Asistente de resúmenes y estructuras de artículos con IA
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Copy de investigación
El copy de investigación generado por la IA aparecerá aquí cuando esté listo.
Qué puedes hacer con esta herramienta
- - Redacta un abstract estructurado (problema → método → resultados → conclusión).
- - Genera un esquema del paper con secciones, viñetas y flujo lógico.
- - Reescribe contribuciones clave con lenguaje más claro y apto para envío.
- - Adapta la redacción a una revista/audiencia objetivo (revisores, práctica).
Ejemplo de entrada y salida
Ejemplo de entrada
- Tema de investigación y palabras clave
- Aprendizaje federado para diagnóstico de imágenes médicas con privacidad (MRI).
- Planteamiento del problema y motivación
- El entrenamiento centralizado requiere compartir datos sensibles; los hospitales necesitan privacidad sin perder precisión.
- Metodología y configuración experimental
- Entrenamos una CNN en 6 hospitales usando FedAvg con privacidad diferencial. Baselines: centralizado, local-only y FedAvg estándar.
- Datos experimentales y métricas
- AUC sube de 0,86 (FedAvg) a 0,90 (DP-FedAvg) con ε=3,0; rondas de comunicación se reducen 20%.
- Hallazgos clave y contribuciones
- El FL con privacidad mantiene precisión comparable al centralizado y reduce el riesgo de compartir datos.
- Implicaciones y trabajo futuro
- Permite colaboración entre hospitales; futuro: robustez ante datos no IID.
- Revista o audiencia objetivo
- Revisores de conferencias de imagen médica / ML.
- Formatos solicitados
- Abstract estructurado + esquema del paper.
- Tono preferido
- Académico y conciso
Ejemplo de salida
Abstract estructurado (ejemplo)
Contexto: Entrenar modelos de imagen médica suele requerir agregar datos sensibles de pacientes entre instituciones.
Objetivo: Permitir colaboración entre hospitales preservando la privacidad sin perder rendimiento diagnóstico.
Métodos: Aplicamos aprendizaje federado en seis hospitales con FedAvg y privacidad diferencial. Comparamos con entrenamiento centralizado, modelos solo locales y FedAvg estándar.
Resultados: El enfoque DP‑FedAvg mejora AUC de 0,86 a 0,90 con ε=3,0 y reduce 20% las rondas de comunicación.
Conclusión: El entrenamiento federado con privacidad puede lograr rendimiento cercano al centralizado en diagnósticos por MRI reduciendo el riesgo de compartir datos.
Esquema del paper (alto nivel)
- Introducción + motivación
- Trabajo relacionado (FL, DP, imagen médica)
- Método (DP‑FedAvg)
- Configuración experimental (sitios, datasets, baselines)
- Resultados + ablations
- Limitaciones + trabajo futuro
Los ejemplos son ilustrativos. Los resultados pueden variar según tus datos.
Consejos para mejores resultados
- - Incluye datos experimentales representativos (tablas o métricas principales) para mantener el abstract basado en evidencia.
- - Aclara la audiencia objetivo (revisores, ejecutivos, inversores) para que la IA ajuste tono y nivel de detalle.
- - Especifica en los campos si necesitas que el copy se genere en otro idioma.
- - Enumera los formatos deseados (abstract, esquema, conclusiones, keywords, citas) para obtener secciones a medida en una sola generación; agrega texto en 'Notas de borrador' para refinar.
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