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不偏爱论文前沿信息_《偏爱》by(2024年12月实时热点)

内容来源：这家有保障所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

不偏爱论文

毕业论文写定量还是定性？过来人告诉你答案作为一个多年教学和学习经验的老手，我来给大家分享一下我的建议：毕业论文最好写定量研究，千万别选定性！为什么呢？让我来给你们分析一下。老师们的偏爱：定量研究更吃香 𐟓Š 首先，对于老师们来说，定量研究的论文分数通常比定性研究高。老师们更喜欢那种有数据支撑、结论明确的论文，而不是那些只靠理论和假设支撑的定性研究。学生们的困扰：定性研究更难搞 𐟘“ 从学生们的角度来看，定性研究真的不容易写。你需要对这个选题和相关的理论有深入的了解和涉猎，但这可不是短期能搞定的。结果就是，很多人凑不够字数，也说不清楚、说不深入。定量研究的优势：简单明了 𐟓ˆ 那么，定量研究有什么好处呢？简单来说，它主要围绕「提出假设、跑数据、描述结果、得出结论」这几个步骤展开。这些环节和数据表象都需要用大量的文字去描述，所以能覆盖全文80%的字数。而且，这种以客观数据运行得到的结论更加充足有力，比定性的、干瘪的、全靠说的结论有力得多，道理很容易说清楚，一目了然。老师们为什么偏爱定量？ 𐟧 从老师们的角度来看，定性的结论通常不如定量的结论透彻，所以在论证效果上不佳。另外，批阅的时候，如果看到一个学生使用了相关统计软件及统计方法从大量数据中提取出一个普适性结论，这种研究方法的技术难度要略强于定性研究。

𐟓š 北大核心与SCI：如何选择？ 𐟤” 北大核心和SCI，两者都是学术界的佼佼者，但它们究竟有何不同？哪个更适合你的研究呢？ 1️⃣ 𐟌 认可范围差异大：北大核心，作为中国的学术评价标准，在国内享有盛誉。然而，在国际舞台上，它的影响力可能稍逊于SCI，这是一个全球性的收录系统。 2️⃣ 𐟓– 期刊类型与语言：北大核心主要收录中文期刊，让国内学者在语言习惯上更无障碍。而SCI则包含大量英文期刊，虽然英文期刊占比高，但也可能因此带来语言上的挑战，如表达不清或逻辑混乱，从而降低论文的学术价值。 3️⃣ 𐟒𜠥‘表难度相当：别看北大核心和SCI有所不同，但在发表难度上，两者其实旗鼓相当。北大核心对文章质量要求极高，同时对作者背景也有一定要求。而SCI则更看重文章的质量，只要你的文章足够出色，其他条件如作者学历等都不会成为障碍。 4️⃣ 𐟌Ÿ 科研水平评价标准：无论是北大核心还是SCI，都是科研水平的重要评价标准。但具体认可度如何，还需看各单位的实际规定。有些单位可能更看重SCI，而有些单位则可能更偏爱国内的核心期刊。 𐟤𗢀♀️ 那么，究竟选哪个更好呢？这其实取决于你的个人需求和单位要求。如果你追求国际影响力，SCI无疑是个不错的选择。但如果你更看重国内认可度，北大核心也是个值得考虑的选项。总之，选择哪个更适合你，还需根据实际情况来定哦！

如何快速降低论文重复率？试试这个方法！嘿，大家好！今天我想和大家分享一个超级实用的小技巧，教你如何在一个小时内把论文的重复率从93.5%降到3.4%。是不是听起来很神奇？其实，只要掌握了几个关键步骤，你也可以轻松搞定论文降重！第一步：多语言翻译法 𐟌 首先，我们要充分利用各种翻译软件。你可以用百度翻译、有道翻译、谷歌翻译等等，重点是进行多语言转换和多次反复翻译。我的个人经验是，先用韩语翻译，再转成英语，最后再转成越南语。这样做不仅能改变句子的结构，还能让论文看起来更专业。第二步：专业软件改写 𐟒𛊦Ž夸‹来，我们需要使用一些专业的论文写作软件来进行全文改写。比如论文狗、papernew、paperdog知网这些软件都很不错。我个人偏爱用论文狗的智能降重加AI改写功能。在这个过程中，你可以利用一些免费的查重工具，把重复率降到大约20%，这样就能减少很多标红的内容。第三步：删除重复内容并续写 ✂️ 然后，我们需要手动删除那些仍然存在的重复内容，并使用chatgpt等工具进行续写。这样可以达到论文所需的字数要求。完成这些步骤后，我们再次进行查重，此时的重复率可以进一步降至10%以内，这已经达到了大多数学校的要求。如果你追求更严谨，可以使用清华万词王对单词和词组进行改写。最终结果 𐟎‰ 通过一个小时的努力，我的论文重复率被降低至3.4%，轻松毕业！这种方法大家可以试试看，真的非常有效！希望这篇小分享能帮到你们，祝大家都能顺利通过论文答辩！如果你有其他降重的小技巧，欢迎在评论区分享哦！𐟘Š

