工業界和學界有什麼區別

A. 學術界與工業界收入差很多嗎

其實在我看來學術界和工業界的收入差別肯定是有的，有教授說過，學生畢業的薪資就比自己的高，這是事實，學術界由於制度繁瑣、收入較低、技術落地性差等原因已呈現出一定弱勢；而作為工業界，它們靈活的用人機制、財務機制、創新機制，使得工業界成為了更富吸引力的土壤。

所以說，這些就是我所看到的差距，而這就引起了一系列的反映，導致學術界現在越來越薄弱。

B. SAS與R優缺點討論 從工業界到學界

SAS與R優缺點討論：從工業界到學界
盡管在工業界還是被 SAS 所統治，但是R在學術界卻得到廣泛的應用，因為其免費、開源的屬性使得用戶們可以編寫和分享他們自己的應用。我們的目的就是展示這兩種差異巨大的語言各自優點，並且共同發揮他們的優勢，我們同時還要指出那些不使用SAS 好多年的、現在正在使用 R語言的人們的一些誤解和偏見，因為他們已經很少關注 SAS 的發展和進步了。
前言
我們選取 SAS 和 R的原因是因為他們是目前在統計領域中最有統治地位的兩個編程語言。現在我們注意到一個不好的現象，就是在學術界重度使用R的用戶認為R在被SAS霸佔的工業界有具有相當優勢的，然而熟練掌握這兩個軟體對於想在數據分析領域取得小有成就的年輕人來說很關鍵。
SAS經常有一些更新，非SAS程序員由於沒有技術跟進往往並不知情。SAS繪圖模塊就是一個快速發展並成長的例子，然而許多人並不注意到這些升級以至於他們仍然固執的使用R畫圖。SAS另一個不廣為人知的例子是SAS可以輕松自定義函數，這正是 R的強項。這個SAS過程步(PROC)有全面的語法檢查、翔實的文檔和技術支持;然而一個新的使用者很可能不知道這些工具可用，或者根本不知道它們的存在。另外，SAS還擁有卓越的培訓課程，網路及用戶組分享資源，不同相關主題的大量書籍。知道並合理的使用這些技術以及工具有助於減少使用SAS的畏懼之心。
統計方法的新進展
SAS：
優點：SAS 的軟體及演算法都是經過檢驗的，SAS 有技術支持去快速解決用戶的需求。如果需要的話，SAS會嘗試在已存在的步驟中嵌入新的方法，例如增加一個選項或者新增一個語句(statement)，因此用戶不需要學習另外一個過程步。SAS也會發布最新通訊來詳細說明軟體的更新。
缺點：更新升級較慢。
R：
優點：用戶可以快速實施新方法，或者尋找已經存在的軟體包。很容易學習和理解新方法，因為學生們可以看到代碼中的函數。
缺點：R文檔的更新都是通過用戶進行的，所以新的方法並沒有被很好調試和檢驗。開發者們散布於各地，而並沒有在一起來進行團隊合作的開發。
在這個問題上，SAS 和 R 的優缺點是互補的。對於 R，有人認為它的代碼是開放的，可以看到 R是如何工作的，這對於擁有相關背景的人是比較容易理解的。然而對於SAS，它的過程步是預裝的，文件中對不同的語句(Statement)及選項( Option)存儲了大量的數學公式。如果用戶真的想看到底層程序，這個也是很容易實現的。對兩種語言的使用著者來說，不管是學生還是其它用戶，只是運行代碼的話對於兩種語言是沒有什麼不同的。你運行SAS，不需要知道它在干什麼，類似的是，你運行R時，也不需要知道它在後台調用的函數。你所做的就是按章操作而已。
畫圖
SAS：
優點：SAS畫圖模塊正變得越來越靈活、精良和易於使用。在一些分析過程步(PROCs) 中，ODSGraphics可以自動的生成一些圖形，而不需要額外的代碼。這使得用戶多了一個選擇，即可以使用默認的圖表生成圖表，也可以自己來創造個性化的圖表。
缺點：圖形背後的模板語言(TL)是龐大及不易使用的，特別是對於新手來說。新的高級功能如互動式繪圖功能( interactivegraphs)，對於新手來說也是難以掌握的。
R：
優點：可以簡單的生成漂亮的圖表，還可以使用循環語句來生成動畫。
缺點：在 R中圖表功能與統計分析無關，繪圖和分析是相互獨立的。用戶必須自己來決定什麼樣的圖形是合適的，使用效果的好壞取決於用戶們的統計背景和喜好。盡管改變圖形去達到特別的維度或角度並不是一個簡單事兒。
SAS9.2 之前版本的圖表功能不足是 R更吸引人的一個主要原因之一。R的一個最好的特性之一就是其圖表功能的高質量性和易用性。但是，當前 SAS/GRAPH 搭配 ODSGraphics 及 SG 過程在軟體中增加了制圖的能力。聯合使用 ODS graphics 和 PROCS可以使用戶簡單地生成與分析相關的展示圖表。特定的繪圖過程步如PROCSGPLOT，SGPANEL和SGSCATTER等越來越多，當然需要的一定代碼來實現。另外，SAS 中還有一些其他不錯的繪圖選擇，如SGDESOGNER 和 SAS Enterprise Guide。
函數及可重復使用的代碼
SAS：
優點：SAS有可在 DATA 和 PROC步使用的大量函數和自定義函數。另外強大無所不能的、也可以被DATA步和PROC步使用的宏語言。宏變數可定義為局部或者全局類型。
缺點：編寫自定義函數和詳細的宏代碼需要深厚的編程知識來確保正確性。
R：
優點：在 R 中編寫函數很簡單，用戶也可以通過上傳自己的函數到 R-CRAN 上與其它用戶分享。
