现在在学术论文文献查询方面做的最好的ai是哪个

以下是关于 AI 编程的相关内容： 1. 借助 AI 学习编程的关键：打通学习与反馈循环。从 Hello World 起点开始，验证环境、建立信心、理解基本概念，形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。建议使用流行语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS），先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能，借助 AI 生成代码后请求注释或解释以帮助理解代码，遇到问题时采取复现、精确描述、回滚三步走。AI 是强大的工具，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。原文链接： 2. 小白的 30min Cursor AI 编程上手步骤：直接上手，AI 编程如同一场 PUA 和提问大赛。要分辨 Chat 和 Composer 两个模式，Composer 能即时反馈，可生成文件和代码并询问是否正确。例如输入“给我创建一个 2048 的网页游戏吧”，它会生成相关文件，若环境报错，可截图询问。 3. 麦橘 0 基础跨界 AI 编程共学：麦橘是哲学专业模型师，开展跨界教学活动。活动从上星期开始策划未预告。麦橘展示用 AI 做小游戏，认为机制对简单小游戏很重要。还分享了使用 Poe 制作小游戏的经验，如 HTML 界面用 AI 实现方便，Poe 性价比高且多种模型可用，支持写代码后的预览和分享游戏。此外，麦橘还谈到增量游戏、肉鸽游戏及其制作与 AI 交互。

以下是一些免费的 AI 作图软件： 1. draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，支持创建逻辑视图和部署视图等。 2. Archi：免费的开源工具，用于创建逻辑视图。 以下是一些与思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，如提问、回答、自动生成等。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 的工具，可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级的在线 AI 思维导图工具，无需注册登录即可使用，支持自动生成节点。 Imagen 3 是一款 AI 绘图工具，具有以下功能点和优势： 功能点： 1. 图像生成：根据用户输入的 Prompt 生成图像。 2. Prompt 智能拆解：自动拆解用户输入的 Prompt，并提供下拉框选项。 3. 自动联想：提供自动联想功能，帮助用户选择更合适的词汇。 优势： 1. 无需排队：用户可直接使用。 2. 免费使用。 3. 交互人性化：提供人性化的交互设计，如自动联想和下拉框选项。 4. 语义理解：能根据 Prompt 生成符合描述的图像。 5. 灵活性：用户可根据自动联想功能灵活调整 Prompt 以生成不同图像。

AI 电影的风格分类众多，以下为您列举一些常见的风格： 墨水渲染 民族艺术 复古黑暗 国风 蒸汽朋克 电影摄影风格 概念艺术 剪辑 充满细节 哥特式黑暗 写实主义 黑白 统一创作 巴洛克时期 印象派 新艺术风格 洛可可 文艺复兴 野兽派 立体派 抽象表现主义 欧普艺术/光效应艺术 维多利亚时代 未来主义 极简主义 黑暗幻想风格 波普艺术 后印象派 表现主义 当代艺术 动画风格 卡通 视觉艺术 漫画书 蒸汽朋克 黑暗主题 微缩模型电影 能生成美漫封面的漫画画面 纯二次元风格人像 威廉森风格 包豪斯风格 安迪·沃霍尔风格 光色主义 魔幻现实主义 批判现实主义 点彩派 克劳德莫奈 桁缝艺术 局部解剖 彩墨纸本 涂鸦 伏尼契手稿 书页 真实的 3D 风格 复杂的 真实感 国家地理 超写实主义 电影般的 建筑素描 对称肖像 清晰的面部特征 室内设计 武器设计 次表面散射 游戏场景图 角色概念艺术

以下是为新手提供的 AI 学习路径： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 另外，如果您偏向技术研究方向，学习路径包括： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向，学习路径包括： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是为您提供的关于转岗 AI 产品经理的相关信息： 有一些人员的经历可供参考，如䷎贤峰，医学学士、计算机 AI 方向硕士，做过多种职业包括产品经理，目前是一家快消品公司财务总监兼董秘；Sundy 有 5 年产品运营经验，目标是转行当 AIGC 产品经理。 ElliotBai 以前是一位有趣的 AI 产品经理，刚从大厂离职，现在全职煮夫。 米可世界正在招聘 AI 产品相关岗位，职位职责包括负责 AIGC 产品建设、优化用户体验流程、关注竞品和用户反馈以推动产品创新优化、辅助推进产品项目落地等。职位要求包括每周实习不少于 4 天，实习期不少于 6 个月，本科及以上学历，产品逻辑清晰，好奇心强、学习能力和创新精神良好，目标感强、有责任心和推动力，有视频、工具产品实习经验者优先。有意者可加微信：vance_stf 。

