在考研复试中讲述学术时，可以按照以下步骤和要点进行：
教育背景与学术经历
简要介绍本科和研究生阶段的学习经历，包括就读的学校、专业，获得的奖学金，以及参与的学术科研活动。
科研经历
详细描述在研究生期间的主要科研成果和经历，包括：
发表论文：列出在《XX》、《XX》等期刊上发表的学术论文，注明其中有多少篇被SCI收录。
参与项目：说明参与了哪些国家级或省级科研项目，以及在项目中的具体职责，如数据分析和实验验证等。
研究方法与实验设计
介绍采用了哪些研究方法，如问卷调查、深度访谈、实验等，以及根据研究目的和假设设计的实验方案。
数据分析与结果讨论
描述运用哪些统计软件处理和分析实验数据，包括描述性统计、推论性统计等，并展示实验结果与前人研究的比较和讨论。
学术成果展示
总结在研究生期间发表的学术论文数量和质量，以及参与项目的贡献。
未来发展规划与目标
阐述对未来科研方向的兴趣和规划，以及面对挑战与机遇的态度和策略。
自我评价
对自己在科研、学习、实践等方面的能力进行总结和评价。
注意事项
语言简练：个人陈述要尽量简洁明了，不要出现冗长和累赘的文字。
突出重点：在介绍自己的学术经历和特点时，要突出重点，尤其是与所申请专业和学校相关的内容。
体现个性：个人陈述要体现个性和个人特点，突出你的优势和特长，不要抄袭模板或者别人的个人陈述。
教育背景与学术经历：
本科就读于XX大学，专业为计算机科学，获得校级奖学金，参与了一项关于自然语言处理的研究项目。
研究生就读于XX大学，专业为人工智能，获得省级奖学金，发表了一篇关于深度学习在图像识别中的应用的学术论文。
科研经历：
在研究生期间，我参与了导师的“基于深度学习的图像识别系统”项目，负责数据收集和初步分析工作。
我独立撰写并发表了题为“Deep Learning for Image Recognition: A Comparative Study”的学术论文，该论文被SCI期刊收录。
研究方法与实验设计：
我采用了卷积神经网络（CNN）作为主要的研究方法，通过搭建和训练多个神经网络模型来实现图像识别任务。
设计了详细的实验方案，包括数据预处理、模型训练、性能评估等步骤，并使用Python和TensorFlow等工具进行实现。
数据分析与结果讨论：
使用了描述性统计和推论性统计方法对实验数据进行分析，结果显示我的模型在多个数据集上的准确率均超过了90%。
将我的实验结果与现有研究进行了比较，讨论了不同方法的优缺点，并提出了改进建议。
学术成果展示：
在研究生期间，我共发表了2篇学术论文，其中1篇被SCI收录，参与了一项省级科研项目，并在项目中发挥了关键作用。
未来发展规划与目标：
自我评价：
我认为自己在科研方面具有较强的逻辑思维能力和实验设计能力，能够独立完成科研项目并撰写高质量的学术论文。同时，我也具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够在团队中发挥积极作用。
通过以上步骤和要点，你可以清晰、有条理地向复试老师展示你的学术成果和研究能力，提高你的复试表现。