如何三年发表15篇SCI论文？ 𐟌Ÿ 写作顺序： 𐟓Š 图表先行不同的人有不同的写作习惯，但我个人偏爱“图表为先”的方法。图表对于实验性论文来说至关重要，它们能迅速直观地传达关键数据。好的图表不仅简洁美观，还能涵盖多方面信息。因此，我先从图表入手，确定好图表后，再用文字描述图表中的信息，阐述研究结果。接着，用逻辑性语言串联不同图表的描述，形成文章的结果部分。然后，基于结果进行讨论，得出结论。最后，补齐背景介绍，点明研究目的与意义，并完善试验方法和技术路线。 𐟓š 语言自然得体谈及SCI论文，语言问题不可避免。大部分主流SCI论文是英文的，对于非英语母语的人来说，语言是一道难关。我认为，虽然花大量时间也难以达到英语母语者那样自然流畅的书面英语水平，但我们可以追求简洁朴素，准确传递信息。不必追求辞藻华丽，而是让英文写作更加自然得体。

高考语文135分：议论文写作心得分享大家好，今天我想和大家分享一下如何在高考语文中拿到135分的高分。作为一个过来人，我深知高考的压力和重要性，所以希望能通过我的经验帮到正在奋斗的你们。为什么新高考偏爱议论文？𐟤” 首先，大家有没有注意到，新高考的语文试卷越来越偏向议论文？为什么全国卷越来越像上海卷，哲理性越来越强？其实，这是有原因的。高考的目的是为国家筛选人才，而国家现在最需要的是创新型人才。这里的创新力并不是指天马行空的想象力，而是指从新的角度看待事物的能力，也就是我们常说的思辨力。另外，作文题干越来越短也是一个趋势。这其实是为了增加对思考能力的考查。长题干的难点在于审题，这似乎和阅读理解的考察内容重合。而短题干则更能激发出不同的思考，更能反映考生思维广度的差异。评分标准是关键𐟓 高考作文的评分分为两个等级：基础等级和发展等级。基础等级主要是审题立意，只要不偏题，基本就能拿到切入分。而在发展等级中，有四个方面：深刻、丰富、文采、整体创新。注意，发展等级只需满足其一，在这一项上很突出就可以拿到满分！不是要四面玲珑，剩下几方面不太差就可以。深刻：写出独特且有深度的分论点！主论点大家都差不多，先得保证不偏题。丰富：用例和名言数量多广准。文采：要真文采！不要半文半白的假文采。整体创新：思路和主论点都比较剑走偏锋，要么30分以下，要么56分以上。我的个人经验𐟓– 我自己的情况是，看书不多，思维偏理性。虽然词藻不华丽，但分析问题很有条理。由于二三两条需要十多年来大量且持续的积累，比较难提升，第四条又风险太高，我也做不到无师自通。于是，我决定在文章的“深刻性”上下功夫。我开始形成属于自己的分析框架，不断丰富论证的层次和角度，从哲理书中积累几套底层逻辑和理论，承认、驾驭并优化自己冷峻的文风。终于，在高考中收获了好结果。总结𐟓 总的来说，高考作文的评分标准很明确，只要我们在“深刻性”上下功夫，多积累素材和理论，形成自己的分析框架，就能在高考中取得好成绩。希望我的经验能帮到大家，祝大家都能在高考中取得满意的成绩！

去澳洲留学真的有那么“水”吗？𐟤” 最近总有人问我，去澳洲读个硕士真的有那么“水”吗？其实，这个问题还真不好一概而论。首先，澳洲大学的录取标准确实相对宽松一些，尤其是对雅思和GPA的要求，在很多学校里都算不上特别高，尤其是那些非八大（非顶尖八所大学）的学校。𐟘… 其次，澳洲大学对学生的本科背景要求也不那么严格。很多双非（非顶尖大学）背景的学生也能顺利申请到澳洲的大学。相比之下，和UNSW、墨大、USYD这些学校排名相近的美国大学，很多时候基本上只有985背景的学生才能申请成功，有些特定的学校和专业，甚至更偏爱C9或者国内的Top2学生。再说说毕业难度，国外的大学毕业难度其实并不比国内低。每学期的论文作业频繁，成绩由多个部分组成，而且没有补考和毕业清考之类的机制。所以，别以为国外的大学就轻松，实际上每一门课都需要认真对待。总的来说，去澳洲留学并不像大家想象的那么“水”，但也绝对不算难到不可攀。每个人的体验和感受都不一样，关键在于自己如何去学习和生活。𐟌Ÿ

