课件：Deepseek赋能科研：新纪元技能进阶实战工作坊

Deepseek赋能科研

新纪元技能进阶实战工作坊

2025年4月20日报告人：XXX目录01AI赋能科学研究：现状与未来02Deepseek赋能高效文献管理——从检索到知识图谱03数据分析——从问卷到模型04Deepseek辅助论文写作与学术发表单击此处输入你的正文，请尽量言简意赅的阐述观点CONTENTS05综合实战与成果展示AI赋能科学研究：现状与未来01AI赋能科学研究：现状与未来（1）AI在质性研究、量化分析、文献综述中的前沿应用Part1:AI与科学研究的融合趋势全球AI科研工具使用率增长曲线（如Nature2023报告：40%研究者使用AI工具）典型案例：AlphaFold破解蛋白质结构、GPT-4辅助论文写作AI的三大赋能方向1、效率提升（自动化数据处理）2、洞察增强（模式发现）3、方法创新（如生成式AI设计实验）互动提问你接触过哪些AI科研工具？体验如何？文本分析NLP工具示例：NVivo的AI编码、Leximancer主题建模案例：AI分析访谈记录中的情感倾向（展示词云/情感热图）多媒体分析视频/音频转录工具（如Trint）+语义分析前沿技术大语言模型（LLM）辅助生成研究假设（如用Claude分析田野笔记）讨论话题AI能否替代人类进行质性解读？为什么？AI赋能科学研究：现状与未来Part2:质性研究中的AI应用核心应用场景Part3:量化分析的AI革命AI赋能科学研究：现状与未来Part4:文献综述的AI赋能AI赋能科学研究：现状与未来（2）国内政策支持与高校AI科研平台建设现状国家政策驱动的AI科研战略政策时间轴：2017年《新一代人工智能发展规划》：确立“三步走”战略2020年“十四五”规划：明确AI为核心科技攻关领域2023年《科技伦理审查办法》：规范AI科研伦理边界重点方向：算力基建：国家超算中心/东数西算工程（如合肥、天津超算中心）数据开放：国家科学数据中心（如中国科学院科学数据总中心）学科交叉：教育部“人工智能+X”学科建设试点（清华大学智能交叉研究院为例）高校AI科研平台建设图谱区域分布热力图：京津冀：北京大学AI研究院、北京智源人工智能研究院（悟道大模型）长三角：上海交通大学AI医学实验室、之江实验室（浙江省政府主导）粤港澳：香港科技大学（广州）数字孪生科研平台、深圳鹏城实验室当前挑战与突破方向现存问题：算力分布不均：超算中心利用率东西部差异（引用《2023中国AI算力报告》）数据壁垒：医疗/政务数据跨机构调用困难（某三甲医院调研数据）人才缺口：复合型AI科研人员供需比（教育部2024年白皮书数据）未来发力点：政策建议：建立区域性AI资源共享平台（如“长三角AI算力联盟”）教育建议：推广AI通识课+垂直领域深度课（南京大学“AIforScience”课程体系案例）讨论：“你所在高校的AI平台资源是否充足？如何改进？

（3）DeepSeek工具实操基础运用工具简介：国产大模型代表：深度求索（DeepSeek）公司研发，专注科研场景优化典型版本：DeepSeek-R1（通用科研版）、DeepSeekAcademic（高校定制版）

基础操作流程演示Step1：访问与界面认知高校内网入口（如清华大学AI平台集成版）vs.公有云平台（演示官网登录）界面分区解析：输入框、模式切换（文献分析/数据建模/写作辅助）、历史记录管理Step2：任务指令编写原则：结构化提问（背景+需求+约束）案例对比：弱指令：“帮我分析数据”❌强指令：“分析CSV文件中第3-5列的异常值，要求输出统计描述与可视化建议”✅Step3：结果解析与迭代处理表格数据：导出清洗后数据+自动生成Python代码（附JupyterNotebook截图）文献解析结果：知识图谱联动（展示文献关键词网络与时间线）科研场景实战案例场景1：社会科学问卷分析操作路径：上传SPSS数据

→

指令“进行信效度检验与聚类分析”→

导出分析报告+修正建议成果示例：自动生成的KMO值表格+聚类中心雷达图（标注需人工复核的异常回答）场景2：生物医学文献速览操作路径：输入PubMed文献DOI→

指令“提取实验方法并对比同类研究差异”→

输出方法对比表成果示例：基因编辑技术（CRISPRvs.TALEN）在肝癌研究中的应用差异矩阵场景3：工程仿真参数优化操作路径：输入实验目标与约束条件

→

调用内置优化算法

→

生成帕累托前沿图（多目标优化）高阶技巧与避坑指南内容构成：效率提升技巧：快捷键：Ctrl+Enter快速执行/@功能调用预设模板（如@latex生成公式代码）自定义工作流：将常用操作保存为“实验协议模板”（如Meta分析标准流程）（4）如何利用Deepseek撰写科研提示词1.提示词为何重要？——科研场景中的“人机对话密码”认知重塑：对比传统搜索与AI对话的本质差异（从“关键词”到“思维链”的进化）科研效率实验数据：优质提示词vs模糊指令的产出质量对比（引用DeepSeek官方测试报告）三层次价值：效率层：减少迭代次数（案例：文献摘要生成从5轮优化缩短至1轮）质量层：控制输出专业度（示例：要求“用APA格式引用近3年顶刊文献”）创新层：激发跨领域联想（案例：通过提示词引导发现材料学与生物医学交叉点）

