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AR类论文前沿信息_ai生成(2024年12月实时热点)

内容来源：安定传媒所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

AR类论文

如何高效学习编程？这些网站你一定要知道！ 𐟓š学术研究类网站 ACM Digital Library：这里有你需要的计算机各个领域的学术论文、学术杂志和会议论文。 arXiv：涵盖数学、物理、计算机科学和统计学等领域的开放性学术论文库。 Google Scholar：免费的学术搜索引擎，方便查询学术论文、期刊和专利。 𐟌技术类门户网站 GitHub：全球最大的开源社区，程序员们在这里交流学习，贡献开源项目。 Stack Overflow：全球最大的编程技术问答社区，解决你的技术难题。 InfoQ：为IT专业人士提供最新信息的社区门户网站。 ITPUB：国内顶尖的IT社区，海量技术文章和技术分享等你来发现。 𐟓𐦖𐩗𛨵„讯类网站腾讯科技：深度科技报道、快报、评测和科技人访谈，一应俱全。 Engadget：由AOL旗下的Jupero Media Company管理，报道新兴科技。 36氪：国内领先的科技创新资讯平台，独家干货、深度视角、海外趋势及各类创业项目。 𐟎“在线学习网站 Coursera：优秀的在线商科、计算机科学等领域的学习平台。 EdX：由MIT和哈佛大学共同创办，提供高质量的在线课程。 codecademy：致力于让任何人都有机会学习计算机编程，支持Python、JavaScript、HTML/CSS等多种语言。 𐟓知名技术博客阮一峰的网络日志：阮一峰是一位著名的IT技术博主，文章涉及Javascript、CSS、HTML等技术领域。酷壳：关注互联网编程、电脑科技、网络安全、网络文化等方面的个人网站。博客园：国内最著名的技术博客平台，内容覆盖IT、互联网、营销等众多领域。

毕业论文低查重率写作技巧分享昨晚自己查重后发现论文的查重率已经满足学校的要求，不用再降重了，真是太开心了！于是决定和大家分享一些本科毕业论文低查重率的写作技巧。 𐟓š 绪论部分的写作技巧绪论部分是毕业论文查重的重灾区之一。可以将之前开题报告的背景部分迁移过来，并补充上毕设的实验内容。一个冷知识：知网系统很多外文文献是没有的，因此翻译成中文并正确引用后几乎不会被标红。引用上传到arXiv（预印本）的论文也是不会被查重的。如果查重率高了，可以在绪论部分进行删减，只留下与课题直接相关的内容。 𐟔젥ꌦ–𙦳•部分的写作技巧理工科、生科类的实验方法、步骤很多都是一致的，这一部分容易重复。而本科毕设对于实验步骤并没有具体规定，最重要的是写清楚实验设计。以下是三种方法：简化一些容易重复的步骤，比如用参考某某公司的某某试剂盒代替具体的步骤，论文内相同的实验方法可以直接用参考某个章节替代。用自己的话尽可能详细地表述实验步骤！参考别人的过程时可以边参考边改述。在实验方法后引用别人的文章也是一个降重的途径（虽然我没有用到，通过前两种方法这一块的重复率就不是很高了）。 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫊前期掌握这些技巧，查重后再根据查重报告修改（此时可以使用GPT/文心一言）就很轻松了。此外，自己写的论文大概率不会重复率很高，大家可以放宽心。祝顺利毕业！

