上学期Cindy计算机课程拿了A，表现不错，申请了助教位置，今儿还真通过了。这个职位要求每周要工作 7小时，每小时按城市平均工资支付。不过下学期她又选了满满的课程，加上TA，是会过的比较辛苦一些。
在帮她确定课程的过程中，又赞叹了一下人家的选课系统。暑假Cindy回来，我与她交流最多的就是那边收了这么贵的学费，他们是如何教学，如何平衡课程与发展学生兴趣。
据说上课的每天都忙着各种作业和赶due，一个学期5门课，大概15个学分就很忙，学校也不允许选超出21学分的量，然后假期才能做点Project 或者自己感兴趣的东西。作为对比，国内大学生们好像课程很多，但上的很轻松，学期内还有各种时间参加竞赛、科研实践、发表论文，而且这也是现在学校鼓励的。老师们则不停搞教改，也不知道都改出了什么。
1 水文是大类课程，260余人分6个班级组合为3个大班教学，考试结果第1名的同学是文科生（劳动与社会保障）转来地理并降级的。我跟学生讲，学生说“啊是嘛 （可能因为题型比较固定所以我有重点复习叭” （sic.），然后说“可能是我复习的还挺认真的缘故? hh” (sic.) 。讲的是一点都没有信心。于是我检查了一下作业和试卷，都完成的很漂亮。因为每次作业（共12次）和试卷里的每道题都由一个老师统一批改全部学生，这个综合成绩是很真正反映水平的。只是这么多理科生让文科生拿了第一，这面子何在，哈哈。
2 4班一对学生A与B，A疑问“我想了一个晚上，还是不知道为什么我的期末考的这么低……舍友（B）她说她计算题好几个不会，期末都考了86”，B也说老师她感觉成绩有点高了。于是我们仔细核查了作业和试卷，A的试卷考的很不理想，远低于B，因为作业分还拉上来不少。而B试卷考了高分，作业以及问问题都很有深度，取得高分也实属正常，而所谓的计算题不会，20分其实考了18.5。A还问她考试的时候为啥老师站在她边上看了好久。说实话老师真记不起来了。
学校邮箱（QQ企业）经常把正常邮件给拒掉，把骗子邮件又放进来，也是绝了。刚才又收到一个邮件，以《中国科技信息》名义邀稿。下面是来信截图：
还有两个附件，一个是期刊封面图片，另一个是他人稿件排版效果pdf。
《中国科技信息》其实是正儿八经的期刊，人家关注的是发明、专利这些，像我做的基础研究，不是人关注的对象。所以我上cnki 找了一下附件封面图片所示的“2022年4期2月（下）”的正版封面（左）。
正版期刊的封面设计的挺不错，有特色。那假的（右图）就显得有点LOW了，模仿的不像，连“中国科技信息”这几个字的字体也不对。其他的……，我已经没有兴致再挖了。
一般讲小班教学（20-30人）效果比较好。但是，如果同一门课程分为几个小班，由不同老师授课，就会经常出现一个问题，即如何让各个小班成绩具有可比性。这是一个非常现实的问题，不同老师有不同的教学风格，尤其是在主观题评价方面，有老师严格有老师相对宽松。但学生们最终的综测成绩时并不区分这些差别，而是直接进行排名。拿到一个公平的成绩是学生们很关心的事情。
为了解决这个问题，我们采用一个曲线调整（Curve）的方法。通过强制不同小班的中位数（Median）保持一致，对每位同学的分数进行非线性调整，从而使不同班级分数具有可比性。这也是很多标准化教学采用的方法（当然可能使用的公式不同）。
Continue reading我投稿，也给人审稿，每年审的期刊稿件还不少，2022年审了52次（包括返修），今年到现在已经审了21次，根据wos的记录（原publons），我过去几年为127个稿件提供了同行评议，现在邮箱里还有若干个邀请在waitlist里。英文期刊的peer review是免费的，大家都是基于我自己的稿件投搞有人免费帮我们审，我们也得免费帮他人审的这种自觉来驱动这个工作。
但弊端也是显而易见的，作者最关切的是速度。如果碰到几个月内顺利完成审稿流程，作者都有撞大运的庆幸感。但经常会遇到郁闷的，一般期刊送2-3人审稿，从major 到minor，大概2-3轮审稿。如果初次送审一些专家没有接收，大可多找几个专家。我收到过类似的请求（图1），当然我就同意并按时完成了审稿。
