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英文论文润色应该怎么做
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英文论文润色应该怎么做

  在发表论文之前,论文润色通常是必不可少的环节,尤其是发表国外英文论文时,由于中英语言表达的差异,作者的论文可能会存在语法错误,因此需要进行英文论文润色。英文论文润色应该怎么做呢?   第一步是关于文章的结构,我们要调整文章的结构,结构的条理要清楚,但是要尊重文章的原有结构,否则可能越改越乱。   第二步是关于文章的数据,要保证数据的准确性和真实性,对那些表述模糊的数据和案例要进行适当的删减,如果数据不充分的话,需要寻找相关的数据进行补充。   第三步是对论文的材料进行再次的整合与修改。去粗取精、去伪存真。对引用的材料进行整合,使其能够简练准确地支持论文的观点。对不能支持文章的观点要大刀阔斧地进行删除,否则就会造成论文冗长。对于证据不足的文章,要重新去寻找充分的证明材料。对于引用的数据和名言之类的一定要保证其真实性。   第四步是关于语病的问题。由于一般论文的学术性很强,在语言的表达上面需要表达准确,同时要保证语句没有语病。如果论文投的是外文期刊的话,需要对翻译的句子进行修正,最起码要符合外语的表达习惯,不要出现语法的错误和单词拼写的错误。   审稿人一般会对我们的论文提出意见,但是不管怎样我们都不能改变论文原本的中心论点。在整体的表达上面,表达的脉络要清晰,语句上要表达通顺,论点清晰,论据充足。   第五步是引言。要先理清逻辑,寻找原文的内在联系,贴合文章的中心论点。可能遇到的难点是长句和中式句子。长句分为三种,单词数量多的句子、逻辑层次复杂的句子以及公式参数介绍的句子;中式句子即表达不地道、具有中式语言特色以及啰嗦重复的句子。面对这些问题,作者要灵活处理,力求将语言简化,使语言表达更加准确。   第六步是结论和参考文献。小编了解到结论部分是回顾论文所用方法、数据、得到的结果,与引言呼应。参考文献的格式注意与中文格式区分,只列正文中提到的文献,精确到页码,具体格式参照所投期刊。   第七步是摘要。摘要一般分为两种,informative和indicative,无论是哪种都需要注意明确地表达最重要的信息,使用过去式,一般少于250词,不要出现冗余信息、参考文献及图表公式等。   一篇优秀的SCI论文除了在实验、数据上下功夫,语言内容也要做到用词准确、简洁。因此,作者在进行英文论文润色时,要严谨细致,如此才能使语言内容达到这个地步。
公正转型|数字正义实考:Chatgtp水漫大学论文 教育与政策治理的新挑战
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公正转型|数字正义实考:Chatgtp水漫大学论文 教育与政策治理的新挑战

开工 大吉 2023/1/30 大/展/宏/兔 星期一 一览众山小-可持续城市与交通 #原文/Jeff Sparrow、Cailin Crowe #翻译/张国华、莫秋婷 #校验/众山小 #文献/赖思云 #编辑/众山小 #排版/众山小 人工智能变得越来越复杂,有人说它能够写学术论文. 但AI的入侵在什么时候构成作弊呢?关注我们的澳大利亚新闻直播博客获取最新更新;获取我们全天的新闻电子邮件、免费应用程序或每日新闻播客。则二反映了智慧城市在为城市发展和领导者决策带来便利的同时,在推进智能化、数字化的过程中也逐渐浮现出潜在的一系列问题:数字不公平、居民信任、技术安全、种族歧视……未来智慧城市的建设可能道路曲折,需要更多的社区参与、居民信任和公开透明。 大学教育 面临AI挑战 全机器人论文写作:大学教育面临人工智能挑战 #01 ✦ ✦ 人工智能 敲响大学的大门 已经有一段时间了! “在讲台前等待我的下一节课开始,我旁边的两个学生正在讨论哪个AI程序最适合写他们的论文。这是我标记的吗?人工智能论文? 历史学家卡拉·约内斯库(Carla Ionescu)上个月下旬发布的推文反馈出人们对人工智能对传统大学评估的影响越来越感到不安。“不可能,”她在推文上写到。“告诉我,我们还没到那儿。” 但人工智能敲响大学的大门已经有一段时间了。 2012年,计算机理论家Ben Goertzel提出了他所谓的“机器人大学生测试”,认为能够以与人类相同的方式获得学位的人工智能应该被视为有意识的。 Goertzel的想法—一个更著名的“图灵测试”的替代方案—可能仍然是一个思想实验,如果不是人工智能采用自然语言处理(NLP)的成功:最著名的是GPT-3,OpenAi创建的语言模型研究实验室。 两年前,计算机科学家Nassim Dehouche发表了一篇文章,证明GPT-3可以产生可无法检测到的反剽窃软件的可信学术论文。 “(我)发现输出的结果,”Dehouche告诉《澳大利亚卫报》,“无论是在可靠性还是原创性方面,都与优秀的本科生论文没有什么区别。(我的文章)最初的副标题是:“最好的行动时间是昨天,其次是现在”。它的目的是呼吁迫切需要至少更新我们对剽窃的概念。 Ben Goertzel提出了他所称的“机器人大学生测试”,认为能够以与人类相同的方式获得学位的人工智能应该被视为有意义的。 他认为,现在的我们已经远远超过了学生可以使用算法方法生成完整论文(和其他形式的写作)的时代。 “对于有抱负的作家来说,这将是一个很好的练习”他说,“是一种反向图灵测试:‘你能写出一页人工智能无法生成的文本,并解释为什么吗?’据我所知,除非有人报告了原始数学定理及其证明,否则这是不可能的。但我很想被证明是错误的。” 许多其他人现在也有同样的紧迫感。在新闻和评论文章中,GPT-3令人信服地阐述了它是否会对人类构成威胁(它说它没有),以及鲍勃·迪伦和威廉·莎士比亚风格的关于虐待动物的文字。 一篇关于人工智能论文写作的2021《福布斯》(Forbes)文章以一个戏剧性的小插曲中而达到高潮:“这篇文章是关于使用人工智能在学校写论文的文章,”它解释道,“是使用人工智能内容写作工具写的。” 当然,科技行业是在毫无根据的炒作而繁荣起来的。上个月,斯科特·格雷厄姆(S Scott Graham)在《高等教育内幕》(Inside Higher Education)的一篇文章中谈到鼓励学生使用该技术完成作业,结果喜忧参半。他说,最好的情况会满足最低的要求,但仅此而已。较弱的学生很挣扎,因为给系统提供有效的提示(然后编辑它的输出)需要足够高的写作技能,而这其实使人工智能变得多余。...
SCI论文润色的重要性
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SCI论文润色的重要性

