博士三年级的时间中，左鹏飞全身心投入到了这篇论文的数据更正、内容修改当中。
即便身边的同窗好友已经取得了不少成果，他也没有因此而动摇自己的研究信念，而这最终也为他带来了丰硕的回报。
经过这一年时间的沉淀、打磨， 左鹏飞的研究成果终于取得了质的进步，并且得到了学术期刊的收录 。
古话常说，万事开头难，无论是生活遇到困难，还是学术研究中遭遇瓶颈，最难的往往是最初始的阶段。
一旦成功迈过了那道艰难的门槛，之后的路就会从崎岖小径变为宽阔的阳光大道。
左鹏飞第一篇论文成功发表后，立刻引起了计算机领域激烈的讨论，此后，他的学术成果如泉涌般不断喷发。
这样的学术成果，不仅为左鹏飞赢得了荣誉，也为华中 科技 大学计算机领域研究实现了两个“零”的突破。
在此之前，华中 科技 大学还没有人在 OSDI与MICRO 两个顶级期刊中发表学术成果，左鹏飞是学校 历史 中的第一个人。
这样优异的学术成果产出，不仅让整个实验室感到羡慕，更让无数计算机领域从业者感到震惊。
单从天赋角度来说，华宇教授并不认同“天才少年”的说法，中国茫茫人海中，天纵奇才大有人在，但像他一样勤奋的天才却寥寥无几。
无数天资过人的少年，在逐渐长大的道路上失去了方向，成为“伤仲永”的悲哀 。
之所以左鹏飞能取得这样优秀的研究成果，绝不是“天赋”这两个字简单的文字能够概括，归根到底还是在于他的自律与努力。
从本科毕业就进入实验室以来，老师见证了他的成长，更加明白这背后的艰辛与不易。
一周七天规律的作息生活，没有额外 娱乐 的高强度研究， 这些不过是大家能够看到的努力，背后一次次的自我怀疑才是内在的痛苦 。
众人只能看到站在聚光灯下，接受荣誉赞誉的获奖者，但却无法看到深夜在实验室中反复思考的左鹏飞。
博士五年时间里，左鹏飞发表学术成果十余篇，成为了同学眼中“大神”般的存在。
老师们也十分欣赏左鹏飞对待学术研究的态度，甚至多次在讲堂中将他作为优秀案例勉励后辈学子。
2019年，左鹏飞带着取得的无数荣誉，拿到了属于自己的博士学位，结束了自己的校园生涯 。
本科毕业时，左鹏飞心中对未来还存有些许迷茫，如今，他终于到了大鹏一日同风起，扶摇直上九万里的人生时刻。
毕业季是每个学子都要面对的人生路口，有的人忙忙碌碌却始终找不到心仪的岗位，有的人却早已成为了各大公司的“香饽饽”。
显然，左鹏飞属于这两类人中的后者 。
从他临近毕业季开始，就有不少互联网公司前来询问他的想法，其中就有阿里、腾讯等知名企业。
从2015年开始，华中 科技 大学就与华为公司达成了诸多合作协议，因此这里不少毕业生会选择华为作为自己职业生涯的第一站。
左鹏飞在投递简历的时候，也像其他人一样，向几个较大的 科技 公司表达了兴趣，并且全部得到了热烈的回应。
正当他准备做出抉择的时候，华为公司的面试官却告诉了他一项其他的招聘计划，那就是华为的“天才少年”计划。
凭借他在计算机领域取得的学术成果，完全能够符合这项招募计划的全部条件，只要认真准备笔试、面试，一定能顺利通过。
得到这样的消息后， 左鹏飞也没有过多犹豫，投递了华为公司首席技术官这一职位 。
没过多久，华为公司便立刻给予了左鹏飞回复，不仅十分欢迎他的到来，甚至给这个应届毕业生提供了高达201万年薪的天价薪酬。
在此之后， 腾讯、阿里等各大公司纷纷再次向左鹏飞抛来橄榄枝，甚至有公司表示会给他更高的薪酬 。
许多人向左鹏飞建议，前往向他提供更高年薪的企业，但左鹏飞却并没有听从这样的意见。
但对于左鹏飞来说，薪酬只是自己进行考虑抉择的一个方面，更重要的是工作之后的内容以及是否与自己的研究相关。
不畏浮云遮望眼，自缘身在最高层，左鹏飞对于自己的未来，早已经有了明确的判断。
华为公司作为我国在5G 科技 领域的“领头羊”企业，其在科研工作上每年都会投入极大的资金和资源倾斜 。
这对左鹏飞来说具有超过金钱之外的吸引力，毕竟科研工作才是他心中需要追求一生的事业。
就像左鹏飞在此后接受采访中所说的那样， 他的理想是今后为企业界提供更多的技术进步和 科技 创新，推动我国计算机技术的发展 。
在更长远的时间里，他会以图灵等划时代的大师作为精神榜样，推动整个人类的技术进步，让计算机技术为更多人带来更好的服务。
得到华为的天价年薪后，左鹏飞的名字开始被媒体和更多人所熟知，这也让他的家人感受到了荣耀。
在这个到处宣扬金钱至上、知识无用的年代， 左鹏飞的故事就像一本古老的卷宗，提示着后辈应当如何对待知识与学习 。
单单一纸文凭确实无法改变一个人的命运，但自律的生活、勤勉的学习、坚持的态度，永远不会辜负你的付出。
当你独自走过那些埋头苦读的日子后，前方迎接你的阳光是其他人难以感受到的温暖与明亮，是命运对你向前奔跑的最好奖赏。
担任美妆事业部品牌负责人。根据天眼查得知，胡婷婷，婷婷唱古文创始人兼CEO。曾就职于阿里巴巴集团天猫，担任美妆事业部品牌负责人，她还曾任淘宝大学的企业导师。
“95来呗”平台创始人刘勇先生及联合创始人李红伟先生均来自阿里。创始人刘勇先生曾就职于阿里，负责阿里巴巴平台运营及资源整合，现任来呗CEO，联合创始人李红伟先生于2000年毕业于清华大学计算机与技术系，现任来呗副总裁及CTO,全面负责平台的运营和开发。
1,阿里巴巴本身就是个例子： 阿里巴巴是全球B2B电子商务的著名品牌,是目前全球最大的商务交流社区和网上交易市场。他曾两次被哈佛大学商学院选为MBA案例，在美国学术界掀起研究热潮，两次被美国权威财经杂志《福布斯》选为全球最佳B2B站点之一，多次被相关机构评全球最受欢迎的B2B网站、中国商务类优秀网站、中国百家优秀网站、中国最佳贸易网，被国内外媒体、硅谷和国外风险投资家誉为与Yahoo， Amazon， eBay，AOL比肩的五大互联网商务流派代表之一。其创始人、首席执行官马云也被著名的"世界经济论坛"选为"未来领袖"、被美国亚洲商业协会选为"商业领袖"，并曾多次应邀为全球著名高等学府麻省理工学院、沃顿商学院、哈佛大学讲学，是50年来第一位成为《福布斯》封面人物的中国企业家。 也许是取决于“良好的定位，稳固的结构，优秀的服务”，阿里巴巴如今巳成为全球首家拥有210万商人的电子商务网站，成为全球商人网络推广的首选网站，被商人们评为"最受欢迎的B2B网站"，杰出的成绩使阿里巴巴受到各界人士的关注。WTO首任总干事萨瑟兰出任阿里巴巴顾问，美国商务部、日本经济产业省、欧洲中小企业联合会等政府和民间机构均向本地企业推荐阿里巴巴。 "倾听客户的声音，满足客户的需求"也许是阿里巴巴生存与发展的根基，根据相关的调查显示：阿里巴巴的网上会员近五成是通过口碑相传得知阿里巴巴并使用阿里巴巴；各行业会员通过阿里巴巴商务平台双方达成合作者占总会员比率近五成。 在产品与服务方面，阿里巴巴公司为中国优秀的出口型生产企业提供在全球市场的"中国供应商"专业推广服务。中国供应商是依托世界级的网上贸易社区，顺应国际采购商网上商务运作的趋势，推荐中国优秀的出口商品供应商，获取更多更有价值的国际订单。截至2003年5月底加盟企业达到近3000家。目前已经有70%的被推荐企业已在网上成交，众多类别市场名额已满。2002年3月开始为全球注册会员提供进入诚信商务社区的通行证-"诚信通"服务。阿里巴巴积极倡导诚信电子商务，与邓白氏、ACP、华夏、新华信等国际国内著名的企业资信调查机构合作推出电子商务信用服务，帮助企业建立网上诚信档案，通过认证、评价、记录、检索、反馈等信用体系，提高网上交易的效率和成功的机会。每月赢收以双位数增长。 阿里巴巴以50万元人民币创业资本起步，吸纳了国际资本2500万美元，经过3年的发展，于2001年底实现当月盈利，2002年实现每月收入双位数的增长，实现全年盈利，从而保证对客户的持久服务能力。 下面是对阿里巴巴公司商业的模式进行分析。 阿里巴巴的营运模式是遵循一个循序渐进的过程。首先抓住基础的，然后在实施过程中不断捕捉新出现的收入机会。从最基础的替企业架设站点，到随之而来的网站推广，以及对在线贸易资信的辅助服务，交易本身的订单管理，不断延伸。出色赢利模式符合：赢利的强有力，可持续，可拓展。 1、架设企业站点 很少有企业把它理解为是一项重要的业务，理由在于这是一个高度离散的行业。你可以很从容的获得一个或者几个制作企业站点的机会，但不等于能够获得很多。这里存在收入收集上的困难。有一些公司主营这项业务，它们往往将业务定格在高端客户。