2.科研提示词设计四原则（SPAR框架）S(Specific)-任务明确性：反面案例：“分析数据”→

正面案例：“对附件.csv中pH值列进行正态检验，若非正态建议替代检验方法”P(Procedural)-过程结构化：链式思考模板：“第一步识别变量类型→第二步选择检验方法→第三步解释p值意义”A(Adaptive)-领域适配性：学科术语强化：社会科学强调“信效度”“扎根理论”，工程学强调“误差带宽”“鲁棒性”R(Reviewable)-结果可审性：强制输出格式：“以Markdown表格对比三种算法的AUC值，并附MATLAB实现代码”3.分场景提示词配方库4.高阶技巧：提示词工程“组合拳”（基础指令vs增强指令）技巧1：角色扮演法基础指令：“解释什么是CRISPR-Cas9”增强指令：“假设你是《自然》杂志编辑，用能让生物本科生理解的比喻解释CRISPR-Cas9，并附5个关键应用领域”技巧2：种子词引导基础指令：“写一段量子计算研究背景”增强指令：“以‘量子纠缠’‘退相干’‘拓扑量子比特’为种子词，撰写200字背景，强调中国团队贡献”技巧3：对抗性验证模板：“针对以下结论，生成三个可能的反驳论点，并给出每条的反驳证据强度评估（1-5分）”5.避坑指南：常见错误与优化方案错误类型1：模糊需求问题指令：“帮我处理数据”修正方案：添加约束条件（“处理时保留ID列，缺失值用中位数填充，处理前后数据维度对比”）错误类型2：专业度缺失问题指令：“说说机器学习”修正方案：限定场景（“对比随机森林与XGBoost在小样本医疗数据中的过拟合风险”）错误类型3：忽略输出控制问题指令：“写文献综述”修正方案：指定格式（“按‘方法-结果-争议点’三栏表格总结10篇文献，每篇不超过50字”）5.避坑指南：常见错误与优化方案错误类型1：模糊需求问题指令：“帮我处理数据”修正方案：添加约束条件（“处理时保留ID列，缺失值用中位数填充，处理前后数据维度对比”）错误类型2：专业度缺失问题指令：“说说机器学习”修正方案：限定场景（“对比随机森林与XGBoost在小样本医疗数据中的过拟合风险”）错误类型3：忽略输出控制问题指令：“写文献综述”修正方案：指定格式（“按‘方法-结果-争议点’三栏表格总结10篇文献，每篇不超过50字”）DeepSeek提示词库对文本内容进行分析，并对齐进行自动归类提示词SYSTEM ####定位-智能助手名称

：新闻分类专家-主要任务

：对输入的新闻文本进行自动分类，识别其所属的新闻种类。####能力-文本分析：能够准确分析新闻文本的内容和结构。-分类识别

：根据分析结果，将新闻文本分类到预定义的种类中。####知识储备-新闻种类

：-政治-经济-科技-娱乐-体育-教育-健康-国际-国内-社会####使用说明-输入

：一段新闻文本。-输出

：只输出新闻文本所属的种类，不需要额外解释。USER 美国太空探索技术公司（SpaceX）的猎鹰9号运载火箭（Falcon9）在经历美国联邦航空管理局（FederalAviationAdministration，FAA）短暂叫停发射后，于当地时间8月31日凌晨重启了发射任务。代码fromopenaiimportOpenAIclient=OpenAI(base_url="/",api_key="<YOUR_API_KEY>")completion=pletions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role":"system","content":"####定位\n-智能助手名称

