Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

写论文的AI有吗？

Answer

在论文写作领域，AI 技术的应用发展迅速，提供了多方面的辅助，以下是一些相关的 AI 工具和平台：

  1. 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，提供文献推荐和引用分析。
  2. 内容生成和辅助写作：
    • Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、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，可精简和优化论文内容。
  3. 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，助力复杂的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，有丰富模板库和协作功能，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：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。

此外，还有一些常用的 AIGC 论文检测网站和工具：

  1. Turnitin：增加了检测 AI 生成内容的功能，用户上传论文后会提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。
  2. Copyscape：主要检测网络剽窃行为，虽非专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。
  3. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，其剽窃检测部分可识别可能由 AI 生成的非原创内容。
  4. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，能检测 AI 生成内容的迹象。
  5. Originality.AI：专门设计用于检测 AI 生成内容，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT-3 或其他 AI 模型生成，并提供详细报告。

使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：有没有论文写作的 AI 产品？

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。以下是一些论文写作中常用的AI工具和平台：1.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。2.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。3.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。4.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。5.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。这些工具可以帮助研究人员和写作者在写作过程中克服各种挑战，从提高语言质量到激发创意，再到引用文献和抄袭检测。使用这些工具时，重要的是要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

GPT4o 的一些文本生成任务测试（连夜）

原始提示词测试问题：AI写论文有前景吗？GPT4：（来自以往对话记录）https://chat.openai.com/share/9dcc446b-0de7-4ade-af24-d861a5d4e61aGPT4：看起来您想了解关于AI写作论文的前景问题。为了帮您更好地获取相关信息和意见，我们可以使用SPAH框架优化一下您的提问：Situation:近年来，人工智能技术在多个领域实现了飞速发展，特别是在自然语言处理领域，AI已经可以帮助人类进行内容创作，例如写作短文、生成新闻报道等。Problem:在这样的背景下，您可能想知道AI是否也能有效地用于学术领域，比如撰写科学论文，以及这样的技术应用未来的发展前景如何。Action:您可能已经了解或观察到一些关于AI助手写作的例子，但还不够清楚它们在学术写作方面的应用和潜力。Help:您希望得到一个关于AI在学术论文写作方面应用的前景分析，特别是它的能力、限制以及可能面临的挑战。根据以上信息，一个更加优化和具体的问题可能是：“考虑到人工智能在内容创作方面的进步，请问AI在学术论文写作领域的应用前景如何，特别是其潜在能力、面临的限制和未来发展挑战是什么？”这样的问题表述更具体，也更有助于在专业或学术论坛上得到详细和有针对性的回答。您觉得这样的问题表述满足您的需求吗？追问：在你看来，原始问题“AI写论文有前景吗”这句话中，最令你困惑或费解的一个词语是哪个？

问：AIGC论文检测网站

在学术研究和写作过程中，AIGC（AI-Generated Content，即人工智能生成内容）论文检测工具能够帮助识别和分析是否有内容由AI生成，以确保学术诚信和原创性。以下是一些常用的AIGC论文检测网站和工具：[heading3]1.Turnitin[content]功能：Turnitin是一个广泛使用的学术剽窃检测工具。最近，Turnitin也增加了检测AI生成内容的功能。使用方法：用户可以上传论文，系统会自动分析文本并提供详细的报告，标示出可能由AI生成的部分。[heading3]2.Copyscape[content]功能：Copyscape主要用于检测网络上的剽窃行为。虽然它并不是专门的AIGC检测工具，但它可以发现可能被AI生成的重复内容。使用方法：输入文本或上传文档，系统会扫描网络以查找相似或重复的内容。[heading3]3.Grammarly[content]功能：Grammarly提供语法检查和剽窃检测功能。其剽窃检测部分可以帮助识别可能由AI生成的非原创内容。使用方法：将文本粘贴到Grammarly的编辑器中，选择剽窃检测功能，系统会提供分析报告。[heading3]4.Unicheck[content]功能：Unicheck是一个基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究。它可以检测AI生成内容的迹象。使用方法：上传文档或输入文本，系统会分析并生成报告，显示潜在的剽窃和AI生成内容。[heading3]5.[Originality.AI](http://originality.ai/)[content]功能：[Originality.AI](http://originality.ai/)是专门设计用于检测AI生成内容的工具。它使用先进的算法来分析文本，识别是否由GPT-3或其他AI模型生成。使用方法：上传文档或输入文本，系统会提供详细的报告，包括可能的AI生成内容。

