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关键词筛选模型是什么下载_关键词匹配方式有哪几种(2024年11月最新版)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：新闻更新日期：2024-11-30

关键词筛选模型是什么

硕士开题高分秘籍：文献阅读篇 𐟓š 在硕士阶段，通过开题答辩后，我回顾了自己阅读的文献，数量超过了两百篇。我认为，要理清自己的研究对象、相关理论和研究方法，这个文献阅读量是必不可少的，尤其是英文文献。文献阅读本身是一个枯燥的过程，但它是整个研究的基石，马虎不得。以下是我总结的主要步骤：确定选题大方向：首先，你需要明确你的研究大方向，这是你整个研究的基础。划分关键词和列举同义词：接下来，列出与你的选题相关的关键词和同义词，这样可以帮助你更全面地搜索相关文献。设置刊物等级和学校来源进行筛选：根据你的选题，设置合适的刊物等级和学校来源进行筛选。如果相关文献数量较少，可以适当拓宽搜索范围。文献分类：将筛选出来的文献进行分类，这样有助于你更好地管理和查找。文献阅读：开始阅读文献，记录下重要的信息和观点。归纳文献记录表：最后，制作一个文献记录表，记录下阅读文献的基本信息、摘要和可参考的要点等。这个表格不仅有助于后期的文献查找和引用，还能帮助你在写作小论文时更好地进行文献综述。使用的文献库： CNKI WOS（web of science) Google学术在他人的论文中找到与自己选题符合的理论或者模型时，一定要追根溯源，找到最原始提出该理论、观点或者模型的文章，弄清楚是谁在何时通过什么而提出，这是一种学术的尊重。通过这些步骤，你可以更好地理解自己的研究领域，为后续的研究打下坚实的基础。希望这些经验对你有所帮助！

如何用Meta分析快速发C刊、SCI？在教育学、心理学和管理学领域发表文章总是觉得难如登天？那你一定要试试Meta分析！这可是快速发C刊、SCI的利器哦！而且，选题选得好，还能结合结构方程模型，发文成功率更高！完成一篇Meta分析需要多久？𐟕’ 选题：一周左右。选题可是论文成败的关键，教你如何判断选题是否合适。文献检索：一周左右。确定关键词、制定检索策略、下载文献，这些都是必不可少的步骤。文献筛选：一到两周。初筛、复筛、使用文献管理软件，这个阶段需要细心和耐心。数据提取：两到三周。这是最繁杂的部分，数据合并和效应值转化都需要仔细处理。数据分析：两周左右。使用CMA软件进行数据分析，这是最难的部分，但也是最值得投入的。写作：两到三周。最后一步，也是最关键的一步，写得好才能发得好。 Meta分析的具体步骤𐟓Š 选题：确定你要研究的问题，选择一个有价值的选题。检索文献：使用关键词和检索策略，下载相关文献。筛选文献：对文献进行初筛和复筛，确保纳入的文献符合标准。提取数据：合并数据，进行效应值转化。数据分析：使用CMA软件进行数据分析，计算调和平均数等。写作：整理数据和结果，撰写论文。 Meta分析的指导𐟑袀𐟏늦— 论你是做管理学、教育学还是心理学研究，Meta分析都能提供很好的指导。从检索策略到数据分析，每一个步骤都有详细的指导，确保你的研究顺利进行。小贴士𐟒ኆunnel Plot：通过Funnel Plot可以直观地看到标准误差与效应值的关系。 CMA软件操作：一对一指导，让你熟练掌握CMA软件的操作。结构方程模型：结合结构方程模型，你的研究将更加深入和全面。个人经验分享𐟓– 我自己在做教育学研究时，曾经遇到选题难题。后来通过Meta分析，不仅顺利发表了论文，还获得了不少赞誉。所以，如果你也在为论文发愁，不妨试试Meta分析吧！结语𐟎‰ Meta分析是教育学、心理学和管理学领域发表文章的好方法，不仅能快速发文，还能提高成功率。希望这些信息对你有所帮助！如果你有任何问题或需要更多指导，随时联系我哦！

