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徐光宪，著名化学家，中国科学院院士。现任北京大学化学系教授、博士生导师。

徐光宪长期从事物理化学和无机化学的教学和研究，涉及量子化学、化学键理论、配位化学、萃取化学、核燃料化学和稀土科学等领域。通过总结大量文献资料，提出普适性更广的（nxcπ）格式和原子共价的新概念及其量子化学定义，根据分子结构式便可推测金属有机化合物和原子簇化合物的稳定性。建立了适用于研究稀土元素的量子化学计算方法和无机共轭分子的化学键理论。合成了具有特殊结构和性能的一系列四核稀土双氧络合物。

2008年，徐光宪获得中国国家最高科技奖。

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本文是中科大校友熊辉教授所写的自传，记录了他的人生轨迹，以及对人生一些重大问题的思考。

熊辉教授简介： 1995年毕业于中国科大自动化系，1995年至1998年任职于EBM（深圳），1999年进入新加坡国立大学学习，并于2000年获计算机专业硕士学位，之后赴美国明尼苏达大学深造，师从著名计算机科学家Vipin Kumar（ACM, IEE, AAAS Fellow）和Shashi Shekhar（IEEE Fellow）教授，于2005年获计算机专业博士学位和统计专业辅修博士学位。 熊辉教授现为美国(Rutgers)罗格斯-新泽西 州立大学商学院副教授并终身教授，担任KDD、ICDE、ICDM等国际会议的程序委员会委员或主席,KAIS等国际顶级期刊编委及美国国家科学基金会 （NSF）特约评委，承担德国政府和SAP等企业研究课题，主编Encyclopedia of GIS等书籍。是IEEE资深会员。近年来，在数据挖掘等方面开展了具有相当影响力的理论与实证研究。近五年来在JOC、TKDE、VLDBJ、 JDMKD、KDD、CCS、ICDM等顶级学术期刊和会议上发表50余篇有影响的论文。2007年获得罗格斯商学院优秀青年教学奖, 并获得罗格斯大学唯一候选人资格参选2008微软青年教授奖。 2008年唯一优秀青年研究奖，IBM 2008 ESA创新奖。2009年，罗格斯-新泽西州立大学破格提前两年晋升熊辉博士为副教授并终身教授，并获得2009 罗格斯-新泽西州立大学最高学术奖。

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总算有时间写点东西，发表在学术版上是因为这里有一群2010年的保送生。科大（中国科学技术大学）众多前辈都在心里保留着一盏希望的灯，无论境遇多么艰难，科大人都不曾放弃希望，放弃努力。

阿Ｑ精神 

1995年，我从科大本科毕业后，怀着一个做雅皮士（yuppies）的想法来到深圳，想着娱乐赚钱两不误。一年下来把在科大时没钱玩、没时间玩的事遍历了一番后，发现剩下的是无边的空虚和对前途的迷惘。每天写同样的代码，没有进步，没有成就感，创业又没有本钱和人脉关系，第一次感到了人生的无助。突然对所有娱乐失去了兴趣，开始宅在家里遍历古文,《鬼谷子》、《武经七书》、《史记》……

某天，我在一本科技刊物上看到一篇关于数据分析研究的未来与发展的文章，刹那间，觉得数据分析必定和自己有些关系，自己就该干这行，不就是从历史预测未来嘛，这个是我的强项啊（高中时历史成绩拔尖）。于是萌生了去国外读博士搞研究的念头。

