楼主: vancouver1919
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[论文求助] DeepSeek论文润色指令全攻略:50条精准指令让学术写作效率翻倍 [推广有奖]

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vancouver1919 发表于 2025-11-19 11:11:24 |AI写论文

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引言

在学术写作的过程中,研究者们一直追求着两个重要的目标,即效率与品质。而DeepSeek,作为一个功能强大的AI工具,为我们的工作提供了极大的便利。如果能够恰当地利用DeepSeek的指令,在论文撰写的各个阶段都能取得事半功倍的效果。本文将介绍一系列实用的DeepSeek论文润色指令,涵盖从大纲创建到内容降重等关键环节,旨在帮助大家显著提高学术写作的效率。

生成论文大纲的指令及应用

实践有效的生成大纲指令

在开始撰写论文前,一个明确且合理的框架极为重要。通过实践经验,我发现了一个非常有用的生成论文大纲的提示指令,即:“基于论文的《{}》主题,提供一个可以撰写{}字正文字数的大纲,总共需要{}章。大纲应包含二级标题、三级标题和四级标题。”

指令使用示例

假设我们要撰写一篇关于“人工智能在医疗影像诊断中的应用研究”的论文,计划正文撰写5000字,并且论文分为5章。这时,我们可以通过以下方式向DeepSeek输入指令:“基于论文的《人工智能在医疗影像诊断中的应用研究》主题,提供一个可以撰写5000字正文字数的大纲,总共需要5章。大纲应包含二级标题、三级标题和四级标题。”

DeepSeek可能生成如下大纲:

第一章 绪论

  • 1.1 研究背景与重要性
    • 1.1.1 医疗影像诊断的现状
      • 1.1.1.1 传统诊断方法的限制
      • 1.1.1.2 医疗影像数据的增长
    • 1.1.2 人工智能在医疗领域的发展趋势
      • 1.1.2.1 人工智能技术的进步
      • 1.1.2.2 医疗行业对人工智能的需求
  • 1.2 研究目标与方法
    • 1.2.1 研究目标
      • 1.2.1.1 提高诊断精度
      • 1.2.1.2 缩短诊断时间
    • 1.2.2 研究方法
      • 1.2.2.1 文献研究法
      • 1.2.2.2 实验研究法

第二章 人工智能技术基础

  • 2.1 人工智能概述
    • 2.1.1 人工智能的定义与分类
      • 2.1.1.1 强人工智能与弱人工智能
      • 2.1.1.2 常见的人工智能技术
    • 2.1.2 人工智能在医疗领域的应用范围
      • 2.1.2.1 疾病预测
      • 2.1.2.2 影像诊断
  • 2.2 深度学习在医疗影像中的应用原理
    • 2.2.1 深度学习的基本概念
    • 2.2.2 深度学习在医疗影像处理中的流程
      • 2.2.2.1 数据预处理
      • 2.2.2.2 模型训练与优化

第三章 人工智能在医疗影像诊断中的应用现状

  • 3.1 国外应用案例分析
    • 3.1.1 美国的相关研究与实践
      • 3.1.1.1 著名研究机构的成果
      • 3.1.1.2 商业应用实例
    • 3.1.2 欧洲的发展状况
      • 3.1.2.1 科研合作项目
      • 3.1.2.2 临床应用试点
  • 3.2 国内应用现状
    • 3.2.1 国内科研机构的研究进展
      • 3.2.1.1 高校的研究成果
      • 3.2.1.2 科研院所的突破
    • 3.2.2 国内企业的商业推广
      • 3.2.2.1 大型科技企业的布局
      • 3.2.2.2 初创企业的创新

