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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!
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