在北美高等教育申请体系中，Curriculum Vitae作为学术能力证明的重要载体，需要系统呈现申请者的学术轨迹。区别于普通求职简历，学术CV更侧重科研产出、学术荣誉和专业技能的量化展示，要求申请者通过结构化信息呈现实现学术竞争力的可视化表达。
| 模块 | 关键要素 | 注意事项 |
|---|---|---|
| 基础信息 | 姓名全称、联系方式、专业领域 | 避免使用艺术字体，邮箱建议使用.edu后缀 |
| 教育背景 | GPA、荣誉学位、核心课程 | 采用倒序排列，标注专业排名 |
| 科研经历 | 项目名称、担任角色、具体成果 | 量化研究成果，注明论文收录情况 |
在展示教育背景时，建议采用时间倒序原则，重点标注与申请专业相关的核心课程成绩。例如申请计算机科学硕士，可突出算法设计（92）、机器学习（89）等课程分数，同时注明获得Dean's List的具体学期。
科研模块需明确区分独立研究与团队合作项目，使用具体数字增强说服力。例如："开发新型神经网络模型，在ImageNet数据集上实现准确率提升12.7%" 比 "参与图像识别项目" 更具专业说服力。
论文收录标注范例：
"X. Zhang et al., 2023. Efficient CNN Architecture Design. IEEE Transactions on Pattern Analysis (SCI Q1, IF=24.314)"
技术能力模块应避免简单罗列编程语言，建议采用分级说明方式。例如：Python（熟练：TensorFlow/PyTorch框架开发）、R（掌握：统计分析与可视化）等表述方式，配合具体项目案例说明技术应用场景。
| 技术领域 | 应用案例 | 熟练程度 |
| 机器学习 | 基于XGBoost的客户流失预测模型 | 独立开发部署 |
| 数据可视化 | Tableau商业分析看板开发 | 团队项目主导 |
