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学术论文用什么画图直播_人工智能论文3000字(2024年12月全新视觉)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

学术论文用什么画图

学术论文写作指南：从零开始到上手写学术论文真的是让人又爱又恨的事情，尤其是第一次写的时候，完全不知道从哪儿下手。别担心，我来分享一些小技巧，帮你慢慢上手。照猫画虎，慢慢进步 𐟐ˆš开始的时候，不妨照着别人的论文来写。就像高胖子说的，照猫画虎嘛，慢慢锻炼自己！你可以找师兄师姐的论文来看看，仿照他们的思路来写。模仿是进步的第一步 𐟓 匿名用户建议说，开始的时候，都是仿。仿文章的结构、写法，类似于书法的临摹。等熟悉了，再去书写自己的。平时多积累一些表述的句型，或者用得很精彩的动词，多体会体会，熟能生巧。先定格式布局，再填充内容 𐟎芥–ƒ喃呓语说，正在入手，又完全不知道要如何入手，只能先找篇要发期刊的文章，先定格式布局，再填充！就跟小时候的画画一样，先画图，再填充颜色！别等到最后才动手 ⏳ 冉说，很后悔很后悔，为什么等到毕业的时候才开始写，什么奖学金也拿不到。反正早晚都得写，早死早超生。师弟师妹们，不要怕，多看文献，先仿着写，找找感觉。开头困难户的妙招 𐟓– 張.说，作为论文开头困难户，第一次写论文时会把别人相似题材的开头粘贴过来，按照他们的语言表述方式写完自己的开头，然后再抛开它们，开始进行自己的长篇大论。完成全文后再回头看开头那段，你就会感觉比较违和，但正因为已经明确了自己文章的内容，所以文思泉涌改一番就好。小贴士 𐟒ኤ𘍨🇤𙟦œ‰同学对这种方法抱持不安与怀疑。比如Rina说：“正在写第一篇，框架抄的别人的，对自己好无语。” 就像“天下文章一大抄”一样，托马斯ⷨ‰𞧕姉𙤹Ÿ曾说过，“优秀的作家借，伟大的作家偷”。不过，所谓“抄”与“偷”，指的是从其他文章的主旨、想法、节奏、范式结构中获得灵感，是模仿学术写作的惯例，而非抄袭内容。比如说，本专业的学术论文，摘要多少字，怎么写？理论部分要怎么说？数据该怎么展示？结果如何分析和报告？……不论你做的是什么研究，不管你写的是哪一类的文章，都可以找到前人写过的好文章进行借鉴与模仿，这可能是写作提高最快的方法。如果不知道怎么去做，那就应该去看别人怎么做，先弄清楚应该是什么样的，知道规则、范式、方法、基本要求。在这个基础上才可以谈创新，才能够有所创新。希望这些小技巧能帮到你，祝你顺利完成论文！𐟓š

如何用GPT辅助硕士毕业论文写作？大家好！最近很多朋友都在问我，怎么用GPT来辅助写硕士毕业论文。其实，这个问题我也曾困扰过，但经过一番摸索，终于找到了一些有效的方法。今天就来和大家分享一下我的经验吧！背景和目标 𐟎“ 首先，你得明确你的需求。比如，你的论文背景是什么？你在研究什么？你希望GPT能帮你做什么？比如，你可能会希望它帮你搜索相关文献、总结研究现状、修改论文内容等等。记住，一定要具体、明确地表达你的需求。常用方法 𐟓š 搜索文献和总结：使用GPT插件Scholar GPTs来搜索文献并进行总结。这个工具真的很方便，能帮你快速找到相关的学术资料。上传PDF：把你要写的论文的PDF上传到GPT上，进行文章的总结和提问。这样你就能更全面地了解你的研究领域。总结研究现状：针对你研究的具体方向，进行更细化的研究现状总结。这样能帮助你更好地把握研究方向。增删改查：使用具体的prompt语句来对内容进行修改。比如，你可以让GPT改写某段内容，保持逻辑不变并符合学术写作规范；或者让GPT修改转折生硬的地方，使其更连贯。知网+GPT：利用知网和GPT来实现一键文献综述的写作。这个方法特别适合那些需要大量文献综述的论文。画图与数据分析：如果你需要处理实验数据或者生成效果图，GPT也是个好帮手。你可以把数据交给GPT来分析，并描述你想要的效果图，它还能生成对应的Python和Matlab代码。生成大纲和标题：根据研究内容和背景，让GPT帮你生成大纲和小标题。这样你就能更清晰地组织论文结构。注意事项 ⚠️ 不要过度依赖GPT：虽然它是个好工具，但过度依赖它可能会影响你的思考能力。毕竟，写作是一个需要思考和创造的过程。避免使用语气词：在prompt时尽量不要用语气词，尽量保持不带情绪的提问方式。这样可以避免GPT编造内容。利用Bing AI搜索：结合Bing AI搜索和GPT来总结国内外较新的文献，这样可以避免GPT编造文献的情况。生成答辩PPT框架：借助GPT生成答辩PPT的框架，再用合适的PPT AI工具完善自己的PPT。希望这些方法能帮到大家，祝大家早日写完毕业论文！如果有任何问题或者经验分享，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

