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作为当代研究生，科研工作三部曲----读文献、开组会、数据分析。无论哪一个，都令研究生们倍感头疼，简直就是梦魇。每当看到导师发来的消息，都令人胆战心惊，好怕导师突然来一句："下午开组会。"我相信各位研究生们都深有体味。
自己能力平平，无人指导；导师又不用心教，只想学生快速出成果，典型的既要马儿跑又要马儿不吃草。这让研究生们怎么办？可不就是每天愁眉苦脸，时刻担心导师问科研进度，表面上没事人，心里慌的一匹。
如果你也是上面说的那种状态，别着急，ChatGPT来拯救你来了，只要学会使用ChatGPT，帮助研究生们做日常科研工作还是很不错的，可以说是得心应手，直接把科研工作效率拉满，真正做到："妈妈再也不用担心我的学习了"。
三部曲之读文献
读文献是研究生们的必备技能。 所有的研究，都是在站在巨人的肩膀上进行的，所以必须熟读大量文献，看看别人在研究什么，有哪些问题还没研究，或者已经研究的问题还存在什么缺陷，等等，只有通过阅读大量文献，才能找到自己的idea，才能使科研进行下去。否则你不看文献，做了一个东西，发现人家都做过了，你这等于白做，所以看文献是一个合格的研究生必备技能。
当看文献的时候，很多时候，即使是中文文献，看了也不知道人家在讲什么，每一个字都认识，组在一起就不认识了，大家是不是有这种感觉。那就更别说英语文献了，单词量不够，看外文文献简直要命，看一行查一行单词，简直令人崩溃。
这个时候我们就可以利用ChatGPT来帮我们阅读文献了，用上AI工具，再也不用担心以上说的问题了。我在此举个例子：
你把你要看的文献直接发送给ChatGPT，然后告诉它，叫他总结一下这个文献解决了什么问题，它的贡献以及优缺点。如下所示：
不到几秒钟，ChatGPT就精准的回答了我们问他的问题。给大家看一下结果：
他的回答里，包含了我们刚刚想问的问题。这个文献解决了什么问题，有什么创新点，他的方法有什么好处和缺点，写的很清楚很详细。我有时候觉得他不可信，觉得是瞎编的，然后我自己去读文献，发现ChatGPT总结的就是跟文献里写的一模一样，确实是对的。
自从那次之后，我基本上都是用ChatGPT阅读文献，以前是一篇看N天，现在一天看N篇，效率直接拉满，而且ChatGPT总结的很好，导师都挑不出什么毛病。
通过利用ChatGPT看文献，我都找到了很多不错的idea，以后写文章就有的写了，再也不怕没有idea了。所以大家赶紧用起来吧，用完之后，你会发现，简直不要太爽了。
三部曲之开组会
阅读文献是研究生的日常工作，那么开组会就是研究生的周期性固定会议了。开组会的目的在于和导师进行汇报近期科研进展情况，是导师了解学生科研进度的重要手段之一 。
在开会的时候，一般都要提前做好PPT，有的人，做的PPT那就一个惨不忍睹，让导师看了血压直接飙升。明明自己科研进度挺好，但就毁在了一个PPT上；有的人没啥科研进度，那也是要被导师训斥一顿。
所以做好一次组会汇报，还是很有困难的。所以这时候ChatGPT就可以派上用场了。如果你近期做了很多工作，你可以一一列举出来，然后告诉ChatGPT，叫他帮你生成一个PPT，几分钟就能搞定，并把你近期的工作详细的展示出来。
如果你近期没有做什么工作，那就可以汇报你看的文献。这里就以我刚刚那个文献为例，叫他帮我做一个PPT。结果如下：
ChatGPT就几分钟生成了我想要的PPT，点他给的链接就可以下载下来，我打开一下，它把前面他总结的东西放进去了，给你做了进一步的总结，然后用要点的形式给你罗列，给我们省不少心，直接就可以拿来用，太爽了。
三部曲之数据分析
当我们读完文献和开完组会之后，得到的idea就要付诸行动了，进行做实验，做完实验就要对实验结果进行分析，面对毫无里头的数据，该怎么分析？这些数据杂乱无章，毫无规律可言，这些数据该怎么用，简直令人头大 。所以做好数据分析是重中之重，是决定以后能不能发好文章的关键所在，因为能不能发表一篇好的文章，就看这些数据分析的结果了。
如果有个好的导师，手把手教你进行数据分析，那么对数据进行分析也不是什么难事，毕竟导师有经验，可以从一堆杂乱无章的数据里找到关键点进行抽丝剥茧，找到其中的规律。
但是你的导师是放养你，或者导师水平也就一般，不教你怎么进行数据分析，那么让你一个人独自面对，在这茫茫的数据里，如何找到自己有用的，并进行数据分析和规律总结，那真是难于上青天，全靠自己摸石头过河。看着满屏的数据，两眼发呆，这数据该怎么分析，我相信很多读研的人都经历过，真是愁死了。
在这个时候，我们依然可以让ChatGPT辅助我们进行数据分析，它可是经过亿千级别的数据进行训练的，经验可谓是太丰富了，比一般导师的经验都丰富，所以你导师不指导的时候，赶紧用ChatGPT来指导我们，他不指导，我们自有方法。
比如，我上次做了一个Ripple网络分析的实验，得到了一堆数据，可是不知道这些数据能揭示什么想象，这些数据表达了什么意思，我都一脸懵逼，于是我就把我的数据发给ChatGPT，然后问他这些数据表明什么意思。ChatGPT给我的回答如下：
ChatGPT很快就给我了回答，对我的数据进行了分析，然后给了总结。例如：RDPNmax表示在连接方面更加分散的网络，具有更大的模块化社区和更加本地化的聚类。RCPNmax更加互联互通、更加密集，社区结构更少，全球结构更加集中、更具凝聚力。这些子网络的行为可能表明 Ripple 网络中的不同角色，其中 RDPNmax 可能代表更多社区驱动的交互，而 RCPNmax 则显示更密集、更具交易性或基于服务的子网络。
这分析结果，真是惊到我了，分析的太到位了，把我的这些数据表示了什么意思，揭示了什么新的现象，总结的比导师还好，以后有了这，你还担心不会数据分析吗？
以上科研三部曲，ChatGPT都可以帮到我们，让我快快乐乐搞科研，直接把工作效率拉满，你还在等什么，快快把ChatGPT用起来吧~