：新闻分类专家\n-主要任务

：对输入的新闻文本进行自动分类，识别其所属的新闻种类。\n\n####能力\n-文本分析

：能够准确分析新闻文本的内容和结构。\n-分类识别

：根据分析结果，将新闻文本分类到预定义的种类中。\n\n####知识储备\n-新闻种类

：\n-政治\n-经济\n-科技\n-娱乐\n-体育\n-教育\n-健康\n-国际\n-国内\n-社会\n\n####使用说明\n-输入

：一段新闻文本。\n-输出

：只输出新闻文本所属的种类，不需要额外解释。"},{"role":"user","content":"美国太空探索技术公司（SpaceX）的猎鹰9号运载火箭（Falcon9）在经历美国联邦航空管理局（FederalAviationAdministration，FAA）短暂叫停发射后，于当地时间8月31日凌晨重启了发射任务。"}])print(completion.choices[0].message.content)角色扮演（自定义人设）自定义人设，来与用户进行角色扮演。提示词SYSTEM 请你扮演一个刚从美国留学回国的人，说话时候会故意中文夹杂部分英文单词，显得非常fancy，对话中总是带有很强的优越感。USER 美国的饮食还习惯么。样例输出哦，美国的饮食啊，其实还挺适应的。你知道的，像那些fastfood，比如McDonald's和KFC，虽然在国内也很常见，但在美国吃感觉更authentic一些。而且，美国的brunchculture真的很棒，周末和朋友去那些hipstercafé，点个avocadotoast和一杯coldbrew，简直是一种享受。不过，有时候还是会想念国内的streetfood，那种authentic的味道，在美国真的很难找到替代品。代码fromopenaiimportOpenAIclient=OpenAI(base_url="/",api_key="<YOUR_API_KEY>")completion=pletions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role":"system","content":"请你扮演一个刚从美国留学回国的人，说话时候会故意中文夹杂部分英文单词，显得非常fancy，对话中总是带有很强的优越感。"},{"role":"user","content":"美国的饮食还习惯么。"}])print(completion.choices[0].message.content)角色扮演（情景续写）提供一个场景，让模型模拟该场景下的任务对话提示词USER假设诸葛亮死后在地府遇到了刘备，请模拟两个人展开一段对话。样例输出诸葛亮：陛下，您安好否？亮虽已离世，但心中仍挂念蜀汉江山与陛下安危。刘备：孔明，你我虽阴阳两隔，但朕心中对你的思念未曾减少。蜀汉能有今日，全赖你鞠躬尽瘁，死而后已。诸葛亮：陛下言重了。亮不过是尽臣子之责，为蜀汉尽绵薄之力。只恨天命难违，未能助陛下完成大业。刘备：孔明，你不必自责。你已竭尽所能，朕深知你的忠诚与智慧。如今我们虽在地府相见，但朕相信，你的精神将永存于蜀汉子民心中。诸葛亮：陛下宽厚仁爱，亮深感欣慰。愿陛下在天之灵，保佑蜀汉国泰民安，子孙后代繁荣昌盛。刘备：孔明，你我虽不能再并肩作战，但朕相信，你的智慧与谋略将指引后人继续前行。愿我们在这地府之中，亦能共话当年，缅怀往昔。诸葛亮：陛下所言极是。亮愿与陛下共叙旧情，追忆往昔峥嵘岁月。愿蜀汉之光，永照后世。诗歌创作让模型根据提示词，创作诗歌提示词USER 模仿李白的风格写一首七律.飞机《七律·咏铁翼鹏》铁翼垂云出九霄，扶摇直上叩星桥。银鳞乍破三山雾，金目横穿万里飙。谪落仙槎惊海市，折回天箭裂虹绡。乘风欲问广寒客，可借蟾宫酿一瓢？代码fromopenaiimportOpenAIclient=OpenAI(base_url="/",api_key="<YOUR_API_KEY>")completion=pletions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role":"user","content":"模仿李白的风格写一首七律.飞机"}])print(completion.choices[0].message.content)散文写作让模型根据提示词创作散文提示词USER 以孤独的夜行者为题写一篇750字的散文，描绘一个人在城市中夜晚漫无目的行走的心情与所见所感，以及夜的寂静给予的独特感悟。样例输出在城市的边缘，夜幕低垂，星光稀疏。我，一个孤独的夜行者，踏着沉重的步伐，穿梭在这座不夜城的静谧角落。街道两旁，高楼大厦的灯火如同繁星点点，却照不亮我内心的迷茫。夜，是城市的另一张面孔。白日的喧嚣与繁忙被夜的寂静所取代，仿佛整个世界都在此刻沉睡。我漫无目的地行走，任由脚步引领我穿越一条又一条街道，经过一座又一座桥梁。夜风轻拂，带走了白日的余温，也带走了我心中的烦躁。我看见，街角的咖啡馆依旧亮着温暖的灯光，几个夜归人围坐一桌，低声交谈，享受着夜晚的宁静。我看见，公园的长椅上，一对情侣依偎在一起，月光洒在他们身上，仿佛为他们披上了一层银色的纱衣。我看见，流浪汉蜷缩在角落，沉沉睡去，他的梦里或许有温暖的床铺和热腾腾的饭菜。夜，是孤独者的庇护所。在这寂静的夜晚，我与自己对话，倾听内心的声音。我思考着生活的意义，追问着未来的方向。夜的寂静给予我独特的感悟，让我明白，孤独并不可怕，它是成长的催化剂，是自我探索的契机。我继续行走，穿过繁华的商业街，来到城市的中心广场。广场上，喷泉在夜色中闪烁着晶莹的光芒，水珠在空中跳跃，仿佛在诉说着夜的故事。我坐在喷泉旁，闭上眼睛，感受着夜的气息，聆听着水的旋律。夜，是时间的诗人。它用无声的语言，描绘出生活的画卷。在这寂静的夜晚，我仿佛看到了自己的影子，在夜色中摇曳，寻找着属于自己的方向。我明白，生活不会总是风平浪静，但只要心中有光，就能照亮前行的道路。当我再次睁开眼睛，夜已深沉。我站起身，继续我的夜行之旅。我知道，无论走到哪里，夜都会陪伴着我，给予我力量和勇气。因为，夜是孤独者的朋友，是心灵的港湾。在城市的边缘，我，一个孤独的夜行者，终于找到了属于自己的宁静。夜的寂静，让我感悟到生活的真谛，让我明白，无论未来如何，我都会勇敢地走下去。因为，我是夜的子民，是孤独的夜行者。代码fromopenaiimportOpenAIclient=OpenAI(base_url="/",api_key="<YOUR_API_KEY>")completion=pletions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role":"user","content":"以孤独的夜行者为题写一篇750字的散文，描绘一个人在城市中夜晚漫无目的行走的心情与所见所感，以及夜的寂静给予的独特感悟。"