简历概述的成果数字改为自动统计(列几条算几条) #14
概述原来手写「论文 40 余篇、专利 20 余项」,每次增删条目都要回头改。
改为正文标记、概述取数:
\item ...论文... \cvtagcount{SCI} % 显示 SCI 并计数
\item ...软著... \cvmark{软著} % 只计数
概述:论文 \cvnum*{SCI,EI,核心} 篇(SCI \cvnum{SCI} 篇)
共注册 11 类:SCI/EI/核心/专利/第一发明人/软著/科研项目/主持/负责/转化/教研。
关键技术:不用 aux,改独立数据文件 \jobname.cvnum。
中文键经 aux 往返后 \ifcsname 全部失效(xeCJK 把汉字设为活动字符,
键的 token 形态不一致;ASCII 键正常);独立文件里中文键完全正常。
累加与显示分离(cvacc@ 每遍从 0 起 / cvnum@ 读自上一遍),
否则概述在正文之前会让上一遍的值被本遍叠加,数字翻倍。
踩坑:\cvmark 不能放 \experience 的关键词参数(会被 \foreach 拆开,
报 Misplaced \omit),必须放描述参数内;也不能放 longtable 单元格之外。
验证:0 error / 0 Overfull / 0 Underfull,3 页;加标记后版面与基线
逐行一致;连续 5 次编译数字稳定;增删条目后数字自动跟随。
⚠️ 口径变化:自动统计只数列出来的条目。示例原来写「40 余篇」但正文
只列 9 篇代表作,改成自动后变「9 篇」。README 已写明这两种口径的区别。
项目总经费仍手填(\experience 无经费字段)。
This commit is contained in:
+84
-1
@@ -24,9 +24,13 @@
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```bash
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cd 简历
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xelatex 简历.tex
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xelatex 简历.tex # 跑两遍:第一遍写 .aux,第二遍才能取到正确的页码与交叉引用
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xelatex 简历.tex # 必须跑两遍,原因有二:
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# ① 页码与交叉引用
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# ② 概述的成果数字读自 简历.cvnum,第一遍是空的
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```
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用 `latexmk -xelatex 简历.tex` 也行,它自己会跑够遍数。
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编译结果:3 页,日志零 error、零 Underfull、零 Overfull。嵌入字体只有 7 个,全部来自本仓库:
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| 字体 | 用途 |
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@@ -194,6 +198,85 @@ Pagella / XCharter 宽 7~11%,会把全库的断行推着变。
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28mm ≈ 660px,约 3.6 倍冗余)。保留原图是为了将来放大不糊;真要瘦身,
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把 png 缩到 700px 宽即可。
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## 概述里的成果数字自动统计
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第一段概述通常要写「发表论文 N 篇、授权专利 M 项、转化 K 项……」。这些数字如果
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手写,每增删一条论文就得回头改概述,非常容易漏改。本模板让它们**自动从正文条目
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数出来**。
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### 怎么用
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两步:
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```latex
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% ① 在每个条目末尾标类别(不产生任何可见输出)
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\item ...论文信息... \cvtagcount{SCI} % 显示 SCI,同时 SCI +1
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\item ...论文信息... \cvmark{软著} % 只计数,不显示
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% ② 概述里取数
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发表论文 \cvnum*{SCI,EI,核心} 篇(SCI \cvnum{SCI} 篇、EI \cvnum{EI} 篇),
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登记软件著作权 \cvnum{软著} 项
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```
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`\cvnum{A,B}`(带星号)是多类求和;`\cvnum{A}`(不带星号)是单类取数。
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**列几条就算几条**,不需要额外声明的总数。
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空类别返回 `0` 而不是报错,所以可以先写 `\cvnum{EI}`,等真有了 EI 论文再加
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`\cvtagcount{EI}`,中间不会有编译问题。
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### 两个命令的分工
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| 命令 | 显示 | 计数 | 用在哪 |
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|---|---|---|---|
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| `\cvmark{类别}` | 不显示 | +1 | 软著、专利、项目、转化、教研这类本来就靠字段表达类别的条目 |
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| `\cvtagcount{类别}` | 显示(加粗,与正文同号) | +1 | 论文的 SCI/EI/核心——原本就用 `\textbf{SCI}` 缀在末尾,一步到位 |
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`\cvtagcount` 就是为论文设计的:显示和计数合成一个动作,不会出现「改了显示忘了
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计数」的情况。
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### 现有类别一览
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| 类别 | 标记位置 | 概述里的用法 |
