最近直到凌晨兩點后臺還收到不少粉絲消息：

? xx資料你是在哪里找的？ ? 這個可視化圖怎么做啊？ ? 論文被導師批的一無是處，實驗數(shù)據(jù)沒有可視化，密密麻麻看不清.....

他們不是個例，作為科研人都要面對看不完的文獻、無盡的實驗調(diào)研以及反復修改的論文；

難道就沒有更便捷有效的方法嗎？

當然不是。

授人以魚不如授人以漁，今天我就把自己最新私藏，并親測好用的方法分享給大家。

● 檢索文獻資料 ●

做文獻綜述時，得把握好科研熱點和前沿領域方向。

用AI檢索文獻，可以快速定位最有影響力的文獻和重要作者，在短短幾秒內(nèi)返回大量精準文獻，幫你圈住選題。

● 文獻翻譯 ●

科研需要查閱翻譯多個國家的相關研究成果，利用AI，可以快速翻譯全球范圍內(nèi)的文獻，方便進行系統(tǒng)的綜述和分析。

● 可視化圖表 ●

不少同學還在用PPT、Excel手動繪制圖表，碰上ddl就更焦灼了。

AI能把數(shù)據(jù)自動輸出成韋恩圖、散點圖，甚至一鍵生成醫(yī)學專業(yè)的微生物、組織圖形模板，讓你躺著就做出高級專業(yè)圖表。

● 論文配圖 ●

美觀舒適的插圖在SCI論文中必不可少。

用AI能夠快速匹配到合適的素材，只需要通過簡單排版和組合，也能成為文章亮點。

朋友恍然大悟，“難怪別人一年3篇SCI，自己連個普刊都上不了，原來是點錯了技能樹！“

于是，她也加入了AI學習大軍。之后突然像打通了任督二脈，不斷取得正向反饋:

不再浪費大量時間在搜索上，只需看幾篇核心文章；

面對一堆資料不再迷茫，總能快速提煉總結；

被導師夸有邏輯、論據(jù)充分，可以嘗試投稿......

想不到AI的魔力這么大，為她原本頹廢的讀研生活注入了活力。

02

很多人抱著一腔熱血做科研，但最后卻發(fā)現(xiàn)自己把腦力活干成了體力活。

在沒日沒夜讀文章、收數(shù)據(jù)，心急如焚趕DDL中，把初心都給消磨掉了。

所以培養(yǎng)一個幫忙搬磚的工具真是太重要了，重復性、無意義的勞動只會讓人陷入內(nèi)耗。

像一些基礎科研雜活，直接交給AI都能搞定：

● 文獻閱讀總結●

用AI自動閱讀、提煉文獻要點，幾分鐘就抓住核心思路和觀點，大大節(jié)省了前期工作。

● 論文潤色和排版 ●

提交時論文膽戰(zhàn)心驚，生怕犯一些低級錯誤。

用AI輔助修改，可以自動幫忙檢測和糾正你的排版、語法等錯誤，避免被導師罵狗血淋頭。

不僅如此，如今AI在科研界也受到不少學者青睞，大佬們都將它視為未來的科研趨勢。

中國科學院院士也指出，“生物、化學、材料、工程等傳統(tǒng)領域都將成為AI的主戰(zhàn)場，同時也將催生新一代的產(chǎn)業(yè)模式。”

在做一些深度、復雜的探索上，它也毫不遜色。

● 臨床模型建立與預測 ●

比如近年來醫(yī)學研究領域備受重視的預測模型，讓有些科研新人抓耳撓腮。

而AI可以逐步幫你建立思路和方法，讓你快速構建起一個合格的模型！

● 醫(yī)學實驗設計與優(yōu)化 ●

遇到放養(yǎng)式導師，AI還可以為你提供指導。

簡單提供實驗目的、方法和材料等信息，AI可生成詳細的實驗方案，也可對你已有的方案進行評估可優(yōu)化，減少實驗的消耗。

伴隨著AI在科研領域的廣泛應用，未來不會AI的人，就相當于科研小白。

想要在這個領域深耕，還是強烈建議早點入門AI。

現(xiàn)在市面上的AI課程魚龍混雜，有些教得淺，直接粗暴甩個工具包給你用，實際什么都沒學到。

風變科技作為一家擅長發(fā)掘趨勢、致力前沿技術推廣的公司，早就是數(shù)字化領域的教育行家。

先后將Python、智能化交易、RPA等原本屬于少數(shù)人的技能普及化，八年內(nèi)培養(yǎng)了1200萬+學員，還被工業(yè)和信息化部教育與考試中心評定為“工業(yè)和信息化人才培養(yǎng)工程培訓基地”。

今年是AI徹底爆發(fā)的元年，它正以前所未有的速度顛覆傳統(tǒng)的職場和生活方式。

為了讓更多人享受到這項前沿科技，風變早已跟國內(nèi)500強大廠簽署合作——接入科大訊飛的AI大模型。

并針對0基礎小白，打磨了一套AIGC一站式持續(xù)成長方案:

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市面上不少課程，只是純粹的工具課，隨便演示幾個功能就結束了，缺乏明確的行業(yè)使用場景。

風變課程結合n個現(xiàn)實場景：比如如何讓AI快速出幾十張圖、對視頻進行換臉、下班前出完方案……

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