阿里巴巴是一个很大的商业社区站点，这就是说它有与许多潜在顾客频繁接触的机会。更重要的是它能顺利的把潜在机会转化为现实收入。阿里巴巴的目标受众每年都要参加许多类似广交会之类的展销会议，这时候阿里巴巴的工作人员就出现了，有一些低成本的推广活动。线上与线下的营业推广相结合，实践证明能有效的收集商业机会。中小企业存在很大的伸缩性，这是说业务流程和业务规模都在迅速的发生变化。有时候它或许会找邻居帮助设计一个主页，这在当时可能已经足够了，但是很快它就有了更高的需求，这就超过了邻居的能力。阿里巴巴则有能力提供从低端到高端所有的站点解决方案。它能在企业的成长过程中获得全部收益。更大的优势在于制作商品交易市场型的站点。阿里巴巴只是替商品交易市场做一个外观主页，然后将其链接在自己的分类目录下。交易市场有了一个站点，实际上这和阿里巴巴的站点是同一个站点，这就提高了被检索的机会。网页设计毕竟是一项倾向于劳动密集型的业务。网站设计其实和开发应用程序没有什么不同，这是说存在国际转包的内在需求，这和印度班加罗尔的故事相同。这也解释阿里巴巴为什么把它的人手更多集中在劳动力成本相对低廉的杭州。国际转包的实现除了需要品牌，还要有对应的机构设置。无疑，阿里巴巴一直就是往这一方向走。 2、站点推广 对于网站的媒体定为一直十分模糊，它应当是广播式的，还是特定用户检索式的？其他从事于企业站点设计的公司存在一个很大的问题，没有对应的推广能力。而网站设计一旦完成，推广是自然需求。网站实际上是另一种媒体，广告收入对大多数网站都很重要。无论一些针对企业的服务是否被称之为广告。广播式的模式容易让人理解，但是逻辑上我们更倾向于检索式的。原因很简单，网站首页的空间是有限的，换句话说注意力本身是一种稀缺资源。一些站点的合适位置已经充满了形式各异的广告，我们忍不住困惑，增长的潜力在那里？如果我们定义为检索式的，这同时就表明了有几乎无限可供销售的广告位置。这好像就是最初网站在股市受到追捧的原因。跟大多数人的认识相反，中小企业存在很强烈的营销愿望。这一愿望没有更多转化为现实的理由是：首先通常营销的费用超过了中小企业可承受的范围。其次以前并不存在相应很好的方式。在阿里巴巴今天的收入中，站点推广的收入占了一半还多。“中国供应商”和“网上有名”。 “中国供应商”面对的是出口型的企业，“网上有名”则针对内销或工厂的出口主要以买断形式进行的那一种。其中的价格依据是，如果某家企业愿意以3万人民币的价格租赁两周的广交会展销摊位，那么它为似乎也会愿意以同样的价格购置一年的在线展销时段。今年这一价格已经上升到4万。对于一个新生事物，某种意义上阿里巴巴要证明服务的有效性。阿里巴巴有一个系统服务的思维。除了在网站上的页面设置，还可以通过“商情快递”邮件杂志，检索上的优先派序。至少它能证明付费的顾客要比免费的客户有更多的机会。有人愿意以6万人民币的价格，以便获得更多的服务内容。 3、诚信通 网络可能是虚拟的，但贸易本身必须是真实的。信用分析是企业的日常工作。这很好解释，网友们在拍卖网站上的交易并不是每一次都那么如意。易趣的统计表明在同通过身份认证但只有少数交易经历的所谓一星级顾客交易中，有6%最终受到了投诉。都一样，企业间交易存在相似的压力，所不同的是企业对此有更高的敏感性。在线贸易一方面体现了采购行为更充份的竞争性，另一方面企业对网络信息本身充满了质疑。“诚信通”作为一项服务不难理解。可以在“诚信通”上出示第三方对其的评估，企业在阿里巴巴的交易记录也有据可循。问题是这项服务本身是否会非常成功。阿里巴巴显然是希望所有的注册会员都使用这项付费的服务，最起码新注册的用户是如此。这个问题的确非常有趣。如果这一预想符合了现实，大多数的企业都购买了“诚信通”，那么意味剩下少数也会购买，即便不购买也不再重要。每个“诚信通”的价格都很便宜，但对网站而言几乎不存在成本。这就是说阿里巴巴的运营业绩将会非常的成功。另一种可能是只有少数企业购买了，这就存在用户流失的问题。类似于阿里巴巴模式的网站今天多如牛毛。阿里巴巴的认识是，首先他们在前期的努力已经吸纳了国际贸易中最活跃的顾客群。另一方面在线交易本身必须实现其严肃性。“如果某一商人在支付最基本的费用上都存在问题，那么他根本就没有资格从事生意本身。”我想这一逻辑应该被认为是正确的。 4、贸易通 贸易通是阿里巴巴网站新推出的一项服务，它的功能主要有以下几项：和百万商人安全、可靠地进行即时在线沟通、互动；结识、管理自己的商业伙伴，开展一对一的在线营销；强大的商务搜索引擎，搜尽天下商机；"服务热线"为诚信通会员即时解答网络贸易疑问,方便享受高质量的在线客户服务。其界面有点类似于常用的聊天工具QQ，非常友好且使用简单。不过，有关“贸易通”的收费一直没有行动起来，但这却是最初也是最重要的愿望。阿里巴巴的定义是从企业的每一次日常交易中抽取佣金，这在前期被舆论认为是不可能的，原因在于B2B贸易存在重复交易，企业通常不会一次就更换一家供应商。这样企业很容易绕开任何中介。这又是一个没有思维，就迅速下判断的例子。当然并不是这样的。“贸易通”可以理解为是一种订单管理软件。我想很多IT评论人都忽略了阿里巴巴这一项服务，实际上它对阿里巴巴未来的潜在影响最大，绝对不能看成电子邮件的豪华版。这里有一个观念上的不同，产品重要的是需求，而不是技术表述。“贸易通”则解决了这所有的问题。而且操作中存在很强的可行性，可以通过短消息捆绑按次计费。这一服务所面临的价格敏感性很小，而且存在一个很大的数量。“贸易通”则延伸了企业软件托管的思路。2， 阿里巴巴电子商务网站Linux应用案例 解决之道阿里巴巴在2003年年初开始启动是数据库升迁项目。3月底引进基于Linux平台的Oracle9i集群数据库(Oracle9iRAC)，4月初开始安装，到4月底便成功上线。新的数据库集群是以Dell 6650为硬件服务器、存储服务器采用Dell/EMC CX200存储阵列、以Red Hat Linux Advanced Server 2.1为操作系统、数据库采用Oracle9i集群数据库，采用三层架构，部署两个节点的集群系统。在从原有系统向新系统迁移数据时，按数据的不同特征进行，不仅能够快速迁移数据，并且大大减少了由于系统迁移而可能造成的停机时间。阿里巴巴数据库项目主管鲁国良先生说：“我们原有系统采用的数据库也是Oracle数据库，只不过它是基于Linux的单机数据库，因此，在数据迁移过程中，几乎没有遇到大问题。由于Oracle9iRAC在节点间信息交换的性能有了很大的改进，使得我们在从原来的单机系统升级到集群系统时，几乎不需要更改应用，新系统得到快速部署，一个月之内就能够上线。”应用效益鲁先生说：“通过采用2个节点的集群系统，我们能够很好地避免在升级Linux系统时可能出现的停机现象。Linux仍在迅速发展之中，其内核技术更新快，为了及时获得Linux更先进的功能，我们需要及时升级Linux内核技术。由于Exodus中的数据库集群采用的是2个节点的集群系统，我们可以先对集群中的一个节点升级其Linux内核，然后再升级另一个节点，在此过程中，系统完全能够正常运行。借助基于Linux的Oracle9i集群数据库(Oracle9iRAC)的强大功能，系统的管理工作变得简单得多，并且能够有效弥补Linux操作系统的一些不足，在降低应用成本的同时，获得强大的性能。”在性能与成本之间获得很好的平衡，全面满足网站的应用需求。采用基于Linux的Oracle9i集群数据库(Oracle9iRAC)作为Exodus的数据库平台，阿里巴巴既能够充分利用Linux平台的低成本优势，同时能够获得Oracle9i数据库强大的性能优势，获得对网站发展至关重要的系统性能、安全性、可靠性和可扩展性。性能提高60%。以基于Linux的Oracle9i集群数据库为动力的“Exodus”投入使用后，成功地把阿里巴巴网站性能提高了60%。系统在投入使用后不久，中国部分地区遭受“非典”袭击，为了尽可能避免相互接触，企业纷纷转向网上交易，作为中国最主要的商业网站之一，阿里巴巴成为广大企业进行交易的平台，日交易从“非典”前的4千~5千笔迅速攀升到6月初的9千~1万2千笔。“Exodus”的及时投入使用，为阿里巴巴从容应对快速增长的交易量提供了强大的动力，帮助阿里巴巴及时把握住新的发展机遇。系统管理简单化。