Bóng bàn về các chủ đề CS

Discussion in 'Computer science & Electrical Engineering' started by Kev, Jun 15, 2009.

  1. champs

    champs OK? Computer?

    Bác nxh bị ném đá vì bác lồng nhiều chi tiết quảng cáo trong bài viết. Đồi với nhiều người thì nó bt, nhưng sẽ làm ngứa mắt không ít bạn. Mà bác biết đấy PhD ở đây ném đá đã thành nghệ nhân mịa nó rồi, bới lông tìm vết, cái ếch gì mà thấy sơ hở là attack ngay: conf charge, junk papers, etc....

    Ngoài ra còn có thể có 1 lý do khác không tiện nói ở đây.
     
  2. nxhoai

    nxhoai Moderator

    Chỉ vì post của bạn Champ mà tôi phá lệ post thêm đúng 1 post trong topic này:
    Bạn Champ nhận xét rất chuẩn. Trong các bài viết của tôi có một số quảng cáo (tôi thì gọi là "quảng bá" cho nó nhẹ, quảng bá này không ở Hồ Tây đâu nhé :D)

    Vì sao? vì tôi tôi viết PM cho anh DinhCongBang, ngoài mục đích chia sẻ và học hỏi thì tôi còn mục đích nữa, đó là lôi kéo hợp tác (hy vọng không phải là mục đích xấu chứ? :P), mà muốn như vậy thì phải có chút "quảng bá" rồi. Và tôi thông báo tôi đã thành công phần nào rồi đó, có 1 số bạn trên diễn đàn đã liên hệ và muốn hợp tác với tôi. Và như thế tôi lại có cơ hội học thêm và hợp tác về chuyên môn rồi. :D


    Các bạn cứ ném đá thoải mái, nhưng mà tôi chỉ muốn nói là, ném thì ném cho nó trúng, ném với trình độ PhD và là người tranh luận mã thượng. Tôi nói ví dụ ngay cả chi tiết bạn Hut nói học trò tôi "đăng 5 Journals trong 6 tháng". Tôi không muốn bẻ lại bạn Hut nên PM đến giải thích nhưng bạn ấy cũng chẳng thèm đính chính nên tôi đành phải nói lại: Trong topic tôi nói rõ ràng, học trò tôi ra (hoàn thiện) 5 bài báo trong 6 tháng, tôi còn nói rõ 4 là conferences (1 top, 3 LNCS), 1 là SCI journal mới submit. Nói thêm luôn nhé trong 5 bài đó 1 đã đăng, 2 đã được chấp nhận đăng, 2 đang chờ phản biện và cũng nói luôn cả 5 bài báo đó anh bạn này đều là first author, ngoài chuyện khả năng tuyệt vời của anh bạn này (từng hai lần thủ khoa, thủ khoa đại học và thủ khoa cao học) thì còn lý do đúng như bạn Tartan và Haichit nói đấy. Và nhắc lại chuỗi lập luận: tôi lấy ví dụ anh bạn này để support cho quan điểm của tôi là NCS không cần học course mà nên nghiên cứu ngay. Tất nhiên có 1 ý tôi cũng nói nhưng có thể chưa rõ, ở đây phải suppose anh bạn đó làm NCS thì đã phải tốt nghiệp cao học rồi (ở Úc, Anh, etc nó là thế), giai đoạn học Master anh ta đã học Course rồi chả có lý do gì đến khi học NCS lại học Course, vật vã tiêu phí sức lực vào các kỳ thi làm gì nữa cả.

    Về quan điểm hướng dẫn của tôi, các bạn ném đá cũng chả thèm đọc hết cả chuỗi lập luận với xem các post của tôi sau đó. Tôi đã có nói thêm 2 ý:

    1) Tôi thừa nhận mỗi thầy một khác, mỗi thầy 1 kiểu. Khi học sinh đến gặp tôi, tôi đều nói trước ngay từ đầu để họ lường trước là làm với tôi rất mệt, yêu cầu như thế, chịu được thì làm không thì thôi. Và thực tế chưa có NCS nào bỏ tôi mà chạy cả. :D

