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内容来源:合毅科技所属栏目:教程更新日期:2024-11-29

放大图论文

「法律留学超话」[2024软科中国法学学科排名发布] 双指拖拉可放大图片查看哦𐟔 𐟏† 2024软科中国法学学科排名发布! 2024年10月15日,软科正式发布了“2024软科中国最好学科排名”,其中法学学科排名备受瞩目。评估指标包括人才培养、平台项目、成果获奖、学术论文、高端人才五个方面,共有18个指标,反映学科竞争力。 𐟓Š 评估指标 p2 法学学科的指标权重与定义如下,每个指标都旨在全面评估法学学科的综合实力。 𐟚€ 2024软科中国法学学科排名表现 p3 排名中,中国政法大学、武汉大学、中国人民大学、西南政法大学、北京大学和华东政法大学位列前3%,构成法学学科的第一梯队。中国政法大学以1383的总分遥遥领先,连续第六年蝉联榜首。 𐟌Ÿ 法学一流学科 紧随其后的是位列前7%的八所高校,包括中南财经政法大学、上海交通大学、清华大学等。这些高校展现了法学教育的强劲实力。 𐟏력•𔦎’名 p4 2024软科中国法学学科排名共有106所大学上榜,其中不少新上榜高校,如外交学院、沈阳师范大学等,显示了法学教育的多元化发展。 律政观点 法学学科的建设对全面依法治国至关重要,关系到法律人才培养和国家法治体系完善。中国政法大学连续多年蝉联榜首,老牌“五院四系”稳居前列,同时985高校法学学科也迅速发展,地方强校和双非院校的崛起体现了法学学科多元化趋势。 「2024软科中国大学排名发布」「法学」「法学院」「llm」「jd」「律政留学」「律所」

SCI论文图片排版指南:让你的论文更专业 写SCI论文时,图片的排版可是个大学问!尺寸、格式、色彩模式、字体字号,每一个细节都不能忽视。下面我来给大家分享一些实用的排版技巧,帮你轻松搞定论文图片。 尺寸规范𐟓 首先,图片的尺寸要严格按照要求来。全版图一般是17cm,半版图8cm,2/3版图则在12-15cm之间。记住,高度最好不要超过20cm,这样看起来最保险。 图片格式𐟖𜯸 图片的格式可以选择TIFF、JPEG或者EPS。位图适合那些细节丰富的照片,而矢量图则能保持清晰的分辨率,特别适合统计图和模式图。 色彩模式𐟎芨‰𒥽馨᥼也有讲究。如果是网络阅览,建议用RGB模式;如果是纸质阅览,CMYK模式更好。彩图的分辨率至少要300dpi,黑白图600dpi,线图则要1000dpi,这样才能保证图片的清晰度。 字体字号𐟔እ헤𝓥’Œ字号也不能忽视。一般来说,Arial或Times New Roman都是不错的选择,字号在6-14pt之间最合适。线条的粗细也要适中,0.25-1.5pt之间比较美观和专业。 组图技巧𐟖𜯸 如果是多图组合,可以用PPT或者Photoshop来处理。确保每张图片的意义、层次、美观和紧凑性都兼顾到,这样才能让读者一目了然。 注意细节𐟔 细节决定成败!标尺、放大倍率、染色方法都要标清楚。图题和图注不要画在图片上,箭头、符号、数字和字母也要在图注里说明白。 避免退稿𐟚늦œ€后,一定要用高质量的原图处理,遵循所有的规范。细节决定成败,避免因为这些小问题而被退稿。 掌握这些技巧,SCI论文图片排版就不再是难题了!赶紧试试吧,让你的论文更专业、更吸引人!𐟒ኊ#SCI论文 #论文发表 #排版技巧 #图片处理

