如何准确表达SCI论文中的图？
下面我们就来详细聊聊，如何在SCI论文中准确地表达图。我会尽量用一种真实、有经验的方式来讲述，尽量避免那些“AI味儿”的刻板套话。
第一步：从“为什么”开始思考——图表的灵魂所在
在动笔画图之前，最关键的是问自己：这张图是为了说明什么？它要解决什么问题？读者通过这张图能获得什么核心信息？
不要为了画图而画图： 有些研究者会一股脑地把所有数据都做成图，结果弄得五花八门，反而让人抓不住重点。一张好的图应该承载一个清晰的论点或重要的发现。
确定核心信息（Takehome Message）： 每张图都应该有一个明确的“带回家”信息。例如，是证明某种处理显著提高了产量？是揭示两种蛋白质的相互作用模式？还是展示一个新算法的性能优于现有方法？这个核心信息将指导你图表的整体设计。
考虑读者的背景： 你的读者是领域内专家，还是跨学科的？他们的背景知识会影响你对图表复杂度和信息量选择。对于非本领域的读者，可能需要更简洁的图示或更详尽的解释。
第二步：选择最合适的图表类型——让数据“穿对衣服”
数据有不同的属性，需要不同类型的图表来最恰当地展示。选错了图表，再好的数据也可能被埋没。
展示趋势或变化：
折线图（Line Chart）： 非常适合展示随时间或连续变量变化的趋势，例如生长曲线、反应速率随时间的变化。如果有多组数据，可以用不同的线条颜色或样式区分。
面积图（Area Chart）： 类似于折线图，但填充了折线以下的区域，适合展示累积量或整体占比随时间的变化。但要注意，如果数据有负值或交叉，可能会导致误解。
比较不同类别的数据：
柱状图（Bar Chart）： 最常用的比较工具，可以横向或纵向展示不同类别的数据大小。
分组柱状图（Grouped Bar Chart）： 当你需要比较同一类别下不同子类的数据时（例如，比较不同处理组在不同时间点的表现），非常有用。
堆积柱状图（Stacked Bar Chart）： 展示整体总量以及各部分占比。比如，展示不同药物的总疗效，同时细分不同剂量的贡献。但要注意，堆积柱状图的中间或顶部的部分比较起来可能不够直观。
饼图（Pie Chart）： 只适用于展示各部分占整体的比例，且类别不宜过多（通常不超过56个）。如果数据差异不大，或者类别过多，饼图会显得混乱不清。个人建议，除非数据非常适合，否则尽量避免使用饼图，柱状图往往是更好的选择。
雷达图/蜘蛛图（Radar Chart/Spider Chart）： 用于展示多维度数据的比较，比如不同算法在多个评估指标上的表现。但要注意，图示形状和顺序可能会影响主观判断。
展示数据分布或关系：
散点图（Scatter Plot）： 展示两个变量之间的相关性。每个点代表一个观察值。这是探究变量间关系的神器。
气泡图（Bubble Chart）： 散点图的变种，除了x轴和y轴代表的变量，第三个变量通过气泡的大小来表示。
箱线图（Box Plot）： 有效地展示数据的分布情况，包括中位数、四分位数范围（IQR）、异常值等。特别适合比较多组数据的分布特征。
直方图（Histogram）： 展示单变量数据的分布频率，通常用于查看数据的偏态或峰度。
展示结构或流程：
流程图（Flowchart）： 描述实验步骤、算法流程或理论模型。
示意图（Schematic Diagram）： 用图形化的方式简化和说明复杂的概念或系统，比如细胞信号通路图、分子结构图。
展示地图或空间数据：
地图（Map）： 展示地理位置相关的数据。
选择图表类型的小贴士：
简洁为王： 最简单的图表类型，如果能清晰表达信息，就不要选择过于复杂的。
避免3D图表： 3D图表常常会扭曲数据，让比较变得困难，很多期刊也不推荐。
考虑信息密度： 有些图表（如箱线图）比散点图能更密集地展示信息。
第三步：精心设计图表细节——让专业成为习惯
图表的视觉呈现是其传达信息效率的关键。每一个细节都可能影响读者的理解。
清晰的标题和轴标签：
标题（Title）： 简洁、准确地概括图表的核心内容。通常会包含“What, How, and Where/When”（什么东西，如何测量，在什么条件/时间下）。例如：“Effect of Drug X on Tumor Growth in Mice”。
轴标签（Axis Labels）： 必须包含变量的名称和单位。例如，X轴：“Time (days)”，Y轴：“Tumor Volume (mm³)”或者“Cell Viability (%)”。
图例（Legend）： 如果图中有多个数据集或类别，图例必须清晰地标明每个符号、颜色或线条代表什么。图例的位置也应合理，不应遮挡数据。
