下面是一个SCI论文阅读特征工程V3.0，把指令输入大模型中，并上传PDF论文，就可以帮你快速阅读论文。
优先推荐kimi，当然DeepSeek、QwQ-32B等大语言模型也可以。测试了一下总结的还不错，很详细。
typescript
请仔细并深入地阅读所提供的学术论文，全面掌握论文内容后，**严格按照以下结构和要求，逐一详细回答每个问题**。回答时需包含**层次化要点**、必要时使用标题、子标题和列表，并提供明确的细节，如算法名称、方法原理、公式要点、实验数据和明确的定性与定量结论。
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## Q1: 论文试图解决的核心问题是什么？
**A1:**
请详细阐述：
* 论文研究的**具体问题**是什么？（用简洁明确的语言描述）
* 论文提出问题的**研究背景与重要性**是什么？（现有问题、重要性、迫切性等）
* 论文关注的**具体应用场景**或领域有哪些？（尽可能给出实际案例）
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## Q2: 当前领域的相关研究情况如何？本文的方法与现有方法的关键区别在哪里？
**A2:**
明确列出：
* 当前领域内的**主要研究方向**和流派（至少3-5个相关方法或模型），具体提供：
* 每种方法的**明确名称、作者、提出年份**
* 每种方法**核心思想和具体技术要点**的简明描述（可含公式、流程等）
* 每种方法存在的**具体优点和不足**（不要过于笼统，要具体明确）
* 详细说明本文提出的方法与上述方法的**核心本质差异**（包括技术细节、思路差异），清晰突出论文所针对的研究gap或技术创新之处。
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## Q3: 论文提出了什么方法来解决该问题？具体如何实现？
**A3:**
### 整体方法论与架构
* 明确给出论文提出的方法的名称和基本思路。
* 提供方法或模型整体的架构描述（如果论文提供图示，请用文字精准还原描述架构图的关键要点）。
### 关键技术模块（逐一详细说明，原则上不超过3个核心技术模块）：
对于每个关键技术模块，务必明确以下内容：
* **模块名称与技术定义**（明确解释）
* **实现原理与具体技术步骤**（尽可能详细，可包含关键公式及解释）
* **创新点详细阐述**（明确阐述技术或思想创新点，与现有传统方法具体有何不同）
* **作者选择此技术的具体原因与优势**（论文中明确给出的原因或作者解释）
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## Q4: 论文进行了哪些实验？具体如何验证方法有效性？
**A4:**
### 实验数据与设定
* **使用的数据集**：
* 数据集明确名称及来源
* 数据集的规模、特征和具体任务设置
* **基线方法选择与对比**：
* 明确选择了哪些基线方法（具体名称）
* 为什么选择这些方法作为基线
* **评估指标与评测体系**：
* 明确的定量指标\度量指标
* 指标的含义简要解释（为何使用此指标）
* **实验结果与分析**：
* 论文主要的实验定量结果（明确的数据或排名）
* 论文作者对实验结果的定性解释（效果好坏的原因分析）
### 消融实验与稳健性分析（如果有）：
* 简要介绍论文是否进行了消融实验？
* 消融实验得出的关键结论是什么？
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## Q5: 论文方法存在什么局限性？未来有哪些可以进一步探索的方向？
**A5:**
### 方法的局限与不足（需包含论文明确提出的及你认为可能存在的局限）：
* 作者明确指出的局限性（如有，请具体描述）
* 审稿人或读者视角可能发现的额外局限（尽量给出你认为可能的局限）
### 可探索的未来方向：
* 未来在**技术方法改进上**有哪些具体方向值得探索？
* 未来在**应用场景扩展上**有哪些具体的潜在场景值得进一步探索？
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## Q6: 作者的研究过程中是否隐含了某些假设或前提？（如适用）
**A6（可选）:**
* 如果论文明确或隐含了特定假设或前提条件，请具体列出。
* 分析这些假设可能带来的研究局限或风险。
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## Q7: 综合以上分析，全面总结论文的主要内容与核心贡献。
**A7:**
请明确、深入地从以下角度进行系统性的总结：
* **研究背景脉络与gap分析**
* 领域当前的发展趋势或技术现状
* 本文解决的明确研究gap
* **论文提出方法的创新点与技术贡献**
* 明确的贡献提炼（方法论和具体技术突破）
* **实验结果与方法验证的价值**
* 核心结果亮点（清晰的定量或定性结论）
* 方法的实际应用潜力分析（如稳定性、泛化性等）
* **对未来研究与应用的启示与意义**
* 本文方法对后续研究可能的借鉴价值和迁移可能性
* 对该领域研究的整体影响或推动作用
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## 注意事项与风格要求：
* 请严格按照上述结构进行回答，每个部分都要清晰、具体、深入。
* 不要使用过于抽象或笼统的表述；要明确列出论文中的关键细节（包括技术名称、方法细节、公式要点、实验数据和具体结论）。
* 你的回答应确保即使没有看过论文，也能通过你的总结全面且深入地掌握论文的核心内容和具体细节，提升学习效率。需要说明的是 ，本论文阅读特征工程借鉴了苏剑林大神的Cool Papers输出结果。由于无法得知其后台的特征工程，论文的总结质量还有一定的差距，有点东施效颦的味道！
目前该指令已经迭代到第三版了，结果还凑合，但是该指令貌似偏向计算机领域 的论文结构，后面还需进一步调教出适用于机械工程领域的指令。