轰动全球！国内“天才少年”独自发Nature！在科研领域一战封神

我给大家推荐报名由中促中心（国家事业单位）联合中科软研组织的一系列高质量培训课程，需要的粉丝可以来抄作业了~之前也分享过中科软研的科研培训，亲身体会过确实不错才给大家推荐，内容涵盖多个关键环节，系统性强，讲解细致，该课程自推出以来，受到了众多学员的好评，具有较高的实用性和收藏价值，全是干货，课后提供免费答疑，并且报名一次，以后相同的课程本人可以免费参加，强烈推荐大学报名学习一下！

📚 培训推荐 📚

课程一：DeepSeek与ChatGPT-5 科研应用、论文写作、课题申报、数据分析及AI绘图实战培训班

课程二：MATLAB数据分析、机器学习与深度学习实践应用高级培训班

课程三：国家自然科学基金项目申报与标书撰写高级培训班

课程四：文献计量学+DeepSeek与ChatGPT=3 天完成 1 篇SCI

课程五：全国人工智能Python机器学习、深度学习与科研项目实战培训班

📚 课程一：

各企事业单位、高等院校及科研院所：

专门为科研人员设计的大模型AI课程，致力于提升论文写作效率和科研能力，通过全面介绍和实操训练最新的人工智能模型如中国自主研发的DeepSeek模型（主要以DeepSeek为主）以及国外最先进的大语言模型GPT4.5、Grok-3、Claude3.7、Gemini2.5及其他前沿技术，使学员能够在科研和学术写作中取得显著成效。课程内容丰富，涵盖从文献自动检索到论文内容的自动生成，以及专业的论文润色技巧，极大提升了写作的速度和质量。此外，课程深入讲解了如何利用AI工具进行复杂数据的分析处理，从而帮助科研人员在数据洪流中快速定位关键信息，发掘数据背后的科学问题和解决方案，加速科研创新过程。我们还将探讨如何有效地与AI系统交流，以获取最准确的科研指导和支持，这在处理复杂或跨学科的科研问题时显得尤为重要。DeepSeek是一款由中国初创公司开发的开源大型语言模型，其最新版本DeepSeek-R1在推理能力方面表现出色，尤其在数学和编程任务中，已被认为在某些基准测试中超越了OpenAI的o1模型。此外，DeepSeek的模型以其高效性和低成本著称，训练成本远低于美国同行数亿美元的投入。我们将深入探讨DeepSeek模型的架构、优势以及在科研中的实际应用，帮助学员掌握如何利用这一先进工具提升科研效率，我们的课程还包含数据分析，机器学习，深度学习项目实战：使用AI大模型结合Python（Anaconda、Jupyter）完成从数据清洗、特征工程到模型训练（线性回归、LightGBM、LSTM、CNN等）的全流程脚本生成与可视化，辅以AI自动绘图（散点图、ROC曲线、特征重要性图等），自动建模，自动分析结论等功能。通过实际操作演练，课程不仅帮助学员掌握具体技能，还将提供策略和技巧，使学员能够更好地应用这些工具解决实际问题。无论是在撰写科研论文，还是在进行科学研究与数据分析时，本课程都旨在让科研人员能够更加自如地运用AI技术，提高科研效率，加强论文的竞争力和影响力。中小企业合作发展促进中心联合中科软研（北京）科学技术中心（www.fzby.org.cn）举办“DeepSeek与ChatGPT科研应用、论文写作、课题申报、数据分析及AI绘图实战培训班”现将通知事宜如下：

培训特色

1.【福利】赠送每人1个AI大模型平台会员账号，支持使用多种主流大模型，没有使用次数限制，不需要翻墙（具体时间可参考收费标准）2.赠送一个可以终身免费使用ChatGPT普通账号（需魔法）；3.深入介绍DeepSeek模型技术和应用，针对实际SCI论文进行解读分析，详细讲解如何结合AI进行SCI论文写作；4.课程内容的90%以上为实际案例操作，深度剖析AI在科研学术中的最佳应用；5.本培训提供永久答疑服务。课后实践学习的过程中遇到问题，可以随时找老师进行交流；6.参加本次培训后，后期相同的培训本人可终身免费参加；7.前20位报名赠送往届培训视频及资料；8.培训结束后提供完整的培训视频回放。

