主要用于制作论文相关的插图，使用方法为安装后，在微软office中ppt一栏中出现一个工具栏，其中有很多关于生物学、化学的模板和图形

写学术论文离不开对插图的制作。有关作图每位学者都会有各自的经验，不同学科都有很大差别，如有的学科除了科学绘图，还要放一些照片。有关使用什么样的软件，其实都大同小异，如Excel、Powerpoint、Origin、Matlab、R、Surfer、AudoCAD和ArcGIS（绘制地图常用）等，有些年轻的研究生会争论哪个软件画图更漂亮，其实这没有实际软件PK的意义。因为图画得好不好主要取决于你画的内容，和你画图的经验，与具体工具无关。软件虽然很多，但并不能够满足你所有的科研需要，那就只好画一种科用

| | 神经网络架构的插图制作通常很耗时，并且机器学习研究人员经常发现自己是从头开始构建这些图的。 NN-SVG是用于参数化而非手动创建神经网络（NN）体系结构图的工具。 它还提供了将这些图形导出到可缩放矢量图形（SVG）文件的功能，该文件适合包含在学术论文或网页中。 该工具提供了生成三种人物的能力：经典全连接神经网络（FCNN）的数字，卷积神经网络（CNN）的排序推出数字以下的风格介绍和深度神经网络的数字。 前两个使用，而第二个使用Javascr ipt库。 NN-SVG提供了通过多种尺

Gluon CV工具包 | | | | GluonCV提供了计算机视觉中最先进的（SOTA）深度学习模型的实现。 它是为工程师，研究人员和学生设计的，用于基于这些模型快速制作原型产品和研究思路。 该工具包提供四个主要功能： 训练脚本以重现研究论文中报告的SOTA结果 同时支持PyTorch和MXNet 大量的预训练模型 精心设计的API，可大大降低实施复杂性 社区支持 演示版 在或检查高清视频。 支持的应用 应用 插图 可用型号 识别图像中的物体。 50多个模型，包括 ， ，