Others are asking
本周最新的AI资讯
以下是本周最新的 AI 资讯： 3 月 12 日： 【AI 3D】：BlenderMCP 与 Claude AI 沟通，在 Blender 实现快速 3D 建模；MIDI 可实现单幅图像到 3D 场景生成；Move AI 更新动作捕捉能力，提出 Gen 2 Spatial Motion。 【AI 写作】：MMStoryAgent 是 AI 多模态故事生成系统。 【AI 视频】：VACE 是阿里推出的一体化视频创作和编辑技术；VideoPainter 是腾讯开源的视频编辑技术；Wonder Dynamics 推出摄像机轨道（Camera Track）和清洁板（Clean Plate）功能。 【其他】：OpenAI 为开发者推出一套 AI Agent 开发套件；R1Omni 是阿里情感识别模型，通过视频识别情感；Luma AI 发布一种新的预训练范式 IMM，旨在突破算法瓶颈，提高生成预训练算法的性能；Manus 宣布与阿里通义千问团队达成战略合作。 3 月 4 日： 【AI 3D】：Meshcapade 预告可从视频/图像中捕捉面部表情并具有逼真的 3D 发丝；InsTaG 通过几秒钟视频学习，快速形成逼真的 3D 说话头像效果；3DMem 是新型 3D 场景记忆框架。 【AI 绘图】：智谱开源 AI 绘图 CogView4，可以在图像中生成中文字符；海螺推出 Image01 多功能文本转图像模型。 【AI 视频】：Runway 网友爆料其内测能力可根据参考图像进行 Video to Video 视频风格化；Vidu 的 API 开放平台全面开放。 【AI 模型】：Google Colab 推出 Data Science Agent；微软为医疗行业提供首个统一语音 AI 助手：Dragon Copilot；Opera 宣布推出网页浏览器的 AI 代理。 AIGC Weekly32： Netflix 列出了一个年薪 90 万美元的机器学习平台产品经理的 AI 产品工作岗位： Shopify 的 AI 助手现已上线。Sidekick 是一个帮助机器人，它知道如何在 Shopify 中执行任何操作提取相关数据、操作新功能或创建报告： Artifact（Ins 创始人做的 AI 新闻浏览软件）推出了自定义内容阅读语音的功能： OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建了前沿模型论坛，主要目的是确保 AI 模型的安全发展： Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器：
2025-03-13
最新的Ai资讯
以下是 3 月 4 日、10 日、12 日的 AI 资讯汇总： 3 月 4 日： 【AI 3D】 Meshcapade：预告可从视频/图像中捕捉面部表情并具有逼真的 3D 发丝。 InsTaG：通过几秒钟视频学习，快速形成逼真的 3D 说话头像效果。 3DMem：新型 3D 场景记忆框架。 【AI 绘图】 智谱：开源 AI 绘图 CogView4，可以在图像中生成中文字符。 海螺：推出 Image01 多功能文本转图像模型。 【AI 视频】 Runway：网友爆料 Runway 内测能力可根据参考图像进行 Video to Video 视频风格化。 Vidu：API 开放平台全面开放。 【AI 模型】 Google Colab：推出 Data Science Agent。 微软：为医疗行业提供首个统一语音 AI 助手：Dragon Copilot。 Opera：宣布推出网页浏览器的 AI 代理。 3 月 10 日： 【AI 3D】 MeshPad：草图创建 3D 网格，支持编辑修改，实现直观和交互式的 3D 建模。 【AI 写作】 Muse：专门为小说创作训练的 AI 模型工具，可实现在线的小说续写修改，创意头脑风暴以及同时基于画布形式的故事创作。可免费试用。 【AI 视频】 Luma：发布 Ray2 Flash 视频模型，生成速度快 3 倍，成本便宜三倍。 【其他】 OpenAI：为旗下模型推出模型对比页面，可对于模型基础能力进行直观对比了解。 谷歌：为开发者推出 Gemini 嵌入模型 Gemini Embedding。 中国成功研制“祖冲之三号”量子计算原型机。 3 月 12 日： 【AI 3D】 BlenderMCP：与 Claude AI 沟通，在 blender 实现快速 3D 建模。 MIDI：单幅图像到 3D 场景生成。 Move AI：更新动作捕捉能力，提出 Gen 2 Spatial Motion。 【AI 写作】 MMStoryAgent：AI 多模态故事生成系统。 【AI 视频】 VACE：阿里推出一体化视频创作和编辑技术。 VideoPainter：腾讯开源视频编辑技术。 Wonder Dynamics：推出摄像机轨道（Camera Track）和清洁板（Clean Plate）功能。 【其他】 OpenAI：为开发者推出一套 AI Agent 开发套件。 R1Omni：阿里情感识别模型，通过视频识别情感。 Luma AI：发布一种新的预训练范式 IMM，旨在突破算法瓶颈，提高生成预训练算法的性能。 Manus：宣布与阿里通义千问团队达成战略合作。
2025-03-13
有没有参照pdf模仿生成一个类似的word的ai
