scispace使用方法

写论文拍板很痛苦，我们来看一个产品， size space， 能够一键把 word 草稿变成 nature 和 i e 格砌框格式，并且它已经进化为超级 agent 来解决客源的最后三公里。 科研的时候，我们把时间浪费在调控上是非常不值得的。但是呢，我们也可观遇到了像 word 拍板、地狱、引用格式、灾难和降重物门。 space 提供的方案呢，不仅是拍板，而是一个全能科研助理。渣男五年，他已经进化了，从 a 境的去做科研的读写改头的全面路，基于他的 xmi 渲染引擎，更抠拍的溯源。 我们来具体看一下，选择刊上传草稿，它就可以对草稿进行处理解析，然后形成一个符合刊要求的格式。它背后的三大核心能力，一个是 sm 渲染引擎，能够把内容格式完整拆开。第二个是引用溯源，去验证你的引用是否是支持你的论点的。 第三个呢，就是通过语音进行降重，它解决了课程中最枯燥、最容易出错的环节，让你回归内容本身。使用也很简单，就用排版模式上传草稿，选择目标刊稿出投稿就可以了。 格式是论文的脸面，引用是论文的脊梁，把格式工作交给 science space， 把大脑资源留给科研发现，当然工具最好也只能辅助学术。诚信是底线，我是安迪，教你用 ai 解锁工作自由。

基于 size case 和 monsieur 文献计量学可视化 s c i 论文高效写作方法研究班开启从小白到精通的基于文献计量学论文写作之旅。 文献计量学是指用数学和统计学的方法，定量的分析一切知识载体的交叉科学。他是集数学、统计学、文献学为一体， 注重量化的综合性知识体系，特别是信息可视化技术手段和方法的运用，可直观的展示主题的研究发展历程、 研究现状、研究热点和发展态势。 set space of what's viewer 是使用最广泛的文献信息可视化软件工具，在理工、经管、法学、教育、农学、文史、 医学、艺术等学科中普遍应用，发文量逐年显著上升。本课程将采用理论与实践相结合， 通过文献计量学讲解、高效选题、数据库检索、数据下载、软件使用的八个专题详细讲解，让学员系统全面的掌握文献计量学的基本理论和知识，熟练掌握 says base 和 vaspire 分析技术， 最终实现从主题确定、数据分析、绘图、文章框架与写作全流程掌握一篇文献信息可视化分析报告、论文的思路、逻辑与技术方法。 课后建立导师助学群，有问题可随时跟老师沟通哦！直播时间，二零二三年七月一日到二日大家都在学的文献计量学，你还在等什么？快来加入我们一起学习吧！课程内容简要。

哈喽，大家好，知道赛哈不解封的消息了吗？艾力克三就在推腿上发文庆祝赛哈成立十周年的同时，给大家带来两个好消息， 第一，他一口气更新了两百多万篇文献。第二，塞哈尔的县令已经过期，所以宣布塞哈尔解封。 所以赛哈不解风对于科研学者来说，到底有多重要呢？各大出版商虽然对知识没有任何贡献，但却对论文作者和读者两边割韭菜。论文发表需要交版面费，几百美元到几千美元不等。 读者下载文章需要交费从几美元一篇到几十美元一篇不等。因此学术财富就成为了商人谋利的棋子。但对于各个学科来说，硕博论文 去看论文一定需要查找大量的文献，所以我们只能找论文，找到投秃了。但是艾利克三卓尔创办的腮哈出现了，就像官网的死 logo 说的一样，他使大部分的论文能够免费下载，造福了全世界的科研学者。 好，接下来给大家介绍使用塞号的三种正确方式，越往后越简单哦。 到外网，我们找到自己想要下载的文献，像这里的这篇文献， 官方下载是需要付费的。这个时候我们打开 sat 的网站， 然后将该篇论文的链接直接复制过去， 搜索一下就跳到了下载的界面，我们 点旁边的下载按钮就可以直接下载啦。第二种方式是给谷歌浏览器添加赛哈插件，在这里我们随便输入插件两个字，就会跳转到安装指引界面。我们点击下载扩展程序的压缩包，将压缩包解压， 然后回到谷歌浏览器，点击更多工具里面的扩展程序，打开开发者模式，加载已解压的扩展程序，选择三哈文件夹 就添加成功啦。这个时候我们回到文献界面，我们只需要选择右上角的扩展程序腮哈就可以跳转到下载界面就会方便很多啦。最后是第三种最便 解的方法。首先我们进入 spa 格登录注册后，我们点击右上角的工具，将我们的文章名称直接复制过来，就可以直接下载 pdf 文件了。 同样，我们可以在里面搜索其他的文章，比如搜索关键词 直接下载 pdf， 或者链接到塞号下载 pdf， 再也不用因为查找文件而头疼了。好啦，今天的视频就到这里了，希望对大家写论文有所帮助，我们下期视频再见！拜拜！

