李盼-二等奖

 个人资料

学术成果： 

1. SCI，2篇

    Ambiguity resolution in precise point positioning with hourly data for global single receiver. Advance in Space Research. Xiaohong Zhang, Pan Li, Fei Guo. （2013年1月，4区）

    Assessment of Correct Fixing Rate for Precise Point Positioning Ambiguity Resolution on Global Scale. Journal of Geodesy. Zhang XH, Li Pan. （2013年6月，3区）

2. EI，1篇

    宽巷载波相位模糊度小数偏差估计及其时变特性分析. 武汉大学学报（信息科学版）. 张小红 李盼 朱峰. （2012年10月，EI检索）

3. 核心，1篇

    实时精密单点定位中的数据预处理研究. 测绘地理信息. 李盼 郭斐 刘季. （2012年10月，核心期刊）

经验交流：

本人博士二年级研究生，本校求学已有8年，学识上处于四重境界的第二阶段——知道自己不知道，人生阅历上尚未不惑，也还在漫漫的“寻找自己”的路途上。和学弟学妹们相比，作为过来人多的只是一份经历，在此分享，愿对你们有帮助。

关于选题：

科研新手通常面临的第一个问题是我要学/做什么。由于刚刚起步，还未入门，不了解学科发展方向和研究热点，牛犊之劲不知何处使。但也无需着急，先跟着师兄师姐打点杂，或者处理下老师交代的任务，作为练级的第一步和切入点。同时学习一门计算机编程语言或专业软件，为今后的科研准备利器。结合软件代码的学习也是掌握专业知识的一条重要途径。互联网上有不少专业方向开源的代码，既有基础性的小算法、也有强大且全面的平台、还有全世界学者一起共同维护开发的最新软件。站在前人的研究基础上学习，既可以避免低水平重复性劳动，快速打好基础，也能拓宽视野。

具有了一定基础后的研究生常常也会再次经历选题疑惑——选什么作为自己毕业论文的主攻方向。我的建议是先看几篇综述文献，搞清楚领域内研究的过去和未来；再多看数十篇具体文章，搞清楚各研究内容的具体技术方法。同时逼着自己写读书报告进行总结。在我看来，这一过程有些类似于博士毕业之前的开题报告。我相信经过这一过程是可以把握好研究方向的，根据自己总结的内容结合自己的优缺点选择合适自己的研究课题。

关于发表论文：

论文对于科研工作者如同积分对于职业球队、专辑对于歌手、果实对于播种者。不去说揠苗助长、投机取巧、急功近利的少数适得其反的不良行为，争取多做出有意义的科研成果、发表高水平的科研论文对于学术交流、技术进步、个人发展都是很有益处的。

科研新人可以将自己阶段性成果进行总结，发表核心或EI级别中文论文。既是报道自己的研究成果，也为将来写更高水平的论文积累经验。不过建议这样练手的论文不要太多。过了新人这一阶段就要对自己提出更高的要求。

为踏出发表高水平（如SCI）论文的第一步，常常得逼着自己不停写，写不出来也要写。写论文前最好有些可行性预研，即使碰到课题最终证明无法做下去，也可以及早抽身，以免在上面白白浪费大量时间。SCI期刊注重论文创新性，首先必须写出你的新意处，才能提高录用概率。写论文时最忌讳自己去一个一个句子造。即使是写中文文章，自己造的词句也很难保证专业。建议要把相关领域文章仔细读一堆，对文章谋篇布局、设段造词有把握了，才开始在电脑前开工。写不好的地方先留着，再花1、2天时间仔细写空着的部分和修改。写好以后再和师兄师姐以及老师一起修改几遍。

投文章，如果不是很急，最好先投高一点杂志，只要送审了，审稿人一般都有很不错的建议，好好修改，让文章增色不少，再投就容易中了。

关于心态：

探索性的研究迟迟没有进展，或是充满期待的论文被拒，多处疏漏被无情指出；

研究课题任务重、难度大，感觉难以胜任，有逃避和抗拒心理却被导师施加压力；

不知道所选方向是否合适，不清楚研究内容是否有意义……

这些都是研究生科研过程中常常会经历的挫折、痛苦和迷茫。希望没有体会过的同学调整好心理预期，正在经历的同学要认识到这是正常的，是大家都会有的感受。因为科研是一项艰苦的脑力活动。为培养自己具备创新性研究的能力，多方面的辛苦磨练是少不了的。培养好的心态对于恰当地处理科研过程中碰到的问题，避免偏离正确的方向至关重要。当碰到这些困难时，希望你能：（1）内心放平静，学习不能急于求成。虽然对每项研究课题都要付出100%努力，但也不求做每项研究都能得到成果；（2）不要盲目攀比，不要看着别人，看着自己是否有进步，每天晚上想想，我今天有没有虚度；（3）持之以恒，坚持不懈。

一些具体的小建议如下：

1. 熟练掌握一门编程语言；

2. 熟练使用一套专业软件和数据处理分析工具（如matlab、excel）；

3. 读透一个开源程序代码，并改进完善形成自己的研究平台；

4. 专门用一个纸质本子或电子文档，写读书笔记；

利用网络平台如谷歌、小木虫等查找文献资料、获得科研相关的有用资源；收藏科研领域内做得好的机构和组织的网址，时常查看了解最新动态；