上个周末学院研究生面试，我参与其中一组，听到好几位面试同学在结束的时候说：感谢老师们的聆听。正巧今天看到一则通知，两位院士过来做报告，要求大家到场聆听。
聆听大概是认真仔细地听的意思，用于描述自己认真听别人的报告挺合适的，但欢迎别人聆听总是不对劲。“感谢聆听”大概有感谢你们认真听取了我对你们的教导的意思。这则通知的“欢迎聆听”大概有我很厉害，你们快来听我对你们的教导教诲的含义。所以都不合适，要避免用。
Updated: 我感觉我找到解决方案了。在Wnd 里允许访问Wnd Class，然后测试就没有IME切换问题了，不需要其他任何设置。如下图所示（sandboxie-plus, v1.8.4）, Apr 15, 2023
I’m pleased to say that I’ve found a solution that works. By enabling access to all Wnd Class, the CJK IME stuck in sandboxie issue has been resolved. I’m curious, though: was I the first to discover this solution? I’ve attached a screenshot below to show the necessary settings in Sandboxie-Plus. No additional settings are required.
Zhang G, Nan Z*, Hu N, Yin Z, Zhao L, Cheng G, Mu C. Qinghai-Tibet Plateau permafrost at risk in the late 21st century. Earth’s Future. 2022, 10(6): e2022E-e2652E. doi:10.1029/2022EF002652.
发表在Earth’s Future上的一个工作。未来冻土变化已经有不少工作，从方法层面这个工作有几个特点：
我在一个类似工作的审稿里，看到其他专家说Zhang等人已经做了这工作，且方法更先进，实验更全面。言外之意是这个工作就不要再做了。哈哈。我作为主要贡献者看到别人这么说还是蛮得意的。
得到的结论从我角度讲感觉最有意义的是两点：1 三江源是最早开始退化，热稳定性很脆弱的一个区域；2 活动层厚度与升温表现出指数关系。至于其他结果，比如2100年前发生大规模多年冻土退化，并不新鲜。
这个工作里涉及的从GCM到站点的降尺度工作，当时稍深入了一下让殷子云（当时本科生）做，也发表了一个小论文 。
最近收到一个邮件，如下图所示。如果有给MDPI期刊审稿的经验，一定会感觉似曾相识：
偶然发现一个有意思的情况，2022年的亚太地区大学生数模问题C好像长的很像2022年美国高中生数模竞赛（HiMCM）的问题B，如图所示。
其中亚太数模是关心全球气温变化，以及分析气温变化的可能原因；美赛则提供了二氧化碳（CO2）和全球气温变化数据，在分析CO2变化的基础上，建立CO2持续增多与全球气温变化的数学关系。亚太数模是2022年11月24日开赛，而美赛是2022年11月2日，早于亚太数模竞赛时间。
其中，亚太第1问与美赛第1问的遣词造句尤其像，大概就是把美赛问题中的CO2变化为气温。此外几个域值也对应做了改动。考虑到气温存在季节和年际的较大波动，而CO2变化相对稳定，问题1a（相比过去任何10年的变量，某年某月的变量是否增幅最大）看起来美赛更有道理。
两者问题的背景阐述都差不多，描述了CO2增加与全球变暖，所以美赛提供了CO2和气温数据要求分析两者关系，而亚太题干并没有明确提及CO2，相比之下美赛问题再下一城。
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