以下是关于将 PDF 转换为类似 Word 或生成可视化网页的相关内容： 用 AI 把 PDF 一键变成能玩的可视化网页是可行的。如果想插入视频，需找到公网的视频地址（本地视频先上传到公网，如 Youtube 或 B 站），在视频页面寻找“分享”按钮，点击“嵌入”或“嵌入代码”选项，把复制下来的 HTML 代码粘贴到媒体资源处。对于其他渠道没有代码预览功能的，可把生成的代码复制到 https://www.yourware.so/ ，点 deploy code 稍等就有预览，点 copy link 可分享给朋友。 基于深度学习的 ChatDOC PDF 解析器在超过一千万份文档页面的语料库上进行了训练，包含一系列复杂步骤，如 OCR 进行文字定位和识别、物理文档对象检测、跨列和跨页调整、阅读顺序确定、表格结构识别、文档逻辑结构识别等。解析后会以 JSON 或 HTML 格式提供结果，像一个结构清晰的 Word 文件。 而将 PDF 转换为可视化网页这种方式在 AI 加持下门槛很低，人人都可操作。整体思路来自归藏，按此修改的 Prompt 目前在 Claude 3.7 Sonnet 效果最好，其他大模型生成的审美稍差。Prompt 基本复制可用，但细节部分如作者信息和媒体资源要改成自己的内容。媒体资源方面，图片尽量用公链，网上现成图片可右键复制图像链接，自己的图片可使用图床服务托管生成公链，然后用 Markdown 格式贴到媒体资源处。
2025-03-13
有没有参照pdf模仿生成一个类似的ai
以下是关于参照 PDF 模仿生成类似内容的相关信息： 可以用 AI 把 PDF 一键变成能玩的可视化网页。若想插入视频，需找到公网视频地址（如上传本地视频至 Youtube 或 B 站），在视频页面寻找“分享”按钮，点击“嵌入”或“嵌入代码”选项，将复制的 HTML 代码粘贴到媒体资源处。对于没有代码预览功能的渠道，可将生成的代码复制到 https://www.yourware.so/ 网站，点 deploy code 稍等即可预览，点 copy link 能分享给朋友。 让 AI 像人类一样思考的步骤包括：输入章鱼哥，把情绪体感构建轮子的 prompt3 粘进去拼到章鱼哥下面，点击发送按钮让模型完成人物解构建构，复制章鱼哥 prompt 给到模型，和章鱼哥聊天看其反应。AI 拟人化的核心在于“体感”的重现，通过解构建构得到四种类型的轮子并合理使用，能让 AI 语言表达重现人类的体感，使其在不同场景中展现像人类一样的思维、情感和行动。 关于教师使用 AI 减负，可先输入讲义 PDF 让 AI 提取知识点，例如在对话框输入“请提取以下 PDF 中的主要知识点”并上传讲义 PDF 文件。
2025-03-13
AIGC是什么意思
AIGC 是 AI generated content 的缩写，又称为生成式 AI，指利用人工智能技术生成的内容，例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。 AIGC 工具通常使用机器学习算法，以自然语言处理为基础，分析大型文本数据集，并学习如何生成风格和语气相似的新内容。其应用领域广泛，包括内容创作、广告、媒体等。 能进行 AIGC 的产品项目和媒介众多。语言文字类有 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等；语音声音类有 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等；图片美术类有早期的 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了 Midjourney、谷歌的 Disco Diffusion、OpenAI 的 Dalle·2 以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion 等。 AIGC、UGC（普通用户生产）和 PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式。AIGC 由人工智能生成内容，可快速大规模生成，适用于自动化新闻、广告创作等；UGC 由用户生成，内容丰富多样，适用于社交媒体、社区论坛等；PGC 由专业人士或机构生成，内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等。 在国内，AIGC 主要在《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》的框架下，由《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《科技伦理审查办法（试行）》共同监管。
2025-03-13
有没有使用AI炒股的相关内容
以下是关于使用 AI 炒股的相关内容： 1. Stocked AI 是一个投资服务，提供每日股票推荐。其推荐由机器学习模型生成，使用人工智能预测下一天的股票收盘价。 2. 博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 3. 有摊位提出“AI+交易：来定制专属于你的私人高级交易顾问吧！”的思路，期望借助 AI 分析行情，提高资金使用效率。 目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品较少。一方面高度智能化的 Agent 能力需要打磨，概念落地还有距离；另一方面 AI 和娱乐消费诉求的结合几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。
