化学与数据
参与分子表示、数据定义、来源核验、标准化和科学问题判断。
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找到你的参与方式
欢迎不同学科背景的同学。已有编程水平不是唯一标准，也不要求每个人都选择数据库开发。
当前围绕 MolScience 化学数据空间开展项目实践我们更看重什么
对具体问题保持好奇，愿意主动探索
遇到困难时，愿意查找资料并继续推进
愿意分享理解、接受反馈
不只有一种参与方式
工程与产品
参与数据库、检索、前后端、部署与文档，改善信息架构和科研使用体验。
模型与算法
围绕可靠数据探索性质预测、数据集设计和模型评价，理解方法边界与预测的不确定性。
自动化与硬件
探索仪器、实验流程与数据系统的连接，在器件、通信和持续调试中积累经验。
加入后可以获得的支持
指导老师的学术支持
从化学与人工智能两个角度，讨论问题价值、方法选择与研究路线。
持续的分享与讨论
知识分享、文献交流和项目讨论，为自主学习提供入口。
真实项目中的实践
围绕 MolScience 等真实项目，在数据核验、软件开发、检索或使用体验等任务中积累能力。
朋辈传承与协作
通过高年级成员留下的代码、文档与经验，熟悉项目并接手工作。
团队根据项目需要开展学术交流、报告与机构参访。经费、设备和工程条件服务于明确的学习或研究目标，并遵守学校与项目管理要求。
参与之前需要知道
课程学习优先
先建立专业基础。团队活动帮助你应用和拓展课堂知识，为不同年级、专业与基础保留合适的节奏。
权利与责任对等
参与以自愿为前提。获得指导、使用团队积累的同时，也需要分享、记录并承担协作责任，可以根据自己的阶段调整投入。
成长不是结果承诺
论文、竞赛和创新项目可以是成熟工作的自然延伸，不是加入后的即时承诺或硬性指标。
从旁听到独立负责
- 01 / 开始
找到一个兴趣点
先旁听、了解团队，在分享或小任务中找到兴趣点，熟悉基本工具与协作方式。
- 02 / 深入
负责一个问题
承担一个明确功能或较小的研究问题，记录过程、核验结果，并与成员交流反馈。
- 03 / 独立
形成自己的方向
逐渐建立判断、负责子课题，也可以提出并发展新的项目。
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