工业界和学界有什么区别

A. 学术界与工业界收入差很多吗

其实在我看来学术界和工业界的收入差别肯定是有的，有教授说过，学生毕业的薪资就比自己的高，这是事实，学术界由于制度繁琐、收入较低、技术落地性差等原因已呈现出一定弱势；而作为工业界，它们灵活的用人机制、财务机制、创新机制，使得工业界成为了更富吸引力的土壤。

所以说，这些就是我所看到的差距，而这就引起了一系列的反映，导致学术界现在越来越薄弱。

B. SAS与R优缺点讨论 从工业界到学界

SAS与R优缺点讨论：从工业界到学界
尽管在工业界还是被 SAS 所统治，但是R在学术界却得到广泛的应用，因为其免费、开源的属性使得用户们可以编写和分享他们自己的应用。我们的目的就是展示这两种差异巨大的语言各自优点，并且共同发挥他们的优势，我们同时还要指出那些不使用SAS 好多年的、现在正在使用 R语言的人们的一些误解和偏见，因为他们已经很少关注 SAS 的发展和进步了。
前言
我们选取 SAS 和 R的原因是因为他们是目前在统计领域中最有统治地位的两个编程语言。现在我们注意到一个不好的现象，就是在学术界重度使用R的用户认为R在被SAS霸占的工业界有具有相当优势的，然而熟练掌握这两个软件对于想在数据分析领域取得小有成就的年轻人来说很关键。
SAS经常有一些更新，非SAS程序员由于没有技术跟进往往并不知情。SAS绘图模块就是一个快速发展并成长的例子，然而许多人并不注意到这些升级以至于他们仍然固执的使用R画图。SAS另一个不广为人知的例子是SAS可以轻松自定义函数，这正是 R的强项。这个SAS过程步(PROC)有全面的语法检查、翔实的文档和技术支持;然而一个新的使用者很可能不知道这些工具可用，或者根本不知道它们的存在。另外，SAS还拥有卓越的培训课程，网络及用户组分享资源，不同相关主题的大量书籍。知道并合理的使用这些技术以及工具有助于减少使用SAS的畏惧之心。
统计方法的新进展
SAS：
优点：SAS 的软件及算法都是经过检验的，SAS 有技术支持去快速解决用户的需求。如果需要的话，SAS会尝试在已存在的步骤中嵌入新的方法，例如增加一个选项或者新增一个语句(statement)，因此用户不需要学习另外一个过程步。SAS也会发布最新通讯来详细说明软件的更新。
缺点：更新升级较慢。
R：
优点：用户可以快速实施新方法，或者寻找已经存在的软件包。很容易学习和理解新方法，因为学生们可以看到代码中的函数。
缺点：R文档的更新都是通过用户进行的，所以新的方法并没有被很好调试和检验。开发者们散布于各地，而并没有在一起来进行团队合作的开发。
在这个问题上，SAS 和 R 的优缺点是互补的。对于 R，有人认为它的代码是开放的，可以看到 R是如何工作的，这对于拥有相关背景的人是比较容易理解的。然而对于SAS，它的过程步是预装的，文件中对不同的语句(Statement)及选项( Option)存储了大量的数学公式。如果用户真的想看到底层程序，这个也是很容易实现的。对两种语言的使用着者来说，不管是学生还是其它用户，只是运行代码的话对于两种语言是没有什么不同的。你运行SAS，不需要知道它在干什么，类似的是，你运行R时，也不需要知道它在后台调用的函数。你所做的就是按章操作而已。
画图
SAS：
优点：SAS画图模块正变得越来越灵活、精良和易于使用。在一些分析过程步(PROCs) 中，ODSGraphics可以自动的生成一些图形，而不需要额外的代码。这使得用户多了一个选择，即可以使用默认的图表生成图表，也可以自己来创造个性化的图表。
缺点：图形背后的模板语言(TL)是庞大及不易使用的，特别是对于新手来说。新的高级功能如交互式绘图功能( interactivegraphs)，对于新手来说也是难以掌握的。
R：
优点：可以简单的生成漂亮的图表，还可以使用循环语句来生成动画。
缺点：在 R中图表功能与统计分析无关，绘图和分析是相互独立的。用户必须自己来决定什么样的图形是合适的，使用效果的好坏取决于用户们的统计背景和喜好。尽管改变图形去达到特别的维度或角度并不是一个简单事儿。
SAS9.2 之前版本的图表功能不足是 R更吸引人的一个主要原因之一。R的一个最好的特性之一就是其图表功能的高质量性和易用性。但是，当前 SAS/GRAPH 搭配 ODSGraphics 及 SG 过程在软件中增加了制图的能力。联合使用 ODS graphics 和 PROCS可以使用户简单地生成与分析相关的展示图表。特定的绘图过程步如PROCSGPLOT，SGPANEL和SGSCATTER等越来越多，当然需要的一定代码来实现。另外，SAS 中还有一些其他不错的绘图选择，如SGDESOGNER 和 SAS Enterprise Guide。
函数及可重复使用的代码
SAS：
优点：SAS有可在 DATA 和 PROC步使用的大量函数和自定义函数。另外强大无所不能的、也可以被DATA步和PROC步使用的宏语言。宏变量可定义为局部或者全局类型。
缺点：编写自定义函数和详细的宏代码需要深厚的编程知识来确保正确性。
R：
优点：在 R 中编写函数很简单，用户也可以通过上传自己的函数到 R-CRAN 上与其它用户分享。
