让科研像聊天一样简单 北京航空航天大学 高研院 助理教 授 清华大学新闻学院与人工智能学 院双聘教授 沈阳团队博士后 何静 能做什么？ 要怎么做？ 效果如何？ 一 能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 2、撰写python脚本； 3、提取并合并网址； 4、提取网址内容； 5、写入文件。 任务 你需要完成以下两个任务： 1.阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所

器、计算设备、算力中心、系统软件、开发框架、软硬件协同等 标准。 1. 基础数据服务标准。规范人工智能研发、测试、应用等 过程中涉及数据服务的要求，包括数据采集、数据标注、数据治 理、数据质量等标准。 2. 智能芯片标准。规范智能芯片相关的通用技术要求，包 括智能芯片架构、指令集、统一编程接口及相关测试要求、芯片 数据格式和协议等标准。 3. 智能传感器标准。规范单模态、多模态新型传感器的接 口协议、性能评定 11 能移动终端涉及的信息无障碍、适老化等标准。 4. 数字人标准。规范数字人的外形、动作生成、语音识别 与合成、自然语言交互等技术要求，包括数字人基础能力评估、 多媒体合成渲染、基础数据采集方法、标识和识别方法等标准。 5. 智能服务标准。规范基于大模型、自然语言处理、智能 语音、计算机视觉等人工智能技术提供的服务，包括模型即服务 平台技术要求和评测方法等标准，以及面向特定场景的人工智能

控制 • 生产现场运输状态 监控 • 现场路线智能调度 • 智能化能源调度 • 料场智能调度 • 燃料水分视觉分析 • 多角度废钢图像 采集 • 废钢智能定级 • 杂质识别 & 扣杂 • 废钢槽编号识别 • 多角度废钢图像采集 • 废钢智能定级 • 杂质识别 & 扣杂 • 废钢槽编号识别 • 皮带胶结头异常检测 • 皮带跑偏检测 • 烧结皮带跑偏检测 • 皮带托辊异常检测 1800+APT武器模型 • 1000+技战术手法 • 2000+杀伤链模型 • 上万条典型攻击脚本 强大专家团队 • 200+安全精英团队 • 3800+安全专家团 队 全网集中研判 全网统一处置 整合端、云、数、智、知识、人各环节核心要素，建立集中分析研判平台和云端响应服务 形成了一整套互联网模式的安全运营服务体系，全面覆盖B端和C端安全需求 这套安全体系被称为数字安全“中国方案”，受到微软、CrowdStrike

+ 风格元素 通过清晰的任务指令和预定义的结构提高执行效率，同时确保输出符合特定的 格式和风格要求 提升输出一致性 风格元素 + 知识域元素 + 约束条 件元素 格式元素 + 质量控制元素 通过统一的风格和专业领域知识确保输出的一致性，同时使用约束条件和质量 控制维持标准 增强交互体验 迭代指令元素 + 输出验证元素 + 质量控制元素 任务指令元素 + 背景元素 建立动态的交互模式，允许 聚合思维的提示语链设计 基于“FOCUS”框架 • Filter（筛选）：评估和选择最佳想法 • Optimize（优化）：改进选定的想法 • Combine（组合）：整合多个想法 • Unify（统一）：创建一致的叙述或解决方案 • Synthesize（综合）：形成最终结论 跨界思维的提示语链设计 基于“BRIDGE”框架 • Blend（混合）：融合不同领域的概念 • Reframe（重构）：用新视角看待问题 Extrapolate（推演）：将原理应用到新领域 �实战技巧：操作方法 1. 使用“评估矩阵”提示进行系统性筛选 2. 应用“优化循环”提示迭代改进想法 3. 设计“创意组合”提示融合不同概念 4. 使用“叙事架构”提示创建统一的故事线 5. 应用“综合提炼”提示形成最终观点 �实战技巧：操作方法 1. 使用“随机输入”提示引入跨领域元素 2. 应用“类比映射”提示建立领域间的联系 3. 设计“抽象化”提示提取核心原理

+ 风格元素 通过清晰的任务指令和预定义的结构提高执行效率，同时确保输出符合特定的 格式和风格要求 提升输出一致性 风格元素 + 知识域元素 + 约束条 件元素 格式元素 + 质量控制元素 通过统一的风格和专业领域知识确保输出的一致性，同时使用约束条件和质量 控制维持标准 增强交互体验 迭代指令元素 + 输出验证元素 + 质量控制元素 任务指令元素 + 背景元素 建立动态的交互模式，允许 聚合思维的提示语链设计 基于“FOCUS”框架 • Filter（筛选）：评估和选择最佳想法 • Optimize（优化）：改进选定的想法 • Combine（组合）：整合多个想法 • Unify（统一）：创建一致的叙述或解决方案 • Synthesize（综合）：形成最终结论 跨界思维的提示语链设计 基于“BRIDGE”框架 • Blend（混合）：融合不同领域的概念 • Reframe（重构）：用新视角看待问题 Extrapolate（推演）：将原理应用到新领域 �实战技巧：操作方法 1. 使用“评估矩阵”提示进行系统性筛选 2. 应用“优化循环”提示迭代改进想法 3. 设计“创意组合”提示融合不同概念 4. 使用“叙事架构”提示创建统一的故事线 5. 应用“综合提炼”提示形成最终观点 �实战技巧：操作方法 1. 使用“随机输入”提示引入跨领域元素 2. 应用“类比映射”提示建立领域间的联系 3. 设计“抽象化”提示提取核心原理

如何使用DeepSeek设计海报？ 如何使用DeepSeek生成视频？ 一款全流程智能化创作工具，专注于将创意构思快速转化为高品质的视频成片。实时生成多达50个分镜脚本，并智能搭配分镜图、视频及音乐提示词，确保创意风格与 情感统一。软件支持美学意象风格的短片创作，具备角色一致性技术，离线生成样片，同时实现分镜自动成片功能，全面满足从创意策划到视频制作的高效智能化需求 一款基于人机快生理念的AI视频创作系统，从需求提交到成片仅需10分钟，即可输出75分质量的视频。

快速完成从模型到应用的跨越，如 、 等。 ： 大模型聚合平台主要用于整合和管理多个大型机器学习模型，在聚合平台之上，衍生出 MaaS（Model-as-a- Service，大模型即服务）的服务模式——通过提供统一的接口和框架，以更高效地部署、运行和优化这些模型， 。 ：其它开发相关的 LLM 工具，如云原生构建多模态AI应用的工具 Jina，嵌入式数据库 txtai 等。 25 / 32 LLM 的工具、平台和资源

减少30%，分拣错误率下降25%。” 你的操作： • 将AI生成内容插入对应章节，优先保证字数达标。 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 第四阶段：10分钟——用AI优化与格式伪装 p统一话术： “将以下段落改写成政府报告风格，加入‘数字化转型’‘双碳战略’等关键词：{粘贴原文}” p生成图表： 指令：“将上文‘设备配置表’转换成LaTeX格式的三线表。”插入图表后，自动增加方案“厚度”。