sci down使用教程

我敢说 scfx not 是最强的科研插件了，没有之一。在文献页面点击插件即可调用 scf 一键下载文献，支持各大数据库。我主页有插件的免费获取方式，安装方式如下，先将安装包紧啊， 记住解压后整个文件夹的路径，打开 chrome， 点击右上角三个点点扩展，点击打开右上角的 ylaber 模式，再点击左上角的加载解压文件，选择整个解压文件夹就搞定了。我的主页说明了这个工具的免费获取方式，快卷起来。

sci 如何使用 origin 将点线图转变成叠层图？先选中全部数据，点击绘图，点线图基础图形就出来了。然后设置中找出属性，在边框模块将边框设置为无，接着双击图形线条，在线条模块将宽度改为二，点击确定，在查看选项卡中 点击显示中的框架，这时图形的边框就水灵灵的加上了。双击坐标轴，点击轴线和刻度线模块，将下轴和左轴的刻度线样式选为朝内，这时折线图的初始图就绘制完毕了。但是这样的折线图杂乱且不美观， 没关系，别着急，看我接下来的操作。在右侧工具栏中选择提取数据到新图层，将行数改为四，列数改为一，垂直间隙改为二。初步的叠层图就给咱们做好了。想要更美观，单机坐标轴刻度在出现的浮标中选择隐藏即可。将刻度数值隐藏，双击坐标轴可以根据自己的数据值调整刻度值。 双击图形，取现在符号模块，更改符号样式及大小，然后双击图形的空白处，在背景选项卡中调整一下背景颜色，其他三组数据重复。以上操作，一个漂亮的叠层图就做好了，你学会了吗？

快速发表高质量 s c i， 我 有三不用。第一，科研创新点。我不再一次性下载一堆文献，没日没夜的读，读到最后我也没找到创新点，我直接用波尔。比如我最近比较关注三维地质建模与机 学习，想写一篇相关的 sci， 就 直接在波尔 ai 学术上搜索三维地建模与机器学习，还有哪些创新点可以做？他使用专业的模型，会从一点七亿英文文献和八千万中文文献资源中进行剪辑，剪辑到的结果不仅给出了文献链接，还根据文献生成了相应的研究中数框架， 包含了方法改进、优化、创新方向，点明了未来可以做的研究方向，非常的高效。第二，写完 sci 再找参考文献，我不再胡乱引用，我直接在这里让他帮我找一些人工智能相关的参考文献。你看右侧， 他其实找到了很多，但是经过波尔智能体筛选后，留下了强相关的结果，都是真实文献，不是胡乱编造的，在文献详情页还可以一键引用，非常的方便。第三，论文前沿断写，我不 再复制，粘贴再润色。我直接依据我找到的文献结果，再次基础上让他帮我总结。你看他总结的逻辑很 清楚，而且引用也帮我们标好了，还提供文献刊刊、摘药等信息，真实性部分做的非常到位。这样的方法不仅提高了科研效率，也让我在科研过程中少了很多不必要的烦恼，希望这个方法也能帮助你提升科研效率。

发 sci 最难的是什么？不是实验，不是写作，而是想得到科研创新点。问导师得到的答案永远是多看文献，可问题是去哪看？怎么看？看什么？ 根本没有系统教过。别慌，今天教你两步，一分钟快速挖出科研创新点。比如我比较关注的积雪悟后这个研究方向，想写一篇相关的 sci， 我 不是简单搜关键词，那样的话速度太慢了，而是直接在波尔 ai 学术搜索里这样问， 积雪物候变化的驱动机制是什么？目前有哪些研究进展和科研创新点可以进一步展开？波尔会使用专业模型，自动从一点七亿篇真实文献中进行解锁， 解锁结果也不只是文献列表，而是已经帮你整理好的研究综述框架，包括积雪物候常用的观测与繁衍方法，比如遥感站点、再分析数据等 不同区域对积雪初日中雪日变化的主要结论、目前研究中存在的争议点和证据不足之处，未来可以继续深挖。的科研创新方向右侧可以查看所有真实的引用文献，每一篇都可查可读， 不是 ai 编出来的假文献。在整个解锁过程中，系统会自动进行中英文转换，不用中文提问，英文文献也可以一次性解锁到。所有参考文献的摘药和标题也都已经翻译，点击就可以直接浏览， 大的提高了文献阅读效率。并且你还可以继续追问，不断地切换方向，把创新点一步步挖清楚。很多人找完创新点之后的问题是当下觉得有用，过一阵子就忘了。所以说第二步非常关键，要把挖出来的创新点系统整理加持续扩展。在波尔里，你可以把筛选出来的关键文献一键加入个人知识库，本地 pdf 可以 直接导入 文献管理工具里的文献，也能同步点开一篇关于积雪悟后的核心文献，普洱会自动推荐相关研究，比如相同区域、相似方法，或是同一研究团队的延伸工作，一步步扩展你的研究视野。更好用的是知识库问答功能，你可以直接问当前积雪悟后研究中哪些机制仍然缺乏直接证据， 偶尔会给予你自己导入的文献内容，生成定制化科研回答，真正帮你定位研究空白和科研创新点，而不是泛泛而谈。不要再困在想不出科研创新点的死循环里，动手试试这两步。先用完整科研问题解锁，再把关键文献系统沉淀下来。哪怕是像积雪屋后这样看似已经被研究很多的方向，也依然能找到新的接口。

