Ⅰ 如何快速把照片粘贴到ppt如何把照片粘贴到ppt上
您可以按照以下步骤将多张图片批量平铺于整张PPT中：
1. 打开一个新的PPT文档，选择“插入”选项卡，在“插入”选项卡下拉菜单中选择“图片”，选中需要插入到PPT中的所有图片。
2. 选中所有的图片后，右键单击其中一张图像，选择“格式设置”选项卡。在格式设置窗口中，找到“大小和位置”面板，并根据需要调整每个图像的大小和位置。
3. 调整完毕后，依次选中所有的图片，并在“格式设置”窗口左侧的菜单栏中点击“对齐”，并选择“水平居中”和“垂直居中”等对齐方式。
4. 接下来，您可以通过复制粘贴方式将这些已经排版好的图像复制到其他页面或幻灯片上。
希望这些步骤能够帮助您完成将多张图片批量平铺于整张PPT上的操作。
1. 首先我们导入一些图片，并将图片随机错落摆放，然后全选图片，组合图片，点击三维旋转角度透视，左X旋转五十，透视角度八十。
2. 复制一份选择性粘贴为图片，调整图片透明度置于底层并放大。
3. 把这两个图层都选中，再粘贴为图片，复制两个，依次缩小并排到页面的边缘，再加一个半透明的蒙版。最后我们再放上文字，用颜色和字号强调即可。
Ⅱ 用什么胶能把五十页的纸变成一本书
装订书本粘书背一般可以用胶装机胶粒、乳胶、普通胶水。而针对不同的装订书本的质量要求，需要分别用不同的胶来粘。
胶装机胶粒
胶装机胶粒是书本装订行业的专业用胶，针对批量快速生产，需要配置胶装机来给书背上胶。作为专业的胶订用胶，其性能当然不可小视。市面上的胶装机胶粒是分很多种类型的，根据其应用需求、胶装设备的性能参数、季节适应度等因素，一般可分类为无线胶装机专用胶粒、书本装订热熔胶背胶、书本装订热熔胶边胶。其中，胶装机也有小型胶装机（桌面胶装机）、圆盘胶装机、胶装龙、图文店常见的无线胶装机等，不同设备性能参数不一样，也要有针对性用上与其匹配的胶种。而所要装订的书本纸质也是参考的一方面，需要胶装机胶粒的粘力强度从强到弱的纸质是铜版纸>双胶纸>书写纸（普通纸）。
乳胶
乳胶一般分为三类：天然乳胶、合成乳胶、人造乳胶。天然乳胶主要用于制作海绵制品、压出制品和浸渍制品。合成乳胶主要用于地毯、造纸、纺织、印刷、涂料及胶粘剂等工业部门。而人造乳胶与合成乳胶的用途基本相同。因为乳胶的状态和性能在产出后基本是不变的，所以当乳胶针对不同的胶粘应用的时候就显得适应度不足。粘书写纸是可以的，但未必能保证粘双胶纸也同样牢固。
普通胶水
普通胶水是当中最稀的一种，这却是它对于装订书本来说最致命的一个缺点。由于普通胶水本身就是液态，而且一般都很稀，当用来粘书背的时候，胶水的润湿程度太高，难以控制书背的胶订效果。
Ⅲ 一页ppt控制在多少字比较合适呢。
这个根据内容多少来放，文字最多三十至五十，最少几个词组。凡是能请清楚的文字和图片的组合，就是最好的效果展示。在视觉效果上，相较于浅色背景，深色背景的页面，看起来会更加丰富。因此，如果页面较为单调，最简单的方法就是，更换为深色背景。
如果 PPT 整体的视觉效果是浅色，那么，为了避免单调，我们也可以考虑添加一张背景图片，并且覆盖一层浅色蒙版。这样，不仅可以丰富页面视觉效果，而且，也不会妨碍文字阅读。
(3)怎样将一百页的ppt合并成五十页扩展阅读
注意
1、尽量用低版本的powerpoint做，避免对方机子不能正常显示你ppt的动画、字体；
2、形式服从内容，根据内容定义你的ppt风格，不要太花俏；
3、字体与背景分离鲜明，配色要柔和舒服，要顾及学生的视角，忌混淆不清；
4、做跳页链接url时，用相对地址而非绝对地址；
5、每张ppt最好有题目标识，防止连自己都不知道自己想表达的内容在哪张ppt上。
Ⅳ 怎样做文献汇报ppt
我先介绍我们课上都是怎么讨论文献的。
我们每个session一般有4-5篇必读文献，3篇左右选读文献。一般课上5-6人，一个人当leader，其他人都是discussant。leader是每周轮流换的。leader需要读全部的论文，discussant读必读的就可以。我们一般是三小时的课，每篇文献大概能讨论半小时到五十分钟。
Leader通常会做PPT。内容不多，七八页左右就可以了。每页内容也很简单，大致包含以下标题：
Research Question(s). 本文研究了什么？解答了什么样的问题？
Theoretical argument. 本文的主要argument是什么？具体说来，可以包括以下几个小的方面：a. 使用了什么理论作为依托。也就是说本文的论点是建立在什么理论上的。b. 对哪个理论/领域做出了贡献（因为使用的理论不一定要和做出贡献的理论一致。）c. 理论的推导是如何完成的。对于实证论文来说，就是自变量到因变量的逻辑是什么样的。d. argument的边界条件是什么。本文所提出的观点（即hypothesis）在什么样的条件下是立得住脚的。
Empirics. 本文使用了什么数据？数据是从哪里来的？取得数据的行业大致是什么样的情况？为什么这个数据有用？在方法上，为什么采用这种回归模型？为什么用零膨胀负二项回归（ZINB）而不是泊松回归（Poisson）？
Comments. 即你作为评论人对于这篇文章是怎么看的。好在哪里？差在哪里？