用这个工具可以减小图片的宽高和文件大小很方便 在线智能压缩图片大小,图片降低像素,PNG|JPG大图缩小 ▼ 在线一键压缩图片步骤： 一、首先点击加号添加需要压缩的图片。目前已知支持对jpg、png等多种常见的图片格式进行压缩，如果上传图片并压缩成功，则代表支持该图片格式。二、可以自行修改图片需要被压缩到的最大宽高尺寸，默认为图片原始的宽高尺寸，且宽高比例是自动锁定的。三、必须设置图片被压缩后，期望输出的图片文件的最大占用空间。(必填项)四、选择图片生成的算法。默认为混合优先算法，绝大多数情况下使用默认算法即可。五、压缩的设定值不能小于1Kb，但图片压缩的最终效果可以小于1Kb。
下面的三种方法主要是针对位图格式图片，矢量图片不存在这种问题。 1. 减少图片的尺寸我们在发现投稿图片太大时，可以查看图片的宽度和高度是多少，看是不是太大了。如果太大，我们可以减少宽度和高度来达到减少图片的大小。对于位图来说，可以使用PS来查看。使用PS打开图片后，点击图像-图像大小来查看投稿图片的高度和宽度。我们可以看到该图片的宽高度以及分辨率。我们可以点击宽度旁边的单位，将像素换成厘米，看看是多少厘米。上面的图片转换成厘米后显示宽度和高度约为40厘米。在前面的推文R语言统计与绘图：科研SCI作图基础知识中，我们讲过，投稿图片一般分为单栏、2/3栏，双栏图片。每种版式的图片对宽度和高度要求不一样，但是就是最宽的双栏图片也只有17厘米左右。我们可以修改图片的宽度为17厘米，并约束长宽比，点击确定。然后点击文件-存储为，选择tiff格式图片，点击保存。然后选择LZW压缩，如果有图层，选择扔掉图层并拷贝，点击确定即可。2. 调整图片的分辨率除了图片的宽度和高度会影响图片的大小外，图片的分辨率也是很重要的一个因素。我们可以根据期刊的投稿要求来设置图片的分辨率，不要一味的追求高分辨率。期刊要求300分辨率，你就设置300分辨率即可，然后可以根据需要适当上调，不要直接怼到1200分辨率，没必要。查看图片的分辨率也可以根据PS查看，跟上面一样，点击图像-图像大小来查看图片分辨率。如果分辨率太高，可以修改分辨率的数值，根据期刊要求调整到合适的分辨率3. 投稿图片组合图形过多除了上面两种情况外，还可能遇到组合图形，有的组合图形可以达到几十张，甚至上百张。组合图形期刊一般要求300分辨率即可。可以调整每张图片的尺寸和分辨率，在进行组合。另外组合图形还可以拆分为两张图片进行展示。华算科技专注理论计算模拟服务，是唯一拥有VASP商业版权及其计算服务资质、唯一拥有全职技术团队的正规机构！ 采用第一性原理计算与分子动力学、蒙特卡罗等方法相结合，对电池、催化、纳米材料、生物医药等进行多尺度设计与模拟，专注为海内外催化、纳米及能源领域科研人员提供材料计算模拟整体技术解决方案。

对于科研的主要技能，我从以下几个方面给你总结： 1. 相关研究论文阅读量，毫无疑问，一个科学问题的初始必须去了解相应方向的文章，有人说过要 写一篇中文核心你要读起码50篇论文，要写一篇sci你要读起码100篇论文。 2. 各类软件，比如科研必须的绘图软件，模拟软件，各种科研设备工具软件，没有电脑，没有软 件，相当于一个战士手里没有枪，一个作家手里没有笔。 3. 文章、项目基金写作技巧，这点非常重要，需要潜心学习，多看多学，不是一朝一夕的事情。 4. 最后偷说句，科研圈人脉和关系至关重要，小了说决定了你的论文项目能否高中，大了说决定了你的科研事业道路。 一、文献阅读——科研的基础 毋庸置疑，阅读文献是做科研最基础的工作，思路和灵感都是从文献中来。阅读文献首先要做的就是检索文献，医学科研最常用的文献数据库便是PubMed（https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/ ）。这里还给大家推荐一个小插件——Scholarscope，这个插件可以方便地显示杂志影响因子以及分区等信息。 安装了Scholarscope插件后PubMed的显示 此外，刚开始读文献时，第一个难迈过去的砍便是单词障碍了。尤其对于本科生来讲，专业词汇积累还不足，这时便需要一些工具来帮助我们了。我个人比较推荐有道词典，它的取词翻译十分方便，对于专业词汇的翻译也还比较准确。此外，我个人非常不推荐使用全文翻译来阅读文献，一是可能因为翻译问题导致我们不能准确地理解文献内容，此外长期以来全文翻译会使我们进步非常慢。