科技论文图片编辑技巧指南《二》 ### 图片分辨率 𐟓𘊊图片的默认分辨率通常较低,这时候你需要检查一下制图软件是否允许设置图片输出参数。大多数期刊对图片的宽度有固定的要求,比如单栏和双栏的宽度分别是8.3cm和17.6cm。如果你的图片分辨率不满足这些要求,就需要调整原始图片的分辨率。 调整图片尺寸 𐟓 如果你的图片尺寸较大,可以利用Photoshop(PS)来调整。打开图片后,选择“图像-图像大小”窗口,将图片设置为目标宽度(勾选“约束比例”会自动匹配)。调整尺寸时,注意不要勾选“图像大小”窗口中的“重定图像像素”命令。这样软件会缩小照片尺寸,但不会丢失像素信息,原图的所有信息都会集中在新的较小尺寸的照片内。单位面积内的像素数量增加,分辨率提升到原来的4倍。如果调整后的图片分辨率仍然超过期刊要求(一般为≥300dpi),可以在更改分辨率前勾选“重定图像像素”来减小尺寸并适当降低分辨率。 小尺寸图片处理 𐟔 如果图片尺寸较小,接近期刊要求,可以通过手动提高分辨率(如150>300dpi)来改善清晰度。但这种方法可能会导致图片模糊或出现像素画(断字断线),清晰度显著降低。此时,可以通过500%(或其他适当比例)放大图片,进行局部描点(使用PS的吸管工具提取周边色彩,用铅笔工具对模糊区域进行添加像素点)。 添加标记和图注说明 𐟓 为了进一步说明图片,需要添加字母、文字、箭头等标记和图注。 添加文字 𐟓‘ 利用PS打开图片,使用“文字工具”进行添加。 添加箭头 𐟏𙊊在PS中添加箭头非常方便。如果有Adobe Illustrator(AI),可以用它来添加。如果使用Word或Powerpoint(PPT)添加标记,需要输出为PDF格式,然后提取图片。注意不要使用屏幕截图获取图片,因为其分辨率和清晰度较差。 图片拼接 𐟖𜯸 图片拼接包括图片的预处理和拼接组合。这个过程需要一些技巧和耐心,确保拼接后的图片看起来自然且清晰。 希望这些技巧能帮助你更好地编辑科技论文的图片!

电气自动化专业毕业设计:粮库智能巡检小车 𐟎“ 论文目录 摘要 引言 研究背景和意义 国内外研究现状 研究目标及主要内容 巡检小车系统结构 巡检小车总体设计 车体结构的选择 电源与复位 控制模块的选择 小车控制模块 接收板控制模块 时钟晶振电路 LM358运算放大器 本章小结 巡检小车系统的硬件设计 检测小车硬件组成 电机驱动模块 寻迹模块 避障模块 温湿度检测模块 气体烟雾检测模块 数据的传输与通信 数据接收板硬件组成 显示模块 按键报警模块 本章小结 小车系统软件设计 KeilC51介绍 小车系统流程图 寻迹避障流程图 环境检测流程图 接收板系统流程图 巡检小车实际测试 巡检小车实物图 系统测试 测试结果 总结 参考文献 致谢 𐟔砧ᬤ𛶨𛆨Š‚ 电机驱动模块:L298N芯片用于驱动直流电机,实现正反转和制动功能。 寻迹模块:使用红外对管实现寻迹功能,三对红外对管分别装在小车车头的不同位置。 避障模块:HC-SR04超声波模块用于检测前方障碍物,测距范围2cm-4m。 温湿度检测模块:DHT11传感器用于检测环境温度和湿度,工作电压范围3.5-5.5V。 气体烟雾检测模块:可选配烟雾传感器,用于检测环境中的烟雾浓度。 𐟒𛠨𝯤𛶨𕁧苊KeilC51编程环境用于编写小车系统程序。 系统流程图详细展示了寻迹避障、环境检测等各个模块的工作流程。 接收板系统流程图则展示了数据接收和处理的部分。 𐟔砥™…测试与结果 实物图展示了巡检小车的实际外观。 系统测试包括了寻迹、避障和环境检测等多个方面的测试。 测试结果显示,小车能够准确寻迹、避障并检测环境参数。 𐟓Š 性能参数表 DHT11传感器性能参数:工作电压3.5-5.5V,平均0.5mA,温度测量范围0-50℃,湿度测量范围20-90%RH,温度分辨率1Ⰳ,湿度分辨率1%RH。 HC-SR04模块性能参数:工作电压5V,输入触发信号10us,输出回响信号40Hz,测距范围2cm-4m,测距精度3mm。