    2) Tôi không đặt con số bừa, và con số đó không là con số khô khan mà tôi dùng làm định lượng cho contribution của NCS, đủ thì tôi mới cho bảo vệ. Tôi cũng nói thêm chỉ cần bài accepted chứ chưa phải là published. Nếu anh thấy contribution đủ thì sao không publish đi? Tất nhiên tôi cũng đã nói trong post sau đó nói tôi không dám chắc tất cả các NCS của mình sẽ đạt được quota của tôi đề ra vì: a) Nghiên cứu khoa học luôn rủi ro (mà không làm được trong 3 năm thì kéo dài 4-5 năm etc :D) b) Tôi không lo khả năng các NCS của tôi ở VN mà sợ chúng nó vì cơm-áo-gạo-tiền và các vấn đề phi chuyên môn đè bẹp nghiên cứu. Các bạn đều là các NCS ở các nước ngoài, điều kiện ngon lành, thì các bạn khó hình dung những gì NCS ở VN phải trải qua. Do đó cứ có NCS nào ngon ngon, tiếng Anh tốt là tôi động viên nó đi ra nước ngoài, như tôi nói, bằng cách bán cái cho bạn nghiên cứu ở nước giầu để họ có cơ hội mở mang đầu óc như các bạn và ... thoát nghèo.

    Tất nhiên những gì các bạn góp ý, tôi cũng sẽ có ghi nhận và hiệu chỉnh chứ, nếu không vì mục đích nghe góp ý thì tôi post lên đây làm gì? Nếu chỉ là quảng cáo đơn thuần thì đối với tôi có cần thiết không? nếu chỉ là lên chia sẻ (mà không có tý quảng bá để lôi kéo hợp tác) thì tôi có lợi gì khi lên đây trong khi cả đống công việc đang đợi ngoài kia? :D
     
    notesol, Nkd, foxvn and 2 others like this.
  3. haichit

    haichit Viên mãn

    em nghĩ thế này, không biết có phải nhiều bạn tưởng mình là number ONE, rồi thấy người khác hơn mình thì không tin chăng? :D

    À mà bác nxhoai nếu có thể cho thêm cái link paper để cho lời nói của mình có dẫn chứng hùng hồn nhỉ, ở đây thường phải thấy tận tay, day tận mặt thì mới tin. Tại trên đây có nhiều bạn nói xuông nhiều quá rồi nên bây giờ ai cũng nghi ngờ.

    Haichit cũng thay mặt các chính ủy ở đây phê bình bác nxhoai ở chữ "à quên" không nói rằng chúng nó học cao học ở chỗ khác rồi nên đến chỗ tao không cần học course nữa mà chỉ làm research thôi. Cái này giống kiểu em Cá cảnh hồi trước, rất chi là vô tư...

    haichit cũng phê bình bác làn thứ hai là không chỉ có động viên NCS đi nước ngoài để nó thoát nghèo, mà phải thêm câu "cố gắng tạo mọi điều kiện vật chất, tinh thần" nữa ...
     
    Last edited: Jun 20, 2009
    culivn and Lục Tiệm like this.
  4. goahead

    goahead Thèm thuồng

    Thôi cãi nhau thế thôi, bây giờ là giờ giải lao, mời các bác chuyển sang chửi mấy thằng tầu khựa nao. Anh em trong nhà cũng ko nên đến nỗi phải chém nhau nặng thế.

    Bạn này theo trên site thì đang làm phd, cũng fai năm 6 rồi, conf, journal ngon đủ cả, từ AAAI đến ICCV, nhưng đọc paper nào cũng giống nhau :D. Năm nhiều cũng fai 8 cái papers, toàn conf ngon, FA nhé. Vậy câu trả lời là gì? mời các bác ném đá, kiện cáo gì được thì càng tốt.
    Journal Article