没有导师的偏爱？自己努力争取也可以！以前读书的时候，总觉得老师的偏爱特别重要。老师对成绩好的同学总是多看几眼，笑脸也多给几分，甚至很多好事都先想着他们。当时我对老师和那些好学生真是又爱又恨。但自从考上研究生后，我才发现，导师的偏爱其实没那么重要。更重要的是你自己的努力。我一开始读研的时候，除了上课，几乎见不到导师的人影。我也给导师发过几次消息，想让他带我一块写论文，但基本上是石沉大海。到了研一下学期，为了评国奖，我自己琢磨着写了几篇文章，还找编辑发了刊。结果国奖评上了，导师也知道我发了几篇刊。研二的时候，导师开始叫我帮忙做些事，每次布置的任务我都会认真完成。时间长了，跟导师的关系也近了不少。有一次趁着机会，我跟导师说了自己想发核心的想法。正好赶上导师有项目，他就直接带我写文章了。我也没辜负他的期望，研究生三年被他带着发了几篇核心。所以，大家不要觉得导师偏爱谁就心里不平衡。研究生阶段跟小学初中高中不一样，到了这个阶段，你要学会独立。虽然成年人的世界不全是利益，但离不开利益，这是一个很现实的问题。想要导师带你写文章，就得让导师看到你的价值。如果导师愿意带你，要感激；不愿意带你，那就自己努力，没必要怨恨。说实话，想要导师带着发论文，研究生期间一定要规划好自己的生活。有机会要抓住，不要等到导师给你个任务，自己又不想做，最后还想让导师带着发论文，那真是有点说不过去了。首先，要让导师看到你的野心和明确的研究生规划，比如三年发几篇核心，读多少文献，每天花多少时间在学术上。或者让导师看到你的能力，比如研一的时候靠着自己的努力发了几篇文章。如果导师太佛系，可以去找一些论文辅导的机构，现在很多这样的机构，选一个好一点的跟着学，不会写就跟着机构导师写，不会发论文就去找机构老师发。总之，研究生三年要做好单枪匹马的准备。你可能会成为那个没有导师带的同学，但只要努力去争取，时间会给你想要的答案。加油吧，宝子们！𐟒ꀀ

学生为何偏爱模板化作文？原因竟是这样！学生们为何钟爱模板化作文？答案很简单：因为这样最省心！𐟘… 原本复杂的写作过程，现在只需套用简单的模板，就能轻松应对。不需要绞尽脑汁，却能轻松获得高分，这样的好事谁不喜欢呢？写作本就是一项烧脑的活动，需要真心实意的投入和丰富的知识储备。但现在，这些都不再是问题，模板化作文正是学生们的救星。你以为学生们都喜欢动脑子吗？看看他们对英语抄写和几何证明的态度就知道了。所以，当遇到需要创新和思考的作文题目时，学生们往往会感到手足无措。他们平时背诵的范文失去了用武之地，又没有经过系统的审题和立意训练，自然会感到迷茫。有人可能会问，谁最反感应试教育？其实，学生和老师才是最大的受益者。因为应试教育简单易行，操作方便。他们正是通过应试教育来巩固自己的地位，维护现有的教育模式。如果真的要改变这种方式，学生们可能会叫苦连天。想象一下，下午三点放学后，没有抄写和背诵的任务，没有试卷和刷题的压力，而是要去图书馆查阅资料或者进行野外考察，然后写一篇小论文。这样的任务不仅让学生头疼，家长也会感到压力山大。所以，模板化作文虽然方便快捷，但也要注意其背后的隐患。毕竟，真正的写作是需要我们用心去思考和创作的。𐟓𐟒퀀