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|---|---|---|
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| `SCI` `EI` `核心` | `section_04` 各条目末尾 `\cvtagcount{}` | `\cvnum*{SCI,EI,核心}` |
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| `专利` `第一发明人` | `section_05` 各条目末尾 `\cvmark{}` | `\cvnum{专利}` / `\cvnum{第一发明人}` |
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| `软著` | `section_06` | `\cvnum{软著}` |
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| `科研项目` `主持` `负责` | `section_07` 描述块内 | `\cvnum{主持}` / `\cvnum{负责}` |
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| `转化` | `section_08` | `\cvnum{转化}` |
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| `教研` | `section_09` | `\cvnum{教研}` |
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⚠️ 增删条目时**标记要跟着走**。删掉一条论文但留下 `\cvtagcount{SCI}`,数字就会
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多算一个——这是这套机制唯一的代价,但比每次回头数一遍要可靠得多。
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### 三条必须知道的限制
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1. **必须编译两遍**(`latexmk` 会自动跑够)。第一遍概述读到的是上一遍的统计,
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首次编译会显示 `0`。日志末尾有 `CVSTATS:` 一行提示。
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2. **`\jobname.cvnum` 是生成文件**,每次编译重写,已加进 `.gitignore`。
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不要手改、不要提交。删掉它只会让数字从 0 重算一遍,下一遍即恢复。
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3. **为什么不用 LaTeX 的 aux**:实测中文键经 aux 往返后 `\ifcsname` 全部匹配不上
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(xeCJK 把汉字设为活动字符,键的 token 形态与写入时不一致;ASCII 键正常、
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中文键失效)。所以改用独立的 `.cvnum` 文件,键原样保留。
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### 为什么项目总经费仍是手填
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`\experience` 的参数里没有经费字段,无法从条目自动求和。若真要做到自动,得给
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`\experience` 增加一个经费参数(`{120万}` 之类),再由 `\cvnum` 累加。改动面较大,
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超出本次范围,故保留手填 `1200 余万元`。
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### ⚠️ 一个必须注意的语义变化
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自动统计只数**你列出来的条目**,不数你没列的。示例简历原来写「论文 40 余篇、
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专利 20 余项」,但正文只列了 9 篇代表作、9 项专利——改成自动统计后会变成
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「论文 9 篇、专利 9 项」。
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**这不是 bug,是两种口径**:
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- 简历惯例是**只列代表作**,概述写总量(40 余篇)——此时总数不能从条目数出来
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- 若你的正文就是全部成果,自动统计的数字才是真实总量
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用之前先想清楚自己属于哪种。要保留「40 余篇」这种总量表述,就把那处数字改回
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手写,只在真正列全的章节(转化、教研这类)用 `\cvnum`。
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## 写的时候容易踩的三个坑
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1. **`\newExperience` 的参数顺序是「结束在前、开始在后」** —— 上游定义就是先印
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@@ -632,3 +632,135 @@
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\newcommand\emptySeparator{\multicolumn{2}{c}{}\\}
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%======================================================================
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% 成果统计:让概述里的数字自动来自后面章节的条目
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%
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% 问题:简历第一段概述通常写「发表论文 40 余篇、授权专利 12 项、成果转化
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% 3 项……」。这些数字若手写,每增删一条论文就得回头改概述,极易漏改。
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%
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% 思路:给每条加一个**类别标记** \cvmark, 正文里自动累加计数,概述用
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% \cvnum 取数。**列几条就算几条**,不去猜总数——你不列出来的成果
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% 本来也不该出现在概述里。
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%
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% 用法(两步):
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% ① 每个条目末尾标类别:
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% \item ...论文信息... \cvmark{SCI}
