科研文档排版神器:手把手教你用中文LaTeX模板轻松搞定学术论文写作
在学术论文写作和基金申请书排版的过程中,格式规范和排版效率往往让科研人员头疼不已。今天就为大家介绍一款专为中国科研人员打造的中文LaTeX模板集,帮你轻松搞定各类科研文档的排版工作。
一、什么是中文LaTeX模板?
💡 LaTeX - 基于TeX的专业排版系统,特别适合处理复杂公式和学术文档
💡 中文LaTeX模板 - 针对中文排版优化的预设格式文件,可直接套用生成规范文档
这款模板集包含国家自然科学基金申请书、毕业论文等常用科研文档模板,全部经过实际项目验证,兼容性强,开箱即用。
二、如何选择适合的模板类型?
不同科研场景需要匹配不同模板,这里为你整理了模板适用场景对比表:
| 模板类型 | 适用场景 | 核心特点 | 所在目录 |
|---|---|---|---|
| 青年科学基金项目 | 35岁以下科研人员申请国家自然科学基金 | 篇幅精简,侧重创新潜力 | NSFC_Young |
| 面上项目 | 常规国家自然科学基金申请 | 内容全面,强调研究基础 | NSFC_General |
| 地区科学基金项目 | 特定地区科研单位申请 | 适配地区政策要求 | NSFC_Local |
⚠️ 注意:2025年最新版模板已优化字体配置和兼容性,建议优先使用
三、轻松上手四步曲
1. 准备工具(⏱️ 10分钟)
需要提前安装以下工具:
- TeX Live或MiKTeX(LaTeX发行版)
- Git(获取模板资源)
- 中文字体(SimSun、SimHei等系统自带字体)
2. 获取资源(⏱️ 5分钟)
打开终端,执行以下命令获取模板:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChineseResearchLaTeX
cd ChineseResearchLaTeX
3. 编译文档(⏱️ 15分钟)
以青年科学基金项目为例:
cd NSFC_Young
xelatex main.tex
bibtex main
xelatex main.tex
xelatex main.tex
💡 技巧:编译顺序必须是"xelatex→bibtex→xelatex→xelatex",这样才能正确生成参考文献
4. 验证结果(⏱️ 2分钟)
编译完成后,在当前目录会生成main.pdf文件,打开检查:
- 标题、摘要格式是否正确
- 公式编号是否连续
- 参考文献引用是否正常显示
四、快速配置个性化设置
字体调整
如果需要修改默认字体,在main.tex中添加:
\setCJKmainfont{SimSun} % 设置主要中文字体为宋体
\setmainfont{Times New Roman} % 设置英文字体
模块管理
模板采用模块化设计,各部分内容存放在extraTex目录:
- 1.1.立项依据.tex
- 1.2.内容目标问题.tex
- ...
需要调整章节顺序时,只需修改main.tex中的\input命令顺序即可。
五、常见问题解决方案
编译错误排查
-
❌ "字体未找到"错误 ⚠️ 解决:确认fonts目录下是否有Kaiti.ttf等字体文件,或安装系统字体
-
❌ 参考文献不显示 ⚠️ 解决:检查是否完成完整的四次编译流程,确认.bst文件路径正确
-
❌ 公式编号异常 ⚠️ 解决:确保amsmath宏包已正确加载,公式环境使用equation而非$$
兼容性处理
💡 技巧:如果使用旧版TexLive,需要将main.tex中代码:
{\input{extraTex/1.1.立项依据.tex}}
改为:
\input{extraTex/1.1.立项依据.tex}
六、模板使用进阶技巧
- 多人协作:将不同章节分配到extraTex目录下的独立文件,避免合并冲突
- 版本管理:定期提交修改,使用git tag标记重要节点(如"提交初稿"、"最终版")
- 格式迁移:如需转换为Word格式,可先导出PDF再使用格式转换工具
通过这套中文LaTeX模板,无论是学术论文写作还是基金申请书排版,都能让你告别繁琐的格式调整,专注于内容创作。现在就动手试试,体验高效科研文档排版的乐趣吧!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00