等等等等，现在都二零二六年了，你告诉我你还在用 word 排版，你还在用 word 调页边距，还在用 word 排公式， 哎，你知道吗？当当你在用 word 排版。呃，到第三十个公式的时候，隔壁实验室小源就是我，我已经完成了论文的翻译排版，然后我甚至还喝了一杯咖啡，然后刷了会短视频，然后打了会 csgo， 打了会英雄联盟，打了会王者荣耀，然后我还睡了一觉。 ok， 直接开始教学，不多废话 啊。好，现在我们开始直接进入教学，你们可以看到是我使用的的 ai 是 cloud， 然后我用的模板是，呃，一个 iqoo e 的 会议论文模板，我用这个这个模板进行教学， 然后这个 overleaf 的 话，它可以，你可以在上面搜其他其他的模板，比如说你看现在我搜的是 springer， 然后你搜 h b e 也有。然后我在网上找了一篇论文，随便找了一篇中文论文，然后我们复制粘贴， 然后把模板复制粘贴，然后再加一个头尾词。 ok， 只用这三步，然后我们的论文就能排版。好，大家可以看一下排版要花多少时间，然后现在，呃，现在我直接开始进行排版，然后中间的过程我会加速。 嗯，好的，现在 ai 已经把这篇论文排版好了，然后我们把它复制到呃，这里，然后我们看一下效果如何。 ok， 我 们看到右边，右边就是排好的。 ok， 然后我们看到了什么？就这里啊，这里有两个报错， 就关于图片的。呃，原因就是因为我们这个图片的路径可能有问题，然后这个报错的话，其实大家可以把这里复制给 ai， 然后让他帮你解决，这里我就自己解决，因为我知道这个图大概是第一个是图一，然后还有一个是图二。 啊，这个图二，这个图一 好，然后图一和图二我是随便采取了两个图案，然后大家可以看到论文已经排版好了，如果你正常的去排版这篇论文，我就算你最快，你可能要十分钟到二十分钟，但我现在用 ai， 我 只用了两分钟，呃，而且我刚刚是可以呃刷刷手机，然后看看电视。 ok， 本期的教学就到此结束了，大家可以关注我，然后我会把头一词放在评论区，或者说发给大家。

最近临近毕业，有的同学还没有发小论文，问我怎么办？那么我其实推荐你学习一下这个 sales space， 在中国之网上搜的 sales space 的话，呃，已经有一万多篇文章，而在英文数据库里面，呃，也有两千多篇文章。 学术的话啊，也有三万多快三万的文章。那么如果你想尽快发文的话，可以写一篇中文的啊，发一下，一个月写一篇，然后发了啊，很快也就能赶上。如果你想发高质量的话，也可以写一篇英文的啊，好好写，然后也能发那个优质文章。那么也需要系统的学习一下书啊，学习一下该方面的知识就可以了。

今天给大家分享一个我平时手动插入单条 reference 一个小方法，就比如这篇文章我就差不多写完了，然后我要插入一篇 reference， 我们要用到这个工具。首先呢是这个 scraper， 他这块有几种格式你可以选。比如说我要插入一片二里口，然后你就来到这个你，你找这片二里口的网址，把这个南本考笔下来放到这里。 yes， 有点慢啊。 ok， 来了你可以在这编辑一下，比如说 如果这少点什么东西，可以填个表格，把它补全了，这块让我就选赛。 之后呢，你就会来到这个页面下面的这种 intake situation， 你可以一点击就 copy to clipboard。 比如说你要是想，嗯 粘上这一大条，你就靠 beautifully bird。 之后呢，你就回到你的问道，找到 这个对应的这个顺序，把它一粘贴 匹配格式， nice 就进来啦。然后之前 我刚开始时候我还不太知道这种缩进是怎么做的，我给大家演示一下。回，我先给他缩回来啊， 我现在是长这样了。然后你把它都选选中之后，你看到上面这有一个小三角，一个一个，呃，就是对称这个小三角吗？像个沙漏一样的，你就移下面的这一组，看到不 一五个， ok 就来了。

