论文复用_ai智能写作一键生成免费版
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论文写作必备高级词汇,提升学术质感! 📚 想要让你的论文更具学术感吗?这里有一些从文献中提炼的高级词汇,让你的论文告别大白话,提升质感!🌟 这些词汇都是经过精心挑选的,希望能对你的论文写作有所帮助。📘📖 🔍 另外,关于小标题的打磨,我也给出了一些可复用的格式套路。这些字词可以让你的副词、形容词、名词等更加精准简练,显得更高级!希望这些高级词汇能让你在写论文时更有自信,也希望大家多多收藏备用~ 📝 今天我要和大家分享一些被导师夸爆的论文高级词汇!从几百篇文献中总结出来的这些词汇,让你的论文不再大白话连篇!写论文的时候,我们总是大白话连篇,缺乏学术感。但是,有了这些高级词汇,我们的论文质感一定会up up up!🌟
如何快速找到SCI论文的创新点? 大家好!今天我们来聊聊如何快速找到SCI论文的创新点👇 1️⃣ 模型复用:直接使用现有模型,将其应用在另一个场景上。 2️⃣ 组合应用:将现有模型与各种组件组合起来,应用在新的场景上,并解释各组件的优点。 3️⃣ 小幅修改:在现有模型基础上进行小改进,使其更符合新的使用场景。 4️⃣ 借鉴思路:借鉴现有模型的思路,进行改进后应用在新的场景上,改进需符合使用场景的先验。 5️⃣ 更迭模型:摒弃现有模型中不符合场景先验的部分,进行改进后应用在新的场景上。 6️⃣ 新思产生:针对特定场景提出新的思路,新思路需符合使用场景的先验。 7️⃣ 通用思路:提出适用于大多数场景的新思路,新思路需符合使用场景的先验。 8️⃣ 合作拓展:与其他团队合作,探索现有模型在新场景中的应用。 9️⃣ 其他(不提倡):让研究生提出思路和做实验,威胁他们不发文章就毕不了业,然后坐等文章出来署名。 希望这些方法能帮助你快速找到SCI论文的创新点!
数学建模大赛分工与配合全攻略! 数学建模大赛通常需要三人的团队,分别负责建模、编程和论文撰写。以下是详细的分工与配合指南: 比赛早期📅 建模手:在比赛初期,建模手的作用最大,需要快速理解问题并确定选题,构建模型的基础框架。利用自身知识储备,对问题形成初步思路。 编程手:虽然此时编程手的任务相对较轻,但也需要开始思考代码架构,确保代码的可复用性和可扩展性。 论文手:论文手需要发挥查找论文和资料的特长,为后续的论文撰写打下基础。 中早期📈 建模手:经过思维碰撞后,建模手需要将思路清晰(数学化)地表达出来,并配合论文手撰写建模过程。同时,思考进阶问题(三四题)的模型构建,通常是基础模型的改进与提高。 编程手:专心编程,构建基础框架。将基础问题的结果与数据告知论文手,并着手处理进阶问题。 论文手:寻找建模相关理论的论文,撰写基础模型的建模过程,绘制示意图、流程图等。 中后期📊 编程手:得到基础问题的结果与数据后,告知论文手基础模型的求解方法,并着手处理进阶问题。 建模手:撰写求解方法,拿到结果后思考结果的呈现方式,进行可视化。 论文手:完善论文,开始写一些模型优缺点、模型扩展等内容。 后期🎉 建模手:浏览全文,确认思路表述清晰无误,并与论文手配合着手写摘要草稿。 编程手:分析模型稳定性和灵敏性。 论文手:最后共同完善论文。 祝愿所有参加数学建模的小伙伴取得优异成绩!🎉
📝模版使用秘籍,你掌握了吗? 🤔在写作备考中,你是否曾把模版视为救命稻草?然而,模版的使用并非想象中那么简单。 📌首先,要明确一点:模版并非万能。虽然有些模版在特定文体如邮件、论文中复用性较高,但对于需要较高语言灵活度的文章,如article、review等,模版的适用性就相对有限了。 🚨其次,使用模版也存在风险。在信息时代,网络上随处可见各种模版和范文,如果考生在考场上发现题目与背诵的模版高度重合,可能会被误判为作弊。 💡再者,选择模版时要谨慎。虽然高级词汇和句型能提升语言分,但过度使用可能导致文章整体语言水平不协调,给人“上身西装下身睡裤”的感觉,影响得分。 📚最后,过度依赖模版可能会阻碍写作能力的培养,削弱学习兴趣和动力。写作是沟通能力的体现,当写作成为一种机械任务时,考生容易产生倦怠感。 🌟因此,建议考生在备考中“我手写我心”,通过写作表达真实想法,这样不仅有助于提升写作能力,还能保持学习兴趣和动力。
