为进一步夯实研究生科研基本功，提升科研产出能力，持续优化学风建设、营造互学共进的浓厚学术氛围，机电工程学院于2026年6月24日成功举办了第二十四届总第48期“神斧论坛”研究生学术交流与经验分享论坛。本次论坛特邀2024级硕士、激光加工方向优秀研究生林家威担任主讲嘉宾，围绕文献检索研读、论文撰写、专利申报、科研日常管理等全流程科研实操内容，为全院硕博研究生分享系统化科研实操经验。活动由学院研究生会学术部的吴群彬同学主持。

林家威同学系统介绍 Web of Science、Sci-Hub、谷歌学术等主流文献检索平台的适用场景，建议结合校内数据库、期刊官网精准获取文献资源。针对阅读效率难题，他分享三段式分层阅读法：5分钟速读摘要结论快速筛选文献；20至30分钟粗读全文理清研究框架；长时间精读深挖实验机理与研究不足。他提出依据期刊分区、影响因子判断文献质量，平衡综述与研究类文献阅读，借助 EndNote 按研究材料、对象分类归档文献，搭配 Word 记录阅读笔记，高效搭建个人文献资料库，切实解决同学们文献筛选、整理效率低下的普遍难题。

此外，结合自身2篇SCI、3项授权发明专利成果，林家威同学分别讲解论文与专利创作流程。论文写作遵循“图表先行”思路，依托实验图表搭建研究逻辑，分阶段完成大纲拟定、正文填充与语言打磨，同时细致讲解直接接收、大修、拒稿等五种审稿结果的应对方案，并以本人《Nanomaterials》论文为例展示高水平论文写作要点。专利方面，他梳理从技术思路构思、权利要求撰写到实质审查、缴费授权完整流程，对比论文与专利的定位差异，结合自身授权专利实例，为同学们开展成果转化、申报知识产权提供清晰可行的实操指引。

在科研规范化管理上，林家威同学分享4项实用习惯：制作标准化实验记录表留存全部试验信息；建立分级文件夹分类存放实验数据、论文与专利材料；利用 EndNote 统一管理文献；坚持每周、每月复盘科研进度，及时调整研究方向。针对 AI 科研工具，他表示 AI 可辅助外文翻译、梳理文章逻辑、优化实验方案，但同时提醒大家警惕 AI 生成虚假数据、错误机理等问题，所有 AI 输出内容必须人工核对校验，合理借助工具减少重复工作，兼顾科研效率与严谨性，帮助同学们建立稳定、规范的日常科研体系。

本次学术论坛的成功举办，搭建起优秀研究生传帮带的学术交流平台，全方位解答了同学们在文献研读、论文专利撰写、科研日常管理中的各类困惑，有效拓宽研究生科研思路、规范科研工作流程。学院将持续依托“神斧论坛”系列学术活动，发挥优秀研究生榜样引领作用，持续夯实研究生科研能力，营造勤学善思、笃行创新的优良学风，助力学院研究生科研创新水平稳步提升。

撰稿：王亚楠

摄影：王亚楠

一审：高佩茹、李乐

二审：张志扬

三审：李玲芝