借助Oracle9iRAC先进的Data Guard技术，阿里巴巴能够简化数据库的管理工作。Oracle9i Data Guard能够维护关键数据的实时拷贝，从而能够防止由于各种原因引起的数据丢失。工作区之间强大的转接和转回能力，使得硬件和操作系统的维护更为容易，同时又降低了宕机时间。比如，在过去，当主数据库和备用数据库的网络出现异常时，往往需要采用手工方式复制Archive Log，并应用到备用系统，工作量相当大，现在，这些工作都能够自动完成。大大减少宕机时间。借助基于Linux的Oracle9i集群数据库(Oracle9iRAC)的高可用性，阿里巴巴无论是升级Linux内核还是升级应用，都不需要关闭系统，有效减少了计划内停机时间。同时，集群系统中两个节点互为备份，大幅度减少了意外停机的时间。减少测试环境和实际应用环境的差异，提高系统部署的效率。现在，Linux已成为成长型企业的首选应用开发和测试平台，比如在Linux系统上运行开发数据库，而在其它系统上运行产品数据库，结果是在开发、测试、产品应用平台之间存在着差异。这种差异往往会影响到系统部署时的投入。阿里巴巴通过采用基于Linux的Oracle9i集群数据库(Oracle9iRAC)作为产品数据库，有效地缩小了这些差异，使很多测试工作变得真正有意义，直接用于产品应用平台，从而提高系统的部署效率。为什么选择ORACLE在谈及选择基于Linux的Oracle9i集群数据库的原因时，鲁先生说：“Oracle9i集群数据库在性能、安全性、24x7高可用性、稳定性方面都很好地满足了我们的应用需求，特别是它强大的易扩展性，尤其适合阿里巴巴快速发展的特点。另一方面，Oracle公司对Linux的积极态度和支持力度以及在Linux平台上不断实现的性能突破，坚定了我们采用Linux的信心，使我们既能够满足电子商务网站对性能和安全性的高要求，同时也能够很好地解决了成本控制的问题，这对我们成长型企业来说至关重要。基于Linux的Oracle9i集群数据库使我们能够以较低的成本在Linux平台上获得企业级的性能、可靠性和可扩展性，在Linux平台上运行网站的关键应用系统。其强大的集群能力，使我们能够在以后交易量上升到一定程度需要增加系统容量时，只需简单地增加节点，完全不需要更改应用，我们获得了一个真正按需部署的系统。”未来计划我们将继续关注Oracle在Linux方面的合作以及技术的发展。随着阿里巴巴业务的不断发展，我们将充分利用“Exodus”系统成功应用基于Linux的Oracle9i集群数据库的经验，改善其它应用系统，逐步把这些系统迁移到Oracle平台上。
2017年 10 月 11 日，阿里巴巴达摩院正式成立，马云的一句 “ 活得要比阿里巴巴长”，让外界对它的未来发展，有了更 “意味深长” 的期待。
在近三年多的时间里，达摩院在人工智能学术科研与应用上齐头并进，无论在国际学术顶会以及各类竞赛上，还是在推动学术成果的商业化落地上，都交出了亮眼的成绩单，这也反过来吸引着人工智能领域的顶尖研究者们都汇聚于此。
对于这些顶尖研究者们目前正在开展的研究工作，想必大家都充满了探知欲！
7月9日（晚）19:30-21:00 ，AI科技评论就将联合阿里达摩院，外加阿里集团在学术科研上同样“坚挺”的存在——阿里安全，给大家呈上一场 “ACL 2020 系列论文解读·阿里巴巴专场” 直播！
届时，来自阿里达摩院机器智能技术团队和阿里安全安全智能团队的 6 位高级算法专家、算法工程师以及研究型实习生们，将分别聚焦于多任务学习、少样本文本分类、 任务型对话、神经机器翻译、知识蒸馏、跨域分词标注等NLP 细分领域，为大家带来一场论文解读盛宴！
本次分享的嘉宾具体都有谁呢？下面一一揭晓：****分享主题： SpanMlt：一种基于跨度的用于属性词和观点词配对抽取的多任务学习框架 ****分享嘉宾：黄龙涛
分享内容：
属性词和观点词抽取，是细粒度的基于属性的情感分析（ABSA）的两个关键问题。属性－观点词对（ aspect-opinion pairs）可以为消费者和观点挖掘系统提供相关产品或服务的全局配置文件。但是，传统方法无法在没有给定属性词和观点词的情况下，直接输出属性－观点词对。尽管研究者最近提出了一些共提取方法来联合提取属性词和观点词，但是并不能配对抽取两者。为此，本文提出了一种端到端方法来解决属性词和观点词的配对抽取（PAOTE）任务。此外，本文从联合词和关系抽取的角度而非此前大多数工作中执行的序列标注方法的角度，来处理该问题。我们提出了一个基于共享跨度的多任务学习框架，其中在跨度边界的监督下提取词。同时，使用跨度表示法来联合识别配对关系。大量实验表明，我们的模型始终优于 SOTA 方法。
分享内容：
现有的工作往往使用元学习（meta learning）的方法，通过在一系列meta-task中切换来获得少样本学习的能力，但是在task间的切换会带来遗忘的问题，因此考虑使用记忆机制来辅助meta learning的训练。在本工作中，我们将监督学习得到的分类参数作为meta learning的全局记忆，并提出了动态记忆路由算法，基于dynamic routing的方式将全局记忆信息融入到meta task的训练和预测阶段。此外，动态记忆路由算法还可以使用query信息来增强归纳类别表示的能力，对口语场景下的语言多样性表达有更好的泛化性能。在中英文场景少样本分类任务数据集上，均取得了STOA的结果。
分享主题：多领域对话动作和回复联合生成****分享嘉宾：田俊峰
分享内容： 在任务型对话中，产生流畅且信息丰富的回复至关重要。现有pipeline方法通常先预测多个对话动作，然后使用它们的全局表示来辅助回复生成。这种方法有两个缺陷：第一，在预测对话动作时，多领域的固有结构被忽略了；其次，在生成回复时没有考虑到对话动作和回复之间的语义联系。为了解决这些问题，我们提出了一种同时生成对话动作和回复的神经联合生成模型。与以往的方法不同，我们的对话动作生成模块可以保留多领域对话动作的层次结构，同时我们的回复生成模块可以动态地关注到相关的对话动作。在训练时，我们采用不确定性损失函数来自适应地调整两个任务的权重。在大规模MultiWOZ数据集上进行了评估，实验结果表明，我们的模型在自动评估和人工评估上都比SOTA模型有很好的提升。****分享主题：神经机器翻译的多尺度协同深度模型******分享嘉宾：魏相鹏**
近年来，神经机器翻译(NMT)方法凭借其出色的翻译性能在大量应用场景中取代了基于统计的机器翻译方法。目前，制约NMT模型性能的因素主要包括模型的特征表达能力和数据规模。因此，我们提出一种基于多尺度协作(MSC)机制的深度神经机器翻译模型，以提高模型对底层（具象化）和高层（抽象化）特征的建模能力。
实验证明，(1) 多尺度协作机制有助于构建极深的NMT模型的同时带来性能上的提升，(2) 基于MSC机制的深度NMT模型能够更好地翻译语义结构复杂的自然语言句子。
****分享主题：多语种序列标注的结构级知识蒸馏******分享嘉宾：王新宇**
多语言序列标注是一项使用单一统一模型预测多语言标签序列的任务。与依赖于多个单语模型相比，使用多语言模型具有模型规模小、在线服务容易和对低资源语言通用的优点。然而，由于模型容量的限制，目前的多语种模型仍然远远低于单独的单语模型。本文提出将多个单语言模型（teachers）的结构知识提取到统一的多语言模型（student）中，以缩小单语言模型与统一的多语言模型之间的差距。我们提出了两种基于结构层次信息的知识挖掘方法：
****分享主题：跨域中文分词的远程标注与对抗耦合训练******分享嘉宾：丁宁**
完全监督神经方法在中文分词（CWS）的任务上取得了重大进展。但是，如果由于域间的分布差异和集外词（OOV）问题导致域迁移，则监督模型的性能始终一直大幅下降。为了实时缓解此问题，本文将跨域中文分词的远程标注和对抗性训练直观地结合在一起。
7月9日，6位来自阿里的分享嘉宾，与大家不见不散！
ACL 2020原定于2020年7月5日至10日在美国华盛顿西雅图举行，因新冠肺炎疫情改为线上会议。为促进学术交流，方便国内师生提早了解自然语言处理（NLP）前沿研究，AI 科技评论将推出「ACL 实验室系列论文解读」内容，同时欢迎更多实验室参与分享，敬请期待！
