科技論文寫作與文獻(xiàn)檢索教程引言科技論文是學(xué)術(shù)成果的核心載體，其寫作質(zhì)量直接影響研究成果的傳播效率與學(xué)術(shù)影響力；而文獻(xiàn)檢索則是論文寫作的前置基礎(chǔ)——它不僅幫助研究者梳理研究背景、明確問題邊界，更能避免重復(fù)研究、為結(jié)論提供支撐。本教程將文獻(xiàn)檢索與論文寫作視為一個有機(jī)整體，從“問題定義”到“成果輸出”構(gòu)建全流程指導(dǎo)，重點(diǎn)突出實(shí)用性與規(guī)范性，旨在幫助研究者掌握從文獻(xiàn)調(diào)研到論文發(fā)表的關(guān)鍵技能。第一部分文獻(xiàn)檢索：站在巨人的肩膀上文獻(xiàn)檢索的核心目標(biāo)是高效獲取與研究主題相關(guān)的高質(zhì)量文獻(xiàn)，其本質(zhì)是“問題-信息”的匹配過程。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，需遵循“需求分析-數(shù)據(jù)庫選擇-策略構(gòu)建-文獻(xiàn)管理”的邏輯鏈條。1.1文獻(xiàn)檢索的前期準(zhǔn)備：明確需求與邊界在檢索前，需先回答三個問題：研究問題是什么？例如：“人工智能如何提升醫(yī)學(xué)影像診斷的準(zhǔn)確率？”（而非模糊的“人工智能在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用”）。需要什么類型的文獻(xiàn)？是綜述性文獻(xiàn)（梳理研究脈絡(luò)）、實(shí)證性文獻(xiàn)（提供數(shù)據(jù)支撐）還是方法性文獻(xiàn)（借鑒技術(shù)路線）？時間與范圍限制？如“近5年的SCI期刊論文”“中文核心期刊中的病例研究”。關(guān)鍵技巧：將研究問題拆解為核心關(guān)鍵詞（如“人工智能”“醫(yī)學(xué)影像”“診斷準(zhǔn)確率”），并擴(kuò)展其同義詞（如“AI”“機(jī)器學(xué)習(xí)”“深度學(xué)習(xí)”；“醫(yī)學(xué)成像”“放射影像”）、縮寫（如“MRI”“CT”），形成“關(guān)鍵詞池”，避免漏檢。1.2常用數(shù)據(jù)庫選擇：匹配需求與資源不同數(shù)據(jù)庫的覆蓋范圍與特點(diǎn)差異較大，需根據(jù)研究主題選擇：中文數(shù)據(jù)庫：中國知網(wǎng)（CNKI）：覆蓋中文期刊、博碩士論文、會議論文，適合中文文獻(xiàn)調(diào)研；萬方數(shù)據(jù)：側(cè)重醫(yī)學(xué)、工程領(lǐng)域，收錄大量學(xué)位論文與專利；維普網(wǎng)：以科技期刊為主，檢索界面簡潔，適合快速篩選。英文數(shù)據(jù)庫：PubMed：生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的權(quán)威數(shù)據(jù)庫，免費(fèi)開放，收錄全球8000余種期刊；WebofScience（WoS）：涵蓋自然科學(xué)、社會科學(xué)等多領(lǐng)域，支持“引文追蹤”（通過參考文獻(xiàn)回溯源頭文獻(xiàn)，通過被引文獻(xiàn)拓展后續(xù)研究）；Scopus：收錄期刊數(shù)量多于WoS，且包含預(yù)印本、會議論文等灰色文獻(xiàn)，適合跨學(xué)科研究。注意：避免過度依賴單一數(shù)據(jù)庫。例如，檢索“人工智能+醫(yī)學(xué)影像”時，可同時使用PubMed（生物醫(yī)學(xué)聚焦）與WebofScience（多學(xué)科視野），確保文獻(xiàn)覆蓋的全面性。1.3高效檢索策略：從“廣撒網(wǎng)”到“精準(zhǔn)定位”檢索策略的核心是用邏輯符號連接關(guān)鍵詞，實(shí)現(xiàn)“精準(zhǔn)匹配”。