第一篇：研究生学术讲座报告
The Sentiment Analysis of Blog
报告人： Dr.Xiuzhen Zhang, PhD supervisor
RMIT University, Australia
时间： 周四 14:00-15:00
地点：
博客博文(Blog document)一般由个人用户撰写，多数博文表达着个人对经济、政治等社会事件的观点态度和情感倾向。因此博客为网络舆论提供了得天独厚的条件，蕴含丰富的舆情信息。对博客进行情感分析，有助于把握大众舆论的态度，对商业智能、信息预测、舆情分析均具有重要研究价值.虽然之前也有一些相关工作，但目前公认的情感分析比较系统的研究工作开始于（Pang et al., 2002）基于监督学习（supervised learning）方法对电影评论文本进行情感倾向性分类和（Turney,2002）基于无监督学习（unsupervised learning）对文本情感情感倾向性分类的研究。Pang et al., 2002）基于文本的N元语法（ngram）和词类（POS）等特征分别使用朴素贝叶斯（Naive Bayes），最大熵（Maximum Entropy）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）将文本情感倾向性分为正向和负向两类，将文本的情感进行二元划分的做法也一直沿用至今。同时他们在实验中使用电影评论数据集目前已成为广泛使用的情感分析的测试集。（Turney ,2002）基于点互信息（Pointwise Mutual Information，PMI）计算文本中抽取的关键词和种子词（excellent,poor）的相似度来对文本的情感倾向性进行判别（SO-PMI算法）。在此之后的大部分都是基于（Pang et al., 2002）的研究。而相对来说，（Turney et al.,2002）提出的无监督学习的方法虽然在实现上更加简单，但是由于单词之间的情感相似度难以准确的计算和种子词的难以确定，继续在无监督学习方向的研究并不是很多的，但是利用SO-PMI算法计算文本情感倾向性的思想却被很多研究者所继承了。
第二篇：研究生学术讲座心得体会
学术讲座心得体会
进入研究生院已经一年半了，在这一年半的时间里，我参加了很多的学术讲座，让我受益颇多。通过这些讲座，我了解到各个领域的最新发展概况，充实了多方面的知识，拓宽了我的眼界，让我能够跟上科学发展的步伐。
其中朱志斌教授和周傲英教授的讲座让我印象尤为深刻。朱志斌教授现任桂林电子科技大学教授，主要研究方向为优化理论与算法研究。讲座的主题是图像处理中的优化算法，朱教授的讲解条例清晰、生动有序，通常举一些例子使道理深入清楚，渗透人心，我们都被深深的吸引住了。图像处理是计算机应用领域中最为活跃的领域之一，从数码相机的普及到、数字电视的开展到遥感图像处理和智能交通，它极大地促进了人类科学研究的发展、社会生产率的提高和生活方式的改善。作为一个有广阔应用前景的学科，还存在很多问题有待探索。近年来对数字图像处理的研究倾向于将数字图像作为一个组合优化问题，并采用一系列优化策略完成图像处理任务。
朱教授特别讲了群智能优化算法在图像处理中的应用。群智能优化算法是模拟生物或生物种群的结构特点、进化规律、行为模式和思维方法等形成的计算技术和方法，具有自组织、自适应和自我学习能力以及良好的全局收敛性、并行性和鲁棒性等特点。常用的群智能优化算法有遗传算法和蚁群算法、布谷鸟搜索算法等。以遗传算法来说，GA是一种全局优化搜索算法，可以对复杂的非线性多维数据空间进行快速有效的计算。特别是由于它不受搜索空间的限制性假设的约束，鲁棒性及固有的并行性等，在图像处理、分析及理解中，具有潜在的发展前景。
从朱教授的精彩讲座中我还学习到：群智能优化算法不仅仅可以用于图像处理，其实它还可以用于其他很多方面。联系到我的研究方向是项目调度，而项目调度是指由一系列相互关联的活动构成，在满足约束的条件下产生达到某种目标的调度方案。项目调度实质上就是组合优化问题，那么我是否可以把群智能优化算法拿过来解决我的研究问题呢？联系到朱教授所讲到的知识以及通过网络查找相关知识，我发现是通过群智能优化算法求解项目调度问题是可行的，而且应该会有比较理想的实验效果。
