“创新点写得像流水账，投出去秒被拒怎么办？”“审稿意见回来不知怎么回应，只能重写？” 这些困扰无数科研人的论文发表难题，在一场干货满满的讲座中得到了系统解答。10 月 24 日上午，东华理工大学软件学院在南昌校区软件楼 316 会议室举办研究生励志讲堂第六期第七讲，本次活动由江西省计算机学会主办，东华理工大学与RDLink 研发家联合承办，特邀华南理工大学博士生导师、国家青年拔尖人才张智军教授带来 “高水平研究论文撰写与发表” 专题报告，为现场师生送上学术发表 “实战指南”。
一、先明确调研核心目标：避免 “无的放矢” 论文前调研不是 “随便看文献”，而是要解决 3 个关键问题，尤其需衔接后续投稿的会议主题（如 AIPCVT 2025、BTFM 2026 等）： 找 “热点赛道”：确认你关注的领域（如 AI 图像分割、区块链隐私保护）当前的研究重点，是否有政策 / 产业推动（如 “双碳” 对智能电网的需求，适配 PSGAI 2025）；
选题是论文的核心，需兼顾学术价值与后续投稿方向（可结合你关注的 IEEE 会议征稿主题）： 抓前沿：紧扣领域热点 参考此前六大会议的征稿方向（如 AI 图像处理、区块链 + 基础模型、电力 AI），通过 IEEE Xplore、Scopus、CNKI 等数据库，检索近 1-2 年高被引论文、顶会（如 NeurIPS、ICML）摘要，锁定未解决的 “研究缺口”（例如：AI 图像分割在医疗场景的精度不足、区块链隐私保护与效率的平衡问题）。
为助力陕西MBA同学顺利完成毕业论文这一学业关键环节，11月28日下午，“陕研精进，知行合一”系列专题讲座——《如何更好地完成一篇陕西MBA毕业论文》在管理学院南一楼306室举行。本次活动吸引了51位同学积极参与，现场座无虚席，气氛热烈。
近日，上海市人工智能实验室发布中文医疗大模型权威评测平台MedBench 4.0，这是国内首个面向垂直大模型、专用大模型、应用场景的医疗大模型评测与验证体系。业内人士介绍，MedBench 4.0为衡量医学AI产品性能与可靠性提供了科学标尺，保障了医疗人工智能产品质量的提升与行业良性竞争。
新型研究型大学究竟新在哪里？在中国已有3000多所高校的情况下，为何还要建设一批新型研究型大学？如果需要扩大优质高等教育资源供给，为何不是增加对原有传统高校的资源投入？ 在过去一年中，新型研究型大学成为高等教育领域备受关注现象。11月29日，包括南方科技大学、上海科技大学、西湖大学、福耀科技大学、深圳理工大学、深圳技术大学、大湾区大学、康复大学等在内的多所新型研究型大学的掌门人和知名的教育界专家在刚刚揭牌正式成立的宁波东方理工大学聚首，探讨新型研究型大学的使命、挑战和未来。
“求代体测800米”“蹲水课代课，带价来”“讲座代敲章”……在大学生聚集的网络社交平台“狐友”上，这些灰色交易是“公开的秘密”。 今年9月至11月，东方网·纵相新闻记者前往沪上西南地区两所高校，跟随参加交易的代课者与代考者，试图理解其存在的土壤与逻辑。
Arxiv 虽无强制查重要求，但后续投稿顶会（如 NeurIPS、ICML）需通过 iThenticate、CrossCheck 等工具检测，其查重逻辑与普通论文一致，但需重点关注两大风险点： AI 生成内容的模板化重复：GPT-4、Claude 等模型生成的学术表述（如 “实验设置”“结果分析” 的句式）易出现跨文献雷同，尤其同一领域的 AI 生成论文可能共享相似框架； 公开资源的引用重复：Arxiv 论文常引用公开数据集（如 GLUE、COCO）、开源代码（如 PyTorch 框架）的描述，若直接照搬官方文档或他人论文的表述，易被判定为重复。
近日，某高校材料领域"假冒博士"事件引发广泛讨论。这起事件折射出的不仅是个人诚信缺失问题，更是当前科研生态中亟待解决的结构性困境。作为科研工作者，我们既要严肃对待个案，更要从制度建设层面深入思考，构建让造假者无处遁形的长效机制。
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