从入门到实践 · 三阶段科研能力培养体系
融合 电化学分析 + 多尺度计算模拟 + 机器学习方法
本课程项目分为三类，循序渐进，帮助学生构建完整的“电池材料智能设计”能力：
| 类别 | 目标 | 适合人群 | 项目示例 |
|---|---|---|---|
| 方向介绍 (Topics) |
四个主要方向介绍 | 查看感兴趣的方向及培养方案 | |
| 入门项目 (Getting Started) |
掌握基础工具与方法，建立科研规范 | 大一新生 | Python 数据分析、MD/DFT基础计算模拟等 |
| 进阶项目 (Advanced) |
深化理解，自主设计计算方案 | 有较强理论基础 | DFT界面计算、ML势函数训练等 |
| 实践项目 (Practical) |
解决真实科研/工程问题，输出可发表成果 | 有较强理论基础和实践经验 | SOX预测、电池失效机理解析、固态电池设计 |
- 阅读
Topics了解相应方向和要求 - 参考方向相应的README.md和LEARNING_PATH.md，选择适合你的项目路径
- 从入门项目开始，逐步挑战更高难度
- 所有项目均提供完整说明文档、依赖列表、模板代码
- 每周至少投入6小时，暑假投入2周以上，寒假投入1周以上
- 入门项目采用作业制，按时提交入门训练项目的进展，才可开展后续训练
- 作业提交至
Submissions - 所有作业均提供按照项目要求提交
- 项目可以随时自愿退出，另外，半年内无法完成入门项目，也视为退出
我们每月组织 本科生 × 研究生技术沙龙，聚焦：
- 电池模拟技巧 / ML 最新论文 / 项目卡点互助 / 工具链分享
- 定期邀请 学界/业界大咖 做专题报告
- 线上社区永久开放：微信群 + GitHub Discussions
00_Topics/—— 细分方向，了解内容和培养路线 (持续建设中)01_GettingStarted/—— 入门训练示例 (陆续更新中)02_Advanced/—— 强化科研思维，鼓励自主探索03_Practical/—— 面向真实问题，产出科研级成果04_Assignments/—— 作业通知Common_Resources/—— 学习链接，资料整理Submissions/—— 训练项目作业提交
- 代码规范：PEP8 + Google Docstring + Black/Flake8
- 图表标准：Nature 风格，≥300 dpi，支持矢量图
- 文档要求：每个项目含
README.md+ 技术报告 + PPT - 版本控制：Git + GitHub，鼓励使用 Branch + Pull Request
如果你是通过 GitHub Classroom 加入本课程的学生，请按以下步骤提交 Assignment 1。
请在 Submissions/ 目录下创建以你用户名命名的文件夹，并在其中提交一个 README.md，内容包括：
-
个人兴趣方向
- 从上述课题中选择 1 个你最感兴趣的方向
- 简要说明原因（如：有 Python 基础 / 对材料科学感兴趣等）
-
时间规划
- 本学期每周可投入小时数（如：6–8 小时）
- 关键里程碑计划（如：第 4 周完成python基础训练等）
-
（可选）技能与背景
- 编程语言、相关课程、项目经验等
Submissions/your-username/README.md
- 克隆你的个人作业仓库（由 GitHub Classroom 自动创建）
- 创建目录并编写
README.md： mkdir -p Submissions/your-github-username 编辑 Submissions/your-github-username/README.md - 提交代码： git add . git commit -m "Submit Assignment 1: Interest & Plan" git push origin main
- 指导教师：张宝 特聘研究员
- 联系方式：[email protected]
- 办公时间：每周日 10:00–12:00 @创新中心C209