缺點：編寫自定義函數需要深厚的編程知識來確保正確性。變數是嚴格的局部變數。在這一點上兩種軟體擁有類似的利弊。SAS的早期用戶運行自己的定製函數主要取決於宏程序的編寫，這也是 R 用戶認為其低效及笨重的原因。然而，SAS 9 版本的 PROCFCMP允許用戶編寫個性化的函數，SAS 9.2 版本又允許用戶在 DATA 及 PROC步中調用這些函數。這對於簡單的統計函數是很有用的，對於更加復雜的統計函數也可以通過 IML 語言來實現。
SAS 及 R兩種語言都面臨著怎樣有效地、正確的使用函數，這就需要用戶在函數編寫的過程中擁有深厚的編程背景。從好的角度來說，一個程序員需要知道他們編寫的是什麼;危險的是，其它人可以下載一個SAS 宏或者 P程序包來使用，盡管他們不知道其內在工作原理，甚至不知道其正確性。所以，有了對宏及函數適當的了解，再來分享它們並應用於具體的需求是很方便的。
用戶支持
SAS：
優點：SAS 有豐富的網上參考資料，專業的技術支持，專業的培訓課程，許多優秀的出版書籍，一個緊密的用戶組及網路社區。SAS的問題可以直接反映給技術支持部門，他們會與用戶一起來解決。
R:
優點：R 有很好的示例手冊，網上參考材料，R 郵件列表和 R 聚會。
缺點：用戶們取決於其它用戶對於軟體的看法及建議。因為 R的開發者散布於全球各地，所以全球的用戶是缺乏聯系的。程序包(Package)並不是由 R軟體的開發核心團隊來編寫的，所以導致了程序的不完善甚至有時候會對結果的正確性有所懷疑。另外，很難去直接尋找一個針對具體問題的人員或者團隊。
數據處理
SAS：
優點：SAS 可以處理任意類型和格式的數據。DATA 步的設計純粹就是為了數據的管理，所以 SAS擅長處理數據。利用豐富的選項，SAS 可以將大數據處理的很好，拼表以及 PROC SQL 也可以減少運行時間。
缺點：在 DATA 步驟中 SAS中的DATA步有非明示的循環演算法，因此使用者的編程思維需要改變以符合SAS的運行邏輯。
R:
優點：R 在最初就被認為是更加適合大數據的。它對於矩陣的操作和排序的設計是非常高效的。R也可以很好的進行各種基於分析的數據模擬。
缺點：R 的設計更加關注統計計算以及畫圖功能，所以數據的管理是比較耗時的，而且不如在 SAS中那麼明晰。其中一個主要的原因就是：對於各種不同類型的數據，在 R 中進行很好的數據處理是比較難以掌握的。
數據處理的重要性經常在統計編程中被忽視了，但是它確實是非常關鍵的，因為實際的數據非常糟糕，不能直接應用於分析。純粹地使用 R的學生們對於得到的數據往往有不切實際的期望，而學習 SAS是一個有效的方法去解決怎樣整理原始的數據。SAS可以對大而繁雜的數據集進行管理和分析，而 R更著重於進行分析。
當處理復雜數據時，R的面向對象的數據結構會遇到很多問題，並且R還缺乏一個內在的循環過程。在SAS中，應用標准化工具經常會進行如下操作：合並含有大量缺失數據的復雜數據集，再生成及修改其中的變數。而在R中，進行復雜的數據處理操作是沒有標准化的，而且經常會導致更加復雜的過程。
SAS與R軟體運行時間的快慢對比取決於任務。如SAS可以通過設置MEMLIB，從而像R一樣使用內存(而非硬碟)來提升運行速度。但在R中，沒有這樣的硬體驅動，只能使用內存來執行。
報表
SAS：
優點：SAS 通過很多有用的過程步來生成詳細漂亮的報表。
缺點：能提供更詳盡報表的過程如 TABULATE、REPORT等，在能正確而有效的使用前，將為有一個艱難的學習曲線等待你跨越。
R:
優點：報表方面，R擁有諸多利器。Sweave包可以創造包含文字、表格和圖形的 PDF 文件，其中圖形可以LaTeX 和 R命令來裝扮。另一個新的程序包 Knitr 可以快速生成格式限制較少的網頁內容。
缺點：R 沒有一個模式化的方式來生成報表，所以需要在編程上花一些功夫。報表的生成對於 R 來說是一個比較新的方向，所以它不如 SAS來的簡單和快速。在 R 中，Sweave 和 Knitr 是報表這方面的領先的程序包，但是學習起來也比較困難。
重度報表使用用戶應該了解這些以上不同，盡管學習 SAS的報表功能需要花費一些時間，但是一旦掌握了就很有價值並有很高的靈活性。而從最基礎學習 R 的報表功能也許不需要像 SAS那樣花那麼多時間。
結論
我們可以看到解決 R 與 SAS的辯論是三合一的。第一，就像在任何一個統計編程社區一樣，我們知道這個PK是沒有一個最終贏家。兩種軟體各有優缺點。他們有共存的必要，而學術上的教學中，他們也有共存的必要。如果學生們能夠明確他們的需求並合理的應用，那樣會獲得更好的效果。如果只給學生教授一種軟體是有局限性的，這樣會使他們難以發揮學習另外一種軟體的潛力。第二，用戶們需要保持他們的工具箱與時俱進。SAS和 R 都有一些很不錯的學習網站去介紹最新的技術上的進步。第三，最理想的是學習兩種軟體並將其融合於分析中。對於 R 的用戶們，通過轉化R 到SAS 的用戶界面，可以同時使用 2種軟體。通過使用兩種軟體可以使處理及分析數據變得事半功倍，而且使所有的用戶都滿意。

