根据论文标题、关键点、实验结果，生成结构化学术摘要（中/英），遵循标准四段式
论文摘要写作
功能概述
论文摘要写作是一项面向实际任务的技能，主要用于根据用户提供的关键信息，生成符合学术规范的论文摘要，支持中英文；结构（四段式）：；
核心要点
- 研究问题 + 现有方法不足；
- 提出的方法/改进点/框架；
- 数据集 + 实验结果 + 对比；
使用与执行
核心贡献 + 意义；中英文差异：；中文摘要：200-300 字，学术书面语；英文摘要：150-250 words，被动语态为主，时态统一用一般现在时或现在完成时；论文标题、所属。
结果检查与注意事项
它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
论文摘要写作
根据用户提供的关键信息，生成符合学术规范的论文摘要，支持中英文。
输出规范
结构（四段式）：
| 段落 | 内容 | 占比 |
|---|---|---|
| 背景 | 研究问题 + 现有方法不足 | ~25% |
| 方法 | 提出的方法/改进点/框架 | ~30% |
| 实验 | 数据集 + 实验结果 + 对比 | ~30% |
| 结论 | 核心贡献 + 意义 | ~15% |
中英文差异：
- 中文摘要：200-300 字，学术书面语
- 英文摘要：150-250 words，被动语态为主，时态统一用一般现在时或现在完成时
工作流
收集信息
- 论文标题、所属方向、投稿会议/期刊等级
- 核心问题：现有方法有什么不足
- 提出方法：改了什么模块/设计了什么结构
- 实验设置：数据集、评价指标、消融实验对比结果
- 关键词：3-5 个
生成摘要
- 按四段式填充内容
- 中英文版本各一版
- 附关键词
逐句检查
- 是否有空话/废话（"近年来"、"随着深度学习的发展"这类直接删）
- 是否每个句子都提供了信息增量
- 英文版时态是否统一、冠词是否正确
使用示例
输入：
- 标题：基于改进YOLOv8的钢材表面缺陷检测方法
- 问题：NEU-DET数据集小目标缺陷检测精度低，原版YOLOv8对小尺寸缺陷漏检严重
- 方法：在Backbone中引入GhostConv减少计算量，添加ResCBAM注意力模块增强特征提取
- 实验：NEU-DET数据集，mAP@.5: 78.3%（baseline 74.1%），参数量减少12%
输出： [四段式中英文摘要各一版]
注意事项
- 严禁编造实验数据、对比结果
- 保留不确定性词（"有效"→"具有竞争力"、"显著"→"较基线提升"）
- 用户提供的数据不完整时，如实标注缺失项，不自行虚构补齐
- 英文摘要避免中国式英语（Chinglish），优先使用原生学术表达
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