常見邏輯符與技巧包括：布爾邏輯：`AND`：同時包含兩個關(guān)鍵詞（如“人工智能AND醫(yī)學(xué)影像”，檢索同時涉及兩者的文獻(xiàn)）；`OR`：包含任一關(guān)鍵詞（如“人工智能OR機(jī)器學(xué)習(xí)”，擴(kuò)大檢索范圍）；`NOT`：排除特定內(nèi)容（如“人工智能NOT深度學(xué)習(xí)”，篩選不涉及深度學(xué)習(xí)的AI應(yīng)用研究）。字段限定：通過數(shù)據(jù)庫的“高級檢索”功能，將關(guān)鍵詞限定在特定字段（如“標(biāo)題”“摘要”“關(guān)鍵詞”），減少冗余。例如，將“診斷準(zhǔn)確率”限定在“摘要”字段，可過濾掉僅在正文中提及該詞的無關(guān)文獻(xiàn)。截詞符：用于擴(kuò)展關(guān)鍵詞的形式，常見符號為`*`（代替任意字符）、`?`（代替單個字符）。例如，檢索“l(fā)earn*”可覆蓋“l(fā)earning”“l(fā)earner”“l(fā)earned”等形式；“wom?n”可覆蓋“woman”“women”。引用追蹤：通過“被引文獻(xiàn)檢索”（如WebofScience的“CitedReferenceSearch”），查找某篇關(guān)鍵文獻(xiàn)的后續(xù)研究（即“誰引用了它”），快速拓展研究脈絡(luò)。案例：檢索“人工智能在肺癌CT影像診斷中的應(yīng)用”，可構(gòu)建如下檢索式（以WebofScience為例）：并限定“文獻(xiàn)類型：Article”“時間范圍：____”“語言：English”，進(jìn)一步縮小范圍。1.4文獻(xiàn)管理與閱讀：從“信息收集”到“知識整合”檢索到文獻(xiàn)后，需通過文獻(xiàn)管理軟件與結(jié)構(gòu)化閱讀實(shí)現(xiàn)高效整合：文獻(xiàn)管理工具：EndNote（英文文獻(xiàn)為主）：支持批量導(dǎo)入文獻(xiàn)、生成參考文獻(xiàn)列表（自動匹配APA/MLA/IEEE等格式）、標(biāo)注文獻(xiàn)筆記（如“核心結(jié)論”“方法缺陷”）；NoteExpress（中文文獻(xiàn)友好）：支持CNKI、萬方等數(shù)據(jù)庫的直接導(dǎo)入，內(nèi)置“文獻(xiàn)統(tǒng)計”功能（如作者分布、期刊分布）；Zotero（開源免費(fèi)）：適合跨平臺使用，可同步網(wǎng)頁文獻(xiàn)（如GoogleScholar、PubMed）。關(guān)鍵技巧：為文獻(xiàn)添加“標(biāo)簽”（如“方法類”“結(jié)果類”“爭議點(diǎn)”），便于后續(xù)寫作時快速檢索。例如，將“深度學(xué)習(xí)模型在肺癌CT診斷中的準(zhǔn)確率研究”標(biāo)注為“方法-深度學(xué)習(xí)”“結(jié)果-準(zhǔn)確率”，寫作“方法部分”時可直接篩選標(biāo)簽為“方法”的文獻(xiàn)。結(jié)構(gòu)化閱讀方法：對于多數(shù)文獻(xiàn)，無需逐字閱讀，可采用“三步法”：1.標(biāo)題與摘要：快速判斷文獻(xiàn)是否與研究主題相關(guān)；2.引言與結(jié)論：梳理研究背景、問題與核心結(jié)論；3.方法與結(jié)果：重點(diǎn)閱讀與自己研究相關(guān)的技術(shù)細(xì)節(jié)（如數(shù)據(jù)來源、實(shí)驗(yàn)設(shè)計），忽略無關(guān)部分。注意：對于“高被引文獻(xiàn)”（如WebofScience中的“HighlyCitedPapers”）與“綜述文獻(xiàn)”（如“Review”“Survey”），需重點(diǎn)閱讀——前者代表領(lǐng)域內(nèi)的關(guān)鍵成果，后者可快速梳理研究脈絡(luò)。第二部分科技論文寫作：從邏輯構(gòu)建到規(guī)范表達(dá)科技論文的核心是用清晰的邏輯傳遞研究成果，其結(jié)構(gòu)需遵循“引言-方法-結(jié)果-討論-結(jié)論”（IMRAD）的經(jīng)典框架，各部分的寫作需符合學(xué)術(shù)規(guī)范。2.1選題與開題：從“問題”到“研究計劃”選題是論文寫作的第一步，其質(zhì)量直接決定論文的價值。