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不输StyleWriter的SCI论文编辑润色工具——Chimp Rewriter
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不输StyleWriter的SCI论文编辑润色工具——Chimp Rewriter

在英文论文写作过程中,鉴于对写作水平的不自信,笔者喜欢尝试使用一些辅助工具来编辑、修改、润色自己的SCI论文。针对不同的论文编辑目的,笔者会选择不同的工具,比如抄袭检查,标点符号检查,语法检查,单词措辞释义,句子改写润色,段落总结概括,论文排版,论文插图绘制等等。 通过大量实践,笔者得出的结论就是,没有完美的工具,它们都有各自的优点及缺点,我们要学会筛选出合适的工具,来运用到自己的写作中,学会融会贯通。 笔者在之前的推文中详细介绍了上述编辑目的多款工具,不说最好用,但这些工具确实为我们的写作提供了很多便利。 本期推文主要介绍一款外国人开发的AI改述工具——Chimp Rewriter。笔者使用Chimp Rewriter工具的体验不弱于stylewriter(详情请见:SCI英润色软件——StyleWriter),Chimp Rewriter的具体使用方法请看下文(文末附Chimp Rewriter下载)。 Chimp Rewriter是什么? 首先,介绍一下Chimp Rewriter。 Chimp Rewriter是一个使用人工智能和自然语言处理文本,实现文章重写的工具。目前,已有超过31000名用户使用Chimp Rewriter撰写文章。Chimp Rewriter是需要安装的Windows应用程序,而不是基于云的web应用程序。 这是Chimp Rewriter的官方网站: https://chimprewriter.com/大家可以从这里了解一下这款软件。 根据官网的介绍,Chimp Rewriter具有以下5个特色: ✅ 只需要几秒钟就可以快速重写或转述文本内容; ✅ 可以提供新颖的文本重写、转述内容; ✅ 支持多语言重写; ✅ 一键就可以生成一篇文章; ✅ 源文件可以是文本、照片或视频。 官方给出的几个特色并不稀奇,接下来笔者就来详细介绍一下如何获取Chimp Rewriter,以及如何使用Chimp Rewriter来编辑润色我们的英文学术论文。 (1) 如何获取Chimp Rewriter Chimp Rewriter是需要下载和注册的。大家可以先用邮箱注册,然后会收到一封带有下载链接的邮件,再通过邮件的下载链接下载Chimp Rewriter的应用程序,安装好Chimp Rewriter,最后运行Chimp Rewriter,就可以登录使用了。 Chimp Rewriter的注册网址: https://chimprewriter.com/chimp-rewriter-trial/ 下图是注册页面,大家用邮箱注册,登录可以用邮箱登录。...
免费chatgpt人工智能写作!轻松实现论文润色
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免费chatgpt人工智能写作!轻松实现论文润色

使用免费的人工智能写作工具如 ChatGPT 进行论文润色和公众号文章编辑,虽然具有一定的便利性,但需要注意以下几点: 工具的局限性:虽然人工智能在自然语言处理方面取得了很大进展,但它们仍然无法完全替代人类的思考和创造性。这些工具可以帮助修改语法错误、提供词汇建议等,但在深入理解文章主题、情感表达和整体逻辑方面,它们的能力仍然有限。 学术不端风险:使用人工智能写作工具进行论文润色或内容生成,尤其是未经充分理解的自动文本生成,可能导致文本与已有文献或资料高度相似,从而引发学术不端的风险。 版权问题:在使用免费的人工智能写作工具时,需要注意版权问题。虽然这些工具生成的文本可能没有明确的版权归属,但在使用这些文本时仍需谨慎,避免侵犯他人的知识产权。 质量保证:虽然人工智能写作工具可以提供文本修改建议,但最终的质量保证仍需依赖作者自身的学术素养和写作能力。作者需要保持批判性思维,对工具生成的文本进行审慎判断和修改。 道德和法律考量:使用人工智能写作工具时,还需注意道德和法律层面的考量。在学术写作中,应遵循学术规范和道德标准,不得抄袭、剽窃他人的研究成果。 总之,虽然人工智能写作工具提供了一些便利,但在使用这些工具时,我们仍需保持审慎和批判性思维,以确保学术论文的质量和原创性。 【黑科技】5分钟3万字,附带ppt,开题报告,40篇真实中英文知网参考文献,查重超过10%退费! 点击【阅读原文】免费测试
【AI+农业】普渡大学2022博士论文《探索精益和绿色物联网 (IOT) 无线传感器框架:精准农业实践》,158页pdf
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【AI+农业】普渡大学2022博士论文《探索精益和绿色物联网 (IOT) 无线传感器框架:精准农业实践》,158页pdf

