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论文表示图前沿信息_论文生成器免费(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：2024-12-04

论文表示图

药学论文的新趋势：图神经网络的应用最近，很多药物研究方向的同学都在寻找科研辅导，不知道如何将药学与人工智能结合起来。今天，我们就来探讨一下药物与图神经网络（GNN）的结合点𐟒ኊ𐟒Ž药物组合协同作用的预测过程第一步：数据来源与处理药物组合协同作用数据（1a）：这些数据集包括体外筛选数据和临床试验数据，用于评估药物A和药物B的组合效果。多样化的数据类型（1b）：这些数据包括药物、细胞系、疾病和患者信息，通常来自多个数据集，并通过复杂的生物或化学关系表示为图数据。第二步：图神经网络应用图表示与特征提取（图1c）：使用多种类型的图神经网络（如GCNs、GAEs、GATs等）来提取图的数值特征。第三步：预测模型架构协同作用预测（图1d）：提取的特征和标签数据一起用于预测药物组合的协同作用，模型可作为分类或回归任务。评估指标包括AUC、ACC、AUPR、F1-score、RMSE和MSE等。 𐟒Ž人工智能+药物还可以有这些方面强化学习：在药物设计中，可以利用强化学习优化分子的结构。 GAN：用于药物发现，可以生成新的药物分子结构，从而扩展化学空间。自监督学习：利用大量未标记的分子数据进行预训练，提取有效特征，然后在小规模标记数据上进行微调。因果推理模型：药理学上，理解药物作用机制，识别潜在的副作用和相互作用。

2024年11月，西班牙马德里研究所的研究人员在" Food & Function "期刊上发表了一篇研究论文图1-3。研究显示，食用橄榄油或能降低多种原因死亡风险，与全因死亡、心血管死亡、癌症死亡风险分别降低15%、16%、11%相关。在这项研究中，研究人员荟萃分析了14项研究，共纳入717249名参与者，年龄在29-75岁之间，全面分析了食用橄榄油与全因死亡、心血管死亡、癌症死亡风险之间的关联。总的来讲，13项研究报告了全因死亡率，9项研究报告了心血管死亡率，7项研究报告了癌症死亡率。结果发现，食用橄榄油有助于降低全因、心血管和癌症死亡风险。具体来说，食用橄榄油与全因死亡降低15%相关，与心血管死亡风险降低16%相关，与癌症死亡风险降低11%相关。研究人员表示，这是第一项分析食用橄榄油与死亡、心血管死亡、癌症死亡风险之间关系的荟萃分析，表明食用橄榄油有助于降低多种原因的死亡风险，需要进一步的临床试验来阐明其中的机制。对于其中潜在的机制，研究指出，首先，橄榄油中具有抗氧化和抗炎特性的多酚和其他植物化学物质，可能与各种原因导致的死亡率降低有关。此外，它似乎通过表观遗传机制调节癌症相关基因的表达，包括miRNA和DNA甲基化。最后，橄榄油中生物活性成分诱导的某些表观遗传机制也可能有利于降低各种死亡风险。 #橄榄油# #橄榄油推荐# #健康科普# #女性# #女性健康# #心血管健康# #心血管# #癌症# #癌症肿瘤# #做饭我要自己来#

箱线图解读：SCI论文作图必备指南 𐟓Š 箱线图是一种非常有用的统计工具，主要用于展示一组数据的分布情况。它不仅能反映数据的集中程度，还能展示数据的离散程度。简单来说，箱线图就是用来告诉你：你的数据分布是什么样的，以及它们是如何变化的。何时使用箱线图？当你需要展示一组数据的分散情况时，箱线图是一个不错的选择。比如，你在做实验或者数据分析，想要看看数据是如何分布的，那么箱线图就能帮你搞定。如何解读箱线图？箱体：50%的数据都集中在箱体内，箱体的长度反映了数据的离散程度。如果箱体长，说明数据波动大；如果箱体短，说明数据相对集中。竖线和横线：箱子延伸出去的两根竖线代表了1.5倍的四分位距（IQR），而横线则表示箱线图的上下限。上限是Q3+1.5IQR，下限是Q1-1.5IQR。中位数：将箱型图分成两部分的线就是数据的中位数（Median/Q2）。当中位数接近底部时，说明大部分数据值比较小；当中位数接近顶部时，说明大部分数据值比较大。中位数的位置还能反映数据的偏斜程度：对称分布时，中位线在箱子中间；右偏分布时，中位数更靠近下四分位数；左偏分布时，中位数更靠近上四分位数。上下虚线：如果上下虚线比较长，说明上下四分位数之外的数据变化比较大，整体数据的方差和标准偏差也比较大。四分位数：箱型图的大小取决于数据的四分位距（IQR），它是统计离散度的度量，等于第75和第25百分位数之间的差异，即IQR = Q3-Q1。异常值和极值：数据值大于Q3+1.5*IQR（上限值）或小于Q1-1.5*IQR（下限值）的都被视为异常值。而数据值大于Q3+3*IQR或小于Q1-3*IQR的则被视为极值。如何绘制箱线图？绘制箱线图其实很简单，可以直接使用GraphPad这样的软件来完成。另外，还有一些网站也可以帮你生成箱线图，比如微科盟生科云、微生信和派诺森等。总结箱线图是一个非常实用的统计工具，能帮助你更好地理解数据的分布和变化。无论是在科研实验还是数据分析中，它都能为你提供非常有价值的信息。希望这篇指南能帮你更好地使用箱线图！