sci 到底每一部分怎么写？一张图帮你彻底理清从头到尾整篇文章的结构逻辑。首先就是标题和摘要，标题近几年都是比较流行主标题加副标题的形式，例如这几个大家可以参考。 摘要其实就是整篇文章的压缩。 i introduction m method r without d discussion， 其实就是这四部分的浓缩。 introduction 就是 在表达为什么这个问题比较重要。其次说你的 method 你 采用了什么研究方法， 再次说你的 result， 你 最关键的发现是什么？最后你的 discussion， 你 的这些发现意味着什么？它贡献点在哪些地方？ 这里面最重要的就是你的 method 和 result 部分。第二部分是 introduction， introduction 其实是整篇文章大家都说最难写的，但是它呢，其实也是结构相对比较固定的，你就按照这个流程，先讲你研究的大背景，说明你研究领域的重要性，再讲前人他都做了什么，书里已有的成果， 接着指出现在的不足，明确这方面的研究空白，这样顺承下来，你就提出你的解决思路。最后简要介绍你的工作和你文章的创新点。 第三部分就是 method 和 model 这部分一个关键点大家要记住就是它要可重复，不管是你写的实验对象，数据来源，模型构建等等部分，首先要非常清晰，其次就是所有人都可以去复现。 第四部分， result 这部分呢，其实只做一件事，就是描述结果，你不要延展分析，不要解释，更不要讨论意义。你所有的分析和延展都留给 discussion 部分。 the result 部分图标是主角文字，只是辅助说明，这个大家要记住。第五部分是你的 discussion， 其实这部分呢，非常容易被大家忽视，但是这部分其实是你文章含金量最高的地方。在这一部分，你需要完成四件事，首先，你去解释这个结果它意味着什么。 第二，你去分析可能的机制。第三，你去对比前任的研究，并讲清楚本研究的优点和不足。需要特别注意的就是，你讨论一定要回应引言中你所提出的问题，形成前后呼应。 最后一部分就是你的 conclusion， 也是照样回答四个问题，你做了什么？你得到了什么？证明了什么？未来还能做什么？在未来还能做什么？里面你可以加一下你的 limitation， 就是 你的局限性。好啦，希望这个从头到尾的梳理可以帮助大家更好地构建一篇 i c i 每天与 k 研分享，我们下期见啦！

