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百度学术识图权威发布_识图(2024年11月精准访谈)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

百度学术识图

橙篇：AI论文写作的超级助手最近有朋友问我：“橙篇到底好不好用？”我毫不犹豫地回答：“好用！”橙篇是我目前用过的最棒的AI论文写作工具之一，尤其是在专业知识的检索和超长图文生成方面表现突出。橙篇的界面设计非常友好，交互体验也很棒，我一开始还以为是某个初创公司的产品，结果发现它竟然出自“百度文库”之手。举个例子，有一次我亲戚家孩子要写一篇关于“阴山和长城对中华文明的影响”的文章，橙篇很快就生成了一个详细的提纲。如果你对生成的提纲不满意，可以直接修改，或者你也可以上传已有的资料文件，让橙篇结合你的资料生成内容。只需点击“生成长文”按钮，大约10分钟就能生成一篇完整的文章。我刚刚用橙篇生成了一篇1.9万字的文章，粗略看了一下，质量应该能达到60分以上。唯一的遗憾是文章中的图片比较少，按说现在的大模型可以根据上下文生成一些辅助理解的图片。现在市面上的大模型智能助手很多，但橙篇在专业内容方面的表现尤为出色。比如腾讯的元宝有公主号的数据优势，而橙篇则打通了百度学术的数据，因此在专业内容方面表现非常棒。我个人喜欢历史，经常会有历史方面的问题，问智能助手时，得出的回答往往不能让人满意。现在我用橙篇，发现效果好多了。日常的一些基础问题，随便哪个智能助手都能搞定，但专业一些的问题，橙篇应该是我见过最好的。总之，如果你也在为写论文发愁，不妨试试橙篇，效果可能会让你惊喜！

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。 𐟓š【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。 𐟓ˆ【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。 𐟓Š【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。