《科学写作》是由Dr. Kristin Sainani博士制作并提供的Coursera最新课程的课件，主要聚焦于科学领域的论文写作技巧。该课程通过一系列的PPT讲义，涵盖了多个关键主题，旨在帮助学生和科研工作者提升撰写高质量科研文章的能力。 "04_7-4-grants-iii_Module_7.4_slides_Research_Plan.pdf"这一部分可能涉及到的是如何制定科研计划。在撰写科研申请或项目提案时，研究计划是至关重要的一环。这部分可能会讲解如何清晰地阐述研究目标、方法、预期结果和潜在影响，以及如何有效地组织这些信息来吸引资助者的注意力。 "01_8-1-talking-with-the-media_Unit_8_slides.pdf"可能关注的是科学家与媒体的沟通技巧。在科学传播日益重要的今天，了解如何与媒体交流，将科研成果准确、生动地传达给公众，是科研工作者必备的技能。这部分可能会讨论如何准备媒体采访，如何简洁明了地解释复杂的科学概念，以及如何应对可能的误解和争议。 "06_8-6-social-media_Social_media_v.2.pdf"则可能涉及科学信息在社交媒体上的传播。随着社交媒体的发展，科研人员也需要学会利用这些平台来分享研究成果，扩大影响力。这部分可能涵盖如何建立专业的网络形象，如何发布吸引人的科学内容，以及如何处理网络互动和反馈。 "01_5-1-tables-and-figures_Unit_5_slides.pdf"可能深入探讨了论文中的图表设计。在科学论文中，图表是数据呈现的关键方式，能够直观地展示研究结果。这部分可能教导如何创建清晰、有效的图表，遵循科学出版的规范，以及如何利用图表增强文章的可读性。 "03_7-3-grants-ii_2017_Specific_Aims_V2_1.pdf"可能专注于科研基金申请中的具体目标设定。明确、具有吸引力的具体目标是获得资助的关键。这部分可能讲解如何撰写出有说服力的目标，包括背景介绍、研究问题、目标陈述和预期成果。 "02_7-2-grants-i_Getting_Started_Writing_GrantsV2.pdf"可能是关于启动基金申请写作的指南，包括如何寻找合适的资助机会，如何构建有力的论据，以及如何组织申请材料。 "05_8-5-interviewing-a-scientist_Interviewing.pdf"可能涵盖了对科学家进行访谈的技巧，这对于科研合作或者新闻报道都是重要的。这部分可能讨论如何准备面试，如何提问以获取深入的信息，以及如何记录和整理访谈内容。 "04_7-4-grants-iii_Module_7.4_slides_full_page.pdf"和"01_1-1-introduction-principles-of-effective-writing_Unit_1_slides.pdf"以及"01_4-1-more-paragraph-practice_Unit_4_slides.pdf"可能分别是更详尽的研究计划介绍，写作基本原则的入门教学，以及段落写作的进一步练习，旨在提升写作的整体质量和连贯性。 这个课程全面覆盖了科学写作的不同方面，从最初的科研计划制定，到最终的论文发表，以及中间的基金申请、媒体沟通、社交媒体策略等，为科研工作者提供了一个全方位的学习资源。通过学习这些内容，学员将能更好地理解和实践科学写作的核心原则，提升自己的科研表达能力。

在学术论文写作中，引用和参考文献的格式是至关重要的，因为它们反映了研究的严谨性和遵循的规范。本文将深入探讨“Endnotes”的两种样式——修改后的“IEEE Trans”和中国的国家标准“GBT7714”，这两种样式在SCI（科学引文索引）写作中尤为常见。 我们来看“IEEE Trans”风格。这个样式源于电气和电子工程师协会（IEEE），主要用于技术与工程领域的学术出版物。原版的“IEEE Trans”风格规定，参考文献在正文中以数字方括号表示，且通常在句尾；而在脚注或尾注（如Endnotes）中，这些数字会链接到完整的引用信息。然而，描述中提到“修改了不合适的地方”，这可能意味着用户对原始风格进行了自定义，例如更改了编号样式、字体、间距或排序规则，以满足特定期刊或出版社的要求。对于SCI论文，遵守特定的引用格式是必需的，因此这种自定义可能会使论文更符合目标期刊的投稿指南。 接下来，我们转向“国标GBT7714”。这是中国国家标准对于文献著录的一种规定，主要用于社会科学和自然科学领域。GBT7714强调作者-出版年制，即在正文中引用时，以作者名和出版年份表示，如：“(张三，2000)”。在Endnotes中，会详细列出所有引用文献的完整信息，包括作者、标题、期刊名、卷号、期号、页码等。此标准有其独特的排序规则，通常是按作者姓氏的汉语拼音字母顺序排列。对于非中文文献，GBT7714也有详细的翻译和处理规则，确保国际交流的顺畅。 在使用Endnotes处理这两种样式时，你需要在Endnotes的样式管理器中选择或创建对应的样式模板。如果你正在编辑的文档需要同时包含这两种引用格式，可以创建两个不同的Endnote样式，并在文档的不同部分灵活切换。此外，注意检查和校对最终的参考文献列表，确保其符合所选样式的所有细节要求。 在“Styles”压缩包文件中，可能包含了预设的IEEE Trans和GBT7714样式文件，你可以导入这些文件到你的Endnotes程序中，以便快速应用到你的论文中。如果需要进一步定制，可以编辑这些样式文件，但要谨慎操作，避免破坏基本格式。 正确使用Endnotes的样式对于SCI论文的撰写至关重要，因为它直接影响到论文的专业性和可读性。无论是遵循IEEE Trans的规范还是中国的GBT7714，理解并熟练运用这些引用格式，都能使你的科研成果更加权威，提高被接受发表的可能性。在实际操作中，不断学习和适应各种引用风格，将是提升学术写作技能的重要环节。

