《高质量读研：教你如何写论文、做科研》

到底该怎么读研？如何做好科研？如何通过同行评议来提升论文的质量？如何能够更好地回复评审提出的问题？怎样排解心理压力？相信这些*是在读研究生所关心的问题。针对在读研究生的实际需求，复旦大学张军平教授特别写作本书。

全书共30 篇，旨在解决研究生在学习、科研、心理等方面的问题，帮助读者完整了解读研生涯的每个细节，更好地完成学业，不荒废科研生涯，成为更*的自己！本书在*提供了多个附录，包含实用论文工具、实用代码工具、专业画图工具、期刊和会议推荐，可以为学生提供参考。

本书适合在读研究生（含硕士研究生、博士研究生），以及想了解研究生学习，尤其是理工科研究生学习的人群阅读。

《*写论文：AI辅助学术论文写作》

本书基于学术写作的核心在于结构化的思维这一理念，多方位地介绍了如何应用 AI 辅助学术写作。AI 辅助学术写作的流程主要包括选题的确定、前言和文献综述的撰写、理论框架和研究方法的设计、研究框架与正文的组织、结论的构建、初稿的润色、标题摘要的撰写与投稿等方面。

本书力求为读者提供多样化的解决方案。这些解决方案依据不同的写作目标和策略制订，从而让读者可以根据具体需求选择。此外，本书还引导读者探索各种 AI 工具，应用好这些 AI工具有助于解决具体问题，如数据查询、参考文献管理、语言润饰等，极大地节省了学术写作的时间和精力。

无论是学生、教师、研究者，还是对学术写作有浓厚兴趣的读者，本书*能够帮助其更

好地理解人工智能在学术写作中的应用，在逻辑清晰、条理分明的框架内进行有效的学术写作，提高写作技巧，并*终提升学术影响力。

《高质量读研：教你如何写论文、做科研》

张军平，复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师，中国自动化学会普及工作委员会主任、混合智能专业委员会副主任。主要研究方向包括人工智能、机器学习、图像处

理、生物认证、智能交通及气象预测。*今发表论文100余篇，其中IEEETransactions系列28 篇， 包括IEEETPAMI,TNNLS,ToC,TITS,TAC,TIP等。谷歌学术引用5500余次，H指