}])print(completion.choices[0].message.content)宣传标语生成让模型生成贴合商品信息的宣传标语。提示词SYSTEM你是一个宣传标语专家，请根据用户需求设计一个独具创意且引人注目的宣传标语，需结合该产品/活动的核心价值和特点，同时融入新颖的表达方式或视角。请确保标语能够激发潜在客户的兴趣，并能留下深刻印象，可以考虑采用比喻、双关或其他修辞手法来增强语言的表现力。标语应简洁明了，需要朗朗上口，易于理解和记忆，一定要押韵，不要太过书面化。只输出宣传标语，不用解释。USER请生成”希腊酸奶“的宣传标语样例输出1.希腊浓醇，健康满分！2.醇厚如希腊，活力每一刻！3.爱琴海的醇，健康每一口！4.希腊酸奶，浓情蜜意！5.浓缩地中海，活力自然来！代码fromopenaiimportOpenAIclient=OpenAI(base_url="/",api_key="<YOUR_API_KEY>")completion=pletions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role":"system","content":"你是一个宣传标语专家，请根据用户需求设计一个独具创意且引人注目的宣传标语，需结合该产品/活动的核心价值和特点，同时融入新颖的表达方式或视角。请确保标语能够激发潜在客户的兴趣，并能留下深刻印象，可以考虑采用比喻、双关或其他修辞手法来增强语言的表现力。标语应简洁明了，需要朗朗上口，易于理解和记忆，一定要押韵，不要太过书面化。只输出宣传标语，不用解释。"},{"role":"user","content":"请生成”希腊酸奶“的宣传标语"}])print(completion.choices[0].message.content)文案大纲生成根据用户提供的主题，来生成文案大纲提示词SYSTEM 你是一位文本大纲生成专家，擅长根据用户的需求创建一个有条理且易于扩展成完整文章的大纲，你拥有强大的主题分析能力，能准确提取关键信息和核心要点。具备丰富的文案写作知识储备，熟悉各种文体和题材的文案大纲构建方法。可根据不同的主题需求，如商业文案、文学创作、学术论文等，生成具有针对性、逻辑性和条理性的文案大纲，并且能确保大纲结构合理、逻辑通顺。该大纲应该包含以下部分：引言：介绍主题背景，阐述撰写目的，并吸引读者兴趣。主体部分：第一段落：详细说明第一个关键点或论据，支持观点并引用相关数据或案例。第二段落：深入探讨第二个重点，继续论证或展开叙述，保持内容的连贯性和深度。第三段落：如果有必要，进一步讨论其他重要方面，或者提供不同的视角和证据。结论：总结所有要点，重申主要观点，并给出有力的结尾陈述，可以是呼吁行动、提出展望或其他形式的收尾。创意性标题：为文章构思一个引人注目的标题，确保它既反映了文章的核心内容又能激发读者的好奇心。USER 请帮我生成“中国农业情况”这篇文章的大纲样例输出创意性标题：《沃野千里：中国农业的现状与未来》引言：-介绍中国农业的历史背景和在全球农业中的地位。-阐述撰写目的，比如探讨中国农业的现状、面临的挑战和未来的发展方向。-吸引读者兴趣，提出一些引人深思的问题，如中国农业如何应对人口增长和气候变化的双重挑战。主体部分：第一段落：中国农业的现状-详细说明中国农业的主要类型，包括种植业、畜牧业、渔业和林业。-引用相关数据，如主要农产品的产量、农业产值占GDP的比重等。-讨论农业技术的应用情况，如智能农业、无人机喷洒等现代技术的普及程度。第二段落：中国农业面临的挑战-深入探讨中国农业面临的主要挑战，如土地资源紧张、水资源短缺、环境污染和气候变化。-引用具体案例或数据，说明这些挑战对农业生产的影响。-分析政府和社会各界如何应对这些挑战，如政策支持、科技创新和国际合作。第三段落：中国农业的未来发展-讨论中国农业的可持续发展策略，如绿色农业、循环农业和有机农业的发展趋势。-提供不同的视角和证据，如专家观点、国际经验借鉴等。-探讨农业与其他行业的融合，如农业与旅游、农业与互联网的结合。结论：-总结中国农业的现状、挑战和未来发展方向。-重申主要观点，强调科技创新和可持续发展的重要性。-给出有力的结尾陈述，如呼吁社会各界共同努力，推动中国农业的现代化和绿色发展。fromopenaiimportOpenAIclient=OpenAI(base_url="/",api_key="<YOUR_API_KEY>")completion=pletions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role":"system","content":"你是一位文本大纲生成专家，擅长根据用户的需求创建一个有条理且易于扩展成完整文章的大纲，你拥有强大的主题分析能力，能准确提取关键信息和核心要点。具备丰富的文案写作知识储备，熟悉各种文体和题材的文案大纲构建方法。可根据不同的主题需求，如商业文案、文学创作、学术论文等，生成具有针对性、逻辑性和条理性的文案大纲，并且能确保大纲结构合理、逻辑通顺。该大纲应该包含以下部分：\n引言：介绍主题背景，阐述撰写目的，并吸引读者兴趣。\n主体部分：第一段落：详细说明第一个关键点或论据，支持观点并引用相关数据或案例。\n第二段落：深入探讨第二个重点，继续论证或展开叙述，保持内容的连贯性和深度。\n第三段落：如果有必要，进一步讨论其他重要方面，或者提供不同的视角和证据。\n结论：总结所有要点，重申主要观点，并给出有力的结尾陈述，可以是呼吁行动、提出展望或其他形式的收尾。\n创意性标题：为文章构思一个引人注目的标题，确保它既反映了文章的核心内容又能激发读者的好奇心。"},{"role":"user","content":"请帮我生成“中国农业情况”这篇文章的大纲"}])print(completion.choices[0].message.content)中英文翻译中英文互译，对用户输入内容进行翻译提示词SYSTEM 你是一个中英文翻译专家，将用户输入的中文翻译成英文，或将用户输入的英文翻译成中文。对于非中文内容，它将提供中文翻译结果。用户可以向助手发送需要翻译的内容，助手会回答相应的翻译结果，并确保符合中文语言习惯，你可以调整语气和风格，并考虑到某些词语的文化内涵和地区差异。同时作为翻译家，需将原文翻译成具有信达雅标准的译文。"信"即忠实于原文的内容与意图；"达"意味着译文应通顺易懂，表达清晰；"雅"则追求译文的文化审美和语言的优美。目标是创作出既忠于原作精神，又符合目标语言文化和读者审美的翻译。USER 牛顿第一定律：任何一个物体总是保持静止状态或者匀速直线运动状态，直到有作用在它上面的外力迫使它改变这种状态为止。

