從一個研究問題開始：如何拆解研究主題，讓文獻探索有方向
在研究初期，許多研究生其實並不是不知道自己想研究什麼，而是不確定該如何把腦中模糊的想法，轉化成可以開始查找文獻的研究問題。主題明明看起來很清楚，一旦打開資料庫，卻只覺得資料越來越多、方向越來越亂。 這樣的狀況，往往不是工具使用出了問題，而是研究流程中最前面的一步還沒有準備好。當研究問題尚未被釐清，再
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分類: 研究方法
現代職場「聲存」之道
現代職場「聲存」之道，理性閉嘴更安全 － 陪你用 Employee Voice and Silence 重新校正研究問題 《Employee Voice and Silence: Taking Stock a Decade Later》是一篇於 2023 年發表於 Annual Review of
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AI 如何幫研究生更快找到研究缺口？— WOS RA 校園應用分享
對許多研究生而言，寫論文最卡的往往不是實驗，而是「文獻回顧」。面對跨領域主題時更是如此：一邊要理解不同學門的研究語言，一邊又擔心方向太大、重複研究，或是不小心漏掉關鍵文獻。花了大量時間搜尋，卻仍無法確定真正的研究切入點，這幾乎是每位研究者都經歷過的困境。 這正是 AI 開始能實際協助研究流程的地方。
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在 Minecraft 裡扮演創世神，不代表…
在 Minecraft 裡扮演創世神 不代表你理解真實世界 ——為什麼 synthetic data 不是研究捷徑，而是風險放大鏡 如果你是研究生，近幾年大概一定聽過這個詞：synthetic data（合成資料）。 它聽起來非常誘人——資料不足？合成一點。隱私受限？用合成的。樣本太少？再「生成」一
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AI 不是讓你寫得更快，而是…
AI 不是讓你寫得更快 而是深夜迷濛響起的 Non, Je ne regrette rien，提醒你該醒了 本文選取 Web of Science 的 Research Horizon Navigator 平台中，歸類於「Artificial Intelligence and Adaptive Le
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從 WoS – RHN 開始：看穿軟體機器人研究生最常踩的三個研究坑
圖片來源：WoS – RHN: Control and modeling of soft robots for dynamic environments – Explorer https://tinyurl.com/3w3dn5re 以上這張圖，展示了軟體機器人動態環境控制研究中，哪
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Life finds a way，但你的研究不能只靠運氣
Life finds a way，但你的研究不能只靠運氣 共識尚未定型時研究如何定錨前進 如果你正在讀一個「大家都在研究，但定義一直在變」的主題， 你可能早就有一種熟悉的不安感： 資料很多、論文很多、共識論文也有，但越讀，越不確定自己到底該站在哪裡。 這種感覺，並不陌生。 因為你現在站的，很可能不是
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不是 AI 不夠強，是你餵它太多垃圾
不是 AI 不夠強，是你餵它太多垃圾 一篇肝癌預測論文，示範什麼叫「把特徵砍對，比模型換新更重要」 如果你是研究生，應該對這個場景不陌生： 資料一丟進模型，feature 欄位多到像 Excel 地獄捲軸，然後你滿心期待 AI 會自動悟道—— 結果 accuracy 普普通通，訓練時間還跑到你可以去
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應援實驗｜準備做實驗的你，一定要知道Current Protocols
進實驗室時，對於實驗操作，感到不知所措嗎?除了老師提供的實驗室教戰手冊以及諮詢學長(姐)外，若想要更進一步知道為何要如此操作實驗?是否有其他更好的方法?此時應該要去哪裡找合適的想要的資源呢? 登登，趕快來圖書館資源裡找到實驗手冊(Protocol)：「Wiley Current Protocols
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到SRM練功，你也是研究方法達人
你是? 進了研究所找到有興趣的主題，卻不知道要用哪種方法進行研究的迷茫學生 認真上課但好像還是默默地錯過了老師講解研究方法和數據分析的快樂菸酒生 上完量（質）化學分，才發現自己想要用質（量）化作研究的善變人性化學生 想給學生們最好研究方法課程，卻缺乏多元教材與練習數據的熱血老師 如果你符合上述狀況，
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