摘要: 美国中西部(印第安纳州)地区的作物生产一直面临环境和经济可持续性问题。化肥(氮和磷)的使用、农业机械燃料成本和劳动生产率的下降导致农业投入的使用没有得到优化,这些趋势一直在增加。相关文献综述描述了精益和绿色实践,如盈利能力(投资回报)、运营成本降低、危险废物减少、交付绩效和整体生产力,可在精准农业实践(可变灌溉、可变施肥、基于云的分析和用于农机导航的远程信息处理)。 综述文献描述了基于物联网 (IoT) 的精准农业实践的低采用率,例如可变速率肥料 (39%)、可变速率农药 (8%)、可变速率灌溉 (4%)、基于云的数据分析 ( 21 %) 和远程信息处理 (10 %) 在中西部作物生产者中。采用基于物联网的精准农业实践的障碍包括成本效益、电力要求、通信范围、数据延迟、数据可扩展性、数据存储、数据处理和数据互操作性。在基于物联网的精准农业实践中,对主题专家 (SME) (N=18) 进行了焦点小组访谈 (n=3),以了解和定义与障碍相关的决策变量。内容分析和随后的 ISM 模型为部署 IoT 无线传感器节点以提高性能提供了一种行动研究方法。这些改进使可变成本降低了 94%,功耗成本降低了 60%,并改进了数据互操作性和用户交互的基于物联网无线传感器的数据管道,从而改进了精准农业实践的采用。来自 IoT 传感器部署的性能数据 (n=2505) 的关系分析经验性地验证了 ISM 模型,并解释了功耗的变化,以缓解生产者采用 IoT 的情况。本研究开发了基于生长季节通过相关性预测物联网功耗的未来研究范围。 这项研究的意义告诉采用者(作物生产者)、研究人员和精准农业从业者,精益和绿色框架在很大程度上是由基于物联网传感器的精准农业解决方案中的成本和电力问题驱动的。 图:用于精准农业应用的物联网(IoT)无线传感器框架 1 引言 1.1 背景 基于氮磷肥施用量的增加趋势,美国中西部地区的玉米和大豆生产存在经济和环境问题(USDA NASS Indiana,2019 年)。运营成本和燃料消耗成本随着劳动生产率的下降而增加,导致农场净收入下降(USDA NASS Indiana,2019)。因此,可以通过采用精准农业应用(可变灌溉、可变施肥、基于分析和用于农机导航的远程信息处理),以改善农业运营和净盈利能力。然而,DeBoer &...
100篇人工智能论文
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100篇人工智能论文

AI/ML景观 这是一篇关于100篇 人工智能 论文的文章来帮助解开 人工智能 景观的神秘。最初的部分是关于基础知识,并提供一些重要的链接来加强你的基础。后一部分链接到一些伟大的研究论文,是为那些想了解理论和细节的高级实践者。 人工智能是一场正在改变人类生活和工作方式的革命。这是一个广义的概念,即机器能够以人类认为“智能”的方式执行任务——这个术语可以追溯到70年前(见这里的历史 https://medium.com/future-today/understanding-artificial-intelligence-f800b51c767f),艾伦·图灵定义了一个测试,图灵测试 ( https://en.wikipedia.org/wiki/Turing_test),用来测量机器表现出与人的智能行为相当或不可区分的智能行为的能力。革命有许多复杂的运动部分。我的目标是简化并提供一个关于这些复杂部分如何在一个3层蛋糕中组合在一起的观点。顶层是人工智能服务,即解决实际问题的真实应用程序,中间层是基本的ML算法,而底层是支持前两层的ML平台。 首先是基本定义,人工智能是由机器 ( https://en.wikipedia.org/wiki/Machine) 表现出来的智能( https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligence),而不是由人类表现出来的自然智能。机器学习(ML)是人工智能的一个子集,它基于这样一种理念:我们应该真正能够让机器访问数据,让它们自己学习。神经网络(NN)是ML的一个子集,在ML中,计算机系统被设计成像人脑一样通过对信息进行分类来工作。深度学习(Deep learning,DL)是ML的一个子集,它使用多层人工神经网络来解决诸如目标检测、语音识别和语言翻译等复杂问题。 关于AI、ML和DL之间的差异,可以在这里和这里找到一些很好的阅读资料。 https://towardsdatascience.com/notes-on-artificial-intelligence-ai-machine-learning-ml-and-deep-learning-dl-for-56e51a2071c2https://towardsdatascience.com/ai-machine-learning-deep-learning-explained-simply-7b553da5b960 神经网络的基础知识在这里和这里通过代码都有很好的解释。 https://gadictos.com/neural-network-pt1/https://towardsdatascience.com/first-neural-network-for-beginners-explained-with-code-4cfd37e06eafhttps://towardsdatascience.com/machine-learning-for-beginners-an-introduction-to-neural-networks-d49f22d238f9 人工智能可以根据这里解释的窄型、一般型或强型分类,也可以根据这里解释的反应机器、有限记忆、思维理论和自我意识的水平分类 。 https://www.javatpoint.com/types-of-artificial-intelligencehttps://www.aware.co.th/three-tiers-ai-automating-tomorrow-agi-asi-ani/ ML算法 ML算法可以分为有监督、无监督和强化学习(这里 https://www.newtechdojo.com/list-machine-learning-algorithms/、这里 https://towardsdatascience.com/types-of-machine-learning-algorithms-yo

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