SCI论文作图必备软件推荐 𐟎蠌ucidchart 这款软件结合了图表和数据可视化功能，帮助读者快速阅读。它提供了丰富的模板，包括概念图、ER图、组织流程图和思维导图等，非常适合新手使用。 𐟓Š Prism Prism是一种数据分析软件，拥有八种不同类型的数据表。由于使用群体中可能存在对统计知识了解不深的情况，这款软件在界面设置上用非统计学术语言提供了数据分析使用指南，从常见到特定的分析方法（如非线性回归、t检验、单向、生存分析等），非常友好。 𐟔砍ATLAB 这款软件主要服务于理工科方面的制图，应用领域十分广泛，包括计算生物学、物联网、机器人技术、无线通讯和机电一体化等。 𐟓ˆ Sigmaplot Sigmaplot是制作2D和3D图表的首选软件，提供百余种不同的2D和3D图表，无论是简单的散点图还是复杂的森林图都有，还提供了丰富的图库，无需自己画图。 𐟓Š Tableau Tableau能够提供多种可视化方案，不仅如此它还有解释数据的功能。 𐟔 Qlikview & Qliksense Qlikview里面的图表等都是交互式的，可以通过一个操作立即同步更新所有对象，还可以显示数据的各种形态并查出异常值。此外，Qlikview还可以将这些得到的可视化形式整合在一起，有助于横向比较。Qliksense是一种直观的自主数据可视化程序，可以充分利用自助可视化、自定义开发和嵌入式分析，支持交互式、沉浸式的发现体验。 𐟌 FusionCharts FusionCharts提供从简单的柱状图到复杂的漏斗图等多种图表，介绍了图表的适用范围和如何使用，甚至连图表的局限性和解决方式也有说明。 𐟎蠈ighcharts Highcharts提供了非常多色彩丰富的图表，除了2D、3D，它还提供动态图表。 𐟓Š Datawrapper Datawrapper非常适合不懂代码的用户：第一步，从Excel等中导入数据（支持XLS/CSV/网址）；第二步，点击选项即可完成。 𐟔砐lotly Plotly与Datawrapper不同，需要一定的代码基础，但它的能力很高，可以处理很多复杂的数据：第一步，利用Python或者是R建立数据库；第二步，用单个git命令进行数据部署；第三步，出图。

英语不好、画图很丑？这些方法帮你发顶刊！发表一篇高质量的期刊论文需要多方面的努力，包括清晰的逻辑、流畅的写作和美观的图表。以下是一些实用的建议，帮助你在这些方面取得平衡：逻辑清晰 𐟧 整理清晰的逻辑是论文写作的关键。你可以使用PPT或XMIND等工具来帮助你梳理思维。这些工具可以帮助你理清思路，确保你的论文逻辑严密。写作流畅 ✍️ 如果你的英语表达能力有限，可以考虑使用DeepL和Grammarly等工具来帮助你修改语法和润色表达。这些工具可以提供语法和拼写检查，帮助你避免常见的错误。美观的图表 𐟓Š 对于许多专业领域来说，PPT已经足够使用。如果你需要更专业的图表，可以考虑BioRender，它提供了许多Nature风格的模板，特别适合化学和医学领域。对于理工科领域，也欢迎大家分享更多优秀的绘图软件。其他工具 𐟛 ️ 当然，不同领域有不同的选择，你可以根据自己的需求选择合适的工具。例如，对于化学和医学领域，BioRender是一个很好的选择；而对于理工科领域，也可以尝试其他专业的绘图软件。这些工具只是你写作和绘图过程中的一部分，关键在于你自己的努力和不断学习。希望这些建议能帮助你在学术道路上取得成功！