如何用AI筛选简历？印度朋友的实用技巧最近这两周，我一直在忙着优化自己的简历，还帮两个小伙伴搞定了简历优化。效果确实不错，导致我一直在忙笔试。顺便提一句，SHL的测试题重复率真的超级高，建议大家去网上找找题库，或者申请几个不重要的职位做做笔试当练习。好了，废话不多说，今天这篇帖子教大家如何避免AI筛掉简历的具体方法论。首先，强烈建议大家先去看看我主页那篇讲AI筛简历过程的帖子，了解整个流程，最重要的是知道【AI筛过了之后不代表一定会通过简历关，因为还有其他维度评分和人工检阅等因素】。看完之后继续往下看哈。首先，我们要明白AI筛简历的原理：内容匹配。AI无法通过你的经历来判断你是否有潜力，只能判断你的经历和技能是否与这个岗位要招的人的特质相关。那么，AI是如何匹配的呢？最直观的方法就是关键词匹配。举个例子，假设你要投一个JPMorgan的analytics岗位。你可以把岗位描述扔进GPT里（任何大模型都行），获取关键词。AI在筛选你的简历时，很大一部分就依靠这组关键词来给你的简历打分。当然，公司用的模型是专门训练的，不过我们这里用GPT获取的关键词也够用了。所以，你需要尽可能地保证你的简历里覆盖尽量多的上述关键词。这里我总结了一些步骤和思路来帮你优化简历（字数有限，具体内容见图）。图有点丑，但内容是干货，建议认真保存起来认真看看。顺便点个赞吧！这个账号之后也会恢复更新，尽量不鸽[自拍R]

ai画风生成关键词今天给大家分享8个超好用的MidJourney关键词生成网站，赶紧收藏起来吧！𐟎芐romptHero 这是一个人工智能艺术图片搜索引擎网站，支持Stable Diffusion、MidJourney、Pulse等多种深度学习模型生成的艺术图像。你可以通过搜索、筛选、预览和下载这些图像来获取灵感。 MidJourney Prompt Tool 在这个网站上，你可以输入你的想法，然后自动转换成MidJourney生成的创意文本（prompt）。你可以选择不同的艺术风格、颜色、灯光、镜头等选项进行定制，还可以上传图片进行参考，更快地获取灵感。 MidJourney官方文档官方文档网站提供了关于MidJourney Prompt的详细说明，以及如何在不同平台上使用Prompt的指南和示例。非常适合新手和进阶用户。 lexica.art 这个网站拥有数百万Stable Diffusion案例的文字描述和图片，可以为你提供丰富的创作灵感。只需在搜索框输入关键词或上传图片，就能为你提供大量风格不同的照片。 promptoMANIA 这是一款在线生成智能Al绘画关键词（Prompts）的工具，提供多种智能A绘画工具。你可以根据提示生成详细提示，将你的想象力变成艺术。 kalos.art 这个网站支持MidJourney V4以及StableDiffusion，非常直观地展示利用哪些描述词可以生成的图像风格。支持一键复制Prompt，还有客户端提供下载。 A画廊这个网站来自中国，提供了大量的A|绘画作品关键词参考，还有针对不同平台的关键词生成器，非常适合需要灵感的朋友。 OpenArt 这是一个搜索1000万+提示的网站，通过StableDiffusion、DALLⷅ2生成Al艺术和图像。如果你没有灵感，可以参考一下OpenArt提供的图片和关键词参考。这些网站各有特色，适合不同需求的用户。赶紧试试吧！𐟎耀

普通人如何从零开始打造个人IP？在信息爆炸的时代，想要从零开始打造个人IP，需要具备几种关键能力。以下是我认为最重要的四种能力，它们是新手起步期的必经路径。 1️⃣ 过滤能力 𐟌 在海量信息中筛选出对自己有用的内容并不容易。我们需要学会过滤信息，专注于一个方向并坚持下去。过滤后，我们能更清晰地了解自己不适合做什么，从而更有效地利用精力和时间。 2️⃣ 拆解能力 𐟔 拆解能力类似于工作中的竞品分析。我们需要关注对标的账号、热门内容、关键词等，并进行深入分析。拆解不是简单的模仿，而是将优秀的元素拆分成小块，进行深入研究和总结。 3️⃣ 重组能力 𐟧銦‹†解后的元素需要进行新的排列组合，并替换某些内容进行再创造。就像戏剧中的故事模型，所有的故事都可以归纳为几种基本模式，而内容创新就是将这些模式进行重新组合。 4️⃣ 执行能力 𐟏ƒ‍♂️ 执行能力是成功的关键。执行力与反馈激励有很大关系。新手在开始项目时，可能会遇到没有数据和收益的情况，但如果一开始得到正面反馈，赚到小钱，就会继续推动执行。因此，找到有效的方法来设置反馈路线，是保持执行力的关键。总结来说，无论我们做什么内容，背后的资源、经验和能力才是最重要的。学会关注事情的本质，掌握这个，以后不管做什么，都能用类似的打法。大部分时候，我们只是跟着做，结果基本上是没有效果的。我们要真正学会融会贯通，掌握经验，而不是只学会入门步骤。