培训收获

1.提升论文写作效率：学习如何利用AI自动化文献搜索和论文写作，大幅提升写作速度及质量。2.增强数据分析技能：通过AI进行高级数据分析，使科研人员能更深入分析数据，加速科研发现。3.增强机器学习与深度学习模型应用能力：通过AI辅助的机器学习与深度学习模型，帮助科研人员深入分析数据、优化模型、提升预测准确性，加速科研发现的进程。4.优化科研问题解决：掌握与AI交流，有效获取科研信息和解决方案，提高问题解决效率。5.提高论文创新性和影响力：使用AI增加论文的创新点和理论深度，提升学术影响力。

培训时间与地点

第三十七届：2025年10月24日—10月26日北京市+线上直播（培训三天）

注：现场及线上直播同步进行，不方便到现场的学员，可线上参加。

名额仅限40人，前20位报名赠送往届培训视频及资料，请有意者抓紧与我们联系预留名额。

课程内容

培训专家

中国科学院、清华大学等科研机构的高级专家，人工智能领域一线实战专家，10年人工智能项目开发经验，8年人工智能行业培训经验。喜欢理论与实践相结合的教学风格，课程编排由浅入深，体系清晰完整。主持完成过多项国家及企业重大项目，拥有20项专利，出版人工智能相关书籍3本，曾给学校、医院、企业、气象局等单位完成过多项人工智能相关项目。受邀为多家高校及企业做人工智能技术企业内训。业内顶尖IT培训平台30万学员好评率99%；

颁发证书

A类：中科软研（北京）科学技术有限公司颁发的课程结业证书；

B类：可获得国家事业单位颁发的高级《生成式人工智能(AIGC)工程师》职业技能证书，纳入中心数据库，全国通用可查。

C类：可获得（国家一级协会）颁发的高级《人工智能应用工程师》职业技能证书，该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据，官网可查。

D类：可获得工业和信息化部所属的党政机关（正局级）颁发的《数据分析工程师》证书，该证书可证明学员具备熟练应用AI工具的能力，企业招投标、事业单位晋升定级、岗位赋能的重要依据。

联系方式

如需具体的培训通知，请联系我们获取。

联系人：刘老师 13261851751（微信同号）

微信二维码：

📚 课程二：

各企事业单位、高等院校及科研院所：

MATLAB是由美国MathWorks公司推出的一款应用于科学计算和工程仿真的交互式编程软件，它有包罗万象的工具箱和草稿纸式的编程语言，将符号计算、数值分析、矩阵计算、科学数据可视化、数据处理与机器学习、图像处理、信号处理、计算金融学、计算生物学以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案。伴随着人工智能第三次浪潮的兴起与发展，以卷积神经网络为代表的深度学习算法在各行各业都取得了广泛、成功的应用。因此，中促中心（国家事业单位）联合中科软研（北京）科学技术中心（http://www.fzby.org.cn/）特邀请清华大学教授共同举办“MATLAB数据分析、机器学习与深度学习实践应用”培训班，旨在帮助学员掌握人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络、生成式对抗网络、YOLO目标检测、U-Net图像分割、自编码器等）的基本原理及MATLAB编程实现方法。本次培训采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出讲解MATLAB2023a深度学习工具箱的新特性，以及经典人工智能方法在实际应用时需要掌握的经验及技巧。具体事宜如下：

组织机构

主办单位：中科软研（北京）科学技术中心、中促中心（国家事业单位）

承办单位：中科软研（北京）科学技术有限公司、北京富卓佰扬科技有限公司、培文兴农（北京）科技有限公司

培训目标

通过课程理解并掌握MATLAB软件编程语法，工具箱的使用，并通过实例讲解科学计算及其可视化；并学会使用常见的分析工具分析数据，为科学研究提供更可靠的数据分析能力；掌握人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络、生成式对抗网络、YOLO目标检测、U-Net图像分割、自编码器等）的基本原理及MATLAB编程实现方法；能够使用MATLAB软件解决一些实际的应用项目和科研问题。此次课程限定40人，报名敬请从速。前20人报名可获得往届的培训视频及资料，后期相同课程可以终身免费复训。

