最尴尬的论文!ChatGPT 抄来的忘记删掉提示词,211高校教授发表在一区SCI期刊

张同学,你的ChatGPT指令提示词忘记删除了?!!!!

近期,一篇题目为“The three-dimensional porous mesh structure of Cu-based metal-organic-framework - aramid cellulose separator enhances the electrochemical performance of lithium metal anode batteries”发表在国际期刊Surfaces and Interfaces(材料类一区,IF=6.2)上,这篇文章是电池能源方向。这篇文章的通讯作者是来自中国地质大学材料科学与工程学院的 Yangai Liu 教授。文章在3月份已经在线发表。

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不知道一区期刊是什么的小伙伴可以看这里:

从ChatGPT抄来忘记删掉提示还发表在高水平期刊上

分享一篇材料学一区期刊 Surfaces and Interfaces 3月份在线发表的文章。这篇文章通讯作者Yangai Liu 应该是中国地质大学材料科学与工程学院教授。 

分享这篇文章的原因是该文的 Introduction 的第一句是:

Certainly, here is a possible introduction for your topic:Lithium-metal batteries are promising candidates for high-energy-density rechargeable batteries due to their low electrode potentials and high theoretical capacities

这感觉就很熟悉了,因为 ChatGPT 就是这么有礼貌,  而且很好复现 。。。

之前我们报道过发表在水刊上的论文使用 MidJourney 生成图片,但这篇文章发表的期刊  Surfaces and Interfaces  是中科院一区期刊,最新影响因子6.2. 

原文链接:
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2468023024002402?via%3Dihub

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不得不说这个感觉就很熟悉了,如果你经常与ChatGPT交流,你会注意到它的回复总是彬彬有礼,这一点让人印象深刻。上个月有人报道过发表在水刊上的论文使用 MidJourney 生成图片,但这篇文章发表的期刊  Surfaces and Interfaces  是中科院一区期刊,最新影响因子6.2。

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个人感觉用Chat GPT润色一下语言和语法还是可以的,不建议直接用Chat GPT生产内容,这可能会产生很多误区和错误(尤其是免费的3.5)

以下是网友回复:

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版权声明

本文来源:ivySCI 科研指南、材料学网,版权属于原作者,仅用于学术分享,如有侵权,请联系删除

课程安排

学习内容

第一章

2024年AI领域最新技术

1.OpenAI新模型-GPT-5

2.谷歌新模型-Gemini Ultra

3.Meta新模型-LLama3

4.科大讯飞-星火认知

5.百度-文心一言

6.MoonshotAI-Kimi

7.智谱AI-GLM-4

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第二章

OpenAI开发者大会后GPT最新技术

1.最新大模型GPT-4 Turbo详细介绍

2.最新发布的高级数据分析,AI画图,图像识别,文档API介绍

3.GPT Store介绍

4.(实操演练)从0到1创建自己的GPT应用

第三章

谷歌最新模型Gemini详解

1.Gemini三大模型

2.Gemini与GPT-4对比

3.Gemini的原生多模态技术

4.Gemini的测试效果

5.(实操演练)Gemini的使用

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第四章

定制自己的GPTs

1.(实操演练)热门的自定义GPTs使用介绍

2.(实操演练)通过聊天交流的方式制作自己的GPTs

3.(实操演练)通过自定义的方式制作自己的GPTs

4.(实操演练)GPTs的3种分发方式

5.(实操演练)GPTs的action功能介绍

6.(实操演练)论文改进专家(GTPs)

7.(实操演练)3种论文写作应用(GTPs)

