论文缺少实例权威发布_论文引用怎么标注[1]右上角(2024年12月精准访谈)
苏大学科语文864高分答题技巧详解 在苏大学科语文的考试中,仅仅依靠书本上的知识是远远不够的。那么,如何丰富我们的答案层次呢?以下是一些高分答题的要点: 从大概念到小概念,逐个进行名词解释。 采用总分总的结构,确保答案有头有尾,中间内容分点阐述。 𐠤𞋨ﴦ,可以引用教材课文、书本例子或教学实例。 拓展思路,关注教育热点、导师论文或自己的想法。 ️ 保持字迹美观,卷面整洁,字数充足。 ᠥ䚦供“干货”,少说“空话”。 再次提醒,课本内容必须全面掌握,不要抱有侥幸心理。学姐的笔记可能不全面,建议背完笔记后回归课本查漏补缺。堨ᆭ 和教案也要重视,不可马虎。䀀
如何一眼识别AI生成的论文? 判断一篇论文是否由AI生成其实并不难,大家可以多多留意以下几点: 词汇选择 AI写作常常会重复使用某些词汇,如“pivotal”(关键的)、“underpinning”(基础)、“intricate”(复杂)、“delve into”(深入探究)、“tapestry”(丰富多彩的画面)、“underscore”(强调)、“robust”(健壮的)、“scrutinize”(仔细检查)、“honed”(精炼)、“holistic”(整体)、“meticulously”(一丝不苟)等。这些词汇虽然常见,但过度使用会让人怀疑。 语法与表达 一篇毫无语法瑕疵且表达流畅的文章可能引起怀疑。即使是母语者,要做到这一点也相当不容易。普通写作水平达到托福水平即可,无需达到GRE的高难度。 缺乏细节与实例 AI生成的文章往往只是泛泛而谈,缺乏具体的细节和实例支持。 逻辑漏洞 未经人工仔细雕琢的AI文章逻辑往往不够严谨。 内容重复 文章中前一段提到的主题在下一段又反复提及,像是那种语言优美但空洞无物的车辘话。 学术要素缺失 文章中缺乏学术内涵,充斥着“instill a passion”(激发热情)这类空洞的表述,没有文献综述、引用、研究方法、研究意义等。 分析匮乏 文章只有开头和结尾的陈述,中间部分完全没有分析性的内容。 通过以上几点,大家可以轻松识别AI生成的论文啦!
如何降低论文AI查重率?学姐教你几招! 很多同学在写论文时,明明没有过度使用GPT,但查重时AI率却很高,这让人头疼不已。今天,学姐来分享一些降低AI率的小技巧,帮你顺利通过查重! 理解文意,自己连接内容 AI写作喜欢用“首先”、“其次”、“另外”等连接词。因此,你需要理解原文的意思,用自己的话把这些内容连接起来。这样不仅能降低AI率,还能让论文看起来更自然。 补充主语,完善句子结构 AI写作常常缺少主语,导致句子结构不完整。在修改论文时,记得给句子加上主语,保持主谓宾等句子结构的完整性。这样不仅能降低AI率,还能让论文更符合语法规范。 避免总起小段内容 늦𗥰段内容也容易被AI判定为抄袭。在写作时,尽量避免直接复制粘贴大段内容,而是用自己的话重新组织。 内容要有实例支撑 内容空洞、没有援引实例也会导致AI率升高。在论文中加入具体的例子和数据支撑,可以让内容更丰富、更可信。 删除复杂长句,简单陈述 对于自己不能理解的内容,建议删除。对于复杂的长难句,用简单的话重新陈述。这样不仅能降低AI率,还能让论文更易读。 词语替换 有时候,简单的词语替换也能有效降低AI率。比如,将“非常”替换为“相当”,将“特别”替换为“格外”。这样不仅能降低AI率,还能让论文更地道。 使用专业工具 ️ 如果你觉得自己实在降不下来AI率,可以试试essaybye的降AI功能。它可以有效将AI率降低至10%以下,而且教师版账号查AI不被收录、不留痕迹。它还能保持原意不变,附带Turnitin检测报告,让你放心使用。 希望这些小技巧能帮到你,祝你顺利通过论文查重!
如何识别AI写的文章? 论文AI率太高了?别担心,这里有9种方法帮你识别AI写作的痕迹! 1️⃣ AI写作喜欢使用“首先”,“其次”,“另外”等连接词,用逗号隔开。如果你看到这样的结构,就要留心了! 2️⃣ 无主语的句子容易被判定为AI写作哦!늊3️⃣ 总起小段内容也是AI写作的一个特点,要细心观察。 4️⃣ 内容空洞,缺乏实例和干货?这可能是AI写作的迹象!튊5️⃣ 试试用自己的话复述AI部分,看是否流畅。✅ 6️⃣ 删除法也是个好方法,删除一些句子后,看看文章是否还能通顺。️ 7️⃣ 词语替换也是个技巧,试试替换一些关键词,看看文章是否依然成立。 8️⃣ 删字扩写也是个有效的方法,通过删减或扩展某些词语,观察文章的变化。 9️⃣ 最后,试试翻译法,将文章翻译成另一种语言,再译回原语言,看看是否有明显差异。 用这些方法,你就能更好地识别出AI写的文章啦!