培训时间及方式

2025年10月17日—10月19日北京现场+线上直播（培训三天）

注：现场及线上直播同步进行，不方便到现场的学员，可线上参加，名额有限，请尽快与我们联系报名，预留名额。

课程大纲

课程章节

主要内容

第一章

MATLAB 基础编程串讲

1、MATLAB 基础操作：包括矩阵操作、逻辑与流程控制、函数与脚本文

件、基本绘图等

2、文件导入：mat、txt、xls、csv、jpg、wav、avi 等格式

3、MATLAB 编程习惯、编程风格与调试技巧

4、向量化编程与内存优化

5、MATLAB 数字图像处理入门（图像的常见格式及读写、图像类型的转换、数字图像的基本运算、数字图像的几何变换、图像去噪与图像复原、图像边缘检测与图像分割）

6、案例讲解：基于手机摄像头的心率计算

7、实操练习

第二章

MATLAB 2023a新特性简介

1、实时脚本（Live Script）与交互控件（Control）功能介绍与演示

2、批量大数据导入及Datastore类函数功能介绍与演示

3、数据清洗（Data Cleaning）功能介绍与演示

4、实验管理器（Experiment Manager）功能介绍与演示

5、MATLAB Deep Learning Toolbox概览

6、MATLAB Deep Learning Model Hub简介

7、深度网络设计器（Deep Network Designer）功能介绍与演示

8、MATLAB与TensorFlow、PyTorch等深度学习框架协同工作功能介绍与演示

第三章

BP 神经网络

1、人工智能基本概念辨析（回归拟合问题与分类识别问题；有监督（导

师）学习与无监督（无导师）学习；训练集、验证集与测试集；过拟合

与欠拟合）

2、BP 神经网络的工作原理

3、数据预处理（归一化、异常值剔除、数据扩增技术等）

4、交叉验证与模型参数优化

5、模型评价与指标的选择（回归拟合问题 vs. 分类识别问题）

6、案例讲解：

（1）手写数字识别

（2）人脸朝向识别

（3）回归拟合预测

7、实操练习

第四章

支持向量机、决策树与

随机森林

1、支持向量机的基本原理（支持向量的本质、核函数的意义）

2、决策树的基本原理（信息熵和信息增益；ID3和 C4.5的区别）

3、随机森林的基本原理（为什么需要随机森林算法？广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么？“随机”提现在哪些地方？）

4、知识扩展：支持向量机、决策树除了建模型之外，还可以帮我们做什么事情？怎样解读随机森林的结果？

5、案例讲解：

（1）鸢尾花 Iris 分类识别（SVM、决策树）

（2）基于随机森林的乳腺癌良性/恶性肿瘤智能诊断模型

6、实操练习

第五章

变量降维与特征选择

1、变量降维(Dimension reduction)与特征选择(Feature selection)