无实验SCI！小檗碱抗炎新解今天要给大家介绍一篇超棒的文章，它于2024年6月发表在Phytomedicine杂志上，影响因子高达6.8分！这篇文章可是纯生信的经典之作，居然能在没有做实验的情况下发表在1区，真是让人羡慕不已。这篇文章的研究者巧妙地从抗炎角度入手，探讨了中药单体小檗碱在多种炎症相关疾病模型中的作用，包括类风湿性关节炎、动脉粥样硬化、阿尔茨海默病和乙型肝炎等。他们通过多维视角进行网络药理学分析，再结合分子对接技术，不仅深入了解了小檗碱在炎性疾病治疗中的有效性，还增大了数据量，避免了湿实验的繁琐。整体分析思路非常简单，只要换个中药单体或者几种类似疾病，就能轻松复现这篇文章的方法。对于经费紧张的课题组来说，这真是一个不二之选，打造一篇6分+的文章变得如此简单！如果你也想借助生物信息技术完成自己的小论文，但苦于没有相关经验，不妨参考一下这篇文章的设计思路。无数生信文章的套路都可以复现，赶快行动起来吧！题目：小檗碱抑制炎症的分子机制及网络药理学分析杂志：Phytomedicine 影响因子：IF=6.8 发表时间：2024年6月本研究使用相关关键词从Web of Science、PubMed、谷歌学术和Scopus检索截至2023年7月关于小檗碱抗炎药理作用和机制的最新研究。采用网络药理学和生物信息学分析来预测黄连素对潜在疾病的治疗作用和机制。具体来讲，首先是从OMIM、DisGeNET和GeneCards数据库筛选目的疾病相关的靶标，再将得到的靶标整合到STRING平台中，建立蛋白质-蛋白质相互作用，使用Metascape平台进行功能富集分析，筛选具有高度值的核心靶标。从而为进一步研究小檗碱治疗炎症性疾病的机制奠定了基础。这两年凭借纯生信发文章可谓越来越难了，大家通常都会选择干湿结合的方法，这篇文章却能凭借纯生物分析技术发表1区SCI，使人眼前一亮。仔细看来，这篇文章的研究内容并不复杂，操作难度也不高，将网络药理学+分级对接进行了完美地有机结合，选择多种疾病模型进行研究。最重要的是避免了长时间泡在实验室的巨大工作量，不仅节约时间，对经费紧张的课题组堪称不二之选,打造出一篇6分+的文章so easy！真诚建议还没发表小论文的同学可以参考这篇研究来设计自己的文章框架，换个成分，换个靶点，下一篇accept就是你的，需要帮助的话随时滴滴哦！

如何更聪明地阅读？6个实用技巧分享大家好，我是贝儿𐟒‍♀️ 今天给大家分享一些快速建立个人知识体系的小妙招，绝对实用哦！自查阶段：你是不是这样？你是不是经常有「这本书看过，但记不清了」的感觉？或者明明感觉有很多灵感，但能形成观点表达出来的非常少？当时看完后很有收获，但无法将知识运用到生活中？之前我也是这样的！知识体系拯救了我，搭配称手的工具，简直不要太绝！明确目标，有的放矢首先，你得搞清楚自己最急需解决的问题是什么，然后针对性地选择合适的书。比如：想提高自己的决策能力？𐟑‰可以找历史或人物传记类书籍，看看在那些重要的节点哪些因素影响了事态的发展。想摆脱拖延的毛病？𐟑‰那就去看看时间管理和脑科学的书籍，让自己无痛自律。主题阅读，垂直深入理解确定阅读的主题，比如精力管理。围绕主题，寻找相关知识，获得一份主题阅读书单。阅读序言和目录，留意关键词和关键章节，快速筛选精读书单。带着明确的问题进行主题阅读。留意那些相似或冲突的知识点，做好读书笔记。刻意提取练习，在日常生活中实践明明读过的书为什么感觉记住的内容寥寥无几？是因为我们只做了信息输入，却没有去提取强化。就像在背英文单词时，我们要根据汉语去想英文，反过来，也要通过英语去验证汉语意思，这个过程就是在刻意提取。多次重复做信息提取，才能记得更牢。与我相关，场景关联当知识与自己产生链接时，更容易被内化吸收。当下：看到这个观点，我此刻有什么感受？过去：之前的哪些经历和这个观点相契合？以后：我之后可以如何运用这个知识点帮助自己？新旧知识联结，加入知识体系基础常识：对这个世界最基础的认知和常识。底层逻辑：从已知信息中推断，进行逻辑思考。方法规律：用各种的实验和推理工具拓宽认知。抽象思维：对事物的本质和客观世界进行抽象。基础常识 - 底层逻辑 - 方法规律 - 抽象思维，是我们形成知识体系的模型，为丰盈知识体系，我们要不断学习和精进，去填充里边的内容。定期复盘和预测通过复盘，俯瞰模型充盈的过程，并不断迭代知识体系。 ⭐️思维导图可分享~ 希望这些小技巧能帮到你，让我们一起更聪明地阅读吧！𐟓š