C. 為什麼說一個國家學術界的水平決定了工業界的水平

最近網上很多人在詬病大學里的博士，教授解決實際問題的能力不足，一到現場遇到實際問題，往往是眼高手低，在現場的工人師傅眼裡並不能服眾。在萬文籌劃看來，這已經引發人們對高校科研「實用性」質疑，國家每年投入那麼多科研經費，除了發表的SCI論文越來越多，到底能解決多少實際問題？到底能為國家的科技發展起到多大的推動作用？到底有多大意義？

老實說，這一系列問題實在太復雜了，不是三言兩語就能說清楚，而且也不是我能回答了的。但這並不妨礙我從某一個角度，以自己的一些切身體會，談談自己的理解。

首先，面對這樣的一個情況，高校以搞基礎研究為主的，善於發表高水平SCI的教授學者，通常瞧不起那些搞應用研究，不太容易發高影響因子的學者，這里當然也包括工業界很多搞應用的科技人員，理由是他們搞的那些東西太沒技術含量，水平相比太低。另一方面，那些搞應用研究為主的學者則認為，發再多SCI有什麼用？紙上談兵而已。這里的問題其實是大家對基礎研究和應用研究的關系問題的爭論。到底哪個更重要？這里我不想談了，因為單純把這個關系拿出來，稍微受過學術訓練的理解起來都不是問題。我想說的是，我們換一個角度想，對調一下，讓那些擅長發高影響因子的教授學者去做應用研究，讓那些擅長搞應用，解決企業實際問題的工程師類型的科技人員去搞基礎研究，去發SCI，會怎麼樣？