联系出国期间，我受到的打击比想象的大。联系了十几所大学，只拿到了美国科罗拉多州立大学（Colorado State University）的半奖。在当时，如果没有全奖是很难拿到签证的。美国驻广州领事馆以“有移民倾向”为由拒签。最后我去了新加坡国立大学。在新加坡国立大学的一年中，我认真学习了数据挖掘（data mining）方面的经典文章，了解了美国所有的数据挖掘研究小组，然后把他们毕业生的研究陈述收集起来，反复读，精心准备去美国的申请材料。期间不乏质疑的声音：“申请美国的计算机科学专业是很难的，能拿到前50名大学的全奖就算‘大牛’，怎么看都觉得你离‘大牛’很远”(我在科大是“不出国派”，而且成绩中等)。我是很有阿Ｑ精神的，我向来是把怀疑当作前进的动力的，不怕，就申请前50名的全奖。我只联系了数据挖掘领域的老师，给电子邮件起了个好标题：Mining a PhD Student（挖掘一个博士生）。每个老师都被邮件的标题吸引，认真读了我的研究陈述。最后申请的10所大学有9个给了我全奖。我最终选择了去美国明尼苏达大学（University of Minnesota，UMN）读博士。

用行动说话

2000年9月，在博士第一学期，我选了算法、数据挖掘和操作系统三门任务很重的课程。我把各种关于算法的书都精读了一遍，老师教学水平很高，我进步很快，期中考试后就知道拿Ａ问题不大；数据挖掘课程，由我的导师主讲，虽然他很严格，但数据挖掘是我的专业，从一开始就觉得拿Ａ没有问题；操作系统是第一次学，而且要在复杂平台上做项目，所以只好多读代码，花了几个通宵做项目。最终，几门课程都是优秀（想学的时候,刷GPA（grade point average,平均成绩点数）也不难）。

记得课余时间和一些中国同学聊天时，有人问我，为何在深圳工作4年了还来国外读书？ 我认真地说，因为我想做学术研究，想当教师。北大的同学叹了口气，在明尼苏达大学读博就不要有当教师的念头了，非名校，年龄比同班同学大5岁，得熬多少年啊。清华的同学说话很直接，在美国卡耐基梅隆大学的很多师兄、师姐都找不到教师职位，劝我放弃念想。以前，我喜欢争辩，而读博时已习惯用行动说话了。

博士第一年很快过去，选修课相对轻松。压力主要来自做研究，拿着助研奖学金，要给导师做项目，还得考虑自己的论文。有一段时间我常去找导师，希望能得到一些指导，直到有一天，导师说：“If you are stuck，you have to work your own way out（如果你陷入困境，就要自己找解决办法）。”导师的话让我突然明白了做研究是自己的事。于是开始自己找研究想法。快到第二年暑假了，导师严肃地说他支持我快两年了，如果到暑假研究还没进展就要停奖学金了。还好我那时已经有想法了，只是还没写成论文。紧赶慢赶，暑假里把文章写完了。导师看后比较满意，不过我这第一篇论文的苦难历程才刚开始。

此论文投稿多次被拒，理由是想法不错，但工作做得不细，写得不好。只好重新修改并向ACM SIGKDD（Special Interest Groups of Knowledge Discovery and Data Mining，ACM的知识发现与数据挖掘特别兴趣组）投稿。记得交稿的前一天，检索相关文章，发现刚发的文章中有一篇的结果和我的在数学上是等价的，心中特别难受，只好去掉这个成果。结果因为文章少了一个成果，又被ACM SIGKDD拒收了。审稿的三个评委中，两个给的评价不错，第三个拒稿的理由莫名其妙，感觉像敌人。只好接着改，到2003下半年，这篇文章总算发表了，4个审稿人中有一个弱拒绝。

有一次开会，我做完陈述后四处浏览张贴的海报，结果发现一个作者做的工作和我的这篇论文想法是一样的，只是换了一些说法。当时很不理解，我费力找到作者，他明显躲着我，而且显然知道我是谁。联想到我的这篇论文的悲惨经历，我意识到作者可能剽窃了我的想法。在我的一再追问下，作者承认利用审查论文的机会看到过我的文章。我终于明白为什么一直有个审稿者不停地给这篇文章找麻烦。这个事件把我的“政治素养”练出来了。

2004年，到了博士4年级，研究进展得很顺利。可能因为我做事认真，导师把很多重要的事务交给我做。我慢慢地建立了一个很大的资料库，虽然我只是个学生，但干了很多教授才干的事，例如写各种推荐信、准备课件、审查项目申请书、准备各场合的幻灯片等。我有机会站在了巨人的肩膀上，表达、协调、处理棘手问题的能力得到了很大提高。