论文： 论文题目：《Search-based User Interest Modeling with Lifelong Sequential Behavior Data for Click-Through Rate Prediction》 地址： 这是阿里妈妈发表在2020SIGIR上面的又一篇佳作，让我们来阅读一下这篇论文吧。 在CTR/CVR预估领域中，用户历史行为对CTR/CVR预估的建模是很有指导意义的，用户的历史行为序列中潜藏着用户丰富的”兴趣点“，用户的每一次行为都是某个方面兴趣的一种反应。比如我喜欢各种口红产品、喜欢洗面奶、但是又对某个牌子不是特别感兴趣，基于这些兴趣的驱动，我可能浏览、点击过很多相关领域的内容或商品，那这些历史行为是否对我未来行为的预测有帮助呢，答案是肯定的。正是基于上述这种主观的行为模式，我们才需要对用户的历史行为进行建模，用户行为队列越长，包含的用户兴趣也就越丰富，但是同样也会带来更大的挑战，其实用户的兴趣是发散的多元的，如何从发散多元的用户兴趣中找到真正对当前任务有帮助的兴趣是十分重要的。 在介绍这篇论文之前建议先去看一下阿里的另一篇论文MIMN，也是基于用户长序列进行CTR预估的论文，但是MIMN存在着几个问题，一个是因为，当用户行为序列的长度进一步增加（例如，增加10倍或比十倍更多）时，MIMN无法精确捕获给定特定候选项的用户兴趣。另一个是因为，MIMN不能很好的解决延时和存储这两个瓶颈上的棘手问题，也就是说部署到线上到时候如何才能做到延时跟其他轻量模型相近。 在淘宝中，用户的浏览序列长度可能达到上千甚至上万个，怎么高效且有效的利用这种长序列信息呢？阿里妈妈提出了SIM模型来进一步从用户丰富的长期历史行为队列中挖掘用户有价值的兴趣点，并且提供一种长行为序列线上服务化的可行性方案，接下来就来看看这篇论文吧。 模型总览： SIM分为两个阶段，这两个阶段都有自己的核心部分，文章中将长序列用户行为特征的建模分为了两个模块，即Genral Search Unit（GSU）和Exact Search Unit（ESU），这两部分就是两个阶段的核心模块了。先简单的介绍下这两个模块的作用吧。GSU如图所示，简单理解就是从几百上千的用户长序列中挑选出TopK个跟候选Item最相似的K个Item，类比与推荐系统中的召回模块，先降低长序列物品的长度，在进行后续任务。另一个是ESU，这个模块的作用是对刚刚GSU抽取出来对K个物品进行序列建模，得到一个能代表用户长序列兴趣对向量，并利用这个向量进行后面对排序。 GSU的主要任务是从长度为T的序列中抽取出K个跟候选item相似的item，GSU有两种方式来选取TopK个物品，分别是hard-search 和soft-search。前面也提到了GSU类比于推荐系统中的召回阶段，而在多路召回中，一般也有基于Embedding的召回和基于策略规则的召回，其中hard-search就是基于规则的召回，soft-search就是基于Embedding的召回，下面来详细讲一下这两种方法。 这种方法比较直观而且实施起来比较简单，就是我们从候选行为序列中按照给定规则筛选出与当前目标任务相关的候选集，举个例子，我在淘宝上历史浏览过很不同种类的商品（比如电子产品、口红、男鞋等等），当候选广告是iphone12时，hard-search方法会从我历史行为队列中筛选出电子产品相关的行为进行建模，用于PCTR预估，而口红、男鞋大概率就不会对这次预估产生影响，通过上面这个例子大家应该能明白这种基于规则和策略的思路。论文中指出hard-search方法使用的是商品类别作为筛选的标准。 这种方法是基于Embedding的抽取方式，从上面的模型图的左侧可以看到整个soft-search的结构。这个部分也是一个子模型，模型的输入是候选Item和长序列，目标是CTR预估，用这种方式来学习候选Item和长序列Item的embedding信息。有了Embedding后，就可以将候选广告embedding和历史行为中的embedding算一个内积相似度，利用近似最近邻检索方法（论文中用的是ALSH）来得到topK相关的候选行为序列。 在这个子model中，DNN的输入是候选item 和Ur的concat，其中Ur：注意，如果用户行为增长到一定程度，则不可能将整个用户行为直接输入模型。 在这种情况下，可以从长序列用户行为中随机采样子序列集，这些行为仍需遵循原始序列的相同分布。 这种方法的缺点就是计算开销比较大，不如基于规则的hard-search方便，优点就是效果应该会更好一些。但是论文中也提到了两种方法在效果上的差异不是特别的大，所以最后基于性能和效果的折中，采用了hard-search这种比较简单的方式。 从模型整体上来看，这部分主要是利用从GSU抽取出来的K个Item得到一个能代表用户长期兴趣的向量，并配合其他特征送的DNN里面做整体的CTR预估任务。 论文中对这K个来自GSU对item是用self-attention进行序列建模的： 其中 为： concat中第一个是原始的embedding，第二个是关于时间的embedding。 根据self-attention的方式，我们又得到了一个向量h(K)。 这里，第二个子model也进行了ctr预估，特征是模型图上面画出来 input，还有个dien，dien前面的文章以及介绍过了，就不再赘述。 最后的loss是： 其中α和β是控制损耗权重的超参数。 在我们的实验中，如果GSU使用软搜索模型，则将α和β都设置为1。具有硬搜索模型的GSU是非参数的，并且α设置为0。 广告推荐系统对线上的计算耗时要求还是比较严格的，因为要保证用户最基本的用户体验。随着用户行为序列的进一步增长，采用传统的方式直接对长序列用户行为进行计算耗时和内存占用会增长的特别快，所以需要有针对性的对线上系统进行一定的升级和改造。文章提到在hard-search和soft-search的选择中，是基于大量的离线实验结果最终决定采用hard-search这种方便快捷有效的方式，同时信息损失也在可以接受的范围内。 一般的线上部署的系统架构图是这样： 为了让SIM能更好的给用户带来低延时的体验，阿里构建了SIM的Online Seving结构： 可以看到对于用户的行为序列，论文采用的是对每个用户采用的是两层索引的结构：key-key-value，第一个key是user_id，第二个key是category ids，value是用户行为序列中属于对应类别的item。用这种方式可以很快的通过这个索引树找到属于统一category的物品。线上A/B Test实验效果： 用户的历史行为对于整个CTR/CVR预估任务越来越重要了，如果不考虑时间和存储，那么把所有的序列输入到模型中作为长期兴趣关键点是可以精确的定位出用户的长期兴趣的，但是由于性能的原因就不得不考虑用特殊的方法对这个长序列进行一次筛选，筛选的K个物品都是跟候选Item相似的物品，能做到裁剪的效果还不会带来CTR预估的损失。在进行筛选过程中还分为了两种方法，但是为了部署到线上，就要考虑性能最好的hard-search方式进行TopK筛选任务，这种方式跟Embedding筛选的效果是差不多的，但是速度比Embedding快，所以采用这种方式。 未来应该还会有更多针对序列推荐的论文，单纯的对长序列阶段还带来一定的兴趣偏差，所以如何有效挖掘用户更丰富行为特征背后的商业价值是需要好好思考的。