论文数据类型分类及其重要性详解大家好！今天我们来聊聊论文数据类型的几种分类方式，这对确定研究方法和研究过程非常重要哦～主要的数据类型分类有三种，具体介绍和它们的优缺点都在图里啦～ 𐟓Š Quantitative vs. Qualitative 定量数据和定性数据定量数据：通过数值来衡量和表示的数据，如问卷调查的得分、实验结果等。定性数据：通过文字、图片、音频等非数值形式表示的数据，如访谈记录、观察笔记等。 𐟓‹ Primary vs. Secondary Data 主要数据与次要数据主要数据：直接从研究对收集的数据，如实验数据、问卷调查结果等。次要数据：从其他来源获取的数据，如公开的统计数据、数据库中的信息等。 𐟓ˆ Descriptive vs. Experimental Data 描述性数据和实验性数据描述性数据：用于描述现象或状态的数据，如人口普查数据、市场调查结果等。实验性数据：通过实验获得的数据，用于测试假设或理论，如科学实验、社会实验等。由于篇幅有限，各专业的具体介绍请查看相关图示哦～

800名高中生恋爱关系图曝光，真相惊人！在美国的一篇社会学论文中，有一张图展示了美国某高中800多名青少年男女之间的恋爱和身体接触关系网络。这些数据记录了同学们在18个月内发生的恋爱和身体接触情况。生物圈的复杂性都无法与之相比，美国的高中生们真是个巨大的“圈子”！ 𐟓Š 论文中的数据图显示，学生之间的关系网络非常复杂。63名学生参与了调查，其中男性33名，女性30名。每个学生的头像代表一个节点，线条连接表示他们之间有恋爱关系。图中数字表示观察到这种关系的次数。例如，有6对情侣没有与任何人发生关系。 𐟒ᠦœ‰趣的是，论文还统计了非浪漫性关系，包括不牵手、不亲亲的性行为。原文中提到“a large number is reported”，这让人忍俊不禁。 𐟌 看完这篇论文，你可能会发现，高中生的恋爱关系比我们想象的要复杂得多。这不仅是对他们个人生活的揭示，也是对社会现象的一种有趣观察。 𐟓⠨–‡的发布引发了广泛的讨论，有人调侃说，高中生的恋爱关系比生物圈还要复杂。这也让我们对年轻人的生活方式有了更多的了解。

发SCI论文不告诉导师，真的合适吗？最近在知乎上看到一个挺有意思的话题：有个信领域的博士发了两篇meta分析的SCI论文，总共影响因子5分，但没署名导师的名字。很多人都在讨论，如果导师知道了会怎么处理？对于这种情况，很多导师表示：学生发文章不带我，这完全没问题，说明学生有能力在学术界生存，这是我对学生的最高期待。但是，作为导师，我有知情权。如果连这点知情权都不给，那真是挺让人心凉的。还有个研究生发文章时找导师推荐期刊，但期刊表示不发学生的文章，建议导师挂名第一作者刊发。几经辗转，学生拒绝给导师挂一作，转投了其他学术期刊。导师觉得这种做法很不妥，表示就算转投其他刊物，也应该跟自己说一声，毕竟是托人办事。但学生的一句话激怒了他：“老师，投的这个新刊物也带了您为第二作者，您并没有什么损失”。导师觉得自己初衷只是想帮助学生，但学生却认为自己是图他的论文署名，感觉很寒心，并表示和该学生缘分已尽，希望以后微信上不要再联系了。毕竟是自己的导师，最起码的尊重还是要有的！发SCI论文不告诉导师，悄悄挂上导师的名，这种做法真的合适吗？