2025-03-13
deepseek 自学手册 PDF 版有吗
以下是关于 DeepSeek 的相关资料： 同时还有 DeepSeek 的论文资料： 另外，关于 DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一的相关内容： DeepSeek 的特点与优势包括： 推理型大模型：核心是推理型大模型，通过理解用户真实需求和场景提供答案，不需要用户提供详细步骤指令。 更懂人话：能够理解用户用“人话”表达的需求，不需要用户学习和使用特定提示词模板。 深度思考：回答问题时能够进行深度思考，而非简单罗列信息。 文风转换器：可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景。 更多提示词技巧请查看
2025-02-25
可以写仿制药申报资料的ai有吗
目前尚未有专门用于撰写仿制药申报资料的 AI 工具。但在 AI 领域不断发展的情况下，未来可能会出现相关的应用。
2025-02-03
去除视频马赛克的AI工具有吗？
目前市面上有一些可以去除视频马赛克的 AI 工具，以下为您推荐： 1. AVAide Watermark Remover：这是一个在线工具，使用 AI 技术从图片中去除水印。它支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，只需上传图片，选择水印区域，然后保存并下载处理后的图片即可。这个工具还提供了其他功能，如去除文本、对象、人物、日期和贴纸等。 2. Vmake：这个工具同样提供 AI 去除图片水印的功能。用户可以上传最多 10 张图片，AI 会自动检测并移除图片上的水印。处理完成后，用户可以选择保存生成的文件。这个工具适合需要快速去除水印的用户，尤其是那些需要在社交媒体上分享图片的用户。 3. AI 改图神器：这个工具提供 AI 智能图片修复去水印的功能，可以一键去除图片中的多余物体、人物或水印，不留任何痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简单方便。 需要注意的是，这些工具各有特点，可以根据您的具体需求选择最适合您的去水印工具。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-15
静态图生成动态图的工具有吗
以下是一些可以将静态图生成动态图的工具： 1. Comfyui LivePortrait： 可以精确控制眼睛和嘴唇的动作，无缝拼接多个肖像，将不同人物特征合并成一个视频，确保过渡自然流畅。 使用了不同于主流扩散方法的隐式关键点框架，在计算效率和可控性之间取得有效平衡。 生成的动画质量优于现有的非扩散和扩散模型方法，在 RTX 4090 GPU 上，生成速度为每帧 12.8 毫秒。 支持各种风格的图片，常见的动物面部迁移，并可以微调面部运动幅度。 工作流与模型地址： https://pan.baidu.com/s/1FkGTXLmM0Ofynz04NfCaQ?pwd=cycy https://pan.quark.cn/s/8dfd7ace4f05 内容依技术发展更新，请以文档为准 https://xiaobot.net/post/74238a84d2734b2ca195ed2858b24ffe 2. 视频工具 VIGGLE： Mix（让视频的动作映射到图片人物身上）：先上传一个视频和一张角色图像，Viggle 会自动将视频的动态赋予给这个角色，形成一段新视频。能模拟出角色的 3D 状态，准确还原处理原视频中身体旋转、四肢交叠等动作。（也可以利用现有的模版视频作为动作获取来源） Multi（多人模式）：通过视频的动作，将上传的多个角色进行识别并赋予给这个角色，形成一段新视频。 Move（将视频的动作直接映射在图片人物身上）：不同于 Mix 的图片元素替换原视频内容，Move 主要是通过将动作映射在图像里面的人物身上，实现“让静态图动起来”。 案例： 评价： ：https://x.com/imxiaohu/status/1771173928591093940 兄弟们，又出来个牛 P 玩意阿里那个被截胡了，这个直接能用可以直接通过文字描述让任何静态图动起来，而且能做各种动作，跳舞什么的都是小 case...最牛 P 的是，他们的模型能能理解真实世界的物理运动原理，所以出来的视频很真实。不仅如此，它还能直接文字生成视频，进行各种角色混合和动作替换...其核心技术基于 JST1 模型。JST1 是首个具有实际物理理解能力的视频3D 基础模型，能够根据用户的需求，让任何角色按照指定的方式进行运动。核心功能： 可控制的视频生成：用户可以通过文字描述指定角色的动作和场景的细节，Viggle 将根据这些指示生成视频。 基于物理的动画：JST1 模型的一个显著特点是其对物理原理的理解，这意味着生成的视频不仅看起来真实，而且角色的动作和互动符合实际物理规律。这提高了视频的质量和真实感。 3D 角色和场景创建：Viggle 不仅限于传统的 2D 视频制作，它还能够创建 3D 角色和场景。
2025-01-11
rag教程有吗
