人工智能|学术活动只有Conference吗（还有School！） java|机器学习|编程语言|大数据

学术活动常见的形式有Conference, Workshop和Seminar等。Conference一般有invited talk, oral presentation, poster presentation等形式。前面提到的这些学术活动介绍最新科研成果。参加这些学术活动目的，一是了解最新的科研成果；二是社交，寻找合作伙伴。
我从2018年1月开始参与组织IAPR/IEEE Winter School on Biometrics。School是另一种学术活动，以安排在暑假的Summer School最为常见。我对School的这种形式的理解，随着组织次数增加而加深。

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2022年1月·线下参会者
这个活动最早是在谭铁牛院士支持下，香港浸会大学阮邦志（Pong Chi Yuen）教授于2017年1月在香港组织第一届IAPR/IEEE Winter School on Biometrics。一起参与组织的还有中科院自动化所孙哲南研究员，英国Surrey大学Norman Poh博士。阮教授曾在2004和2007年在香港组织类似活动，当时由香港裘槎基金会（The Croucher Foundation ）提供经费支持。我在2007年1月曾获资助参加，当时学了什么知识现在都忘了，只记得活动包差旅费和生活费，不用一分钱，在香港吃得好玩得好，结识了一些同行朋友。（还帮同学代购了化妆品
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）

2007年1月·本文作者受资助赴香港参加生物特征识别冬令营

2017年在香港举办第一届后，自第二年开始，IAPR/IEEE Winter School on Biometrics移到深圳，以方便内地师生参加。我也开始参与组织这个活动，在组织过程中，有一些疑问通过各种形式向我涌来：

为什么每年大部分报告人是老面孔，较少更换？
为什么大部分是“老家伙”，而年轻报告人比例低？
我想学个新算法，套在我的研究问题上快速发论文，在这里好像办不到。
报告内容怎么还有二十年前的老黄历啊，我想了解今年的CVPR。
每次人数不到百人，是不是太少了点？
五天的时间是不是太长了点？
参会者是不是打着开会的旗号旅游？

2018年最开始参与组织的时候，这些问题我也没想明白。我参与组织了6次h活动后，现在这些问题的答案已经非常清晰了。
首先是School这个学术活动要解决什么问题。我们先思考一下我们的研究生教育。硕士生和博士生第一年在学校里有一系列跟专业相关的课程，但这些课程跟具体的研究方向相关度没那么高。研究生可以通过参加学术会议了解自己研究方向的学术前沿，但缺少一个全面了解研究方向的机会。了解了本方向的研究历史，方能准确地预测下一步应该做什么，对研究真的有方向，而非跟随热点“随机起舞”。
IAPR/IEEE Winter School on Biometrics的组织就为了解决这些问题。每年组织一次，希望能够脚踏实地为生物特征识别领域的人才培养做一点实实在在的事情：

专注生物特征识别方向（Biometrics），面向研究生和青年学者。
这活动既不是学术会议，也不是学校教育，而是介于二者之间，有科研和教育两种氛围。
【人工智能|学术活动只有Conference吗（还有School！）】讲师都是本领域资深学者，是本领域历史的亲历者，也是历史的创造者。介绍研究问题的来龙去脉，他们最合适。
每个报告后面都有30分钟时间提问和交流，组织者积极鼓励和督促参会者提问。
有实践环节（hands-on session），不仅听理论报告，还动手做一个东西出来。
有社交环节（Social Program）促进参会者之间交流，互相交朋友，未来在科研上互相帮助。

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2020年·教授们与学生们座谈
我们特别鼓励参会者提问，把30分钟QA时间用满。很多研究生同学参会，如果没有提问计划，听英语报告容易犯困走神。一旦有了提问计划，听讲注意力就不一样了。此外，一些同学担心自己英语不好，担心问题太幼稚，担心...心理活动太多，实际行动太少。这个Winter School让很多同学勇敢地迈出了第一步，用英语向报告人提问。为了鼓励，我们还会给提问次数多的同学颁发证书。正因为有了这个第一步，学生们提升英语水平、学习和科研会有了更强的动力。

2022年·同学提问

这个Winter School活动就像在学校上课，也会有考勤。大部分参会者可以全勤。各位导师们可以放心地把学生派过来