其实一个领域的常见专业词汇就那么多，硬着头皮啃几篇之后，就会发现很多词汇都是反反复复出现的。 有道词典PC版 个人觉得阅读文献障碍最大的便是对于实验以及文章思路的理解了。我个人的经验是从简单的文献开始，每次接触大约3个新技术，并积累科研常识（常见分子以及信号通路）。 二、实验操作——绝知此事要躬行，纸上得来亦重要 实验是科研的核心，我们所有的数据都是从实验中得来的。做实验容易陷入两个误区：一是只知道埋头去做，不思考背后的原理，所以在实验做不出来的时候便分析不出是什么原因；二是只纸上谈兵，以为看着师兄师姐做起来很简单，眼高手低。此外，受疫情影响，可能很多同学的湿实验受到影响不能完成，但在家我们还可以学习并完成以生信为代表的干实验。一些生信相关的技能大家不妨趁疫情在家抓紧学一学。 三、数据分析——学好统计学基础，善于运用统计软件在通过实验得到数据之后，我们需要通 过统计分析来得出结论。我们在学校里面学的统计学课程主要是基础理论，离实战还有较大距离。对于刚接触科研的同学，建议学学GraphPad Prism，这个软件的操作比较友好，基本上自己稍微摸索一下就能上手。它的主要功能是绘制统计图，兼带一些统计功能，虽然不是专业的统计软件，但也能基本满足日常需求。 GraphPad Prism 三大专业统计软件，我们用的最多的是SPSS，SAS一般的数学与统计学院那样的非常专业的统计分析时才会用，STATA在meta分析的时候可能用到。 R语言与RStudio 此外，R语言在数据分析和可视化方面有着非常强大的功能，但是因为涉及编程，可能对新手来讲不太友好。 四、图片绘制——从审美开始 得到了一个一个小的结果图之后，在发表文章时我们需要将其整合为一张张大图。此外，现在很多高水平杂志都要求我们绘制一张模式图来总结全文的内容，以达到一图胜千言的目的。首先我们需要学习科研期刊要求的审美风格是怎样的，大家不妨参考CNS上的文章的图片，看看它们是一种怎样的风格样式。 图片整合与模式图绘制示例 对于图片整合与模式图绘制，我们用得最多的便是Adobe Illustrator软件，这个软件可以绘制并导出矢量图。 五、论文撰写——熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟 对于论文撰写，我觉得因为科研论文的格式比较固定，多读加上勤于思考，其实不难悟出写作的套路。我觉得在家期间，如果有时间的话，尝试写一篇综述试着发表也是很好的。 六、课题设计——从模仿到创造 一个好的科研成果，离不开最初有一个好的设计。对于研究生来说，帮忙导师写标书可能是难以避免的；对于本科生来说，能申请到大创项目对于自身是有很大帮助的，而这些都离不开课题设计的能力。 我个人认为思路是从文献中来的，我们在阅读文献时，要注重摸清作者构思的思路，并最终将这些思路化为自己所用。解螺旋酸菜老师的三十六策为我们总结了基础科研的基本逻辑体系，可以让我们少走一些弯路。 七、演讲答辩——Practice makes perfect 最后要提的就是演讲答辩的能力了。对于本科生来讲，大创申报与结题需要答辩；对于研究生来讲，作报告或者毕业都需要演讲答辩。 因此，演讲答辩的能力也是非常重要的。个人觉得提升这方面能力最重要的便是把握机会多练习，比如在平时开组会的时候，要能积极分享交流，如果一直畏畏缩缩不敢发言的话，演讲答辩的能力是很难提升的。
科研能力应该是建立在扎实的基础知识之上的，做科研首先需要扎实基础知识，这样一是符合最基本的学习规律，就需要在技能方面有所掌握。 1.阅读文献能力 阅读文献是科研者比较重要的一项工作，因此需要科研者培养自己的阅读文献的能力。阅读文献能力并不是简单地阅读一篇或几篇文献就好了，而是需要你在阅读的过程中提炼有价值的东西，从中受到何种启发，对以后的研究有什么帮助。 综合来看，读文献的目的有两个：一是找idea，即通过阅读获得研究问题；二是学习如果做idea，即通过阅读学习如何开展自己的研究。 2.论文写作能力 具备阅读文献、提出问题和分析问题能力之后可以在阅读过程中积累知识，发现研究方法或方向，之后比较重要的就是将理论知识或者研究问题转化为实实在在的论文。这就需要科研者培养自己的论文写作能力，这是比较至关重要的能力。 