這樣一個假設，一個換位，會有一個怎樣的結果呢？很多人可能會看笑話，這兩撥人馬可能，都會不適應，都會抓瞎，甚至出洋相。當然，這只是一個假設，並不是要強制執行。然而，我們再進一步設想一下，一旦這個假設強制執行，也就是必須從自己擅長的領域出來從事自己不熟悉的研究，否者就沒飯吃。目的是讓大家發揮最大的潛能做這個實驗。我猜想的結果是，無論是搞基礎研究的，還是搞應用研究的，只要是本身素質足夠好，是搞科研的那塊料，同樣會在自己不熟悉的領域做的出色。相反，一個領域做得平平淡淡，換個領域就一下子做到最頂級，這樣的概率不能說沒有，應該很低。因為任何領域，入門可能會相對容易，但要想達到一個很高的水準，靠得還是自己的能力，自身的科研素養。

D. 「企業界」和「工業界」是同義詞嗎如果不是的話有什麼區別

1. 企業界主要指獨立的盈利性的所有組織和經濟團體圈子。

2. 工業界是指採集原料，並把它們在工廠中生產成產品的企業圈子。

3. 企業界包括工業界丶服務業界丶旅遊業界等等以盈利為目的的獨立組織.工業是所有企業里的一個子分類.打個比方說就像人類和女人一樣,人類包括了女人,女人只是人類中的一個子分類一樣.而在企業里,酒店也屬於企業,但酒店不是工業.也就是說企業界是一個總的概括,而工業界是企業界許多子分類里的其中之一.

4. "企業界"和"工業界"的不是同義詞."

5. 企業界"的同義詞是"商業界"
   

E. 學術界和工業界的優缺點英語

摘要 在我看來學術圈最大的優點，一個是「自由」，另一個是可以上課、帶學生。自由意味著可以搞有意思的研究，推進人類知識的邊界，追尋智力的激盪。但是自由也是有代價的，你可以「自由」地申請基金，說服金主爸爸給錢（包括自然科學基金等縱向課題，也包括企業的橫向項目），「自由」地發論文滿足考核要求…而且現在教職水漲船高，加上非升即走，對於35歲之前、沒拿到長聘職位的青椒來說，壓力恐怕不小。教書的話我覺得很有意思，傳道授業解惑，分享自己的見解，開一門受歡迎的課，編一本有水平的書。但缺點就是，大家都想「得天下英才而教育之」，好學校太難進，你去找教職教的學生，大概率資質（遠）不如你…