好的選題需滿足三個原則：新穎性：解決未被充分研究的問題（如“基于Transformer的肺癌CT影像分割方法”，而非“傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在肺癌診斷中的應(yīng)用”）；可行性：具備實(shí)現(xiàn)研究目標(biāo)的資源（如數(shù)據(jù)、技術(shù)、時間）；意義性：對學(xué)術(shù)或?qū)嵺`有貢獻(xiàn)（如“提高診斷準(zhǔn)確率，減少漏診率”）。開題報告的核心內(nèi)容：研究背景：說明研究問題的現(xiàn)實(shí)需求（如“肺癌是全球死亡率最高的癌癥，早期診斷是提高生存率的關(guān)鍵”）；研究現(xiàn)狀：通過文獻(xiàn)檢索梳理已有研究的進(jìn)展與不足（如“現(xiàn)有方法對小病灶的檢測準(zhǔn)確率較低”）；研究目標(biāo)：明確要解決的具體問題（如“提出一種基于Transformer的肺癌CT影像分割模型，提高小病灶的檢測準(zhǔn)確率”）；研究內(nèi)容：拆解為具體的子問題（如“1.數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理；2.模型構(gòu)建與訓(xùn)練；3.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析”）；技術(shù)路線：用流程圖展示研究步驟（如“數(shù)據(jù)獲取→預(yù)處理→模型訓(xùn)練→性能評估→結(jié)果分析”）。2.2科技論文的標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)與寫作要點(diǎn)IMRAD框架是科技論文的通用結(jié)構(gòu)，各部分的寫作要點(diǎn)如下：2.2.1摘要：濃縮全文的“精華”摘要是論文的“門面”，需用簡潔、客觀的語言概括核心內(nèi)容，字?jǐn)?shù)通常在____字（中文）或____字（英文）。摘要需包含四個要素：目的（Objective）：研究的問題是什么？（如“探討基于Transformer的肺癌CT影像分割模型的性能”）；方法（Method）：用了什么方法？（如“收集1000例肺癌CT影像數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于U-Transformer的分割模型，采用Dice系數(shù)評估性能”）；結(jié)果（Result）：得到了什么結(jié)果？（如“模型的Dice系數(shù)為0.89，優(yōu)于傳統(tǒng)U-Net模型的0.82”）；結(jié)論（Conclusion）：結(jié)果的意義是什么？（如“該模型能有效提高肺癌CT影像分割的準(zhǔn)確率，為臨床診斷提供支持”）。禁忌：避免使用模糊表述（如“本文研究了人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用”），需具體到“研究問題”與“核心結(jié)果”。2.2.2引言：從“背景”到“問題”的邏輯遞進(jìn)引言的作用是說服讀者“為什么要做這項研究”，需遵循“大背景→小背景→問題→目的→意義”的邏輯：大背景：研究領(lǐng)域的宏觀趨勢（如“人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用已成為近年來的研究熱點(diǎn)”）；小背景：具體研究方向的現(xiàn)狀（如“肺癌CT影像分割是肺癌診斷的關(guān)鍵步驟，但現(xiàn)有方法對小病灶的分割準(zhǔn)確率較低”）；問題：現(xiàn)有研究的不足（如“傳統(tǒng)U-Net模型難以捕捉長距離特征，導(dǎo)致小病灶分割效果差”）；目的：本研究要解決的問題（如“提出一種基于Transformer的U-Transformer模型，改善小病灶分割性能”）；意義：研究的價值（如“為臨床醫(yī)生提供更準(zhǔn)確的影像分割結(jié)果，輔助早期診斷”）。關(guān)鍵技巧：引用關(guān)鍵文獻(xiàn)支撐每一個論點(diǎn)。