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% \item ...论文信息... \cvmark{EI}
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% \cvmark 不产生任何可见输出(就是个计数动作),放条目首尾都行。
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% 一条属于两类就标两次;同名类别重复标会自动累加。
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%
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% ② 概述里取数:
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% \cvnum{SCI} 篇、\cvnum{EI} 篇、合计 \cvnum*{SCI,EI} 篇
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% \cvnum* 是「多类求和」,逗号分隔(注意:是英文逗号)。
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%
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% ③ 空类别返回 0,不会出现 ??。所以可以先写 \cvnum{EI},
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% 等真有了 EI 论文再加 \cvmark{EI},中间不会编译报错。
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%
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% ⚠️ 为什么用独立数据文件而不是 LaTeX 的 aux:
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% 实测中文键经 aux 往返后 \ifcsname 全部匹配不上(xeCJK 把汉字设为
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% 活动字符,键的 token 形态与写入时不一致;ASCII 键正常,中文键失效)。
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||||
% 故改用独立文件 \jobname.cvnum,导言区末尾 \input,键原样保留。
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%
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% ⚠️ 必须编译两遍(或直接用 latexmk):
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% 第一遍边累加边写 \jobname.cvnum,此时概述读到的是**上一遍**的值,
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% 首次编译会显示 0;第二遍才是正确数字。日志末尾有 CVSTATS 一行提示。
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||||
%
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||||
% ⚠️ \jobname.cvnum 是**生成文件**,不要手改、不要提交 git(已在
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||||
% .gitignore 里挡住)。删掉它只会让数字从 0 重新算一遍,下一遍即恢复。
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||||
%
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||||
% ⚠️ 类别名限制:
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% · 不要含英文逗号(, 是 \cvnum* 的分隔符)
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||||
% · 不要含 @ % # \ { } 这些特殊字符
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||||
% · 中文、英文、汉字混排都可以
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||||
%======================================================================
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||||
\makeatletter
|
||||
|
||||
% ---- 数据文件 ------------------------------------------------------
|
||||
\newwrite\cv@statsout
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||||
|
||||
% 读:导言区末尾把上一遍写入的数字读进来。
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||||
% 此时正文尚未开始,不会和本遍的累加互相干扰。
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||||
\AtBeginDocument{\InputIfFileExists{\jobname.cvnum}{}{}}
|
||||
|
||||
% ---- 内部:类别 -> 计数器名 ----------------------------------------
|
||||
% 累加值存在 \cvacc@<类别>(TeX 整数寄存器,不用 LaTeX counter,
|
||||
% 既省事又避开 \the\csname...\endcsname 的展开陷阱)。
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||||
% 显示值存在 \cvnum@<类别>(\def 出来的宏,内容就是数字字符串)。
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||||
\newcommand\cv@accname[1]{cvacc@#1}
|
||||
|
||||
% 保证某类别的累加器存在
|
||||
\newcommand\cv@ensureacc[1]{%
|
||||
\@ifundefined{\cv@accname{#1}}%
|
||||
{\expandafter\newcount\csname\cv@accname{#1}\endcsname}%
|
||||
{}%
|
||||
}
|
||||
|
||||
% ---- 标记 ----------------------------------------------------------
|
||||
% \cvmark{<类别>}:把该类别的累加器 +1,无可见输出。
|
||||
\newcommand\cvmark[1]{%
|
||||
\cv@ensureacc{#1}%
|
||||
\global\advance\csname\cv@accname{#1}\endcsname\@ne
|
||||
% 顺便登记该类别的名字,收尾时按登记顺序写文件
|
||||
\@ifundefined{cv@seen@\detokenize{#1}}%
|
||||
{\expandafter\gdef\csname cv@seen@\detokenize{#1}\endcsname{1}%
|
||||
\g@addto@macro\cv@taglist{\cv@writeone{#1}}}%
|
||||
{}%
|
||||
}
|
||||
|
||||
% ---- 输出 ----------------------------------------------------------
|
||||
% \cvnum{SCI} 单类取数
|
||||
% \cvnum*{SCI,EI} 多类求和
|
||||
\newcommand\cvnum{\@ifstar\cv@numsum\cv@numone}
|
||||
|
||||
% ---- 带计数的标签:显示 + 计数一步完成 ------------------------------
|
||||
% \cvtagcount{<显示文字>}[<类别>]
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||||
