使用ChatGPT写论文,只需四步突破论文写作瓶颈!
欢迎关注,为大家带来最酷最有效的智能AI学术科研写作攻略。关于使用ChatGPT等AI学术科研的相关问题可以和作者七哥(yida985)交流
地表最强大的高级学术AI专业版已经开放,拥有全球领先的GPT学术科研应用,有兴趣的朋友可以联系获取试用,联系七哥获取学术AI使用教程。

本文讲给大家讲解如何利用chatgpt撰写学术论文,以下是细化的每个步骤,并提供专业详细的说明,以及相应的公式化指令。
一、论文主题和研究问题的精确定位
在学术研究中,精确地定位论文主题和研究问题是确保研究相关性和创新性的关键。这要求对现有文献进行彻底的回顾,识别研究领域的知识空白,并基于此提出具有理论和实践意义的研究问题。此外,研究问题应当是可操作的,即可以通过科学方法进行实证检验。
提示词指令:
根据最新的跨学科研究趋势,分析『[具体研究领域]』中尚未充分探讨的问题。请提供至少三个潜在的研究问题,并评估它们的研究价值、理论与实证基础、以及可能的研究方法和数据分析技术。
二、数据分析和解释
数据分析是将原始数据转化为有意义信息的过程。在学术写作中,这不仅包括选择合适的统计模型和计算工具,还包括对结果的深入解释,以及如何将这些结果与现有的理论框架和实证研究相联系。此外,数据分析应考虑到数据的可靠性、有效性和可能的偏差。
提示词指令:
针对我的论文《[论文标题]》,我已经收集了包括[数据类型]在内的数据集。请运用[具体统计技术,如生存分析、聚类分析等],提供对这些数据的详细分析,并解释其对我的研究假设的支持或反驳。
三、研究方法和实验设计
选择合适的研究方法和实验设计是确保研究结果有效性和可信度的基础。这要求作者对各种定性和定量研究方法有深入的了解,并能够根据研究目标、数据特性和资源限制来选择最合适的方法。此外,实验设计应当考虑到控制变量、随机化、盲法等要素,以减少偏差和提高研究的内部和外部有效性。
提示词指令:
在准备《[论文标题]》的研究方法部分时,我计划采用[具体的研究设计,如随机对照试验、案例研究等]。请评估该设计的优缺点,并提供改进方案,包括如何提高样本代表性、控制潜在的混杂变量,以及增强研究结果的普适性。
四、文献综述和引用
文献综述是展示研究者对相关领域广泛和深入理解的环节。它不仅涉及对关键文献的搜集和整理,还包括对文献的批判性分析,以及如何将这些文献与当前研究问题和假设相联系。此外,文献综述应当遵循特定的引用规范,确保所有引用的准确性和完整性。
提示词指令:
为了撰写关于『[研究主题]』的文献综述,我需要一份涵盖该主题下[指定时间段]内的主要理论和实证研究的文献列表。请根据[指定的引用格式],为我提供每篇文献的摘要、研究贡献、以及与我的研究问题的相关性分析。

通过以上详细的步骤说明,以及针对性的公式化指令,我相信你可以更加精确地利用ChatGPT来优化你的论文写作过程。这些指令会帮助你获得更深入的学术支持,从而提升论文的质量和研究的效率
欢迎关注,为大家带来最有效的智能AI论文写作攻略。关于使用ChatGPT等AI学术科研工具的相关问题可以作者交流沟通
相关文章:
使用ChatGPT写论文,只需四步突破论文写作瓶颈!
欢迎关注,为大家带来最酷最有效的智能AI学术科研写作攻略。关于使用ChatGPT等AI学术科研的相关问题可以和作者七哥(yida985)交流 地表最强大的高级学术AI专业版已经开放,拥有全球领先的GPT学术科研应用,有兴趣的朋友可…...
神领物流项目第一天
文章目录 聚焦快递领域首先第一个是验证码模块流程登录接口权限管家 聚焦快递领域 首先第一个是验证码模块流程 首先生成验证码的流程 可以使用工具类去生成验证码 LineCaptcha lineCaptcha CaptchaUtil.createLineCaptcha(160, 60, 4, 26);// 获取值然后存入redis中 strin…...