朱教授的讲座是我进入研究生阶段以来对我影响较大的讲座之一，使我印象深刻，收获也非常大。另一次让我受益匪浅的讲座就是周傲英教授所讲的《从大数据热看我国计算机学1 界的机遇》。周傲英教授是华东师范大学长江特聘教授、云计算与大数据研究中心主任、数据科学与工程研究院院长，是我国大数据领域的领军人物。
首先，周傲英教授以幽默风趣的开场白将大家带入大数据的世界，通过Google、Yahoo、Facebook等国外知名计算机巨头以及阿里巴巴、京东等国内计算机巨头的最新发展概况来引入大数据。大数据(big data)，或也可称为巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的应用范围非常广。有机构预测，“大数据”的发展，将使零售业净利润增长60%以上，制造业的产品开发、组装成本将下降50%以上。在制造行业，企业通过对网上数据分析了解客户需求和掌握市场动向，并对大数据进行分析后，就可以有效实现对采购和合理库存量的管理，大大减少因盲目进货而导致销售损失。在商业上，国外一些超市利用对手机的定位和购物推车获得商场内顾客在各处停留时间，利用视频监视图像软件分析顾客购物行为，优化商场布局和货架排列。
大数据的火爆，也带动了国内学术界、产业界和政府对大数据的热情。2011年以来，中国计算机学会、中国通信学会先后成立了大数据委员会，研究大数据中的科学与工程问题，科技部的《中国云科技发展“十二五”专项规划》和工信部的《物联网“十二五”发展规划》等都把大数据技术作为一项重点予以支持。其中工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。
最后，根据当前应用需求和计算环境变化的现状，周傲英教授提出大数据时代是我国计算机学界面临一个难得的发展机遇。大数据的热潮触发了一场思想启蒙运动，使得“大数据是资产，不是包袱”、“要拿数据说话”等观念逐步深入人心，改变了以往不重视数据积累，不相信数据分析等认识。有了这种思维模式的改变，大数据的应用就有了希望。周傲英教授希望我们能够抓住大数据的热潮中的机遇，努力提高自己，积极投入到科学发展的潮流中。
总而言之，演讲者们的讲解条理清楚、生动有序，时常举一些实例，让讲的内容深入清楚，渗透人心，我们大家都被深深的吸引住了。通过老师们的讲座，使我能初步领略了专家2 的一种思想以及思维方式，接触到平时一般接触不到的更深层次的理论知识和更前端的知识发展概况，提升了我们的专业技能，拓宽了我们的视野，使我们受益良多，真心的感谢那些为我们尽心尽力做出精彩讲座的老师和专家们！虽然讲座活动已经过去好长时间，但是我们不能停下科研的步伐，高度的责任感和使命感在时刻提醒我们要不断的攀登知识的高峰，充实自我，实现自己的梦想！
第三篇：研究生开学学术讲座心得
讲座心得体会
今天，有幸听到北航邓路老师和上交孙剑非老师的四场讲座，收获颇丰，被智商碾压成渣渣的感觉真爽，所以呀，虽然跟着老师的思路高效运转很累，还是在做完明天上课的课程案例汇报准备后，熬夜及时写下自己的感受。
第一场，邓路老师从Motivation,Theoretical Framework,Related Literature,Data and
Methodology,Empirical
results,Robustness tests,Contributions几方面向我们展示了一篇实证性论文的形成过程。①为了保证控制变量，尽可能排除变量外的不确定因素，可以使用更清洁、更单纯的老数据，不确定假设太多的话，逻辑上就会混乱，出现论证不清晰的问题。②写文章不要把研究现象的发生链条拉的过长，而应该选择关键点，多做稳健性检验。
第二场，孙剑非老师在讲paper之前，问到大家M0，M1，M2的范围，我们经管专业的同学大部分都记不起来了，包括我，基础知识太不扎实了。因此，①课下考完注会一定要将高数、经济学的概念、模型搞清楚。②有思路之后，一定要将数据及结果跑出来之后再开始写文章。③idea相关的已有理论文献一定要引用。④想问题思路要大胆些，不要光想外生变量对研究主体的干预，还要思考具有主观能动性的经济人的人为因素对研究现象的干预。
