美国大学录取标准越来越模糊！ 华人小子该有什么策略应对
美国的大学录取情况貌似朝着不利于我亚族的方向在前进啊！SAT ACT标化成绩纷纷取消，种族因素的箱内考量，让大学录取的标准越来越模糊，好消息是司法部确认耶鲁大学为歧视亚族的光荣代表，好歹能打击一下极左思潮的熊熊气焰。不管外界咋样，大学还是要上的。我们今天想探讨的是：未来亚裔学生该有什么策略应对？加强特长还是师夷长技？说人话就是：亚洲小子们，你到底要发挥优势还是弥补短处？
01
木桶理论
请补上您的短板
以前那个很有名的“木桶理论”，也叫短板理论，说的是水总是从桶的最短一块木板处流出来，所以要弥补自己的短处，很多人会引用、学习。
人也是这样，天生我材必有用，不同的人天生带来不同的天赋，或者说擅长某一方面，就说运动员吧，有的耐力强，有的爆发力强，那么耐力强的就适合跑长跑，适合跑马拉松，爆发力强的适合跑短跑，一百米二百米。如果你非要弥补其短板，让跑马拉松改跑一百米，跑一百米的改跑马拉松，结果一定不会好。
木桶理论的悖论
长板理论和显性长板
让举重运动员改练跳高，跳高的改练举重，也是事倍功半。这些都是很浅显、明白的例子，一看就懂，但放在自己身上，就不是那么容易了。
一个人最难了解的是自己，自己究竟适合做什么，擅长做什么，很多人一辈子也没有弄明白。因为人人有自己不同的个性和特点，这是对的。
但是容易观察到的是：我们今天说的亚裔或者华裔有一些共有的特点，属于显性的长板！外在表现如亚洲小子多喜欢电脑、数理化、琴棋书画、网球乒乓等，多不喜欢橄榄球、棒球、蓝球等冲撞型运动、不喜欢演讲辩论等个人英雄主义。刨去一些有特点的孩子不说，如果其他多数亚洲小子们有显性的长板：那就好办了，把握自己真正喜欢的或者自己真的特长挺难，那就先按照孩子们表面上或者临时表现出来的的共性发展一通吧！
最近木桶理论又很火爆，不是它自己，而是它的“孪生兄弟”——木桶理论的悖论，就是长板理论。这个悖论是谁提出的，原文是怎么样的，我不知道，这里要讨论的是在网络中最常见的那个版本，就是，木桶能装多少水可以完全取决于他的长板有多长！
下面是个长板理论实践项目
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梦寐以求的好机会来了
大数据+AI实践项目
在4周的时间内
由NASA顶尖科学家手把手教你
学AI机器学习 搭数据预测系统
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RMDS实验室
携手 X Academy
重磅推出中学生AI训练营
RMDS Lab是全球数据智能生态系统的创立者，为全球数据科学人员和研究者提供数据智能生态系统及相关的服务，RMDS全球社区有40000+数据科学家和研究人员参与，是全球领先的数据科学家社区。联合X Academy面向全美优秀中学生举办 AI 训练营，旨在为即将准备申请大学，或者对数据科学、机器学习和计算机编程感兴趣并想进一步学习的高中生提供预备培训课程，提升申请背景。
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AI人工智能训练营
STEM Acceleration Program
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项目优势
这是一个“课程培训 + 认证证书 + 实践项目成果 + 专家1对1辅导 + 推荐信”的超值项目！本次AI 训练营，学生们将会提升批判性思维和分析学技能，这是顶尖大学筛选STEM专业入学者的重要指标！同时，他们也会学习计算机编程的系统知识，为未来的职业发展做好准备。学生们还将学习如何将研究发现和分析技能更好地以报告的形式展现，以此来更好地适应大学的学术研究环境。
X AcademyX学院是由高中生设计的公益教育平台，主要思路为疫情下的低年级学生提供各类不同的内容的公益课堂，同时有诸多家长参与，与学生一起为K-12教育提供一些共享资源的定制思路和定制课堂。