论文： 论文题目：《Search-based User Interest Modeling with Lifelong Sequential Behavior Data for Click-Through Rate Prediction》 地址： 这是阿里妈妈发表在2020SIGIR上面的又一篇佳作，让我们来阅读一下这篇论文吧。 在CTR/CVR预估领域中，用户历史行为对CTR/CVR预估的建模是很有指导意义的，用户的历史行为序列中潜藏着用户丰富的”兴趣点“，用户的每一次行为都是某个方面兴趣的一种反应。比如我喜欢各种口红产品、喜欢洗面奶、但是又对某个牌子不是特别感兴趣，基于这些兴趣的驱动，我可能浏览、点击过很多相关领域的内容或商品，那这些历史行为是否对我未来行为的预测有帮助呢，答案是肯定的。正是基于上述这种主观的行为模式，我们才需要对用户的历史行为进行建模，用户行为队列越长，包含的用户兴趣也就越丰富，但是同样也会带来更大的挑战，其实用户的兴趣是发散的多元的，如何从发散多元的用户兴趣中找到真正对当前任务有帮助的兴趣是十分重要的。 在介绍这篇论文之前建议先去看一下阿里的另一篇论文MIMN，也是基于用户长序列进行CTR预估的论文，但是MIMN存在着几个问题，一个是因为，当用户行为序列的长度进一步增加（例如，增加10倍或比十倍更多）时，MIMN无法精确捕获给定特定候选项的用户兴趣。另一个是因为，MIMN不能很好的解决延时和存储这两个瓶颈上的棘手问题，也就是说部署到线上到时候如何才能做到延时跟其他轻量模型相近。 在淘宝中，用户的浏览序列长度可能达到上千甚至上万个，怎么高效且有效的利用这种长序列信息呢？阿里妈妈提出了SIM模型来进一步从用户丰富的长期历史行为队列中挖掘用户有价值的兴趣点，并且提供一种长行为序列线上服务化的可行性方案，接下来就来看看这篇论文吧。 模型总览： SIM分为两个阶段，这两个阶段都有自己的核心部分，文章中将长序列用户行为特征的建模分为了两个模块，即Genral Search Unit（GSU）和Exact Search Unit（ESU），这两部分就是两个阶段的核心模块了。先简单的介绍下这两个模块的作用吧。GSU如图所示，简单理解就是从几百上千的用户长序列中挑选出TopK个跟候选Item最相似的K个Item，类比与推荐系统中的召回模块，先降低长序列物品的长度，在进行后续任务。另一个是ESU，这个模块的作用是对刚刚GSU抽取出来对K个物品进行序列建模，得到一个能代表用户长序列兴趣对向量，并利用这个向量进行后面对排序。 GSU的主要任务是从长度为T的序列中抽取出K个跟候选item相似的item，GSU有两种方式来选取TopK个物品，分别是hard-search 和soft-search。前面也提到了GSU类比于推荐系统中的召回阶段，而在多路召回中，一般也有基于Embedding的召回和基于策略规则的召回，其中hard-search就是基于规则的召回，soft-search就是基于Embedding的召回，下面来详细讲一下这两种方法。 这种方法比较直观而且实施起来比较简单，就是我们从候选行为序列中按照给定规则筛选出与当前目标任务相关的候选集，举个例子，我在淘宝上历史浏览过很不同种类的商品（比如电子产品、口红、男鞋等等），当候选广告是iphone12时，hard-search方法会从我历史行为队列中筛选出电子产品相关的行为进行建模，用于PCTR预估，而口红、男鞋大概率就不会对这次预估产生影响，通过上面这个例子大家应该能明白这种基于规则和策略的思路。论文中指出hard-search方法使用的是商品类别作为筛选的标准。 这种方法是基于Embedding的抽取方式，从上面的模型图的左侧可以看到整个soft-search的结构。这个部分也是一个子模型，模型的输入是候选Item和长序列，目标是CTR预估，用这种方式来学习候选Item和长序列Item的embedding信息。有了Embedding后，就可以将候选广告embedding和历史行为中的embedding算一个内积相似度，利用近似最近邻检索方法（论文中用的是ALSH）来得到topK相关的候选行为序列。 在这个子model中，DNN的输入是候选item 和Ur的concat，其中Ur：注意，如果用户行为增长到一定程度，则不可能将整个用户行为直接输入模型。 在这种情况下，可以从长序列用户行为中随机采样子序列集，这些行为仍需遵循原始序列的相同分布。 这种方法的缺点就是计算开销比较大，不如基于规则的hard-search方便，优点就是效果应该会更好一些。但是论文中也提到了两种方法在效果上的差异不是特别的大，所以最后基于性能和效果的折中，采用了hard-search这种比较简单的方式。 从模型整体上来看，这部分主要是利用从GSU抽取出来的K个Item得到一个能代表用户长期兴趣的向量，并配合其他特征送的DNN里面做整体的CTR预估任务。 论文中对这K个来自GSU对item是用self-attention进行序列建模的： 其中 为： concat中第一个是原始的embedding，第二个是关于时间的embedding。 根据self-attention的方式，我们又得到了一个向量h(K)。 这里，第二个子model也进行了ctr预估，特征是模型图上面画出来 input，还有个dien，dien前面的文章以及介绍过了，就不再赘述。 最后的loss是： 其中α和β是控制损耗权重的超参数。 在我们的实验中，如果GSU使用软搜索模型，则将α和β都设置为1。具有硬搜索模型的GSU是非参数的，并且α设置为0。 广告推荐系统对线上的计算耗时要求还是比较严格的，因为要保证用户最基本的用户体验。随着用户行为序列的进一步增长，采用传统的方式直接对长序列用户行为进行计算耗时和内存占用会增长的特别快，所以需要有针对性的对线上系统进行一定的升级和改造。文章提到在hard-search和soft-search的选择中，是基于大量的离线实验结果最终决定采用hard-search这种方便快捷有效的方式，同时信息损失也在可以接受的范围内。 一般的线上部署的系统架构图是这样： 为了让SIM能更好的给用户带来低延时的体验，阿里构建了SIM的Online Seving结构： 可以看到对于用户的行为序列，论文采用的是对每个用户采用的是两层索引的结构：key-key-value，第一个key是user_id，第二个key是category ids，value是用户行为序列中属于对应类别的item。用这种方式可以很快的通过这个索引树找到属于统一category的物品。线上A/B Test实验效果： 用户的历史行为对于整个CTR/CVR预估任务越来越重要了，如果不考虑时间和存储，那么把所有的序列输入到模型中作为长期兴趣关键点是可以精确的定位出用户的长期兴趣的，但是由于性能的原因就不得不考虑用特殊的方法对这个长序列进行一次筛选，筛选的K个物品都是跟候选Item相似的物品，能做到裁剪的效果还不会带来CTR预估的损失。在进行筛选过程中还分为了两种方法，但是为了部署到线上，就要考虑性能最好的hard-search方式进行TopK筛选任务，这种方式跟Embedding筛选的效果是差不多的，但是速度比Embedding快，所以采用这种方式。 未来应该还会有更多针对序列推荐的论文，单纯的对长序列阶段还带来一定的兴趣偏差，所以如何有效挖掘用户更丰富行为特征背后的商业价值是需要好好思考的。
Paperbye论文查重系统，无论从查重内容准确度，修改论文效率，还是使用体验，都在不断精进，2018年下半年正式推出全新的论文查重系统，不光可以查重还可以自动降重。因此paperbye并不是纯粹的论文查重系统，准确的描述是，自带改重的论文查重系统，解决了目前市场论文查重之后，不知道怎么修改和修改论文效率低的问题，利用软件的“机器人改重”功能，实现软件的自动修改论文重复内容，从而达到迅速自动降低论文重复率，特别是对于第一次写论文的同学，软件自动修改论文内容，会给同学们一些启示或直接使用机器修改的内容进行替换原文内容，提高的文章查重和修改效率。
具体看看有哪些实用功能：
1、机器人智能改重
Paperbye改重是机器人自动修改查重报告里相似的文字内容，自动修改就是论文查重完成后，系统自动把相似内容通过深度学习的数据内容进行替换修改，达到自动降低文章相似率的目的。一篇几万字的文章，10秒内容可以修改完成，这个修改效率是任何人工都无法比拟的，修改文章效率高是机器人修改的独特优势。机器人修改的语句并不是简单的替换关键词和调换语序，主要原理是通过深度学习大量数据后把语义相似的句子进行替换。
2、免费在线改重
在线改重功能是机器人改重功能的延伸和完善，机器改重功能并不是非常完美，就像我们现在的语音识别系统，语音输入并不是100%的完美识别，用手机语音输入文字大家应该有体会。对于机器人修改的语句并不是每句都修改的很完美的，遇到一些专业性比较强的术语修改的会有些牵强，但是不用担心，可以在免费改重工具编辑器里自主修改，通过人工修改相结合达到完美降重效果。
3、同步查重功能