例如，在說明“現(xiàn)有方法對小病灶分割準(zhǔn)確率低”時，可引用：“Smith等（2021）的研究表明，傳統(tǒng)U-Net模型在肺癌小病灶（直徑<2cm）分割中的Dice系數(shù)僅為0.75，難以滿足臨床需求。”2.2.3方法：可重復(fù)的技術(shù)路線方法部分的核心是讓讀者能夠重復(fù)你的研究，需詳細(xì)描述以下內(nèi)容：數(shù)據(jù)來源：數(shù)據(jù)的獲取方式（如“收集某醫(yī)院____年的1000例肺癌CT影像數(shù)據(jù)，其中訓(xùn)練集700例，驗(yàn)證集200例，測試集100例”）、數(shù)據(jù)預(yù)處理（如“采用N4ITK算法進(jìn)行灰度歸一化，用Resample工具將影像分辨率統(tǒng)一為512×512”）；實(shí)驗(yàn)設(shè)計：模型的構(gòu)建（如“基于U-Net架構(gòu)，將編碼器部分替換為Transformer模塊，引入多頭自注意力機(jī)制捕捉長距離特征”）、參數(shù)設(shè)置（如“學(xué)習(xí)率為0.001，batchsize為8，訓(xùn)練epoch為50”）；評價指標(biāo)：用于評估結(jié)果的量化指標(biāo)（如“Dice系數(shù)（分割準(zhǔn)確率）、敏感度（召回率）、特異度（精確率）”）。禁忌：避免模糊表述（如“我們使用了大量數(shù)據(jù)”），需具體到“數(shù)據(jù)量”“來源”“預(yù)處理步驟”；避免省略關(guān)鍵方法（如“我們采用了深度學(xué)習(xí)模型”），需說明“模型類型”“參數(shù)設(shè)置”。2.2.4結(jié)果：客觀呈現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)果部分的核心是用數(shù)據(jù)支撐結(jié)論，需遵循“客觀、準(zhǔn)確、簡潔”的原則：結(jié)構(gòu)安排：按“重要性”或“邏輯順序”呈現(xiàn)結(jié)果（如先展示主要結(jié)果“Dice系數(shù)”，再展示次要結(jié)果“敏感度”“特異度”）；數(shù)據(jù)表達(dá)：用數(shù)值+統(tǒng)計量（如“Dice系數(shù)為0.89±0.03”）代替模糊描述（如“分割效果較好”）；圖表使用：圖表需“自明”（即無需閱讀正文即可理解），具體要求：表格：采用三線表（無豎線），表頭明確（如“模型名稱”“Dice系數(shù)”“敏感度”）；圖片：分辨率≥300dpi（印刷要求），標(biāo)注坐標(biāo)軸（如“橫軸：epoch，縱軸：損失值”）、圖例（如“紅色：訓(xùn)練集，藍(lán)色：驗(yàn)證集”）；編號：圖表按出現(xiàn)順序編號（如“圖1模型訓(xùn)練損失曲線”“表1不同模型性能對比”）。關(guān)鍵技巧：在結(jié)果中突出與現(xiàn)有研究的差異。例如，“本模型的Dice系數(shù)為0.89，優(yōu)于Smith等（2021）的0.75（p<0.05）”，直接說明研究的進(jìn)步。2.2.5討論：解釋結(jié)果的意義討論是論文的“靈魂”，其作用是解釋結(jié)果背后的原因，聯(lián)系現(xiàn)有研究，說明研究的價值。需遵循“結(jié)果-解釋-對比-意義”的邏輯：解釋結(jié)果：為什么會得到這樣的結(jié)果？（如“本模型采用Transformer模塊捕捉長距離特征，因此對小病灶的分割準(zhǔn)確率高于傳統(tǒng)U-Net模型”）；說明局限性：研究的不足是什么？（如“本研究的數(shù)據(jù)來自單一醫(yī)院，可能存在樣本偏差，未來需擴(kuò)大樣本來源”）；提出展望：未來的研究方向是什么？（如“未來可將模型應(yīng)用于多模態(tài)影像（如CT+MRI），進(jìn)一步提高診斷準(zhǔn)確率”）。禁忌：避免“重復(fù)結(jié)果”（如“本模型的Dice系數(shù)為0.89”），需重點(diǎn)解釋“為什么”；避免“過度推斷”（如“本模型可完全替代臨床醫(yī)生”），需基于數(shù)據(jù)客觀表述（如“本模型可為臨床醫(yī)生提供輔助診斷支持”）。