华为杯数学建模竞赛最后三天冲刺攻略 2024年研究生数学建模竞赛将于9月21日（周六）早上8点至9月25日（周三）中午12点举行。根据往年的经验，获得一、二、三等奖的概率大约是1.5%、13%和20%。虽然有一定的难度，但最后三天是关键，大家一定要好好把握！这篇文章主要针对数学建模竞赛的小白，整理了华为杯备赛的侧重点，以及建模手、数模手和论文手需要掌握的内容。希望对大家有所帮助！ 𐟓… 建模手：掌握基本的数学建模方法和技巧，熟悉常见的模型类型。能够根据题目要求，快速建立数学模型并解决问题。熟悉常用的数学软件，如MATLAB、Python等，并能够熟练运用。 𐟓ˆ 数模手：了解数据分析和统计方法，能够处理和分析数据。熟悉常见的数学模型，如回归分析、时间序列分析等。能够根据数据结果，提出合理的假设和结论。 𐟓 论文手：掌握论文写作的基本规范和技巧。能够根据建模和数模的结果，撰写清晰、逻辑严密的论文。熟悉常见的论文发表平台，如arXiv、Elsevier等，并能够了解论文发表流程。希望大家能够在这最后三天内，全力以赴，争取取得好成绩！𐟒ꀀ

如何准备浸会传媒作品集？看这里！嘿，大家好！今天我们来聊聊怎么准备浸会传媒的作品集。无论你是申请浸会大学的哪个专业，作品集都是一个非常重要的部分。下面我就给大家详细说说。 𐟌Ÿ MA in Communication（无特定方向）如果你申请的是这个专业，官网建议你提交一些出版物或者研究论文。如果你没有论文，也不用担心，可以选择提交一些影视或者平面作品。总之，提升竞争力的关键是要选择那些能体现你创意和执行力的作品。 𐟓š Interactive Media Concentration 这个方向的作品集建议也是出版物或者研究论文。如果你觉得自己背景不够强，可以选择提交以下类型的作品： APP/小程序开发：包括用户调研、定性定量分析、可用性研究等。交互装置/VR/AR/互动影像：展示你的开发背景和设计过程。广告作品：市场调研、策划、脚本等。记得在选择作品的时候，不仅要看类型，还要看题材和立意。毕竟这是传播学领域，一些有社会责任感的内容还是很重要的。 𐟌 MA in International Journalism Studies 这个专业的作品集建议是英文撰写的新闻或研究论文或类似作品的样本。 𐟓ˆ MSocSc in Media Management 这个专业的作品集建议也是出版物或者研究论文。如果你不太放心自己的背景，可以参考上面的交互媒体方向，提交一些有创意的作品。 𐟤– MSc in AI and Digital Media 这个专业的作品集推荐包括出版物、演示文稿、GitHub资源库、个人网站等。以下是一些具体的建议： VR/AR/互动影像：展示你的开发背景、三维建模过程和开发过程。游戏/动画/虚拟偶像开发：数据分析、市场调研、用户洞察、定量定性分析等。网页开发/APP开发：这些作品也能很好地展示你的技术实力。如果你完全没有接触过代码，可以试试学习processing这个软件，它非常有趣，也很容易入门，能帮你设计出很多有趣的新媒体艺术作品。 𐟎젍A in Producing for Film, Television and New Media 这个专业的作品集建议是出版物或发表论文等。以下是一些具体的推荐：纪录片/剧情片/广告片：展示你的故事背景、调研过程和reference。动画/新媒体艺术：展示你的想法来源、调研过程和制作过程。平面设计/字体设计/品牌包装设计/摄影作品：展示你的设计思路、元素来源和色彩选取。希望这些建议能帮到你，祝大家申请顺利！如果有任何问题，欢迎留言讨论哦！

𐟓š 机器学习数据集的两大宝藏平台 𐟌Ÿ 𐟔 探索机器学习数据集的绝佳去处，这两个平台不容错过！ 𐟏† 第一个平台是强大且免费的，汇聚了丰富的论文和代码资源。 𐟔Ž 网站界面友好，搜索关键词即可快速找到相关研究的数据集。 𐟎蠦”歷多种模态筛选，如图像、文本、视频，满足不同需求。 𐟓Š 还可按任务类型筛选，例如问答、异常检测、图像检索等，并且支持多种语言。 𐟏ž️ 包含超过2000个机器学习组件，涵盖134个分类。 𐟏… 第二个平台是国内领先的百万级数据集搜索引擎。 𐟌 实时追踪市场上的最新数据集，覆盖多个数据集站点，如GitHub、HuggingFace、arXiv等，每日更新。 𐟓š 有需要的朋友，这里已经为你整理好了！

