说实话,接到温哥华圣约翰国际学校(St. John's School)‘科技创新大赛’校内海选通知那天,我正为Python课作业抓狂——那会儿连GitHub账号都没建好。
背景铺垫很实在:我是从深圳转来的G8插班生,数学不错但编程零基础,英语口语刚过CEFR B2,预算仅限学校提供的$150项目补贴(2024年9月到账)。核心诉求就一个:不想当‘观众组’学生。
决策过程特别纠结——备选方案有:A. 做AR校史地图(需Unity,我连安装都卡住);B. 智能垃圾分类箱(硬件成本超$320);C. ‘枫叶监测器’:用树莓派+温湿度传感器+AI图像识别,判断校园糖枫树健康状态。最后选C,只因科学老师Ms. Lee一句:‘加拿大气候数据开源,你还能联动UBC林学院的公开数据库。’
核心经历发生在决赛前72小时:第1天深夜,树莓派烧毁(-25℃户外冻裂SD卡槽);第2天中午,AI模型在本地训练精度仅61%,而要求≥85%;第3天凌晨4点,我蹲在UBC主图书馆地下二层打印室,把三版代码逐行手抄到应急纸稿上——当时特慌,手心全是汗,连咖啡洒在《Canadian Journal of Forest Research》上都顾不上擦。
- ⚠️ 坑点1:没提前测试极寒适配性→损失$89设备费
- ⚠️ 坑点2:依赖本地GPU训练→耗时36小时仍失败
- ⚠️ 坑点3:忽视‘加拿大中小学科创伦理审查表’→初审延迟1天
解决方法超具体:① 用UBC工程系开放算力平台(login.cs.ubc.ca)替换本地训练;② 把传感器外壳换成滑雪护目镜镜片(抗-30℃且透光率OK);③ 找校医Dr. Chen签伦理速通单——她笑着说我‘比多数G12还懂IRB流程’。最终作品获加拿大STEM Youth Challenge省级金奖(2024年11月),还意外接入BC省林业厅实时气象API。
总结建议请收好:❶ 先跑通‘1个传感器+1行云API’再堆功能;❷ 加拿大所有中学科创项目必须填IRB表格(官网education.gov.bc.ca可下载);❸ 极寒测试别信说明书——带去Stanley Park湖边冻一晚才靠谱;❹ 主动约UBC/UVic教授Office Hour(他们真会回邮件!);❺ 所有代码上传GitLab时加英文注释——评审团里真有不看中文的阿尔伯塔大学博士生。


