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如何在知网下载外文文献? 在知网上找外文文献真是个大难题!不过别担心,我来给你支几招。 关键词查找文献 如果你不知道具体要找哪篇论文,可以用以下几个网站: Web of Science Google Scholar PubMed(专门看医学相关文献) X-MOL ProQuest(国外博士论文数据库,有很多相同领域的博士论文) 另外,很多学校图书馆的电子资源数据库也有英文数据库。如果你学校没有PubMed数据库,可以找相关专业的同学帮忙看看。 知道要哪篇文献但无法下载? 如果找到了英文文献但无法下载,可以尝试寻求科研人的互助,或者寻找专业的代找服务。 阅读英文文献的小技巧 如果你找到了英文文献但不知道怎么阅读,可以尝试使用一些工具辅助粗读。当然,精读的话还需要了解以下信息: 了解作者的研究背景:重读introduction,学会利用文章后面的参考文献。 阅读过程中做笔记或注释:遇到读不懂的地方做下标记,私下可以和师兄、师姐、导师进行交流讨论。 深刻理解文章的实验原理和实验设计。 仔细分析图片和表格:了解作者的分析结果的思路。 摘抄文章中的优秀句子。 希望这些方法能帮到你,祝你在知网上找到心仪的外文文献!
如何找回你之前的DS160表格? 很多朋友在申请签证时,可能会遇到被拒签的情况。当你想要再次申请签证时,可能会发现自己之前提交的DS160表格不见了。别担心,今天我来教你如何找回你之前的DS160表格。 首先,确认你在填写DS160表格时,是否提供了一个有效的电子邮箱地址。这个邮箱地址非常重要,因为它会收到确认邮件。 接下来,你可以通过邮件的搜索功能,查找包含关键词的邮件,例如“Confirmation”、“DS160”,或者你的姓名和护照号码等。如果你在确认DS160表格时选择了接收邮件通知,那么你可以通过邮件中的链接来重新调出DS160表格。 具体步骤如下: 打开你的邮箱,找到之前收到的DS160确认邮件。 点击邮件中的链接,进入DS160网站。 登录你的账户,你会看到之前提交的DS160表格的大部分信息。 这样,你就可以轻松找回之前提交的DS160表格了。希望这个方法对你有所帮助!犊如果你还有其他问题,欢迎随时提问哦!
如何在一周内高效完成毕业论文? 毕业论文的写作对于许多学生来说都是一个不小的挑战。但别担心,这里有一份详细的指南,教你如何在短短的一周内完成一篇高质量的毕业论文。 第一步:确定论文题目(一天) 选择论文题目有两种情况: 1️⃣ 只想顺利毕业:打开知网,搜索与你专业相关的关键词,总结出研究对象关键词+理论角度。 2️⃣ 追求优秀论文:建议跳过此文。 第二步:制定论文大纲(一天) 大纲包括: 1️⃣ 第一章:绪论(研究的目的、意义、内容、方法) 2️⃣ 第二章:理论基础和概念界定 3️⃣ 第三章:研究对象的问题/现状/描述/评价 4️⃣ 第四章:研究对象的问题/现状成因 5️⃣ 第五章:解决措施(要一一对应) 6️⃣ 第六章:结论 第三步:根据大纲填充论文(2~3天) 参考之前下载的论文,借鉴写作方法,但不要直接抄袭。可以换一种表达方式来体现同一种意思。 第四步:降重(一天) 有几种方法可以降低重复率: 1️⃣ 外文文章翻译:查找相关领域的国外期刊,进行参考翻译,优点是不会影响检测结果,还能提高英语水平。 2️⃣ 图片或表格降重法:将一些文字用图片或表格形式表达出来,优点是方便,缺点是可能影响字数统计。 3️⃣ 改写法:遇到重复的专业和理论词汇时,可以先理解文字意思,然后进行内容重构,改变句式结构和语态,或者替换关键词。 4️⃣ 原创:最好的降重方法就是原创,优点是不用担心重复率,缺点是需要大量时间和脑细胞。 第五步:扫尾(一天) 用这种方法,6天可以完成论文的大部分内容,剩下的一天可以用来完善、细化和补充论文。