准确的刻度（Scaling）和范围：
零基线： 对于柱状图等表示量的图表，除非有非常特殊的理由，否则Y轴通常应从零开始。不从零开始会夸大数据之间的差异，容易引起误导。
刻度间隔： 刻度间隔应均匀且易于阅读。避免使用过大或过小的刻度间隔，导致数据被压扁或拉伸。
范围选择： Y轴的范围应该包含所有数据点，但又不至于包含太多空白区域。
数据点标记（Markers）和线条（Lines）：
区分度： 使用不同形状的标记（圆圈、方块、三角形、星形等）和不同的线条样式（实线、虚线、点线）来区分不同的数据集。确保颜色之间有足够的对比度。
清晰可见： 数据点标记应该足够大，以便清晰可见，但又不至于过大而遮挡其他点或影响整体趋势的判断。
误差条（Error Bars）：
准确的表示： 误差条是展示数据变异性或不确定性的重要方式。常见的有标准差（Standard Deviation, SD）、标准误（Standard Error of the Mean, SEM）和置信区间（Confidence Interval, CI）。一定要在图例或图注中说明误差条代表的是哪一种。
SD vs. SEM： 如果你想展示数据的离散程度，用SD。如果想说明样本均值与真实总体均值之间的差异大小（即样本代表性），用SEM。SEM通常比SD小，且随着样本量增加而减小，更适合用于比较均值是否存在显著差异。
含义说明： 在图注或正文中清晰说明误差条的含义，让读者知道它们代表什么。
统计学显著性标记：
清晰的标记： 使用星号（，，代表不同的p值阈值，例如 p<0.05, p<0.01, p<0.001）或字母（a, b, c代表多重比较后的组间差异）来标记显著性差异。
说明标记含义： 在图例或图注中明确说明这些标记的含义。例如：“ p < 0.05, p < 0.01, p < 0.001 compared to control group.”
背景颜色和网格线：
简洁为主： 通常建议使用白色背景，避免使用花哨的背景色。
网格线： 适度的网格线可以帮助读者更精确地读取数值，但过多的网格线会分散注意力。主要网格线（major grid lines）通常就足够了。
分辨率和格式：
矢量图格式（Vector Graphics）： 对于折线图、柱状图等，强烈建议使用矢量图格式（如.AI, .EPS, .SVG）。它们可以无限放大而不失真，非常适合排版。许多绘图软件可以直接导出这些格式。
位图格式（Bitmap Graphics）： 如.TIFF, .JPEG, .PNG，用于散点图（尤其是有大量点）或照片。对于位图，要确保足够高的分辨率（通常要求300 dpi或更高），并且使用无损压缩格式（如TIFF）。
配色方案：
可访问性： 考虑色盲读者的需求，选择颜色对比度足够高的配色方案。在线有一些色盲安全色板工具可以参考。
一致性： 同一论文中，同一类别的表示（如同一处理组）应始终使用相同的颜色或符号。
避免过多颜色： 尽量使用有限但有区分度的颜色。
第四步：撰写高质量的图注（Figure Caption）——为图表提供深度解读
图注是图表的“说明书”，它提供了图表本身无法完全传达的信息。一个好的图注，能让读者在不看正文的情况下也能理解图表的大意，并且能帮助他们深入理解数据背后的意义。
遵循期刊要求： 每个期刊都有自己的图注格式要求，务必仔细阅读并遵循。
完整的描述：
简要的标题： 图注的第一句话通常是图的简要标题，概括其主要内容。
详细的说明： 解释图表中展示的内容，包括：
实验设计或方法： 例如，“Data are presented as mean ± SEM from three independent experiments.”（数据表示为来自三个独立实验的平均值±标准误。）
图例解释： 详细解释图例中所有符号、颜色或线条的含义，特别是如果有多组数据或复杂的图表元素。
统计分析方法： 说明是如何进行统计分析的，以及用于比较的组。
显著性标记的含义： 再次强调误差条和显著性标记的具体含义（例如，p值阈值）。
缩写解释： 如果使用了缩写，必须在此处或正文中提供完整的解释。
额外信息： 任何有助于理解图表的数据或条件（如样本量、特定观察时间点等）。
独立性（Standalone）： 理想的图注应该能够独立于正文而被理解。这意味着图注本身应该包含足够的信息来解释图表的内容，而不需要读者猜测或翻阅正文。
简洁但全面： 力求在简洁的篇幅内提供所有必要的关键信息。避免冗长和重复。
引用图表编号： 在正文中引用图表时，务必使用正确的图表编号（如“Figure 1”，“Fig. 2”）。