以下是关于转岗 AI 产品经理的一些建议和信息： 建议： 1. 积累相关知识：学习计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业知识。 2. 研究项目管理：在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面积累项目管理经验。 3. 关注市场动态：通过市场调研和分析，了解客户需求，熟悉竞品分析和定价策略。 招聘信息： 1. 智慧医疗诊断产品的 AI 产品经理： 职责：负责基于通用人工智能技术（AGI）的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理；通过市场调研和分析，开发满足客户需求的产品或服务，为公司制定产品战略；制定并执行产品开发计划和目标，协调项目相关人员，推动产品开发工作的顺利进行；提出产品优化建议，推动产品快速迭代，并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求：本科及以上学历，计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑；具备 3 年以上产品管理经验，有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 2. 特看科技的 AI 产品经理： 岗位要求：负责 AI 视频工具方向产品工作，对生成式 AI 产品有一定研究，熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先；英文好，有海外产品经验优先，有内容工具或 SaaS 产品经验优先；2 年以上产品岗位经验，职级根据经验能力制定，对标阿里 P6 P8 区间。 加分项：有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验。 希望以上信息对您转岗 AI 产品经理有所帮助。

以下是一些可以根据几个非论文关键词来搜索并整理学术论文中特定信息的工具： 1. Claude + Gamma.app： Claude 能够快速寻找符合条件的论文，提取精炼论文中某部分信息，还能回答关于论文的各种问题，如搜索权威期刊、筛选特定论文、制作摘要等，并可用英文回复。 Gamma.app 能帮助制作 PPT。 2. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 3. 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 4. 研究和数据分析： Google Colab：提供云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 5. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供模板库和协作功能，简化论文编写。 6. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 7. 开搜 AI 搜索： 免费无广告，直达结果。 帮助在校学生搜集学术资料、总结关键信息。 为教师获取教学资源、生成教案和课题研究报告。 助力职场办公人群查找工作信息、简化文案等工作。 为学术研究人员提供行业分析，整合和总结大量数据形成研究报告。

以下是一些与学术论文搜索相关的信息： 开搜 AI 搜索可帮助在校学生快速搜集专业领域的学术资料，智能总结关键信息，助力撰写论文和报告，同时支持查看来源出处，参考价值高。 在论文写作领域，AI 技术的应用正在迅速发展，提供了从文献搜索、内容生成、语言润色到数据分析等多方面的辅助。以下是一些常用的 AI 工具和平台： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供相关文献推荐和引用分析。 百度学术智能助手：百度推出的学术研究辅助工具，结合自然语言处理和大数据分析技术，可快速找到相关学术资料，提供文献推荐、资料整合和研究趋势分析等功能。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高论文语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 知网 AI 智能写作：适用于各类文档写作场景，包括研究报告、调研报告、资讯报告等。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： 以下是一些常见的搜索网站： NewBing：https://www.bing.com/ Perplexity AI：https://perplexity.ai You：https://you.com Phind：https://phind.com/?utm_source=futurepedia&utm_medium=marketplace&utm_campaign=futurepedia Pimeye：http://pimeyes.com/ GPTGO：https://gptgo.ai/?hl=zh iAsk Ai：https://iask.ai/ Andi：https://andisearch.com Consensus：https://consensus.app Algolia：https://algolia.com NeevaAI：https://neeva.com Looria：https://looria.com Everypixel：https://everypixel.com Komo Search：https://komo.ai/ Rosebud：https://rosebud.ai Steno：https://steno.ai Searcholic AI Powered Search Engine：https://searcholic.com/gsc.tab=0 Movie Deep Search by AI Keytalk：https://www.mycelebs.com/deepsearch?ref=producthunt zipzap：https://www.zipzap.ai/ Nyx：https://nyx.gallery

