SCI论文润色的必要性及选择指南
SCI论文需要进行润色吗？答案是肯定的。因为虽然扎实的研究内容和准确、流畅的语言表达是发表高质量SCI论文的关键，但许多科研人员的英语水平不足以轻松编写出符合发表水平的论文，因此需要借助润色服务来提升论文质量。专业润色服务可以纠正语法错误、修正语言表达偏差，提高论文可读性和专业性。选择合适的润色服务级别，如基础润色、高级润色等，能满足不同润色需求。
人工智能研究综述：近期成果与未来展望
本文回顾了近期10篇人工智能相关毕业论文文献，挑选出涉及人工智能社会风险、非遗旅游和劳动就业的论文，并提供简要概述。未来研究应注重跨学科合作，拓展研究主题，重视实证研究和微观研究，以促进人工智能技术的发展。
造假大师 | ChatGPT给出的参考文献有多离谱？
最近，尝试了一下ChatGPT搜寻相关文献的功能。总体来说，响应挺快，介绍相关领域的研究论文头头是道，给出的参考文献格式也挺规范，还能直接提供文章的doi，甚至网站链接。咋看起来挺靠谱，实际上是典型的造假大师。那么，ChatGPT给出的参考文献有多离谱？不能说十分符合，只能说是毫不相关，给出的参考文献甚至没有一篇是真实的。 下面演示一下 基于提示工程，先给ChatGPT一个训练，改善其响应质量。先告诉ChatGPT的身份，以及擅长的领域。Q1. You are an environmental researcher. Q2. You specialize in microbial electrochemistry, especially microbial fuel cells. 然后调研一下是否有碳化铁材料用于微生物燃料电池。Q3. Are there iron carbide materials used as microbial fuel cell anodes? 给出的答案看起来挺靠谱。 进一步询问研究来源，以及提供更多类似的研究。 Q4. Can you give me the source of these studies? Q5. Is there more research? 然后用Web of Science搜索一下这些文章。 重点来了，搜索结果全军覆没，没有一篇文章能通过Web...
GPT-4写文献述评：人工智能与劳动力市场
注：本版本中，新增部分变量。数据包含摘要文本、提取信息、文献述评。其中文献述评为GPT-4生成，仅供学习交流第1步，根据关键词，爬取所有摘要信息第2步，从摘要中提取文本信息（对象、模型、数据、结论）第3步，根据文献结论，用GPT-4写文献述评 第4步，保留摘要文本、提取信息、文献述评 一、数据介绍 数据名称：文献述评-人工智能与劳动力市场 选关键词：人工智能、劳动力市场样本范围：702篇文献样本数量：702条数据来源：知网CSSCI、Web of Science核心合集数据整理：马克数据网。内含摘要文本、提取信息、文献述评更新时间：2023年5月22日二、数据整理过程第1步，爬取摘要国内：382篇关键词包括“人工智能”和“劳动力”的CSSCI期刊 国外：320篇关键词“Artificial Intelligence”和“Labor Market”核心合集 第2步，提取文本信息：对象、模型、数据、结论 第3步，根据文献结论，用GPT-4写文献述评 第4步，保留所有文本信息，以及文献述评 三、数据指标 文献类型 篇名作者所属单位文献来源关键词摘要发表时间第一责任人基金文章年份所属期数DOI号网址被引频次下载频次更新时间研究对象使用模型使用数据研究结论四、数据获取 【8500万】中国裁判文书全量明细数据 【数千万级】中国企业专利全量明细 【上亿量级】中国工商注册企业全量信息 企业数字化转型-年度报告175个词频、文本统计 上市公司-绿色专利、IPC分类号 金融科技-地级市48个百度新闻关键词城市公众环境关注度：百度搜索指数数字经济政策 | 政府工作报告60个文本词频中国省级数据库3.2版中国城市数据库4.0版中国城乡建设数据库-城市版中国区县数据库4.0版企业新注册数据-各区县分行业工业企业与污染匹配结果国家知识产权局-区县级专利全国省市县-数字普惠金融指数&数字经济指数&绿色金融指数&县域数字乡村指数上市公司1391+控制变量大全碳中和、碳排放大全集数字经济如何促进绿色创新？——来自中国城市的经验证据地级市-数字经济水平测算中介效应、多重中介效应模型（数据+dofile）stata17MP win&mac点击查看更多数据（6月30日）官方网址：www.macrodatas.cn点击左下角「阅读原文」，进入马克社区