% 显示「显示文字」(与正文同号加粗,和原来的 \textbf{SCI} 完全一样),
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||||
% 同时给类别 +1。省略类别时用显示文字本身当类别。
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||||
%
|
||||
% 为什么需要它:论文的收录类型本来就写成 \textbf{SCI} 显示在条目末尾,
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||||
% 若再单独写一个 \cvmark{SCI},一是啰嗦,二是迟早会漏标。
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||||
% 用 \cvtagcount{SCI} 一次到位,显示与计数永远同步。
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||||
%
|
||||
% 用法:
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||||
% \cvtagcount{SCI} % 显示 SCI,类别也叫 SCI
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||||
% \cvtagcount{核心}[中文核心] % 显示「核心」,类别记为「中文核心」
|
||||
\newcommand\cvtagcount[2][\relax]{%
|
||||
\textbf{#2}%
|
||||
\ifx\relax#1\relax\cvmark{#2}\else\cvmark{#1}\fi}
|
||||
|
||||
\newcommand\cv@numone[1]{%
|
||||
\@ifundefined{cvnum@#1}{0}{\csname cvnum@#1\endcsname}}
|
||||
|
||||
\newcommand\cv@numsum[1]{%
|
||||
\begingroup
|
||||
\count@\z@
|
||||
\@for\cv@k:=#1\do{%
|
||||
\@ifundefined{cvnum@\cv@k}{}{\advance\count@\csname cvnum@\cv@k\endcsname\relax}%
|
||||
}%
|
||||
\the\count@
|
||||
\endgroup}
|
||||
|
||||
% ---- 收尾:写数据文件 ----------------------------------------------
|
||||
% 用独立的 write 流,与 aux 完全无关,因此不受 aux 读入时机影响。
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||||
\newcommand\cv@taglist{}
|
||||
|
||||
\newcommand\cv@writeone[1]{%
|
||||
\immediate\write\cv@statsout{%
|
||||
\string\cvSetNum{\detokenize{#1}}{\the\csname\cv@accname{#1}\endcsname}}%
|
||||
}
|
||||
|
||||
\AtEndDocument{%
|
||||
\immediate\openout\cv@statsout=\jobname.cvnum\relax
|
||||
\cv@taglist
|
||||
\immediate\closeout\cv@statsout
|
||||
% 日志提示:本遍写入了多少类
|
||||
\typeout{CVSTATS: 已写入 \jobname.cvnum(若概述数字为 0,请再编译一遍)}%
|
||||
}
|
||||
|
||||
% 数据文件里调用的设置命令。
|
||||
% ⚠️ 不能含 @:读回时若 @ 不是字母,命令名会被拆断。
|
||||
\newcommand\cvSetNum[2]{%
|
||||
\expandafter\def\csname cvnum@#1\endcsname{#2}}
|
||||
|
||||
\makeatother
|
||||
@@ -6,13 +6,33 @@
|
||||
% 写法要点:\par{...} 包住,段首的 \textbf{姓名,} 与正文连排。
|
||||
% 这段是整份简历最长的连续文字,行距与断行在这里最能看出问题,
|
||||
% 改动字号 / 行距后先看这一段。
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||||
%
|
||||
% ⚠️⚠️ 成果数字全部用 \cvnum 取,**不要手写**。
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||||
% \cvnum{类别} = 该类在正文里被 \cvmark / \cvtagcount 标记了几次
|
||||
% \cvnum*{A,B} = 多类求和
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||||
% 增删一条论文/专利/项目,这里的数字自动跟着变,不用回来改。
|
||||
% 类别与标记位置的对应关系:
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||||
% SCI / EI / 核心 ← section_04 的 \cvtagcount{...}
|
||||
% 专利 / 第一发明人 ← section_05 的 \cvmark{...}
|
||||
% 软著 ← section_06
|
||||
% 科研项目 / 主持 / 负责 ← section_07
|
||||
% 转化 ← section_08
|
||||
% 教研 ← section_09
|
||||
% ⚠️ 编译要跑两遍,第一遍概述会显示 0(读到的是上一遍的统计)。
|
||||
%
|
||||
% ⚠️ 例外:项目总经费**仍是手写**。\experience 的参数里没有经费字段,
|
||||
% 没法从条目里自动求和。若想自动,得给 \experience 加一个经费参数,
|
||||
% 改动较大,故这里保留手填。
|
||||
|
||||
\par{
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||||
{\textbf{张远航,}}
|
||||
男,1985 年 3 月生,山东青岛人。工学博士,中国海洋大学信息科学与工程学部
|
||||
计算机科学与技术学院教授、博士生导师。主要研究方向为海洋遥感信息处理、
|
||||
机器学习与海洋大数据、多源观测数据同化及海洋数值模式智能订正,发表相关论文
|
||||
40 余篇,申请专利 20 余项,授权 12 项,完成专利成果转化 3 项,申请软件著作权
|
||||
8 项,主持各级科研项目 9 项,参与相关项目 11 项,项目总经费 1200 余万元,
|
||||
主持教研项目 4 项。
|
||||
\cvnum*{SCI,EI,核心} 篇(SCI \cvnum{SCI} 篇、EI \cvnum{EI} 篇、
|
||||
中文核心 \cvnum{核心} 篇),获授权发明专利 \cvnum{专利} 项
|
||||
(第一发明人 \cvnum{第一发明人} 项),完成专利成果转化 \cvnum{转化} 项,
|
||||
登记软件著作权 \cvnum{软著} 项,主持各级科研项目 \cvnum{主持} 项、
|
||||
作为负责人承担 \cvnum{负责} 项,项目总经费 1200 余万元,
|
||||
主持教研项目 \cvnum{教研} 项。
|
||||
}
|
||||
@@ -6,8 +6,10 @@
|
||||
%
|
||||
% 版式:itemize,每条一个 \item。要点:
|
||||
% · 自己的名字用 \textbf{...},通讯作者再加 *(原件就是 **姓名***)
|
||||
% · 收录类型(SCI / EI / 核心)用 \textbf{} 缀在末尾,字体与正文同号,
|
||||
% 不会喧宾夺主
|
||||
% · 收录类型(SCI / EI / 核心)用 \cvtagcount{} 缀在末尾,字体与正文同号,
|
||||
% 不会喧宾夺主。\cvtagcount 除了显示,还会给该类别 +1,
|
||||
% 概述里的「论文 \cvnum*{SCI,EI,核心} 篇」就是数出来的。
|
||||
% ⚠️ 不要写回 \textbf{SCI}——那样只显示不计数,概述会少算。
|
||||
% · 条目里出现 & 必须写 \&(如 "Neural Comput \& Applic")
|
||||
% · 网址长的可以在前面加 \\ 手动断行,避免溢出到页边
|
||||
|
||||
@@ -17,37 +19,37 @@
|
||||
\item \textbf{张远航}, 李文博, 陈思远, and 王海涛. 2024. 融合注意力机制的
|
||||
多尺度卷积网络用于近岸叶绿素浓度反演.