𐟌🥁奺𗨌𖩥™行业分析PPT指南𐟓Š 𐟎“ 毕业论文的研报经历让我对PPT设计有了新的认识，现在分享一些实用的技巧。 𐟖𜯸 封面页设计选择与茶饮料相关的背景图片，简单排版，记得从文字、色彩和空间三个方面来考虑整体效果。 𐟓Š 数据图表页处理遇到数据图表时，可以用不同颜色的色块来表示各项数据，这样页面看起来更加整洁。 𐟓ˆ 多项内容页展示讲解茶饮料的品类和代表品牌时，可以按年份划分，用不同颜色的色块来展示，让PPT更加直观。 𐟔 对比页设计在对比不同茶饮料产品时，选择典型的产品图，用色块突出关键信息，增加页面的层次感。这些技巧让你的PPT更加专业和吸引人，下次见！

19种科研统计图应用场景，你知道几个？数据分析的结果通常通过统计图和统计表来展示。统计图是一种用图形表示数据的方式，能够直观地展示数据的分布、趋势和关系。在科研论文中，常见的统计图包括条形图、饼图、折线图和散点图等。 𐟓Š 条形图：用于展示不同类别的数据，适用于比较不同组的数据。 𐟍• 饼图：用于展示数据的比例关系，特别适合用于展示整体与部分的关系。 𐟓ˆ 折线图：用于展示数据随时间或其他变量的变化趋势，适用于时间序列数据。 𐟓 散点图：用于展示两个变量之间的关系，适用于探索性数据分析。这些统计图在科研项目中有着广泛的应用场景，帮助研究人员更好地理解和解释数据。

计算机答辩常见问题汇总，轻松应对！线上答辩相比线下答辩，体验真的好多了。我们用的是钉钉平台，记得镜头不要对着你的手，有些同学回答问题时还会偷偷瞄一眼电脑旁边的笔记。计算机答辩常见问题𐟌Ÿ 首先，把你的论文从头到尾梳理一遍。确保你了解论文中提到的所有概念，比如MVC设计模式和SSM框架，知道它们的优缺点。解释你画的图的作用，以及如何表示这些图。说明你在论文中展示的功能是如何实现的。测试的方法和目的也要熟悉。答辩前，利用几天时间好好熟悉论文。如果可以旁听，一定要记录主辩老师问的问题！大概记住这些问题就OK。我答辩前一天整到晚上两点，不过提的问题都在我总结的里面，所以回答得很顺利，老师还夸我回答得不错～ ⭐️下面是我总结的一些我们答辩期间的问题（结合自己论文中出现过的整理）： MVC设计模式是什么，它的优缺点是什么，在你的程序中是怎么用的？ SSM/SSH框架是什么，它们的优缺点是什么，在你的程序中是怎么用的？前端用到了哪些技术（例如CSS、HTML）？为什么选择MySQL数据库（看你用的是什么数据库）？什么是数据完整性？数据完整性分为哪几种？实体完整性在表里是由什么来实现的？（数据库方面的问题）描述一下什么是类，类里面封装的都是什么？（如果你在论文中涉及到类）检索功能支持模糊查询吗？怎么实现的？数据库设计分为哪几个步骤？什么是主键和外键？用例是什么？（看你论文中是否涉及）用到了什么测试方法？优缺点是什么？测试的目的是什么？这个功能是怎么实现的？（例如分页功能） ER图是什么？实体用什么来表示？流程图元素？时序图元素？用例图的作用，用例之间的关系？页面传值的方法？开发过程中遇到了哪些困难，如何解决的？都实现了什么功能？为什么选择B/S框架？这些问题都是我在我们答辩组同学提交的答辩记录表上偷过来的𐟙Š。一定要根据自己的论文内容来总结可能出现的答案！关于这个功能是怎样实现的？回答的是调用关系。赶紧总结起来吧，找不到答案的可以问我～最后祝大家答辩顺利～

江南大学生物工程学院学术造假调查结果公布昨天，江南大学生物工程学院发布了一份情况通报，针对近期网络上关于毕业生郑某某举报自己及团队学术造假的相关帖文。学院高度重视，第一时间启动了复核程序。经过核查，结果显示郑某某在2023年3月发布网帖后，未发现有实验数据、图片造假或论文成果归属权不当等学术不端行为。学院已将核查结果告知郑某某本人。通报指出，对于个别社会人员发布不实信息、借机来校滋事干扰正常教学秩序的行为，学院及相关教师已报警，并保留追究法律责任的权利。学院表示，将进一步调查核实网帖反映的其他情况。感谢社会各界对学院的关心支持和监督，共同维护风清气正的教书育人环境。

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