学术界与工业界的技术融合实践

学术界与工业界相互补充，二者在一定程度上通过将研究发现转化为应用研究、开发及商业化的过程相互区分。大学处于科学前沿，引入尖端研究；而工业界则通过多种方式回馈学术界，例如对可扩展性至数百万用户、实时响应低延迟等需求塑造了下一代学术研究方向。

作为某中心的应用科学家，教学经历帮助成为更全面的技术专家。教学加深了对所授科目（主要是数据挖掘和机器学习）的理解，这些主题在日常工作中被广泛应用。

例如，在2022年第一季度，作为斯坦福大学的兼职讲师，合作教授了"大规模数据挖掘"课程，涵盖大规模数据挖掘和机器学习的混合主题。在课程中，讨论了最先进的推荐算法及其比较、在工业用例中的广泛应用等相关主题。通过这种全面回顾，学到了哪些方法有效、哪些可能无效的许多细节和细微差别。

在同一季度，在某中心从事推荐领域的相关问题工作时，了解各种已尝试的推荐方法变体，为解决问题提供了更熟练的洞察。

教学不仅提供学习机会，而且有趣且回报丰厚。它调用创造力来提出新方法和机制，使主题尽可能直观而不失其本质。课堂一直是互动的学习媒介。

在研究生课程中，类似讨论的论文鼓励自由形式思考、头脑风暴、概念化想法，并最终可能产生具体的研究想法和成果——这是协作的本质。

教授研究生和本科课程对不同级别的人（学生和教师）的知识贡献不同。研究生研讨会课程（如矩阵草图领域）提供文献的全面回顾，使学生了解最新技术，甚至从课堂讨论中产生论文合作。

本科课程则提供学科的广度知识，帮助刷新基础知识。例如，教授"数据结构和算法设计与分析"课程时，刷新了数学机制和许多计算机科学算法底层证明的理解。

教学是向社区提供的服务，是回馈所学知识的机会。多年来，有幸与一些杰出的研究人员和教授合作，他们激励以直觉阐述主题。

这些互动教会了在解决问题和教学中建立直觉的价值，以及将其保持在适当水平以避免混淆受众。如今在教学时，尝试使想法尽可能具体，然后让数学来证明直觉。

作为科学家，不断扩展知识和理解以确保能够帮助提供改善客户体验的成果。作为教师，理解以易于理解的方式分享知识的重要性，以及教学行为如何进一步促进自身理解并帮助成为更好的科学家。鼓励同行科学家尝试抽出时间教学——这可能会让你成为更全面的技术专家。