第五章

AIGC基础学习

1.深度学习常用架构讲解

2.GPT1-4模型解析

3.AIGC技术发展

4.大语言模型的评估标准

5.ChatGPT/GPT4官网使用方法

6.优秀国内大模型推荐

7.LLM与搜索引擎:差异与联系

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第六章

提示词工程高级技巧
【讲解+实践】

1.提示词工程讲解

2.如何写好一篇论文的提示词

3.(实操演练)初识LLM:角色扮演的艺术

4.(实操演练)调整LLM的语调与表达方式

5.(实操演练)定义LLM的具体任务与目标

6.(实操演练)探索LLM与上下文的密切关系

7.(实操演练)零样本学习:强化逻辑推理

8.(实操演练)多样本学习:模型模仿能力提升

9.(实操演练)自洽性检验:数学能力加强

10.(实操演练)知识生成:提高模型的信息处理能力

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第七章

ChatGPT/GPT4的实用案例

【讲解+实践】

1.(实操演练)ChatGPT/GPT4是最好用的翻译软件

2.(实操演练)AI助力高效表格数据创建

3.(实操演练)AI在数据处理中的实际操作

4.(实操演练)苏格拉底式教学法在AI中的运用

5.(实操演练)如何与AI交流科研问题

6.(实操演练)AI助力文本数据整理与分析

7.(实操演练)AI在用户评论分析中的应用

8.(实操演练)AI撰写专业报告的技巧

9.(实操演练)让AI根据知识点出题

10.(实操演练)使用AI工具快速产出高端PPT的几种方法

11.(实操演练)使用AI工具快速产出短视频

12.(实操演练)快速制作流程图、序列图、思维导图

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第八章

让ChatGPT/GPT4成为你的论文/基金写作助手

【讲解+实践】

1.(实操演练)论文搜索和论文关联

2.(实操演练)分析论文得出审稿意见

3.(实操演练)进行论文内容问答

4.(实操演练)生成论文摘要

5.(实操演练)写论文综述并标注内容来源

6.(实操演练)中/英文论文润色的4种方法

7.(实操演练)进行论文降重的技巧

8.(实操演练)查找某个观点或内容相关的论文

9.(实操演练)对多篇论文进行分析对比

10.(实操演练)如何防止AI生成的内容被检测

11.(实操演练)生成完整长篇论文的技巧

12.(实操演练)让AI结合试验数据进行写作

13.(实操演练)自动写作并添加参考文献

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第九章

Python基础学习

【讲解+实践】

1.Python的应用场景

2.(实操演练)python环境安装配置

3.(实操演练)print使用

4.(实操演练)运算符和变量

5.(实操演练)循环

6.(实操演练)列表元组字典

7.(实操演练)if条件

8.(实操演练)函数

9.(实操演练)模块

10.(实操演练)类的使用

11.(实操演练)文件读写

12.(实操演练)异常处理

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第十章

科学计算模块Numpy和绘图模块Matplotlib学习

【讲解+实践】

1.(实操演练)numpy的属性

2.(实操演练)创建array

3.(实操演练)numpy的运算

4.(实操演练)随机数生成以及矩阵的运算

5.(实操演练)numpy的索引

6.(实操演练)array合并

7.(实操演练)Matplotlib基础用法

8.(实操演练)figure图像

9.(实操演练)设置坐标轴

10.(实操演练)legend图例

11.(实操演练)scatter散点图

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第十一章

机器学习算法应用【讲解+实践】

1.机器学习概述

2.训练集/验证集/测试集

3.监督学习与无监督学习

4.分类/回归/聚类算法

5.机器学习算法应用分析

6.(实操演练)使用回归算法完成波士顿房价预测

7.(实操演练)使用KNN算法完成鸢尾花分类

8.(实操演练)使用多种算法完成糖尿病预测

9.(实操演练)分析特征重要性(哪些特征对标签的影响最大)

10.(实操演练)机器学习特征工程完整流程

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第十二章

深度学习算法基础【讲解+实践】

1.单层感知器

2.激活函数,损失函数和梯度下降法

3.BP算法介绍

4.梯度消失问题

5.多种激活函数介绍

6.(实操演练)BP算法解决手写数字识别问题

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第十三章

深度学习框架Tensorflow应用

【讲解+实践】

1.(实操演练)Mnist数据集和softmax讲解

2.(实操演练)使用BP神经网络识别图片

3.(实操演练)交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

4.(实操演练)欠拟合/正确拟合/过拟合

5.(实操演练)各种优化器Optimizer

6.(实操演练)模型保存和模型载入方法

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第十四章

深度学习算法-卷积神经网络CNN应用【讲解+实践】

1.CNN卷积神经网络

2.卷积的局部感受野,权值共享介绍。

3.卷积的具体计算方式

4.池化层介绍(均值池化、最大池化)

