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    陆成看了看现在的时间。

    才七点不到，而有了系统的帮助，陆成几乎有了过目不忘的本领。

    这样一来，他扫过的所有文章的数据，都是自动地被系统提取到了面板上。

    陆成只要按照这些数据，往excel上一填，瞬间所有的数据，都抽取了出来。

    陆成学过统计学，也翻过书，现在加上超强的记忆力和提取能力，他很清晰自己需要对这些数据做哪些处理。

    没多久，陆成的图，就在R语言的转换下，搞了出来。

    而且陆成百度了之后，还是直接按照四大医学期刊的作图格式来画的图。

    简洁，好看。

    医学作图，越简洁地能够表达出你要表达的全部意思，就越好看。

    并不是越多就越好。

    图处理完了后，陆成再看时间，竟然才七点半。

    他觉得，这系统简直就是为写文章准备的，有它自动帮着提取数据和处理数据，自己只要在软件上照样画葫芦，这还不简单？

    而且，这系统似乎在陆成百度之后，竟然连代码都给带到了面板上。

    若是普通人做这些准备。

    收集文献三天以上。

    提取数据又至少需要半个月甚至一个月的时间，再加上跑图，找资料，又要半个月甚至一个月的时间，才能完成他半个小时就能够跑完的图和表格。

    有了这些准备，陆成自然而然地打开了word文档。

    开始编辑文章了。

    陆成本来的英语修为就不错，而且医学的文章，不讲究什么辞藻华丽，只要通顺，易懂，不有语法和格式错误即可。

    陆成虽然没有写过文章，但是可以去看其他人写的这种文章嘛。

    简介。

    Abstract。

    从背景、方法、结果到结论，陆成又才花了十几分钟。

    这种有了数据，而且还会英语，写起文章来，真的不要太快。

    就在陆成把这些编辑完后，系统的面板上，竟然还帮他检查出了几处语法错误。

    陆成赶紧拍了拍头，暗道大意了。

    然后开始introduction。

    背景的介绍，就是要通过海量的文献，找出依据论点来，支撑自己的文章结论。

    陆成没办法，又只能去翻看其他写过的meta。

    一一对比，把有用的语句提炼出来后，更改格式和写法，再用endnote把参考文献编辑好。

    一个小时后，一篇一千多字的introduction，竟然就被他搞出来了。

    而且陆成再读了一遍，并没有太多的错误。
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