Excel VBA自动筛选复制数据教程 你是不是也遇到过这种情况:需要从一大堆数据中筛选出特定信息,然后复制到另一个表格?手动操作太麻烦了,尤其是当你处理的是财务报表、销售数据或者客户信息这些大规模数据的时候。别担心,我来教你一个超级实用的Excel VBA代码,帮你自动完成这些任务! 使用场景 这个VBA代码特别适合以下几种情况: 销售分析师:快速筛选出特定产品或客户的销售记录,然后复制到新的报表中,方便单独分析。 财务人员:按日期、部门、项目等关键词筛选报表,快速导出符合条件的数据。 项目经理:按任务状态或关键字筛选任务进度表,将相关任务导出到另一表中,以便进一步跟踪。 节省的手动步骤 ⏱️ 自动筛选:避免手动设置筛选条件,通过代码自动查找并筛选关键字。 自动复制:筛选后的数据可以自动复制到新的表格中,无需手动复制粘贴,尤其在处理大规模数据时非常高效。 代码应用 𛊥𐦍和目标表:代码会从Sheet1中筛选数据并复制到Sheet2中,你可以根据实际情况修改工作表名称。 筛选范围设置:代码设置了A1:D100的数据范围作为筛选区域,你可以根据数据量修改范围,确保覆盖所有数据。 输入筛选关键字:运行代码时,会弹出对话框提示你输入筛选关键字,系统会根据该关键字在指定范围内进行筛选。 数据复制:筛选后的数据会自动复制到Sheet2中的A1单元格,你无需手动操作。 步骤 打开VBA编辑器:按Alt+F11。 插入新模块:在左侧资源管理器中找到当前工作簿,右键点击插入模块。 粘贴代码:将上述VBA代码粘贴到模块中。 修改筛选范围:根据实际数据的范围调整filterRange,确保筛选范围覆盖需要处理的数据。 运行代码:按Alt+F8,选择宏FilterAndCopyData并点击运行。 输入关键字:代码会弹出对话框,要求输入筛选关键字。输入后代码将自动筛选并复制数据。 检查结果:符合关键字的数据会自动复制到Sheet2中。 注意事项 ⚠️ 确保filterRange覆盖了需要筛选的数据区域,否则可能会导致部分数据未被筛选到。 代码当前设置为在第一列(A列)进行筛选。如果需要按其他列筛选,可以修改Field:=1的数值,指定对应列。 代码可以扩展为筛选多个关键字,或将结果复制到指定位置以外的其他区域。 通过这个代码,你可以大幅提高筛选和复制特定数据的效率,尤其适用于日常处理大量数据的情况下。赶紧试试吧!
如何用Python快速找到企业Logo图 在工作中,处理大量Logo图的需求让人头疼。每次需要制作PPT时,都需要花费大量时间搜索和整理Logo图。最近在练习Python时,我找到了一种更高效的方法来解决这个问题。 首先,我创建了一个表格,列出了各种关键词,比如“xx企业logo图”。然后,使用Pandas库来读取这个表格。接着,利用搜索引擎的图片搜索功能,输入这些关键词。最后,抓取网页上的图片,每次抓取4-5张,供人工筛选。 通过这种方法,原本需要1小时的工作量可以缩短到20分钟。我测试了100家企业的Logo图,使用程序查找并保存仅需2分钟。 需要注意的是,这个程序只能帮助抓取网页上的图片,最终还需要人工筛选出优质的Logo图。改进的方向可以是优化搜索关键词,以确保结果的可靠性。