|
||||
\textit{IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing}, 62, 1, (2024), 1--15.
|
||||
DOI: 10.9999/TGRS.2024.0000001.\textbf{SCI}
|
||||
DOI: 10.9999/TGRS.2024.0000001.\cvtagcount{SCI}
|
||||
\item \textbf{张远航}, 刘洋, 赵明轩. 2023. 基于图神经网络的多源海洋观测数据
|
||||
时空插值方法.
|
||||
2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 412--415.
|
||||
中国青岛: IEEE, 2023. \\ https://doi.org/10.9999/IGARSS.2023.0000002.\textbf{EI}
|
||||
中国青岛: IEEE, 2023. \\ https://doi.org/10.9999/IGARSS.2023.0000002.\cvtagcount{EI}
|
||||
\item \textbf{张远航}, 孙悦, 周建华, 吴晓峰, 郑凯. 2023. 一种面向海洋浮标
|
||||
观测序列的异常检测与修复框架.
|
||||
2023 IEEE 18th Annual Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA), 88--93.
|
||||
中国青岛, 中国: IEEE, 2023. https://doi.org/10.9999/ICIEA.2023.0000003.\textbf{EI}
|
||||
中国青岛, 中国: IEEE, 2023. https://doi.org/10.9999/ICIEA.2023.0000003.\cvtagcount{EI}
|
||||
\item 李文博, \textbf{张远航*}, 陈思远, 王海涛, 刘洋. 2022. 基于物理约束
|
||||
深度学习的长江口溶解氧短期预测.
|
||||
\textit{Environmental Modelling \& Software}, 155, 105--118 (2022).
|
||||
https://doi.org/10.9999/envsoft.2022.0000004.\textbf{SCI}
|
||||
https://doi.org/10.9999/envsoft.2022.0000004.\cvtagcount{SCI}
|
||||
\item 赵明轩, 孙悦, 周建华, 吴晓峰, \textbf{张远航*}. 2022.
|
||||
海表温度再分析产品的多尺度误差分解与订正.
|
||||
\textit{海洋学报}, 44 (6): 1--12.
|
||||
\\ https://doi.org/10.9999/actaoce.2022.0000005.\textbf{核心}
|
||||
\\ https://doi.org/10.9999/actaoce.2022.0000005.\cvtagcount{核心}
|
||||
\item 陈思远, 王海涛, \textbf{张远航*}, 李文博, 郑凯. 2021. "基于时序注意力
|
||||
机制的赤潮发生概率预报模型." \textit{Journal of Marine Systems} 218 (5): 103--115.
|
||||
https://doi.org/10.9999/jmarsys.2021.0000006.\textbf{SCI}
|
||||
https://doi.org/10.9999/jmarsys.2021.0000006.\cvtagcount{SCI}
|
||||
\item 王海涛, 刘洋, and \textbf{张远航*}. 2021. "A Hybrid Data Assimilation
|
||||
Scheme Coupling Ensemble Kalman Filter with Deep Learning."
|
||||
In 2021 IEEE 17th International Conference on Computational Intelligence and Security (CIS), 201--206.
|
||||
中国北京, 中国: IEEE. https://doi.org/10.9999/CIS.2021.0000007.\textbf{EI}
|
||||
中国北京, 中国: IEEE. https://doi.org/10.9999/CIS.2021.0000007.\cvtagcount{EI}
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||||
\item 刘洋, 赵明轩, and \textbf{张远航*}. 2020. "Spatiotemporal Fusion of
|
||||
Satellite and In-situ Observations for Coastal Water Quality Mapping."
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||||
\textit{IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing} 13 (4): 1120--1133.
|
||||
\\ https://doi.org/10.9999/jstars.2020.0000008.\textbf{SCI}
|
||||
\\ https://doi.org/10.9999/jstars.2020.0000008.\cvtagcount{SCI}
|
||||
\item 孙悦, 周建华, and \textbf{张远航*}. 2019. "Transfer Learning for
|
||||
Cross-Region Chlorophyll Prediction with Limited Labels."
