用途：帮助研究者在语言之间翻译和润色学术稿件，重点关注学术语体、领域术语以及中英学术写作中的常见问题。
主要能力：
- 机器翻译引擎选择建议，对比 DeepL、Google Translate、ChatGPT/Claude、腾讯 TranSmart、百度翻译在学术场景下的优势、劣势与适用对象。
- 译后编辑（PE）工作流：预处理（清理图注、表格内容与公式，单独翻译）、机器翻译、轻度译后编辑（修正事实、术语与语法）、完整译后编辑（重写以提升流畅度、衔接与学术语体）、领域专家复核术语。
- 轻度译后编辑检查清单：术语正确一致、数字单位与化学式准确、否定含义保留、主谓一致、模糊限制语恰当、引用与参考文献完整。
- 常见中式英语模式与修正，分词汇层（如“more and more”改为“increasingly”、“discuss about”改为“discuss”）与句子层（话题—评论结构、缺失冠词、冗余表达、被动语态滥用）。
- 学术语体规范：正式与非正式用词对照（如“a lot of”改为“numerous/substantial”），以及模糊限制语的使用（避免过度断言）。
- 领域术语翻译：建议为每篇论文维护双语术语表，示例包括深度学习、损失函数、显著性（统计与计算机视觉含义不同）、鲁棒性、过拟合、特征提取、基准测试等。
- 使用大语言模型进行术语感知翻译的提示词示例，要求正式学术语体、指定术语译法、不添加原文没有的信息、保留引用标记。
- 质量保证检查清单：术语一致、冠词、主谓一致、时态、模糊限制语、无中式英语、数字单位公式准确、引用完整、摘要长度符合期刊要求、语体正式、无中文成语或四字短语直译。
使用方式：按资料中的流程与清单逐项执行；术语表与提示词示例可直接参考。
适用场景：中英文学术论文、摘要、技术稿件的翻译与润色，尤其是 STEM 领域。
限制：资料未提供具体工具安装命令、收费信息或平台集成方式；机器翻译引擎表现随语言对与领域而异，需人工复核。