论文写作能力的培养并非一日之功，需要一个过程，该过程需要你总结论文写作的技巧，熟知论文写作的范式，明确论文数据的来源，恰当运用研究的方法，多加练习才能熟能生巧。 3.独立科研能力 读博的过程你可能会有导师的帮助，但就整个科研过程来说，更多时候你是独立科研，导师只是你科研道路上的领路人，具体的科研实施过程还需要你独立承担和开展。尤其是你博士毕业后进入科研岗位，此时你就是课题或者论文的独立科研者。 因此，这就需要你平时多注意培养自己独立科研的能力，遇到问题自己先想办法解决，而不是遇到问题就请求帮助。 4.强大抗压能力 读博或者科研是充满挫折的过程，每个科研者都经历过论文被退稿、课题落榜、科研没想法、实验做不出、论文写了改改了写的种种痛苦。 科研道路上总会有种种的不顺利，同时可能你也无处诉说，只能自己解决，找不到发泄的窗口。始终是孤零零的一个人在图书馆一坐就是一天，很多时候赶任务在孤零零的办公室一熬就是一夜。这就需要科研者培养自己强大的抗压能力，不然你会抑郁、失眠，甚至走上极端。 另外还要培养强大的自律能力，如果以后从事本行，那还要继续保持自律，如果不能保持自律，在没有导师push的情况下你很可能会面临延毕的风险。
技能积累是循序渐进开始科研的第一步，也是科研入门的重中之重。但为什么是“积累”技能，而不是“锻炼”或“提升”技能呢？因为技能的积累就是完善你解决问题的“工具箱”，工具越齐全，解决问题的手段也就越先进。 读文献的能力 知识方面，最重要的是完成本专业毕业课题所需要的工作量，以及发表对应的文章。在这方面，广泛关注同及同领域的科研最新动态，学习并提高。信息的搜集和比较是一个技术活。 同时要提升专业知识的积累，想要提升专业知识就要通过花大量时间看各种课本来实现，只有当专业技能积累到一定水平以后，才建议大家进入系统的文献阅读。 英语，因为要读英文，而且要投稿英文 至少要达到六级水平，更高的要求是阅读英文文献，甚至做英文汇报等更高级的内容。 平衡时间的能力 科研是一件琐碎而且耗时间和耐心的工作，所以要学会平衡各项试验，学会安排和协调。可以参考用很多效率工具，比如番茄时钟，forest等。 提升写作能力 无论是写研究论文、投稿信还是研究提案，要想写得有说服力，科研人员必须通过他们的写作串联起故事的脉络。写作技能的欠缺会导致您达不到对读者的预期效果；事实上，内容费解的文章会让读者感到失望又困惑。为了达到预期的效果，科研人员应该系统性地确认他们需要帮助提升的领域，他们是觉得写作的组织有难度、难以写出语法正确的句子还是其他什么方面，并在这些方面下功夫。学习如何有效写作的最简单的方法之一就是参加专业的在线课程，让您按照自己的节奏学习内容。
1.个人成长。 个人成长这边更多的是加分项，你可以认为它不是必须的。比如说学习的能力，虽然说每个人都具有一定的学习能力，但是我们要更加好。我们要有更强的搜集信息能力，更强的处理信息能力，更强的组织信息、应用信息能力。再比如说沟通表的能力。虽然科研，我们更多的是去钻研、去做实验，做一些在外人看来比较枯燥的工作。但是我们也会去做组会报告，甚至会要求去做一些大会报告，这时候就需要我们具有展示自己成果的能力、一种表达的能力。2.科研技能既然是研究生，就需要有一定的科研技能。而科研技能才真真切切是一个研究生必须的。我将科研分成文献输入、实验过程和成果输出三个部分。1.1文献输入。文献输入最核心的几个能力是文献检索，文献下载，文献阅读和文献管理。1.2实验过程。实验过程分为实验设计、实验、统计分析。1.3成果输出。成果输出就是我们写论文。这里可以分为写作，作图还有软件（word、作图软件等）的使用。 学无止境，看你当下最需要什么。
除也老师教的，其他科研技能都需要自学掌握，越到后面，就越找不到老师指导和帮忙了。

主要是因为：一是材料类期刊多，写作时能参考的文献就多，专业性就会提升很多，导致文章分高；二是材料类专业获得数据相对容易，且材料研究的都比较高深，专业性强，文章分数一般较高。 1.一方面材料类期刊多材料类期刊每年发表的论文数量多，仅SCI收录期刊就多达800多个。下图为2019年不同领域被SCI数据库收录的期刊数。这个原因觉得是最关键的 2.材料类专业获得数据相对容易， 据我了解，目前大部分人研究时在前人的架子上添砖加瓦式跟风科研。修饰一下结构，添加一些助剂等，然后测测性能数。处理数据绘图撰写，投稿又是一篇文章。论文产出周期短，特别是纳米材料方向。而且大部分都是追的热点，如纳米材料、光催化、电催化、新能源等。

