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期刊 ·《计算机学报》01
校园步行导览示例稿按《计算机学报》格式导出的 PDF 首页
会议 · CMPC 202602
同一份校园步行导览示例稿按中国过程控制会议 CMPC 2026 格式导出的 PDF 首页
高校 · 清华大学正文03
同一份校园步行导览示例稿按清华大学模板导出的正文页,展示相同的流程图和信息表

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Enriching Wayfinding Instructions with Local Landmarks

Raubal, Martin; Winter, Stephan · 2002

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[1]引用到当前稿件

1 引言

校园访客往往需要在陌生的环境中寻找目的地。单独给出位置并不足以说明如何到达;导览还需连接可辨认的地标与转向提示。已有研究讨论了将局部地标加入寻路指令的方法[1],为组织导览信息提供了参考。

[1]

Raubal, Martin; Winter, Stephan. Enriching Wayfinding Instructions with Local Landmarks. 2002.

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修改前

在组织校园步行导览的内容时,我们需要先识别访客在行走过程中需要的信息,再把这些信息按照位置、路径和辅助提示进行分类,最后根据从起点到目的地的行走顺序把它们组织起来。

修改后

面向校园步行导览,先识别访客所需的位置、路径与辅助信息,再按从起点到目的地的行走顺序组织内容。

1 处修改,等你决定
图表与写作

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一起管理。

把图片、表格放进稿件,添加题注并在正文引用。需要修改时,直接定位到对应内容。

打开图表工具
稿件中的图表功能示例
表 1 路径信息要素
信息项内容用途
位置节点建筑与地标确认位置
路径段方向与距离指引方向
辅助信息楼层与设施补充提示
正文引用 信息要素见 表 1。

按需使用,费用清楚

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输出一万汉字,大约多少钱?

纯输出费用参考

GPT-5.6 Sol

¥0.42–¥1.40

1× 当前倍率

Claude Sonnet 5

¥0.42–¥1.40

1× 当前倍率

Gemini 3.8 Flash

¥0.079–¥0.26

1× 当前倍率

DeepSeek V4 Pro

¥0.037–¥0.12

0.25× 优惠倍率已计入

按约 6,000–20,000 个输出 Token 做粗略估算,汉字与 Token 没有固定换算比例;不含输入、缓存及思考等费用,实际按用量结算。

参考费率 · 2026-10-06 · 参考汇率 $1 = ¥7 · 当前费率以使用时为准

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每百万 Token 的美元单价,已计入所示倍率。缓存与思考用量按对应模型规则结算。

各模型输入、输出、缓存和优惠倍率
模型输入输出缓存读取缓存写入倍率
GPT-5.6 Sol$2$10$0.2长时 $2.51×
GPT-5.6 Terra$2$12$0.2长时 $2.51×
GPT-5.6 Luna$0.2$1.2$0.02长时 $0.251×
Claude Sonnet 5$2$10$0.2短时 $2.51×
Claude Opus 5$5$25$0.5短时 $6.251×
Gemini 3.8 Flash$0.375$1.875$0.0375—1×
Gemini 3.5 Flash Lite$0.3$2.5$0.03—1×
DeepSeek V4.1 Flash$0.08$0.18$0.016—1×
DeepSeek V4 Pro$0.297$0.891$0.0099—0.25×
GLM 5.3 Flash$0.075$0.25$0.015—1×
GLM 5.3$1.4$4.4$0.26—1×
常见问题

开始前,
你可能想知道。

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可以导出 PDF 和 Word 吗?

可以。不同目标格式提供的文件类型有所不同,以导出面板中该格式支持的选项为准。

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