缺点：编写自定义函数需要深厚的编程知识来确保正确性。变量是严格的局部变量。在这一点上两种软件拥有类似的利弊。SAS的早期用户运行自己的定制函数主要取决于宏程序的编写，这也是 R 用户认为其低效及笨重的原因。然而，SAS 9 版本的 PROCFCMP允许用户编写个性化的函数，SAS 9.2 版本又允许用户在 DATA 及 PROC步中调用这些函数。这对于简单的统计函数是很有用的，对于更加复杂的统计函数也可以通过 IML 语言来实现。
SAS 及 R两种语言都面临着怎样有效地、正确的使用函数，这就需要用户在函数编写的过程中拥有深厚的编程背景。从好的角度来说，一个程序员需要知道他们编写的是什么;危险的是，其它人可以下载一个SAS 宏或者 P程序包来使用，尽管他们不知道其内在工作原理，甚至不知道其正确性。所以，有了对宏及函数适当的了解，再来分享它们并应用于具体的需求是很方便的。
用户支持
SAS：
优点：SAS 有丰富的网上参考资料，专业的技术支持，专业的培训课程，许多优秀的出版书籍，一个紧密的用户组及网络社区。SAS的问题可以直接反映给技术支持部门，他们会与用户一起来解决。
R:
优点：R 有很好的示例手册，网上参考材料，R 邮件列表和 R 聚会。
缺点：用户们取决于其它用户对于软件的看法及建议。因为 R的开发者散布于全球各地，所以全球的用户是缺乏联系的。程序包(Package)并不是由 R软件的开发核心团队来编写的，所以导致了程序的不完善甚至有时候会对结果的正确性有所怀疑。另外，很难去直接寻找一个针对具体问题的人员或者团队。
数据处理
SAS：
优点：SAS 可以处理任意类型和格式的数据。DATA 步的设计纯粹就是为了数据的管理，所以 SAS擅长处理数据。利用丰富的选项，SAS 可以将大数据处理的很好，拼表以及 PROC SQL 也可以减少运行时间。
缺点：在 DATA 步骤中 SAS中的DATA步有非明示的循环算法，因此使用者的编程思维需要改变以符合SAS的运行逻辑。
R:
优点：R 在最初就被认为是更加适合大数据的。它对于矩阵的操作和排序的设计是非常高效的。R也可以很好的进行各种基于分析的数据模拟。
缺点：R 的设计更加关注统计计算以及画图功能，所以数据的管理是比较耗时的，而且不如在 SAS中那么明晰。其中一个主要的原因就是：对于各种不同类型的数据，在 R 中进行很好的数据处理是比较难以掌握的。
数据处理的重要性经常在统计编程中被忽视了，但是它确实是非常关键的，因为实际的数据非常糟糕，不能直接应用于分析。纯粹地使用 R的学生们对于得到的数据往往有不切实际的期望，而学习 SAS是一个有效的方法去解决怎样整理原始的数据。SAS可以对大而繁杂的数据集进行管理和分析，而 R更着重于进行分析。
当处理复杂数据时，R的面向对象的数据结构会遇到很多问题，并且R还缺乏一个内在的循环过程。在SAS中，应用标准化工具经常会进行如下操作：合并含有大量缺失数据的复杂数据集，再生成及修改其中的变量。而在R中，进行复杂的数据处理操作是没有标准化的，而且经常会导致更加复杂的过程。
SAS与R软件运行时间的快慢对比取决于任务。如SAS可以通过设置MEMLIB，从而像R一样使用内存(而非硬盘)来提升运行速度。但在R中，没有这样的硬件驱动，只能使用内存来执行。
报表
SAS：
优点：SAS 通过很多有用的过程步来生成详细漂亮的报表。
缺点：能提供更详尽报表的过程如 TABULATE、REPORT等，在能正确而有效的使用前，将为有一个艰难的学习曲线等待你跨越。
R:
优点：报表方面，R拥有诸多利器。Sweave包可以创造包含文字、表格和图形的 PDF 文件，其中图形可以LaTeX 和 R命令来装扮。另一个新的程序包 Knitr 可以快速生成格式限制较少的网页内容。
缺点：R 没有一个模式化的方式来生成报表，所以需要在编程上花一些功夫。报表的生成对于 R 来说是一个比较新的方向，所以它不如 SAS来的简单和快速。在 R 中，Sweave 和 Knitr 是报表这方面的领先的程序包，但是学习起来也比较困难。
重度报表使用用户应该了解这些以上不同，尽管学习 SAS的报表功能需要花费一些时间，但是一旦掌握了就很有价值并有很高的灵活性。而从最基础学习 R 的报表功能也许不需要像 SAS那样花那么多时间。
结论
我们可以看到解决 R 与 SAS的辩论是三合一的。第一，就像在任何一个统计编程社区一样，我们知道这个PK是没有一个最终赢家。两种软件各有优缺点。他们有共存的必要，而学术上的教学中，他们也有共存的必要。如果学生们能够明确他们的需求并合理的应用，那样会获得更好的效果。如果只给学生教授一种软件是有局限性的，这样会使他们难以发挥学习另外一种软件的潜力。第二，用户们需要保持他们的工具箱与时俱进。SAS和 R 都有一些很不错的学习网站去介绍最新的技术上的进步。第三，最理想的是学习两种软件并将其融合于分析中。对于 R 的用户们，通过转化R 到SAS 的用户界面，可以同时使用 2种软件。通过使用两种软件可以使处理及分析数据变得事半功倍，而且使所有的用户都满意。