Google 的 Illuminate 与 NotebookLM 对比——让技术论文更容易理解 Google Illuminate Google 的 Illuminate工具非常巧妙，它可以将学术论文转化为互动对话。我发现它特别有用，因为我一直在使用 AI 来帮助我准备面试。它类似于 Google 的 NotebookLM（见下文），但具有更浓厚的学术气息。虽然 NotebookLM 吸引了普通受众，但 Illuminate 感觉更适合技术内容，正如其网站上提到的那样： Illuminate 目前仅适用于arXiv.org上托管的论文，其音频生成针对计算机科学主题进行了优化。我们预计很快会添加更多输入内容类型。这种形式更像是问答，而不是自由聊天。目前，您无法下载音频，但可以在各种平台上分享。如果您想要一种新的方式来参与学术内容，那么值得一试。请注意，还有一个关于书籍的部分，其中包含示例生成，但实验目前仅限于学术论文。 Google Illuminate 工具的屏幕截图。 Google 的 NotebookLM Google 的 NotebookLM就像 Illuminate 更平易近人的表亲。它不仅适用于学术论文 — 您可以上传各种文档。它使用日常类比来分解复杂的想法，对没有技术背景的人很有吸引力。对话感觉就像一集引人入胜的播客。此外，它还允许您下载音频。这意味着您可以将这些添加到您的音频库中，并在外出时在手机上收听。它非常适合将棘手的概念转化为易于理解的、随时随地的内容！

「模型时代」谷歌研究员：未来大多数游戏都将是AI引擎生成的。这轮生成式AI的发展，背后和游戏关系极大。硬件角度，英伟的GPU一开始的用途基本只有游戏；算法角度，无论是Deepmind还是OpenAI，早期项目都是游戏。谷歌最近就展示了一个和游戏相关的结果很有点意思《UNBOUNDED：一个生成式的无限游戏角色生活模拟》。（论文地址：arxiv.org/abs/2410.18975）谷歌的研究员Nataniel Ruiz对这个项目思路很有信心，甚至做了一个预言： “我们打赌，未来大多数游戏将完全由生成式游戏引擎生成，而生成式游戏引擎可以实现传统游戏引擎无法实现的功能。（因为）LLMs会表现出突发性行为，所以可以应用到游戏中” 具体说一下论文： *** 论文标题中的“无限游戏”概念，来自纽约大学詹姆斯ⷥᦖ栗„一本畅销书“有限与无限的游戏”，书中向展示了世界上两种类型的“游戏”： 1、有限的游戏，其目的在于赢得胜利；无限的游戏，却旨在让游戏永远进行下去。 2、有限的游戏在边界内玩，无限的游戏玩的就是边界。有限的游戏具有一个确定的开始和结束，拥有特定的赢家，规则的存在就是为了保证游戏会结束。 3、无限的游戏既没有确定的开始和结束，也没有赢家，它的目的在于将更多的人带入到游戏本身中来，从而延续游戏。研究也据此探索了一个用AI打造一个“无限游戏”的方法。具体来说，UNBOUNDED要做的是利用生成式AI技术，让游戏自己“生长”，玩家可以通过输入自己的指令，让角色去互动、冒险、探索各种场景，这些行为不仅是即时生成的，还会让游戏情节不断展开，没有特定的终点。为了实现“无限游戏”，团队使用了两种技术： 1、首先，研究团队用了一个专门精炼的语言模型来实时生成角色行为和情节，根据玩家的输入来调整互动。所以每次你输入一个指令，系统都会产生独特的反应，而不是像传统游戏那样根据固定剧情来回应。 2、其次，是一个叫区域化IP-Adapter的技术。简单来说，这个技术让角色和环境都能生成得非常一致，比如角色可以在沙漠或森林中切换，而每次的外观和动作都不会失真。它的特别之处还在于，角色和背景的生成是分开的，不会相互影响，这让游戏画面更真实。