男友论文熬夜，我却想游公园昨天晚上，我偶然发现了一个美丽的公园，心里非常想去看看。然而，我的男朋友已经熬夜写了好几天的论文，这几天我们都没怎么好好在一起。昨天晚上，他的初稿终于完成了，交给了老师，他一定很累。我既想和他一起去公园，又担心他需要好好休息。于是，我陷入了纠结之中。这几天预报都有雨，出去玩是不可能的，这让我有些不高兴。他很快就察觉到了我的情绪变化，一直问我怎么了。我也没说，只是想让他猜出来。我故意气他，说我要一个人去晒太阳（他之前说过不可以一个人出去玩，要叫上他）。他听了之后有点生气，说他会陪我晒太阳。我依然说不要，坚持自己一个人去。我说了一些伤人的话，其实说完就后悔了。其实，我也知道自己这样做不对，想向他道歉，但就是说不出口。他似乎有些生气了，问我为什么总是说些伤人的话。我只是因为不开心才故意气他的，平时很少这样。他依然很有耐心地问我，然后我就说：“其实我也觉得自己不在理，但就是不开心。说出来又显得我太作了。”接着，我分享了那个公园的图片给他看，他就知道了我想去。然后他说那他明天早点起来陪我去。就这样，问题解决了。他真的很有耐心，总是宠着我。这让我有些恃宠而骄了（其实我原先是那种无条件选择委屈自己的人，也没有被偏爱过）。所以，这就是遇到了对的人吗？不过，我也反思了一下，不能总是让他让着我、哄着我。我也需要改变一些，比如遇到事情不能自己憋着，要告诉他；不能老是拒绝他，不接受他对我的好；也不能老是说“不”，更不能说一些伤人的话。