第四章 人工智能在医疗影像诊断中的挑战与对策

  • 4.1 技术挑战
    • 4.1.1 数据质量和标注问题
      • 4.1.1.1 数据的精确性和完整性
      • 4.1.1.2 标注的标准化和一致性
    • 4.1.2 模型的可解释性
      • 4.1.2.1 深度学习模型的黑箱问题
      • 4.1.2.2 提升可解释性的方法
  • 4.2 伦理与法律挑战
    • 4.2.1 患者隐私保护
      • 4.2.1.1 数据的安全存储与传输
      • 4.2.1.2 患者知情同意
    • 4.2.2 责任界定
      • 4.2.2.1 诊断错误的责任归属
      • 4.2.2.2 法律监管的缺失
  • 4.3 对策建议
    • 4.3.1 技术层面的改进
      • 4.3.1.1 加强数据管理
      • 4.3.1.2 开发可解释的模型
    • 4.3.2 伦理与法律层面的完善
      • 4.3.2.1 制定相关政策法规
      • 4.3.2.2 加强行业自律

第五章 结论与展望

  • 5.1 研究成果总结
    • 5.1.1 人工智能在医疗影像诊断中的优势
      • 5.1.1.1 提高诊断效率
      • 5.1.1.2 提升诊断准确性
    • 5.1.2 研究的局限性
      • 5.1.2.1 技术的不成熟
      • 5.1.2.2 应用的范围有限
  • 5.2 未来发展方向
    • 5.2.1 技术发展趋势
      • 5.2.1.1 多模态融合
      • 5.2.1.2 智能化诊断平台的构建
    • 5.2.2 应用前景
      • 5.2.2.1 基层医疗的普及
      • 5.2.2.2 个性化医疗的实现

生成论文摘要的指令及要点

实用的生成摘要指令

论文摘要的功能在于让读者迅速掌握论文的核心内容。通过实践,我发现了一个非常有效的生成论文摘要的提示指令,内容为:“请为我的论文生成300字的中文摘要,摘要主要涵盖四个部分:目的、研究过程、解决问题、结论。应以简洁明了的语言概括论文的精髓,既不能只是全文的简单浓缩,也不能过于简略。语言需简洁流畅,且能独立成篇。同时避免按章节顺序简单列举论文各章节内容。”

指令应用说明

当完成论文初稿后,就可以使用此指令让DeepSeek生成摘要。例如,对于上述关于“人工智能在医疗影像诊断中的应用研究”的论文,将论文内容输入并使用该指令,DeepSeek可能会生成如下摘要:

本研究旨在探讨人工智能在医疗影像诊断中的应用,以提升诊断的精确性和效率。研究过程中,采用文献研究和实验研究的方法,分析了人工智能技术的基础、国内外的应用现状,并讨论了其所面临的各种技术、伦理和法律挑战。该研究解决了如何有效地利用人工智能来提高医疗影像诊断的质量以及应对相关挑战的问题。研究结论显示,人工智能在医疗影像诊断中具有显著的优势,但目前仍然存在技术不够成熟和应用范围有限等局限。在未来,随着多模态融合和智能化诊断平台的发展,人工智能有望在基层医疗和个性化医疗中获得更广泛的应用。

生成国内外研究现状的指令与操作

有效的生成研究现状指令

了解国内外研究现状是论文写作中的一个关键环节。我在实践中发现了一条实用的生成国内外研究现状的提示指令,即:“根据我提供的参考文献列表,扩展:‘XXX’,扩展不少于XXX字,编写格式为:‘作者名称(发表年份)研究内容(研究内容需包括作者研究了什么问题,提出了什么观点,研究的结论是什么)’。”

具体操作示例

假设我们有以下参考文献:

樊吉(2020)发表了一篇关于人工智能在医疗影像诊断中应用的初步探讨,认为人工智能有很大的潜力。

刘頔(2021)研究了深度学习在医疗影像处理中的算法优化,提出改进算法可以提高处理速度。

我们可以输入指令:“根据我提供的参考文献列表,扩展:‘人工智能在医疗影像诊断中的国内外研究现状’,扩展不少于300字,编写格式为:‘作者名称(发表年份)研究内容(研究内容需包括作者研究了什么问题,提出了什么观点,研究的结论是什么)’。”