数35。著有科普书《爱犯错的智能体》，该书2020年获得第六届中国科普作家协会*科普作品奖金奖。

《*写论文：AI辅助学术论文写作》

郭泽德, AI学术教育平台“学术志”*，AI学术训练营发起人，北京信息科技大学教师，北京市*博士毕业生，出版《写好论文》等*，担任多本学术期刊编委。 

宋义平，AI学术教育平台“学术志”联合*，中国人民大学社会学博士，重庆理工大学外国语学院兼职研究生导师。 

赵鑫，AI学术教育平台“学术志”*学术官，博士生导师，天津工业大学教授，国家社科项目结题同行评议*。主持完成国家社科项目1项（*结项等级），完成国家出

版基金1项（*结项等级），主持省部项目8项，出版专著和教材十余部。

《高质量读研：教你如何写论文、做科研》

时商，从爱多士说起/01

爱多士的时商与传奇/01

“内卷”的竞争/02

不可或缺的时商/02

时商提高小窍门/04

时商与基础误区/06

学习的基础误区/06

人工智能基础书籍/07

高阶数学与优化书籍/08

以点带面的基础学习/08

从会议、期刊找点/08

摘要、代码快速扫盲/09

综述、参考文献拓宽，形成倒金字塔/09

我的想象力飞了起来/12

*科学家的有趣轶事/13

独轮车上的想象力/14

艺术激发想象力/15

幼态持续与广泛的兴趣爱好/15

湖南人的霸蛮与多巴胺/17

无问西东/17

科研品质/18

拉马努金和陈景润的“吃得苦”/18

步态识别的“耐得烦”/19

“灵泛”的“霸得蛮”/20

跳出舒适圈的挑战极限/20

寻找勇气的多巴胺/21

戏说寻师/22

寻师的五个维度/26

了解导师/26

论文寻师法/27

所谓的“学科鄙视链”/27

论文作者排序/28

论文数量明辨/28

论文的ESI、H 指数和引用次数/28

项目寻师法/30

学术活跃度寻师法/31

梯队结构寻师法/31

个性匹配寻师法/32

高徒出名师/34

寻找千里马/34

本科选才/35

研究生选才三节点：夏令营/37

研究生选才三节点：9 月推免/38

研究生选才三节点：考研/39

科研与考研的不对等/40

“泡泡糖”与脱口秀/42

*报告获好评/42

中国机器学习及其应用研讨会/43

“泡泡糖”的逻辑与观点表达/44

“泡泡糖”的制作技巧/45

脱口秀/46

科普解读/47

声音、节奏的魅力/47

时间与情绪控制/47

讨论班与综合科研能力/49

质疑的能力/49

处理犯错的能力/50

泛读文献的能力/51

头脑风暴/51

组织讨论班/52

自行组织讨论班/53

不对称的压力与科研流水线/54

科研的不对称压力/54

科研流水线/55

自律与效率/55

导师的累积压力/56

导师们的辛酸琐事/56

论文的选题与选标题/58

统计学习选题风云史/58

泛滥的核函数选题/59

不同的选题偏好/60

选标题的门道/60

吸引眼球的标题/61

“重灾区”的论文摘要/63

机会成本上升/63

论文摘要重灾区/64

摘要基本框架/64

三分钟拒稿法则/65

写摘要与关键词的节点/66

引人入胜的开场白/68

问题的引出/68

难点和贡献的突出/69

相对*的现状概述/69

论文的贡献与结构/70

综述东来顺，引用西太后/72

数据驱动的智能交通综述/72

“相关工作”写法与误区/74

综述论文的意义/76

综述的前瞻性和*性/77

创新—从亨廷顿舞蹈病▽

说起/79

寻找亨廷顿舞蹈病的*/80

论文的核心：创新/81

符号的统一约定/82

低级错误与有效证明/82

算法创新的表达/83

论文投稿的次序/85

完备的实验/87

实验有无？ /87

数据集选择与细节交代/88

评判标准/88

预测性能/89

假阴性，假阳性/89

显著性检验/90

代价/91

参数的影响/91

主观评价标准/92

洞察/93

虎头蛇尾、画蛇添足的结论/95

虎头蛇尾/95

画蛇添足/96

附录与补充材料/96

*方便挑刺的参考文献/97

*主义的排版/100

排版与第 一印象/100

常用排版软件/101

论文结构与字体规范/102

图的画法和排版/102

表格技巧/103

公式写法小技巧/104

参考文献小技巧/105

精细化调整/106

兼听则明的评审与回复/108

同行评议的意义/108

同行评议的弊端/109

在线论文的利与弊/110

小李飞刀与温柔一刀/110

回复规范/112

评审间的讨论/113

致谢/114

合作共赢/115

团队合作/116

组内合作/116

组组合作/117

交叉合作/117

国际合作/118

同行合作与强强合作/119

师生共赢/119

科研孤狼/120

顶天科研，立地应用/122

软硬环境不足/122

数据优势在企业/123

21世纪*缺的是什么：人才/123

科研院校的优势：基础/124

科研院校的优势：大局观、人才与交叉学科/124

校企深入合作/125

容易被忽视的专利/126

科研后浪/128

青年的年龄定义/128

后浪的求知欲/129

抗打击能力/129

走出信息茧房/129

创新能力强/130

碎片化时代/130

冷门、热门研究/132

人工智能的 “冷门”研究：统计学习/132

人工智能的 “冷门”研究：深度学习/133

深奥的数学基础/133

*前的卡尔曼滤波器/134

热门方向与成*感的冲击/134

短板问题/134

心理暗示与挑战极限/136

维修工的心理暗示/136

挑战极限/137

导师的经验/138

天道酬勤与抗干扰能力/138

美食与运动/139

共处与多肉植物/139

好奇心与细节，决定成败/140

重拾好奇心/140

成*感/141

细节决定成败/141

自律拉大差距/142

坚持与毅力/142

师生—兔子的玄武湖/143

玄武湖的兔子/143

兔子的小技巧/144

控速与防捧杀/144

示范、毅力和狂热/145

回到起点的兔子/145

1024的玄武湖/146

内卷下的学术诚信/147

机会成本上升的竞争/147

无处不在的内卷/148

避免简单问题复杂化/148

学术诚信/149

学术不端的风险/150

爱好与科研—“背包”▽

里的游戏人生/152

第 一台个人计算机/152

游戏攻关/152

游戏机写论文/153

游戏助学习/154

游戏科研/154

慢养的诺贝尔奖：自由而无

用的灵魂/155

诺贝尔奖/155

不能输在起跑线上？ /156

慢工出细活/156

自由而无用/157

诗与远方/159

学术生涯/159

企业人生/161

围城：企业与科研院校/161

附录1　实用论文工具/164

附录2　实用代码工具/166

附录3　专业画图工具/167

附录4　期刊和会议推荐/169

我的非正式个人简介/172

《*写论文：AI辅助学术论文写作》

第 一章　以ChatGPT为代表的大语言模型：从产品应用到提问逻辑

（一）未来已来！人工智能的定义与演化历程2

（二）去往何处！人工智能的社会意义与发展趋势4

（三）“打开自然语言的魔盒”：从自然语言处理（NLP）到大语言模型（LLM）5

（四）LLM 大展身手：见证人工智能时代的语言智能产品6

（五）提示工程师：ChatGPT等 LLM 产品的提问逻辑11

（六）人机一体：我们和LLM产品的关系25

*章　AI 辅助学术论文选题指南

（一）整体框架式提问30

（二）演绎路径：按照结构流程来寻找合适选题32

（三）归纳方法：按照目标文本特征寻找合适选题76

（四）选题测评83

第三章　AI 辅助前言部分的组织与写作

（一）整体框架式提问88

（二）结构化提问91

（三）通过单/小样本提示的思路组织前言100

第四章　AI 辅助文献综述部分的组织与写作

（一）整体框架式提问104

（二）用 AI 工具辅助查询、阅读和写作107

（三）通过单/小样本提示的思路组织文献综述136

第五章　AI 辅助理论框架部分的组织与写作

（一）理论的概念与类型140

（二）整体框架式提问142

（三）演绎性理论的结构化提问144

（四）基于背景资料的结构化提问147

第六章　AI 辅助研究方法部分的组织与写作

（一）基于研究方法的研究设计152

（二）研究方法的逻辑结构与文本写作165

（三）量化数据和质性材料的辅助性分析182

第七章　AI 辅助研究框架与正文部分的组织与写作

（一）学术论文框架的类型与来源202

（二）借助 AI 工具形成研究框架206

（三）AI 工具辅助正文写作213

（四）借助 ChatGPT等AI工具的微观文本处理能力提升正文写作质量224

第八章　AI辅助结语部分的组织与写作

（一）结语概念与类型230

（二）不同类型结语的组织与写作232

第九章　AI辅助初稿润色、标题摘要撰写与投稿

（一）AI辅助学术论文初稿润色262

（二）AI辅助撰写论文标题、摘要、关键词270

（三）AI辅助论文投稿280

（四）AI内容检测与学术伦理284

后记