AI数学公式编辑器:放大无损的利器 MathCapture 是一款专为数学公式编辑设计的软件,它提供了多种强大的功能,包括生成数学公式图片、转换为 LaTeX 代码、识别数学公式以及识别数学符号。以下是该软件的主要特点: 𐟓𘠧”Ÿ成无损放大公式图片:MathCapture 支持将数学公式转换为高质量的图片,确保放大后公式依然清晰。 𐟓 转换 LaTeX 代码:用户可以将数学公式转换为 LaTeX 代码,方便在学术研究和论文写作中使用。 𐟔 公式识别:软件能够自动识别输入的数学公式,并生成相应的图片或 LaTeX 代码。 𐟔‘ 符号识别:MathCapture 还支持识别数学符号,方便用户快速输入各种符号。 目前,MathCapture 已经上架 Mac App Store 和百度,用户可以通过这些平台下载和体验这款强大的数学公式编辑器。

思维导图生成软件推荐:高效工具大集合 𐟛 ️ 思维导图自动生成软件总结: Kimi+Xmind:最实用且完全免费的选择。 边界AI:AI大合集,包括文心一言。 Chatmind:输出后可用Xmind打开,虽然更新频繁,但非常好用。 𐟓Š 边界AI平台功能: 文档处理:一键处理文档,智能写作,文档翻译,语音处理。 AI思维导图:生成思维导图,PPT生成,PDF工具箱。 搜索:AI功能库,在线抠图,图片增强放大,换脸。 联网搜索:会员有效期普通用户5次/日,文档对话1次/日,语音视频网页总结1次/日,论文模式1次/日,文章批改纠正2次/日,图片理解模型2次/日,AI思维导图2次/日,AIPPT2次/日,A绘画8张/日。 𐟎蠍apify(原名Chatmind): 支持PDF, Word, PowerPoint, Excel, Text, CSV文件。 最大尺寸10MB。 快速描述你的要求。 中文(简体)。 𐟓š 论文阅读高效完成工具: 探讨劳动教育的为什么教教什么怎么教。 劳动教育体现出综合性的育人价值,推动德智体美四育的协调发展。 学校应培养有担当、能劳动、有责任,全面发展的时代新人。 𐟔 概念演变: 历史上对劳动教育的重视逐渐增强,新时代明确“五育融合是新时代育人质量提升的重要方向”。 劳动教育的发展方向:塑造综合性育人价值,推动其他四育的发展。

电镜图处理:给多张电镜图加标尺的简单方法 𐟌Ÿ在科研工作中,电镜图的处理是写论文时的重要环节。通常,我们拍摄的SEM或TEM图像上会显示放大倍数、加速电压等信息,但只有标尺是我们最终需要的。因此,我们需要从图像中截掉这些多余信息,并重新添加标尺。 𐟓𘥛𞱤𘭡'和b'展示了截掉无用信息并重新添加标尺后的效果。以下是具体步骤: 1️⃣ 首先,将第一张电镜图导入Photoshop(PS),并确保视图菜单中的标尺被选中。激活标尺后,PS工作区的上方和左侧会出现标尺。 2️⃣ 使用移动工具,从左侧的标尺区拖出两条竖线,分别放在电镜图标尺的两侧。为了精确,尽量放大图像。 3️⃣ 选择矩形选框工具,在两道标线之间画出一个大小合适的方框(虚线框)。当然,这里也可以用画笔或直线工具,有兴趣的可以自行尝试。 4️⃣ 新建一个图层,将画出的方框填充为白色。然后选择文字工具,写入标尺的文字。最后,使用裁剪工具裁掉不需要的部分,保存第一张图。 5️⃣ 现在拖入第二张图,并裁掉不需要的信息。裁剪后将这张图拖入刚才那个图里,调整图层位置,保存即可。 ✨这样,两张图的标尺位置就一致了。学会了吗?赶紧试试吧!