C. 为什么说一个国家学术界的水平决定了工业界的水平

最近网上很多人在诟病大学里的博士，教授解决实际问题的能力不足，一到现场遇到实际问题，往往是眼高手低，在现场的工人师傅眼里并不能服众。在万文筹划看来，这已经引发人们对高校科研“实用性”质疑，国家每年投入那么多科研经费，除了发表的SCI论文越来越多，到底能解决多少实际问题？到底能为国家的科技发展起到多大的推动作用？到底有多大意义？

老实说，这一系列问题实在太复杂了，不是三言两语就能说清楚，而且也不是我能回答了的。但这并不妨碍我从某一个角度，以自己的一些切身体会，谈谈自己的理解。

首先，面对这样的一个情况，高校以搞基础研究为主的，善于发表高水平SCI的教授学者，通常瞧不起那些搞应用研究，不太容易发高影响因子的学者，这里当然也包括工业界很多搞应用的科技人员，理由是他们搞的那些东西太没技术含量，水平相比太低。另一方面，那些搞应用研究为主的学者则认为，发再多SCI有什么用？纸上谈兵而已。这里的问题其实是大家对基础研究和应用研究的关系问题的争论。到底哪个更重要？这里我不想谈了，因为单纯把这个关系拿出来，稍微受过学术训练的理解起来都不是问题。我想说的是，我们换一个角度想，对调一下，让那些擅长发高影响因子的教授学者去做应用研究，让那些擅长搞应用，解决企业实际问题的工程师类型的科技人员去搞基础研究，去发SCI，会怎么样？

