AI 找参考文献
粘贴写好的段落，为每个需要出处的论断匹配真实文献。只插入引用，不改原文。
支持粘贴文本或上传 .docx / .txt / .md。按实际用量扣积分，查看积分说明
如何给论文找参考文献
- 1
粘贴段落
粘贴引言、相关工作等需要出处的段落，或上传文档。
- 2
找出引用点
标出描述研究现状、引用他人数据、转述他人观点的句子；你自己的贡献、常识和过渡句不标。
- 3
检索并核对
每处写中英文检索词分轮检索，读完整摘要，只留确实支撑这句话的文献。
- 4
插入引用
在句末插入作者—年份引用并链接原文；文末已有参考文献列表时一并补上。
引用加得准，原文一字不动
每一条引用都来自真实检索，并对照摘要核对过。
只留真正支撑论断的文献
主题相关不等于能支撑这句话。每个引用点先挑候选，再读完整摘要核对，只保留确实支撑论断的 1–3 篇。
只标需要出处的句子
描述研究现状、引用他人数据、转述他人观点的句子才标；你自己的方法和结论、常识、过渡句不加引用，已经带引用的句子不重复加。
找不到就不硬凑
检索不到能支撑的文献时，不会硬塞一篇，汇报里会列出这些位置，可以换个说法或补充关键词再找。
只插入引用，不改原文
引用插在句末标点之前，原文的其他文字一个字都不改。文末已有参考文献列表时，按原有格式补上新引用的文献。
看一段文字怎样配上参考文献
从找出引用点到插入引用，每一步都在工作区里完成。示例段落为说明流程而编写，引用的均为真实论文。
医学图像分割是计算机辅助诊断的基础环节，深度学习方法已成为这一任务的主流方法（Litjens et al., 2017）。以 U-Net 为代表的编码器—解码器结构表现突出，只需少量标注图像即可训练（Ronneberger et al., 2015；Isensee et al., 2021）。近年来，基于 Transformer 的方法进一步增强了对长距离依赖的建模能力（Chen et al., 2021）。然而，已有方法多在单一中心的数据上评估，跨中心数据上的泛化表现仍缺少系统比较。本文提出一种面向跨中心数据的自适应分割框架。
参考文献
- Litjens G, Kooi T, Bejnordi B E, et al. A survey on deep learning in medical image analysis. Medical Image Analysis, 2017.
- Ronneberger O, Fischer P, Brox T. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. MICCAI, 2015.
- Isensee F, Jaeger P F, Kohl S A A, et al. nnU-Net: a self-configuring method for deep learning-based biomedical image segmentation. Nature Methods, 2021.
- Chen J, Lu Y, Yu Q, et al. TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation. arXiv:2102.04306, 2021.
为这段文字补充参考文献
核对候选文献
- 第 2 句Ronneberger et al., 2015
摘要：只用很少的图像即可端到端训练
- 第 2 句Isensee et al., 2021
摘要：在 23 个公开数据集上超过多数现有方法
- 第 2 句Long et al., 2015
面向自然图像的语义分割，不支撑这句
- 第 4 句
检索到的文献都没有做跨中心比较，不标注
已在《待标注文本》中标注 3 处，引用 4 篇文献。第 4 句没有找到能支撑的文献，可以补充关键词后再试。
找到文献之后
中英文文献一起找
每个引用点写两组英文检索词，从方法、问题、应用等不同角度切入；原文是中文时再加两组中文检索词。
参考文献列表一起补
引用都链接到原文，点开就能核对；文末已有参考文献列表时，新引用的文献按原有格式补进去。
获海量 SCI 论文致谢
已发表的论文在致谢或 AI 使用声明中写明，使用 Acadwrite 润色了论文语言。
- Theranostics2024Microfluidic chips in female reproduction: a systematic review of status, advances, and challenges
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- Interactive Journal of Medical Research2025Evolution of Artificial Intelligence in Medical Education From 2000 to 2024: Bibliometric Analysis
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AI 找参考文献常见问题
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AI 找的参考文献是真的吗？
每条引用都来自学术数据库的真实检索结果，并对照摘要核对过是否支撑这句话；引用链接到原文，可以点开核对。
会不会为了凑数硬塞文献？
不会。领域相关但支撑不了具体论断的文献不会被选用；找不到合适文献的地方不标注，会在汇报里列出来。
会修改我的原文吗？
不会。引用插在句末标点之前，原文的其他文字一个字都不改。
哪些句子会被加引用？
描述研究现状和已有方法、引用他人数据和结论、转述他人观点、与其他方法比较的句子。你自己的贡献、常识和过渡句不加，已经带引用的句子不重复加。
一处会引用几篇文献？
每处 1–3 篇，按摘要对这句话的支撑程度来选。
能找中文参考文献吗？
可以。检索语言选中文文献；原文是中文时，还会额外写中文检索词。
参考文献格式怎么处理？
正文里按作者—年份格式插入并链接原文；文末已有参考文献列表时按原格式补全。需要 GB/T 7714 等格式时，可以在工作区里接着让它整理。
怎么收费？
开始前需要登录。引用补全在工作区中进行，按对话实际消耗的 token 扣除积分，标准为 20 积分 / 百万 token，详见积分说明页。