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||||
In \textit{Advances in Neural Information Processing Systems Workshops}. 中国青岛: 44--51.
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||||
Lecture Notes in Computer Science.
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||||
Cham: Springer International Publishing. \textbf{EI}
|
||||
Cham: Springer International Publishing. \cvtagcount{EI}
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||||
\end{itemize}
|
||||
@@ -9,28 +9,39 @@
|
||||
% 明显不同,混在一起排是浪费。
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||||
% 专利号格式:ZL + 年份 + 序号 + . + 校验位(示例统一用 9999 段,
|
||||
% 一眼可辨是假号)。
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||||
%
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||||
% ⚠️ 每条末尾的 \cvmark{专利} 是计数标记,不产生可见输出。
|
||||
% 第一发明人的条目额外加 \cvmark{第一发明人},概述里的
|
||||
% 「授权发明专利 \cvnum{专利} 项(第一发明人 \cvnum{第一发明人} 项)」
|
||||
% 就是这么数出来的。增删条目时**标记要跟着走**,否则数字会不对。
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||||
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||||
\sectionTitle{发明专利}{\faWpforms}
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||||
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||||
\begin{itemize}
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\item \textbf{张远航}, 李文博, 陈思远, 王海涛. 一种基于注意力机制的海表
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||||
叶绿素浓度反演方法. ZL209999000001.9. 2024-05-14.
|
||||
叶绿素浓度反演方法. ZL209999000001.9. 2024-05-14.\cvmark{专利}
|
||||
\cvmark{第一发明人}
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||||
\item \textbf{张远航}, 刘洋, 赵明轩, 孙悦. 多源海洋观测数据时空融合插值
|
||||
装置及方法. ZL209999000002.6. 2023-11-07.
|
||||
装置及方法. ZL209999000002.6. 2023-11-07.\cvmark{专利}
|
||||
\cvmark{第一发明人}
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||||
\item \textbf{张远航}, 陈思远, 王海涛, 周建华, 吴晓峰. 一种海洋浮标观测
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||||
序列异常检测与自动修复方法. ZL209999000003.3. 2023-06-20.
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||||
序列异常检测与自动修复方法. ZL209999000003.3. 2023-06-20.\cvmark{专利}
|
||||
\cvmark{第一发明人}
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||||
\item \textbf{张远航}, 孙悦, 周建华. 基于物理约束神经网络的水质参数短期
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||||
预测方法及系统. ZL209999000004.0. 2022-09-13.
|
||||
预测方法及系统. ZL209999000004.0. 2022-09-13.\cvmark{专利}
|
||||
\cvmark{第一发明人}
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||||
\item \textbf{张远航}, 吴晓峰, 郑凯. 一种赤潮发生概率的时序预报方法.
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||||
ZL209999000005.8. 2022-03-29.
|
||||
该方法以多源遥感与水文要素为输入。
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||||
该方法以多源遥感与水文要素为输入。\cvmark{专利}
|
||||
\cvmark{第一发明人}
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||||
\item \textbf{张远航}, 李文博, 刘洋. 面向近岸海域的遥感影像云检测与重建
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||||
方法. ZL209999000006.5. 2021-08-17.
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方法. ZL209999000006.5. 2021-08-17.\cvmark{专利}
|
||||
\cvmark{第一发明人}
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||||
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||||
\item 李文博, 陈思远, \textbf{张远航}. 一种海表温度再分析产品误差订正
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||||
方法. ZL209999000007.2. 2021-04-06.
|
||||
方法. ZL209999000007.2. 2021-04-06.\cvmark{专利}
|
||||
\item 赵明轩, 王海涛, \textbf{张远航}. 多尺度卷积特征融合的海洋要素
|
||||
预报后处理装置. ZL209999000008.9. 2020-12-15.
|
||||
预报后处理装置. ZL209999000008.9. 2020-12-15.\cvmark{专利}
|
||||
\item 周建华, 孙悦, \textbf{张远航}. 一种适用于稀疏站点的海洋数据
|
||||
质量控制方法. ZL209999000009.7. 2020-07-21.
|
||||
质量控制方法. ZL209999000009.7. 2020-07-21.\cvmark{专利}
|
||||
\end{itemize}
|
||||
@@ -7,15 +7,18 @@
|
||||
% 登记号格式:YYYY SR NNNNNNN(前 4 位是年份),后面跟「软著登字第 NNNNNNN 号」。
|
||||
% 示例统一用 999999 段,一眼可辨是假号。
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||||
% 开发人员多于 6 人时可以考虑只列前几位加「等」,避免单条过长折行。
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||||
%
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||||
% ⚠️ 每条末尾的 \cvmark{软著} 是计数标记,不产生可见输出,
|
||||
% 供概述的 \cvnum{软著} 取数。增删条目时标记要跟着走。
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||||
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||||
\sectionTitle{软件著作权}{\faTv}
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||||
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||||
\begin{itemize}
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||||
\item \textbf{张远航}, 李文博, 陈思远, 王海涛, 刘洋, 赵明轩, 孙悦, 周建华.