如何产出 d p s i 画图篇？论文的命图占一半，论文中的图表对于论文是否被接收有着直观壮的作用，可能没有是差不多的内容，但是画的好的就能直接中一区。今天给大家分享几个我在画图中常用的软件和一些小 tips。 第一个是 origin， 科研界的基础，一般普通的折线图、柱状图都用它画，然后进阶一点的画一些三维图和雷达图也可以用它来画。然后给大家分享三个我在使用中的一些小 tips。 第一个就是如果你觉得他画出来的折线图不太光滑的话，那你可以点击菜单栏中的这个按钮，曲线就会变光滑很多。 第二个就是如果你有很多张图都是格式一样，只是数据不同的话，你可以点这个复制格式，然后去别的图片上粘贴格式就可以了。 第三个就是在导出图片的时候，我们可以选择图片的格式， t i f p n j pdf 都可以选择，然后还可以选择图片的 dpi， 一 般比较好的刊对图片 dpi 都是有要求的， dpi 越高图片越清晰。 第二个就是三 d max 和 c 四 d 一 般比较复杂，原理图都是用这两个软件画的，这两个软件的功能是差不多的，大家哪个用的顺手就可以用哪个，然后这两个软件操作难度都是比较大的，所以我的小 tips 呢，就是我会上某淘上去买一些现成的素材，然后在软件里略加修改，就可以变成我自己的图。 第三个就是 ai 画图，我最近一直在学习 ai 画图，但我发现每一次都要用到好多不同的 ai 模型，而且很大部分都是要订阅的，所以我就在想有没有个平台可以同时拥有这些 ai 模型呢？真让我找到了 chat hop。 进入官网你会发现它拥有很多 ai 模型，像市面上比较火的 jpt， gymnasics 它都有。然后画图的步骤呢，主要是先给指令，让它帮你生成一个 prompt， 然后我画图的指令如下，大家可以参考一下。然后接下来再把这个 prompt 复制到 chatop 的 图像生成器里面，它运行的算法也是最近最火的 nano banana 算法， 然后图片就生成好了。多平台有什么好处呢？第一个就是省时省力，不用多个平台来回切换。第二就是效率更高，你可以从中挑选一个你觉得最好的 prompt， 使你的运行结果更完美。这样使用下来，我发现拆它不仅省时间，不用多个网站来回切换，而且省力气。 prom 都是 ai 帮我优化好的，不用我自己动脑筋，而且国内可用不用危险，上网效率翻倍，可以一次性问六个 ai 问题，还可以同时问不同的问题， 这样我画图从写指令到生成图片，全都在一个网站上完成的，再也不用多个平台来回切换，付一堆订阅费了。好啦，今天画图片的分享就到这里，欢迎大家在评论区讨论哦，我是 r r， 我 们下次见！