论文图怎么配色啊？你去网上找配色，搜到的，基本可以分为三种，单色型、双色型和彩虹型。首先是单色型啊，它的特点呢，是一种颜色由浅到深啊，划分层次。要用这种配色啊，你得有两个前提， 第一是图本身并不复杂。二是所有的图的数据啊，顺序都差不多。满足这两点呢，就可以使用你像这种有明显顺序的图，有明显结构的图，哎，效果都是非常不错的。但是呢，这两个条件，只要其中一个不满足， 就非常不建议这么用。因为单色啊，他只靠明暗来分辨颜色，经常需要依靠其他颜色来辅助判断当前颜色的深度啊。比如在这张图里面，大家就很容易看出啊，这个红色啊，是深度第四的红色，那是因为我们看到了所有其他的红色啊，才能看判断他就是深度第四的， 大家可以试一下啊，这场图中，哎，这条线是深度第几的红色呢，哎，这里的红色又是深度第几的红色呢 啊，所以，淡色呢，他并不适合用在这种复杂的情况，但凡换一种颜色，这些图的效果就会好很多。 另一个问题是啊，他不适合用在图里本身没有顺序或者顺序不一致的情况。比如说，我要比较几种飞机构型啊，我已经画了他们的风阻随速度变化图，你们看，用淡色还可以吧，但我要补充一张他们的雷达反射面积，所以大家照射角度的图啊，大家看这个图，顺序就全乱了， 施工效果也不好。那可以想见啊，这要是审稿人要你补这么一张图，那就很折磨了。那为了保证权威颜色的一致性啊，整个文章的配色可能都要因此更换， 扩展性呢，是不强的。因此，我认为呢，也是要慎重使用。双色型呢，一般是选定两个颜色，然后差值得到中间的过渡颜色，他呢，比单色型要好，因为只要促使选定的两个颜色啊，差别足够明显，中间的每个颜色呢，又各有特征，那么辨别其中一个颜色啊，就非常容易。 这里我想提醒的是啊，有些网上的配色啊，它初时选定的那两个颜色啊，就非常相近，那就会导致中间的颜色也需要其他的颜色来辅助辨认，那这样一来，就会出现跟单色型完全一样的问题。 另外呢，双色型啊，本人强烈建议，一是避开黄色，二是避开蓝绿渐变。论文呢，大家知道啊，最终是要印在纸上或者显示在网页 pdf 中的，它的底色呢，是白色上呢，它没有其他同亮度同饱和度的其他颜色明显。 因此呢，如果你用比如说 origin 这种软件画图的时候啊，如果你要扩展你当前使用颜色，那么对于每一组的黄色，你都要特调。蓝绿渐变呢，则是因为啊，他们中间的天青色和青绿色太相近了，不容易区分，如果要用呢，也要特调。 最后一种呢，是彩虹型，这种类型的特点是呢，使用颜色的色相来区分各个颜色。大家呢，在网上搜到的彩虹配色啊，要不就全都是淡彩色，要不全都是限量的彩色。 如果你要发的刊允许使用彩虹色，而且你每组数据也没有特殊管理，那么用着问题不大。但是呢，也是要避开亮黄色以及不同青色的分辨，具体论文的配色该如何选呢？有没有万军有的做法呢？当然有啊，下期我们来讲。

这是一个需要做实验的研究生一定要知道的神奇网站，专门发表实验方法和实验流程，发表的实验方法都会提供详细的步骤，设计 耗材和实验条件，每个实验方法都有图文说明。 c， 任何问题都可以来找我，二十四小时在线，随时帮你解决问题，我们可以根据这些轻松的完成实验。更关键的是所有的资源都是免费的，并且发文章可以使用，只需要在文中添加引用即可，需要的宝字直接来拿。