第五步：在正文中有效地引用和讨论图表——让图文呼应
图表是用来支持和阐述正文内容的，而不是独立存在的。
有引导性地引用： 在正文中首次提及某张图时，要清晰地说明它为什么重要，它展示了什么。例如，“As shown in Figure 1A, treatment with compound X significantly increased cell proliferation…”（如图1A所示，化合物X的处理显著增加了细胞增殖……）
不要重复图表中的所有数据： 正文不是图注的复制品。在正文中，你应该挑选出图表中最关键的数据点和趋势进行讨论和解释，并将这些数据与你的论点联系起来。例如，可以指出某个处理组的某个数值是多少，并且这个数值比对照组高出多少。
将图表作为证据： 用图表来支持你的论点，解释你的发现，或者展示你的方法是有效的。例如，“The dosedependent effect of compound X on cell viability is clearly depicted in Figure 2, with a significant reduction observed at concentrations above 10 µM.”（化合物X对细胞活力的剂量依赖性效应在图2中得到了清晰的描绘，在浓度高于10 µM时观察到显著降低。）
引导读者看图： 在讨论关键数据时，提醒读者查看相应的图表，让他们能够直观地理解你所描述的内容。
避免“See Figure X”的堆砌： 虽然引用图表很重要，但过多的“请参见图X”会让文章显得生硬。应该将图表中的信息自然地融入到你的叙述中。
实际操作中的一些建议：
使用专业绘图软件：
矢量图形编辑软件： Adobe Illustrator (AI) 是行业标准，Inkscape (免费开源) 也是不错的选择，它们能让你精细地调整图表的每一个元素。
科学绘图软件： GraphPad Prism，OriginPro，MATLAB，R（ggplot2包），Python（Matplotlib, Seaborn库）等，这些软件有专门为科学绘图设计的强大功能，可以方便地制作各种复杂的图表，并集成统计分析。
Excel/Google Sheets： 对于非常基础的图表，它们可以应急，但功能有限，且难以导出高质量的矢量图，所以更推荐专业软件。
早期规划，反复修改： 在研究初期，就可以开始思考哪些数据适合做成图，并预设图表的样式。随着实验的进展，图表也会不断完善。多向导师、同事请教，听取他们的意见。
遵循“一张图一个故事”的原则： 尽量让每张图都能独立讲述一个完整的故事或支持一个核心观点，而不是将几个不相关的数据点拼凑在一起。
注意图表的总数： 期刊通常对图表的数量有限制。要精挑细选，将最重要的发现用图表呈现出来。
总结一下，准确表达SCI论文中的图，是一个系统性的工程，它需要我们：
1. 明确图表目的
2. 选择恰当的图表类型
3. 精心设计每一个视觉元素
4. 撰写清晰且包含所有必要信息的图注
5. 在正文中有效引用和讨论
记住，图表是研究成果的门面，它们的好坏直接影响到读者对你研究的理解和评价。花时间把它们做好，绝对是值得的投资。祝你的论文顺利！
网友意见
同样是自问自答！
从2021年9月至今，我已经连续更新了5期关于SCI论文的写作技巧及经验，已经完成了：摘要（Abstract）、引言（Introduction）、材料与方法（Materials and Methods）以及结论（Conclusion）的讲解，最终我们来到了最后一Part——结果与讨论（Results and Discussion）。
Results and Discussion 中有三分之一的文字是用于表达文章中的各种图，比如：曲线图、柱状图、分布图、散点图等等，而很多师弟师妹们恰恰卡在了这看似简单的第一关，图已经做好了，但不知道如何准确的对每张图进行表达。所以在正式介绍Results and Discussion 的写法前，穿插了这样一期回答，正男在这里总结出了关于SCI论文中插图描述的小小套路！
1. SCI插图的种类
SCI论文中插图的类型有很多，有简单的图也有复杂的图，但插图的目的只有一个，那就是将文字难以表达清楚的内容，简明扼要的展示出来，尤其是在描述变量和变量相互作用的情况下。
通常常见的插图种类包括：曲线图、条形图、分布图、箱式图、散点图、热力图（等高线图）等，下面逐一进行介绍：
1.1 曲线图