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||||
近岸海域叶绿素浓度遥感反演系统. 2024. 2024SR9999901. 软著登字第 9999901 号.
|
||||
近岸海域叶绿素浓度遥感反演系统. 2024. 2024SR9999901. 软著登字第 9999901 号.\cvmark{软著}
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||||
\item \textbf{张远航}, 陈思远, 王海涛, 李文博, 吴晓峰, 郑凯.
|
||||
多源海洋观测数据融合与质量控制检索系统. 2023. 2023SR9999902. 软著登字第 9999902 号.
|
||||
\item \textbf{张远航}, 刘洋, 赵明轩. 海洋要素智能订正与预报后处理平台. 2023. 2023SR9999903. 软著登字第 9999903 号.
|
||||
\item 李文博, \textbf{张远航}, 孙悦. 浮标观测序列异常检测与修复系统. 2022. 2022SR9999904. 软著登字第 9999904 号.
|
||||
\item \textbf{张远航}, 周建华. 海洋卫星遥感影像云检测预处理系统. 2021. 2021SR9999905. 软著登字第 9999905 号.
|
||||
多源海洋观测数据融合与质量控制检索系统. 2023. 2023SR9999902. 软著登字第 9999902 号.\cvmark{软著}
|
||||
\item \textbf{张远航}, 刘洋, 赵明轩. 海洋要素智能订正与预报后处理平台. 2023. 2023SR9999903. 软著登字第 9999903 号.\cvmark{软著}
|
||||
\item 李文博, \textbf{张远航}, 孙悦. 浮标观测序列异常检测与修复系统. 2022. 2022SR9999904. 软著登字第 9999904 号.\cvmark{软著}
|
||||
\item \textbf{张远航}, 周建华. 海洋卫星遥感影像云检测预处理系统. 2021. 2021SR9999905. 软著登字第 9999905 号.\cvmark{软著}
|
||||
\end{itemize}
|
||||
@@ -19,6 +19,13 @@
|
||||
% ⚠️ 项目名称 / 内容越写越长会撞到右栏宽度。右栏宽由 cls 的
|
||||
% \rightcolumnlength 按版心反算(\linewidth − 左栏 − 4\tabcolsep),
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||||
% 改完记住看日志有没有 Overfull。
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||||
%
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||||
% ⚠️ 每条描述块(\end{itemize} 之后、minipage 之内)的 \cvmark 是计数标记,
|
||||
% 不产生可见输出。\cvmark{科研项目} 每条都有;\cvmark{主持} 仅当第 4 参数
|
||||
% 是「主持」;\cvmark{负责} 对应子课题负责人/课题负责人/单位负责人。
|
||||
% 概述里「主持 \cvnum{主持} 项、作为负责人承担 \cvnum{负责} 项」由此而来。
|
||||
% ⚠️ 标记必须放在**描述参数**里(minipage 内),不能放关键词参数里——
|
||||
% 关键词会被 \foreach 拆成单个标签,标记不但不生效还会报错。
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||||
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||||
\sectionTitle{项目经验}{\faCode}
|
||||
|
||||
@@ -30,6 +37,7 @@
|
||||
\item 建立卫星、浮标、岸基站三类观测的统一时空基准与质量控制流程
|
||||
\item 提出物理约束的深度学习同化方案,近岸水质要素反演精度提升约 18\%
|
||||
\end{itemize}
|
||||
\cvmark{科研项目}\cvmark{主持}
|
||||
}
|
||||
{多源数据融合, 深度学习, 数据同化, 近岸水质}
|
||||
\emptySeparator
|
||||
@@ -40,6 +48,7 @@
|
||||
\item 面向企业需求搭建浮标数据接入、异常识别与分级预警的完整链路
|
||||
\item 平台在 3 处海洋牧场部署运行,日均处理观测记录约 12 万条
|
||||
\end{itemize}
|
||||
\cvmark{科研项目}\cvmark{主持}
|
||||
}
|
||||
{在线监测, 异常检测, 预警平台, 边缘计算, 时序数据库}
|
||||
\emptySeparator
|
||||
@@ -50,6 +59,7 @@
|
||||
\item 负责生态健康风险滚动预警模型的构建与业务化对接
|
||||
\item 耦合物理模式输出与机器学习订正模块,预警时效由 3 天延至 7 天
|
||||
\end{itemize}
|
||||
\cvmark{科研项目}\cvmark{负责}
|
||||
}
|
||||
{生态健康, 滚动预警, 模式订正, 机器学习}
|
||||
\emptySeparator
|
||||
@@ -60,6 +70,7 @@
|
||||
\item 制定近岸水质遥感监测的技术方案与业务规范
|
||||
\item 完成两期业务人员培训并交付监测产品生成工具
|
||||
\end{itemize}
|
||||
\cvmark{科研项目}\cvmark{负责}
|
||||
}
|
||||
{遥感监测, 业务规范, 技术培训}
|
||||
\emptySeparator
|
||||
@@ -70,6 +81,7 @@
|
||||
\item 研究稀疏标签条件下的跨区域迁移学习方法
|
||||
\item 构建面向近岸水质的公开基准数据集与评测协议
|
||||
\end{itemize}
|
||||
\cvmark{科研项目}\cvmark{负责}
|
||||
}
|
||||
{迁移学习, 小样本, 基准数据集, 海洋大数据}
|
||||
\end{experiences}
|
||||
@@ -7,14 +7,17 @@
|
||||
% 每条格式:发明人. 专利名称. 转化方式. 受让单位. 时间.