    1. Learning a Maximum Margin Subspace for Image Retrieval ( pdf ) ( online version )
      Xiaofei He, Deng Cai, Jiawei Han.
      IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 20, no. 2, pp. 189-201, February, 2008.
    2. SRDA: An Efficient Algorithm for Large Scale Discriminant Analysis ( pdf ) ( online version ) (code)
      Deng Cai, Xiaofei He, Jiawei Han.
      IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 20, no. 1, pp. 1-12, January, 2008.
    3. Clustering and Searching WWW Images Using Link and Page Layout Analysis ( pdf )
      Xiaofei He, Deng Cai, Ji-Rong Wen, Wei-Ying Ma and Hong-Jiang Zhang.
      ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications, vol. 3, no. 2, ISSN:1551-6857, 2007.
    4. Orthogonal Laplacianfaces for Face Recognition ( pdf ) (code)
      Deng Cai, Xiaofei He, Jiawei Han and Hong-Jiang Zhang.
      IEEE Transactions on Image Processing, vol. 15, no. 11, pp. 3608-3614, November, 2006.
    5. Document Clustering Using Locality Preserving Indexing ( pdf ) (code)
      Deng Cai, Xiaofei He and Jiawei Han.
      IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 17, no. 12, pp. 1624-1637, December, 2005.
    Conference Paper