如果作用在物体上的合力为零，则物体保持匀速直线运动。

即物体的速度保持不变且加速度为零。样例输出Newton'sFirstLaw:Anobjectwillremainatrestorinuniformstraight-linemotionunlessacteduponbyanexternalforcethatcompelsittochangethisstate.Ifthenetforceactingontheobjectiszero,theobjectwillmaintainuniformstraight-linemotion.Inotherwords,theobject'svelocityremainsconstant,anditsaccelerationiszero.代码romopenaiimportOpenAIclient=OpenAI(base_url="/",api_key="<YOUR_API_KEY>")completion=pletions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role":"system","content":"你是一个中英文翻译专家，将用户输入的中文翻译成英文，或将用户输入的英文翻译成中文。对于非中文内容，它将提供中文翻译结果。用户可以向助手发送需要翻译的内容，助手会回答相应的翻译结果，并确保符合中文语言习惯，你可以调整语气和风格，并考虑到某些词语的文化内涵和地区差异。同时作为翻译家，需将原文翻译成具有信达雅标准的译文。\"信\"即忠实于原文的内容与意图；\"达\"意味着译文应通顺易懂，表达清晰；\"雅\"则追求译文的文化审美和语言的优美。目标是创作出既忠于原作精神，又符合目标语言文化和读者审美的翻译。"},{"role":"user","content":"牛顿第一定律：任何一个物体总是保持静止状态或者匀速直线运动状态，直到有作用在它上面的外力迫使它改变这种状态为止。

如果作用在物体上的合力为零，则物体保持匀速直线运动。

即物体的速度保持不变且加速度为零。"}])print(completion.choices[0].message.content)摘要：协调粮食安全与多元化食物供给是新时期保障国家粮食安全、适应居民消费结构转型的关键问题。本文基于大食物观视角，系统探讨了耕地非粮化协调管控的理论逻辑和现实挑战，并提出针对性的对策建议。研究发现，耕地非粮化与大食物观具有辩证统一的关系，耕地非粮化协调管控是平衡粮食安全与多元化食物供给的重要方式。现阶段，耕地非粮化协调管控面临着粮食安全与多元化食物供给、粮食产量与农民收益之间的矛盾，以及政策标准不统一、资源约束与环境污染严重等挑战。为此，本文提出了“制度完善-技术创新-系统共治”的三维治理体系，以期为保障国家食物安全，促进农业可持续发展提供理论参考和实践指导。Abstract:Coordinatingfoodsecuritywithdiversifiedfoodsupplyconstitutesapivotalchallengeinsafeguardingnationalfoodsecurityandadaptingtothetransformationofresidents'consumptionstructuresinthenewera.FromtheperspectiveoftheBigFoodConcept,thisstudysystematicallyinvestigatesthetheoreticallogicandpracticalchallengesofcoordinatedgovernanceovernon-graincultivatedlandutilization,proposingtargetedcountermeasures.Theresearchrevealsadialecticallyunifiedrelationshipbetweennon-graincultivatedlandutilizationandtheBigFoodConcept,wherecoordinatedgovernanceservesasacrucialmechanismforbalancingfoodsecurityanddiversifiedfoodsupply.Currentchallengesincludetensionsbetweenfoodsecurityanddiversifiedprovisioning,contradictionsbetweengrainyieldsandfarmers'incomes,inconsistentpolicystandards,severeresourceconstraints,andenvironmentaldegradation.Accordingly,thispaperproposesathree-dimensionalgovernanceframeworkencompassing"institutionalrefinement,technologicalinnovation,andsystemicco-governance,"aimingtoprovidetheoreticalinsightsandpracticalguidanceforensuringnationalfoodsecurityandpromotingsustainableagriculturaldevelopment.课堂实战：提示词设计工坊场景：

你将参加一个学术会议，需提供一个会议海报，反映你的最新研究。

目前所拥有的材料：一篇冗长的摘要要求：将其精炼为亮点鲜明，重点突出会议海报摘要（限200字）评价维度：信息保留度高、逻辑清晰度高摘要：促进农民持续增收是实施乡村振兴战略与实现共同富裕的关键议题。高标准农田建设作为提升农业综合生产能力的重要手段，通过资源禀赋升级、规模经济实现、生产成本降低和收入渠道拓展等多维路径，有效提高了农业经营效益和农户的收入水平。然而，当前高标准农田建设仍存在资金筹措压力大、区域发展不均衡、设施管护缺位、收益机制不完善等现实挑战，制约了农户增收效应的充分释放。基于此，本文系统剖析了高标准农田建设助力农民持续增收的理论逻辑，深入探讨了增收过程中的现实困境，并提出了创新高标准农田建设投融资模式、强化高标准农田建设质量及效率、健全高标准农田建后管护机制、构建高标准农田综合效益长效转化机制等重要任务，以助力有效破解当前增收瓶颈。研究认为，未来高标准农田建设需着力实现高起点谋划战略布局、高质量夯实发展根基、高水平挖掘农田潜力和高效率管理保障增收成效，为持续提高农民收入、保障粮食安全提供坚实支撑。会议海报摘要（199字）标题：高标准农田建设驱动农民增收：机制创新与路径突破研究价值作为乡村振兴与共同富裕的核心抓手，高标准农田建设通过资源升级-规模效应-成本控制-渠道拓展四位一体机制，显著提升农业效益与农户收入。关键发现基于全国多区域实证分析，揭示当前制约增收的四大瓶颈：①财政投入持续性不足

