高效整合海量文献。 真正记住复杂科学证明。
阅读 40 页的期刊论文，不该意味着转眼就忘掉作者观点和研究方法。Reminda 可提取核心假设、清晰渲染矢量级 LaTeX 数学公式，并保护发表前的知识产权。
科研严谨性支柱
专为学术与科研卓越而打造
矢量级 LaTeX 证明
以矢量精度渲染微积分、量子 Hamiltonian 算符和化学反应式。
文献引用关联
将 BibTeX 和 Zotero 参考文献直接关联到论文假设卡片和实验方法卡片。
客户端 E2EE 知识库
用 100% 零知识加密保护发表前的实验室发现、专利数据和论文草稿。
清晰呈现微分方程与物理证明
Reminda 可将原始 LaTeX 标记解析为清晰锐利、以矢量方式渲染的数学公式和化学反应步骤。
iℏ (∂/∂t) |Ψ(t)⟩ = Ĥ |Ψ(t)⟩
Hamiltonian State Operator
方法提取器
结构化文献论文闪卡
假设与作者观点
提取论文核心假设和作者结论摘要，形成可长期保存并关联引用的记忆卡片。
方法设计与实验控制
在数百篇期刊论文中，精准保留样本量、控制变量和统计 p 值等关键信息。
保护发表前实验结果与专利数据
工作假设和论文草稿始终完整加密保存在你的设备上。服务器零访问，意味着知识产权零泄露风险。
连接物理、机器学习与生物学之间的洞见
真正的科研突破往往发生在学科交叉处。Reminda 通过智能间隔复习，让跨学科概念持续保持活跃，帮助你识别量子力学与神经网络架构之间的结构相似性。
- 持续主动回忆不同领域的方法体系
- 识别不同研究领域中的重复模式
- 自然触发新的跨学科研究假设
记忆：Hopfield networks（机器学习）
一种循环人工神经网络，可作为内容可寻址记忆系统，基于二值阈值节点运行。
记忆：Spin glasses（物理）
一种具有随机性的磁性状态，表现为高度受挫的相互作用，从而形成复杂的能量景观。
> Identify the phase shown in the diagram.
A: Anaphase. Sister chromatids are pulled toward opposite poles by the spindle apparatus.
多模态显微图与天文图示
科学不只有文字和公式，它同样高度依赖视觉表达。可将高清显微快照、电路图、蛋白质折叠结构和天文图表直接附加到研究闪卡中。
Reminda 的 AI 能分析视觉输入，让你像复习文字一样，借助间隔重复训练自己识别结构异常、化学化合物或地质形态。
研究者常见问题
我可以导入 BibTeX 或 Zotero 的文献引用吗？
可以！你可以将引用键直接关联到闪卡，让你的文献综合始终与参考文献管理器保持一致。
支持 LaTeX 数学包吗？
Reminda 支持标准 LaTeX 数学模式公式、矩阵表示法、希腊字母和微分算子。