    1. Modeling Hidden Topics on Document Manifold ( pdf )
      Deng Cai, Qiaozhu Mei, Jiawei Han, ChengXiang Zhai.
      Proc. 2008 ACM Conf. on Information and Knowledge Management (CIKM'08), Napa Valley, CA, Oct. 2008.
    2. Sparse Projections over Graph ( pdf ) (code)
      Deng Cai, Xiaofei He, and Jiawei Han.
      Proc. 2008 AAAI Conf. on Artificial Intelligence (AAAI-08), Chicago, Illinois, July 2008.
    3. Topic Modeling with Network Regularization ( pdf )
      Qiaozhu Mei, Deng Cai, Duo Zhang, ChengXiang Zhai.
      Proceedings of the World Wide Web Conference 2008 ( WWW'08)
    4. Training Linear Discriminant Analysis in Linear Time ( pdf ) (code)
      Deng Cai, Xiaofei He, and Jiawei Han.
      Proc. 2008 Int. Conf. on Data Engineering (ICDE'08), Cancun, Mexico, April 2008.
    5. Regularized Locality Preserving Indexing via Spectral Regression ( pdf ) (code)
      Deng Cai, Xiaofei He, Wei Vivian Zhang, and Jiawei Han.
      Proc. 2007 ACM Int. Conf. on Information and Knowledge Management (CIKM'07), Lisboa, Portugal, Nov. 2007.
    6. Spectral Regression: A Unified Approach for Sparse Subspace Learning ( pdf ) (code)
      Deng Cai, Xiaofei He, and Jiawei Han.
      Proc. 2007 Int. Conf. on Data Mining (ICDM'07), Omaha, NE, Oct. 2007.
    7. Efficient Kernel Discriminant Analysis via Spectral Regression ( pdf ) (code)
      Deng Cai, Xiaofei He, and Jiawei Han.
      Proc. 2007 Int. Conf. on Data Mining (ICDM'07), Omaha, NE, Oct. 2007.
    8. Spectral Regression for Efficient Regularized Subspace Learning ( pdf ) (code)
      Deng Cai, Xiaofei He, and Jiawei Han.
      IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), Rio de Janeiro, Brazil, Oct. 2007.
    9. Semi-Supervised Discriminant Analysis ( pdf ) (code)
      Deng Cai, Xiaofei He, and Jiawei Han.
      IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), Rio de Janeiro, Brazil, Oct. 2007.
    10. Regularized Regression on Image Manifold for Retrieval ( pdf )
      Deng Cai, Xiaofei He, and Jiawei Han.
      Proc. 9th ACM SIGMM International Workshop on Multimedia Information Retrieval, Augsburg, Germany, Sep. 2007.
    11. Spectral Regression: A Unified Subspace Learning Framework for Content-Based Image Retrieval ( pdf ) (code)
      Deng Cai, Xiaofei He, and Jiawei Han.
      ACM Multimedia 2007, Augsburg, Germany, Sep. 2007.
    12. Laplacian Optimal Design for Image Retrieval ( pdf )
      Xiaofei He, Wanli Min, Deng Cai, and Kun Zhou.
      ACM Conference on Information Retrieval (SIGIR), Amsterdam, The Netherlands, July 2007.
    13. Isometric Projection ( pdf ) (code)
      Deng Cai, Xiaofei He, and Jiawei Han.
      Proc. 22nd Conference on Artifical Intelligence (AAAI), Vancouver, Canada, July 2007.
    14. Learning a Spatially Smooth Subspace for Face Recognition ( pdf ) (code)
      Deng Cai, Xiaofei He, Yuxiao Hu, Jiawei Han and Thomas Huang.
      Proc. 2007 IEEE Computer Society Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'07), Minneapolis, USA, June 2007.
    15. Locality Sensitive Discriminant Analysis ( pdf ) (code)
      Deng Cai, Xiaofei He, Kun Zhou, Jiawei Han and Hujun Bao.
      Proc. 2007 Int. Joint Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI'07), Hyderabad, India, Jan. 2007.
    16. Tensor Sapce Model for Document Analysis ( pdf ) (code)
      Deng Cai, Xiaofei He, and Jiawei Han.
      The 29th Annual International ACM SIGIR Conference (SIGIR'2006 poster), Seattle, USA, Aug. 2006.
      A long version of this work can be reached by: ( pdf )
    17. Tensor Subspace Analysis ( pdf ) (code)
      Xiaofei He, Deng Cai, and Partha Niyogi.
      Advances in Neural Information Processing Systems 18 (NIPS 2005), Vancouver, Canada, 2005
    18. Laplacian Score for Feature Selection ( pdf ) (code)
      Xiaofei He, Deng Cai, and Partha Niyogi.
      Advances in Neural Information Processing Systems 18 (NIPS 2005), Vancouver, Canada, 2005
    19. Image Clustering with Tensor Representation ( pdf ) (code)
      Xiaofei He, Deng Cai, Haifeng Liu and Jiawei Han.
      ACM Multimedia 2005 , Nov. 2005, Hilton, Singapore.
    20. Community Mining from Multi-Relational Networks ( pdf )
      Deng Cai, Zheng Shao, Xiaofei He, Xifeng Yan and Jiawei Han.
      Proc. 2005 European Conf. on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (PKDD'05), Porto, Portugal, Oct. 2005.
    21. Neighborhood Preserving Embedding ( pdf ) (code)
      Xiaofei He, Deng Cai, Shuicheng Yan and Hong-Jiang Zhang.
      Tenth IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV'2005), Beijing, China, Oct, 2005.
    22. Mining Hidden Community in Heterogeneous Social Networks ( pdf )
      Deng Cai, Zheng Shao, Xiaofei He, Xifeng Yan and Jiawei Han.
      2005 ACM-SIGKDD Workshop on Link Discovery: Issues, Approaches and Applications (LinkKDD'05), Chicago, IL, Aug. 2005.
      A long version of this work can be reached by: ( pdf )
    23. Statistical and Computational Analysis of Locality Preserving Projection ( pdf )
      Xiaofei He, Deng Cai and Wanli Min.
      The 22nd International Conference on Machine Learning (ICML'2005), Bonn, Germany, 7-11 August, 2005.
    24. Orthogonal Locality Preserving Indexing ( pdf ) (code)
      Deng Cai and Xiaofei He.
      The 28th Annual International ACM SIGIR Conference (SIGIR'2005), Salvador, Brazil, Aug. 2005.
    25. Hierarchical Clustering of WWW Image Search Results Using Visual, Textual and Link Analysis ( pdf )
      Deng Cai, Xiaofei He, Zhiwei Li, Wei-Ying Ma and Ji-Rong Wen.
      ACM Multimedia 2004 , Oct. 2004.
    26. Locality Preserving Clustering for Image Database ( pdf ) (code)
      Xin Zheng, Deng Cai, Xiaofei He, Wei-Ying Ma and Xueyin Lin.
      ACM Multimedia 2004 , Oct. 2004.
    27. Locality Preserving Indexing for Document Representation ( pdf ) (code)
      Xiaofei He, Deng Cai, Haifeng Liu and Wei-Ying Ma.
      The 27th Annual International ACM SIGIR Conference (SIGIR'2004) , July 2004.
    28. Block-level Link Analysis ( pdf ) ( ¡ï Received a lot of attention on the Web ¡ï )
      Deng Cai, Xiaofei He, Ji-Rong Wen and Wei-Ying Ma.
      The 27th Annual International ACM SIGIR Conference (SIGIR'2004) , July 2004.
    29. Block-based Web Search ( pdf )
      Deng Cai, Shipeng Yu, Ji-Rong Wen and Wei-Ying Ma.
      The 27th Annual International ACM SIGIR Conference (SIGIR'2004) , July 2004.
    30. Organizing WWW Images Based on The Analysis of Page Layout and Web Link Structure ( pdf )
      Deng Cai, Xiaofei He, Wei-Ying Ma, Ji-Rong Wen and Hong-Jiang Zhang.
      The 2004 IEEE International Conference on Multimedia and EXPO (ICME'2004) , June 2004.
    31. Microsoft Research Asia at The Web Track of TREC 2003 ( pdf )
      Ji-Rong Wen, Ruihua Song, Deng Cai, Kaihua Zhu, Shipeng Yu, Shaozhi Ye and Wei-Ying Ma.
      The Twelfth Text Retrieval Conference (TREC'12), Nov. 2003.
    32. Improving Pseudo-Relevance Feedback in Web Information Retrieval Using Web Page Segmentation ( pdf )
      Shipeng Yu, Deng Cai, Ji-Rong Wen and Wei-Ying Ma.
      The Twelfth International World Wide Web Conference (WWW2003), May 2003.
    33. Extracting Content Structure for Web Pages based on Visual Representation ( pdf )
      Deng Cai, Shipeng Yu, Ji-Rong Wen and Wei-Ying Ma.
      The Fifth Asia Pacific Web Conference (APWeb2003), 2003. Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS 2642)
    Technical Report