研一准备考博？这些关键点你一定要知道！有新朋友问我，研一阶段该如何准备考博士。其实，如果你想冲刺名校，研一确实是个关键时期！这里分享一些我个人的经验和建议，希望对你有帮助。大量阅读文献 𐟓š 首先，阅读英文文献是提升专业英语的好方法。尽量自己先读一遍，不懂的地方可以简单理解几次，再用翻译软件辅助。这样两年下来，你的专业英语水平会有显著提升，甚至全英文面试也不再是问题。坚持独立阅读还能提升你的写作能力。参加学术会议 𐟎䊥𞈥䚤𚺨牥𞗥‚加学术会议就是吃吃喝喝，顺便公费旅游。其实，会议上有许多机会可以与博导沟通，了解后续申博的细节，甚至提前占位。另外，感受大佬们的汇报也是一种学习，即使没有特别的事情，也能接触到学术前沿。科研绘图 𐟓Š 科研绘图是发表论文的关键！不需要看那些复杂的论文写作教程，只要能把常见的数据和整体表征表达好，文章就不会太差。做学术一定要学会画图！全面发展 𐟏‹️‍♂️ 除了英语和编程，还要培养一个兴趣爱好，保证自己在5年的研究生生活中有放松的时间。同时，锻炼身体也很重要，科研工作确实伤身。与导师沟通 𐟑袀𐟏늦œ€后，一定要尽早与导师沟通！每个课题的侧重不同，横向纵向项目发文章的等级也完全不同。如果没有导师的支持，没有文章就别想申博了。希望这些建议能帮到你，祝你顺利！𐟒ꀀ

画企业发展图，谁更强？ 𐟓Š 画图工具：Excel 𐟑‰ 用途：绘制数据相关的图表。例如，分析公司近五年的总营收、归母净利润、利润率、产品占比等情况，需要用到折线图、柱状图、扇形图等。可以参考公司以往外发报告的图表格式和配色（相信大家已经很熟悉了，就不多说了）。 𐟖Œ️ 画图工具：Processon 𐟑‰ 用途：用于绘制企业发展历程、产业链等框框很多且繁琐的图表（见图P1）。具体操作如下：拖动图形到画布后，点击图形中间输入文字。各个图形间一键对齐。点击图形四周的点引出箭头。最后输出高清图片。 Processon的这些功能真的是强迫症患者的福音！用PPT来画这些图的话，实践过的人都知道，过程会更麻烦且相对不美观。此外，Processon还可以用于绘制思维导图和学术论文中的技术路线图等。

ChatGPT时代，科研者的路在何方？在香港高校圈子里，博士生的培养模式大致可以分为三种：𐟤–论文机器、𐟤–项目机器和𐟑颀𐟎“研究智识的培养。前两者在医学院尤为常见，可能是因为医学院资源丰富，每个导师手上都有一堆项目，项目周期长达两三年，招博士生来干活既便宜又高效。于是，学生从入学开始就被动选择了一个项目，不需要太多自己的思考，只需按照导师的计划书执行，最后用收回来的数据写毕业论文。 𐟒𐟏𛢀♀️ 还有一种模式是论文生产流水线，博士生的主要任务就是帮组里生产论文。这种组通常很大，不愁数据，只愁没人用数据写论文，这就是博士生的用武之地。有些组里分工明确：有专门画图的，专门编辑文章的，甚至专门投杂志处理行政工作的。一个同学就抱怨过，她的导师不让她碰数据分析的部分，因为她在「流水线」里的分工就是写作。 𐟧頦œ€后一条路，是医学院里人迹罕至的小路——不强调项目和论文，更侧重培养学生的独立思考能力。走这条路的代价就是，反复被peer的高产折磨，一些cherry-picking或抢热点的工作不被鼓励做，一个论文被反复推翻、要求反复打磨……这一定是更困难的路，但它的好处也很显而易见——你不会沦为学术机器。回到最开始的提问，ChatGPT是科研人的终结者吗？我想，这取决于你走哪一条路，以及你愿意成为怎样的科研人。