AI训练营的实践培训
顶尖科学家带你玩转机器学习
AI实践课介绍
本次 AI实践项目以“应用机器学习创建实时预测系统” 为主题的系列工作坊，是由4次直播组成的专题课程，为所有对机器学习和 Python 感兴趣的学生、职场人士带来最前沿、以实践为导向的专业培训。所有完成课程的学员将会获得官方认证证书。课程中的实践项目也能作为个人项目经历，大大锻炼自己的科研能力 提升自己的竞争力！
活动预告
RMDS Deep Dive
时间：9月16日-10月7日，
每周三 5pm-7pm
形式：线上直播，共4次课程
主题：应用机器学习创建基于网站的实时预测系统
所需工具：Python
难度水平：入门级和中级
预修要求：熟悉 Python 或其他语言的基础知识
课程概览
01
内容大纲
本次AI 训练营将会带你体验并亲身完成数据分析工作中的全环节，覆盖数据收集、特征提取、机器学习模型搭建、验证、预测和飓风预测模型评估等完整的工作流。导师们将会提供实际操作培训，手把手教你处理卫星数据、组织飓风预测操作性数据，并介绍特征提取和数据降维的方法和多种机器学习技能。
02
学习成果
一个基于网站的实时预测系统
关于如何搭建可操作性飓风强度预测模型的知识
亲身体验利用机器学习搭建预测模型的工作流
获得第一手实践经验，处理随时间和空间推移的卫星数据
优化飓风预测、造福社会的现实正面影响
导师介绍
Dr. Hui Su
JPL首席科学家
Hui Su博士是美国国家航空航天局NASA喷气动力实验室（JPL）地球科学部门的首席科学家。她的研究重点围绕极端天气和气候动力学，包括热带气旋、厄尔尼诺现象、云和水汽反馈等。Hui Su博士在2008年获得了喷气动力实验室（JPL）表彰优秀杰出人物的奖项（Lew Allen Award）。在2010年，她利用NASA卫星的探测结果就云和水汽循环对气候变化的影响进行数据分析，取得了重大的进展，又获得美国国家航空航天局（NASA）颁发的杰出科学成就奖章（Exceptional Scientific Achievement Medal）。
除了是NASA JPL的首席科学家，Hui Su博士还是加州大学洛杉矶分校大气海洋科学学院的客座教授、区域地球系统科学工程联合协会（JIFRESSE）的副主任。同时，她担任美国著名学术期刊地球物理研究通讯（Geophysical Research Letter）的编辑，美国气象学会（AMS）的副主席，专注于热带气象学和热带气旋。
Dr.Longtao Wu
JPL 数据科学家
Longtao Wu博士是喷气动力实验室（JPL）的数据科学家。他拥有北京大学大气科学的本科和硕士学位，以及威斯康星大学麦迪逊分校的大气科学博士学位。他在数据建模和地球系统科学数据分析方面具有丰富的经验和知识，包括热带和温带气旋、气溶胶、云和水蒸气反馈作用等。
在2017年，Wu博士因搭建区域定制化天气气候模拟模型，对促进多种地球科学应用、提升通讯网络做出了卓越的贡献，获得了美国国家航空航天局（NASA）颁发的早期职业成就奖章（Early Career Public Achievement Medal），这是NASA用来表彰个人早期职业生涯前10年中的非同寻常的创造性成就，表明了个人对学科领域的重大贡献。
成功案例
本次 AI 训练营邀请到的专家团队已经辅导教授过多位高中生，并成功进入一流大学，如哈佛大学、麻省理工学院、加州理工学院、普林斯顿大学、芝加哥大学、加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校等。同时，本项目导师团队也帮助许多本科学生成功进入斯坦福大学、加州大学伯克利分校等，进行研究生阶段的学习。
报名详情
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