同时我加强了教书能力的训练。我专门学习了表达（presentation）和有效教学（effective teaching）。晚上我经常把自己关在会议室练习演讲。第4年暑假，我找到了去劳伦斯伯克利国家实验室（Lawrence Berkeley National Lab）实习的机会，并且把数据挖掘的算法应用到了生物数据上。实习回来,去就业市场投简历。等待总是让人焦虑的，还好，到2004年12月份陆续收到面试通知。我把第一个面试安排给了美国罗格斯•新泽西州立大学（Rutgers，The State University of New Jersey），因为是去商学院面试，所以根本没抱希望，只想把这次面试当作一次练习。

面试没过几天罗格斯大学的工作邀请函就到了，其他学校的邀请函随后也陆续到了。是该做决定的时候了。从计算机系往商学院转让我有很大的顾虑，因为商学院的教学任务比工程学院重很多，做研究的时间相应就少；我要做的研究是数据挖掘，要和商业应用打交道，技术知识集和领域知识集是缺一不可的；导师的人脉都在计算机科学领域，去商学院就要白手起家；而且后面面试的学校越来越好,让我有些不舍……。后来我和两个导师商量，他们很支持我的选择，并说根据他们对我的了解，我能在商学院生存下去。副导师还对我说了一段意味深长的话，大意是，如果以你的能力可以去A生存，那你就要选择去B+的地方。因为在那里生活会更容易，会有更大的发展空间。

综合几天收集的建议，又思考了几天，我下决心接受了罗格斯大学的邀请，把后面所有的面试都取消了。

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云计算对普通用户来说，总是一个云里雾里的话题。本文从最基础的概念开始科普，说明了四个常见的错误理解，和作者的四个猜想。

季昕华，前盛大云CEO、Ucloud.cn创始人

IaaS(Infrastructure as a Service)，指基础设施即服务，消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。基于Internet的服务(如存储和数据库)是IaaS的一部分。Internet上其他类型的服务包括平台即服务(Platform as a Service，PaaS)和软件即服务(Software as a Service，SaaS)。PaaS提供了用户可以访问的完整或部分的应用程序开发，SaaS则提供了完整的可直接使用的应用程序，比如通过Internet管理企业资源。

误解一：IaaS就是卖资源

现在流行的一个观点：IaaS就是卖资源，传统IDC是卖带宽和机架，云计算加上服务器，最多就是把这些资源通过虚拟化技术拆成散了零卖。

在我们看来，云计算分为3个层次：

1、 资源层：这是IaaS提供服务的物理基础，主要包括计算资源、存储资源和网络资源，以及必要的电力资源、IP资源等。这一层主要通过规模采购和资源复用的模式来赚钱利润，利润不高。

2、 产品层：这是IaaS的核心，IaaS运营商根据客户的各种不同需求，在资源层的基础上，开发出各种各样的产品。比如存储产品、消息产品、CDN(内容分发网络)产品、监控产品，而每一种产品又会根据场景和需求的不一样，做针对性的改造优化，形成特定类型的产品。产品层是不同IaaS的竞争力体现之处，这些产品在不同角度满足了用户的不同需求。这些产品是IaaS利润的主要来源，也是IaaS的重要黏性。像国内的阿里云就提供了云服务器和负载均衡、云监控等产品，Ucloud提供了块设备存储的UDisk、云数据库的UDB等产品。

3、 服务层：在产品层之上，IaaS运营商还会根据用户的需求提供一些更多的增值服务，这部分从商业角度不一定赚钱，但却是用户使用IaaS的重要条件。比如为用户提供数据快递服务，在中国则必须包含网站备案服务，还有安全服务等等。 阅读全文»

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本文原发于《中国计算机学会通讯》第9卷第4期，作者孙凝晖、陈明宇。
系作者根据2012年12月30日在《计算机科学技术名词第三版（草稿）》研讨会上的发言整理而成。

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