曲线图是最常见的一种插图，其主要用途是说明两个变量之间的关系或变化趋势，x轴为自变量，y轴为因变量。在SCI论文中，单线条曲线图非常少见，多为多线条曲线图，每一条曲线通常代表一种试验条件/工况。但为避免曲线图过于复杂，通常情况下多线条曲线图中的曲线不超过5条。
1.2 柱状图
柱状图也被称为条形图，可竖可横。相比于曲线图是说明两个变量之间的关系或变化趋势，柱状图主要是用于说明变化幅度。而有一些时候，本来应该是曲线图的但被伪装成了柱状图。总的来说，柱状图承载信息的能力明显差于曲线图，在SCI中属于比较low的插图。所以为了提高承载信息量，会选择多个柱状图合并以及叠式柱状图的形式，如下如所示。
1.3 分布图
分布图属于比较高级的SCI插图，也就是我们小学、初中、高中所学的概率直方图，x轴为变量，y轴为该变量区间所占的比例或者说是出现的概率。比如我们经常说的正态分布，泊松分布等等。其变形为累积分布区间，根据累积分布图你可以定位5%分位点、95%分位点等等所有分位点所对应的值。分布图的表现形式很多，有的类似于柱状图，有的将x轴区间缩小到无穷小，分布图就变成了曲线的的形式，如下图所示：
1.4 箱式图
我个人认为箱式图其实是柱状图和分布图的一种合体形态，也属于SCI中比较高级的插图。相比于柱状图只能表达出一种平均状态，箱式图可以表达出分布状态，通常箱式图涵盖了平均数、中位数、5%和95%分位点以及最大最小值点等信息，最重要的是涵盖了分布范围这一重要信息，如下图所示：
1.5 散点图
说句实话，散点图其实是一种看着很热闹，但能说的并不多！通常情况下散点图是跟相关性分析合并使用的，也就是说明x轴和y轴之间有没有相关性，相关性有多大。当然也可以用来比较不同种类散点之间的分布高低及范围，但很难定量描述，更多的时候是定性描述，比如：相比于A，B更倾向于分在在x和y都较小的区域，且分布范围明显小于A。
1.6 热力图（等高线图）
热力图也称等高线图跟散点图一样，是一种看似炫酷，但是能说的非常少，并且这种图特别难解释！之所以难是因为它有三个变量组成，x轴和y轴均是自变量，z轴才是因变量，也就是说z因变量同时受到x和y自变量的影响。通常是需要先从x轴看，说明x自变量如何影响z，再从y轴看，说明y自变量如何影响z，最后说明x自变量和y自变量同时变如何影响到z，以及最高点或最低点出现的位置。如果是高手的话，还会趁机说明一下z自变量和y自变量哪个对z影响更大。
除此之外，SCI插图的种类还有包括雷达图、饼形图、气泡图等等，鉴于本人使用较少，就不详细介绍了。
2. 如何准确表达SCI插图中的含义
我们同样按照曲线图、条形图、分布图、箱式图、散点图、热力图的顺序进行讲解，其中分布图和箱式图较为接近，散点图和热力图比较接近，均进行合并讲解：
2.1 曲线图
描述曲线图就四步，请师弟师妹们牢牢掌握：
- 第一步：描述曲线变化趋势
随着x轴变量的增大/减少，y轴变量增大/减小/先增大后减小/先减小后增大/先增大然后保持不变/先减小然后保持不变
with the increase/decrease of ...., .... increase/ decrease/ first increase then decrease/ first decrease then increase/ first increase then remain at a certain level/ first decrease then remain at a certain level
“with” 这种表达方式还可以用以下这些替换： Increasing ... lead .... / as the increase of... / .... increase with the increase of (in) .../ when ... increased, ... increased/
“increase”可以用以下词语替换：raise
“decrease”可以用以下词语代替：reduce、decline、drop
“increase”和“decrease”可以加以下修饰词：gradually（逐渐）、sharply（急速）、dramatically（急速）、significantly（明显）、slightly（略有）、slowly（缓慢）、further（进一步）、continuously（持续）、markedly（显著）、rapidly（快速）
有的时候曲线可能会有波动，则可以说：
The fluctuation of ... is weak/strong
... does not change much with the change of ...
