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这些AI工具,让你的科研效率翻倍! 最近发现了一个超级好用的AI工具箱,简直是科研人员的福音! 里面各种功能分类整理得井井有条,点一下就能跳转到你需要的工具,简直是懒人必备! AI大模型:万能工具箱 无论是学术研究还是工作汇报,这个AI大模型都能帮你搞定。ChatGPT、Claude2、Kimi这些热门工具都在这里,学术版GPTS、通义干问、讯飞星火这些学术版工具也一应俱全。 数据分析与可视化:让数据说话 Tableau、Qlik这些数据可视化处理平台,再加上Turn your data into AI-driven insights的功能,简直是为数据分析师量身定做的。还有视觉大模型,比如Turning AI DivoMiner,通过机器学习、统计、文本分析等手段,支持数值、文本、图片等多种格式的数据处理。 思维导图与文献综述:提升效率 思维导图工具如Xmind、Copilot,可以帮助你更好地整理思路。而文献综述工具如Lucidchart、Matlab,则能让你在科研工作中事半功倍。 文档翻译与论文排版:细节决定成败 文档翻译工具如腾讯翻译君、网易见外AI翻译,可以帮你解决语言障碍。论文排版工具如Obsidian、Notion推出的AI内容创作工具,则能让你的论文排版更加专业。 论文校对与数据可视化:质量与效率并存 论文校对工具如Grammarly、Deepl,可以帮你检查语法和拼写错误。而数据可视化工具如draw.io、Security-first diagramming tool,则能让你的数据展示更加生动。 其他实用工具:提升整体体验 还有一些其他实用工具,比如腾讯交互翻译、沉浸式翻译等,可以让你在科研工作中更加得心应手。 总之,这个AI工具箱真的是科研人员的宝藏!赶紧去试试吧!
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曼大结构工程第一学期:体验分享 嘿,大家好!今天继续跟大家聊聊我在曼大读结构工程的体验,特别是第一学期的那些课程。 Research Methods:学术写作的挑战 这门课是由Lee Margetts主管的,和其他MACE专业的同学一起上。课程内容主要是讲学术写作的一些基本知识。说实话,上课的人越来越少,去不去对成绩影响不大,因为不考试。课程在下午五点,所以我经常选择性地出席。虽然有上机实验部分,学习Matlab和一些简单的算法,但最后一节课学的是GIT,至今我还不太明白学这个有啥用。 到了半期,会有一个上机考试,考Matlab和GIT,30道选择题,占总成绩的30%,所以还是要重视一下的。剩下的两个给分部分,一个是20%的presentation,相当于你的开题报告,需要在Zoom里给两个老师讲解你的题目(5分钟自己讲+5分钟回答问题)。不用担心,其中一个老师是你的导师。还有一个是50分的literature review,也就是做一个文献综述,第二年一月才交,所以不用太慌。 Experimental Methods:结构学生的噩梦 𑊊这门课真的是结构学生的噩梦!Mark主管,和MACE除项目管理外所有学生一起上的大课。虽然这个老师人长得非常帅(划重点非常帅),但课程内容实在是太**了!是用Labview这个软件做一些试验检测,内容横跨DAQ system、sensors、FPGA和数据分析,基本就是微电子相关。 课程有两次25%的quiz和50%的小组report。quiz就是上机做一些选择题,今年的report是去测量一个桥梁的震动(fucking Merchants bridge 为啥如此的晃如此的难测),用Matlab分析数据,看是否满足欧标的要求。反正这个课程我是听不懂,小组report全靠大佬们带飞。哎,谁又愿意当大腿的挂件呢?真的不会啊,哭死算了。最终成绩51分通关,身边很多都是50出头的,还有好多40+的卡着软挂了Mark这个,哎,祝下一届好运。 Finite Elements:有限元的分析与操作 犊有限元这门课也是Lee Margetts主管,跟几个MACE的专业一起上。课程内容主要是讲讲有限元的一些原理和模型简化处理方法,上机几次,老师挺和善的。成绩组成的话两次小组report占5%+15%,剩下的80%是考试。没啥可说的,就是ANSYS的一些操作和常见的单元体分析罢了。 总的来说,第一学期的课程还是蛮有挑战的,但也有不少乐趣。希望这些分享能对大家有所帮助!下一篇我会继续聊聊结构设计的原理,敬请期待!