第三场，孙剑非老师主要强调在文章初步完成之后的修改问题，包括变量的把控，比如说“8”的一个界限。还有就是要有扎实的数理统计知识，在理解model的基础上，争取真正能自己做出model。至于扒数据，我是肯定学不会了。
第四场，邓路老师针对专硕同学讲案例分析的整个过程，说实话，虽然我是专硕，但其实我内心是很排斥用case做论文的，但是这堂讲座之后，我对case的看法改变了，因为并不是所有的现象都能用实证来分析，在解释一些现象时，case有时具有非常大的优势，比如说新兴事物的样本奇缺问题，比如说对单个企业的纵向分析等。还有就是在文章假设时，一定要考虑如果采用的假设是已有研究，那么就要考虑到整篇文章的假设前提是否存在冲突问题。
很珍惜吴老师给在开学初就为我们提供了这么一个宝贵而难得的学习机会，稍稍望见学习的方向。
第四篇：研究生学术讲座心得体会
学术讲座心得体会
进入研究生院已近三年，在这三年的时间里，我参加了很多的学术讲座，让我受益颇多。通过这些讲座，我了解到各个领域的最新发展概况，充实了多方面的知识，拓宽了我的眼界，让我能够跟上科学发展的步伐。
首先是台湾华梵大学副校长简江儒教授，2014年10月16日，来自台湾华梵大学的简江儒教授首先给我介绍了他的工作单位-台湾华梵大学，随后又幽默地比较了青岛科技大学与台湾华梵大学的区别。接着进入正题给我们做了一篇名为《Trajectory Tracking of Piezoelectric Actuator using Iterative Learning Control with Zero-Phase Filtering》的报告，即使用迭代学习控制和零相位滤波器对压电致动器的轨迹进行跟踪。他讲到迭代学习控制（iterative learning control，简称ILC）由Uchiyama于1978年首先提出。它是指不断重复一个同样轨迹的控制尝试，并以此修正控制律，以得到非常好的控制效果的控制方法。迭代学习控制是学习控制的一个重要分支,是一种新的学习控制战略。它通过反复应用先前试验得到的信息来获得能够产生期望输出轨迹的控制输入，以此来改善控制质量。与传统的控制方法不同的是，迭代学习控制能以非常简单的方式处理不确定度相当高的动态系统，且仅需较少的先验知识和计算量，同时适应性强，易于实现；更主要的是，它不依赖于动态系统的精确数学模型，是一种以迭代产生优化输入信号，使系统输出尽可能逼近理想值的算法。它的研究对那些有着非线性、复杂性、难以建模以及高精度轨迹控制问题有着非常重要的意义。他提出了将输入信号序列反转后通过滤波器,然后将所得结果逆转后再次通过滤波器的RRF滤波方法。还提出通过时间反转法直接构造零相位数字滤波器方法。通过仿真实验对零相位数字滤波方法给予验证。指出零相位数字滤波器的设计方法。使数字信号处理中滤波器引起的相位失真问题得到很好的解决，并且现场展示了他的仿真结果，取得的成绩。
第二个报告2014年11月11日，我们科大的大牛泰山学者迟泰山池荣虎老师的《On the Adaptive Iterative Learning Control for Discrete-time Systems》报告使我收获良多。这篇报告主要讲的是使用自适应迭代学习对离散时间系统进行控制。从简江儒教授的报告中我了解了迭代学习控制理论。从池老师的报告中可以了解到，自适应是指处理和分析过程中,根据处理数据的数据特征自动调整处理方法、处理顺序、处理参数、边界条件或约束条件,使其与所处理数据的统计分布特征、结构特征相适应,以取得最佳的处理效果。自适应控制可以看作是一个能根据环境变化智能调节自身特性的反馈控制系统以使系统能按照一些设定的标准工作在最优状态。而离散时间系统有两种描述方法:输入-输出描述法和状态变量描述法。输入-输出描述法着眼于系统的输入和输出信号之间的关系，并不关心系统内部的工作状态。状态变量描述法不仅可以给出输入和输出信号之间的关系，还可提供系统内部变量的情况。离散时间系统还可分成线性和非线性两种。同时具有叠加性和齐次性（均匀性）的系统，通常称为线性离散系统。对于多输入、多输出系统，这种方法有其优点。系统的数学模型的求解，大体上可分为时间域方法和变换域方法。前者直接分析作为时间变量的输入和输出信号之间的关系，即利用差分方程式研究系统的时间特性。变换域方法则将时间变量转换成相应变换域中的变量函数。应用Z变换求解差分方程就是人们熟知的一种变换域方法。在变换域中进行计算较为简便，因此应用较广。离散时间系统的优点在于精度高，便于实现大规模集成；重量轻、体积小；灵活，通用性。迟老师准尊教诲我们要谨记科研的任务，为实现科教兴国而努力，迟老师不仅科研能力强，品行也深深感动着我们。