《石青伪原创软件2.6.9.1：AI写作与内容创新的崭新工具》 石青伪原创软件2.6.9.1是一款专注于内容创作与优化的工具，其最新版本引入了多项重要更新，旨在提升用户的写作效率和内容质量。以下是这款软件的关键特性： 1. **文心一言支持**： - “文心一言”是百度公司推出的预训练语言模型，具有强大的自然语言处理能力。在石青伪原创软件2.6.9.1中整合文心一言，意味着用户可以利用这一先进的AI技术生成高质量的文本，提高内容的原创性和吸引力。 2. **Gpt接口更新**： - GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的大型语言模型，用于生成连贯的文本。软件的Gpt接口更新可能意味着其与GPT模型的交互更为流畅，能更有效地利用模型的生成能力，为用户提供更自然、多样化的伪原创内容。 3. **采集功能升级**： - 采集功能是许多内容创作者的重要工具，用于收集和整理网络上的信息。2.6.9.1版本对这一功能的升级，可能意味着软件现在能更快、更准确地抓取和整理相关数据，同时可能还增加了对不同来源和格式的支持，使用户能够高效地获取和处理素材。 4. **精选伪原创功能更新**： - 这一功能可能是软件的核心所在，通过智能算法对已有文本进行重写，生成看似全新的内容。更新后的功能可能提供了更多的定制选项，如调整语义相似度、句子结构变化等，以满足不同用户对于伪原创程度的需求，同时保持内容的可读性和逻辑性。 此外，压缩包中的文件名称揭示了软件的运行环境和组件： - `v8_context_snapshot.bin`：这是Google的V8 JavaScript引擎的一部分，用于快速启动和执行JavaScript代码，可能用于软件中的某些交互或动态内容生成。 - `snapshot_blob.bin`和`natives_blob.bin`：这些文件通常是V8引擎的内部快照和原生库，用于优化性能和内存管理。 - `icudtl.dat`：这是Unicode的国际部件数据，确保软件支持全球各种语言和字符集。 - `DBSetting2.dat`和`DBSetting.dat`：这些可能是软件的数据库设置文件，用于存储用户配置和数据。 - `libcef.dll`：Chromium Embedded Framework（CEF）的库文件，软件可能基于CEF构建用户界面，实现现代、高性能的图形界面。 - `libGLESv2.dll`：OpenGL ES 2.0的库，用于在支持的平台上渲染2D和3D图形。 - `d3dcompiler_47.dll`：Direct3D编译器，用于将高级图形着色器语言转换为硬件可执行的指令。 - `libeay32.dll`：OpenSSL库的一部分，用于加密和安全通信。 石青伪原创软件2.6.9.1结合了最新的AI技术与高效的采集工具，为用户提供了一站式的伪原创解决方案，不仅能够帮助创作者快速生成高质量的文本，还能在保证内容独特性的同时，优化其工作流程。而其背后的技术支撑，包括强大的V8引擎、Chromium框架以及OpenGL等，确保了软件的稳定性和高性能。对于需要大量高质量文本产出的个人或团队而言，这无疑是一款极具价值的工具。

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一篇论文发表前往往经过写稿、初次投稿、一次或几次修稿和录稿（或拒稿）等阶段。本文介绍与这些阶段相关的一些问题和应对方式。需要指出的是，所有相关内容都只是一种参考，具体到每一次投稿，可能有一些不一样的情形或者特殊情形。

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科学论文写作包括第一版和第二版，帮助快速入门英语论文写作 Science research writing for non-native and native speakers

本项目使用 GPT2-Chinese 的模型将wiki中文的数据导入模型训练了通用模型。 将GPT2-chitchat的对话任务稍作修改来适用于中文摘要任务。 将通用模型的权重应用在摘要问题上进行进一步训练的。 GPT2-Chinese 参考：https://github.com/Morizeyao/GPT2-Chinese GPT2-chitchat参考：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/yangjianxin1/GPT2-chitchat 项目工作流程详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/113869509 本项目为GPT2-chitchat稍作修改的内容，在此也感谢大佬的分享。 由于NLPCC的摘要数据为新闻语料，涉及话题和内容较多，应用在垂直领域下效果会好一些。