以下是关于学术论文润色的相关信息： 常见的文章润色 AI 工具： Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。 文章润色的流程提示词：为了有效地完成文章润色任务，首先需要构建一个数据库，这个数据库应包含数据结构，以支持润色风格的一致性和准确性。设计一个包含四个关键字段的数据库： 润色风格的名称：为每种润色风格定义一个明确的名称，便于快速识别和引用。 风格的描述：提供每种风格的详细描述，阐明其特点和应用场景。 适用的文章类型：指明每种风格最适合应用在哪种类型的文章上，确保风格的正确使用。 风格示例：提供实际的文本样本，展示风格的具体应用，这有助于直观理解。 在这些字段中，前三者是功能性字段，它们为数据库提供了必要的信息框架。而风格示例将作为模型的一个“提示”（shot），帮助模型更准确地把握所描述的润色风格。 参考文献： Yuxin Wen,Neel Jain,John Kirchenbauer,Micah Goldblum,Jonas Geiping,and Tom Goldstein.Hard prompts made easy:Gradientbased discrete optimization for prompt tuning and discovery.arXiv eprints,pp.arXiv–2302,2023. Lilian Weng.Llmpowered autonomous agents.lilianweng.github.io,Jun 2023.URL https://lilianweng.github.io/posts/20230623agent/. Hanwei Xu,Yujun Chen,Yulun Du,Nan Shao,Wang Yanggang,Haiyu Li,and Zhilin Yang.Gps:Genetic prompt search for efficient fewshot learning.In Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing,pp.8162–8171,2022. Weijia Xu,Andrzej BanburskiFahey,and Nebojsa Jojic.Reprompting:Automated chainofthought prompt inference through gibbs sampling.arXiv preprint arXiv:2305.09993,2023. Chengrun Yang,Xuezhi Wang,Yifeng Lu,Hanxiao Liu,Quoc V Le,Denny Zhou,and Xinyun Chen.Large language models as optimizers.arXiv preprint arXiv:2309.03409,2023. Fan Yin,Jesse Vig,Philippe Laban,Shafiq Joty,Caiming Xiong,and ChienSheng Jason Wu.Did you read the instructions?rethinking the effectiveness of task definitions in instruction learning.arXiv preprint arXiv:2306.01150,2023. Tianjun Zhang,Xuezhi Wang,Denny Zhou,Dale Schuurmans,and Joseph E Gonzalez.Tempera:Testtime prompt editing via reinforcement learning.In The Eleventh International Conference on Learning Representations,2022. Yongchao Zhou,Andrei Ioan Muresanu,Ziwen Han,Keiran Paster,Silviu Pitis,Harris Chan,and Jimmy Ba.Large language models are humanlevel prompt engineers.In The Eleventh International Conference on Learning Representations,2022.

在学术论文的中文到英文翻译方面，选择一个好的AI翻译工具非常关键，因为学术论文通常包含专业术语和复杂的句子结构，需要翻译工具具备高准确度和语言理解能力。根据搜索结果，以下是一些推荐的AI翻译工具： 1. 彩云小译：在某些测试中，彩云小译在中译英方面表现良好，特别是当涉及到官方词汇和诗词翻译时。 2. 百度翻译：百度翻译在中译英方面表现不错，特别是录入了一些官方给出的翻译，适合翻译官方文件或学术论文。 3. 搜狗翻译：搜狗翻译在中译英方面也表现良好，特别是与张璐给出的翻译相比较时，搜狗翻译得出的结果一致性较高。 4. DeepL：DeepL是一款备受好评的在线AI翻译工具，以其准确的翻译质量和高效的语言识别能力著称，适合进行学术论文翻译。 5. 腾讯翻译君：腾讯翻译君支持多种语言的翻译，并且具有精准语言识别，适用于学术论文翻译。 6. DocHero AI：这是一个专业免费的AI润色翻译工具，可以帮助用户快速准确地翻译学术论文。 7. ReadPaper：虽然主要是一个AI科研平台，但它也提供了翻译功能，可能适合于学术论文的翻译需求。 8. Scholaread：提供了中译英、自动按期等翻译功能，适合学术文献的翻译。 在选择翻译工具时，建议考虑以下几点： 翻译的准确性和语言的自然度。 对专业术语的处理能力。 用户评价和专业领域的适配性。 是否提供人工校对或编辑功能，以确保翻译质量。 此外，由于翻译工具可能无法完美翻译所有内容，特别是在专业术语和复杂句子结构方面，因此在翻译完成后，最好由专业人士进行校对和润色。