以下为您提供关于 RAG 的教程： 首先，有一篇题为“胎教级教程：万字长文带你理解 RAG 全流程”的文章。作者大圣指出这是面向普通人的 RAG 科普，而非技术向文章。文章强调 RAG 技术在当前 AI 发展中的重要性，其衍生产品能为企业和个人带来效率提升，但也存在局限性。作者希望通过阐述 RAG 完整流程，让读者全面认知该技术，管理好预期，在使用相关产品时能充分发挥其潜力。适合包括 AI 爱好者、企业老板、AI 产品经理等人群。 其次，“【AI+知识库】商业化问答场景，让 AI 回复更准确，一篇专为所有‘小白’讲透 RAG 的实例教程（上篇）”中提到，通过一个简单的问答示例展示了有时回答不准确的情况，从而引出 RAG 这一优化回答的专业术语。接着介绍了基础概念，RAG 即检索增强生成，由检索器和生成器组成，适合处理需要广泛知识的任务。 最后，在“胎教级教程：万字长文带你理解 RAG 全流程”中还提到了 RAG 全貌概览。RAG 流程分为离线数据处理和在线检索两个过程，离线数据处理构建知识库，在线检索则是利用知识库和大模型进行查询。以构建智能问答客服为例来了解 RAG 流程中的 What 与 Why 。
2024-12-30
小红书视频生成工具有吗
以下是为您找到的小红书视频生成工具相关信息： 生成式 AI 视频挑战赛中，视频工具建议使用 Dreamina、HeyGen 等 Talking Photo/LipSync 工具。 小红书加微引导图生成器，针对小红书的封锁问题，生成乱码微信号图片绕过平台屏蔽，是解决小红书导流难题的实用工具。传送门：
2024-11-29
写论文推荐什么AI工具
在论文写作方面，以下是一些常用的 AI 工具推荐： 1. 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，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、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，可精简和优化论文内容。 3. 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，助力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，有丰富模板库和协作功能，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。 对于 AI 文章排版工具，有以下选择： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还具备排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适用于商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作排版。 如果您的医学课题需要 AI 给出修改意见，可以考虑以下工具： 1. Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：能从文档提取结构化数据，生成文章概要，包含关键概念等板块内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见和帮助。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，请注意甄别内容的准确性。
2025-03-13
生成论文流程图
以下是关于生成论文流程图的相关内容： 开发：ChatGPT+程序员 10 倍提效 生成各种流程图、时序图等，秒杀 VISIO 副标题：谁还用 VISIO？ChatGPT 生成流程图、时序图，效果震撼！ 为什么要用 ChatGPT 生成流程图、时序图？ 生成流程图有两种方式： 1. 可视化拖拽： 代表产品有：（web 工具）、visio（本地软件） 优点：直观 缺点：需要花时间在布局上 2. 语法渲染成图形： 代表语法： 优点： 只用关注逻辑，文本即图形，方便直接嵌入在 markdown 文件中。比如在用 tyora、markdown 写文档时。 多样性，不同渲染引擎可渲染成多种样式 缺点：有点抽象 我个人比较倾向于语法转图形的方式。所以只要解决语法抽象写起来麻烦的问题就行。
2025-03-12
请给我本科生写毕业论文向AI发送的指令
以下是一些本科生写毕业论文时向 AI 发送的指令示例： 1. “根据以下关于我的信息，写一篇四段的大学申请论文：我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件，比如我 6 岁时父亲去世，但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期，我经常换学校，从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后，以及在我的学习过程中，我做过老师、服务员，甚至建筑工人。” 2. 请基于以下案例情况，给我推荐 5 个类似案例：某公司员工在公司内部网络中发布了一篇批评公司管理的文章，引起了公司高层的不满。公司以员工违反了公司的规章制度为由，将其解雇。员工认为公司的行为侵犯了他的权利，将公司告上法庭。 3. 【提炼的案例事实（也可以让 AI 先提炼总结）or 直接把案例直接发给 AI，让 AI 基于以上事实推荐类似案例】 4. 根据以下材料内容回答我的问题【每个材料内容都以数字序号+文件名开头】你需要尽可能的参考材料内容：【文档 1 内容】+【文档 2 内容】+...+【文档 n 内容】
2025-03-12
