依据您的学术记录构建博士后简历
使用 ORCID 登录，SigmaCV 即可依据您公开的学术记录生成一份最新、已格式化引用的简历——适用于博士后、研究金和早期职业求职申请，随时可整理和导出。
作为博士后，您要按滚动截止日期申请研究金、资助和下一份职位，而每次都重新排版简历是件令人疲于应付的事。SigmaCV 依据您公开的学术记录构建一份最新、已格式化引用的简历——论文、资助、教学和服务——让您只保留一份规范版本，并导出每个申请所需的内容。
您的成果通过 ORCID / OpenAlex 标识符匹配，而非通过姓名，引用通过 CSL 统一格式化，指标默认关闭，当您选择启用时则经过字段归一化——符合 DORA 原则。它免费且开源。
- 论文、资助和教学经历从 ORCID 和 OpenAlex 提取——通过标识符匹配，绝不通过姓名。
- 一致的 CSL 引用，可导出为 PDF、DOCX、LaTeX 或 Markdown——只需保持一份最新的简历，即可应对滚动截止日期。
- 对个人免费且开源；可选启用、经过字段归一化的指标（默认不显示，符合 DORA 原则）。
如何构建博士后简历
- 使用您的 ORCID iD 登录. SigmaCV 读取您的公开 ORCID 和 OpenAlex 记录——无需复制粘贴您的论文清单。
- 您的记录自动组装. 论文、资助、教学和服务会被提取并格式化；通过 DOI 添加任何缺失的内容。
- 针对每个申请进行整理. 选择显示哪些成果，并为资助和研究金申请套用某种资助机构布局（NIH、ERC、UKRI…），且可逆。
- 设置样式并导出. 选择一种引用样式，可选地开启经过字段归一化的指标，然后导出为 PDF、DOCX、LaTeX 或 Markdown。
为什么用 SigmaCV 构建您的博士后简历
博士后申请接踵而至，而每家资助机构或雇主想要的格式都略有不同。SigmaCV 将您的记录与其呈现方式分离：保留一份规范简历，并一键重塑它——资助机构布局、章节顺序、显示哪些成果——无需每次都重新构建。
它对个人免费且开源，通过标识符匹配您的成果，并负责任地对待指标：默认关闭、可选启用，且偏向字段归一化指标而非原始计数，与 DORA 保持一致。
我可以用一份简历应对多个申请并保持其最新吗？
可以。SigmaCV 构建自同一份规范记录，并会从开放数据源重新同步，因此您只需更新一次，即可为每个博士后、研究金或求职申请导出量身定制的版本。
免费吗？
是的。SigmaCV 对个人免费，并采用 Apache-2.0 许可证开源。它仅读取公开的研究元数据。
它支持资助机构的简历格式吗？
支持。SigmaCV 为主要资助机构（NIH、NSF、ERC、UKRI R4RI、SNSF 等）提供一键式布局，并以可逆的方式应用于同一份规范简历。
我的指标会默认显示吗？
不会。指标默认关闭并需选择启用；启用后，SigmaCV 偏向使用字段归一化指标，绝不显示期刊影响因子。
我可以导出为 LaTeX 吗？
可以——SigmaCV 会导出一份可直接编译的 .tex 简历以及一份 .bib 参考文献，同时也支持 PDF、DOCX 和 Markdown。