15款AI论文写作神器推荐 1. PubMed：免费医学图书馆文献库𐟓š Explainpaper：阅读研究论文的助手𐟓– Consensus：科学文献搜索引擎𐟔 Elicit：摘要学术论文和文章𐟓 Scholarcy：论文摘要智能提取𐟓Š JSTOR：免费提供跨学科的期刊论文𐟓𐊧‘ž达写作：教师职称必备助手𐟏는XYZ：搜索、查询专业文献并可以进行对话的AI工具𐟗㯸 NIH：数亿篇医学类文献免费查看𐟓‘ Academia：拥有5500万个免费文献𐟓š CiteSeerX：免费的科学文献数字图书馆𐟓š ResearchGate：发现科学知识并交流心得𐟒슓emanticScholar：免费的AI文献研究工具𐟔슓SRN：社会科学领域文献库𐟓š ERIC：免费的教育领域文献库𐟓š ArXiv：免费文献库，涵盖多个领域𐟓š SciSpace：与论文对话并阅读论文𐟗㯸学术GPT：文献阅读、翻译、摘要免费使用𐟓– 学术GPT：文献阅读、翻译、摘要免费使用𐟓–

科研数据大揭秘：探索科学背后的秘密在科学的探索之旅中，数据是知识发现的基石。今天，我们来深入探讨各种科研数据的类型，它们是科研过程中不可或缺的组成部分：资金包括项目资助、资助大小、论文链接等。数据源示例：NIH、NSF、Dimensions、Crossref、UMETRICS 研究人员涵盖出版档案、就业信息、资助档案等。数据源示例：ORCID、Dimensions、OpenAlex 培训涉及导师-学生关系、论文、课程大纲等。数据源示例：ProQuest、开放课程大纲、数学家谱、Academictree 科学奖项包含奖项名称、年份、获奖者姓名等。数据源示例：诺贝尔奖、菲尔兹奖章、图灵奖政策文件涵盖政策来源、引用、标题分类代码等。数据源示例：Overton、Altmetrics、PlumX 出版物和预印本包括作者、期刊、机构、引文、全文等。数据源示例：WoS、Scopus、ORCID、OpenAlex、Crossref、OpenCitations、arXiv、Dimensions、PubMed、CORE 研究数据集提供数据集文件、链接到论文、研究人员等信息。数据源示例：Figshare、哈佛数据共享、DataCite 同行评审数据集包含编辑和评审员信息、评审报告等。数据源示例：OpenReview、ORCID、Publons、PeerJ、Crossref、Nature research、eLife 专利涵盖作者、机构、引用、分类代码、文本等。数据源示例：PatentView、谷歌专利、Lens 临床试验和药物涉及疾病、药物、试验阶段、论文/专利链接等。数据源示例：FDA、Clinicaltrial、Cortellis药物数据库媒体和公共使用包括媒体来源、转推文、论文DOI等。数据源示例：Altmetrics、PlumX、Dimensions、Crossref

北大青鸟X院长论文火了！ 𐟎‰ 热烈祝贺北大青鸟X院长的论文被国际顶尖平台arXiv收录！𐟎‰ 𐟤” 家人们，现在发个arXiv都要大肆宣传了吗？𐟤” 𐟤㠩š𞩁“没有人告诉他们，arXiv是可以随便发的吗？𐟤㊊𐟓– 该论文介绍了一个专为Python学习者设计的全新中文问答数据集（QACP）。这个数据集从在线学习平台上收集了真实的学生提问，并按照问题类型和学习者类型等多个维度进行了精确分类。 𐟤” 如果这个数据集足够出色，那么这篇论文也算是相当不错了。𐟤” 𐟔 快来看看这个针对Python学习者的全新中文问答数据集吧！𐟔

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