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| 編輯推薦： |
DeepSeek给力神器加持科研工作效率原地起飞！
随着知识生产中多元经验、视角与主体的碰撞融合，透明度革命、知识域扩展和具身性实践的迭代推进，认知生态系统也阔步迈向人机协同、硅碳融合。本书打破传统科研认知隔阂，突破数据孤岛的信息边界，具身性实践深化人机交互的认知模式，将生成式人工智能DeepSeek技术推理能力介入了知识生产、组织和传播生态的多重变革。
开启“对话式科研”新征程：AI赋能研究全流程，从文献溯源到成果转化，智能突破效率边界！
DeepSeek智能平台深度实战：锁定四大核心场景闭环覆盖——让复杂研究变得简单，让灵感落地更快！
AI 科研深度融合：将此文献综述、课题攻关、数据分析一键生成！
一本AI帮你写论文、攻课题、做分析、出报告的实战指南，研究者的智能加速器！
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| 內容簡介： |
工欲善其事，必先利其器，本书基于人工智能技术与科研实践深度融合，利用DeepSeek推理大模型思维链特点，开创性提出“对话式科研”模式，重塑科研知识生成、流动与治理的基本逻辑，解读DeepSeek如何适配科研复杂性需求，阐发如何使用 DeepSeek神器助力研究者打破传统研究中的效率瓶颈与认知边界。具体而言，全书以论文写作、课题攻关、报告生成、数据处理等科研核心场景为主线，结合DeepSeek智能平台实战演示了从文献溯源到成果转化的全流程闭环：
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
独创“方法论 实战”双轨体系：涵盖提示词工程、任务自动化、流程优化与创新设计三大能力层级。跨学科案例矩阵：精选工学临床实验、医学影像分析、社科问卷调查等典型场景，详解跨库检索、多源数据融合、评审逆向工程等关键技术。伦理与技术并重：建立AI辅助科研的合规框架，平衡学术规范与技术创新的动态关系。
书中特别设计了200 提示词模板与40个典型场景checklist，实现了“开箱即用”的科研加速体验。书中独创的决策穿透分析法与多维评估体系，为研究者提供了兼具效率优势与学术可信度的智能解决方案，本质上是智能体对人的意图对齐能力的进一步突破，也是具身性实践交互维度从“结果”到“过程”的呈现。
读者对象：高等院校研究人员、硕博研究生、科研机构从业者，以及需要高效处理复杂信息的各领域专业人士。
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| 目錄：
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第1 章 DeepSeek 基本介绍
1.1 DeepSeek 的发展历程
1.2 三种核心模型解析
1.3 科研场景应用矩阵
本章小结
第2 章 研究论文提示词从入门到精通
2.1 初级提示词技巧: 基础科研任务自动化
2.2 中级提示词技巧: 复杂科研流程优化
2.3 高级提示词技巧: 科研创新突破设计
本章小结
第3 章 研究论文案例演练
3.1 工学类论文: 智能制造系统优化研究
3.2 医学类论文: 肿瘤免疫治疗研究
3.3 社科类论文: 乡村振兴政策评估
本章小结
第4 章 基金课题提示词从入门到精通
4.1 初级提示词技巧: 本子框架搭建
4.2 中级提示词技巧: 技术路线优化
4.3 高级提示词技巧: 评审视角突破
本章小结
第5 章 基金课题案例演练
5.1 国家自然科学基金
5.2 国家社会科学基金
5.3 中国博士后基金
本章小结
第6 章 研究报告提示词从入门到精通
6.1 初级提示词技巧: 逻辑架构生成
6.2 中级提示词技巧: 矛盾消解逻辑
6.3 高级提示词技巧: 决策穿透逻辑
本章小结
第7 章 研究报告案例演练
7.1.1 研究论文开题报告
7.2 中期报告类
7.3 结题报告类
本章小结
第8 章 数据从采集到可视化全流程理论基础
8.1 数据采集
8.2 数据处理
8.3 数据分析
8.4 数据挖掘
8.5 数据可视化
本章小结
第9 章 数据从采集到可视全流程实操演练
9.1 数据采集案例
9.2 数据处理案例
9.3 数据分析案例
9.4 数据挖掘案例
9.5 数据可视化案例
本章小结
第10 章 AI 科研中的伦理问题分析
10.1 原创性与知识产权伦理问题
10.2 数据伦理与隐私保护问题
10.3 AI 工具依赖与科研诚信风险
10.4 AI 生成内容的真实性问题
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| 內容試閱：
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在21 世纪的科研疆域， 当数据在广阔无垠的网络中交织成智慧图谱， 当算法从浩如烟海的文献中提炼出颠覆性假说———我们正站在科研范式变革的十字路口。 研究者面临着前所未有的机遇与挑战: 一方面是在数据汪洋中寻觅真知;另一方面是在算法迷宫中步履维艰。 与此同时， 研究者也在思考， 如何在信息爆炸、 跨学科融合、 复杂问题频现的科研环境中， 兼顾效率与深度、 技术与伦理。