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！

未来的愿士们，今天十五分钟带你走完 meta 全流程。今天带大家使用本工作站进行 meta 分 析流程展示。 首先进行模型链接配置我们的 meta 小 题，以综合生活方式干预对脑卒中肥胖患者的影响研究。首先进行思路结局的生成， 了解可用的结局指标情况。我们可以看到它的主要结局就是这些常见的 mate 结局。从每个大类中选一个即可，具体的选择依据可以根据文献筛选情况或者提问 ai 决定。 确定了大致情况，把选择题投喂给 ai， 我 们直接复制选择题到随便一个 ai 工具里，直接提问文献，解锁时即可 等待结果输出。一般最常用的是 palmer， 还有这个 o s。 我 最常用的还是 palmer， 所以 我们使用 palmer 进行本次演示。进入 palmer 界面，粘贴解锁式，然后我们查看解锁结果。 对于 meta 分 析，在文献冲突的情况下，我们可以进行进一步筛选，选择只暴露 rct 文献和临床实验， 这两个是新手最容易收集数据的文献类型，我们就选择这两个高尚，再选一个 full test， 便于获取权威。 如果这里不想用太旧的文献，我们还可以进行一个文献的筛选，我们选择二零零五年以后的文献，这是在文献数量足够的情况下进行的。 然后我们将筛选后剩下的文献导出，导出到我们的文献管理器。我这里使用的是 endnote， 让我们找到导出的文献数据文件。 找到数据文件后，将数据文件导入我们的文件管理器。 这里我们在 node 中心建一个数据库， 直接双击下载的 power 数据文件，数据直接导入 node， 我们可以看到这二百七十篇文献全部被导入了进来。进来之后我们要进行怎么样的筛选呢？我们可以参考我们的工作站，这里的主要结局有 bmi、 血糖、血脂、血压变化等指标内容， 我们就可以按照此进行筛选。比如说 bmi， 我 们直接搜索相关关键词，然后发现有八十七篇都涉及到 bmi 筛选结果，我们可以根据题目摘药进行一个初步筛选， 如果发现二 c t 文献足够多的话，也就是随机对照文献足够多的话，我们就多选择随机对照文献。筛选完之后呢，将初筛到的文献给它新建一个分组， 方便我们管理以及 persema 流程的填写， 比如说这部分，我们可以将这部分移入分组，这里可以命名的更精，缺点可以叫它 bmi 除外。 我们是要根据我们的一个结局指标来的，这是第一个。然后呢，我们还可以再进行 spp 血管收缩压，这种指标也是同样的，给它设置分组，并根据招标题目进行筛选， 类似这种。然后我们再初筛，根据文献是否满足纳入标准等 进行一个进一步的筛选，更细致的查看摘药情况。最后剩下的最终文献，我们再去下载原文进行最终判断， 这一步大家自行下载原文，根据纳入标准判断。小杨，这里文献已经下载完毕，是一共筛选了十一篇文献作为核心纳入文献。 下面我们就要开始进行文献数据的提取。这里回到工作站， 根据选择的指标情况，我们需要确定我们的数据类型，这里的体重水平啊，血糖水平变，血糖水平变化呀，血脂水平变化，它都是连续数据，所以呢我们这里可以直接选择我们的连续结局， 工作站会给出作为连续结局，我们到底要提哪些数据？我们这里可以看到有 min t 解释，就是在条件 a 组别力的情况下的平均值，然后组方案 b 组别 b 条件 b 下的平均值，我们就根据数据模板一篇篇的提取，如果出现数据缺失，有时候需要去计算或者进行差补， 或者去找文献的作者去询问一个原始数据。现在我将带大家来找一下数据，这篇文献的我们根据作者查看我们的数据，行， 这是我们提取好的三个结局。我们先找到第一个结局，来看一下它具体是怎么样提取的，通过作者查找， 找到这个数据的位置是在这，然后看到它的这个 id， 然后这里我们可以看到有的 id， 它其实是有两个事，因为有的文献是多臂研究，也就是说它是分为多个实验组，我们可以看到这里的 就是一个三 d 研究，就是两个实验组，一个对照组，多组的话就需要将多组的信息均填入，所以这是我们十一个文献一共填出来了十三个数据， 这就是我们现在的一个情况。然后我们可以看到刚才我们筛选的这个文献，在这它的数据是十二和十三， 现在让我们去看一下是具体在哪找呢？我们先去找到他的人数，人数一般比较好找，人数一般找到他的 result， 找到第一节或者第二节里面大概率就会有人数，我们可以用翻译软件呀，当然有实力的也可以直接阅读， 一般来说 rct 文件看到压缩流程就能直接锁定跳转，看到它的对应图像，我们就可以定位到文件的对象情况图二显示分成了这两个组， 一个十二的组，一个十三的组。之后呢我们去找他的前后数据，这边是他们的基线数据，然后基线数据如果有需要的话，里边我们今天要找的是这个是叫 sp 的 数据， 我们可以往下找，表格再标二，我们成功的看到了他的 s、 d、 p 数据，然后我们将这个 s， d、 p 数据依次填入，就得到了我们的这边的数据， 记得千万不要填反了哦。这里可以看到是 follow 之前的数据，也是在这里有的， follow 之前的数据完成填写之后， 我们去到我们的 mac 工作站， 将刚刚的数据进行上传，上传到工作区，点击上传， 这里可以看到工作站针对本次数据可以进行这些分析， 并且也成功识别出来了数据几组别的信息，然后没找到的数据是这些数据内容，下方会给出分析意见， 这里的分析意见会参考我们的主题情况，主题之前已经确定了，所以他后面都会根据这个主题进行一个回复， 这里显示我们的数据已经载入，我们还可以看到这个转换前后数据的一个对比， 我们这里是只需要进行计算，它没有进行一个特别那个的转换， 这里可以进行上传数据的修改，如果有需要修改的地方，或者你觉得不满意的地方，也可以在这里进行修改。然后我们这边还可以查看一下我们的原始数据集到底是什么样，它具体是怎么对应的， 现在我们确定一下，确保数据集已经完成了上传。然后我们开始进行本研究的 met 分 析， 成功输出了结果。这边结果我们就写的比较细，这每一个组别具体是它代表什么，出来它们之间不是。 这里我们就可以把图下载下来， 下载到我们的研究文件夹中， 现在我们去查看一下下载结果，现在这是二百 dpi 的 结果，在我们实际操作时，最好设置输出在三百 dpi 以上，其他的对应结果也进行对应下载。 这里如果觉得外接大模型性能不够， 我们可以把结果摘要直接复制到自己常用的 ai 工具 这里进行复制粘贴， 交给自己顺手的。哎赚写它的结果该要分析， 当然了你也可以选择在工作台直接去生成这个讨论和建议，自己自行选择一个最适合自己的。 下面我们进入进阶分析页面，可以看到数据已经自动载入，我们运行一下，点击高级分析，看一下输出具体结果。 这里可以看到输出的高级分析结果主要用于回复、修改及补充。这里回归分析需要混杂因素的数据，如年龄、性别、雅变量等数据， 此数据集并未纳入，我们可以继续在工作站进行补充，去文件中找到我们需要的数据，并填入数据，对它进行一个回归分析。这里我们补充上年龄因素， 完成填写后再次进行分析， 我们就可以看到这个回归分析的一个结果，这个就是根据年龄的一个回归分析的一个结果。当然这些图也均需要进行下载，到本地 下载后查看结果图像，这就是我们下载的累加分析结果， 也请务必记住结果图像至少要三百 dpi。 最后再看一下进阶分析的结果摘药， 我们可以和之前一样对此进行讨论， 进行一个总体的分析，完成这些内容，你就完成了 mate 分 析至少百分之八十的任务了。 最后跟大家汇报一下目前进度，目前上线前准备均已完成，只等待备案审核通过就可以上线。感谢大家的支持与关注，大家有什么意见或建议也可以在评论区提出，我们会根据大家需求进行相应改进。再次感谢大家的支持和关注！