想象的自己找到了一个分子 x， 把 x 带进去，把这份文章里面的分子换成 x， 这就是你要发的文章。所谓相关性，要么正相关，要么不相关，要么不相关嘛，一共三个结论，不相关也就发不了文章了。那这套套路呢？发到五家啊，学术型博士毕业完全没有问题， 零到八分课题设计的一些套路应用啊，我可以告诉大家，医生能做的啊，文章类型啊，你无论如何都需要学着第一种叫临床相关性研究啊，如果你是专硕专博，你是做临床研究文章的啊， 你只要稍微懂一点，把基础研究的一些创新指标结合到临床研究里面，就是临床相关性研究的套路啊，他是基础研究最简套路。如果你 是搞生性的啊，那么你只要沿着临床相关性研究的思路做一些数据分析的拓展，你的研究的这个价值就会大大提高啊，怎么找到一些创新的变量带入到你的研究当中呢？那么你是可以基于自己的实验样本，收集一些样本，做点组学，也花不了太多钱，对吧？ 这样就避免了都是拿别人的数据啊，别人已经玩剩下的东西，再去来来回回的分析啊，就找不出什么特别高质量的这个数据输出的形式。 那么如果你是搞基础研究的啊，你不做后面深入的机制，或者是你你实验技能没有掌握很多啊，你没有那么多的时间去发一篇啊，五加的文章啊，你用比较短的时间能够达到学术水平的高度的话，也是做临床相关性研究啊，这个研究范式是 所有临床医生学科研的第一种套路啊，这个套路的巅峰啊，大概能到二区啊， 第一步啊，咱们要选三到五个比较新颖的指标啊，这个指标和疾病之间的关系是需要我们原创发现 啊，你不要从别的文献里面去抄一些分子，这个分子已知跟疾病有关，那套数据别人都已经做过了啊，你要查这样的文章，然后想象的自己找到了一个分子 x， x 带进去，把这份文章里面的分子换成 x， 这就是你要发的文章，咱们叫有的放式啊，对照着模板文件学科研，尝试着去对他数据进行复现啊，是我们学习输出的一个比较好的模式啊。那么我们检测指标要有一群对象，这个对象就是临床样， 咱们至少要有八十例以上的临床样本。一般来说为了支持啊，临床的单因素多因素分析啊，能够把各个 临床变量下面的病人数量保证有一定的比例，数量太少的话，就会导致某一个亚足里面啊，某一群病人的例数过少，产生数据的偏移。那么数量的上限在基础研究当中其实是没有要求的啊， 下线呢，也没有明确要求六十粒到八十粒，其实一个是一个经验要求，可以告诉大家，如果要实现一些分层分析啊， 比如说我对于某一种病理类型的病人，或者对于预后好的，我再再分析一下啊，有哪些因素要把针对患者当中某一群人拎出来再分析的话，那这样的样本数量一般要在两百、三百例甚至更多，数量少 小于一百例是不太有可能能做分层分析的，对吧？但是如果你要发到二区这个数，样本数量是不是得有几百例？这么多啊？你的数据的数量、质量和分析方法都要到匹配啊， 那么假设我们也没那么富裕，对吧？好，我有八十的样本，接下来我做什么呢啊？我要检测这个指标之后，把指标的高低对这些患者进行分组，各种临床的参数啊， 比如说以肿瘤来说，包括病理类型啊，肿瘤分期啊，是否有转移复发啊，神经请论啊，血管请论啊，对吧？还有细胞分化程度啊，放化疗的敏感性啊，预后生存啊等等这些指标做相关性啊。 那么一般来说，我们有患者的机械资料，有病理资料，对吧？有检验的资料，有影像的资料，现在也可以把影像资料 啊，通过 ai 算法给他参数化啊，再加上还有这个预后生存的这些资料，治疗相关的资料啊，用了什么药的方案等等啊，那么这些参数大概会展开五六十个细分的变量维度，这五六十个变量维度和我们检测指标的高低去做相关性啊。 什么叫相关性？就是如果我按照这个指标高低分组啊，另外一个指标呈随机分布啊，两组一样多啊，那就是不相关，对吧？如果指标高的啊，病人 也多啊，或者说预后更差啊，那这个指标就是一个致病因素，对吧？病疾病是正相关，反过来呢？那就是副相关保护因素，对吧？所谓相关性，要么正相关，要么副相关，要么不相关嘛，一共三个结论，不相关也就发不了文章， 对不对？所以要么真相关，要么不相关，是你期望得到的结果。那么因为临床的参数多啊，我做完单因素分析，把单因素里面阳性的因素再做多因素分析啊，我可以展开很多数据的维度，更何况我还可以做一些高阶的分析居二语言啊，比如说 我可以针对多因素分析里面那些关键的指标，再给每个指标负个值啊，做一个裂线图模型啊，做一个多指标模型， number one 模型， 那么它就会形成一个多指标构成的一个评分模型啊，这个评分模型会对病人的诊断或者是预后判断啊， 做打分啊，然后你可以用自己的样本建模，再用别人的公开的数据集在做验证啊，或者反过来用别人数据建模自己样本验证，或者我样本足够多，把样本分成两份，一部分建模，一部分验证， 对吧？反正这里面有很多数据分析的玩法，那么把这部分样本的这个验证，或者说数据呈现的广度做到最丰富啊，那这个套路就基本到头了， 是为了实现增加数据升级，咱们其实可以在怎么获得三五个指标上面再增加一点分析啊，这个分析从哪来呢？就是深信数据挖掘啊，就我怎么找到这三五个指标的，我不是一拍脑袋的啊， 我可能前面基于别人的高通量结果，有一套分析啊，或者是别人的单细胞测序的结果，对吧？比较高质量的数据啊， 高质量的分析产出了这些指标，然后在自己的样本里面做了一系列验证啊，如果你头有高质量数据，后面又有内部外部数据的验证，样本例数又多，得到的结论又比较的有临床意义 啊。那这个文章就是二区啊，就顶配了。那这套套路呢？发到五家啊，学术型博士毕业完全没有问题， 只能够胜任啊。今天来听课的大部分同学的文章发表需求啊啊，实际上能够游刃有余的去玩转调控和回复，已经能够让你在这个学生阶段啊毕业无余了啊。