2.2.6結(jié)論：總結(jié)核心貢獻(xiàn)結(jié)論是論文的“收尾”，需簡潔概括研究的核心貢獻(xiàn)，避免冗余。結(jié)論需包含三個要素：研究目的：簡要回顧研究問題；核心結(jié)果：概括最關(guān)鍵的結(jié)果（如“本研究提出的U-Transformer模型提高了肺癌CT影像分割的準(zhǔn)確率”）；意義與展望：研究的學(xué)術(shù)價值或?qū)嵺`意義（如“為醫(yī)學(xué)影像分割提供了新的方法”），以及未來的研究方向（如“擴(kuò)大樣本量、優(yōu)化模型參數(shù)”）。關(guān)鍵技巧：結(jié)論需呼應(yīng)引言。例如，引言中提出“現(xiàn)有方法對小病灶分割準(zhǔn)確率低”，結(jié)論中需回答“本研究解決了這一問題”（如“本模型的Dice系數(shù)為0.89，有效提高了小病灶的分割準(zhǔn)確率”）。2.2.7參考文獻(xiàn)：規(guī)范引用，避免plagiarism參考文獻(xiàn)是論文的“信用證明”，其格式需嚴(yán)格遵循目標(biāo)期刊的要求（如APA、MLA、IEEE）。常見要求：引用范圍：需引用相關(guān)領(lǐng)域的關(guān)鍵文獻(xiàn)（如綜述文獻(xiàn)、高被引文獻(xiàn)），避免引用無關(guān)文獻(xiàn)或過時文獻(xiàn)（如10年前的舊方法）；格式規(guī)范：中文文獻(xiàn)：作者.標(biāo)題[J].期刊名稱,年份,卷號(期號):頁碼.（如“張三,李四.人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用[J].中國醫(yī)學(xué)影像技術(shù),2021,37(5):____.”）；英文文獻(xiàn)：AuthorAB,AuthorCD.Titleofthearticle[J].JournalName,Year,Volume(Issue):Pages.（如“SmithJ,JohnsonL.AstudyonlungcancerCTsegmentationusingdeeplearning[J].MedicalImageAnalysis,2021,68:____.”）；引用位置：在正文中用“作者+年份”標(biāo)注（如“Smith等（2021）的研究表明”），并在參考文獻(xiàn)中對應(yīng)列出。關(guān)鍵提醒：避免plagiarism（剽竊）。需注意：直接引用：需用引號標(biāo)注，并注明來源（如“Smith等（2021）指出：‘傳統(tǒng)U-Net模型難以捕捉長距離特征’”）；間接引用：需用自己的語言概括，并注明來源（如“傳統(tǒng)U-Net模型難以捕捉長距離特征（Smith等，2021）”）；軟件工具：需標(biāo)注使用的軟件（如“采用Python3.8編寫代碼，使用PyTorch1.10框架訓(xùn)練模型”）。第三部分案例實(shí)踐：從文獻(xiàn)檢索到論文寫作的全流程以“基于Transformer的肺癌CT影像分割模型研究”為例，演示全流程：3.1文獻(xiàn)檢索階段問題定義：“如何提高肺癌CT影像中小病灶（直徑<2cm）的分割準(zhǔn)確率？”關(guān)鍵詞池：核心關(guān)鍵詞（“肺癌”“CT影像”“分割”）；擴(kuò)展關(guān)鍵詞（“小病灶”“Transformer”“深度學(xué)習(xí)”）。數(shù)據(jù)庫選擇：PubMed（生物醫(yī)學(xué)）、WebofScience（多學(xué)科）、CNKI（中文文獻(xiàn)）。檢索式構(gòu)建：WebofScience：`TS=(lungcancer)ANDTS=(CT)ANDTS=(segmentation)ANDTS=(Transformer)ANDPY=(____)`。