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文摘 2024-05-28 11:08 日本

最近读研的朋友说，每天除了吃饭睡觉，都在疯狂查文献、赶实验，她形容自己就像是“养鸡场的鸡拼命下蛋“。

但还是免不了在组会上挨批：

实验数据太差、文献提炼不够，论文跑题偏题严重......

几轮组会下来，她头越埋越低，眼窝日渐凹陷，整个人无比沮丧。

她不是个例，繁琐的实验和论文，秃噜了多少科研人的头发？

想要让自己的科研生涯好过点，整点黑科技是必须的！

一篇好的论文，就是科研人的硬通货。

论文好不好，全看有没有详实的文献支撑和数据、案例佐证。

面对海量信息，如何快速搜集你想要的资料就显得格外重要。

朋友向发表过几篇SCI的师姐求助后，师姐建议她，“试试用AI吧！”并当场秀了几招：

● 检索文献资料 ●

做文献综述时，得把握好科研热点和前沿领域方向。

用AI检索文献，可以快速定位最有影响力的文献和重要作者，在短短几秒内返回大量精准文献，帮你圈住选题。

● 文献翻译 ●

科研需要查阅翻译多个国家的相关研究成果，利用AI，可以快速翻译全球范围内的文献，方便进行系统的综述和分析。

● 可视化图表 ●

不少同学还在用PPT、Excel手动绘制图表，碰上ddl就更焦灼了。

AI能把数据自动输出成韦恩图、散点图，甚至一键生成医学专业的微生物、组织图形模板，让你躺着就做出高级专业图表。

● 论文配图 ●

美观舒适的插图在SCI论文中必不可少。

用AI能够快速匹配到合适的素材，只需要通过简单排版和组合，也能成为文章亮点。

朋友恍然大悟，“难怪别人一年3篇SCI，自己连个普刊都上不了，原来是点错了技能树！“

于是，她也加入了AI学习大军。之后突然像打通了任督二脉，不断取得正向反馈:

不再浪费大量时间在搜索上，只需看几篇核心文章；

面对一堆资料不再迷茫，总能快速提炼总结；

被导师夸有逻辑、论据充分，可以尝试投稿......

想不到AI的魔力这么大，为她原本颓废的读研生活注入了活力。

很多人抱着一腔热血做科研，但最后却发现自己把脑力活干成了体力活。

在没日没夜读文章、收数据，心急如焚赶DDL中，把初心都给消磨掉了。

所以培养一个帮忙搬砖的工具真是太重要了，重复性、无意义的劳动只会让人陷入内耗。

像一些基础科研杂活，直接交给AI都能搞定：

● 文献阅读总结●

用AI自动阅读、提炼文献要点，几分钟就抓住核心思路和观点，大大节省了前期工作。

● 论文排版 ●

提交时论文胆战心惊，生怕犯一些低级错误。

用AI可以自动帮忙检测和纠正你的排版、语法等错误，避免被导师骂狗血淋头。

不仅如此，如今AI在科研界也受到不少学者青睐，大佬们都将它视为未来的科研趋势。

同时指出，“生物、化学、材料、工程等传统领域都将成为AI的主战场，同时也将催生新一代的产业模式。”

在做一些深度、复杂的探索上，它也毫不逊色。

● 临床模型建立与预测 ●

比如近年来医学研究领域备受重视的预测模型，让有些科研新人抓耳挠腮。

而AI可以逐步帮你建立思路和方法，让你快速构建起一个合格的模型！

● 医学实验设计与优化 ●

遇到放养式导师，AI还可以为你提供指导。

简单提供实验目的、方法和材料等信息，AI可生成详细的实验方案，也可对你已有的方案进行评估可优化，减少实验的消耗。

伴随着AI在科研领域的广泛应用，未来不会AI的人，就相当于科研小白。

想要在这个领域深耕，还是强烈建议早点入门AI。

现在市面上的AI课程鱼龙混杂，有些教得浅，直接粗暴甩个工具包给你用，实际什么都没学到。

风变科技作为一家擅长发掘趋势、致力前沿技术推广的公司，早就是数字化领域的教育行家。

先后将Python、智能化交易、RPA等原本属于少数人的技能普及化，八年内培养了1200万+学员，还被工业和信息化部教育与考试中心评定为“工业和信息化人才培养工程培训基地”。

今年是AI彻底爆发的元年，它正以前所未有的速度颠覆传统的职场和生活方式。

为了让更多人享受到这项前沿科技，风变早已跟国内500强大厂签署合作——接入科大讯飞的AI大模型。

并针对0基础小白，打磨了一套AIGC一站式持续成长方案:

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