    1. Modeling Hidden Topics on Document Manifold ( pdf )
      Deng Cai, Qiaozhu Mei, Xiaofei He, and Jiawei Han.
      Department of Computer Science Technical Report No. 2963, University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUCDCS-R-2008-2963), January 2008.
    2. Efficient Kernel Discriminant Analysis via Spectral Regression ( pdf )
      Deng Cai, Xiaofei He, and Jiawei Han.
      Department of Computer Science Technical Report No. 2888, University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUCDCS-R-2007-2888), August 2007.
    3. SRDA: An Efficient Algorithm for Large Scale Discriminant Analysis ( pdf )
      Deng Cai, Xiaofei He, and Jiawei Han.
      Department of Computer Science Technical Report No. 2857, University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUCDCS-R-2007-2857), May 2007.
    4. Spectral Regression for Dimensionality Reduction ( pdf )
      Deng Cai, Xiaofei He, and Jiawei Han.
      Department of Computer Science Technical Report No. 2856, University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUCDCS-R-2007-2856), May 2007.
    5. Semi-Supervised Regression using Spectral Techniques ( pdf )
      Deng Cai, Xiaofei He, and Jiawei Han.
      Department of Computer Science Technical Report No. 2749, University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUCDCS-R-2006-2749), July 2006.
    6. Regularized Locality Preserving Projections with Two-Dimensional Discretized Laplacian Smoothing ( pdf ) ( updated version )
      Deng Cai, Xiaofei He, and Jiawei Han.
      Department of Computer Science Technical Report No. 2748, University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUCDCS-R-2006-2748), July 2006.
    7. Isometric Projection ( pdf )
      Deng Cai, Xiaofei He, and Jiawei Han.
      Department of Computer Science Technical Report No. 2747, University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUCDCS-R-2006-2747), July 2006.
    8. Learning with Tensor Representation ( pdf )
      Deng Cai, Xiaofei He, and Jiawei Han.
      Department of Computer Science Technical Report No. 2716, University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUCDCS-R-2006-2716), April 2006.
    9. Tensor Space Model for Document Analysis ( pdf )
      Deng Cai, Xiaofei He, and Jiawei Han.
      Department of Computer Science Technical Report No. 2715, University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUCDCS-R-2006-2715), April 2006.
    10. Support Tensor Machines for Text Categorization ( pdf )
      Deng Cai, Xiaofei He, Ji-Rong Wen, Jiawei Han, and Wei-Ying Ma.
      Department of Computer Science Technical Report No. 2714, University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUCDCS-R-2006-2714), April 2006.
    11. Using Graph Model for Face Analysis ( pdf )
      Deng Cai, Xiaofei He and Jiawei Han.
      Department of Computer Science Technical Report No. 2636, University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUCDCS-R-2005-2636), Sept. 2005.
    12. Subspace Learning Based on Tensor Analysis ( pdf )
      Deng Cai, Xiaofei He and Jiawei Han.
      Department of Computer Science Technical Report No. 2572, University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUCDCS-R-2005-2572), May 2005.
    13. Mining Hidden Community in Heterogeneous Social Networks ( pdf )
      Deng Cai, Zheng Shao, Xiaofei He, Xifeng Yan and Jiawei Han.
      Department of Computer Science Technical Report No. 2538, University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUCDCS-R-2005-2538), March 2005.
    14. ImageSeer: Clustering and Searching WWW Images Using Link and Page Layout Analysis ( pdf )
      Xiaofei He, Deng Cai, Ji-Rong Wen, Wei-Ying Ma and Hong-Jiang Zhang.
      Microsoft Technical Report (MSR-TR-2004-38), 2004.
    15. VIPS: a Vision-based Page Segmentation Algorithm ( pdf )
      Deng Cai, Shipeng Yu, Ji-Rong Wen and Wei-Ying Ma.
      Microsoft Technical Report (MSR-TR-2003-79), 2003.
     
