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学术大咖推荐的7个必备论文润色技巧
今天，我将分享7个高效的ChatGPT指令，帮助你提升写作质量： 1. 修复语法和句法 第一个提示是修复语法和句法。这是任何写作的关键部分，因为它确保你的信息清晰且专业。 7. 以专门的形式写作 不同的写作形式有各自的规则和惯例。但掌握了这个提示，你的写作将始终符合这些要求。
99010编辑于 2025-03-06 - 来自专栏深度学习自然语言处理
【学术会议】如何rebuttal学术论文?
当同行评议（Peer review）作为学术成果正式发布的必经之路已运行200余年[1]时，用正确的姿势进行review rebuttal便成为提高论文录用机率甚至扭转乾坤的最后一搏。 三部分来聊聊学术论文（主要针对人工智能领域会议和期刊）rebuttal的那些事。 || What is peer review？ “Peer review”趣图（原图来自网络） Peer review是一种学术成果审查程序，即作者的学术著作或proposal被同一领域的其他专家学者评审，并根据评审意见决定是否予以录用（Accept 对于计算机学科特别是人工智能领域的学术会议和期刊，其均有相对成熟和流程化的同行评议（即审稿）机制。 以CVPR 2019为例，针对5160篇有效投稿，全球共召集了132位AC和2887位审稿人[4]，一共提交了超过15000条审稿意见，做到了平均一篇文章至少3条，其中一篇文章甚至有7条审稿意见之多。
2.7K20发布于 2020-02-18 - 来自专栏毕业论文写作指南
AI论文生成器推荐：7款高效工具助你快速完成学术写作
我是个在知网查重里摸爬滚打过来的博士生，太懂学术写作的麻烦。最头疼三件事：文献综述耗时久，英文写作老卡壳，参考文献格式处理能折腾半宿。去年审《自然》子刊稿件，近六成退稿和写作质量有关。 好在现在AI工具越来越强，正改变学术写作玩法。这次我挑了7款主流工具实测，从搭框架到做分析，从避查重到理格式，教你和AI配合写论文，最后还总结使用雷区，帮你避开AI代写的坑。 Grammarly：英文润色的最后一关官网链接：grammarly.com 它主要改英文论文和规范学术用语，实测有三个亮点：能精准区分"affect/effect"等易混词，在《自然》语料库测试里准确率 使用小贴士：检测专业术语错误要开学术版（Premium）；关掉"口语化建议"功能，保持学术严谨性。 语法检测界面是这样的： 二、通用型工具：跨学科灵感库3. 经济模型示例： 7.
1.3K20编辑于 2025-05-22 - 来自专栏全栈程序员必看
谷歌学术搜索文献_谷歌学术论文翻译
Hubber.err_log(url) if __name__ == '__main__' : url = "https://www.nature.com/articles/s41598-021-87315-7.
1.1K20编辑于 2022-11-10 - 来自专栏深度学习自然语言处理
【学术分享】40个科研学术网站，收藏必备，予取予求！
://gfsoso.99lb.net/sci-hub.html 4.https://sci-hub.shop/ 5.https://sci-hub.ren 6.https://sci-hub.tw/ 7. 做计算 找华算 谷歌学术 ? 免费搜索学术文章的Google网络应用。2004年11月，Google第一次发布了Google学术搜索的试用版。该项索引包括了世界上绝大部分出版的学术期刊， 可广泛搜索学术文献的简便方法。 旗下有NIMS NOW International，NIMS所属的每月通讯，2003年7月成立。 「台大学术期刊数据库」收录台大各学术研究单位出版之中外学术期刊论文篇目与全文，审查过程严谨、内容丰富详实、撰写格式一致，具相当程度之学术水平，为查询中国台湾一流学府之学术研究发展、辅助教学研究之最佳数据库
11.7K10发布于 2019-12-26 - 来自专栏小汪Waud
享受学术社交
“我想写学术社交这个主题已经非常久了，一直没有动手。 什么是学术社交？ 学术社交是指在学术圈内，通过参加会议、研讨会等线上或线下的活动，与同行科学家、研究人员、学生建立并维持专业关系的过程。 不仅仅是为了结识更多的人，还包括分享研究成果、讨论学术问题、寻找合作机会以及拓展自己的学术网络。 为什么要做学术社交？ 有效的学术社交该怎么做？ 接下来我将根据自己的经验介绍如何进行有效的学术社交。 1 积极参加会议，关注同行发展 根据自己的情况，选择性的参加线上和线下的会议。 部分会议安排 2 在研究领域已有一定的积累和思考 相比于21年第一次参加学术会议（记第一次参加学术会议），我少了许多稚气，多了些许知识。
39710编辑于 2024-08-26 - 来自专栏毕业论文写作技巧
免费AI论文生成器推荐：7款工具助你轻松搞定学术写作！
这些技术平台覆盖从构思到成稿的全流程，助力提升学术成果的产出质量与传播效率。1. 多类型适配机制：支持毕业论文、学术期刊论文、计算机领域研究、问卷调查报告、文献综述等多种科研形态，实现跨学科写作适配。 文献智能编排：自动识别引用段落，生成符合APA/MLA等国际标准的参考文献格式，同步插入上标编号防止学术失范。 优势：学术语料库包含千万级专业词汇实时语法纠错准确率超95%多风格改写模式满足期刊要求不足：免费版每日仅限三次深度改写长文本处理响应时间超过2分钟专业术语改写可能改变原意图片介绍：图片7. 使用时需注意学术规范，建议将AI生成内容作为创作辅助，配合人工深度修改与创新思考，方能产出兼具效率与质量的学术成果。
1.1K10编辑于 2025-06-01 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递2.28