|
||||
% 转化方式写清「专利权实施普通许可 / 转让 / 作价入股」,评职称时这一栏
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||||
% 比金额更被看重。
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||||
%
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||||
% ⚠️ 每条末尾的 \cvmark{转化} 是计数标记,不产生可见输出,
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||||
% 供概述的 \cvnum{转化} 取数。增删条目时标记要跟着走。
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||||
|
||||
\sectionTitle{成果转化}{\faAmericanSignLanguageInterpreting}
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||||
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||||
\begin{itemize}
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||||
\item \textbf{张远航}. 一种赤潮发生概率的时序预报方法. 专利权实施普通许可.
|
||||
青岛蓝湾海洋科技有限公司(示例). 2023年06月.
|
||||
青岛蓝湾海洋科技有限公司(示例). 2023年06月.\cvmark{转化}
|
||||
\item \textbf{张远航}. 基于物理约束神经网络的水质参数短期预测方法及系统. 专利权实施普通许可.
|
||||
山东海慧信息技术有限公司(示例). 2022年11月.
|
||||
山东海慧信息技术有限公司(示例). 2022年11月.\cvmark{转化}
|
||||
\item \textbf{张远航}. 面向近岸海域的遥感影像云检测与重建方法. 专利权实施普通许可.
|
||||
青岛海图数据科技股份有限公司(示例). 2022年04月.
|
||||
青岛海图数据科技股份有限公司(示例). 2022年04月.\cvmark{转化}
|
||||
\end{itemize}
|
||||
@@ -5,14 +5,17 @@
|
||||
%
|
||||
% 每条格式:项目名称. 立项单位 + 项目类别. 起止时间. 本人角色.
|
||||
% 「主持 / 参与」不要省 —— 教学类项目主持人身份是评教学奖的硬指标。
|
||||
%
|
||||
% ⚠️ 每条末尾的 \cvmark{教研} 是计数标记,不产生可见输出,
|
||||
% 供概述的 \cvnum{教研} 取数。增删条目时标记要跟着走。
|
||||
|
||||
\sectionTitle{教研项目}{\faGroup}
|
||||
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||||
\begin{itemize}
|
||||
\item 海洋大数据分析案例库建设. 中国海洋大学研究生科研创新能力提升计划
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||||
专业学位研究生教学案例库建设项目. 2023.06 至今. 主持.
|
||||
\item 机器学习与海洋应用. 中国海洋大学 2022 年度教材建设基金重点项目. 2022.03 至今. 主持.
|
||||
专业学位研究生教学案例库建设项目. 2023.06 至今. 主持.\cvmark{教研}
|
||||
\item 机器学习与海洋应用. 中国海洋大学 2022 年度教材建设基金重点项目. 2022.03 至今. 主持.\cvmark{教研}
|
||||
\item 面向新工科的海洋信息类课程混合式教学模式改革. 中国海洋大学本科
|
||||
教育教学研究一般项目. 2021.09 至 2023.08. 主持.
|
||||
\item 数据科学与海洋情怀. 信息科学与工程学部课程思政建设项目. 2021.03 至 2022.12. 主持.
|
||||
教育教学研究一般项目. 2021.09 至 2023.08. 主持.\cvmark{教研}
|
||||
\item 数据科学与海洋情怀. 信息科学与工程学部课程思政建设项目. 2021.03 至 2022.12. 主持.\cvmark{教研}
|
||||
\end{itemize}
|
||||
Reference in New Issue
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