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教育   2024-05-16 13:17   德国  

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!
01

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。
02
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。

中国科学院院士也指出,“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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