1、Microsoft Visio是Windows操作系统下运行的流程图软件。Visio可以制作的图表范围十分广泛，一般科研都会用来画流程图、框图、示意图。有一些导师可能还会要求必须要用Visio。功能强大，缺点是对于新手不太友好。 2、强推PPT！可能很多同学都不知道，PPT除了演示之外还有一个超级强大的功能就是画图。而且，提供了超级多的模板，很多高质量的SCI文章，甚至包括Nature、Science和Cell之类文章中插图，都是用PPT画的。PPT的优势在于细节由自己掌控，学习成本低，个人发挥空间大。3、Origin Origin是由OriginLab公司开发的一个科学绘图、数据分析软件，支持在Microsoft Windows下运行。Origin支持各种各样的2D/3D图形。Origin中的数据分析功能包括统计，信号处理，曲线拟合以及峰值分析。Origin中的曲线拟合是采用基于Levernberg-Marquardt算法(LMA)的非线性最小二乘法拟合。Origin强大的数据导入功能，支持多种格式的数据，包括ASCII、Excel、NI TDM、DIADem、NetCDF、SPC等等。图形输出格式多样，例如JPEG，GIF，EPS，TIFF等。内置的查询工具可通过ADO访问数据库数据。4、Mathematica/Matlab，这两款软件是不用多去介绍的，都是一个公司的，我想理工科的人再熟悉不过了。如果你说你没用过甚至没听过他们这“两兄弟”，我想你肯定不是个好的理工生，其功能的强大在于编程代码简单，默认出图漂亮，自定义性好，支持常见各种类型的画图，能导出丰富的格式，动态交互很强大，方便简单上手。初学者建议先学Mathematica。 5、Latex Latex是一种宏语言编程软件，以排版的美观和精致著称，将格式和内容进行分离，避免重复性指令，可以自动编号和引用，对数学公式、外语、专业中的特殊符号很容易地插入，而且有精细化定义的绘图功能。 Tikz是LaTex原生支持的图包，可以画论文中的插图。用TikZ画可以做到完美，特别是与LaTeX文档的整体交互，比用一般绘图软件好得多。二维图、三维图、流程图、示意图都能实现。同样的，缺点也是难度较高入门花时间

同时按住Ctrl和z即可撤回上一个操作。SciDavis是一款为科研人员提供的科研数据绘图软件，科研人员在实验完成后可以通过这款软件将实验数据绘制成图表。SciDavis在功能上有点类似Origin，主要用于科研数据集的二维和三维绘图，同时还可以进行科研数据分析。SciDAVis旨在成为数据分析和图形表示的工具，允许强大的数学处理和科学数据可视化，同时保持用户友好的图形用户界面。 SciDAVis项目的另一个关键点是成为一个多系统软件，它应该适用于Windows，Linux和OS-X系统。SciDAVis是一个动态工具，根据数据创建的图和由数据组成的电子表格是相互关联的。修改电子表格后，依赖图(曲线，轴标度，图例)中的所有对象都会自动更新。例如，删除电子表格或仅删除某些列将自动从依赖图中删除所有相应的曲线。一组完整的表，矩阵和绘图的所有设置都可以保存在项目文件中，并具有扩展名“sciprj”。可以使用命令行，使用“文件”菜单或使用“文件”工具栏中的图标打开这些项目文件。这些图可以导出为多种图形格式，如JPEG或PNG，并作为图像插入文档或演示文稿中。可以通过Analysis-plots菜单在2D图中的曲线上执行数据分析操作（积分，插值，FFT，曲线拟合等）。所有这些操作的结果也存储在项目文件中。可以使用“结果日志”命令随时显示它们，并可以通过“清除日志信息”命令从项目文件中删除它们。启动应用程序时，将创建一个新的项目文件，其中包含一个包含空表的灰色主窗口（工作空间）。为了实现操作，必须使用存储数据集的表来填充此工作空间，方法是先创建空表（New，New Table命令）然后用数据填充它们，或者导入ASCII文件（Import Ascii命令），这会自动生成数据集。创建新表。 用户可以使用Project Explorer命令或Windows菜单轻松浏览项目文件的对象。项目浏览器还允许用户在工作区中的窗口（表格和图表）上执行各种操作：隐藏，缩小，关闭，重命名，打印等。