5.same padding和valid padding介绍

6.LeNET-5卷积网络介绍

7.(实操演练)CNN手写数字识别案例

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第十五章

深度学习算法-长短时记忆网络LSTM应用

【讲解+实践】

1.RNN循环神经网络介绍

2.RNN具体计算分析

3.长短时记忆网络LSTM介绍

4.输入门,遗忘门,输出门具体计算分析

5.堆叠LSTM介绍

6.双向LSTM介绍

7.(实操演练)使用LSTM进行设备故障预测

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第十六章

基于深度学习模型的图像识别(医学影像案例)
【讲解+实践】

1.VGG16模型详解

2.ResNet模型详解

3.EfficientNet模型详解

4.(实操演练)下载训练好的1000分类图像识别模型

5.(实操演练)使用训练好的图像识别模型进行各种图像分类

6.(实操演练)使用迁移学习训练医学影像分类模型

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第十七章

让ChatGPT/GPT4成为你的编程助手
【讲解+实践】

1.使用ChatGPT/GPT4写程序的注意事项

2.(实操演练)让AI对代码进行详细讲解

3.(实操演练)进行代码纠错及自动修改

4.(实操演练)使用AI工具读取本地数据的技巧

5.(实操演练)绘制折线图,柱状图,饼图等各种统计分析图表

6.(实操演练)让AI工具帮你自动进行数据分析和特征工程

7.(实操演练)使用你的数据产生机器学习模型进行分类预测

8.(实操演练)根据你的数据产生深度学习模型进行回归预测

9.(实操演练)自动化AI编程助手的使用

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第十八章

让ChatGPT/GPT4进行数据处理
【讲解+实践】

1.(实操演练)让AI正确读取表格数据

2.(实操演练)让AI理解百万行数据

3.(实操演练)使用AI进行数据可视化

4.(实操演练)使用AI进行数据缺失值处理

5.(实操演练)使用AI进行数据归一化

6.(实操演练)使用AI进行特征筛选

7.(实操演练)使用AI输出表格数据

8.(实操演练)使用AI输出特征工程处理后的数据

9.(实操演练)使用AI绘制统计分析图表

第十九章
ChatGPT/GPT4在地球科学方面的应用
【讲解+实践】

 

1.(实操演练)用GPT绘制世界地图海岸线

2.(实操演练)用GPT绘制不同的地图投影

3.(实操演练)用GPT绘制南极地投影

4.(实操演练)用GPT绘制地球各种关键变量的图

5.(实操演练)用GPT绘制台风总降水量图

6.(实操演练)用GPT绘制台风风速图

7.(实操演练)用GPT计算台风总降水量

8.(课实操演练)用GPT对遥感图像光谱数据进行机器学习建模分类

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第二十章
ChatGPT/GPT4接口程序开发
【讲解+实践】

 

1.(实操演练)GPT模型API接口程序使用

2.(实操演练)GPT模型参数调节

3.(实操演练)用GPT程序API接口制作聊天机器人

4.(实操演练)用GPT程序API接口制作自动订餐机器人

5.(实操演练)用GPT程序API批量处理大量文本数据

6.(实操演练)用DALLE-3程序API接口生成图片

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第二十一章

GPT4的特殊功能应用

1.(实操演练)识别图片中的表格并保存

2.(实操演练)识别图片中的公式并进行编辑

3.(实操演练)论文中的公式讲解

4.(实操演练)模仿别人的统计图表画出类似的统计图

5.(实操演练)GPT4联网功能使用

6.(实操演练)学生压力与心理状况数据统计分析

7.(实操演练)GPT高级数据分析功能详解

8.(实操演练)GPT4本地文件上传功能使用

第二十二章

AI绘图工具Midjourney和DALLE3应用
【讲解+实践】

 

1. AI画图原理讲解

2.(实操演练)Midjourney工具的基础操作

3.(实操演练)remix模式介绍

4.(实操演练)blend命令介绍

5.(实操演练)describe命令介绍

6.(实操演练)图生图通过图片生成新的图片

7.(实操演练)Midjourney的参数和设置介绍

8.(实操演练)Midjourney科研作图技巧

9.(实操演练)DALL-E 3模型介绍

10.(实操演练)DALL-E 3根据上下文内容修改图片

11.(实操演练)DALL-E 3在图像中生成特定文字

12.(实操演练)DALL-E 3绘图结果的不断优化

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第二十三章
AI绘图工具Stable Diffusion基础应用
【讲解+实践】

 

1.(实操演练)Stable Diffusion工具讲解

2.(实操演练)Stable Diffusion环境部署介绍

3.(实操演练)通过文字生成图片

4.(实操演练)通过图片生成图片

5.(实操演练)图像智能高清算法

6.(实操演练)使用Lora模型产生写实人物图像

7.(实操演练)进行图像的局部重绘

8.(实操演练)Controlnet插件介绍

9.(实操演练)使用线稿图生成装修和建筑

10.(实操演练)使用线稿图给图片上色

11.(实操演练)产生特定姿态的人物图像

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第二十四章

AI视频领域应用(Sora等)

1.视频生成工具pika介绍及使用

2.视频生成工具runway介绍及使用

3.OpenAI最新视频生成模型Sora提示词介绍

4.OpenAI最新视频生成模型Sora使用介绍

5.阿里巴巴视频生成模型EMO介绍

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