第三个报告由知网的工作人员做，主要是针对研究生期间需要对知网有一个全面的了解。中国知网，是国家知识基础设施（National Knowledge Infrastructure，NKI）的概念，由1 世界银行于1998年提出。CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目，由清华大学、清华同方发起，始建于1999年6月。在党和国家领导以及教育部、中宣部、科技部、新闻出版总署、国家版权局、国家发改委的大力支持下，在全国学术界、教育界、出版界、图书情报界等社会各界的密切配合和清华大学的直接领导下，CNKI工程集团经过多年努力，采用自主开发并具有国际领先水平的数字图书馆技术，建成了世界上全文信息量规模最大的“CNKI数字图书馆”，并正式启动建设《中国知识资源总库》及CNKI网格资源共享平台，通过产业化运作，为全社会知识资源高效共享提供最丰富的知识信息资源和最有效的知识传播与数字化学习的平台。（一般评定职称所说的中国期刊网，是中国知网）
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第四个报告2015年7月2日，黄彪教授作了名为《Sparse Parameter Regression and Bayesian Interpretation》的报告，即稀疏系数的回归和贝叶斯解释。稀疏表示最重要的思想即是，在一个足够大的训练样本空间内，对于一个类别的物体，可以大致的由训练样本中同类的样本子空间线性表示，因此在当该物体有整个样本空间表示时，其表示的系数是稀疏的。这是稀疏表示思想最重要的一个假设，当然这也是之后进一步分析的基础。其优点是建立的模型简单，容易理解，容易操作；较以前的方法，对图像的识别是从整体的方面来把握的，但是NN，NS等方法更有局限性，像NN是一对一的进行匹配，计算欧氏距离，NS虽然利用分块的思想增加了对图像局部特征的匹配，但是仍然不能从整体上进行把握，对图像只是一个距离上的相似度。而稀疏表示的方法，是对所有的训练样本集进行抽取，获得一个相关系数，通过这个相关系数进行分类；特征提取的个数相对于特征提取的方法更为重要。通过实验，用PCA、DownSample、Randomsample等方法提取特征，在低维还是不稳定的，但是较高维就显得不那么重要了，这当然与预期是相符的，获得原始图像的信息越多，对于识别越有效。贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是：
1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。
2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。
3、根据后验概率大小进行决策分类。并且我在这个报告上有幸向黄彪老师提问问题，我提问的是：如果将公式中小级别的成分忽略，会不会跟蝴蝶效应的基本思想相悖。黄彪教授作了认真的解答：他指出，并不是对小级别成分忽略，而是减少他们的影响。这令我茅塞顿开，非常开心。
