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疫情期间访问学者博士后如何学习新技能

受疫情影响,国外许多实验室和大学暂时关闭,在国外做博士后、访问学者或访问学生的学者们陷入了新的社交隔离状态。如何管理工作和保证效率成为一个新的挑战。不少人选择通过学习新的技能来充实在国外的生活。

Time to Learn a New Skill

是时候学习一门新技能了

The past few weeks have felt like a haze, an overwhelming amount of news could cloud our minds and make it difficult to concentrate on even the easiest tasks. Many scholars working abroad as post-docs, visiting scholars, and/or visiting students had to make tough decisions regarding their plans.

过去的几周感觉就像一团雾霾,铺天盖地的新闻在我们的心理上蒙上一层阴影,让我们很难专注于最简单的任务。许多在国外做博士后、访问学者或访问学生的学者不得不做出艰难的决定,突然改变目前的计划。

Transitioning to Remote Work

转为远程工作

由于许多实验室和大学暂时关闭,我们陷入了一种新的社交隔离状态。如何管理工作和保证效率成为新的挑战。尽管疫情依然在继续,研究生和学者们仍有望在研究和继续教学方面取得进展。有些专业允许学者在家里远程工作,但还有一些专业则难以适应这新的现状。例如,一些在实验室工作的化学家,以合成分子化合物(而不是文字工作)为生,他们会发现在家里工作难有效率。我们必须尽力适应新的工作环境,专注于目前可能实现的目标。同时,我们还可以通过Zoom、Skype、Whatsapp、微信等平台,定期与导师、研究同事和实验室伙伴进行沟通,讨论最近有关新研究项目的文章或想法。

Focus on Learning New Skills

专注于学习新技能

You could be a visiting scholar/student, or a post-doc abroad, but you are stuck at home with no data to analyze. It may feel like your career have been put on pause, but do not despair, focus on learning new skills! There are tons of online tools and data to ‘play’ with, during the social-distancing period. It is a privilege of a handful of labs to keep up with the latest trends, so look up what are the latest developments in your area of expertise, and try to improve or learn a new skill. You could also try to catch up with some reading on current literature in your field.

不管您是国外的访问学者/学生,还是博士后,您都被困在家中没有数据也无法分析,可能觉得自己的职业生涯已经停顿了,但不要绝望,一定要专注于学习新技能!在社交关系隔离时期,有大量的在线工具和数据可以用来“玩儿”。有少数实验室有幸跟上最新的发展趋势,所以请查看您专业领域的最新发展,并尝试改进或学习新技能。您也可趁这段时间阅读自己领域的专业文献。

Here are some examples of new skills that you could learn:

以下是您可以学习新技能的一些示例:

· Programming: it could be a great skill to learn, as it is important in our daily life to enhance and increase the power of computers and the internet.

编程:这可能是一项很好的技能,因为在我们的日常生活中,增强和提高运用计算机和互联网的能力是很重要的

· MatLab: it is easy to learn, it is great for creating visualizations, and it is a fast alternative for developing your own algorithms; also, MatLab has built-in equation solvers. Plus, many researchers, scientists and engineers who are already using MATLAB find it easy to move to deep learning because of the functionality of the Deep Learning Toolbox.

MatLab:它很容易学,非常适合创建可视化效果,是开发自己算法的快速替代品;此外,MatLab还有内置的方程求解器。许多已经在使用MATLAB的研究人员、科学家和工程师发现,由于“深度学习工具箱”的功能,很容易进入深度学习

· Python: it is one of the most loved programming languages by developers, data scientists, software engineers, and even hackers because of its versatility, flexibility, and object-oriented features.

Python:由于其多功能性、灵活性和面对对象的特征,它是开发人员、数据科学家、软件工程师甚至黑客最喜爱的编程语言之一

Are you a doctor? There are plenty of Free and Open Data for you to analyze, here are two examples:

您是医生吗?这里有大量免费开放的数据供您分析,下面是两个示例:

· OpenNeuro.Org: it is a free and open platform for sharing MRI, MEG, EEG, iEEG, and ECoG data, with a 377 Public Data-Set, including task MRI, DTI, etc., in clinical and healthy populations.

OpenNeuro.Org:它是一个脑影像学免费开放的平台,用于共享MRI、MEG、EEG、iEEG和ECoG数据,有包括任务MRI、DTI等377个公共数据集,可供临床和健康人群利用。

· HealthData.gov: it makes high value health data more accessible to entrepreneurs, researchers, and policy makers in the hopes of better health outcomes for all.

Health data.gov:它使企业家、研究人员和决策者更容易获得高价值的健康数据,以期为所有人带来更好的健康结果。

Keep learning and stay safe!

坚持学习,保证安全!

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