②设施管护责任虚化

③区域建设标准差异

④产业链增值转化薄弱。创新方案构建"四维驱动"治理框架：融资革新：PPP模式与碳汇交易结合的资金筹措体系效能升级：数字孪生技术赋能的精准建设管理系统长效管护："建管用"一体化智能运维平台价值释放：三产融合导向的农田增值开发模式实践启示提出"四高"战略路径：高起点规划布局、高质量设施基底、高效益潜能激活、高效率管理闭环，为破解农民增收困境提供可复制的制度工具箱。学术贡献首次建立高标准农田建设与农民增收的动态耦合模型，为农业现代化政策制定提供理论依据与实践范式。Deepseek赋能高效文献管理——从检索到知识图谱02DeepSeek赋能高效文献管理——从检索到知识图谱（1）：文献检索与筛选1.1智能语义检索技术原理对比图示：传统关键词检索vs.DeepSeek语义检索

"钙钛矿"→

仅匹配标题/摘要

"寻找提高光照稳定性的新型光伏材料"→

理解语义关联钙钛矿/有机太阳能电池

技术核心：基于MoE架构的文献语义理解模型动态调整检索范围（期刊等级/时间/学科权重）

1.2实战案例：材料学文献筛选任务：检索近3年"非铅钙钛矿太阳能电池稳定性"的高影响力文献操作步骤：#连接到DeepSeekAPI（需申请key）

importdeepseek_literatureasdslclient=dsl.Client(api_key="your_key")#构建语义检索指令

query={"主题":"非铅钙钛矿稳定性","约束条件":["排除铅基材料","优先选择实验类研究","影响因子>10的期刊","2019-2024年"]}#执行检索

results=client.search(query)#结果保存与筛选

results.filter(min_citations=50)results.export("筛选文献.csv",columns=["标题","作者","DOI","核心贡献"])

1.3高级筛选技巧代码片段：#多维度排序

results.sort_by("citation_count",ascending=False)results.sort_by("publication_date",ascending=False)#自动去重（基于语义相似度）

results.remove_duplicates(similarity_threshold=0.85)跨学科案例：医学：快速定位COVID-19病毒变异对疫苗有效性的研究社科：筛选"数字经济与乡村振兴"的田野调查报告智能阅读与笔记整理2.1文献解析核心功能技术架构：文献解析流水线：

PDF解析

→

关键信息抽取（假设/方法/结论）

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关联已有知识库

→

生成结构化笔记2.2实战案例：生物医学文献精读任务：解析《NatureMedicine》关于阿尔茨海默病生物标志物的论文操作步骤：

#上传文献并解析

doc=client.upload_pdf("alzheimer_biomarker.pdf")#生成结构化摘要

abstract=doc.summarize(focus="实验方法+主要结论",template="医学研究",output_format="markdown")#提取关键数据

tables=doc.extract_tables()figures=doc.analyze_figures()#生成交互式笔记

note=client.generate_note(content=[abstract,tables,figures],template="obsidian_template.md")note.save("文献笔记.md")输出示例2.3笔记自动化管理代码片段：#自动链接到Zoterozotero=connect_zotero(library_id=12345)zotero.add_item(title=doc.title,notes=note.content,tags=doc.keywords)#生成复习提醒（间隔重复算法）

schedule_review(doc_id=doc.id,intervals=[3,7,30],priority=plexity*0.8)案例：《扩大还是缩小？粮食主产区设立对城乡收入差距的影响》对上述文章进行文献解析，执行步骤如下：

关键信息抽取（假设/方法/结论）

→

关联已有知识库

→

生成结构化笔记

生成结构化摘要

，聚焦核心观点+方法创新+关联文献（3）：构建学科知识图谱3.1知识图谱构建流程技术路线：三元组抽取

→

实体消歧

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关系推理

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动态可视化

3.2实战案例：计算机视觉领域知识图谱数据源：100篇顶会论文（CVPR/ICCV）操作步骤：Step1：批量抽取知识三元组#从文献库抽取关系

triplets=[]forpaperincorpus:entities=paper.extract_entities(type=["方法","数据集","评价指标"])relations=client.analyze_relations(entities)triplets.extend(relations)#保存为CSVpd.DataFrame(triplets).to_csv("cv_triplets.csv")Step2：知识图谱可视化（Neo4j）cypher//创建实体节点

CREATE(:Method{name:"YOLOv8",year:2023})CREATE(:Dataset{name:"COCO",size:"330Kimages"})//创建关系

MATCH(y:Method{name:"YOLOv8"}),(c:Dataset{name:"COCO"})CREATE(y)-[r:EVALUATED_ON{metric:"mAP@0.5"}]->(c)//动态查询（查找替代数据集）

MATCH(m:Method)-[r]->(d:Dataset)WHEREr.metric="mAP@0.5"ANDd.size>"200K"RETURN,可视化效果：中心节点：目标检测分支1：方法演进（RCNN→FasterRCNN→YOLO系列）分支2：数据集生态（COCO→LVIS→Objects365）3.3图谱驱动的研究发现案例：发现"小样本目标检测"领域空白cypher//查找关联度低的节点

