学生党建丨博士生党支部举办数理科研经验分享会

主要观点总结

博士生党支部联合数学科学学院举办了数理科研经验分享会，邀请了香港理工大学博士后吴强、博士生李传欢和苏瀚分享科研经验。吴强讲解了机器学习与科研创作的重要性，李传欢分享了几何学研究经验，苏瀚介绍了项目申请流程和申请书撰写技巧。此次分享会为统计学院与数学科学学院的博士生提供了交流与学习的平台。

关键观点总结

关键观点1: 分享会由博士生党支部联合数学科学学院举办

此次分享会是博士生党支部与数学科学学院共同组织的活动，目的是为了促进博士生之间的学术交流与经验分享。

关键观点2: 邀请了三位嘉宾分享科研经验

分享会邀请了香港理工大学博士后吴强、2023级基础数学专业博士生李传欢、2024级应用统计专业博士生苏瀚来分享他们的科研经验，这三位嘉宾分别从不同角度介绍了各自领域的研究心得和技巧。

关键观点3: 吴强讲解了机器学习与科研创作的重要性

吴强分享了他在机器学习领域的研究经验，强调了掌握Python编程语言和扎实数学基础的重要性，并提供了科研创作过程中的具体建议，如明确研究方向、广泛阅读文献、与导师沟通等。

关键观点4: 李传欢分享了几何学研究经验和申请项目的流程与技巧

李传欢不仅介绍了几何学研究的方法，还结合个人经历向同学们传授了制定阶段性计划、勇敢面对困难、积极参与学术活动等宝贵的经验。此外，他还分享了项目申请的经验和申请书撰写技巧。

关键观点5: 分享会为统计学院与数学科学学院的博士生提供了交流与学习的平台

此次分享会不仅加深了博士生之间的学术交流，还为未来的学术探索之路奠定了坚实的基础。

正文

请到「今天看啥」查看全文

2024年9月5日晚，博士生党支部联合数学科学学院2023级博士生党支部线上举办了数理科研经验分享会。本次活动邀请了香港理工大学博士后吴强、2023级基础数学专业博士生李传欢、2024级应用统计专业博士生苏瀚来分享科研经验。我院博士生党支部书记赵彩屹主持会议。

吴强首先就机器学习与科研创作进行了详尽讲解。他强调，在涉足机器学习领域时，掌握Python编程语言和扎实的数学基础至关重要。在科研创作过程中，吴强建议同学们从明确研究方向、广泛阅读文献、与导师沟通等环节入手，细致撰写、多次修改论文，并选择合适的期刊投稿。

随后，李传欢分享了几何学研究经验。他鼓励同学们正视自己的第一学历，通过阅读大量文献、与导师深入交流来确定研究方向。李传欢还结合自己的科研经历，向同学们传授了制定阶段性计划、勇敢面对困难、积极参与学术活动等宝贵的科研经验。

最后，苏瀚详细阐述了项目的申请流程与申请书的撰写技巧。他首先介绍了项目选题的确定、评审政策的了解以及申请书撰写的注意事项。此外，他还分享了一些项目申请的经验，为同学们的申请之路提供了有力的支持。

请到「今天看啥」查看全文