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    陸成看了看現在的時間。

    才七點不到，而有了系統的幫助，陸成幾乎有了過目不忘的本領。

    這樣一來，他掃過的所有文章的數據，都是自動地被系統提取到了面板上。

    陸成只要按照這些數據，往excel上一填，瞬間所有的數據，都抽取了出來。

    陸成學過統計學，也翻過書，現在加上超強的記憶力和提取能力，他很清晰自己需要對這些數據做哪些處理。

    沒多久，陸成的圖，就在R語言的轉換下，搞了出來。

    而且陸成百度了之后，還是直接按照四大醫學期刊的作圖格式來畫的圖。

    簡潔，好看。

    醫學作圖，越簡潔地能夠表達出你要表達的全部意思，就越好看。

    并不是越多就越好。

    圖處理完了后，陸成再看時間，竟然才七點半。

    他覺得，這系統簡直就是為寫文章準備的，有它自動幫著提取數據和處理數據，自己只要在軟件上照樣畫葫蘆，這還不簡單？

    而且，這系統似乎在陸成百度之后，竟然連代碼都給帶到了面板上。

    若是普通人做這些準備。

    收集文獻三天以上。

    提取數據又至少需要半個月甚至一個月的時間，再加上跑圖，找資料，又要半個月甚至一個月的時間，才能完成他半個小時就能夠跑完的圖和表格。

    有了這些準備，陸成自然而然地打開了word文檔。

    開始編輯文章了。

    陸成本來的英語修為就不錯，而且醫學的文章，不講究什么辭藻華麗，只要通順，易懂，不有語法和格式錯誤即可。

    陸成雖然沒有寫過文章，但是可以去看其他人寫的這種文章嘛。

    簡介。

    Abstract。

    從背景、方法、結果到結論，陸成又才花了十幾分鐘。

    這種有了數據，而且還會英語，寫起文章來，真的不要太快。

    就在陸成把這些編輯完后，系統的面板上，竟然還幫他檢查出了幾處語法錯誤。

    陸成趕緊拍了拍頭，暗道大意了。

    然后開始introduction。

    背景的介紹，就是要通過海量的文獻，找出依據論點來，支撐自己的文章結論。

    陸成沒辦法，又只能去翻看其他寫過的meta。

    一一對比，把有用的語句提煉出來后，更改格式和寫法，再用endnote把參考文獻編輯好。

    一個小時后，一篇一千多字的introduction，竟然就被他搞出來了。

    而且陸成再讀了一遍，并沒有太多的錯誤。
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