在概念上的区别与联系

2、主成分分析（PCA）的基本原理

3、偏最小二乘法（PLS）的基本原理

4、PCA 与 PLS 的代码实现

5、PCA 的启发：训练集与测试集划分合理性的判断

6、经典特征选择方法

（1）前向选择法与后向选择法

（2）无信息变量消除法

（3）基于二进制遗传算法的特征选择

第六章

卷积神经网络

1、深度学习与传统机器学习的区别与联系（神经网络的隐含层数越多越

好吗？深度学习与传统机器学习的本质区别是什么？）

2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核？CNN 的典型拓扑结构是怎

样的？CNN 的权值共享机制是什么？CNN 提取的特征是怎样的？）

3、LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet 等经典深度神经

网络的区别与联系

4、预训练模型（Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet 等）的下载

与安装

5、案例讲解：

（1）CNN 预训练模型实现物体识别

（2）利用卷积神经网络抽取抽象特征

（3）自定义卷积神经网络拓扑结构

（4）1D CNN 模型解决回归拟合预测问题

6、实操练习

第七章

网络优化与调参技巧

1、网络拓扑结构优化

2、优化算法（梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降、动量法、 Adam 等）

3、调参技巧（参数初始化、数据预处理、数据扩增、批量归一化、超参数优化、网络正则化等）

4、案例讲解：卷积神经网络模型优化

5、实操练习

第八章

迁移学习算法

1、迁移学习算法的基本原理（为什么需要迁移学习？为什么可以迁移学

习？迁移学习的基本思想是什么？）

2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法

3、案例讲解：猫狗大战（Dogs vs. Cats）

4、实操练习

第九章

生成式对抗网络（GAN）

1、生成式对抗网络 GAN（什么是对抗生成网络？为什么需要对抗生成网

络？对抗生成网络可以帮我们做什么？GAN 给我们带来的启示）

2、GAN 的基本原理及 GAN 进化史

3、案例讲解：GAN 的 MATLAB 代码实现（向日葵花图像的自动生成）

第十章

循环神经网络与长短时

记忆神经网络

1、循环神经网络（RNN）的基本原理

2、长短时记忆神经网络（LSTM）的基本原理 3、RNN 与 LSTM 的区别与联系

4、案例讲解：

（1）时间序列预测

（2）序列-序列分类

5. 实操练习

第十一章

基于深度学习的视频分

类案例实战

1、基于深度学习的视频分类基本原理

2、读取视频流文件并抽取图像帧

3、利用预训练 CNN 模型提取指定层的特征图

4、自定义构建 LSTM 神经网络模型

5、案例讲解：HMDB51 数据集视频分类

6、实操练习

第十二章

目标检测YOLO 模型

1、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系

2、YOLO 模型的工作原理

3、从 YOLO v1 到 v5 的进化之路

4、案例讲解：

(1)使用预训练模型实现图像、视频等实时目标检测

(2)训练自己的数据集：新冠疫情佩戴口罩识别

5、实操练习

第十三章

U-Net模型

1、语义分割（Semantic Segmentation）简介

2、U-Net 模型的基本原理

3、案例讲解：基于U-Net 的多光谱图像语义分割

4、实操练习

第十四章

自编码器

1、自编码器的组成及基本工作原理

2、自编码器的变种（栈式自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器、卷

积自编码器、掩码自编码器等）及其工作原理

3、案例讲解：基于自编码器的图像分类

4、实操练习

第十五章

讨论与答疑

1、如何查阅文献资料？（你会使用 Google Scholar、Sci-Hub、

ResearchGate 吗？应该去哪些地方查找与论文配套的数据和代码？）

2、如何提炼与挖掘创新点？（如果在算法层面上难以做出原创性的工作，

如何结合自己的实际问题提炼与挖掘创新点？）

3、相关学习资料分享与拷贝（图书推荐、在线课程推荐等）

4、建立微信群，便于后期的讨论与答疑

培训专家

中国科学院、清华大学等科研机构的高级专家。主要从事机器学习与数据挖掘、数据可视化和软件开发、系统建模与仿真研究工作，具有丰富的科研经验，熟练掌握如MATLAB、Python、深度学习、PyTorch、Tensorflow、Keras、神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等，以及群优化算法，如遗传算法、蚁群算法、蝙蝠算法等，近些年一直在对深度学习核心技术进行研究，主持参与多项相关重点项目研发及基金项目，主编《MATLAB智能算法30个案例分析》、《MATLAB神经网络43个案例分析》等相关著作。已发表多篇高水平的国际学术研究论文。

颁发证书

A类：中科软研（北京）科学技术有限公司颁发的课程结业证书；

B类：可获得中小企业合作发展促进中心颁发的《人工智能训练师》职业技能证书，纳入中心数据库，全国通用可查。

C类：可获得国家一级学会颁发的高级《人工智能应用工程师》职业技能证书，该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

D类：可获得工业和信息化部所属的党政机关（正局级)颁发的《机器学习算法研发工程师》证书，该证书可证明学员具备熟练应用AI工具的能力，企业招投标、事业单位晋升定级、岗位赋能的重要依据。

联系方式

如需具体的培训通知，请联系我们获取。

联系人：刘老师 13261851751（微信同号）

微信二维码：

📚 课程三：

国家自然科学基金是目前我国各种基金制中评审过程相对最公正合理的一种基金，是否能获得自然科学基金的资助成为评价科研人员科研水平的重要标志之一，已成为各类职称评聘的必备条件。然而国家自然科学基金一向以申请难度高、中标率低著称。让您出师未捷真正原因是什么？客观原因——个人实力、研究经历不足？项目创新性不强？还是缺乏关键研究基础？主观原因——立项依据阐述不充分？有前期基础，但未能找到说服评审专家的核心「创新点」？研究方案有明显的漏洞？研究方法陈旧、落后，研究深度不够？还是标书撰写不规范，存在大量不该出现的「失误」？等等。本次学习班邀请长年工作在科研教学一线，具有丰富实战经验的导师作为主讲，该主讲人主持过多项国家自然科学基金、及其他科研项目。而且是长年担任多类基金评审的专家。该专家曾辅导过众多经验水平不足的科研人员获得国家自然基金、结合大量成功与失败的案例，传授实战技能，着重介绍国家自然基金标书撰写及提高中标率的方法。具体事宜如下：