我需要deepseek或chatgpt辅助完成中文硕士 论文综述的指令
很抱歉，目前没有关于使用 DeepSeek 或 ChatGPT 辅助完成中文硕士论文综述的具体指令。但一般来说，您可以利用这些工具来获取相关主题的信息和观点，为您的综述提供参考。不过需要注意的是，使用这些工具生成的内容不能直接作为您论文的一部分，您仍需要对获取的信息进行筛选、整理、分析和引用，并确保符合学术规范和道德标准。
2025-03-11
chatopens论文提示词合集
以下是关于论文提示词和头脑风暴提示词的相关内容： 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，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。 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，如针对小红书的口语化、轻松愉快风格。 头脑风暴常用的 20 个 prompt：包括 Brainwriting Prompt、Reverse Brainstorming Prompt、Mind Mapping Prompt 等多种类型，如“Let's brainstorm ideas forby writing down as many ideas as you can,then I can build on them with related ideas.Structure your answer using markdown.”等。 OpenAI 相关：介绍了 OpenAI Playground 的使用方法，包括对用户输入文本的总结和翻译成中文的步骤，如对“ChatGPT can now see,hear,and speak”的总结和翻译。
2025-03-11
根据论文题目："基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析"，列出详细框架列出框架，每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求
以下是为您提供的关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”的论文框架： 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述机器学习在金融领域的应用现状 强调股市波动率预测的重要性 说明中、美股市对比的价值 2. 研究目的和问题 明确预测股市波动率的具体目标 提出中、美股市对比的关键问题 3. 研究方法和数据来源 介绍所采用的机器学习算法 说明中国股市和美股市场的数据获取途径 二、相关理论与文献综述 1. 机器学习在股市预测中的应用 列举常见的机器学习模型及其在股市预测中的效果 分析其优缺点 2. 股市波动率的理论和测量方法 解释波动率的概念和计算方法 介绍常用的波动率模型 3. 中、美股市的特点和差异 对比两国股市的交易制度、投资者结构等方面 总结已有研究中关于中、美股市波动率的差异 三、数据预处理与特征工程 1. 数据收集与清洗 详细描述中国股市和美股市场的数据收集范围和时间跨度 处理缺失值、异常值等数据问题 2. 特征选择与构建 确定影响股市波动率的关键特征 构建新的特征变量 3. 数据标准化与归一化 说明对数据进行标准化和归一化的方法和目的 四、模型构建与训练 1. 选择合适的机器学习模型 比较不同模型（如随机森林、支持向量机、神经网络等）的适用性 确定最终选用的模型 2. 模型训练与优化 描述训练过程中的参数调整和优化方法 展示模型的性能评估指标 3. 模型验证与比较 使用交叉验证等方法验证模型的准确性 对比不同模型的预测效果 五、中国股市波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现中国股市波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析预测结果的准确性和可靠性 探讨影响预测效果的因素 3. 敏感性分析 研究模型参数和输入特征对预测结果的敏感性 六、美股市场波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现美股市场波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析美股市场预测结果的特点和差异 对比中、美股市预测结果的异同 3. 影响因素分析 探讨美股市场特有的影响波动率的因素 七、中、美股市波动率对比分析 1. 波动率特征对比 比较中、美股市波动率的均值、方差、峰度等统计特征 分析波动率的周期性和趋势性 2. 影响因素对比 对比两国股市中影响波动率的宏观经济因素、政策因素等 讨论投资者行为对波动率的影响差异 3. 风险评估与管理对比 评估中、美股市的风险水平 对比风险管理制度和策略 八、结论与展望 1. 研究结论总结 概括中、美股市波动率预测的主要成果 总结对比分析的关键发现 2. 研究的局限性 指出研究过程中存在的不足之处 3. 未来研究方向 提出进一步改进模型和拓展研究的方向 对中、美股市波动率研究的展望 数据图表要求： 1. 中、美股市历史波动率的折线图 2. 不同机器学习模型预测效果的对比柱状图 3. 中、美股市波动率特征的统计表格 4. 影响中、美股市波动率的因素的相关性矩阵图 5. 中、美股市风险评估的雷达图
2025-03-11