- 第二步：突出特殊点
所谓的特殊点，无外乎极值点和拐点，对于这些特殊点一定要专门进行描述：
比如变化的过程中存在最大值点，则可以说：
with the increase of ...., .... first increase then decrease, and the maximum value is obatained when ... is xxx.
the ... first increased then decreased when ... reached xxx.
同理也可以从变化速率的角度加以描述，比如：
the increasing rate slowed down after ... reached xxx.
- 第三步：描述曲线之间的位置关系
不同曲线之间如果没有相交那肯定存在谁高谁低，如果相交的话，那就存在一个反超和被反超的节点。
如果两条曲线有高有底，无相交的话，则可以说：
... are higher/lower/bigger/smaller/greater than that ...
results in higher/lower/bigger/smaller/greater ...
has a higher/lower/bigger/smaller/greater ... than...
produces higher/lower/bigger/smaller/greater... than ...
is the highest/lowest/biggest/smallest among ...
如果两条曲线有相交的话，则可以说：
is higher than that ... at the initial stage, and ... transcends ... at about ....
The declining rate of ... under ... is firstly slightly higher and then slightly lower than ....
- 第四步：描述曲线之间的差距
不同曲线之间肯定会存在差距，而这些差距的变化就是我们描述的重点！
两条曲线差距不大，我们可以说：
the difference between ... is not apparent.
... were almost the same with those of ...
如果两条曲线之间是有差距的且有变化的话，我们可以说：
The difference between ... becomes apparent ...
the difference in ... is significant at...
The difference between ... narrowed/elarged after...
这四步不是说每一步都要写，按照你自己的实际情况，想写哪部分就写哪部分，如果全写的话，这张曲线图估计也就分析的差不多了！
2.2 柱状图
柱状图相比于曲线图来说要简单很多，主要是结合具体数值说明变化幅度，常用的句式有：
- 定性比较
与曲线图中第三步句式类似：
...results in a higher/lower/bigger/smaller/greater...
... is higher/lower/bigger/smaller/greater than that of ...
have higher/lower/bigger/smaller/greater ... than ...
... is close to ...
... gets the highest ... , which is around ...
gets a higher ... than other ...
gets ... times higher ... than ...
... get higher ... than ...
comparing ..., ... are similar, but ... is lower in ...
修饰词可以加：little、much、relatively
- 定量比较
... xx% higher than/ ... xx% lower than ...
... are xx% decreased compared to ...
... approximately xx% lower than ...
... are only xx% lower than ...
the reduction percentage of xx% is lower than other ...
... were reduced by xx% with ...
compared with ... , ... increase by xx%
... increase/ decrease by xx%
2.3 分布图和箱式图
分布图和箱式图的表达重点主要包括以下三个方面：其一是分布形状、其二是分布范围，其三是峰值位置及所对应的数值。
- 分布形状
it is bell shape, with most of the data collected in the center and gradually decreases to the sides.
... is distributed in the shape of the letter “M”
... have a similar frequency distribution shape with its counterpart.
... has the most notable difference
there is not any difference between...
have similar ... frequecy distribution curves.
- 分布范围
the ... range gets dispersed for...
... get a wider speed range than ...
