前面我们谈到选专业方向时可以去了解比如院系设置，专业方向，课程目录，教授信息，科研文章，以前的学生，科研基金，合作对象和项目等信息。现在继续说一些其它重要、值得注意的方面。
专利信息
如果你是工程、设计方面的学生，或者你觉得自己以后想做实际应用方面的工作，那么就可以去查一查教授们的发明专利。这些专利信息一方面帮助你了解大家在做什么，也会让你对应用领域有更实在的了解，帮助扩展视野。
查询各国的专利现在非常容易。除了各国专利局的网站，也有网站让你同时查询全球的相关专利。你可以把搜寻范围限制在欧美日专利。更大的范围不会对你有更多的帮助，却需要更多的时间。国内的专利大部分都没有多少意义，除非有专门的需要，要了解一个领域的现状也先不用去查国内的专利。
查询专利主要是阅读内容比较费时间。在选专业方向的阶段，你对专利信息只需要大概了解一下就可以了，不需要仔细阅读。而在选取具体学校的时候，可以回过头来再仔细地了解目标学校的教授们一些专利。这时候这些信息会让你真正了解你会在什么样的环境里跟什么样的人学习。如果你去的学校里没有一个教授在做你感兴趣的事情，到选导师的时候你就会陷入非常尴尬的境地。因为那是决定你一辈子以后的路的事情。
不同学校的特点
另外一个与选择专业方向和选择学校息息相关的是：在同一个方向同一个专业，不同的学校都可能非常不同。所以我总是建议学生在挑选方向和学校的时候都多了解一些学校。这不仅对你选方向很重要，对你下一步选学校甚至选导师都很重要。
例如都是服装设计，纽约的纽约时装学院和帕森斯都是美国一流的服装设计学校。但是两个学校又有很大的不同。打个比喻，一个像设计界的哈佛，一个像设计界的麻省理工。都很厉害，但哪一个更适合你，除了学费的差异以外，就要看你对自己的了解、你的兴趣以及你对未来的期望了。
又例如统计学是一门在理论和应用领域都有很大空间的学科。学统计的不管是硕士学位还是博士学位就业前景在国外一直都很好。但是如果你希望以后能够在医药领域发展，那也要留意哪些学校的研究方向和这些方面有关，哪些教授在和医药公司和医院合作。
再看计算机和人工智能领域。哪怕就是具体做模型做算法的，不同的学校的特点和侧重点都可能是天差地别般的不同。而这些方向更多和具体的教授有关。比如做算法复杂性研究的大都是搞纯数学的人；搞图像处理的几乎就是实实在在做具体的应用问题；搞自动控制机器人的和前两者更是距离遥远。而且很多工业应用方面的搞计算机的甚至根本就不在计算机系，而是在其它工程院校里。和图像、视频、建模相关的很多计算机专业甚至在艺术院校中。
我们后面再谈一些关于这些特别的院系专业设置。这其实是非常重要而且有常常可能意味特殊机会的一环。
（未完待续）
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On 05/06/2022 @ 00:04
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