2015年7月14日，《智能交通系统数据挖掘技术研究与应用联合实验室揭牌仪式》的报告在第一会议室举行。智能交通系统(Intelligent Traffic System，简称ITS)又称智能运输系统(Intelligent Transportation System)，是将先进的科学技术(信息技术、计算机技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术、自动控制理论、运筹学、人工智能等)有效地综合运用于交通运输、服务控制和车辆制造，加强车辆、道路、使用者三者之间的联系，从而形成一种保障安全、提高效率、改善环境、节约能源的综合运输系统。智能交通系统(Intelligent Traffic Systems, ITS)的前身是智能车辆道路系统(Intelligent Vehicle Highway System, IVHS)。2 智能交通系统将先进的信息技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术以及计算机技术等有效地综合运用于整个交通运输管理体系，从而建立起一种大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合运输和管理系统。智能交通系统的应用范围主要包括机场、车站客流疏导系统，城市交通智能调度系统，高速公路智能调度系统，运营车辆调度管理系统，机动车自动控制系统等。智能交通系统世界上应用最为广泛的地区是日本，如日本的ITS系统相当完备和成熟，其次美国、欧洲等地区也普遍应用。中国的智能交通系统发展迅速，在北京、上海、广州等大城市已经建设了先进的智能交通系统;其中，北京建立了道路交通控制、公共交通指挥与调度、高速公路管理和紧急事件管理的4大ITS系统;广州建立了交通信息共用主平台、物流信息平台和静态交通管理系统的3大ITS系统。随着智能交通系统技术的发展，智能交通系统将在交通运输行业得到越来越广泛的运用。目前的中国ITS体系框架(第二版)的基本情况如下:用户服务包括9 个服务领域、47 项服务、179项子服务;逻辑框架包括10个功能领域、57 项功能、101项子功能、406个过程、161 张数据流图;物理框架包括 10个系统、38个子系统、150个系统模块、51张物理框架流图;应用系统包括58 个应用系统。
2016年11月22日，丁峰老师的《最小二乘辨识方法与论文写作》的报告告诉了我们什么是最小二乘法的应用。最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。对给定数据点{(Xi，Yi)}(i=0,1，„，m），在取定的函数类Φ 中，求p(x）∈Φ，使误差的平方和E^2最小，E^2=∑[p(Xi)-Yi]^2。从几何意义上讲，就是寻求与给定点 {(Xi，Yi)}(i=0,1，„，m）的距离平方和为最小的曲线y=p(x）。函数p(x）称为拟合函数或最小二乘解，求拟合函数p(x）的方法称为曲线拟合的最小二乘法。
总而言之，演讲者们的讲解条理清楚、生动有序，时常举一些实例，让讲的内容深入清楚，渗透人心，我们大家都被深深的吸引住了。通过老师们的讲座，使我能初步领略了专家的一种思想以及思维方式，接触到平时一般接触不到的更深层次的理论知识和更前端的知识发展概况，提升了我们的专业技能，拓宽了我们的视野，使我们受益良多，真心的感谢那些为我们尽心尽力做出精彩讲座的老师和专家们！虽然讲座活动已经过去好长时间，但是我们不能停下科研的步伐，高度的责任感和使命感在时刻提醒我们要不断的攀登知识的高峰，充实自我，实现自己的梦想！
第五篇：学术讲座报告
学术讲座报告
学 号： xxxxxxxxx
姓 名： xxx
报告题目：学术报告心得体会
指导教师： xxxxxx
所属学院： 土木工程学院
xx大学土木工程学院 Xxxx年x月xx日
于xxxx年x月xx日，来自xx大学土木工程学院隧道工程系的xxx教授为我们做了有关德国工程教育及文化的学术讲座。让我们深入了解国外土木工程的发展情况，中外文化差异以及在大学应该怎么做，和以后的就业方向。
以以前自己对德国的认识，德国是一个工业化强的国家，很多发明都来自德国，德国销售产品注重售后服务。听过这次讲座后，我更了解到，德国除了科学家多以外，哲学家也有很多，俾斯麦，黑格尔都是著名的哲学家。再有，德国人的民族性格也是值得我们学习的：深沉、反思、勇于认错，注重科学技术、讲究效率，遵守规则、讲究诚信，严谨，一丝不苟，较真等等。因为这种种性格，造就了今天德国的经济实力。今后我们在工作中，也应该学会其中的品格，为中国土木工程创造辉煌。德国的工业制造一流，尤其是我们最熟悉的汽车产业，奔驰，宝马，保时捷。其次，德国在电子电气工业，机械设备制造业，化学工业，可再生能源产业也有很高的造诣。中国或许是世界工厂，但是德国公司是世界工厂的制造者，德国制造之所以誉满全球，一是德国拥有稳定的职业教育体系，为德国制造提供源源不断的高素质的熟练劳动力。二是国家科技创新体系，该体系迅速将科技成果转化为新的产品标准。