近年来,市场上涌现出大量SCI润色服务公司,很多科学研究者对其持观望态度。 润色是否是必要的? 我认为答案是肯定的,SCI论文润色对于提升论文质量、增强学术影响力具有不可替代的作用。 接下来,我将跟大家详细探讨一下SCI论文润色的重要性。 首先,SCI论文润色有助于增强论文的逻辑性和连贯性。一篇好的SCI论文不仅要有丰富的数据和深入的分析,更要有严谨的逻辑和清晰的思路。润色专家可以帮助作者梳理思路、优化逻辑结构,使论文的论证更加严密、条理更加清晰。此外,润色专家还会对论文中的过渡句、连接词进行精心打磨,确保论文的连贯性和流畅性。 其次,SCI论文润色能够显著提升论文的语言质量。科研论文的语言应当准确、清晰、简洁,避免冗余和模糊。然而,由于我们并非英语母语者,在时间紧迫、语言习惯等因素的影响下往往难以做到语言上的尽善尽美。此时,专业的润色服务就显得尤为重要。通过润色,可以对论文中的语法错误、拼写错误、标点符号错误等进行逐一纠正,确保论文的语言准确无误。 再者,SCI论文润色能够提升论文的学术价值。在润色过程中,润色专家会对论文的研究背景、研究目的、研究方法、研究结果等进行深入分析和解读。通过这个过程,润色专家可以发现论文中的潜在价值和创新点,并提出针对性的建议和意见。这些建议和意见可以帮助作者更好地挖掘和呈现论文的学术价值,使论文在学术领域中获得更高的认可度和影响力。 最后,SCI论文润色还有助于提高论文的发表成功率。在SCI期刊的审稿过程中,语言质量、逻辑性和学术价值都是重要的评价标准。如果论文在这些方面存在不足,很可能会被审稿人拒之门外。而经过专业润色的SCI论文,在语言质量、逻辑性和学术价值方面都会有显著提升,从而增加论文被接收的机会。因此,对于想要在国际学术期刊上发表论文的作者来说,润色环节是不可或缺的一步。 这下,我想大家应该已经充分认识到SCI论文润色的重要性了吧? 希望今天的分享可以给大家带来帮助! 返回搜狐,查看更多 责任编辑:
芝加哥大学最新研究:GPT-4与财务预测,重塑财务分析的未来
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芝加哥大学最新研究:GPT-4与财务预测,重塑财务分析的未来

最近,芝加哥大学的研究团队发表了一篇突破性的研究,展示了大型语言模型(LLM),特别是 OpenAI 开发的 GPT-4,如何在财务报表分析领域取得了与专业分析师相匹配甚至超越的表现。这项研究不仅凸显了人工智能在高级财务分析中的潜力,也可能对未来的决策过程产生深远影响。 在这项研究中,GPT-4 被用来分析标准化且匿名的财务数据,如资产负债表和损益表,以预测企业的未来收益增长。研究结果令人瞩目——即便在缺乏任何文本背景的情况下,GPT-4 的性能依然出色。 * 芝加哥大学研究人员的一项研究发现,OpenAI 的 GPT-4 模型在预测企业收益方面的表现优于人类分析师,准确率达到 0.604,F1 得分达到 0.609。研究人员使用了一种新颖的方法,即提供结构化财务数据和“思路链”提示来指导 AI 的推理。(来源:芝加哥大学) 研究者引入了一个创新方法,即“思路链”技术,用以引导 GPT-4 模拟金融分析师的思维过程。通过这种方式,GPT-4 能够识别趋势、计算关键财务比率,并综合信息,从而形成对未来收益的预测。使用这一方法,GPT-4 在预测未来收益的方向上达到了 60% 的准确率,明显高于传统分析师的 53%-57% 准确率。 研究团队指出,LLM 的成功可能源于其庞大的知识库和卓越的模式识别能力。这些模型能够进行直觉式推理,即使在信息不完整的情况下也能作出判断。 * 芝加哥大学的研究人员通过向 GPT4 提供匿名标准化财务报表并用“思路链”提示引导其推理,测试了 GPT4 的财务分析能力。 然后,该模型预测了未来收益变化的方向、幅度和信心。 (来源: 芝加哥大学) 尽管语言模型在处理数值数据方面面临挑战,GPT-4 在这一领域的表现仍然引人注目。如研究合著者 Alex Kim 所述,尽管 LLM 在处理文本数据时表现出色,但其对数字的处理能力通常依赖于叙述上下文,而缺乏深入的数字推理能力。 虽然有评论指出,研究所用的“ANN”模型可能不代表量化金融领域的最新进展,但GPT-4 对专业机器学习模型的性能的匹敌,甚至超越人类专家的表现,都显示了它在财务领域潜在的颠覆性影响。...

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