一、主办单位

主办单位：中小企业合作发展促进中心、中科软研（北京）科学技术中心

承办单位：中科软研（北京）科学技术有限公司、北京富卓佰扬科技有限公司、培文兴农（北京）科技有限公司

二、培训优势

1、完全从实战撰写的角度，以优质标书为例讲解；帮助大家怎么去写本子，和打磨本子；

2、从申请者和评审者的不同角度，汇总往年撰写、评审和辅导申请国自然基金的经验；

3、参加的学员课后可通过微信群继续同授课老师交流，长期获得指导，答疑的机会。

4.参加本次培训后，后期相同的培训本人可终身免费参加，培训结束后提供完整的培训视频回放。限制报名40人，前20位报名赠送往届培训视频及资料；

三、培训时间

培训时间：2025年11月15日—11月16日共二天

地点：北京市+线上直播同步

注：不方便到现场的学员，可线上参会，全程有录屏，支持回放。

四、往届反馈

（点击上图放大）

五、培训内容

日期

时间

内容安排

11月15日

（周六）

9:00-12:00

1、国家自然科学基金课题的评审程序

2、往年申请项目查项

3、申请方向选择

4、评审过程中的关注点及主要评审指标

5、申报前的准备工作

6、课题中标应该具备哪些基本条件

7、如何解读国家自然科学基金项目指南并分析年度趋势

8、如何构思及撰写国家自然科学基金课题申请书(重点)

9、项目题目

10、项目中英文摘要

11、科学问题属性

14:00-17:00

1、关键词

2、立项依据

3、参考文献

4、项目的研究内容

5、项目的研究目标

6、项目拟解决的关键问题

7、拟采取的研究方案

8、技术路线图

9、可行性分析

10、项目的特色与创新之处

11、年度研究计划及预期研究结果

12、国家自然科学基金课题申请书的范例分析

11月16日

（周日）

9:00-12:00

1、如何撰写摘要？

2、如何撰写立项依据？

3、如何撰写国家自然科学基金研究内容，研究目标，关键科学问题，研究方案，技术路线？（重点）

4、如何撰写前期研究基础？

5、如何有效的组织项目参与者人员？

6、如何合理选择代表性研究成果？

7、如何写完成国家自然科学基金项目情况？

8、国家自然科学基金课题申请书的范例分析

9、案例性指出撰写国自然申请书的注意事项

14:00-17:00

1、如何合理选择基金申报口？

2、国家自然科学基金撰写常见问题分析

3、国家自然科学基金课题申请书的撰写范例分析

4、抽取10份学员的申请书进行评阅及讲解（领域不限）：从题目、摘要、立项依据、参考文献、研究目标、研究内容及拟解决科学问题、研究方案、技术路线、研究基础等角度评价申请书写作质量。各科研专业需要撰写及申请科研基金的高校师生及单位工程师均可参加。

5、课后提供免费解答及后续申请指导意见。

六、培训专家

主讲老师来自国内知名的双一流高校教授、博士生导师。作为课题负责人成功获批国家自然科学基金项目20项、国家社科基金重大项目子课题10项、教育部重点项目10项、省部级其余项目10余项。发表SCI论文130篇，获授权国家发明专利15项，国际创新专利13项。主讲老师长期参与国家自然科学基金与多个省份基金和重大课题的评审，并多次受邀在国内高校进行申请书撰写讲座，对各类基金的申请中需要关注的重点环节的把握有许多独到的见解和第一手经验。

七、颁发证书

A类：可获得中科软研（北京）科学技术有限公司颁发的电子结业证书；

B类：可获得工业和信息化部所属的党政机关：工业和信息化部人才交流中心(正局级)颁发的《数据分析工程师》证书，该证书可证明学员具备熟练应用AI工具的能力，企业招投标、事业单位晋升定级、岗位赋能的重要依据。

如需具体的红头文件培训通知，请联系我们获取，可开发票，方便报销。

八、联系方式

联系人：刘老师 13261851751（微信同号）

微信二维码：

📚 课程四：

文献计量学（Bibliometric analysis, BA）是一门专注于定量分析学术文献的学科，它帮助我们通过分析大量的学术论文和引用关系，揭示科研领域的结构、发展趋势以及热点话题。对于各个领域的研究者，文献计量学的核心目标是帮助研究者更系统、更全面地理解目标领域的研究现状，并通过文献数据来指导科研决策。大语言模型的时代是高效甄别学习资料质量的时代！反向训练大语言模型是运用ChatGPT、DeepSeek的关键，BA是综合评价文献资料最佳的工具手段！BA具有以下显著优势：

