研究生及教研人员讲座

本研习班你将会了解到：

• 为什么需要搜索论文
• 如何找到各地方大学的论文，包括：
  • 香港（香港中文大学及其他本地大学）
  • 中国和台湾
  • 其他国家

本研习班你将会学到如何：

• 运用两个跨学科资料库（EBSCOHost和ProQuest）搜寻及发掘你研究领域的研究资料及文献
• 使用资料库的高级检索功能
• 注册一个免费账户，享受个性化的功能和服务

本研习班主要示范如何：

• 运用Scopus搜寻及发掘你研究领域的资料
• 运用主题词、关键词、作者名、作者标识等进行检索
• 查找研究论文的引用次数
• 建立及设定检索追踪、作者追踪、及期刊出版追踪，从而自动获得最新的信息

本研习班主要示范如何：

• 运用Web of Science搜寻及发掘你研究领域的资料
• 运用主题词、关键词、作者名、作者标识等进行检索
• 查找研究论文的引用次数
• 建立及设定检索追踪、作者追踪、及期刊出版追踪，从而自动获得最新的信息

授课语言：英语
查询：请电邮至 eref@cuhk.edu.hk

本研习班你将会了解到：

• 为什么需要搜索论文
• 如何找到各地方大学的论文，包括：
  • 香港（香港中文大学及其他本地大学）
  • 中国和台湾
  • 其他国家

授课语言：英语

讲者：龙志温博士 自学中心高级讲师

参加本研习班，学习写作论文提要，可以学懂如何用简洁、易读和令人印象深刻的方式总结研究专题最重要的资料，及描述研究的重要贡献。这研习班也会讨论论文提要的结构和特别用语。

授课语言：英语

讲者：巢立仁博士 自学中心高级讲师

论文如表述失当，则全篇之重点也将无由传达。本研习班分析中文论文在用语方面，要避免的错误和应该具备的良好特征，介绍适切陈述研究、说明推论的表述技巧及用语设计，并预设了讨论环节，讨论定义、引言及结论等部分的写作方法。

授课语言：粤语为主，辅以普通话

讲者：容艳琼博士

在各大研讨会展示自己的研究，可以帮助研究生分享其研究成果和建立学术网络。参加者将会在是次研习班掌握海报设计及口头报告的必备技巧。教授内容如下：

(一) 设计吸睛、简洁和精辟的海报
(二) 有系统地组织报告内容
(三) 以合适的语调及语速和观众进行交流
(四) 以专业态度进行问答环节

授课语言︰英语

讲者：巢立仁博士 自学中心高级讲师

参加者可以理解各种切合学术需要的口头报告，讨论及分析如何发挥口头报告的最大功能，另外更会研探运用粤语作口头报告时要特别注意的事项及多媒体工具的正确使用方法，及讨论口头报告的难点。

授课语言︰粤语为主，辅以普通话

这个网上讲座会介绍有关文字分析的概念和一些相关的工具，并会示范利用一个网上文字分析工具 – Voyant Tools (http://www.voyant-tools.org/) 去协助分析电子文本及提供便捷的报告。

研究数据管理是指数据的收集、分析、保存、分享和再用。本讲座介绍数据管理规划的原则和如何实践数据管理及保存，并讲解数据分享和再用对研究影响的意义。

Gephi 是一个把数据影像化以探索图表及网络的免费软件。本环节将会示范及提供练习使用本软件来把数据影像化去发掘背后隐藏的讯息。

备注:
参加者需要自备笔电并自行安装 Gephi 0.10.1 (https://gephi.org/) 及相关插件作现场练习。

数据管理计划 (DMP) 是一份文件概述如何在一个研究计划中管理研究数据。一些资助机构会要求学者在提案阶段準备数据管理计划文件。香港中文大学已与 DMPTool 连繫，把香港中文大学及一些受欢迎资助机构的数据管理计划範本上载至 DMPTool。本讲座除讲解撰写数据管理计划的原因，并介绍使用 DMPTool 製作数据管理计划的步骤。

讲者: Mr. Steve LAU, GIS Specialist, Geospatial Lab

本节着重于使用云端工具进行实际应用地理资讯系统（GIS）的练习，内容涵盖空间数据的基础概念、核心 GIS 原理，以及如何从香港「空间数据共享平台」（CSDI）平台取得开放数据。

参加者将学习如何在 ArcGIS Online 中，利用香港的开放数据进行选址分析，并以基本 GIS 工作流程由数据收集、处理、视觉化、查询，到利用地图与简报分享结果。工作坊着重以现实世界的问题，例如以适宜性模型建构与互动式地图协助作城市规划或智慧城市专案中的决策。

备注:

参加者请自备手提电脑作现场练习。

香港中文大学研究数据储存库 (https://researchdata.cuhk.edu.hk/) 是大学的机构研究数据库。它旨在促进大学研究人员储存、发布和管理研究数据，并让大众发现、读取和重用研究数据。本讲座将介绍这研究数据储存库的特点，以及有效自我管理数据的方法，包括在研究数据储存库发布和分享数据，及储存投稿论文的数据以供同行审稿。

讲者: 香港中文大学数据科学与政策研究课程高级讲师 黄港锵博士

本系列会利用 Python 进行自然语言处理 (NLP) 的实习。课程专为初学者与中阶学习者设计，涵盖 NLP 的核心技术 – 从文本预处理 (包括断词、词形还原与停用词移除) 与词嵌入，到进阶主题如 Transformer 模型与大型语言模型(LLM)。

参加者将发掘 NLP 的实际应用如文本分类、命名实体识别、主题建模与问答系统。课程亦将深入介绍前沿工具，如 spaCy、BERT 与 OpenAI 模型，并包括文本资料视觉化与聊天机器人建构等内容。

讲座大纲：

• 第1节：NLP 基础 – 文本预处理与语法分析
• 第2节：词嵌入与文本分类
• 第3节：命名实体识别与主题建模
• 第4节：Transformer 模型与问答系统
• 第5节：大型语言模型(LLM)与聊天机器人

透过现场练习，本系列将让参加者掌握有效实现自然语言处理解决方案的技能。

备注：

1. 参加者必需具备Python知识;
2. 参加者需自备手提电脑作现场练习

• 确定主题的搜索关键词并制定搜索语句以搜寻资料；
• 使用 LibrarySearch 搜寻数据，特别是研究生论文；
• 了解不同类型的图书馆数据库，并使用 Scopus 发掘优质的研究数据；和
• 发掘适合发表文章的期刊并提高已发表文章的可见度。

• • 研究数据管理（RDM）的基本概念；
  • 有效研究数据管理的好处；
  • 研究数据管理的核心组成部分；
  • 香港中文大学的研究数据管理实践；和
  • 在中大研究数据库中存放与共享数据的方式。

*各组别内容相同，请选择参加其中一组。

• • 数据管理计划（DMP）的基本概念；
  • 制定数据管理计划的好处；
  • 数据管理计划的核心组成部分；和
  • 使用中大 DMP Tool 撰写数据管理计划。

*各组别内容相同，请选择参加其中一组