DeepSeek 的诞生， 正是对这一困境的回应与破局———它不再仅仅是工具， 而是能够理解科研逻辑的“智能伙伴”。 其核心价值在于三重创新突破: 自主进化的系统可动态优化科研探索路径， 将千头万绪的思考过程转化为创意高效的对话互动; 分布式智能协同架构模拟人类专家组的决策智慧， 实现跨学科知识的无缝融合; 安全边界的重构让数据处理从“云端黑箱”回归“本地闭环”， 为医学、 社会学等敏感领域提供可信赖的智能底座。
本书的目标不仅在于介绍这一技术平台， 更致力于构建一套“以问题为导向、 以协作为路径”的科研方法论。 我们试图通过 DeepSeek， 将文献检索、 数据分析、 理论重构、 成果撰写等高门槛操作， 转化为更为自然语言驱动的对话式交互，重新定义人机关系———研究者被从繁重的重复性劳动中解放出来，AI 作为智能助手， 与研究者共同实现实时优化与深度协同。从自动化文献检索到跨学科数据融合， 从实验方案优化到理论框架重构，DeepSeek 正逐步成为科研智能操作系统的“神兵利器”。 本书以“论文、 课题、 报告、 数据”四大科研核心场景为主线， 系统拆解智能技术在不同研究阶段的应用逻辑与操作方法， 将复杂流程转化为直观指令， 将海量信息转化为有效内容。
论文: 科研写作协作智构在科研活动中， 论文撰写既是成果的凝练， 也是思维的升华。 第2、 第3 章采用“提示词技巧 案例演练”双轨体系， 旨在将传统论文写作流程转化为智能协作模式。 初级提示词聚焦数据检索、 清洗与绘图， 解决基础任务的自动化问题;中级技巧通过数据融合与矛盾分析， 优化复杂实验设计; 高级技巧则突破理论框架， 引导科研人员从“应用信息”迈向“创造信息”。 案例部分以肿瘤免疫治疗、 乡村振兴政策评估等跨学科研究为例， 展示如何通过智能工具实现跨数据库检索、实验方案优化及多源数据融合。
课题: 课题申请逆向制导基金课题的成功申请依赖于精准的问题意识与精妙的框架设计。 第4、 第5章围绕“框架搭建、 技术路线、 评审视角”， 构建申请全周期指南。 初级提示词帮助提炼科学问题; 中级技巧强化方法论创新与可视化表达; 高级技巧通过构建专家画像与异议预判， 推进“以终为始”的逆向设计。 案例解析自然科学基金、 社会科学基金、 博士后基金等不同类别课题的关键需求与设计逻辑。
报告: 研究决策闭环驱动研究报告是连接研究过程与成果转化的桥梁。 第6、 第7 章提出“逻辑架构、矛盾消解、 决策穿透”的三阶模型， 涵盖从开题到结题的全过程。 初级技巧融合科学逻辑、 政策逻辑与传播逻辑; 中级技巧调和技术、 利益与认知三维矛盾; 高级技巧打通证据强度、 传播效率与行动转化路径。 通过企业研发、 基金结题等案例， 展示如何实现“设计—管控—评估”的闭环管理， 让报告不仅是总结， 更是驱动实践的决策指南。
数据: 跨学科数据平权数据是科研的基石， 如何最大限度地挖掘其价值， 依赖于系统性的深度处理。 第8、 第9 章构建“理论 实操”双维体系， 覆盖数据采集、 处理、 分析、挖掘与可视化全过程。 理论部分解析不同大模型的优势与限制， 为研究者提供选择依据; 实操部分展示跨模型协同、 特征工程与可视化设计， 助力社科研究者“从零起步”， 推动数据方法在各学科中的融合与实际应用。
值得一提的是， 本书以“DeepSeek DeepResearch(深度研究) ”为核心， 在强调技术赋能的同时， 始终将学术伦理与科研诚信置于首要位置。 智能工具的引入， 绝非为了替代人类的研究主体性， 而是通过增强研究者的判断力与创造力，营造效率与责任并重的科研生态。 书中专门设置章节， 探讨 AI 辅助科研中的伦理风险， 包括数据隐私、 知识产权、 成果真实性等关键议题， 旨在提醒读者: 技术的便捷性不应以牺牲学术规范为代价， 唯有在伦理框架内合理运用工具， 才能真正推动科学的可持续发展。
本书的读者群体广泛， 既适用于初入科研领域的研究生、 青年学者， 也适用于跨学科团队的负责人、 科研管理机构的工作者， 以及对智能工具感兴趣的实践者。 对于新手， 建议按照章节顺序学习， 建立从基础到高阶的能力体系; 对于经验丰富的研究者， 可直接参考相关案例模块， 结合自身需求进行针对性优化。 此外， 书中涵盖大量医学、 工学、 社科等不同领域的实例， 既展现了 DeepSeek 的跨学科适应性， 也为读者提供了多视角的参考模板。在本书撰写的过程中， 我们深刻体会到， 智能技术与学术研究的融合绝非简单的工具叠加， 而是一场涉及思维模式、 工作流程甚至学术文化的系统性变革。在这一过程中， 既有令人振奋的效率突破， 也不乏需要谨慎应对的潜在风险。 我们希望通过本书， 为研究者提供一张兼具实用性与前瞻性的“导航图”， 使其在拥抱技术浪潮的同时， 始终锚定科学探索的初心———对真理的敬畏、 对创新的追求， 以及对人类福祉的深切关怀。
最后， 本书的完成得益于多方支持， 尤其要感谢邱雨、 田野在资料整理与案例验证中的辛勤付出。
何 静
2025 年5 月
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