大家都是怎么写论文的

部署运行你感兴趣的模型镜像

今天花了8个小时的时间写2篇课程论文,由于是专业课的原因,所以交叉度很高,我就只写了一篇,但是结合了两门课的内容,反正是单独上交给不同的课程老师,他们应该不会发现。大家都是怎么写论文的(虽然我知道这样做不好,但是我真的不喜欢写论文,I love programming!)

我不知道大家都是怎么写论文的,是照抄不误?重新排版?更新数据?从多篇论文中ctrl + c / ctrl + v?。。。之前在网上看到一句话:我们不生产论文,我们只是知网的搬运工。很明显是改编自某山泉的广告语,只是为了说明真的不想写论文啊,这样子抄来抄去有意思吗?虽说天下文章一大抄,但这种看你会抄不会抄来衡量你的论文水平然后给你期末成绩的做法真让人感到无奈~

我写论文前一般先到google学术或中国知网下载十篇左右的与我要写的主题相关的论文,全部看完后挑出一篇我喜欢的而且比较容易模仿的学术论文,然后将其作为我写作的模板,接下来就是看看与这个写作主题相关的最近的新闻,然后更新模板论文的数据,重新排版,按照模板论文的分析思路分析自己所得到的数据,更换一下参考文献等。其实大部分时间是在模仿,而不是在创新。我也不是简单的抄,而是参考他们的想法,然后自己找数据分析。

不过我这种做法给那些照抄不完的人来说也是五十步笑一百步。知道自己很讨厌写论文,所以也就没打算考研,今明两天是考研的日期,究竟有多少人是为了学术研究而去考研的,真的很难讲,特别是现在有些研究生学习时间已被压缩成1年,1年能学到什么东西?我最近一直在学android开发,感觉自己还蛮喜欢的。工作签了深圳的一家物流企业,身份是管培生,培训机制、晋升制度、福利待遇都还挺好。

我还有一篇毕业论文要写,还有3本android开发书籍要看,明年3月中旬要过去深圳实习。其实我还是挺忙的~加油baby~

 

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Facefusion

Facefusion

AI应用

FaceFusion是全新一代AI换脸工具,无需安装,一键运行,可以完成去遮挡,高清化,卡通脸一键替换,并且Nvidia/AMD等显卡全平台支持

### 使用AI工具撰科研论文的方法与案例 近年来,随着人工智能技术的快速发展,AI工具在科研领域的应用越来越广泛。以下是一些使用AI工具撰科研论文的方法和案例: #### 方法一:利用AI助手生成论文大纲 维普科创助手等AI工具能够根据用户输入的主题和关键词生成初步的论文大纲模板[^2]。例如,当研究主题为“人工智能在教育中的应用”时,AI工具可以生成包含现状分析、优势与挑战探讨以及具体应用案例剖析等多个板块的大纲。用户可以根据实际研究需求对这些板块进行调整和完善,从而确保论文逻辑清晰且层次分明。 #### 方法二:通过AI研读功能提取文献核心要点 AI工具如维普科创助手提供了强大的文献研读功能[^1]。用户在阅读文献时,可以通过与AI助手互动来获取关键信息总结、技术细节阐释或方法论解析。此外,AI还能提供论文概要和章节速览等服务,帮助用户从海量文献中迅速提取核心要点并节省时间。同时,支持将解读结果保存为笔记,构建个性化的知识体系以备后续创作之用。 #### 方法三:借助大语言模型完成内容生成与数据分析 大语言模型(如ChatGPT和DeepSeek)经过深度学习训练及大规模语料库积累后,具备了筛选文献、生成论文内容、进行数据分析以及优化机器学习模型的能力[^3]。科研人员可以利用这类模型完成从初稿撰到深入分析的整个过程,显著提高工作效率。 #### 方法四:设计系统化文献处理流程 为了高效地从大量文献中提取核心信息,可以参考以下步骤: 1. **文献阅读与笔记方法**:采用批判性阅读策略,记录每篇文献的主要观点、实验设计及其结论。 2. **关键信息提取模板**:创建标准化表格用于整理各篇文章的关键要素,如研究问题、方法论、数据来源及发现。 3. **文献对比分析框架**:建立矩阵式比较结构,明确不同研究之间的异同点及其对当前课题的意义。 4. **识别研究趋势、争议点与理论发展**:定期回顾所收集资料,寻找出现频率较高的主题方向,并标注存在分歧之处。 #### 案例分享 某位研究生在其硕士毕业论文作过程中尝试了上述方法之一——即运用AI助手生成论文框架并结合人工修改完善最终版本。他首先确定了自己的研究领域为“区块链技术在供应链管理中的应用”,然后借助AI工具快速搭建了一个包含背景介绍、相关工作综述、技术创新点阐述等内容模块的基础架构。在此基础上,他还利用AI提供的文献摘要功能挑选出了最具代表性的几篇高质量参考资料作为支撑材料,并按照预设模板逐一拆解其贡献部分加以引用说明。最终,在短短两周时间内完成了高质量的第一稿撰任务。 ```python # 示例代码:如何使用Python调用API接口实现自动摘要生成 import requests def generate_summary(api_key, text): url = "https://api.example.com/summarize" payload = { 'text': text, 'apikey': api_key } response = requests.post(url, json=payload) if response.status_code == 200: return response.json()['summary'] else: return None sample_text = "This is a sample paragraph for summarization." api_key = "your_api_key_here" summary = generate_summary(api_key, sample_text) print(summary) ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值