这个功能根据“赫洛克效应”的及时反馈的心理原理，在修改论文的过程中，修改一句话，通过paperbye的“同步查重”功能，马上就可以看到修改效果，达到及时反馈，并且及时检验了修改的方法技巧，使继续修改的信心大增，可以大大提高修改论文的质量和效率。传统的论文查重方式的是你必须把全文或片段改完，重新提交论文到查重系统里重新检测才能知道结果，这种方式无论从流程，还是查重后修改，都比较繁琐，更重的是如果通过修改查重后的相似比例降下来不理想，给人的感觉比较身心疲惫，没有愉悦感，对修改论文极度厌恶。Paperbye论文查重系统解决了这个问题，算是颠覆传统，开创先河，让论文降重不再痛苦。
4、同步查重和在线改重的结合
这两个功能在paperbye查重系统里像一双筷子一样，紧密结合使用的，自己对文章内容修改后，就需要对修改的内容进行查重，点击系统里的“同步查重”，马上就会看到修改后的效果，甚至修改1个字，都可以进行马上查重并反馈修改结果，真正实现一边修改论文，一边进行论文查重。修改、查重同步进行，完美结合。市场上声称“在线改重”，好多同学容易误解，那种改重是必须改完整片文章，再整篇提交，就是传统的论文查重方式，并不能实现修改一句马上看到修改结果。目前paperbye才是真正的实现了边修改边查重的同步效果。
1、最主流，最靠谱的查重网站，知网，万方，维普三大巨头。这三个是最常用的三个查重网站，其优点是查重准确，认可度高，唯一的缺点是费用较贵。2、其他的一些查重平台，paperok，paperfree等。这些平台虽然没有前面所述的三个平台认可度高，但是基本上都会有免费的查重次数，对于学生党来说还是不错的选择。3、科学且省钱的查重方法推荐。很多学校会提供1到2次免费查重的机会，一般是在知网，大家要注意学校的相关政策，不要浪费掉宝贵的机会。
学校简介
广西大学是广西办学历史最悠久、规模最大的综合性大学，是广西唯一的国家“211工程”建设学校，中西部高校提升综合实力计划建设高校、世界一流学科建设高校，教育部和广西壮族自治区人民政府合建的“部区合建”高校。现有1个“世界一流”建设学科、2个“部区合建”一流学科群，2个国家重点学科，1个国家重点（培育）学科；17个一级学科博士学位授权点，39个一级学科硕士学位授权点，26个硕士专业学位授权类别和10个博士后科研流动站。有1个国家重点实验室、1个省部共建国家重点实验室培育基地和1个国家级国际科技合作基地，2个省部共建协同创新中心，3个教育部重点实验室和工程研究中心,1个教育部战略研究基地,1个教育部区域与国别研究基地,1个国家林业局重点实验室，和一批广西重大科技创新基地、重点实验室、工程技术研究中心、农业良种培育中心等。有4个广西“2011协同创新中心和培育基地”，1个广西人文社会科学重点研究基地、20个广西高校重点实验室，6个广西高校人文社会科学重点研究基地。现有院士1人、双聘院士5人、“973”项目首席科学家1人、教育部“长江学者”特聘教授6人、教育部“长江学者”讲座教授1人、国家“杰出青年基金”获得者4人、国家“百千万人才工程”人选11人、国家“杰出专业技术人才”2人、中国科学院“国外引进杰出人才”(百人计划)人选8人、国家海外高层次人才引进计划8人、国家“有突出贡献中青年专家”7名、全国文化名家暨“四个一批”人才2人、科技部“中青年科技创新领军人才”1人、教育部“新世纪优秀人才支持计划”人选7人、鲁迅文学奖获得者1人，享受国务院政府特殊津贴专家36人。
学院简介
广西大学国际学院成立于2018年6月，由原中国-东盟研究院，中国-东盟学院、中加国际学院、国际教育学院、广西大学复杂性科学与大数据技术研究所等5个单位整合而成，承担着广西大学国际化战略的重要任务，主要负责广西大学与美国、法国、加拿大等知名大学的交流与合作、全校留学生的招生与管理，对外汉语教学与国际教育事务。
国际学院是广西大学国际化的窗口，学院结合区域发展趋势，坚持特色化办学。目前，国际学院拥有中方教职工117名，外籍教师9名，在读中国学生790名，研究生39名，本科生751名，招收管理全校留学生2267名。
同时，国际学院作为中国—东盟区域发展省部共建协同创新中心人才培养基地的创新载体，不断吸收和学习协同创新中心的各项研究成果。中国—东盟区域发展省部共建协同创新中心于2015年在北京第二轮组建，中心共有49支共353人的研究团队，分别由协同创新中心主任、首席科学家担任主要负责人，分布在10个协同创新平台中。目前，中心已产出了近200项应用成果和900多项高水平理论成果。这些成果均具有重要的经济和社会效益，为政府制定有关中国—东盟区域发展的重大项目决策提供了理论依据和支持，也为我国现代化建设、经济理论创新和话语体系构建做出了贡献。
此外，国际学院下属的中国-东盟信息港大数据研究院2018年7月，经自治区政府批准，正式建立。到目前为止，大数据研究院已与阿里云、百度、华为、中科院计算所、中国科学院大学、北京航空航天大学、北京邮电大学、中科院软件中心、中国—东盟信息港建立了合作关系，共同建设中国—东盟合作大数据平台。大数据研究院于2018年获广西创新驱动发展专项（科技重大专项）立项，资助金额1100万元，将建设中国—东盟金融合作大数据平台，构建以数据挖掘为关键要素和以区块链为关键技术的中国—东盟合作数字经济。此外，大数据研究正规划建设澜沧江—湄公河流域生态与经济大数据平台、中新互联互通陆海贸易新通道数据库、《一带一路海上合作设想》中的“泛南海合作”全息数据库平台、人工智能技术应用与“数字广西”大数据平台以及全球价值链与中国—东盟生产贸易链大数据平台。
经过长期建设发展，国际学院现有全国文化名家暨“四个一批”人才1人，国家级有突出贡献的中青年专家1人，中国科学院百人计划人选1人，“八桂学者”2人，广西C类高层次人才3人，君武学者1人，享受政府特殊津贴专家2人，教育部“长江学者与创新团队发展计划” 创新团队1支、教育部省部共建人文社科类协同创新中心1个、教育部科技委战略研究基地1个、数字广西建设标杆引领重点支撑平台及自治区工程研究中心1个、教育部国别和区域研究基地11个。
国际学院拥有一流的海外教育资源，一流的中外教学科研队伍，一流的教学设施，一流的国际化学习环境，一流的教学和管理体系，学院不断借鉴和融合先进办学理念、创新人才培养模式，为区域社会经济文化发展服务，同时，利用自身国际化水平以及科研平台优势，培养具有国际视野的高素质复合型人才。此外，在中国—东盟区域发展省部共建协同创新中心，中国-东盟大学智库联盟以及中国—东盟金融合作学院三大平台的支持下，中美校际交流项目学生将有机会优先于其他学生，参与到两个研究平台的科研项目和国际科技合作项目中, 每个参与项目的本科生都会有1名导师指导，实行本科生导师制。
近年来，广西大学国际学院教学科研人员共发表论文775篇，出版学术专著192册，提交综合研究报告215份，主持各类科研项目203项（其中国家级、省部级科研项目73项），获得教育部高等学校科学研究优秀成果奖、安子介国际贸易研究奖、自治区社科优秀成果奖等省部级成果奖54项，自治区决策咨询成果奖等其他奖项30多项，在学术界和社会上产生了较大影响，研究成果居国内领先水平。
自十八大召开以来，共有48项“东盟”有关成果入选《教育部社会科学委员会专家建议》、《教育部成果摘报》和《中共中央对外联络部当代世界研究参阅资料》、《教育部简报》等中央内参或要报，27项政策建议获得中共中央政治局常委、政治局委员、国务院、自治区领导批示，为国家相关部门提供了对外合作特别是中国与东盟合作领域的决策咨询，发挥了重要智囊和参谋作用。
广西大学国际学院下属的中国—东盟研究院拥有多个成果展示平台，主要包括《中国—东盟研究》、《国别舆情周报》、《中国—东盟涉华舆情》、《国别专题分析》、《ASEAN舆情周报》、《中国—东盟舆情半月谈》、《中国—东盟研究观察》、《中国—东盟政治、经济、社会周刊》、《中国—东盟研究成果摘报》等重要刊物，以及《中国—东盟合作发展报告》、中国—东盟研究院文库和学术论坛刊物。
招生信息
广西大学国际学院负责全校国际合作项目以及留学生的招生与管理、对外汉语教学等国际教育事务。国际学院与中国-东盟金融合作学院共同完成对中美校际交流项目的培养方案实施。中国-东盟金融合作学院以多种形式引进海内外高端金融人才，组建一流师资团队，依托广西大学金融学科开展高层次人才金融学历教育，与宽口径、厚基础的应用经济学本科大类培养体系相衔接，为中美校际交流项目提供更加完善的培养体系。