...gets the most concentrated speed range
- 峰值位置及所对应的数值
... accounts for (more than) xx%
exceed/ beneath ... for (more than) xx%
... concentrates on ...
... sets concentrated at around ...
have significant ... concentrations at ...
many ... observations were found with ....
most of the ... concentrate at ...
... mainly concentrate between ...
significant spikes are found at around ...
a large amout of ... is observed at around ...
2.4 散点图和热力图
散点图通常与相关性分析相关，所以常用句式如下：
R2 of ... is ..., which indicates ... has a strong correlation with ...
热力图由三个变量组成，x轴和y轴均是自变量，z轴才是因变量，也就是说z因变量同时受到x和y自变量的影响。通常是需要先从x轴看，说明x自变量如何影响z，再从y轴看，说明y自变量如何影响z，最后说明x自变量和y自变量同时变如何影响到z，以及最高点或最低点出现的位置。
所以说明x自变量如何影响z，说明y自变量如何影响z与曲线图是相似的，例如：
as ...(x or y) increase, ... (z) decreases
as ...(x or y) increase from ... to ..., ... (z) are almost reduced by ....
the changes of ... (x or y) are in the range of ..., while the differences in ... (z) are within ...
最后说明x自变量和y自变量同时变如何影响到z
both the increase of x and y increase/decrease z
the maximum value is obtained with higher x and lower y
3. 实战分析
在这一部分，我会选取6篇一二区的SCI进行详细的精讲，分别来自我的母校天津大学、清华大学、北京理工大学、同济大学和吉林大学。由于本人是动力机械专业，所以所选文章都是围绕发动机节能减排这个话题，由于离开专业领域有一段时间了，其中对以下摘要的翻译和理解可能存在偏差，请各位批评指正。
[1] Zhang Z , Zhang W , Ma X , et al. Effects of GDI injector deposits on spray and combustion characteristics under differentinjection conditions[J].Fuel, 2020, 278:118094.
[2] Wang Q , Yin S , Ni J . The effects of n-pentanol, di-n-butyl ether (DBE) and exhaust gas recirculation on performance and emissions in a compression ignition engine[J].Fuel, 2021, 284:118961.
[3] Shang W , Yu X , Shi W , et al. Effect of exhaust gas recirculation and hydrogen direct injection on combustion and emission characteristics of a n-butanol SI engine[J].International Journal of Hydrogen Energy, 2020, 45( 35):17961-17974.
[4] Zhang Z , Liu X , Liu H , et al. Effect of soybean oil/PODE/ethanol blends on combustion and emissions on a heavy-duty diesel engine[J].Fuel, 2020, 288:119625.
[5] Hu J , Li J , Hu Z , et al. Power distribution strategy of a dual-engine system for heavy-duty hybrid electric vehicles using dynamic programming[J].Energy, 2020, 215.
[6] Wang Y , Wang J , Hao C , et al. Characteristics of instantaneous particle number (PN) emissions from hybrid electric vehicles under the real-world driving conditions[J].Fuel, 2021, 286:119466.
由于篇幅关系，这里挑最适合新手入门的，也是最简单，最容易模仿的一篇，如果需要完整版可以私信我，但是注意非免费。
[2] Wang Q , Yin S , Ni J . The effects of n-pentanol, di-n-butyl ether (DBE) and exhaust gas recirculation on performance and emissions in a compression ignition engine[J].Fuel, 2021, 284:118961.