1. 识别研究趋势：文献计量学可以帮助大家快速发现某个领域的研究热点，了解最受关注的研究方向和方法，从而为自己的研究和实践提供参考。

2. 找到高影响力的研究方向：通过分析引用次数和文献网络，文献计量学可以帮助医生识别哪些文献对该领域的发展具有重要影响，有助于寻找有参考价值的权威研究，从而辅助设计课题申报。

3. 发现合作机会：通过分析不同作者、机构的合作网络，文献计量学可以帮助研究者找到与自己研究方向相近的潜在合作伙伴或国际上的研究团队。

4. 学术成果积累：高质量文献计量学可以为研究者进行快速的成果积累，助力课题申报、报奖评审、职称晋升和学位授予。

ChatGPT和DeepSeek大家已不陌生，但是在特定任务中灵活运用该工具需要进一步学习和理解。对于文献计量学的实施，ChatGPT和DeepSeek可以在多个环节提供强有力的辅助，尤其是当研究人员、临床医生，面对大量文献和复杂的数据分析任务时，ChatGPT和DeepSeek可以帮助简化流程并提高效率。ChatGPT和DeepSeek可以在以下几个方面显著提升文献计量学实施的效率，进而推动在3天内迅速完成文献计量学的实施：

1. 文献检索与初步筛选

优化检索策略：帮助构建合理的检索词或关键词组合，提高文献检索的精准度。

总结筛选标准：在大规模文献中，ChatGPT和DeepSeek可以根据研究者的需求总结出初步筛选标准，提供筛选建议，帮助过滤掉无关文献。

快速阅读摘要与分类：通过快速总结文献的摘要，ChatGPT和DeepSeek可以帮助研究者快速判断哪些文献最符合研究方向或目标。

2. 撰写分析报告

在完成文献计量学分析后，研究者通常需要撰写报告或论文，解释分析结果。ChatGPT和DeepSeek可以在以下方面提供帮助：

自动生成分析报告的初稿：根据分析结果，ChatGPT和DeepSeek可以帮助撰写报告的初稿，尤其是描述数据分析的流程、方法和结果解释部分。

图表说明和格式化：ChatGPT和DeepSeek可以根据生成的图谱，提供清晰的图表说明和格式化建议，确保报告在逻辑上连贯且专业。

3. 跨学科分析与扩展

文献计量学常常涉及跨学科的研究主题，ChatGPT和DeepSeek可以帮助整合多个学科的信息，进行跨领域的文献计量分析：

关键词共现分析：帮助确定跨学科研究中常用的关键词，发现不同领域的交叉点；

跨学科的热点追踪：协助分析跨领域的文献数据，识别新兴的交叉研究领域，比如在医学和人工智能、纳米技术等领域之间的交叉研究趋势。

ChatGPT和DeepSeek联合应用与文献计量学工具的结合，极大地提高了研究效率，特别是在需要处理大量信息和分析复杂文献关系的研究过程中，ChatGPT和DeepSeek的支持尤为关键。有了大语言模型的加持，使成果实现变得更加高效！

近1年文献计量学国内外热点成果

综合领域顶刊，IF=50.5，Nature. 2024 Aug;632(8027):966. doi: 10.1038/d41586-024-01672-7. PMID: 39164531

医学领域顶刊，IF=93.6，BMJ. 2024 Jan 31:384:e077192. doi: 10.1136/bmj-2023-077192. PMID: 38296328

工程领域顶刊，IF=27.4，Adv Mater. 2024 Apr;36(15):e2308915. doi: 10.1002/adma.202308915. PMID: 38229552

环境领域顶刊，IF=10.3，Environ Int. 2024 Aug:190:108860. doi: 10.1016/j.envint.2024.108860. PMID: 38968830

材料领域顶刊，IF=15.8，ACS Nano. 2024 Mar 19;18(11):7711-7738. doi: 10.1021/acsnano.3c10458. PMID: 38427687

植物领域顶刊，IF=10.0，Plant Cell. 2023 Dec 21;36(1):10-13. doi: 10.1093/plcell/koad248. PMID: 37742058

综合领域优刊，IF=10.5，JAMA Netw Open，2024 Oct 1;7(10):e2439932. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2024.39932. PMID: 39412801