老师你好，要怎么判断我自己的论文适合发 sci 几区啊？今天我就结合我多次的投稿经验，给大家分享一下这个评判标准，帮助你们少走弯路。 首先说一下每个分区的段位，以中科院分区为准，一区可以比作是顶级赛场， 那是创新和资源。能上一区的论文呢，不仅有创新点，而是课题基金人脉全备齐。二区呢，就是强实力区，大多是有经验的团队，数据要扎实，方法得谨慎，逻辑要足够清晰，而且语言 足够国际化。三区和四区其实才是大多数研究生的主战场，别看三区四区就觉得低，其实三区四区的优点在于审稿速度快，容忍度高，只要方向对，不是烂大街的文章，发出来的机会都比较大。要是还是分不清自己的水平，可以根据以下方式来参考， 第一呢，评估创新性，这个是硬指标。如果你的研究占了大模型，甚至是 ai、 量子计算这些前沿热点，哪怕研究的稍微浅一点，只是做了应用层面的创新，好的刊也愿意接收。但如果你做的是传统方向呢？比如做的数据库优化、传统算法改进这种，那就得必须在基底层挖掘的足够深，才配得上高分刊。第二，用你的关键词去 web of science 搜 看近三年同方向的论文都投了哪些刊，分区是多少找到那个层级，那么大概率就是你的目标区间。第三，检查你的参考文献，你的参考文献里包含的大多就是 你可以投的刊层次。再说一句题外话，一旦你确定了目标刊，你可以先看一下有没有你要投的那个刊的文章，如果没有，强烈补上几篇，甚至还可以在引言里引用并讨论这些文章的论点。这不仅表示了尊重，更是向 编辑证明，我的研究与你们刊的领域是契合的，我懂你们的研究方向。第四，利用团队经验，直接问导师或者是师兄师姐，他们的投稿经验，帮助你节省不少时间，避开一些容易的坑。团队经验是最直接的避坑指南。第五呢，看通讯作者 或者第一作者的影响力。如果你的导师在领域内非常有知名度，比如经常参加国际会议，有合作的国外专家，那可以大胆一点，冲高一档。我有个朋友，他的一区认为通讯作者也是他导师， 他导师和刊主编有过合作，投稿时附了导师的推荐信，外省流程直接提速，而且审稿人也更愿意认真看待。但如果是学生独立投稿，没有什么学术人脉，就别硬冲一去了， 建议稳扎稳打，投个二三区都可以。好了，今天就分享到这里，每周四晚上十点直播聊天，讲论文，讲学术，讲圈子，各位不见不散。