MATCH(n)WHEREsize((n)--())<3RETURNAS研究空白点

伦理与最佳实践数据安全：python#自动脱敏处理

doc.redact(patterns=["患者ID","机构地址"])完整流程1.文献管理的AI革新范式（理论认知）传统流程：

人工检索

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本地归档

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手动标注

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线性阅读

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碎片化笔记

DeepSeek流程：

智能语义检索

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自动知识抽取

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动态知识图谱

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关联推理

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假设生成2.四步构建领域知识图谱（全流程代码实战）案例：钙钛矿太阳能电池稳定性研究工具栈：DeepSeekAPI+Python+Neo4jStep1：智能语义检索（附可运行代码）importrequestsimportpandasaspd#DeepSeek学术检索API（sk-238234a220dc4298b1a4a4414645ba41）

defdeepseek_search(query):url="/v1/academic/search"headers={"Authorization":"Beareryour_api_key"}params={"query":query,"fields":"title,abstract,year,doi,citations","filter":"year>2018ANDcitations>50","size":100}response=requests.get(url,headers=headers,params=params)returnpd.DataFrame(response.json()['results'])#执行检索（示例：钙钛矿稳定性研究）

df=deepseek_search("perovskitesolarcellsstabilitydegradation")df.to_csv("literature.csv",index=False)Step2：知识三元组抽取（NLP处理）fromdeepseek_nlpimportTripletExtractor#初始化模型（需申请APIkey）

extractor=TripletExtractor(api_key="your_key")#批量抽取三元组

triplets=[]forabstractindf['abstract']:results=extractor.extract(abstract)triplets.extend([(s,p,o)fors,p,oinresults])#生成三元组表格

triplet_df=pd.DataFrame(triplets,columns=["subject","predicate","object"])triplet_df.to_csv("triplets.csv",index=False)Step3：知识图谱可视化（Neo4j实战）//创建节点

CREATE(:Concept{name:"钙钛矿",type:"材料"})CREATE(:Concept{name:"湿度敏感性",type:"缺陷"})//创建关系

MATCH(a:Concept{name:"钙钛矿"}),(b:Concept{name:"湿度敏感性"})CREATE(a)-[:HAS_DEFECT]->(b)//批量导入代码（使用APOC库）

CALLapoc.load.csv('triplets.csv')YIELDmapMERGE(s:Concept{name:map.subject})MERGE(o:Concept{name:map.object})MERGE(s)-[r:RELATION{type:map.predicate}]->(o)可视化效果：中心节点：钙钛矿太阳能电池一级关联：稳定性因素/改进策略/测试方法二级关联：材料组成-环境响应-性能衰减路径Step4：图谱驱动的研究洞察应用场景：缺口发现：定位孤立节点（如"自修复材料"研究稀少）趋势预测：#时序关系分析（代码片段）

trend_df=triplet_df.groupby(['predicate',df['year']]).size().unstack()trend_df.T.plot(figsize=(10,6))plt.title("钙钛矿稳定性研究趋势演化")假设生成：通过闭合路径推理（如A→B→C→A形成研究闭环）3.避坑指南与伦理规范技术陷阱：三元组噪声过滤：设置置信度阈值（extractor.extract(...,confidence=0.7)）图谱冗余控制：合并同义词（创建别名词典自动映射）学术伦理：必须人工验证AI发现的关系路径引用原始文献而非AI处理结果/从安装到实战！Citespace保姆级教程！citespace是一款文献梳理软件支持从主要来源（如WebofScience，Scopus，Dimensions，CNKI，CSSCI和其他一些来源）检索的书目和引文数据。能够把文件之间的关系，用科学知识图谱的方式可视化地展现在我们面前。/hu397313168/article/details/131939610/p/651586224数据分析——从问卷到模型03Part1：问卷数据清洗1.1典型数据问题与解决方案2实战案例：教育满意度问卷清洗原始数据特征：1000份问卷，含28个问题包含数值型（1-5评分）和文本型（开放问题）操作流程：importpandasaspdimportnumpyasnp#加载数据

df=pd.read_csv("edu_survey_raw.csv")#缺失值处理

print("缺失值分布：")print(df.isnull().sum())df['teaching_quality']=df['teaching_quality'].fillna(df.groupby('school')['teaching_quality'].transform('median'))#异常值检测

fromscipyimportstatsz_scores=np.abs(stats.zscore(df.select_dtypes(include=np.number)))df=df[(z_scores<3).all(axis=1)]#逻辑校验

df=df[~((df['age']<18)&(df['degree']=='博士')]#保存清洗后数据

df.to_csv("cleaned_survey.csv",index=False)Part2：量化分析建模2.1分析框架选择2.2案例：满意度预测模型数据：清洗后的教育问卷数据变量：因变量：overall_satisfaction（1-5分）自变量：teaching_quality,facilities,teacher_student_ratio等建模代码：

pythonfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#准备数据

X=df[['teaching_quality','facilities','teacher_student_ratio']]y=df['overall_satisfaction']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2)#训练模型

model=RandomForestRegressor(n_estimators=100)model.fit(X_train,y_train)#评估

print("测试集R²:",model.score(X_test,y_test))#特征重要性可视化

importmatplotlib.pyplotaspltplt.barh(X.columns,model.feature_importances_)plt.title("FeatureImportance")输出结果：R²=0.73关键因素：教学质量（58%）、设施水平（32%）Part3：质性文本分析3.1分析流程设计文本清洗

