thesis-optimizer

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Sistema inteligente de otimização de teses acadêmicas, projetado especificamente para dissertações de mestrado na área de aprendizado profundo (deep learning) em ciência da computação. Oferece otimização colaborativa em três dimensões: redução dos traços de risco de escrita por IA, redução da taxa de similaridade (detecção de plágio) e aprimoramento pelo polimento acadêmico. Adota uma arquitetura de documento em dois níveis (visão geral + capítulos) com rastreamento explícito de estado, viabilizando uma otimização modular em circuito fechado. Traz incorporados padrões de risco de escrita acadêmica em chinês, referências de risco vocabular e de ritmo sintático. Segue rigorosamente o princípio de "intervenção mínima e ajuste fino dentro da frase", evitando reescritas extensas no estilo de IA e preservando a lógica científica original do autor. Sistema inteligente de otimização de teses para dissertações de mestrado em aprendizado profundo (deep learning) em ciência da computação. Oferece otimização em três dimensões: redução de risco de escrita por IA, redução de plágio, polimento acadêmico. Utiliza arquitetura de documento em dois níveis (geral + capítulos) com rastreamento explícito de estado para otimização modular em circuito fechado. Utiliza referências de risco de escrita e reestruturação intrafrasal mínima para preservar a lógica do autor. Palavras-chave: thesis-optimization, ai-detection, plagiarism, polishing, academic-writing, perplexity, burstiness