以下为一些快速查询图片的方法： 1. 利用 Perplexity.AI 的 Search Images 功能：点击搜索结果旁的加号，可快速浏览并选择与主题紧密相连的图片资源。在挑选图片时，要避免使用带有水印、画质不清晰或分辨率较低的图片。图片出处主要在 twitter 和官方网站。 2. 对于 Midjourney 生成的图片： 作业 ID 是其唯一标识符，格式类似于 9333dcd0681e4840a29c801e502ae424，可以在图像文件名的第一部分、网站上的 URL 和图像文件名中找到。 在网页上，可通过选择...> Copy...>作业 ID 来在作品库中查找任何图像的作业 ID。 从 URL 中，可在打开作品的网页链接末尾找到 Job ID。 从文件名中，Job ID 在文件名的最后一部分。 使用表情符号✉️可以将已完成的作业发送到私信中，私信中将包括图像的 seed 号和作业 ID，但✉️表情符号只适用于您自己的作业。 3. 如果不喜欢用模板找封面图，可根据文章内容搜索匹配的封面。比如在公众号中搜索同行的封面，直接“拿来主义”。若文章正文里没有封面图，可用壹伴浏览器插件的“查看封面”按钮（需会员），或者使用秘塔 AI 搜索工具，输入文章链接获取封面。相关在线工具链接：https://www.mgpaiban.com/tool/wxfm.html ，为方便使用可将其收藏。

在 Coze 中，可以通过以下步骤实现相关操作： 1. 进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 3. 新建后的编辑视图与功能中，左侧「选择节点」模块根据子任务需要，实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。如本案例中的思维导图、英文音频，无法通过 LLM 生成，需依赖插件实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。如本案例中的中文翻译、英文大纲、单词注释等依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 需要注意的是，因为前面需要对多维表格操作，所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，具体可参考飞书文档。

目前在 AI 领域，专门用于查询工程项目招标和工程进度的工具和网站相对较少。但您可以通过一些综合性的数据分析和信息检索平台来获取相关信息，例如天眼查、企查查等，它们能够提供部分企业的工程项目相关数据。另外，一些政府部门的官方网站也会发布工程项目招标和进度的信息。

以下是关于您提出的问题的回答： 国内各个大模型的区别： 北京企业机构： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构： 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 在聊天状态下能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat；目前不能进行自然语言交流的有昇思（可以对文本进行是否由 AI 生成的检测，类似论文查重，准确度不错）；受限制使用的有 MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值）。特色功能方面，昇思可以生图，MiniMax 可以语音合成。 关于好用的搜索 AI 工具：目前没有明确的权威资料推荐特定的搜索 AI 工具。但需要指出的是，中国大模型在数据方面存在一些问题。在人工智能领域，数据质量至关重要。虽然 OpenAI 训练大模型所用的中文数据也源自中国的互联网平台，但他们在数据处理上更加精细，类似于将粗糙的原石打磨成璀璨的钻石。而在中国，高质量的数据处理服务相对稀缺，国内大模型主要以中文数据为基础，但中文互联网数据的质量普遍被认为相对较低。这导致在 IT 从业者搜索专业信息时，往往会首选 Google、arXiv 或 Bing 等国际平台，而不是国内的搜索引擎。

以下是为您推荐的查询相关信息源的工具： 1. Textero.ai AI Essay Writer： 相关来源查找器：输入论文主题或问题，从超过 2.14 亿个来源的数据库中找到相关来源，可探索推荐资料并下载 PDF 文件阅读摘要，还能上传自己的来源。 AI 研究助理：“Ask AI”功能提供来源的详细见解和智能推荐，信息可复制到草稿中。 灵感助手和自定义提示的文本编辑：利用创意生成功能根据广泛的来源数据库创建内容，可使用命令编辑文本，如“缩短”“改写”“扩展”等，还能格式化文本并下载文件。 文本摘要生成器：对大型研究和学术论文进行总结，提供详细摘要，节省时间并专注写作。 大纲生成器：自动为论文生成大纲，可请求特定部分。 2. OpenAI 官方指南：模型可利用外部信息源作为输入的一部分，生成更明智和最新的响应。嵌入可用于实现高效的知识检索，将文本语料库分割成块，通过嵌入和存储，给定查询嵌入后进行向量搜索，找到最相关的嵌入文本块。 3. 历史老师使用 GPT 给学生讲课：历史专业学生已训练识别 ChatGPT 等服务的常见陷阱，如事实不准确，并通过事实核查等技能解决。语言模型对多种语言的历史原始资料有大量训练，对历史学家和历史专业学生是好事，但短期内给历史老师等教育工作者带来重大问题，教授需重新思考作业布置，通过迭代反馈和知名提示方法能显著改善结果。