1.Language-Driven Representation Learning for Robotics
26320编辑于 2023-05-15 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递3.4
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理
31410编辑于 2024-03-04 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递9.12
1.Mobile V-MoEs: Scaling Down Vision Transformers via Sparse Mixture-of-Experts
34810编辑于 2023-09-19 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递1.1
1.UniRef++: Segment Every Reference Object in Spatial and Temporal Spaces
28510编辑于 2024-01-04 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递1.6
1.Image Sculpting: Precise Object Editing with 3D Geometry Control
25200编辑于 2024-01-14 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递12.22
1.What Makes Good Examples for Visual In-Context Learning?
22410编辑于 2023-12-28 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递2.26
Bennamoun 文章链接：https://arxiv.org/abs/2402.11141 摘要： 这篇综述深入研究了语义感知神经辐射场 (NeRF) 在视觉场景理解中的作用，涵盖了 250 多篇学术论文的分析
33110编辑于 2024-02-26 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递4.6
我们试验了 7 项不同的任务，从评论重写到数学推理，证明我们的方法优于直接生成。 结果表明，在具有少量额外可训练参数的较小规模 LLM (7B) 中使用基于适配器的 PEFT 产生的性能与强大的 LLM (175B) 相当，在某些情况下优于简单数学推理数据集的零样本推理.总的来说，我们提供了一个有前途的框架
38310编辑于 2023-05-15 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递7.30
推荐阅读 每日学术速递7.29 2023-07-29 这次来真的？ 室温常压超导全球复现一文速览 2023-07-28 每日学术速递7.28 2023-07-28 每日学术速递7.27 2023-07-27 树莓派上运行 Stable Diffusion，260MB
31920编辑于 2023-09-06 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递9.23
1.360∘ Reconstruction From a Single Image Using Space Carved Outpainting(SIGGRAPH Asia 2023)
32820编辑于 2023-09-27 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递6.24
推荐阅读 每日学术速递6.23 2023-06-23 多角度、真实用户标注，人大&华为推出可解释推荐数据集REASONER 2023-06-21 每日学术速递6.21 2023-06-21 CVPR
41620编辑于 2023-07-26 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递9.24
1.Weak Supervision for Label Efficient Visual Bug Detection(BMVC 2023)
27720编辑于 2023-09-27 - 来自专栏arXiv每日学术速递
机器学习学术速递
arbitrarily sampled node pairs in a contrastive way to further boost the performance of LinkDist. 【7】 present new theoretical and empirical evidence in support of the utility of transductive learning. 【7】 将其应用于10个不同的作物-国家对（5种谷物——玉米、小麦、高粱、大麦和谷子，在埃塞俄比亚和肯尼亚这两个国家），我们在一年中9个月的预测中实现了5\%-10\%的rmse，在一年中3个月的预测中实现了7\ 我们展示了如何在7:中获得更好的性能，使用随机一维增强。 We show how to achieve even better performance in just 7: with Random Unidimensional Augmentation.
2K20发布于 2021-07-02
腾讯云开发者
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