DeepSeek可能会生成如下内容:

在人工智能在医疗影像诊断的研究领域,国内外学者都进行了许多探索。樊吉(2020)针对人工智能在医疗影像诊断中的应用问题进行了研究。他探讨了人工智能技术在医疗影像领域的适用性和发展前景,提出人工智能在提高诊断效率和准确性方面具有很大潜力的观点。其研究结论认为,随着人工智能技术的不断进步,有望在医疗影像诊断中发挥重要作用。

刘頔(2021)专注于深度学习在医疗影像处理中的算法优化问题。他研究了现有的深度学习算法在医疗影像处理中的不足,提出通过改进算法能够提高医疗影像处理速度的观点。经过实验验证,其研究结论表明,优化后的算法在处理医疗影像数据时,能够显著缩短处理时间,为临床诊断提供更及时的支持。

这些研究为后续深入探讨人工智能在医疗影像诊断中的应用提供了重要的基础和参考。

生成论文结论的指令及效果

实践有效的生成结论指令

论文结论是对整个研究的总结和提升。我在实践中发现了一条实用的生成论文结论的提示指令,内容为:“根据文章内容扩展:结论,以一段话的形式输出,用简洁的语言概括论文的精华,不要简单浓缩全文,更不可三言两语草草了事。文字要简洁流畅,又能够独立成文。避免按照章节顺序简单罗列论文章节内容。”

指令使用效果

对于上述“人工智能在医疗影像诊断中的应用研究”论文,使用该指令后,DeepSeek可能会生成如下结论:

本研究围绕人工智能在医疗影像诊断中的应用进行了全面且深入的探讨。研究发现,人工智能凭借其高效的数据处理能力和精准的分析模型,在提高医疗影像诊断的准确性和效率方面具有显著优势。然而,当前人工智能在医疗影像诊断领域仍面临数据质量、模型可解释性以及伦理法律等诸多挑战。通过加强数据管理、研发可解释模型和完善相关政策法规等对策,有望逐步解决这些问题。在不久的未来,人工智能在医疗影像诊断领域将朝着多模态融合和智能化诊断平台建设的方向发展,为基层医疗和个性化医疗带来新的机遇和变革。

降重和降AIGC率的指令及方法

实用的降重指令

在完成论文初稿之后,降重是一个不可或缺的步骤。我在实践中发现了一条实用的降重和降AIGC率的提示指令,即:“对标题为《XXX》的论文进行专业的学术降重,通过使用:‘同义词替换、句子结构调整、增加新内容’等方式进行降重。需要降重的内容为:XXX。”

降重方法说明

以“人工智能在医疗影像诊断中的应用研究”论文中的一段内容为例:“人工智能在医疗影像诊断中具有重要作用,它能够快速处理大量的影像数据。”我们可以使用指令:“对标题为《人工智能在医疗影像诊断中的应用研究》的论文进行专业的学术降重,通过使用:‘同义词替换、句子结构调整、增加新内容’等方式进行降重。需要降重的内容为:‘人工智能在医疗影像诊断中具有重要作用,它能够快速处理大量的影像数据。’”

DeepSeek可能会将其降重为:“人工智能在医疗影像诊断领域发挥着关键作用。借助先进的算法和强大的计算能力,人工智能能够在短时间内高效处理海量的影像数据,为临床诊断提供及时准确的支持。”

总结

如果能够合理运用上述这些DeepSeek论文润色和降重的方法,将有助于提升论文的质量和原创性。

指示,在学术创作的关键步骤中,可以显著提高效率和品质。从构建明确的提纲,到精炼地撰写摘要、全面回顾研究进展,再到提炼深入的结论及有效减少重复率,这些指示为我们的

学术写作

提供了全面的支撑。期望大家在未来的研究写作中能充分运用这些指示,使DeepSeek成为我们学术旅程中的有力伙伴,达成学术写作效率的大幅增长。

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