25考研不迷茫!择校择专业全攻略 尟奦果你还在为25考研感到迷茫,那么这篇文章一定要认真看: 我整理了一些考研必备的网站和择校择专业的信息,希望能帮到你。 首先,通过辅导员加入直系上岸学长姐的群,他们可以提供很多帮助。 其次,建议关注你报考专业的考研公主号(问学长学姐),他们会详细整理分数难度、招生信息等,省去你自己查找的麻烦。 ✨最后,推荐使用知乎和百度,在这两个平台上搜索关键词即可获取相关信息。 接下来介绍具体步骤: 1️⃣查找本专业所有学校的排名,逐个访问官方网站查看往年的分数线,并将难易程度列出来。 2️⃣从上到下剔除不喜欢的地区、不符合要求的考试科目、不适应的饮食环境以及双非学校等。然后再看哪些地区竞争压力大,以及该专业在该学校是否好评如潮、业内认可度高。最后留下几所备选学校,尽量保持每个层次都有一所。 3️⃣在研招网上找到与考试科目对应的专业和招生人数,并制作一个表格,将剔除原因写明。这样可以判断哪些是绝对因素,哪些是可以改变的主观因素。 关于选择学校还是选择专业: 最好是考虑该专业在该学校内部是否受到认可。以计算机专业为例,南京邮电虽然不是211院校,但在行业内部享有较高声誉,超过了许多文科类211院校。此时就没有必要只盲目追求211院校了。 最后结合分数线综合评估自身实力: 需要合理评估本科起点是否高?自身学习能力如何?现在考研真的非常艰难,不要盲目追求高水平大学튊❤️一旦确定决策,请尽量避免再次改变想法。优秀大学都非常有竞争压力,别人能成功为什么你不能呢?坚定而强烈的信念将支撑你完成整个考研之旅。 妜后给备考资料不足的宝子指条路:小序:研友干货实体书,择校择专、公共课、专业课资料都有,不用到处搜集了。最近好像还有赠送实体书的活动,可以免费领英语长难句和自测本两本纸质书!
读研必备:如何高效查找文献 暑假期间,我已经进入了实验室,但这一周才开始学习如何查找文献。老师直接发了很多文献给我,所以我也没自己动手查过。现在分享一下我的学习心得。 【我的任务】 需要找到关于两个自变量之间是否有交互作用的文献。因此,我的关键词就是这两个自变量。 ️【目前我学会的方法】 1⃣️Web of Science:先确定关键词的范围,比如“标题”或“主题”。然后输入关键词,比如“feedback”,点击“搜索”。之后可以对搜索结果进行二次筛选,比如选择“出版年份”、“文档类型”和“研究领域”。 2⃣️Sic-Hub:可以输入文献名或DOI号进行搜索和下载。我主要用文献名,因为每次搜DOI号都显示“未找到”。不过以前确实用过,不知道现在怎么了。 3⃣️织网:这个方法大家在写本科毕业论文时应该都用过。使用高级连锁查关键词,效果很好。 ️【文献整合】 1⃣️小绿鲸app:建立不同的文件夹,存储不同类型和主题的文献。这个软件用起来简单,翻译功能还可以,但有些语句不通顺,需要自己再看。 2⃣️Excel:将看过的文献进行归类总结。我觉得不总结就会忘,不对比就看不出差异。不过我刚开始用,表格中的总结不太好,最近看的文献也少,表头可以根据自己专业的重点来添加。 【问题】 1⃣️我听学姐说Web of Science有一个文献传递功能,可以发送不能免费下载的文献给自己,但我目前没找到。 2⃣️查关键词有时不一定能找到,因为在不同的文献中很多表达不一样,所以可能找不到自己想要的文献。 3⃣️文献重点提炼不出来。希望和大家一块讨论~
文献阅读笔记法:轻松管理你的研究资料 文献阅读笔记法,让你的研究资料管理变得简单高效! 首先,根据你的研究兴趣和关键词,将文献分类到3-4个不同的文件夹中,方便日后查找。 接着,在每个文件夹中,根据文献的重要性、专业性和实用性进行编号,重要的文献先读,方便日后参考。 最后,开始阅读文献,使用表格记录每篇文献的详细信息。我的表格模板提供了六个小列,你可以根据需要调整。注意,文献编号要和文件夹内的编号保持一致! ᠨ🙧獦特别适合需要写文献综述的研究者,可以快速检索和记录文献。如果你需要进行精读,表格可以做得更详细,包括摘要、关键词、研究方法、创新点和不足等。 祝愿大家都能顺利找到顶刊,顺利毕业!