说到教育，众所周知，德国的教育体系要比中国完善，定向性高，注重平时成绩，高等教育更为严格。职业教育是德国经济起飞的秘密武器。而中国想要像德国一样更快发展工业经济，恐怕最大的问题就是完善教育体系吧。德国注重理论实践教育结合，中国更偏爱理论并且动手能力差。德国教育的主要特点在于：典型的联邦合作式教育管理；社会的广泛参与、监督和管理；基础教育双轨制；出色的职业教育制度。总的来说，小班化教学、贵在养成、大学宽进严出。有书说到：德国是一个原料缺乏的工业国家，它依赖的是受过良好教育的技术力量。既是如此，拥有丰富原料的中国，何不因此借鉴德国教育，我们更加要在大学里努力学习知识，除了学术上的，更要有实践中的，两者结合。
而讲座中说到的中国和德国文化差异，主要有几点：德国人独立，以自我为中心，生活方式与经济发展过程有关，大胆勇于挑战等等。虽然与中国文化有很多差异，但是我们应该取其精华，弃其糟粕，才能更好的扬长避短，在社会中立足。路始终要一步一步走，怎么走靠的是我们自己。
接着，傅教授说到土木学子的未来。大学毕业后，可能留学读研，可能考公务员，可能去专业对口职业，也可能去非本专业对口职业，等等。土木工程专业毕业后，职业岗位种类很多，因为土木工程本身就设计房屋、道路、铁路、管道、隧道、桥梁、运河、堤坝、港口、电站、飞机场、海洋平台、给水排水以及防护工程等，所以就业面及其广泛，岗位也比较众多，刚刚毕业的毕业生常见的岗位就是建筑施工关键技术岗位八大员：施工员、质量员、安全员、标准员、材料员、机械员、劳务员、资料员。在有一定的工作经验后，可以报考二级建造师、一级建造师、注册结构工程师等，所以职业岗位相应还有一级、二级建造师、监理工程师、造价工程师、咨询工程师、结构工程师、岩土工程师、房地产评估师等。如果去了设计院，可能从事勘察、市政、地铁、水电、建筑、规划等，一般到地铁公司、铁路局、建设局（厅、部委）、质监站、国土局、任何大型国有企事单位的基建处。当然还有去其它土木建筑相关行业，如高校、银行等等。从讲座中还了解到中国中铁集团公司现拥有46家二级公司；中国交通建设股份有限公司拥有一百多家二级公司；中国建筑工程总公司8个工程局，八个勘察设计院，五十一个海外分支机构，十二个国内分公司。这些都是我们土木学子以后的去处。中国土木行业正处于大发展时期，铁路，高速公路，机场，桥梁，隧道，高铁走出国外，城市地下综合管廊，基础设施建设，水利工程等等，都是现时期重要发展的目标。
最后，讲座告诉我们该如何在大学四年为未来准备，身为大二的我们，有个最重要的抉择：专业的方向。了解到，我们应该选择一个对自己职业目标有用的专业来拓展专业知识面，可以跟老师家长专家探讨，根据自己的经验成长调整自己的职业规划，特别是相信自己对哪些感兴趣，自己的喜欢的课程，这些对选专业有很大的帮助，能做出更加积极正确的抉择。等到大三，是一个非常重要的时间，必须开始瞄准一些自己未来目标的职业、企业或进修高校进行细致入微的准备。尽管毕业看起来还很远，但韶华飞逝，有一些事情必须及早去做以为将来做好准备。大四的时候，尽管毕业看起来还有一年时间，但是这一年会过得飞快。这一年里需要把我们毕业后的计划定案。
大学里，我们需要收获到母校的文聘，实用的专业技能，自学能力，同学友情等等。还应该努力建立与完善人际交往能力，独立思考的能力，自我意识及自我修养。这能在未来社会上立足。
这次的讲座也使我受益匪浅，大学是高等教育场所，是对自身学识，修为，素质提高的场地，我们需要借鉴他人的优点，学习他人的长处，更要充实自己的学习生活，做一个有目标，有责任，有品味的大学生，也是为一个土木学子未来工作做准备。
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