「诺贝尔奖为啥偏爱AI」今年的诺奖不简单，能救命！瑞典皇家科学院10月9日宣布，David Baker、Demis Hassabis和John M. Jumper获得2024年诺贝尔化学奖。你别说今年这个诺奖，我在现实中用过，所以先给个好评。如果说生理医学奖的microRNA是我自己前两年水了一篇论文有所接触，那么这个AI结构预测是我用它帮助过现实中的人。 01，蛋白结构预测帮了大忙 ——————————————— 一个很熟悉的朋友怀孕了，做了个基因检测，结果出问题了，孩子身上出现了一个罕见变异，这个变异甚至不在常见的数据库里，但是根据预测，这个变异是负面的。那么问题来了，这个孩子该不该要？所以朋友很担心，她也问了遗传医生，但是遗传医生给出的结论属于模棱两可的，所以就找到了我。当时我的压力也很大，所以就用尽全身的技能来做解读这个变异。 1，遗传家系分析。这是我做的第一步，就是用家系分析，因为人类对于遗传学乃至生命科学的认知非常浅显，所以家系分析反而是现实发生的相对可靠的证据，或者直白的说，如果家系里有这个变异且无症状，其实就是很扎实的证据。结果家系分析显示，这个变异是来自于父本，但是父本并没有表现症状。而这个朋友的第一个女儿也是杂合体，同样没表现症状（性别不一致）。按理说差不多了，不过这个时候还有一点担心，那就是，这个疾病发病年龄可能在青春期，所以目前还不完全根据父本以及第一个女儿来确定第二个孩子的状况。 2，DNA相关预测。这个就是做了一系列分析，包括变异可能的遗传影响，用各种数据来预测，但是基于DNA的预测毕竟还是有限，因为还是要落到发挥功能的蛋白质上。 3，蛋白质预测。于是，就要找蛋白质，但是，蛋白质是需要高级结构的，而这个，传统是只能找结构生物学来做。那么，就是，必须有人做过这个蛋白质才会看到结构，从而进一步分析结构。这时候发现，这个蛋白，并没有被测过结构，怎么办？搁在过去，这就麻烦了，但是现在有AI蛋白结构预测以及相关数据库。于是我就去做这个，并且对照数据库里的AI 蛋白结构。结果发现，这个点发生变异的位置，并不是该蛋白发挥作用的核心结构域位点，而是一个较为边缘的位置，而根据一系列计算，发现这个位置似乎也并不是特别重要。把这些结论综合起来后，我把相应的结论给了朋友，最后朋友思考后决定按照概率还是选择生下了这个宝宝。到目前，宝宝一切正常。当然，这也只能到这里了，因为，这是目前生物学的极限了，往后谁也没法去保证。所以，我很感激蛋白质AI结构预测，因为世界蛋白千千万，如果一个个测过去，得猴年马月才能搞定，但是有了AI预测蛋白质，速度快多了，而且对现实有很大的帮助。下面聊聊为什么要解决蛋白质结构的问题。 02，为什么要解决蛋白质结构的问题？ ———————————————————— 蛋白质是生命的核心执行者，这是一个很重要的点。为什么呢？提到生物，大家很多最熟悉的是DNA，当然，如果深入一些，会熟悉叫做中心法则的东西。 DNA，你有我有大家都有，如果DNA发生了变化，那么就会导致差异，而你我每个人都携带着上千万个DNA变异，这也是每个人差别的缘故。但是，这个差别，只在DNA上是意义不大的。因为，DNA这东西，是携带信息为主的，就比如，我们每个细胞基本上都有一套DNA（红细胞、生殖细胞略例外），所以我们提DNA的时候用各种组织都方便。而DNA要想发挥作用，那首先就要经过转录，变成RNA. RNA当然复杂，比如除了编码蛋白质的mRNA，还有一堆其他RNA，就是非编码RNA，当然，非编码RNA也是有很多作用，比如今年拿到诺奖的microRNA就是属于这一系列，此外还有lncRNA（长链非编码RNA）等也是热点，这些RNA对于基因有调节作用。但是，RNA的意义，也就到这里了，由于RNA易降解且结构相对简单，所以，它还是撑不起生命执行者这个步骤。因此必须到了另外一个更加实体的结构，那就是蛋白质。所以，蛋白质是生命的核心承担者，蛋白质是构成细胞的基本物质，是结构物质，是催化的酶，是运输的载体，是免疫的抗体，是调节的激素，可以说，蛋白质是生命的物质基础，是生命活动的主要承担者。但是，蛋白质和DNA不一样，尽管DNA、RNA也有空间结构，但是远不像蛋白质那样，必须要复杂的空间结构才能完成功能。所以，必须要有空间结构，蛋白质才能发挥作用，举个例子，酶必须有那个结构才能发挥作用，如果这个结构发生了变化，那么结合就会受影响。所以，要想研究蛋白质，必须解析蛋白质结构。 03，如何解析蛋白质结构？ ——————————————— 如何解析蛋白质结构？传统办法就是用结构解析，这东西，耗时耗力，难度很大。举个例子，新闻报道的一个做结构生物学的女博士，连续4年几乎每天工作17小时！做啥呢？就是努力的让蛋白以天然状态结晶，这也是被认为是天然的蛋白质结构。可以想象，做这个东西，工作量之大难以想象。正因为如此，做出来这东西，也往往能发顶刊，因为很基础嘛。 04，AI蛋白质结构预测 ———————————— 理论上，蛋白质是一个个氨基酸构成的，这些氨基酸本身有各种理化性质，比如两性解离、等电点等。但当很多氨基酸出现的时候，那么这些性质叠加起来就不容易去分析了。不过我们还是应该相信，哪怕是复杂的生命现象，背后也是有基本的理化性质，这也是为什么很多诺奖物理和化学竟然和生物有关。于是，我们需要努力的找规律，而这个规律的依据之一就是已有的蛋白质结构，这些分析过结构的蛋白质是序列明确、结构清晰的，对他们进行足够的分析，那么就可以寻找到一些规律，进而因此来预测出蛋白质的结构。比如我电脑里现在还存着以前学习的文件，就是关于蛋白质结构分析预测的。当然，这些预测还是相对原始的。而有了机器学习，尤其是AI 之后，这个学习速度要快多了，计算机的强大远超过我们的认知，能够发现一些我们不曾注意到的细节，而这些细节也会进一步加强对蛋白质的预测，使得蛋白质的结构预测越来越精准。举个例子，今年nature上的蛋白质预测文章，可以将蛋白质的预测性能提升到最大值的97%。这个预测效率已经非常高了。事实上很多时候，我们不一定需要100%精准的蛋白质结构，只需要相对精准的知道就可以了，那么接下来后续开发就容易多了。所以，AI帮了大忙。 05，蛋白质结构预测大有可为 ———————————————— 其实蛋白质结构意义很大，比如研究药物就是很典型的，尤其是生物药物，精准的结构可以更好的寻找到有效药物，比传统化学小分子选择更多，且效果更好。而且，在其他方面，比如疫苗预测上也很有意义。比如nature十大人物曹云龙，被称为新冠预测者。他的技术之一就是依据蛋白质结构来。比如，他发现新冠蛋白的某个位点可以降低病毒的免疫原性，帮助病毒逃避免疫反应，那么就可以猜测，未来的新出现毒株有可能从这个点上被筛选出来，于是我们就可以提前针对这个点做疫苗，到时候出现了就可以提前免疫。类似的有很多，甚至我们目前面临的很多难解的疾病，未来都可能从蛋白质结构的角度来寻找解决办法，而传统蛋白质结构研究速度是跟不上的，AI 可以。所以，AI预测结构，还真的大有可为。「2024年诺贝尔奖」「微博新知」

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