文献计量学快速实施【口袋指南】

课程设置：3 天（共计 6 个部分）

课程形式：线上、线下同步授课+现场指导+实践+答疑（时间允许，建议到现场）

课程安排	主要内容
第一部分：Chatgpt & DeepSeek工具介绍	理论1：Chatgpt发展历程及提示词生成技巧5W1H 理论2：Chatgpt进阶——技能学习与分析理论3：Chatgpt学习应用——毕业答辩、PPT制作理论4：Chatgpt语音扩展——讨论、外语训练理论5：Chatgpt 4o 和OpenAI o3的联系与差别理论6：DeepSeek的介绍理论7：DeepSeek和Chatgpt的比较理论8：DeepSeek V3和Chatgpt 4o的任务领域及展示理论9：DeepSeek R1和Chatgpt O3的任务领域及展示
第二部分：文献计量学的介绍	理论1.文献计量学的定义和意义理论2.文献计量学助力国家自然科学基金理论3.文献计量学的常见类型理论4.文献计量学设计框架及要点理论5.文献计量学的口袋指南
第三部分：文献计量学文章撰写	理论1：文献计量学高效撰写策略（基于ChatGPT & DeepSeek）理论2：文献计量学切入点寻找及设计（基于ChatGPT & DeepSeek）理论3：Bibliometrix应用和展示操作4：基于ChatGPT的文章框架生成实操操作5：Bibliometrix实操
第四部分：VOSviewer软件应用教学	理论1. VOSviewer应用和展示理论2. 基于VOSviewer的数据可视化理论3. 文章用图的制作与美化理论4. 基于ChatGPT的图注撰写和总结操作5. VOSviewer现场实操
第五部分：CiteSpace软件应用教学	理论1. CiteSpace应用和展示理论2. 基于CiteSpace的数据可视化理论3. CiteSpace特征化图片介绍理论4. 基于ChatGPT的图片解读操作5. CiteSpace实操
第六部分：国家自然基金项目申请书的强化集中营	理论1. 国家自然基金申报要点与策略理论2. 会评材料的负面备注理论3. 课题中标的基本条件理论4. 国家自然基金申报常见问题剖析操作5. 文献计量学助力标书质量的提升（基于ChatGPT & DeepSeek）
第七部分：SCI论文撰写与实践	操作1.文献计量学实施操作2.润色修改（基于ChatGPT & DeepSeek）操作3.投稿选刊 “1对1”答疑与指导
第八部分：讨论与答疑	1、相关学习资料分享与拷贝（图书推荐、在线课程推荐等） 2、建立微信群，便于后期的讨论与答疑

培训时间、方式：

2025年11月07日—11月09日北京现场 + 线上直播培训三天

注：现场及线上直播同步进行，可根据自己情况选择报名线上或线下课程。

收费标准：

A类：收费3900元/人（含培训费、资料费、A类证书费、发票费等）

B类：收费5800元/人（含培训费、资料费、B类证书费、发票费等）

注：本期培训由中科软研（北京）科学技术有限公司及北京富卓佰扬科技有限公司收取费用并开具发票，可事先开发票，后公对公转账；可开培训费、会议费、会议注册费、资料费、技术服务费、检测费、测试费等，本次线下会议差旅费，食宿费自理。

颁发证书：

A类：中科软研（北京）科学技术有限公司颁发的电子结业证书；

B类：可获得工业和信息化部所属的党政机关：工业和信息化部人才交流中心(正局级)颁发的《数据分析工程师》证书，该证书可证明学员具备熟练应用数据分析的能力，企业招投标、事业单位晋升定级、岗位赋能的重要依据。