2020年，广西大学在中美校际交流项目2个专业招生：
广西大学中美校际交流项目专业基本信息
专业名称
文凭和学位证书
学制（年）
学费
（万元/年）
合作院校
金融学
广西大学普通本科毕业证书和学士学位证书（学生的成绩单、教育部学籍学历信息管理平台和学位授予信息（备案）系统上将标注“中外校际交流项目”）、美国中田纳西州立大学硕士学位证书
3+1+1
4.2
美国中田纳西州立大学
工商管理
根据广西大学与美方合作院校的《合作协议》，广西大学将为学习期满并达到广西大学毕业要求和学位授予要求的学生颁发广西大学普通本科毕业证书和学士学位证书[学生的成绩单、教育部学籍学历信息管理平台和学位授予信息（备案）系统上将标注“中外校际交流项目”]。在广西大学学习期间，学费为4年一贯制收费，每年4.2万元。
中美校际交流项目（中方普通本科毕业证书和学士学位证书、美方硕士学位证书）
本项目是广西大学与美国中田纳西州立大学合作举办的校际交流项目，在金融学、工商管理2个专业招生。项目学生将需要在广西大学学习至少三年的课程，前三年学习成绩合格达到中田纳西州立大学录取条件的学生，第四年赴中田纳西州立大学接受大学教育。学生在美国学习第一年完成所有要求课程后可颁发美国文化教育结业证书，在中田纳西州立大学完成的课程可在广西大学进行学分转换，以满足广西大学本科毕业和学士学位的要求。同时，赴中田纳西州立大学学习的项目学生，在第一年课程成绩符合要求的情况下，将有资格学习中田纳西州立大学硕士学位课程，按规定圆满完成学业并达到两校毕业和学位要求成绩合格的学生将能够在五年内获得广西大学普通本科毕业证书和学士学位证书（学生的成绩单、教育部学籍学历信息管理平台和学位授予信息（备案）系统上将标注“中外校际交流项目”）以及中田纳西州立大学的硕士学位证书。
1.金融学专业
培养目标：培养具有良好的职业道德和社会适应能力，具有市场经济意识和实践能力，具有创新意识和全球化视野，熟悉中国和美国金融市场，在国际化方面具有独特竞争优势，能适应金融学科理论及实践发展要求的“应用型、创新性、国际化”复合型金融人才。
主要课程：英语（雅思标准）、国际金融、商务沟通、微观经济学（全英）、宏观经济学（全英）、统计学、会计学、财政学、国际贸易学、计量经济学、财务报表分析、金融学、公司金融、商业银行经营管理、投资学等。
培养特色：一是由中美联合培养，在美国的学习经历较好地开拓了学生的国际视野，同时，实现中美课程的结合与对比式教学。培养方案既依照中国金融学的国家标准制定，又结合了美国对金融专业的培养要求。使学生熟悉中国和美国有关金融、经济的方针、政策和法规。二强化国际化背景下金融从业人员素质的培养，既有以雅思为基础的英语课程、跨文化交流课程，又有相当比例全英文专业授课。使学生具有较高的英语水平，能熟练读、写、听、说和查阅英文文献， 能胜任专业论文、各类应用文体的写作并具有较强的国际商务谈判能力。三是注重创新创业能力的培养，在基础的金融专业课程上，增加了创新创业课程。四是强化理论联系实际的能力培养，除了培养方案增设理论与实践相结合的特色课程外，在增中了社会实践的学分，使学生具有处理经济管理业务的基本能力和运用金融学知识解决实际金融问题的能力。五是注重与经济前沿问题的结合，在选修课中加入了互联网金融、金融大数据分析、区块链等内容，使学生了解金融理论前沿和世界经济金融的发展动态。
毕业生适合在人民银行、银监会、保监会、金融办等金融监管机构以及商业银行、证券公司、保险公司、交易所、基金公司等金融企业从事管理、研究、业务等方面的工作，也适合在高校、企业、以及世界金融机构从事教学、科研、财务、管理等工作。
2.工商管理专业
培养目标：本专业人才培养目标，一是具备良好的英语交流与应用能力，有国际化的视野；二是掌握国际经济发展与跨国企业经营管理知识，具备初步的全球化商务能力；三是熟练掌握与运用计划、组织、领导与控制等基本管理职能工作的概念、理论、方法与技术；四是熟悉与胜任企业营销、财务与会计、人力资源管理和生产运作管理工作原理与流程；五是初步具备能超出单个企业职能部门、从企业整体发展的角度规划部门工作的战略管理意识与能力；六是具备良好社会道德情操、敢于创新创业的企业家精神气质，并熟练掌握与运用创业管理过程的基本技能与方法，具有一定创业实践体验与操作能力；七是掌握从事工商管理学研究的基本研究方法与技术；八是初步具备国际化创业的技能与能力。
主要课程：英语（雅思标准）、战略管理、创业管理、综合业务会计调查、人力资源管理、市场营销学、财务管理、会计学、金融学、企业家精神与创新、管理研究方法、运营管理、管理信息系统、综合管理技能沙盘实训等。
养特色：一是由中美联合培养，在美国的学习经历较好地增强了学生的国际视野和跨国管理能力，同时，实现中美课程的结合与对比式教学。培养方案既依照中国工商管理的国家标准制定，又结合了美国对工商管理专业的培养要求。二强化国际化背景下现代化企业的高级管理人员素质的培养，既有以雅思为基础的英语课程、跨文化交流课程，又有相当比例全英文专业授课。三是注重企业家精神、创新创业能力的培养，在基础的工商管理专业课程上，增加了企业家精神、创业管理等多项课程。四是强化理论联系实际的能力培养，除了培养方案增设理论与实践相结合的特色课程外，在增中了社会实践的学分。五是注重与经济前沿问题的结合，在选修课中加入了互联网金融、技术与创新的战略管理等课程。
就业去向：毕业生可在政府机关、银行等金融机构、各类大型跨国公司、国企等相关部门工作。由于专业进行的是语言与专业的复合型培养，在“一带一路”背景下，各种与涉外管理相关的业务岗位均是本专业人才的主要就业方向。
外方合作学校介绍
美国中田纳西州立大学(Middle Tennessee State University, 缩称： MTSU)建于1911年的中田纳西州立大学（大学位于美国田纳西州州府纳什维尔市以南35英里的墨弗里斯堡市，现有26000学生，是田纳西州最大的综合性大学。美丽的校园占地面积约500英亩，古老与现代的建筑标志着这所大学悠久的历史和卓越的发展。学生来自全美各州，以及世界74个国家。2009年在“福布斯”杂志为所有美国大学性价比排名中位居47，在所有州立大学中名列57，并 被“美国新闻与世界报道”列入250美国大学排行榜。 美国中田纳西州立大学是中国教育部认证过的大学， 可授予学士，硕士及博士学位。学校链接：
美国中田纳西州立大学已培养许多杰出人才。著名校友包括1986年诺贝尔经济学奖得主，1940年毕业生布坎南（James M. Buchanan），刚卸任的美国众议员戈登（Barton Gordon）， 已故的美国众议员老戈尔等。诺贝尔和平奖得主戈尔（Al Gore Jr.）和尤努斯（Muhammad Yunus）曾先后在MTSU任教。
地理位置：
美国中田纳西州立大学位于美国中小型城市默夫里斯伯勒。距离州府乡村音乐之都纳什维尔30分钟车程，开车到“猫王”故居所在的孟菲斯也仅3小时而已。这样的地理位置使得MTSU既有宁静的大学氛围，同时又靠近便捷都市生活。
现有合作：
中田纳西州立大学素来与中国农业大学有友好合作关系，近年美国中田纳西州立大学建立了与中国传媒大学，湖南师大，杭州师大，西北师大，北方工业大学等交换项目的合作。
住宿生活：
目前有3500多名学生和家庭居住在美国中田纳西州立大学的21栋宿舍楼或公寓楼中。每一栋宿舍和公寓都非常独立，并有专门的职员与学生领袖为其他住宿学生提供服务。宿舍与公寓内设有免费的电脑网络室。宿舍有公共的厨房、卫浴系统，公寓则相对更加独立。学校提供的洗衣烘干等服务也很方便。
学校周边方圆两公里内有许多私人公寓出租，一般卫浴、厨房、健身等设施齐全，价格合理，是很多美国学生与国际学生的首选。
学校旁边走路30分钟左右有一家沃尔玛，购物很方便。周边15分钟步行范围内还有各类国际餐馆，比如泰国菜，墨西哥菜，中餐馆等。
校园生活：
学校有专门的学生活动中心(Keathley University Center, 简称 KUC)，许多学生社团坐落于其中。同时KUC大楼中还有电影院，邮局，餐厅等服务场所。