[作业]10 枚举-排列类
作业: 已做: #include <iostream> using namespace std; int n; int a[100]; void func(int ,int); int main(){cin>>n;func(0,n);return 0; } void func(int k,int m){if(k>m-1){for(int i0;i<m;i){cout<<a[i];}cout<<en…...
vue2(vue-cli3x[vue.config.js])使用cesium新版(1.117.0)配置过程
看来很多解决方法都没有办法,最后终于。呜呜呜呜 这里我用的是vue-cli去搭建的项目的vue2 项目,其实不建议用vue2搭配cesium。因为目前cesium停止了对vue2的版本更新,现在默认安装都是vue3版本,因此需要控制版本,否则…...
【深度学习】常用命令行指令汇总
这些指令对于管理深度学习环境、监控资源使用、调试程序等方面 查看显卡使用情况 要实时监控NVIDIA显卡的状态,可以使用命令: nvidia-smi -l 1这条命令会每秒刷新一次显卡的使用情况,包括GPU利用率、显存使用情况等。 查看当前Python环境 查看当前使用的Python环境,可…...
谷粒商城学习-11-docker安装redis
文章目录 一,拉取Redis镜像1,搜索Redis的Docker镜像2,拉取Redis镜像3,查看已经拉取的镜像 二,创建、启动Redis容器1,创建redis配置文件2,创建及运行Redis容器3,使用docker ps查看运行…...
C++:类继承是什么,怎么继承
一、类继承是什么 首先了解什么是基类,什么是派生类 在面向对象编程中,基类(Base Class 或 Superclass)是一个类的模板,它定义了一些通用的属性和行为。子类(Derived Class 或 Inheritance)可…...
期权学习必看圣书:《3小时快学期权》要在哪里看?
今天带你了解期权学习必看圣书:《3小时快学期权》要在哪里看?《3小时快学期权》是一本关于股票期权基础知识的书籍。 它旨在通过简明、易懂的语言和实用的案例,让读者在短时间内掌握股票期权的基本概念、操作方法和投资策略。通过这本书&…...
Keepalived 双机热备
1. Keepalived 双机热备 keepalived主要用来提供故障切换(failover)和健康检查(Health Checking)。 1.2 Keepalived 热备方式 Keepalived 采用VRRP (Virtual Router Redundancy Protocol,虚拟路由冗…...
基于React和TypeScript的开源白板项目(Github项目分享)
在学习前端开发的过程中,有时候我们需要一些有趣的项目来提升我们的技能。今天我要给大家介绍的是一个非常酷的项目——NinjaSketch,这是一个用React和TypeScript构建的简易白板工具。这个项目使用了Rough.js来实现手绘风格的效果。尽管这个应用不是响应…...
1019记录
人瑞 - SDK - 外派米哈游 1,接口测试的工具 回答的是postman, 改进:JMeter 2,接口502,什么问题导致的?如何定位? 参考答案:502错误定义:是网关错误, 通俗…...
详细设计与概要设计区别-慧哥充电桩开源系统
概要设计更侧重于系统的整体构架和模块划分,而详细设计则关注具体模块的实现细节。在软件开发过程中,这两个阶段虽然紧密相关,但它们各自有着不同的目标和方法。以下是具体分析: 目标 概要设计:概要设计关注系统整体架…...
vue3 引入百度地图的三种方式
本次也是正好写了一个基于VUE3和百度地图的设计,但奈何第一次使用百度地图,在学习的途中遇到了很多问题,也发现网上的材料相对较少,因此做出了一些小总结,后续还会更新。 一、直接引入 直接在public中的index.html中进…...
鸿蒙开发设备管理:【@ohos.usb (USB管理)】
USB管理 本模块主要提供管理USB设备的相关功能,包括查询USB设备列表、批量数据传输、控制命令传输、权限控制等。 说明: 本模块首批接口从API version 8开始支持。后续版本的新增接口,采用上角标单独标记接口的起始版本。 导入模块 import …...
Golang | Leetcode Golang题解之第204题计数质数
题目: 题解: func countPrimes(n int) int {primes : []int{}isPrime : make([]bool, n)for i : range isPrime {isPrime[i] true}for i : 2; i < n; i {if isPrime[i] {primes append(primes, i)}for _, p : range primes {if i*p > n {break}…...
ELK日志系统和Filebeat采集器的学习总结
ELK是ElasticSerach、Logstash、Kina Logstash负责采集数据,Logstash有三个插件,input、filter、output,filter插件作用是对采集的数据进行处理,过滤的,因此filter插件可以选,可以不用配置。 ElasticSear…...