3.1 曲线图及柱状图
3.2 分布图
4. 一些心里话
做这一系列SCI写作技巧的初衷就是：经常有一些师弟师妹们向我咨询：如何写一篇SCI？我个人是比较反感这样的问题的，典型的拿来主义，但是我后来看到那么多师弟师妹被发表不了SCI而毕不了业所折磨着，也想到了我当年的焦虑！我想把我的经验无偿的拿出来，虽然不能说是很优秀的经验，但是我就是凭着这些经验发表了一篇又一篇的SCI，超额完成任务顺利毕业的，所以我个人觉得我的经验肯定是有可取之处！
从这一篇开始我们就正式进入SCI最难的Results & Discussion部分了，下一次更新我会拿出我的看家本领——跷跷板讨论方法！敬请期待！
希望对师弟师妹们有所帮助！如果真的对你有所帮助，希望可以给我留个言，跟我分享一下你的收获！
SCI写作方法总述： 研究生、博士生全程只靠自己能否发一篇 SCI？
摘要（Abstract）写作技巧： 论文摘要怎么写？
引言（Introduction）写作技巧： 怎样写好英文论文的 Introduction 部分？
材料与方法（Materials and Methods）写作技巧： 如何写好SCI论文中的Materials and Methods（材料与方法）？
结果与讨论（Results and Discussion）写作技巧： 如何准确表达SCI论文中的图？
结论（Conclusion）写作技巧： 如何写好SCI论文中的Conclusion？
SCI投稿流程： 第一次投稿 SCI 论文，有哪些要注意的地方？
SCI修改意见怎么回复： 投了一篇sci，返回意见是大修，没有经验，请问如何操作？
我是正男 @工藤正男，一个多读了几年书的博士，你的点赞、 收藏和关注是对我最大的支持！
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约翰·拉斯金那句“Sunshine is delicious”的翻译，确实是一件需要细细琢磨的事情，因为它简洁却蕴含着丰富的感官和情感。我们首先要理解“delicious”这个词。它通常用来形容食物的味道，比如“delicious cake”或“delicious meal”，意味着令人愉悦、美味可.............
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好的，我们来聊聊这个有趣的数学问题。首先，我们要明确几个基本概念： 素数（Prime Number）：一个大于1的自然数，除了1和它本身以外，不能被其他自然数整除。例如，2, 3, 5, 7, 11 等。 互素（Coprime 或 Relatively Prime）：两个整数如果它们的最大公.............
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这是一个摆在许多智能体育产品开发者面前的经典困境，说到底，是如何在用户体验、技术可行性和市场接受度之间找到那个微妙的平衡点。内置传感器和外置传感器，各有千秋，也各有软肋，选择哪一条路，很大程度上决定了产品未来的生命力。我们先来看看内置传感器。一旦将传感器“融”入产品本身，它就成了产品不可分割的一部分.............
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李嘉诚先生的成功，确实常常被提及，也引发了很多人对“学历与能力”之间关系的思考。他并非科班出身，却能精准把握经济脉搏，成为一代商业巨擘，这其中的“道”远比一张文凭来得厚重。想要理解他如何做到这一点，我们需要深入探究的，是他那些非学历背景下的“功力”。首先，最核心的是他那股“闻风而动”的敏锐嗅觉和实践.............
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我们来聊聊核裂变这档子事儿，尤其是那个至关重要的环节——如何让中子精准地“找上门”去撞击原子核。这可不是随便把一堆东西扔在一起，然后期望它们就地爆炸那么简单，背后有挺多门道。首先，得明白，原子核并不是那么容易就被“踢一脚”就裂开的。很多原子核，特别是重的、不稳定的原子核，就像一个勉强维持平衡的陀螺，.............
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在第二次世界大战的浩瀚海洋上，海军航空兵如同大海上的眼睛，肩负着侦察、攻击和支援的重任。而要在茫茫海上准确找到自己的位置，这背后是一系列复杂而精妙的导航技术和方法的集合，绝非易事。首先，我们需要明白那个时代的背景。不像今天我们拥有GPS（全球定位系统），当时的海军航空兵所依赖的是一系列更基础，却同样.............
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中文里的“关系”这个词，说实话，在英语里没有一个词能完全、直接、毫无遗漏地涵盖它的所有含义。它就像一个多棱镜，根据你具体的语境，会折射出不同的光彩。要准确描述它，我们需要拆解开来，看看它具体指的是什么。首先，最常见、最表层理解的“关系”，在英语里最贴切的词是 relationship。这个词指人与人.............
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北京“西城大爷”准确回忆两周内所有接触者，这件事情在当初引发了广泛关注，也对当时的疫情防控工作起到了至关重要的作用。这不仅仅是一个人的回忆能力有多强，更重要的是它所折射出的公共卫生意识、信息管理能力，以及对疫情防控关键环节的理解。“西城大爷”事件的细节回溯：首先，我们需要明确“西城大爷”是谁。在20.............
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