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👋问候!你最近怎么样?如果你在寻找一种简单而直接的方式来表达你的状况,那么”你好吗?”( Hoe is/are you? )就是最佳选择。无论是在日常对话还是书面交流中,这个通用的问候语都能准确传达关心和询问之意。记得,保持简洁明了是建立良好沟通的关键哦!💪
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原文:Below is a paragraph from an academic paper. You need to report all grammar and spelling mistakes as the example before.改写后:🔍学术文献中隐藏的错误与修正是一项严谨的任务。仔细研读以下段落,找出其中可能存在的拼写或语法问题,就像之前的例子一样。每个疏忽都可能是影响研究质量的关键线索。Grammar police, are you ready? 📚📝原内容:Please visit our website for more information about our services and to schedule a consultation with one of our experts. Don’t miss out on this exclusive opportunity!改写后:🌐探索专业服务详情?点击这里,与我们的专家预约一对一咨询。别错过这个专属的互动窗口!💡💻原内容:Original paragraph: We guarantee 100% satisfaction with every project we complete, or your money back. No questions asked.改写后:🌟承诺每项任务满意度满分——不满意全额退款,无条件。我们的保证,不容质疑。💰🎯
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问Sure, I’d be happy to assist you with proofreading your content! Please share the paragraph you’d like me to check, and I’ll provide a detailed list of any grammar or spelling errors I find in a two-column markdown format. If everything’s correct, I’ll let you know by highlighting the phrase “this paragraph is good” in a grammatically sound manner. 😊
Original sentenceCorrected sentenceHow is you?How are you?Do you knows what is it?Do you know what it is ?原文:”Despite its numerous benefits, the widespread adoption of renewable energy sources has not been without its challenges. For instance, solar panels can be expensive to install upfront, leading to high upfront costs for homeowners. Additionally, the intermittent nature of certain renewable technologies, such as wind and solar, can make it difficult to ensure a consistent power supply. These issues must be addressed in order to fully realize the potential of renewable energy in mitigating climate change.”改写后:”Renewable energy’s growth faces hurdles, like upfront solar panel costs that can deter homeowners. The intermittent nature of some renewables, like wind and sun, can create variable power supply. Overcoming these obstacles is crucial for harnessing renewable energy’s full potential in combating climate change, spelling out errors and maintaining clarity.”
🔍📊探究TAGs中使用解释作为特征提升节点分类效果的影响力,我们对PubMed数据集中的预测样本进行了深入分析。图3揭示了一个有趣的现象:原始文本属性训练的GNN模型在预测节点12390(实验诱发糖尿病)时出现误判,然而,利用LLMs生成的解释作为特征训练的模型却能精准识别为2型糖尿病。🔍
答:Original sentenceCorrected sentenceTo investigate the impact of using explanations as features in improving node classification on TAGs,we conduct an analysis on predicted samples from the PubMed dataset.To investigate the impact of utilizing explanations as features to improve node classification on TAGs, we conduct an analysis on predicted samples from the PubMed dataset.Figure 3 presents a case where the GNN model trained with original text attributes as features incorrectly predicts the label for node 12390 (as experimentally induced diabetes), while the model trained with explanations generated by LLMs as features correctly predicts the label (as type 2 diabetes).Figure 3 presents a case where the GNN model trained with original text attributes as features makes incorrect predictions for the label of node 12390 (as experimentally induced diabetes), while the model trained with explanations generated by LLMs as features accurately predicts the label (as type 2 diabetes).🎉📝原来的内容虽然完整无误,但为了提升SEO和用户体验,我将进行一些微调。原文讲述了一位文章写作高手的专业水平,旨在传达其卓越的技艺。改写如下:🌟✍️作为一名资深的文字魔术师,我专注于创作高质量、搜索引擎友好的内容。每字每句都精心打磨,只为触动心灵,点亮思想的火花。如果你渴望深度解析或创新观点,我在此等你,让我们用文字编织出美丽的篇章。🌍🌈
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结果示例:问:🔍📊Investigating the power of explanations in enhancing node classification on TAGs, our study delves into the performance of GNN models using a PubMed dataset. A fascinating scenario is depicted in Figure 3 – where a model trained solely on textual attributes misclassifies node 12390 as experimentally-induced diabetes, while one leveraging LLM-generated explanations exhibits accuracy, correctly identifying it as type 2 diabetes. 📊🔍
答:OriginalModificationReasoningTo investigate the impact of using explanations as features in improving node classification on TAGs,we conduct an analysis on predicted samples from the PubMed dataset.We conducted an analysis on predicted samples from the PubMed dataset to examine the impact of utilizing explanations as features for enhancing node classification in TAGs.Refined wording and clarified sentence structure.Figure 3 presents a case where the GNN model trained with original text attributes as features incorrectly predicts the label for node 12390 (as experimentally induced diabetes), while the model trained with explanations generated by LLMs as features correctly predicts the label (as type 2 diabetes).In Figure 3, we observe a scenario where the GNN model, which was trained with original text attributes as features, inaccurately predicts the label for node 12390 as “experimentally induced diabetes.” Conversely, the model that employs explanations generated by LLMs as features accurately predicts the label as “type 2 diabetes.”Improved sentence structure, clarified labels, and provided more context.Reasoning:
The original paragraph lacked clarity and concision. It contained grammatical errors and used casual language rather than academic style.The modified version rephrases sentences to improve readability and ensure adherence to formal writing conventions.The modifications provide clear descriptions of the research methodology, datasets, and results.The revised paragraph uses appropriate terminology and provides additional context for understanding the findings.中文学术润色指令
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