Kimi 探索版已逐步分批上线 Web 端（kimi.ai），预计下周一前至全量用户。收到更新的用户，只需打开对话框左下角的「探索版」开关，或者直接在对话框中输入斜杠“ / ”，就可以唤醒 Kimi 探索版，让 Kimi 与你一起探索更复杂问题的答案。为了确保更多人可以用起来，Kimi 探索版目前每人每天可以使用 5 次。除了网页版之外，Kimi智能助手的手机APP后续也将上线该功能。 “如果 Kimi 搜不到的信息，那大概率用户也很难自己通过传统搜索引擎找到。未来搜索引擎会成为AI更擅长调用的工具，人只需要专注于提出好的问题，AI就可以结合模型本身的能力在庞大的互联网中自主海量搜索，不断反思迭代，更精准地定位所需答案。” Kimi 探索版产品负责人表示。 Kimi 探索版有三个秘诀： 1️⃣自主规划策略，步步为营。在答题之前，Kimi 探索版会像分析师一样，预先规划解决问题的整体策略，将复杂问题分解为层次化的子问题，建立清晰的任务结构，然后分步来执行。在执行具体任务，调用搜索能力获取信息和知识的时候，Kimi 探索版会借助模型能力，识别用户的真实提问意图，把复杂提问转换为多个匹配的搜索关键词，基于前一步的搜索结果来实时生成下一步的搜索关键词，同时也会在必要时转化为不同语言的关键词来搜索。 2️⃣自动化大规模信息检索，穷尽海量权威信源。借助超大的脑容量优势，Kimi 探索版遇到用户的长难提问和复杂问题，可以穷尽海量的权威信息源，迅速掌握回答问题需要的背景信息，成为最适合回答这个问题的助手。我们使用传统搜索引擎查询难搜的之列，会不断变化关键词，但这个过程终究是串行，只能搜完一个关键词，再搜下一个。Kimi 探索版则可以一次并行搜索几十个不同的关键词，筛选和阅读几百个权威的信息源。Kimi 搜不到的，我们人工搜索通常也很难搜到了。 3️⃣即时反思搜索结果，补充信息。就像人一样，Kimi 探索版可以借助反思能力，来提升和改进回答的质量。面对开放探索型问题，Kimi 探索版发现第一次回答的信息存在缺失，会主动补充回答更多。面对数字相关的搜索问题，Kimi 了解更多信息后如果发现了数据冲突，则会及时补充提供多方视角的信息供参考决策。 #AI便利店#

研究生生活真是让人头疼最近真是烦透了，感觉每天都在为各种琐事操心。导师让师弟师妹们提前进组也就算了，居然把所有任务都丢给我们，这到底是给我们招的研究生，还是给他自己招的？有时候我真想让他来试试这日子。文献阅读指南 𐟓š 找文献首先，找文献这件事就够让人头疼了。你得用各种关键词筛选近3-5年的高分文献，千万别找那些水刊。中国知网是国内最全的文献检索网站，学生可以通过校内网登录，资料不用花钱。X-mol可以找到领域内最新的文献，Sci-hub则能免费获取论文，几乎什么都能找到。看文献阅读工具阅读文献的工具也有讲究。小绿鲸和Zotero都不错，尤其是对新手来说，小绿鲸简单易用，Zotero则更专业。两者联用效果更佳。一些实用功能：图片速读：小绿鲸可以直接提取文献中的所有图表和图注，无论粗读还是精读都很方便。笔记：可以边阅读边做笔记和思维导图。语料库：阅读时看到的好词好句可以收藏到语料库，方便以后查阅。双端同步阅读：平板上看的文献和做的笔记可以自动同步到电脑端。阅读目的阅读文献的目的有两个：获取某领域的发展动态（泛读）和了解基本的科研技能（精读）。拿到一篇文献后，不妨先问自己几个问题：这篇文章属于什么领域或方向？解决了什么问题？为什么这个问题这么重要？使用了什么方法和模型？为什么这个方法可以解决这个问题？核心结论是什么？下一步还可以怎么做？泛读（快速浏览不深究）看标题和关键词读摘要和结论，进一步确定文章对自己的价值浏览图表及注释读引言，了解研究背景和研究原因精读（深入分析）精读时首先要看文章的框架脉络，尤其关注实验部分；然后分析文献的研究内容、研究方法和思路、研究创新点、研究结论、研究不足与展望以及借鉴的意义和可能会引用的内容。用模板方法整理的文献阅读笔记复盘起来一目了然，汇报时可以直接拿来用。总结研究生生活虽然充满挑战，但只要掌握了这些技巧，就能事半功倍。希望这些建议能帮到你，祝大家学业有成！

