Zotero中文参考文献样式项目新增《公共行政评论》期刊格式支持
中国学术界的参考文献格式标准化工作正在持续推进，zotero-chinese/Chinese-STD-GB-T-7714-related-csl项目作为Zotero参考文献管理工具的中文样式库，近期完成了对《公共行政评论》期刊格式的适配工作。该项目致力于为中文用户提供符合国内学术规范的参考文献管理解决方案。
《公共行政评论》作为公共行政领域的重要期刊，其参考文献格式主要基于APA第七版手册，同时结合中文写作习惯进行了本地化调整。新添加的样式文件严格遵循了期刊2022年7月修订的体例要求，实现了以下关键特性：
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双重语言支持：自动为每篇中文文献生成对应的英文翻译，并在末尾标注"(in Chinese)"，完全符合期刊要求的中英文对照格式。
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作者显示规则：正文引用时超过3位作者自动简化为"等"或"et al."，而在文末参考文献中则完整显示所有作者姓名。
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特殊格式处理：支持会议论文、学位论文和网络资源等非传统文献类型的规范标注，包括访问日期等细节信息。
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排序规则：严格按作者姓名拼音字母顺序排列，中文文献在前，英文文献在后。
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注释系统：支持脚注自动编号，每页重新开始编号的期刊特殊要求。
技术实现上，该样式基于CSL（Citation Style Language）规范开发，通过条件判断和模板组合实现了期刊复杂的格式要求。特别是针对中文文献必须附带英文翻译的特殊规定，开发了智能的双语输出机制。
对于Zotero用户而言，这一新增样式将显著提升向《公共行政评论》投稿时的参考文献处理效率，避免了手动调整格式的繁琐工作。用户只需在Zotero中正确录入文献元数据，即可自动生成完全符合期刊要求的引文和参考文献列表。
学术写作工具的本土化适配是促进中国学术规范化的重要环节。zotero-chinese项目的持续更新，为国内研究者提供了与国际接轨又符合本土规范的参考文献管理方案，体现了开源社区对学术支持的积极作用。
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Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始，我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度，并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力，它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时，K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型，具备 256k 上下文窗口，实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建，总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比，它在性能上有显著提升，并引入了新的实用功能Python00- Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型，支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容，输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入，具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能，用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源，提供Hugging Face演示和完整代码，适用于学术研究到工业应用的广泛场景，为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
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