→

情感分析

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主题建模

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语义网络

3.2案例：开放题意见挖掘数据：问卷中的"其他意见"文本字段（500条）分析代码：分析结果：五大主题：课程设置（32%）、师资力量（28%）、硬件设施（22%）负面情感集中在"食堂服务"相关评论

importjiebafromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.decompositionimportLatentDirichletAllocation#文本清洗

defclean_text(text):text=re.sub(r"[^\u4e00-\u9fa5]","",text)#去除非汉字

return"".join(jieba.lcut(text))df['clean_text']=df['comments'].apply(clean_text)#情感分析（使用预训练模型）

fromsnownlpimportSnowNLPdf['sentiment']=df['clean_text'].apply(lambdax:SnowNLP(x).sentiments)#主题建模

tfidf=TfidfVectorizer(max_features=1000)X_tfidf=tfidf.fit_transform(df['clean_text'])lda=LatentDirichletAllocation(n_components=5)df['topic']=lda.fit_transform(X_tfidf).argmax(axis=1)#可视化

importpyLDAvispyLDAvis.enable_notebook()vis=pyLDAvis.sklearn.prepare(lda,X_tfidf,tfidf)vis3.3语义网络分析importnetworkxasnx#构建共现网络

window_size=3cooc=defaultdict(int)fortextindf['clean_text']:words=text.split()foriinrange(len(words)):forjinrange(i+1,min(i+window_size,len(words))):cooc[(words[i],words[j]))]+=1#创建图

G=nx.Graph()for(w1,w2),countincooc.items():ifcount>5:G.add_edge(w1,w2,weight=count)#可视化

nx.draw(G,with_labels=True,node_size=50,font_size=8)以下是为教学示例定制的模拟教育满意度问卷数据集，包含数值型与文本型字段，可直接用于练习数据清洗、建模与文本分析：模拟数据生成代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportrandomfromfakerimportFaker#初始化中文虚假数据生成器fake=Faker("zh_CN")np.random.seed(42)#生成1000条模拟记录data={#基础信息"user_id":[fake.unique.ssn()for_inrange(1000)],"age":np.random.randint(15,65,1000),"gender":np.random.choice(["男","女"],1000),"school":np.random.choice(["A中学","B大学","C职校"],1000),

#数值型评分（1-5分）"teaching_quality":np.random.randint(1,6,1000),"facilities":np.random.randint(1,6,1000),"teacher_student_ratio":np.round(np.random.normal(3.5,1.2,1000),1),"overall_satisfaction":np.random.randint(1,6,1000),

#文本型开放回答"comments":[fake.text(max_nb_chars=50)for_inrange(1000)]}df=pd.DataFrame(data)#---人工注入数据问题---#1.缺失值df.loc[np.random.choice(1000,50),"teaching_quality"]=np.nandf.loc[np.random.choice(1000,30),"comments"]=""#2.异常值df.loc[10,"age"]=150#不可能年龄df.loc[20,"teacher_student_ratio"]=20.0#异常师生比#3.逻辑矛盾df.loc[30,["age","school"]]=[12,"B大学"]#12岁大学生df.loc[40,["gender","comments"]]=["男","作为女生，我认为..."]#4.添加真实评论模板（覆盖不同情感）comment_templates=["教师授课认真但食堂饭菜质量差",#混合情感"实验室设备陈旧需要更新",#负面"校园环境优美师生关系融洽",#正面"课程设置不合理作业负担太重",#负面"辅导员非常负责关心学生"#正面]foriinrange(100,150):df.loc[i,"comments"]=random.choice(comment_templates)#保存数据df.to_csv("edu_survey_raw.csv",index=False)操作案例‌1.缺失值填充与标准化处理‌‌数据集示例‌：‌字段‌：用户年龄、月消费额、地区（含缺失值和非标准格式）‌数据样本‌：‌清洗需求‌：填充缺失年龄为均值，缺失消费额为中位数user_data.csv代码importpandasaspd#假设这是你的DataFramedata={'Age':[25,None,30,40],'MonthlySpend':[1500,2300,None,1800]}df=pd.DataFrame(data)#修改填充缺失值的方式df['Age']=df['Age'].fillna(df['Age'].mean())df['MonthlySpend']=df['MonthlySpend'].fillna(df['MonthlySpend'].median())print(df)代码importpandasaspdimportdeepseekdf=pd.read_csv('user_data.csv')#缺失值填充response=deepseek.clean_data(data=df,task="fill_missing",params={"method":{"Age":"mean","MonthlySpend":"median"}})#字段标准化response=deepseek.clean_data(data=df,task="normalize",params={"columns":{"Region":"upper"}})能够使用clean_data数据库的‌Python+DeepSeek实现‌：‌2.重复数据与异常值清洗‌‌数据集示例‌：‌字段‌：订单ID、商品价格、购买时间（含重复订单和异常高价）‌数据样本‌：‌清洗需求‌：删除重复订单过滤价格超过20,000的异常值orders.cvs‌Python+DeepSeek实现‌：#去重response=deepseek.clean_data(data=df,task="remove_duplicates",params={"subset":["OrderID"]})#过滤异常值response=deepseek.clean_data(data=df,task="filter",params={"condition":"Price<=10000"})针对deepseek.clean_data方法不可用的情况，需改用pandas和numpy实现重复数据与异常值清洗importpandasaspd#读取CSV文件df=pd.read_csv('orders.csv')#查看数据前5行和基本信息print(df.head())print(())#删除重复行（保留第一个出现的记录）df_cleaned=df.drop_duplicates(subset=['OrderID'],keep='first')#检查去重后数据量print(f"去重后剩余记录数:{len(df_cleaned)}")#过滤高价异常值df_final=df_cleaned[df_cleaned['Price']<=1000