读研一年的反思与总结读研一年下来，感觉自己经历了不少弯路，也学到了不少教训。今天就来聊聊我在科研和学术上的那些事儿吧。文献阅读：漫无目的的效率杀手 𐟓š 一开始接触课题的时候，师姐给了我一些综述类的文献。但后来自己找文献的时候，基本就是在知网上随便搜，只看题目和摘要，完全不关注期刊和影响因子。结果就是阅读效率低得吓人，看着看着就跑偏了，还特别容易相信论文里的结论。其实，读文献应该有目的、有计划，不能漫无目的。不会归纳和做笔记 𐟓 为了在组会上汇报，我读了文献后只会标注一些有用的信息点。但这样做的结果就是，读完之后忘记得差不多了，笔记也没做，完全不知道自己读过什么。读文献的时候，应该建立框架，梳理文章的发展脉络和逻辑关系，这样才能真正学到东西。文献管理混乱 𐟓‚ 读过的和没读过的文献都混在一起，杂乱无章。每次找文献都得翻半天，根本不知道自己在找什么。其实，应该有一个清晰的分类和整理体系，这样才能方便查找和使用。画图配色：随意的配色 𐟎芊画图的时候，配色完全随机，没有根据物理量的特征来选择颜色。图片看起来一团糟，完全没有美感。其实，图片的配色是有一定规律的，需要多学习和实践。程序编写：冗杂且不美观 𐟒𛊊程序写得又臭又长，还不标注，经常不知道这个程序是干什么的。画图的时候，美观设定也不熟悉，基本统计方法也不清楚，概念模糊，不会用到实际中。编程思路死板，一错就得全改。其实，程序应该简洁明了，可读性和通用性都要强。程序和图的管理：没有体系 𐟓‘ 用jpg格式保存图片，清晰度低，图片命名混乱，不知道是哪个程序画的，也不知道哪个是最新的。其实，应该有一个清晰的命名和保存体系，方便管理和查找。组会汇报：语言组织能力不足 𐟓– 每次组会汇报都要写稿子，但叙述故事的时候逻辑不够好，讲得别人听不懂。其实，汇报的时候要讲别人听得懂的故事，而不是自己想说的。 PPT制作：模板丑陋 𐟓Š PPT模板丑陋，没有固定风格，字体配色、格式技巧都不懂。图片排版不合理，谁先讲谁后讲也不清楚。其实，PPT的制作也需要多学习和实践，提升自己的审美和设计能力。写文章：没有套路 𐟓 写文章的时候，随心所欲，对自己的研究对象和内容没有捋顺。不懂得分析图，识别错误，每个图都要分析，揭示背后的现象。写作要有套路，要写吸引人的文章，而不是组会报告。 Office软件运用：不熟练 𐟒𛊊Office等软件运用不熟练，需要进一步努力，让科技服务人，而不是浪费时间做低效的人工工作。总的来说，读研这一年，我学到了不少东西，但也走了不少弯路。希望这些反思能对大家有所帮助，我们一起加油吧！

神经网络图绘制神器，轻松搞定！ 𐟎褻Š天推荐一个超级实用的神经网络绘图工具，支持所有主流的深度学习框架和模型。最棒的是，它的用户界面设计得非常友好，完全不需要编程或安装任何软件，直接在浏览器上就能操作。 𐟔与其他复杂的绘图工具相比，这个神器提供了三种典型的神经网络风格：全连接神经网络(FCNN)、LeNet卷积神经网络(CNN)和AlexNet深度神经网络(DNN)。你可以自由设置节点、边缘、箭头等元素的样式、大小、颜色、权重和间隙大小等属性，满足你对个性化需求的所有要求。 𐟏†更棒的是，这款工具还支持将构建的神经网络图导出为可缩放矢量图形文件，非常适合用在学术论文或网页中。这样，你就能轻松分享、展示或嵌入专业美观的神经网络图了。无论你是做学术研究、教学演示还是项目文档，这个工具都能完美满足你的需求！赶紧试试吧，真的超好用！

𐟚€研究计划常见误区解析与优化建议𐟒ኢŒ误区一：研究背景缺乏条理许多学生在总结研究背景时，往往东拼西凑，缺乏清晰的逻辑脉络。 ✅正确做法：研究计划（RP）本质上是一篇高级学术写作，需要具备清晰的逻辑结构。可以参考SCI论文的Introduction部分来撰写研究背景。 ❌误区二：研究范围不恰当研究范围过窄可能使得研究意义有限，而范围过宽则可能让导师难以看出明确的创新点。 ✅正确做法：研究计划的范围应该刚好覆盖对应的时间范围，平均每学年相当于1篇小论文或半篇大论文的工作量。 ❌误区三：长篇大论有些研究计划过于冗长，让人难以抓住重点。 ✅正确做法：通过制表画图来简化叙述，比如在Introduction和Research Plan部分使用简单的图表来说明原理、展示研究成果或制定研究流程。 ❌误区四：夸大其词有些学生在设定研究目标时过于乐观，甚至夸大其词。 ✅正确做法：可以参考一篇同领域中等水平的研究论文，与其相当的研究结果作为第一个研究目标。在此基础上增加创新点，如新的方法、测试、模型或应用，形成第二个和第三个研究目标。 ❌误区五：中式语言，废话连篇不少学生的原版研究计划中存在中式表达，这可能会让外国导师感到困惑。 ✅正确做法：使用简洁明了的语言，避免过分修饰。长短句交错使用，并使用专业术语。

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