文獻(xiàn)篩選：通過標(biāo)題與摘要篩選出100篇相關(guān)文獻(xiàn)，重點(diǎn)閱讀高被引文獻(xiàn)（如“TransformerinMedicalImageSegmentation:ASurvey”）與實(shí)證性文獻(xiàn)（如“U-Transformer:ATransformer-BasedU-NetforLungCancerSegmentation”）。3.2論文寫作階段摘要：“目的：探討基于Transformer的肺癌CT影像分割模型對小病灶的分割性能。方法：收集某醫(yī)院1000例肺癌CT影像數(shù)據(jù)（其中小病灶樣本300例），構(gòu)建U-Transformer模型（將U-Net的編碼器替換為Transformer模塊），采用Dice系數(shù)、敏感度、特異度評估性能，并與傳統(tǒng)U-Net模型對比。結(jié)果：U-Transformer模型的Dice系數(shù)為0.89（小病灶為0.85），優(yōu)于U-Net的0.82（小病灶為0.78）（p<0.05）；敏感度為0.92，特異度為0.90，均高于U-Net。結(jié)論：U-Transformer模型能有效提高肺癌CT影像中小病灶的分割準(zhǔn)確率，為臨床診斷提供輔助支持。”引言：從“肺癌是全球死亡率最高的癌癥”（大背景）→“CT影像是肺癌診斷的關(guān)鍵工具，但小病灶分割準(zhǔn)確率低”（小背景）→“傳統(tǒng)U-Net模型難以捕捉長距離特征”（問題）→“提出U-Transformer模型”（目的）→“為臨床提供更準(zhǔn)確的分割結(jié)果”（意義）。方法：詳細(xì)描述數(shù)據(jù)來源（“某醫(yī)院____年的CT影像，經(jīng)倫理委員會批準(zhǔn)”）、數(shù)據(jù)預(yù)處理（“采用N4ITK歸一化、Resample調(diào)整分辨率至512×512”）、模型構(gòu)建（“Transformer模塊采用8層編碼器，多頭自注意力機(jī)制的頭數(shù)為12”）、實(shí)驗(yàn)設(shè)置（“訓(xùn)練集700例，驗(yàn)證集200例，測試集100例；學(xué)習(xí)率0.001，batchsize8，訓(xùn)練50epoch”）。結(jié)果：展示“圖1模型訓(xùn)練損失曲線”（訓(xùn)練集與驗(yàn)證集的損失值隨epoch變化）、“表1不同模型性能對比”（U-Transformer與U-Net的Dice系數(shù)、敏感度、特異度）。討論：解釋U-Transformer模型性能優(yōu)于U-Net的原因（“Transformer模塊通過自注意力機(jī)制捕捉長距離特征，更好地識別小病灶的邊界”）；對比現(xiàn)有研究（“本模型的小病灶Dice系數(shù)為0.85，高于Li等（2022）的0.80，可能因?yàn)槲覀兪褂昧烁蟮男〔≡顦颖玖俊保?；說明局限性（“數(shù)據(jù)來自單一醫(yī)院，未來需擴(kuò)大樣本來源”）；提出展望（“將模型應(yīng)用于多模態(tài)影像（如CT+MRI），進(jìn)一步提高性能”）。結(jié)論：“本研究提出的U-Transformer模型有效提高了肺癌CT影像中小病灶的分割準(zhǔn)確率，為臨床輔助診斷提供了新的方法。未來需擴(kuò)大樣本量，優(yōu)化模型參數(shù)，以提升模型的泛化能力?！钡谒牟糠纸Y(jié)語科技論文寫作與文獻(xiàn)檢索是研究者的核心技能，其掌握需要長期實(shí)踐。文獻(xiàn)檢索的關(guān)鍵是“精準(zhǔn)匹配”，論文寫作的關(guān)鍵是“邏輯清晰”。通過本教程的指導(dǎo)，希望研究者能建立“文獻(xiàn)-問題-寫作”的閉環(huán)思維，提升學(xué)術(shù)成果的傳播效率。最后提醒：在論文發(fā)表前，需認(rèn)真檢查格式規(guī)范（如期刊要求的字體、行距、參考文獻(xiàn)格式）、語言錯誤（如語法、拼寫）、倫理問題（如數(shù)據(jù)隱私、知情同意）。對于英文論文，可請專業(yè)潤色機(jī)構(gòu)（如ElsevierLanguageEditing）進(jìn)行語言優(yōu)化，提高錄用率。參考文獻(xiàn)（示例）[1]SmithJ,J