服装作品集排版技巧:放大你的优势! 在创作服装作品集时,手绘和排版是两个关键点。对于那些手绘能力较弱的学生来说,学会放大自己的优势是至关重要的。以下是一些实用的排版小技巧,帮助你在作品集中脱颖而出。 1️⃣ 主题图片的搜集:首先要确定一个中心主题,用手写和画的方式标注出值得记录的元素,例如从哪些元素中搜集灵感。 2️⃣ 排版的讲究:尽管素材很多,但需要做到视觉效果统一。图片的摆放不是随意的,需要通过拼贴、手绘和手写等方式,突出个性化的视觉效果。 3️⃣ 草图的呈现:草图量要大,可以用剪贴的方式将模特与初稿结合(最好是贴在纸上而不是用PS、AI等软件,UAL老师会比较喜欢纸质内容),并解释服装的结构和分析。 4️⃣ 色彩的搭配:草图中的色彩要视觉统一但也要切合主题,突出块面的感觉,可以配上手写标注细节问题。 5️⃣ 客观批判性的分析:在作品集的论文中,需要大量的文字诠释,这就会用到前期大量的文字记录内容,并凸显草图的修改,用文字赋予进步具象化的呈现。 6️⃣ 勤于动笔的记录:从每一次灵感的提取、草图的修改、面料的确定、fitting的效果都详细的记录下来,这些用心的举动都会体现在作品集中被院校导师看见的! 通过这些小技巧,你可以更好地展示自己的创意和技能,让你的作品集在众多申请者中脱颖而出。

科研绘图三大法宝,轻松搞定SCI插图! 在为小伙伴们绘制了十多幅SCI插图,并临摹了许多顶刊机制图后,我总结了一些关于科研绘图的经验,今天分享给大家𐟥𐊊1️⃣ 入门并不难𐟓š 只要你有一台电脑、一个AI绘图软件,再跟着绘图教程视频,认真临摹10幅图片✏️,你就能轻松掌握科研绘图的入门技巧。 ✔️ 后期你会形成自己的想法和创意,能够根据论文内容画出属于你自己的插图。 2️⃣ 排版设计至关重要✨ 虽然入门不难,但要做好还是需要花费一些心思。在绘图的后期,画什么形状其实已经不算难了,难点在于怎么排版和设计。𐟎‰ 总结一下AI科研绘图的排版技巧: 整体的布局规划𐟔 图中每一块要放什么内容,可以先画一个大致的草图,再根据构思调整到合适的位置。 突出重点和主体𐟓Œ 在这幅图里你主要想表现什么,主体元素是哪些,可以着重强调一下,比如把元素放大、加一个线框、或者把它放在视觉中心等等。 成稿整齐规整𐟓– 包括字体字号的设置要一致,颜色的使用要和谐,各类元素的布局摆放要整齐,各部分的深浅明暗等等。 3️⃣ 形成个人风格𐟎芦𘪦œŸ刊都有自己的插图风格,具体的元素都有规范和标准,比如说字体、配色、外形、箭头、高光等等。 𐟓 如果想形成自己的风格,可以选择喜欢的杂志,去官网下载论文插图,把这几个方面的参数和样式定下来。在之后绘图练习里不断地使用它,并逐渐形成自己的风格。

「清华微软开源微分Transformer」用降噪耳机原理提升模型精度 来自清华和微软的团队最近提出了一种新模型微分(Differential)Transformer ,使用差分放大器的原理修改了注意力机制的softmax过程,大大提高了Transformer关注有效信息的能力! 具体来说,针对传统Transformer中注意力机制会过度关注无关的上下文信息的缺陷(图2 左),团队提出了Differential Transformer,它可以在消除噪音的同时放大对相关语境的注意力(图2 右),类似降噪耳机上使用的差分放大器的原理。 论文以纯Decoder模型为例进行说明。 Differential Transformer的整体架构如 图3 所示,该模型由L个DIFF Transformer层堆叠而成。每一层由两个模块组成:一个差分注意模块和一个前馈网络模块。 与 Transformer相比,其主要区别在于用微分注意取代了传统的Softmax注意,整体布局保持不变。团队还采用了前 RMSNorm和 SwiGLU作为继 LLaMA之后的改进。相关代码已开源(图4) 实验结果证明,该模型在检索信息、缓解幻觉(图5)等常见下游任务中性能有所提升,在缩放特性和稳健性(图6)等实验中也保持了优秀的性能,更多实验细节可点击论文查看。 论文:网页链接 代码:网页链接

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