F. 學術界與工業界收入差很多嗎

十幾年的校園生活容易帶來一種錯覺，彷彿精英是可以自然生長而成的。——對學術界來說，這差不多是對的，很多學術精英確實是自然生長而成的。

G. 學術實驗室和工業實驗室區別

學術界的科研更多的是Novelty驅動，工業界的研發更多會以是否Work、高效而驅動。
學術界的科研更多的是Novelty驅動。一般看到的論文分兩種。一是對於已有問題，是否有一個好的想法能夠啟發他人，是否通過這個好的想法能在公認的數據集上獲得領先的結果。因此，在剛有deep learning方法的時候，各種簡單朴實的方法，看上去都是新的好的想法，能夠啟發他人，也能在各種數據集上獲得不錯的結果。比如第一次看到Fully Convolutional Network，感覺全卷積網路做分割問題就非常inspiring呀，感覺自己道理上應該也能想到呀，就是沒總結的這么到位過。在NIPS Faster RCNN發表前，同師弟在辦公室也在討論類似的方案，想著開完CVPR回來試，結果過了幾天，arxiv上就刷出了做的更完備，考慮更周全，實驗也非常solid的方案，真是自嘆不如。但是隨著時間的推移，越solid的結果就會意味著更多的實驗算support，比如我們自己做過的很多比賽方案都是大量實驗中大浪淘沙的部分，由此，這也變成了很多人啃過的硬骨頭，攻克的難度在逐步提升。新方法因為已有了非常多的排列組合，也會慢慢變得復雜或套路化，能激起researcher普遍欣賞的感覺就越難。另一種是創造新問題，是否能夠發現新的，有意義的問題點，幫助後來的同學找到更多值得做的課題。這個方向上，比如之前的Fine Grained Classification，Instance Segmentation等，到近期大家推的cognitively inspired AI，self-supervised的方法，都是類似思路。每次開會大組或者大公司試圖構建個dataset，辦workshop、tutorial，也都是類似的想法。但是這里有個trick，歷史以來大組大牛創造新問題影響力大，越不知名的實驗室即使推同樣的東西也難有人follow。原因自然會有不同團隊本身視野的差異，更多的也在於科研本身也是要拼影響力的。影響力本身就是一團隊長期沉澱的能力背書，能進入這樣的團隊本身也代表了較好的reputation。當然，學術界科研另一個重要點是要會講story。如何用簡單容易聽懂的語言讓讀者更明白你的思路，且通過詳實的實驗認證它的可靠程度。這個技能點其實很重要，即使是在工業界工作中也如此。在工作中非常明顯的能夠發現讀過PhD的同學相對更會present工作，這樣能夠讓你partnerleader、和甚至你的團隊同學更容易了解和知道你的思路，更容易得到工作上的認可：)工業界的研發更多會以是否Work、高效而驅動。拋開要把model訓得很有novelty，我們就可以嘗試更多更樸素的思路，即使調loss weight調lr調augmentation，只要能漲點都是好的經驗。因此做起實驗來會更少束縛，長期的積累中也是會發現各種不novel的knowhow中一些閃光點。如果有好的leader輔助，也是可以總結成不錯的research工作（因此大家就會發現商湯各個團隊每年都發非常多的paper）。工業界研發另外不一樣的部分是，需要遇到很多多人協作，知識傳承的部分，與實驗室做research單打獨斗不同，一個好的代碼風格，一個好的開發流程，以及能夠完整的記錄你的思路和實驗過程的文檔，都是顯著提升團隊生產力的關鍵點。最近會經常發現，不少成績好做研究的同學都缺乏基礎的代碼以及開發相關的培訓，這一方面同學校的基礎教育的內容不太跟得上變化較快的開發模式，另一方面這也與做research時，大部分同學只需要自己看懂自己和師兄的代碼有關。在校期間如果能多嘗試參與一些開源社區的開發，給好codebase（比如吹一波mmdetection）多貢獻幾次代碼，相信會對此有更深的理解。工業界將問題實際做work，也會遇到更多從系統搭建開始的深坑，這些看似dirty的工作實際上是整個系統能夠work的核心。這些是在學術界做research不大會遇到的（畢竟大家都是從前人做好的database起步）。舉一些簡單的例子，選什麼攝像頭接入、解決攝像頭驅動問題、調攝像頭ISP得到一個更好的成像質量、怎麼給圖片打tag獲得准確的時間戳、不同設備之間怎麼共用同一套時間體系、怎麼設立數據標注原則（電線桿後的人標不標）、怎麼高效的自動做數據的篩選...... 所以很多同學來公司實習，也會接觸到不少這類型的工作，這其實是業界最valuable的部分，是從頭做好一件事的前提。所以總結一下，學術界的科研和工業界的研發各有各的特點，看你自己長期的興趣更在突破技術的邊界，還是更在希望利用已有知識實現實際領域的應用。長期看，去做自己最感興趣的工作，才是最重要的

H. 美國 為什麼分為 學術界 工業界

不是標准分發，只是一種通俗說法。

所謂學術界，就是academia，也就是留校搞科研，一般就是博士畢業以後去當博士後，然後講師、助理教授、副教授、教授這么一步一步往上爬。或者就去專業的研究所當研究員。總之都是畢業以後，用所學知識繼續搞學術、做實驗、發論文。

工業界就是instry，也就是說畢業以後就和科研說拜拜了，然後去公司裡面當技術人員或職員，以後升上管理層，用所學知識為公司企業帶來效益。

這一般都是指的理工科，像藝術啊商科啊社科啊這些一般不這么劃分。

I. instry與instry segment有什麼區別

區別在於：
instry 工業; 產業（經濟詞彙）; 工業界; 勤勞;
instry segment 工業部門

例句分析
instry

1.British instry suffers through insufficient investment in research.
研究投入不足讓英國工業深受其害。

2.No one doubted his ability, his instry or his integrity.
沒人懷疑他的能力、勤奮和正直。

3.Light instry is closely related to agriculture.
輕工業和農業密切相關。

instry segment
1.Segmentation of financial information by instry segment
按工業部門細分財務資

2.The goal of this study is to examine why firms diversify and how diversification affects their value. A sample of firms which change from one instry segment tomore than one segment is examined.
此外，再將樣本區分為多角化公司以及非多角化公司，以實證公司治理相關特性對於公司價值的影響是否有顯著的差異。