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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!
机器学习必学书籍与宝藏博主推荐! 探索机器学习的奥秘,我们发现了一个不可多得的宝藏博主——Steve brunton教授,来自华盛顿大学。늊 他的课程播放列表涵盖了多个系列,深入浅出地讲解了机器学习的精髓。 特别推荐的是《Data-driven science and engineering》这本书籍,它是博士一年级的专业课教材,也是华盛顿大学的学术瑰宝。在icassp2023会议的推荐书籍展台上,这本书同样受到了广泛关注。 𘭨獵𛆤𛋧䚤 案例,这些案例在博主的视频列表中也有详细讲解。不仅如此,博主的GitHub上还提供了Python和MATLAB两种版本的代码,方便不同需求的开发者。 如果你对机器学习充满热情,这本书籍和博主的视频将是你的最佳学习资源。强烈推荐给所有热爱机器学习的小伙伴们!
【Mathworks Matlab】应用介绍MATLAB R2024a 是 MathWorks 发布的强大技术计算和编程环境的最新版本,特别适合科学计算、数据分析、图像处理、工程仿真和机器学习等多领域的专业需求。MATLAB 以其高效的数据处理能力和丰富的工具箱支持,广泛应用于学术研究、工程...网页链接
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#
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!
金融跨考艺术学理论:一场冒险之旅 虽然已经过去了几个月,但回想起来,当初的决定依然让我感到不可思议。那种勇气和决心,仿佛置身于一场冒险之中。 金融行业确实看起来光鲜亮丽,但别只看表面。一座高大的大厦里,每个人的位置和角色都不同。没有核心竞争力,只会让你感到虚荣和攀比。学习金融,让我感受到一种数学的皮包裹着计算机的内核,虽然四年里我获得了不少奖学金和荣誉,但总觉得少了点什么。 很多人问我为什么要跨考艺术学理论,仿佛“喜欢”和“热爱”这些词已经成了老生常谈。但我想,这恰恰是我跨考的初心。每个学科都像一座围城,外面的人想进来,里面的人想出去。但我更希望自己能为热爱的事业奋斗终生。既然都是火坑,为什么不选择一个自己喜欢的呢? “人唯有在能够感觉自己有价值时,才有勇气”。我选择了那条人迹罕至的路。我的底气一部分来自自己,另一部分来自人大。在这个年龄,我不想给自己设限。人生短短几十年,那就做一场冒险的梦吧,毕竟开心和健康最重要。 四年的金融学习让我对生活有了新的认识,用经济学的眼光看待世界似乎成了常态。而人大在艺术金融方面的研究也打开了我的新思路。曾经学过的R、Python、Matlab、STATA等在学术研究上的应用也是相通的。最近回顾计量经济学,才发现原来伍德里奇也获得过艺术学学位,真是奇妙。 不过,当我看到拟录取的那一刻,并没有想象中的开心,而是担忧未来何去何从。毕竟现实是残酷的。不管网络上如何吹嘘艺术学理论如何如何,我依然持保守态度。考研有风险,跨考更应谨慎。同时也要警惕名校的光环,不要除了这个标签,毫无长处。 也许生活中最迷人的正是这种不确定性。谁也不知道在未来的某天,所有相关或不相关的事情,像珍珠一样汇聚在了一条线上,遗憾、悔恨、喜悦、激动串成人生的珍珠项链。就像是我忘了是哪天翻开朱良志老师的《南画十六观》,哪天踏入了学校的艺术教育中心,哪天尘埃落定录取已出。 最后,引用我命中注定的互联网导师——钱婧老师说的那样:“选你所爱,爱你所选。”Life is too short and happiness is fleeting.
博士在线,博弈论编程全解析 在读博士,专攻管理科学与工程,提供全面的指导咨询服务。无论是论文指导还是讲解,都涵盖留学生的需求。 长博弈论的相关计算和编程,能够复现和呈现计算过程及代码。例如,可以模拟斯塔科尔伯格博弈的数值算例和蒙特卡洛仿真。 讲解运筹学、管理决策分析、博弈论和决策论的相关知识,帮助你深入理解这些领域。 ️ 熟练掌握多种工具:Python、R、Mathematica、Matlab、Stata,助力你的研究和项目。 深入理解EJOR、POMS、MSOM、OMEGA等学术期刊的论文,为你提供专业的学术支持。
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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