为了设计一个图书管理系统的HTML页面，并使用AJAX异步查询书籍ID并展示书籍的详细信息，包括封面图片，我们需要以下几个步骤： 1. 设计HTML页面 2. 编写AJAX请求 3. 处理AJAX响应并更新页面 假设我们已有一个名为`BookFindServlet`的后端服务，它接受POST请求并返回JSON格式的书籍详细信息。 1. 设计HTML页面 ```html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF8"> <meta name="viewport" content="width=devicewidth, initialscale=1.0"> <title>Book Management System</title> <style> body { fontfamily: Arial, sansserif; margin: 20px; } bookdetails { margintop: 20px; display: none; } bookdetails img { maxwidth: 200px; display: block; marginbottom: 10px; } </style> </head> <body> <h1>Book Management System</h1> <label for="bookid">Enter Book ID:</label> <input type="text" id="bookid" name="bookid"> <button onclick="fetchBookDetails">Search</button> <div id="bookdetails"> <h2>Book Details</h2> <img id="bookcover" src="" alt="Book Cover"> <p><strong>Title:</strong> <span id="booktitle"></span></p> <p><strong>Author:</strong> <span id="bookauthor"></span></p> <p><strong>Description:</strong> <span id="bookdescription"></span></p> </div> <script> function fetchBookDetails { const bookId = document.getElementById.value; const xhr = new XMLHttpRequest; xhr.open; xhr.setRequestHeader; xhr.onreadystatechange = function { if { const response = JSON.parse; if { document.getElementById.src = response.coverImage; document.getElementById.innerText = response.title; document.getElementById.innerText = response.author; document.getElementById.innerText = response.description; document.getElementById.style.display = 'block'; } else { alert; document.getElementById.style.display = 'none'; } } }; xhr.send; } </script> </body> </html> ``` 2. 编写AJAX请求 在上面的HTML文件中，`fetchBookDetails`函数使用`XMLHttpRequest`来发送AJAX请求。这些步骤详细解释如下： 1. 获取用户输入的书籍ID：从输入框中读取用户输入的书籍ID。 2. 创建并配置XMLHttpRequest对象：使用`POST`方法向`BookFindServlet`发送请求，并设置请求头以指示发送的内容类型。 3. 处理响应： 如果请求成功（即状态码为200），解析JSON响应。 更新页面上的元素以显示书籍的详细信息（如封面图片、书名、作者和描述）。 3. 处理AJAX响应并更新页面 响应处理部分的JavaScript代码如下： ```javascript xhr.onreadystatechange = function { if { const response = JSON.parse; if { document.getElementById.src = response.coverImage; document.getElementById.innerText = response.title; document.getElementById.innerText = response.author; document.getElementById.innerText = response.description; document.getElementById.style.display = 'block'; } else { alert; document.getElementById.style.display = 'none'; } } }; ``` 总结 通过上述步骤，我们创建了一个简单的图书管理系统HTML页面，使用AJAX向后端服务发送查询请求，并在收到响应后动态更新页面内容。这种方法使用户能够在不刷新页面的情况下查看书籍的详细信息，提高了用户体验和系统的交互性。

以下是关于如何用 ChatGPT 写文献综述的一些方法： 1. 可以让 ChatGPT 对文章的 PDF 打印版进行总结，提取主要观点，并用项目符号列出要点，总结文章中的论点，甚至可以请求它提供可能的反驳观点，或者告知如何深入了解某个特定话题或问题。 2. 对于超长文档，如一本书，需要将其分段进行总结。每个段落作为一个查询来总结，然后将这些段落的总结连接在一起，形成整体的总结。这个过程可以重复进行，直到整本书都被总结完。如果后面的内容需要前面的内容作为背景才能理解，在总结后面部分的时候，可以在查询中包含之前已经总结过的内容，以帮助模型更好地理解整个文档。例如，对于一本 300 页关于人工智能历史的书，可先将书分为章节，为每一章生成一个摘要，再将章节摘要连接起来生成整本书的总摘要，若章节之间有关联或依赖关系，在总结后续章节时可包含前面章节的摘要，以确保摘要的准确性和连贯性。

