Reviewer Recommender é uma Extensão do Chrome desenvolvida pelo Grupo de Engenharia do Conhecimento (KEG) da Universidade de Tsinghua. Ela se integra ao Sistema de Revisores ScholarOne para automatizar o processo de recomendação de revisores para artigos científicos. Aproveitando os grandes dados acadêmicos do Aminer, esta ferramenta simplifica o processo de seleção de revisores para editores de revistas e instituições acadêmicas.
Revisor Recomendador
Avaliador Recomendador
Introdução
Característica
Extração Automática de Informações do Artigo
A extensão extrai perfeitamente as informações do artigo, incluindo detalhes do autor, diretamente do Sistema de Revisores ScholarOne. Este recurso elimina a entrada manual de dados e reduz o potencial de erros.
Recomendação Inteligente de Revisores
Utilizando o extenso banco de dados acadêmico do Aminer, o Reviewer Recommender sugere os revisores mais apropriados para cada artigo. Esta abordagem baseada em dados garante um processo de seleção de revisores mais eficiente e preciso.
Integração com ScholarOne
Projetada especificamente para o Sistema de Revisores ScholarOne, esta extensão se integra perfeitamente aos fluxos de trabalho existentes, aumentando a produtividade sem interromper os processos estabelecidos.
Interface Amigável
Como uma Extensão do Chrome, o Reviewer Recommender oferece uma experiência de usuário simples e intuitiva. Pode ser facilmente instalado a partir da Chrome Web Store e usado imediatamente com configuração mínima.
Solução Econômica
O Reviewer Recommender está disponível como uma extensão gratuita, tornando-o uma ferramenta acessível para instituições acadêmicas e editores de revistas de todos os tamanhos.
FAQ
O Reviewer Recommender é uma extensão paga?
Não, o Reviewer Recommender é completamente gratuito para uso. Não há taxas de assinatura ou custos ocultos associados à extensão.
Como funciona o Reviewer Recommender?
O Reviewer Recommender utiliza grandes dados acadêmicos do Aminer para analisar informações do artigo e recomendar revisores adequados. Ele extrai automaticamente detalhes do artigo do ScholarOne e usa essas informações para sugerir os revisores mais apropriados com base em sua experiência e áreas de pesquisa.
Posso usar o Reviewer Recommender com outros sistemas de revisores?
Não, o Reviewer Recommender é projetado especificamente para funcionar com o Sistema de Revisores ScholarOne. Ele não é compatível com outros sistemas de revisores no momento.
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O ChatTTS é um modelo de geração de voz no GitHub em 2noise/chattts. O Chat TTS é projetado especificamente para cenários de conversação. É ideal para aplicações como tarefas de diálogo para assistentes de modelo de linguagem grande, assim como introduções de áudio e vídeo conversacionais. O modelo suporta tanto chinês quanto inglês, demonstrando alta qualidade e naturalidade na síntese de fala. Este nível de desempenho é alcançado através do treinamento em aproximadamente 100.000 horas de dados em chinês e inglês. Além disso, a equipe do projeto planeja abrir o código-fonte de um modelo básico treinado com 40.000 horas de dados, o que ajudará as comunidades acadêmica e de desenvolvedores em pesquisas e desenvolvimentos adicionais.
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