这样一个假设，一个换位，会有一个怎样的结果呢？很多人可能会看笑话，这两拨人马可能，都会不适应，都会抓瞎，甚至出洋相。当然，这只是一个假设，并不是要强制执行。然而，我们再进一步设想一下，一旦这个假设强制执行，也就是必须从自己擅长的领域出来从事自己不熟悉的研究，否者就没饭吃。目的是让大家发挥最大的潜能做这个实验。我猜想的结果是，无论是搞基础研究的，还是搞应用研究的，只要是本身素质足够好，是搞科研的那块料，同样会在自己不熟悉的领域做的出色。相反，一个领域做得平平淡淡，换个领域就一下子做到最顶级，这样的概率不能说没有，应该很低。因为任何领域，入门可能会相对容易，但要想达到一个很高的水准，靠得还是自己的能力，自身的科研素养。

D. “企业界”和“工业界”是同义词吗如果不是的话有什么区别

1. 企业界主要指独立的盈利性的所有组织和经济团体圈子。

2. 工业界是指采集原料，并把它们在工厂中生产成产品的企业圈子。

3. 企业界包括工业界丶服务业界丶旅游业界等等以盈利为目的的独立组织.工业是所有企业里的一个子分类.打个比方说就像人类和女人一样,人类包括了女人,女人只是人类中的一个子分类一样.而在企业里,酒店也属于企业,但酒店不是工业.也就是说企业界是一个总的概括,而工业界是企业界许多子分类里的其中之一.

4. "企业界"和"工业界"的不是同义词."

5. 企业界"的同义词是"商业界"
   

E. 学术界和工业界的优缺点英语

摘要 在我看来学术圈最大的优点，一个是“自由”，另一个是可以上课、带学生。自由意味着可以搞有意思的研究，推进人类知识的边界，追寻智力的激荡。但是自由也是有代价的，你可以“自由”地申请基金，说服金主爸爸给钱（包括自然科学基金等纵向课题，也包括企业的横向项目），“自由”地发论文满足考核要求…而且现在教职水涨船高，加上非升即走，对于35岁之前、没拿到长聘职位的青椒来说，压力恐怕不小。教书的话我觉得很有意思，传道授业解惑，分享自己的见解，开一门受欢迎的课，编一本有水平的书。但缺点就是，大家都想“得天下英才而教育之”，好学校太难进，你去找教职教的学生，大概率资质（远）不如你…