如何用Meta分析指导教育研究？嘿，大家好！今天我想和大家聊聊Meta分析在教育研究中的应用。Meta分析是一种通过收集、分析和总结多个独立研究结果来得出综合结论的方法。它特别适用于教育领域，因为很多教育问题需要通过多个研究来综合理解。选题与注册 𐟓 首先，选题是非常关键的一步。你需要找到一个值得研究的问题，并确保你的研究能够为这个领域做出贡献。你可以在PROSPERO网站上注册你的研究，这样可以让大家知道你在做什么，增加透明度。制定检索词和检索式 𐟔 接下来，你需要制定一些关键词和检索式，这样你就能找到相关文献。这些关键词可能包括教育方法、学生群体、教育效果等等。制定纳入标准和排除标准 𐟓‘ 然后，你需要制定一些纳入和排除标准。比如，你可能只对特定年龄段的学生感兴趣，或者只考虑某种教育方法的效果。这些标准将帮助你筛选出符合条件的文献。数据库检索 𐟓š 使用数据库进行检索是非常重要的。你可以使用知网、万方、维普、CBM、Pubmed、Embase、Cochrane等数据库来找到相关文献。这些数据库涵盖了大量的学术资源，可以帮助你找到高质量的研究。纳入文献管理 𐟓‚ 找到文献后，你需要进行管理。你可以使用Endnote等工具来整理和分类你的文献。同时，你还需要进行质量评价，确保你纳入的研究是可靠的。数据提取 𐟓Š 数据提取是Meta分析的核心部分。你需要创建一个数据提取表，记录每个研究的关键信息，如研究设计、样本大小、干预措施、效果指标等。效应量 𐟓ˆ 效应量是衡量研究结果的重要指标。你可以使用OR、RR、RD、HR等效应量来评估干预措施的效果。此外，WMD和SMD也是常用的效应量指标。森林图制作 𐟌𒊦㮦ž—图是Meta分析的视觉化工具，可以帮助你直观地理解各个研究的结果和合并效应量。你可以使用RevMan、Stata或CMA等软件来制作森林图。漏斗图制作 ⚖️ 漏斗图可以帮助你检测发表偏倚。你可以使用普通漏斗图、Begg漏斗图、Egger漏斗图、Harbord漏斗图和轮廓增强漏斗图来分析发表偏倚的情况。发表偏倚检测 𐟔 发表偏倚检测是Meta分析中非常重要的一步。你可以使用漏斗图、Egger检验、剪补法、失安全系数法和累积森林图法来进行检测。异质性检验和处理 𐟔슥𜂨𔨦€禣€验和处理是Meta分析的关键步骤之一。你可以使用亚组分析、Labbe图、Galbraith图、敏感性分析和Meta回归来处理异质性问题。敏感性分析 𐟧ꊦ•感性分析可以帮助你评估Meta分析的稳定性。你可以使用转换模型法、剪补法、单项研究对合并量的影响和失安全系数法来进行敏感性分析。证据质量推荐 𐟌Ÿ 最后，你需要根据你的分析结果给出证据质量的推荐。你可以使用GRADE分级来评估证据的质量，并给出相应的建议。 PRISMA声明清单 𐟓‹ 最后一步是确保你的Meta分析符合PRISMA声明清单的标准。这样可以增加你的研究的透明度和可信度。希望这些步骤能帮助你更好地进行Meta分析！如果你有任何问题或需要更多信息，欢迎随时留言讨论！

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