如何准备数学建模竞赛:从零开始的指南 题型分类】 数学建模竞赛的题目大致可以分为六类:连续型、离散型、大数据、运筹学/网络科学、环境科学和政策。每类题目都有其特定的挑战和解决方法。 【奖项设置】 美赛的获奖比例大致如下:特等奖(Outstanding Winner)占0.14%,特等奖提名奖(Finalist)占0.17%,一等奖(Meritorious Winner)约占7%,二等奖(Honorable Mentioned)约占15%。国赛则分为省奖和国奖。 ⏰【时间规划】 国赛一般在下午6点出题,建议第二天中午之前确定选题。然后,查找文献寻找思路,确定模型求解。论文报告应与建模求解同步进行。美赛的时间安排类似,最后一个晚上通常需要通宵。 壀团队合作】 在团队中,每个人负责不同的部分,如模型建立、代码实现和报告撰写。虽然每个人都有自己的专长,但多学习其他方面的知识也是非常重要的。记住,团队合作是比赛成功的关键。 【文献查找】 常用的文献查找工具包括谷歌学术、百度学术和Hub。如果你需要具体的网址,可以私信留言。 软件应用】 不需要掌握太多软件,但以下几款是必备的: 写作软件:Word、WPS、LaTeX(不会LaTeX也没关系,可以用Word替代)。 求解软件:Matlab是首选,但Python、Lingo等也是不错的选择。公式编辑器:Mathtype是必备的,不要用Word自带的公式编辑器。 画图工具:Visio、亿图。 其他工具:SPSS、SAS、Eviews、Stata,多多益善。 【模型建立】 可以参考其他文献构建模型,但不需要完美,合理且自圆其说即可。创新点是加分项,看个人能力。 【报告呈现】 报告格式要严谨,排版也很重要。排版做好,思路清晰,往往能拿到好名次。可以多看看往年的高名次获奖文章学习借鉴。 获奖概率】 题目类型分为专业性和通用型。专业性题目更容易获奖,因为每个类型对应级别的获奖概率是相同的,题目选择的人越少,越容易获奖。通用型问题一般选择优化类题目更容易获奖。
认知神经博士:实验设计&分析 本人985高校认知神经科学方向博士在读,熟练掌握多种实验设计和数据分析技能。以下是我的一些专业能力: 实验设计 能够独立设计实验,分析数据,确保实验结果的准确性和可靠性。 数据分析 熟练使用SPSS和Matlab进行数据分析和建模,能够处理复杂的数据集。 技术操作犧练操作E-Prime、核磁(fMRI)、近红外(fNIRS)、脑电(ERP)、眼动(eyelink)等多种实验设备,确保实验顺利进行。 留学生学习答疑 能够为留学生提供专业的学术指导和答疑,帮助他们更好地理解和掌握实验方法和数据分析技巧。 本人期待在认知神经科学领域继续深造,致力于探索大脑与行为之间的奥秘。
科研软件推荐,必备,值得码住 工欲善其事,必先利其器,适合自己高效软件能够让科研事半功倍。 根据自己实际经验,为大家推荐和分析了各类科研软件,大家码住 论文下载: 中国知网 Google 学术搜索(首推) ResearchGate (强推) 很强大的论文搜索网站,也是一个学术交流平台。(如果所搜的论文无法下载,可以直接向作者申请会收到全文)此外,可以注册 ResearchGate 的账号, 每发一篇论文 (包括非一作)都可以上传到ResearchGate 上,增加自己论文的引用率。 Web of Science Sci hub 文献管理: 首推:Endnote+福昕阅读器(王炸组合!) Adobe Acrobat:(功能强大,界面一般) CAJ viewer:阅读.cai硕博论文 文献阅读和阅读笔记: OneNote 有道云笔记 EverNote NoteExpress 论文翻译工具: Google 翻译 CopyTranslator:专有名词翻译较好(可以留言领安装包) CNKI翻译助手 有道翻译 MedSci 思维导图: Xmind MarginNote Mindode MindManager iMindMap FreeMind 幕布 论文制图: Python/R Matlab NCL #科研必备软件#
科研绘图与论文格式审校全攻略 在科研学术界,绘图和论文格式的审校是至关重要的环节。无论是科研绘图、学术绘图,还是期刊论文和学位论文的格式审校,PPT的制作与调整,我都能够提供一定的帮助。 寸 我熟悉多种软件,包括Office、Visio、Origin、Mathtype、Matlab、Python,以及ChatGPT在科研中的应用。虽然我并非这些软件的专家,但我会尽力提供一些实用的建议。 ♂️ 如果你有任何相关问题,欢迎随时与我交流。虽然我不能保证所有问题都能解决,但希望通过我们的交流,我们可以共同进步。 렧,我正在攻读985工科的博士学位,负责组内的格式审校工作。白天,我需要处理学校的各种任务,晚上则留出时间来处理自己的事情,希望能借此机会帮助到你。 坥䧥襭椸、科研和工作上都能顺利,万事如意! [捂脸R] 如果你的需求非常紧急,可能需要考虑其他途径,因为我也需要照顾自己的身体。
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