优惠政策：

1、学生凭学生证优惠300元；

2、2人以上(含)团体报名每人可减少200元；

3、3人以上(含)团体报名每人可减少300元；

4、4人以上(含)团体报名每人可减少400元；

5、5人以上(含)团体报名，另外赠送一个名额；

6、以上优惠政策不能同时享受，只能享受其中一种。

如需具体的培训通知，请联系我们获取。

联系人：刘老师 13261851751（微信同号）

📚 课程五：

各企事业单位、高等院校及科研院所：

本课程旨在通过全面、系统的学习，使学员掌握Python在科研领域中的应用，特别是如何利用人工智能技术推动科研进展。课程内容涵盖了从基础的Python编程到高级的机器学习和深度学习算法，逐步引导学员掌握科研数据分析、模型设计与训练、以及科研绘图等关键技能。同时，课程特别强调人工智能在科研写作、和数据处理中的实际应用，帮助学员高效完成科研任务。课程通过详细的理论讲解和丰富的课堂动手练习，让学员深入理解和掌握各类人工智能算法的原理与应用方法。课程内容包括Numpy和Matplotlib等科学计算和绘图工具的学习，机器学习算法的应用与优化，以及深度学习算法在图像识别和目标检测中的实际应用。特别设置的案例分析环节，通过介绍各种跟科研相关的实际项目，帮助学员将所学知识应用到具体的科研项目中。此外，课程还介绍了最新的人工智能技术，如YOLOv10目标检测与分割算法和大语言模型在科研中的应用，全面提升学员的科研能力和创新水平。通过本课程的学习，学员不仅能够独立完成SCI论文中的各类数据分析和模型构建任务，还能够在科研过程中有效应用人工智能技术，提高科研效率和成果质量。具体事宜如下：

培训特色

1、从最基础入门的操作和概念开始学习逐步提升，有无基础均可报名；

2、针对实际SCI论文和实际人工智能应用项目进行解读分析，详细Python人工智能算法如何应用于SCI论文写作和实际项目应用；

3、课程内容包含大量实际案例操作，深度剖析Python人工智能算法在科研学术和项目应用中的最佳应用；

4、每天都会有专门的课堂实操练习，确保学员掌握实际操作细节；

5、建立课程群，提供永久答疑服务。课程结束后提供完整课程视频回放；

6、参加一次培训，以后本人可以终身免费参加相同的现场及直播课程，不限次数，学会为止；

7、参加一次培训，以后本人可以终身免费参加相同的现场及直播课程，不限次数，学会为止；

培训收获

1、掌握Python编程基础：通过系统的学习和实践，掌握Python的基本语法、数据结构、控制流、函数和模块等编程技能，为后续的人工智能应用打下坚实基础；

2、熟悉科研数据分析工具：学会使用Numpy进行科学计算，掌握Matplotlib的绘图技巧，能够对科研数据进行有效的分析和可视化，为科研项目提供数据支持；

3、了解人工智能算法：深入理解机器学习和深度学习的核心概念和常用算法，如线性回归、KNN、SVM、CNN、LSTM等，并能在科研项目中应用这些算法进行数据建模和预测分析；

4、应用人工智能解决科研问题：通过实际案例学习，掌握数据预处理、特征工程、模型构建与优化等全过程，提升解决实际科研问题的能力；

5、掌握最新人工智能技术：学习并应用YOLOv10等最新目标检测与分割算法，提高科研工作的效率和成果质量；

6、SCI论文写作与优化技能：通过详细解读经典SCI论文，掌握科学研究的规范和写作技巧，学会如何利用人工智能技术进行数据分析、模型训练和结果展示，提升科研论文的写作水平和发表成功率。

培训时间及方式

2025年11月07日—11月09日上海现场+线上直播（培训三天）

注：现场及线上直播同步进行，不方便到现场的学员，可线上参加，名额有限，请尽快与我们联系报名，预留名额。

课程大纲

培训专家

中国科学院、清华大学等科研机构的高级专家，人工智能领域一线实战专家，12年人工智能项目开发经验，10年人工智能行业培训经验。喜欢理论与实践相结合的教学风格，课程编排由浅入深，体系清晰完整。主持完成过多项国家及企业重大项目，拥有20项专利，出版人工智能相关书籍3本，曾给学校、医院、企业、气象局等单位完成过多项人工智能相关项目。受邀为中国移动、中国电信、中国银行、华夏银行、太平洋保险、国家电网、中海油、格力电器等包括世界五百强在内的多家高校及企业做人工智能技术企业内训。业内顶尖IT培训平台30万学员好评率99%；

颁发证书

A类：中科软研（北京）科学技术有限公司颁发的课程结业证书；

B类：可获得中小企业合作发展促进中心颁发的《人工智能训练师》职业技能证书，纳入中心数据库，全国通用可查。

D类：可获得工业和信息化部所属的党政机关（正局级)颁发的《数据分析工程师》证书，该证书可证明学员具备熟练应用AI工具的能力，企业招投标、事业单位晋升定级、岗位赋能的重要依据。

联系方式

如需具体的培训通知，请联系我们获取。

联系人：刘老师 13261851751（微信同号）

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