From 548837d1f8f324752db5884dbafd4d35600796a1 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Aaron LI <aly@aaronly.me>
Date: Tue, 17 Apr 2018 13:01:21 +0800
Subject: Minor updates to zh/en resumes

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 resume-zh.tex | 14 +++++++-------
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 % Summary & Objectives
 %======================================================================
 {\onehalfspacing\hspace{1.7em}
-物理学专业直博 5 年级研究生，有扎实的物理、数学与统计学基础，
+物理学专业直博研究生，有扎实的物理、数学与统计学基础，
 并且熟悉统计分析、机器学习、信号与图像处理的基本方法。
 热衷计算机技术，有 10 年的 Linux 和 BSD 使用经验。
 热爱自由开源精神，并积极参与 DragonFly BSD 等多个开源项目。
-拥有计算机专长，能熟练使用 Python 和 R 语言，对数据分析有强烈兴趣，
+拥有计算机专长，能熟练使用 Python 和 R 语言开展数据分析工作，
 真诚应聘贵公司的\emph{\myposition}职位。
 \par}  % NOTE: \par is needed
 
@@ -123,15 +123,15 @@
     {重点项目}%
     {低频射电天空的高精度仿真与微弱天体辐射信号的识别}%
     {\begin{itemize}
-      \item 使用 Python 开发低频射电天文模拟软件：
-            \link{https://github.com/liweitianux/fg21sim}{\texttt{FG21sim}}
-      \item 显著改进星系团射电晕的建模，并考虑低频干涉阵列的复杂仪器效应
-      \item 量化评估射电晕对探测宇宙再电离信号的影响，并完成期刊论文
       \item 合作利用深度卷积神经网络（CNN）对 FIRST 巡天的射电星系图像
             根据形态特征进行分类
+      \item 使用 Python 开发低频射电天空图像模拟软件：
+            \link{https://github.com/liweitianux/fg21sim}{\texttt{FG21sim}}
       \item 利用小波分析等算法，对 X 射线天文图像进行去噪与增强
       \item 提取 X 射线天文图像的空间和光谱信息，利用支持向量机（SVM）
             进行分类，探测点源
+      \item 显著改进星系团射电晕的建模，并考虑低频干涉阵列的复杂仪器效应
+      \item 量化评估射电晕对探测宇宙再电离信号的影响，并完成期刊论文
     \end{itemize}}%
     [Python, 机器学习, CNN, SVM, 图像处理]
 
@@ -282,7 +282,7 @@
 \begin{entries}[|]
   \entry{\textbf{英语}}{%
     \begin{description}
-      \item[阅读] --- 良好（顺利阅读教材和专业文献）
+      \item[阅读] --- 良好（阅读技术文档和专业文献）
       \item[写作] --- 良好（撰写学术论文）
       \item[听说] --- 日常交流
     \end{description}
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cgit v1.2.2