「ai创造营」以下是一些好用的AI办公软件: 写作类 • NotionAI:是Notion旗下的AI笔记和内容创作助手,可以帮助用户创建各种类型的文档、任务列表、数据库等,并提供自动提醒、自动分类等多种自动化功能。 • WPS OfficeAI:国产办公软件,在Word、Excel和PPT等办公应用中都内置了AI工具,支持快速缩写、扩写、风格转变等,还可以帮助智能处理Excel数据,生成超长文档,梳理论文、合同等长文PDF文档并快速获取概括信息。 设计类 • 即时AI:通过大型语言模型来理解复杂语义,确保对于设计目标理解的准确性,同时基于对大量成熟设计作品的分析与对UI设计规范的学习,能够直接生成设计师可复用的、满足设计规范要求的UI设计,缩短设计周期。 • Canva可画-Magic Design:只需上传自己的媒体文件或从一个空白的区域开始,输入设计想法,Magic Design便会魔法般地定制好设计并呈现,可将文本和图像变成个性化的AI精美设计。 语言处理类 • 秘塔检索AI:法律人的智能法律搜索引擎,数据全面,独家提供知识经验、办事指南数据库,运用自主研发异构非机构化引挚,完成语义分析和语义联想。支持一键搜索,并集成法规全库英文翻译、法律定义、法律检索等功能,同时支持报告自动生成、自动摘要、案源推送等。 • DeepL:集合了深度学习、神经网络算法、大数据等先进技术的新一代AI翻译神器,号称“全世界最准确的翻译器”,主要体现在文档翻译和帮写功能,能修正语法及标点错误,重新表述句子,让文本的语气更符合场景。 演示文稿类 • Gamma App:运用人工智能技术,能够通过聊天窗口自动生成精美PPT的工具,不需要借助复杂的软件和掌握繁杂的技术,只需要输入自己的想法、内容或者粘贴笔记,Gamma就会快速生成一份好看易懂的AIPPT文稿。 • boardmix AI PPT:国内领先的一键生成PPT的AI工具,提供了多种快速生成PPT的方式,如一句话生成PPT、AI生成大纲、AI提炼文本生成PPT、AI提炼文档生成PPT、导入思维导图文件生成PPT等。 思维导图类 • Chatmind:可以与AI对话生成思维导图,应用于笔记、日程安排、项目管理、头脑风暴、框架等多种场景,不仅可以帮助用户快速总结和分析,还可以持续提供创意灵感,目前每天可以免费使用10次。 • EdrawMind:即海外版的亿图脑图,集成了时下流行的AI人工智能技术,可使用它来生成思维导图等多种可视化图形或图表。「ai探索计划」
剑桥电子工程科研项目,EE专业必刷! 🎓电气工程(EE)是现代信息技术的核心支柱。在美国,EE专业与计算机科学(CS)一样,一直是工程领域的热门选择,其申请热度持续高涨。EE硕士毕业生不仅薪资水平高,而且就业前景广阔。 📚然而,要进入顶尖大学的EE项目,没有几篇论文和推荐信是远远不够的。今天为大家推荐的是剑桥大学教授的【EE电子工程 AI芯片】科研项目,帮助你收获论文和推荐信。 