Thuthesis项目中数学公式环境下siunitx中文连接符显示问题解析
在学术论文写作中,特别是使用LaTeX排版系统时,正确显示单位符号和数值列表是确保文档专业性的重要环节。Thuthesis作为一款优秀的学术论文模板,在处理这类细节时通常表现出色。然而,近期有用户反馈在数学公式环境中使用siunitx宏包的\SIlist命令时,中文连接符"和"会出现显示异常,表现为方框而非正常文字。
问题现象
当在Thuthesis模板的数学公式环境中使用\SIlist{1;2}{\meter}或\SIlist{1;2;3}{\meter}等命令时,预期应该显示为"1米和2米"或"1米、2米和3米"的中文连接符无法正常渲染,而是显示为方框符号。这种问题特别容易出现在使用XeLaTeX编译器配合MiKTeX发行版的环境中。
技术背景
siunitx宏包是LaTeX中处理科学单位和数值的专业工具,它提供了\SIlist命令来格式化包含多个数值的单位列表。在中文环境下,列表连接符需要从默认的英文"and"调整为中文"和"。Thuthesis模板已经考虑到了这一点,在模板中进行了相关配置。
问题根源
经过分析,这一问题源于siunitx宏包在v3.3.12版本中的修改。该版本对列表连接符的处理机制有所调整,导致在数学环境中使用中文连接符时出现渲染异常。具体来说,数学环境中的文本渲染机制与常规文本环境有所不同,需要特殊处理。
解决方案
针对这一问题,Thuthesis项目已经提交了修复方案。核心思路是将连接符明确设置为\text{和},确保在数学环境中也能正确渲染中文文本。这种处理方式既保持了功能的完整性,又确保了显示效果的一致性。
最佳实践建议
- 对于使用Thuthesis模板的用户,建议及时更新到最新版本以获取此修复
- 在数学环境中使用单位列表时,注意检查连接符的显示效果
- 如果遇到类似问题,可以考虑手动设置连接符格式,如
\sisetup{list-final-separator = \text{和}} - 对于复杂的文档,建议在最终提交前全面检查所有数学环境中的单位显示
总结
Thuthesis模板对中文学术写作的支持一直处于领先水平,这次对siunitx在数学环境中中文连接符显示问题的快速响应,再次体现了项目团队对细节的关注。作为用户,了解这类问题的背景和解决方案,有助于在遇到类似情况时快速定位和解决问题,确保论文排版质量。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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