新南威尔士大学博士全奖攻略 本来还在犹豫要不要读博,结果新南威尔士大学给我发了50万的奖学金,真是太爽了!𓊊 我的背景:双非本科,爱丁堡硕士,目前在UNSW读博。 如何联系导师 在澳洲申请PhD,提前联系导师是关键。澳洲的导师制度非常强,导师的话语权很大!我当时通过陶瓷(套磁)拿到了offer,导师不仅对我的研究计划提出了建议,还明确了我的研究方向和内容。 如何确定意向导师 前往澳洲高校官网 搜索与你研究兴趣相关的关键词 进入老师主页,查找正在进行的项目,看项目是否处于active状态 ▫️ 这个工作量很大,我当时准备了一个表格,记录申请情况,包括已经申请、还没申请和申请回复情况,这样更有条理。 ▫️ 联系导师时附上自己的CV和成绩单,导师如果愿意supervise你,可能会给你几个潜在的方向让你写个研究计划。 ▫️ 注意:我刚开始想着先自己想一个方向写研究计划,结果因为方向太fancy没被回复。所以一定要在拿到导师回复后,根据导师的方向写。 多套磁 在考虑时间和精力的情况下,尽可能多的去套磁。我的目标是毕业后进高校,当时中介老师和我一起每周找了10-20个教授,然后周日晚上发套磁信。 发送时间很重要,可以设置定时发送,尽量确保邮件发出时是对方老师的工作日且是上午九点左右,那个时间老师刚上班,可能会打开邮件看一下。最后中介给我筛选到一个不怎么卡毕业、读博环境友好、funding也多的神仙博导。 套磁信的撰写上,先写好一个大的框架,针对不同教授,按照之前检索时记录的内容,向教授提出对该领域的过往积累。多套一个教授就能多争取一个机会,永远不要气馁。 奖学金申请 ▫️ 我是一年制硕士,刚开始很担心自己科研背景薄弱,但澳洲本地都开设授课型硕士,因此对一年制的硕士也很友好。 ▫️ 申请奖学金时要注意两点:均分拉高+好好准备研究计划获得博导认可。后面套磁时文书老师带着我反复修改研究计划,我的研究计划也是能拿到全奖博士的关键! ▫️ 澳洲奖学金相比起英国还是容易很多的,每年3.7万澳币,三年算下来就是50多万人民币,真的很香! 最后,祝大家都有满意的offer拿!加油!ꀀ
如何利用Semrush工具查找关键词 嘿,大家好!今天我想跟大家聊聊如何利用Semrush这个强大的工具来查找关键词。其实,这个过程并没有你想象的那么复杂,只要掌握了正确的方法,你也能轻松找到适合自己的关键词。下面我就详细讲解一下步骤。 第一步:获取Semrush账号 首先,你需要一个Semrush账号。如果你还没有,可以去淘宝上买一个共享账号,价格会便宜一些。相信我,这个工具真的很值! 第二步:进入关键词概览 登录Semrush后,点击“关键词概览”搜索框,输入你想要搜索的关键词,然后点击“搜索”。你会看到关键词的搜索量、各地区搜索量及占比、竞争度、CPC等关键信息。 第三步:查看全部关键词 在关键词概览页面,点击“查看全部关键词”进入数据库页面。在这里,你可以选择地区和语言,然后点击“导出”,得到一份关键词表格。表格里会根据关键词的搜索量、难度、CPC等数据帮你筛选出适合的关键词。 小贴士 እ䚥𘍨恥利一个关键词,多试几个,找到最适合的。 关注长尾关键词:长尾关键词虽然搜索量小,但竞争度低,适合新手。 定期更新:关键词的竞争度和搜索量会随着时间变化,定期更新你的关键词列表很重要。 总结 通过以上步骤,你就能轻松找到适合自己的关键词了。希望这篇文章对你有所帮助,赶紧去试试吧!如果你有其他问题或者更好的方法,欢迎在评论区分享哦!
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