QML-Grid和OpacityMask
一个格子条,点击缩短 import QtQuick 2.0 import QtQuick.Window 2.12 import QtQuick.Controls 2.5 //导入 import QtGraphicalEffects 1.12Window {id:windowwidth: 600height: 500color: "white"visible: trueGrid {visible: falseid:gridwidth:405he…...
MySQL的并发控制、事务、日志
目录 一.并发控制 1.锁机制 2.加锁与释放锁 二.事务(transactions) 1.事物的概念 2.ACID特性 3.事务隔离级别 三.日志 1.事务日志 2.错误日志 3.通用日志 4.慢查询日志 5.二进制日志 备份 一.并发控制 在 MySQL 中,并发控制是确…...
CNN文献综述
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是深度学习领域中的一种重要模型,主要用于图像识别和计算机视觉任务。其设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理,能够高效地处理图像和语音等数据。 基本原理…...
python语句前面有一个$是什么意思
“$”是汇编语言中的一个预定义符号,等价于当前正汇编到的段的当前偏移值。例如:指令“jmp $3”中的“$”表示当前这条指令在代码段中的偏移量。 代表当前指令的地址,如: data segment str1 db a,b,c,d leng equ $-str 就是当前地…...
golang循环变量捕获问题
在 Go 语言中,当在循环中启动协程(goroutine)时,如果在协程闭包中直接引用循环变量,可能会遇到一个常见的陷阱 - 循环变量捕获问题。让我详细解释一下: 问题背景 看这个代码片段: fo…...
R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解
R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解 一、项目概述 本文将构建一个完整的R语言AI部署解决方案,实现鸢尾花分类模型的训练、保存、离线部署和预测功能。核心特点: 100%离线运行能力自包含环境依赖生产级错误处理跨平台兼容性模型版本管理# 文件结构说明 Iris_AI_Deployme…...
DockerHub与私有镜像仓库在容器化中的应用与管理
哈喽,大家好,我是左手python! Docker Hub的应用与管理 Docker Hub的基本概念与使用方法 Docker Hub是Docker官方提供的一个公共镜像仓库,用户可以在其中找到各种操作系统、软件和应用的镜像。开发者可以通过Docker Hub轻松获取所…...
蓝牙 BLE 扫描面试题大全(2):进阶面试题与实战演练
前文覆盖了 BLE 扫描的基础概念与经典问题蓝牙 BLE 扫描面试题大全(1):从基础到实战的深度解析-CSDN博客,但实际面试中,企业更关注候选人对复杂场景的应对能力(如多设备并发扫描、低功耗与高发现率的平衡)和前沿技术的…...
MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models
CODE : https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA,它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构…...
【CSS position 属性】static、relative、fixed、absolute 、sticky详细介绍,多层嵌套定位示例
文章目录 ★ position 的五种类型及基本用法 ★ 一、position 属性概述 二、position 的五种类型详解(初学者版) 1. static(默认值) 2. relative(相对定位) 3. absolute(绝对定位) 4. fixed(固定定位) 5. sticky(粘性定位) 三、定位元素的层级关系(z-i…...
多模态商品数据接口:融合图像、语音与文字的下一代商品详情体验
一、多模态商品数据接口的技术架构 (一)多模态数据融合引擎 跨模态语义对齐 通过Transformer架构实现图像、语音、文字的语义关联。例如,当用户上传一张“蓝色连衣裙”的图片时,接口可自动提取图像中的颜色(RGB值&…...
【算法训练营Day07】字符串part1
文章目录 反转字符串反转字符串II替换数字 反转字符串 题目链接:344. 反转字符串 双指针法,两个指针的元素直接调转即可 class Solution {public void reverseString(char[] s) {int head 0;int end s.length - 1;while(head < end) {char temp …...
【Go】3、Go语言进阶与依赖管理
前言 本系列文章参考自稀土掘金上的 【字节内部课】公开课,做自我学习总结整理。 Go语言并发编程 Go语言原生支持并发编程,它的核心机制是 Goroutine 协程、Channel 通道,并基于CSP(Communicating Sequential Processes࿰…...
Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析
Neo4j 的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。 Neo4j 的 Causal Clustering 架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务…...