  5. hut

    hut Thèm thuồng

    10 thằng cùng tên đăng báo thì được gọi là teamwork. 1 mình 1 thằng tự làm thì bị gọi là Masturbation. Ô hô, thế này thì anh kéo thêm tên vài chục thằng mà Prof của nó cần nó phải có paper, mỗi thằng anh xin tý tiền, mình vừa được tiếng là "teamwork" vừa làm giàu nhanh, còn bọn kia thì được ra trường sớm.
    Kể cả là ngành chemistry của chú chít thì bạn anh mấy ông ở đây vẫn 1 trò 1 thầy chiến đấu, cứ phải lúc nhúc kéo theo 3, 4 chú nữa mới ra được đâu. Có bác gì vừa cho lên quả advanced materials đây (bác có mặt trong này vào thank em cái, em đang khoe cho bác).
    to bác nxhoai: nếu bác tính thời gian hoàn thiện thì ok, 3 tháng em cũng có thể lauch nếu em có tất cả ngần đó draft paper trong tay. Coi như misunderstand, em xin dừng ạ.
     
    Last edited: Jun 20, 2009
  6. haichit

    haichit Viên mãn

    "1 mình 1 thằng tự làm" thì không là Masturbation thì là cái đếch gì?
    Check wiki nhé
    Masturbation - Wikipedia, the free encyclopedia
    Note: wiki có nhiều hình ảnh nhạy cảm, không dành cho trẻ em dưới 18 hoặc phụ nữ đang cho con măm măm ...

    Còn nếu mà bạn HUT làm như đỏ thì khác nào tự bảo mình ăn bẩn...

    Đính chính nhé, haichit không làm về Chemistry =))
     
  7. dinhcongbang

    dinhcongbang Bạn của mọi người

    Cái thread này nếu không nâng được tầm lên sẽ bị đóng cửa. ĐCB.
     
    hung likes this.
  8. dinhcongbang

    dinhcongbang Bạn của mọi người

    U.S. CS Ph.D. Production and Graduate Enrollment

    This article reports on Ph.D. production and graduate enrollments among computer science (CS) departments in the United States. It draws on data collected by CRA’s Taulbee Survey of doctorate-granting departments.

    In the early- and mid-1990s, the number of doctorates granted annually by US CS departments peaked at between 1,000 and 1,100. From the mid-1990s until a few years ago, annual doctorate production hovered at around 800 (Figure 1). At the same time, however, the number of new students entering doctorate programs increased rapidly– their number nearly tripled between 1995 and 2002 (Figure 2). In turn, this led to a near 90% increase in enrollment between 1995 and 2005. The result has been dramatic: doctorate production doubled between 2003 and 2007, to over 1,500.

    What can be expected in the next few years? There are signs that the surge in degree production is close to peaking and that the number of doctorates granted will decline somewhat. The number of new students entering doctorate programs has declined in each of the past four years, and is now 17% lower than it was at its peak 2002. Likewise, total enrollments in doctorate programs have leveled off since 2004, and the number of students passing qualifying exams dropped nearly 30% between 2005 and 2007. Overall, it is too soon to tell if degree production will edge back to levels seen in the mid-1990s or if a new, higher level of production will become the norm.

    [​IMG]

    [​IMG]

    Source: CRA Bulletin U.S. CS Ph.D. Production and Graduate Enrollment
     

Share This Page