各个国际学生组织也经常在这里搞活动，不管学生是来自哪里，总会有适合他们的活动。
健身中心拥有非常全面的健身设备，免费对学生开放。健身中心还经常组织很多户外旅行，每个学生只需交很少的钱，就可以参与登山，划船，滑雪等各种各样的户外运动。
每年的秋季是美式足球的季节，队员，学生，当地群众如火的热情将金秋时节带回炎炎夏日。总之，和其他美国公里州立大学相似，美国中田纳西州立大学的校园生活总是丰富多彩的。
入学要求
1、学术成绩要求：
学生在国内三年的大学平均成绩GPA需达到3.0以上（GPA成绩以美国GPA计算公式为准）。
2、语言要求：
雅思5.5分及以上
注：以上入学要求均为2020年标准，如有变动，请以美方学校最新要求为准。
项目费用参考
1、境内费用
1）本项目前3年在广西大学学习，学费以广西大学收费标准收取，4.2万元人民币/年， 3年后，如果不能出国，且在广西大学继续该项目原专业学习的，学费与之前一致，保持不变，广西大学学习期间学费由广西大学收取。
2）第三年赴美留学服务费，由美方院校合作代理方收取，服务费用为4980元人民币，该服务费用仅限申请美国中田纳西州立大学，不含接机费用及其他第三方费用，服务内容包括：留学前服务、入学通知书申请服务、留学签证指导服务、行前培训、境外对接与跟进等服务。
3）护照办理费及赴美机票旅费等由学生自行承担。
2、境外费用
1）达到美国绩点GPA 3.0及以上的学生，可享受等同于美国田纳西州内学生的学费标准，学费参考如下： （单位：美元）
学习阶段
州内学生正常学费
减免的学费差价
每学分费用
约＄486
（2019年标准）
约＄564
赴美学习一年至少修
24个学分
约＄14234
约＄10966
2）注册费：约$100/年；
3）住宿费：约$5000/学年，以个人实际消费为准；
4）餐饮费：约$6000/学年，以个人实际消费为准；
5）其他学杂费：约$1000/年，以个人实际消费为准；
6）国际学生健康保险费：约$1250/年。
本项目学生在美国中田纳西州立大学所需费用总计（以在美国中田纳西州立大学修读24个学分计算）： 约$27584约合19.31万元人民币
备注：
1）美元汇率按照7.0计算（仅作参考，实际汇率以银行实际公布为准）；
2）第四学年到美国中田纳西州立大学需修读学分数量应以当年中美两校教学计划为准；
3）以上费用为2019-2020年的收费标准，如有变动请以美方学校最新的收费要求为准。
招生问答
问：国际学院与广西大学之间是什么关系？学生上课地点和宿舍是在广西大学校园内吗？
答：国际学院隶属于广西大学，是广西大学的25个学院之一，所有学生均纳入广西大学统一管理。学院位于广西大学学校内，学生的上课地点及宿舍均在广西大学校本部。
问：中美校际交流项目学生（以下简称项目学生）入学条件是什么？考生如何填报志愿？
答：本项目招生纳入国家普通高等学校招生计划，参加全国普通高等学校统一入学考试，按照省级招生办公室公布的招生专业、招生代码、招生计划及录取批次进行填报。录取标准按广西壮族自治区普通高校第一批次录取分数线择优录取。
广西大学在广西区内招生为本科第一批，包括“10593广西大学(普通类专业)”、 “40593 广西大学（民族班）”和“60593 广西大学 （中外合作）”3个代码，相当于3个学校的代码，如果3个均报考，则需在6个平行志愿中填报3个代码，“10593广西大学(普通类专业)”为非中美校际交流专业，“60593 广西大学 （中外合作）”为中美校际交流项目。
中美校际交流项目，只录取填报有专业志愿的考生，即考生填报了服从调剂也不会调剂到上述两类项目中。
问：超过一本线想读广西大学某个专业，如录取不上则选择“中美校际交流项目”，怎么填？
答：中美校际交流项目单项设置为“60593 广西大学 （中外合作）”，例如有一名考生超过一本线30多分只想报读“10593广西大学(普通类专业)”中的经济学类或者工商管理类较为热门的专业，如录取不上，则可选择中美校际交流项目。
考生应该在平行志愿中依次填报广西大学(普通类专业)和广西大学（中外合作）。根据往年录取情况，中美校际交流项目在本科一批录取批次的征集志愿中可能有计划，请考生关注。
问：外方合作院校发放的证书是否可获得教育部认证？
答：是，我校中美校际交流项目均通过国家及省级教育主管部门审批备案，外方合作院校发放的证书均可通过教育部认证机构认证。
问：中美校际交流项目的优势是什么？
答：1、优化配置全球优质教育资源：通过引进国外优质教育资源，与我校专业课程计划充分融合，优化配置教育资源，为有志出国的优秀学生提供理想的求学渠道；2、先进的教学理念和教学方法：中美校际交流项目课程均经双方高校共同制定教学计划，并与国外大学课程紧密衔接,教学注重理论与实践相结合，充分培养学生的创造性思维，引进国外先进教学方法，双语教学或外语授课课程在中外项目的课程中占了一定比例，此外，学校非常重视中外项目师资力量的建设，每年派送项目教师到国外学习，优质的教学资源为项目学生海外学习打下坚实的基础，帮助学生更好地适应海外学习生活；3、中外高校文凭和学位：学生完成规定的学习任务且成绩合格者，可获得广西大学和国外合作方院校分别颁发的中外高校文凭和学位证书；4、就业优势：中美校际项目重在培养学生具有较强的与人沟通能力、协调能力、跨文化交际能力、解决实际问题能力和批判性思维能力，视野开阔，具有过硬外语水平的国际化复合型人才。“国际化复合型人才”一直倍受世界跨国企业及世界500强企业的青睐与追捧；5、降低留学成本：学生通过国内外分阶段学习来获得国内外双方学校的毕业文凭和学位证书，从时间上来说是最短的，费用方面也比全部在境外学习同类课程整体费用要低很多，是成本最低的、最快捷获得国内外文凭和学位的成才之路；6、优质的服务：学生无论在国内就读还是在国外学习，双方学校都会对项目学生整个学习过程提供全程优质服务，解决学生学习或生活上的问题。
学生感言
毕业生很关注的是论文查重问题，毕竟，查重关系到毕业生是否能顺利毕业。只因论文查重率合格，毕业生才能顺利毕业。但并非所有的毕业生都能在完成论文后进行查重一次通过，可能要经过多次修改后才能顺利通过。要做一篇论文要做的就是对论文的查重系统有一些了解，那有什么论文查重系统呢？
到底论文查重系统有哪些？事实上，不管是大论文还是小论文，都需要查重。检测论文时都需要使用专业的论文查重系统。如今有许多系统可供使用。例如权威查重、维普、万方、 Papertime免费查重网站等，每个人可以使用的查重系统有许多选择。
有些人不知道要查重大论文和小论文选择什么论文去查重系统，其实在查重大论文和小论文时，在查重系统上选择并没有太大差别。许多论文查重系统不仅能对大型论文进行查重，而且还能进行小论文查重。有的查重系统甚至还根据不同论文类型开发了相应的论文查重系统，比如权威查重查重系统，这样更有针对性，查重结果也更准确。
论文的查重方法也很简单，其步骤也是相同的，可以同时检测大小论文查重，学校等机构或者查重系统对于大论文和小论文的查重率标准也是差不多的。
查重系统有很多种，在选择时，大家都需要进行一定的筛选。先看看系统的能见度以及稳定性，再看系统的数据库是否强大，当然比较方便的方法是使用与本校相同的论文查重系统。
:(l)要求该论文首次发表的期刊编辑和我刊编辑均同意发表作者的同一篇文章，作者需要向我刊提供首次发表该文的编辑部的书面许可，以及该文首次发表的出版时间和论文的复印件、单行本或原稿;(2)二次发表的时间至少应该在首次发表后1周;(3)二次发表的论文应该面向不同的读者，通常译成短篇论著的形式发表即可;(4)二次发表的论文必须完全忠实于原论文，忠实反映首次发表版本的资料及论点
你好，可以帮完成。
一般而言，课题的参与人也好，论文发表时的共同作者也好，第五位之后就基本忽略了。不过由于你是大二发表的论文，还是值得鼓励的。至于怎么写进简历，这个不难吧。你在学术成果或学习动态那一栏，写上你于xxxx年发表论文一篇就可以了，建议不要提作者的位次，因为这个对你不利。如果你需要的是具体的格式，那么我建议你可以参照下面的格式来写：“高薪养廉”是对马斯洛需要层次理论的误用[J]党政干部学刊 2012,(08).共同作者（这个共同作者关键，一定要加上）
发表过的文章 当然不能在发，发表在正规刊物上的文章是能查得到的