📝项目名称 【EE电子工程 AI芯片专题:基于PLD、FPGA等可编程器件的数字集成电路设计及其在加速ChatGPT等AI大模型运算中的应用研究】 📅开课时间 2024-08-17 📚项目提纲 ◾️数字电子基础:从基础理论到历史发展,再到最新技术趋势 ◾️数字系统编码:深入布尔代数和数字系统代码,为逻辑设计打下坚实基础 ◾️逻辑门与电路:掌握基本逻辑门(AND、OR、NAND、NOR、XOR)的功能,以及组合电路(如多路复用器、DECODER)的设计和应用 ◾️时序电路与PLC:时序电路(触发器、计数器)的原理和应用,以及可编程逻辑器件(PLD、FPGA)的技术 ◾️数据处理与控制单元:探讨数据存储、处理和控制技术,包括存储器、加法器、乘法器和处理器 ◾️微电子电路基础:了解数字微电子电路的基石——晶体管的工作原理 ◾️集成电路技术:研究TTL、MOS、CMOS等集成电路技术,理解其在数字电子中的重要性 ◾️项目成果与论文指导 🔖项目介绍 本课程致力于让学生深入掌握电子器件的核心原理、数字电路的分析与设计技能,并在实际工程中灵活应用这些知识。课程内容广泛,从数字电子基础到集成电路技术,覆盖了逻辑门、组合电路、时序电路、可编程逻辑器件等关键领域。 🌟适合人群 电子工程、电子与计算机工程、AI、集成电路等专业的学生 🏅你将收获 💌主导师推荐信 💌项目报告 💌结业证书&成绩单 💌国际会议论文发表 💓具体的项目名字请以海报为准哦~
光学通信SCI论文选题推荐 📚 探索光学通信领域的最新研究,我们带来一个备受关注的SCI论文选题:“正交频分多路复用技术在自由空间光通信中的光通道分析”。 📖 该选题旨在深入研究正交频分多路复用技术如何应用于自由空间光通信的光通道,为该领域带来新的突破。 📝 目前,该选题已进入成稿待投刊阶段,录用速度快,稳定可靠。 👩🏫 研究员近三年发表了8篇高质量论文,展示了在光学通信领域的深厚研究实力。 🌐 全球范围内寻找第一贡献人,共同推进这一重要课题的研究。
导师精选!45篇AI论文 🚀AI领域日新月异,新技术层出不穷!为了帮助大家紧跟前沿,我们精心挑选了45篇顶级AI论文,以下是其中20篇的精华内容: 🔍神经网络: 1️⃣ Wide & Deep模型:结合了wide和deep模型的优点,既具有浅层模型的拟合性,又拥有深层模型的泛化能力。 2️⃣ Targeted Dropout模型:通过有选择地丢弃神经元,提高模型的泛化性能。 🖼️图像分类: 3️⃣ Xception模型:利用深度可分离卷积,实现高效的图像分类。 4️⃣ 残差结构:通过跳跃连接,解决深层网络训练中的梯度消失问题。 5️⃣ 空洞卷积:通过扩大感受野,捕获多尺度上下文信息。 6️⃣ DenseNet:通过密集连接,提高特征复用和梯度传播。 7️⃣ EfficientNet模型:重新思考模型缩放,实现更高效的神经网络。 8️⃣ Grad-CAM模型:通过梯度信息定位模型关注的关键区域。 📚以上论文均可在网上找到,我们整理了相关链接,方便大家查阅。如果你觉得一个个搜索太麻烦,可以查看图片中的详细内容。这些论文涵盖了AI领域的最新和最前沿技术,值得深入阅读和研究!
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来自美国加州理工学院的Alireza Marandi研究团队在Light: Science & Applications上发表论文,构建了一个由光子时间复用谐振器组成的网络,并通过精确编程延迟线,实现了Hatano-Nelson模型的非厄米拓扑传感方案,成功实验演示了一种新型的非厄米拓扑传感器(NTOS),该传感器能够在光子网络中实现灵敏度的指数级提升。这一成果不仅为传感器技术的发展带来了革命性的进展,还为高精度测量在化学、生物学、光探测与测距(LiDAR)以及引力波观测等领域的应用提供了新的可能。(内容详见下方链接▼) 网页链接 「Light: Science & Applications」「美国加州理工学院」「非厄米拓扑传感器」
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