F. 学术界与工业界收入差很多吗

十几年的校园生活容易带来一种错觉，仿佛精英是可以自然生长而成的。——对学术界来说，这差不多是对的，很多学术精英确实是自然生长而成的。

G. 学术实验室和工业实验室区别

学术界的科研更多的是Novelty驱动，工业界的研发更多会以是否Work、高效而驱动。
学术界的科研更多的是Novelty驱动。一般看到的论文分两种。一是对于已有问题，是否有一个好的想法能够启发他人，是否通过这个好的想法能在公认的数据集上获得领先的结果。因此，在刚有deep learning方法的时候，各种简单朴实的方法，看上去都是新的好的想法，能够启发他人，也能在各种数据集上获得不错的结果。比如第一次看到Fully Convolutional Network，感觉全卷积网络做分割问题就非常inspiring呀，感觉自己道理上应该也能想到呀，就是没总结的这么到位过。在NIPS Faster RCNN发表前，同师弟在办公室也在讨论类似的方案，想着开完CVPR回来试，结果过了几天，arxiv上就刷出了做的更完备，考虑更周全，实验也非常solid的方案，真是自叹不如。但是随着时间的推移，越solid的结果就会意味着更多的实验算support，比如我们自己做过的很多比赛方案都是大量实验中大浪淘沙的部分，由此，这也变成了很多人啃过的硬骨头，攻克的难度在逐步提升。新方法因为已有了非常多的排列组合，也会慢慢变得复杂或套路化，能激起researcher普遍欣赏的感觉就越难。另一种是创造新问题，是否能够发现新的，有意义的问题点，帮助后来的同学找到更多值得做的课题。这个方向上，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，都是类似思路。每次开会大组或者大公司试图构建个dataset，办workshop、tutorial，也都是类似的想法。但是这里有个trick，历史以来大组大牛创造新问题影响力大，越不知名的实验室即使推同样的东西也难有人follow。原因自然会有不同团队本身视野的差异，更多的也在于科研本身也是要拼影响力的。影响力本身就是一团队长期沉淀的能力背书，能进入这样的团队本身也代表了较好的reputation。当然，学术界科研另一个重要点是要会讲story。如何用简单容易听懂的语言让读者更明白你的思路，且通过详实的实验认证它的可靠程度。这个技能点其实很重要，即使是在工业界工作中也如此。在工作中非常明显的能够发现读过PhD的同学相对更会present工作，这样能够让你partnerleader、和甚至你的团队同学更容易了解和知道你的思路，更容易得到工作上的认可：)工业界的研发更多会以是否Work、高效而驱动。抛开要把model训得很有novelty，我们就可以尝试更多更朴素的思路，即使调loss weight调lr调augmentation，只要能涨点都是好的经验。因此做起实验来会更少束缚，长期的积累中也是会发现各种不novel的knowhow中一些闪光点。如果有好的leader辅助，也是可以总结成不错的research工作（因此大家就会发现商汤各个团队每年都发非常多的paper）。工业界研发另外不一样的部分是，需要遇到很多多人协作，知识传承的部分，与实验室做research单打独斗不同，一个好的代码风格，一个好的开发流程，以及能够完整的记录你的思路和实验过程的文档，都是显着提升团队生产力的关键点。最近会经常发现，不少成绩好做研究的同学都缺乏基础的代码以及开发相关的培训，这一方面同学校的基础教育的内容不太跟得上变化较快的开发模式，另一方面这也与做research时，大部分同学只需要自己看懂自己和师兄的代码有关。在校期间如果能多尝试参与一些开源社区的开发，给好codebase（比如吹一波mmdetection）多贡献几次代码，相信会对此有更深的理解。工业界将问题实际做work，也会遇到更多从系统搭建开始的深坑，这些看似dirty的工作实际上是整个系统能够work的核心。这些是在学术界做research不大会遇到的（毕竟大家都是从前人做好的database起步）。举一些简单的例子，选什么摄像头接入、解决摄像头驱动问题、调摄像头ISP得到一个更好的成像质量、怎么给图片打tag获得准确的时间戳、不同设备之间怎么共用同一套时间体系、怎么设立数据标注原则（电线杆后的人标不标）、怎么高效的自动做数据的筛选...... 所以很多同学来公司实习，也会接触到不少这类型的工作，这其实是业界最valuable的部分，是从头做好一件事的前提。所以总结一下，学术界的科研和工业界的研发各有各的特点，看你自己长期的兴趣更在突破技术的边界，还是更在希望利用已有知识实现实际领域的应用。长期看，去做自己最感兴趣的工作，才是最重要的

H. 美国 为什么分为 学术界 工业界

不是标准分发，只是一种通俗说法。

所谓学术界，就是academia，也就是留校搞科研，一般就是博士毕业以后去当博士后，然后讲师、助理教授、副教授、教授这么一步一步往上爬。或者就去专业的研究所当研究员。总之都是毕业以后，用所学知识继续搞学术、做实验、发论文。

工业界就是instry，也就是说毕业以后就和科研说拜拜了，然后去公司里面当技术人员或职员，以后升上管理层，用所学知识为公司企业带来效益。

这一般都是指的理工科，像艺术啊商科啊社科啊这些一般不这么划分。

I. instry与instry segment有什么区别

区别在于：
instry 工业; 产业（经济词汇）; 工业界; 勤劳;
instry segment 工业部门

例句分析
instry

1.British instry suffers through insufficient investment in research.
研究投入不足让英国工业深受其害。

2.No one doubted his ability, his instry or his integrity.
没人怀疑他的能力、勤奋和正直。

3.Light instry is closely related to agriculture.
轻工业和农业密切相关。

instry segment
1.Segmentation of financial information by instry segment
按工业部门细分财务资

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，再将样本区分为多角化公司以及非多角化公司，以实证公司治理相关特性对于公司价值的影响是否有显着的差异。