工商管理专业论文选题指南 题方向建议 联系实际挑战 从具体的企业管理实例出发,聚焦于企业面临的实际问题,如战略规划的不足、市场推广的失误或人力资源配置的问题,以此作为论文的研究起点。 追踪行业趋势 ኧ 觻济和社会发展的最新动向,如数字经济的兴起、绿色可持续性以及创业文化的蓬勃发展,探索这些趋势如何影响工商管理,并提出相应的管理策略。 利用个人专长 结合个人的专业背景、学术兴趣和工作经历,选择一个自己熟悉且感兴趣的领域进行深度探究,比如品牌建设、员工激励机制或是成本控制策略。 ⚠️ 避免的选题类型及其理由 选题过于宏大 늤𞋥悢工商管理的未来展望”或“现代企业管理技巧综述”,这类题目往往涉及面过广而难以深入,可能导致研究内容泛而不精。 选题过时 选择那些已经被多次讨论的老话题,如“经典营销手段的效果评估”,很难带来新颖的见解,可能使论文缺乏吸引力。 缺乏实用性的选题 那些纯粹基于理论探讨的选题,如“管理理念的历史演变”,如果不能与现实问题相连接,则可能难以吸引读者的注意,也难以体现其社会价值。
Origin23秘籍,科研绘图必备! 书籍:《Origin科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》 作者:谭春林 ⠥社:北京大学出版社 Origin 是由 OriginLab 公司开发的一款科学绘图与数据分析软件,广泛应用于科技论文和论著的出版。本书作者谭春林在 Origin 使用领域有着丰富的经验,为科研工作者提供了许多实用的绘图模板和案例。 本书共分为 8 章,涵盖了 150 个实例,内容包括: Origin 基础与基本操作 绘图规范及其导出 数据类型及其导入方法 二维绘图 三维绘图 拟合与分析 数据与信号处理 高效绘图技巧 本书从浅入深,步骤详尽,案例典型,实用性非常强。读者可以在短时间内掌握 Origin 2023,并从具体实例中获取高端绘图技能和优化灵感。 本书既适合高等院校和科研院所的科技绘图及数据分析教学,也是科技企业和工程技术人员的必备参考书籍。
论文降AI技巧,轻松避开AI检测! 1️⃣ 添加主语:没有主语的句子容易被误判为AI生成。确保每个句子都有明确的主语,可以大大降低被误判的风险。 2️⃣ 避免总起段落:总起段落,如“AI特性”、“AIGC率”等,容易被认定为AI生成。在撰写时,确保每个部分都有明确的主语,并避免过度使用AI相关的词汇。 3️⃣ 充实内容:内容空洞、缺乏具体案例和实用信息的论文容易被认为价值不高。建议加入相关论文和研究实例,以增强说服力和可读性。 4️⃣ 㯸 通俗易懂:用通俗易懂的语言重新表述AI部分,尽量用简单的词汇解释复杂的概念,使读者更容易理解。 5️⃣ 词语替换:采用长篇大论来替换简短的表达,并且在同一个句子中多次使用相同的词语进行同义词替换,以增强文章的深度和复杂性。 6️⃣ 删字扩写:如果遇到需要解释的专业词汇或术语,导致文章篇幅过长且难以理解,建议删除不必要的解释,只保留关键信息。然后,在可能扩展的地方进行扩写,通过举例子的方式使论文更加丰满和生动。 7️⃣ 翻译大法:在使用翻译软件时,尝试多种不同的工具,因为不同的软件可能会产生不同的翻译结果。选择合适的翻译软件对于确保翻译质量至关重要。
数模爱好者必看!这本救命书你值得拥有 娿本书真的让我对数模着迷! 《Mathematical Modeling》 这本书由Mark M. Meerschaert撰写,深入介绍了数学建模的理论和应用。 它详细讲解了数学建模的基本理论和方法,包括数学分析、微分方程、线性代数和概率论等关键数学知识。书中还介绍了多种数学建模方法,如最优化模型、动态模型和概率模型等,这些方法在HIMCM竞赛中经常被用于解决实际问题。 此外,书中还包含了大量的实例分析,这些实例涵盖了不同领域的问题,如工程、物理、经济和社会科学等。通过分析和解决这些实例问题,学生可以锻炼自己的数学建模能力,同时积累解决实际问题的经验。这些经验对于参加HIMCM竞赛时快速理解和分析问题非常有帮助。 附 P D F #himcm培训 #himcm数学建模 #himcm组队 #himcm获奖论文 #himcm书籍 #himcm报名流程 #数模竞赛
论文文献综述三步法,轻松搞定! 确定一个主题 首先,你需要选择一个具体的论文选题。然后,围绕这个选题进行文献的查找、阅读和信息的挖掘。 构建一个导图(思维导图) 在阅读文献的基础上,围绕论文选题,列出文献综述的大纲。然后,按照大纲一步步填充内容。虽然每个学校的要求可能有所不同,但通常毕业论文文献综述的结构包括: 引言/研究背景 主体/研究现状 小结/研究目的与意义 研究内容 参考文献 引言/背景 引言部分不需要太长,主要是为了表明研究背景。可以包括一些现实素材,如统计数据、生产生活实例、政策法规等,以及理论素材,如基础理论研究的焦点、关键点、文献计量学分析等。 通过以上步骤,你可以轻松地完成论文的文献综述部分。
如何从零开始学习深度学习? 大家好,今天我们来聊聊如何入门深度学习。 禷業椹 框架:深度学习框架有很多种,其中最著名的三个是Tensorflow(谷歌)、Torch(Facebook)和Theano(MILA)。这三个框架都非常强大。如果你非要我推荐一个的话,我会建议初学者试试Tensorflow。它的教程非常不错,上手也很容易。 神经网络:训练神经网络几乎离不开GPU。虽然不是必须的,但GPU能让你更快地完成工作。NVIDIA显卡是工业标准,大部分研究实验室都在用一千美元的显卡。如果你预算有限,可以考虑从云服务提供商那里租一个带GPU的实例。 计算机科学论文发表:如果你对计算机科学论文发表有兴趣,可以关注一些学术期刊和会议,比如CCF的顶级期刊和会议。
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