利用 AI 写文献综述可以参考以下步骤： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：使用 AI 工具辅助撰写，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：借助 AI 写作工具撰写课题各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 在论文写作领域，以下是一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，进行复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 此外，还有如沃顿商学院给教师和学生的提示词库等资源。作为资深研究者和教授，可先请求数据集和研究领域，数据上传后： 1. 基于数据制定至少三个有意义的研究假设，参考附加文件中 Zuckerman 的建议构建研究框架。 2. 进行文献综述，修正研究假设并与用户沟通确认。 3. 使用 Code Interpreter 技术对数据集进行复杂的假设检验，分析检验意义并按需进行额外测试，采用 OLS 或更高级检验方法。 4. 撰写包含理论、文献综述、研究方法和研究结果的论文，并以 Word 文档形式提交，确保内容深入专业，结果部分包含必要表格和数学计算公式。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。

以下是为文科研究生在做文献综述和写论文时推荐的几种 AI 工具： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，有助于精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可辅助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 常见的文章润色 AI 工具包括： Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于筛选和改写文献资料。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，帮助写作前头脑风暴和大纲规划。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可根据输入生成学术论文。 使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。

以下是关于文献阅读的相关内容： 学术场景数据处理方面： 论文内容总结：大模型结合有效的提示词可迅速总结概括文档，节省时间，如 GLM4Plus 结合良好提示词能帮助学生快速总结。 论文内容翻译：大模型能弥补市面上翻译软件的不足，如 GLM 结合良好提示词能帮助学生快速翻译，提高阅读效率。 论文内容扩写润色：可将论文内容转化为社交媒体的科普内容，精心设计的润色提示词能根据特定场景调整，生成多样化结果，如针对小红书的使用场景调整提示词。 市场营销类：大学教授李继刚有论文阅读的方法论“三轮吃透法”，需遵循此方法进行阅读并输出每轮阅读的总结文字。 皇子推荐：对于渴望深入理解 AI 的爱好者和研究者，阅读经典论文很重要。皇子推荐 31 篇 LLM 的经典论文速读版，包含大语言模型架构、RAG、预训练、微调、提示词等。并分享了中文翻译版原文的高效办法，如安装浏览器插件“沉浸式翻译”，将 arxiv PDF 论文原地址域名中的 x 更换成 5 变成可访问的 HTML 版本链接。对于论文中看不懂的公式/概念，非算法从业者可不专研，通过搜索或借助 AI 了解即可。

以下是一些常见的 AI 文献搜索引擎： 1. Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供相关文献推荐和引用分析。 2. Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 在专利审查方面，以下是一些相关的 AI 应用和平台： 1. 专利检索与分类： Google Patents：使用 AI 技术帮助检索和分析专利文献。 IBM Watson for IP：利用自然语言处理和机器学习技术，自动化检索和分类专利文献。 2. 专利分析和评估： TurboPatent：使用 AI 技术进行专利文档的自动审查和分析，评估授权可能性和潜在风险。 PatentBot：AI 驱动的平台，可自动分析专利文本，评估技术范围和创新性。 3. 自动化专利申请： Specifio：利用 AI 技术自动生成专利申请文件，包括说明书和权利要求书。 PatentPal：使用 AI 技术自动生成和编辑专利申请文件。 4. 专利图像和图表分析： Aulive：利用 AI 技术分析专利中的图像和图表，自动识别技术内容和创新点。 能联网检索的 AI 有： 1. ChatGPT Plus：用户可开启 web browsing 功能实现联网。 2. Perplexity：结合了问答和普通搜索引擎功能，允许指定希望聊天机器人在响应时搜索的源类型。 3. Bing Copilot：作为 AI 助手，旨在简化在线查询和浏览活动。 4. You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎：提供基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。

以下是一些便于查找论文文献的 AI 网址及相关介绍： TXYZ 网站： 是一个帮助搜索、查询专业文献并进行对话的 AI 工具，提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。 是唯一和预印本文库官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。 用户可以自己上传 PDF 论文或者链接，通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容。在对话中提供论文参考，给出可信的背书。 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可以自动提取文献信息，帮助研究人员管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：一个由 AI 驱动的学术搜索引擎，能够提供相关的文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，帮助提高论文的语言质量。 Quillbot：一个基于 AI 的重写和摘要工具，可以帮助研究人员精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：一个用于数学建模和优化的软件，可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：虽然不是纯粹的 AI 工具，但结合了自动化和模板，可以高效地处理论文格式和数学公式。 Overleaf：一个在线 LaTeX 编辑器，提供丰富的模板库和协作功能，简化论文编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：一个广泛使用的抄袭检测工具，帮助确保论文的原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品的比较，检测潜在的抄袭问题。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。