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AI賦能科研全流程(方法與實踐)

  • 作者：編者:周彥//王冬麗|責編:孫露露//王會明
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030858924
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：204
人民幣：RMB 53 元      售價：元
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內容大鋼
    人工智慧驅動的科學研究（artificial intelligence for science，AI4S）是利用人工智慧技術加速科學發現的新範式，近兩年受到極大重視並已產生廣泛影響。本書聚焦AI在科研全流程中的應用，為讀者提供全面且深入的科研智能方法與實踐指導，內容包括選題與文獻調研、數據獲取與預處理、數據分析與建模、實驗設計與驗證、科研寫作與發表等，並著重闡述AI賦能科研的倫理、規範與未來挑戰。
    本書堅持理論與實踐緊密結合，案例詳實豐富，旨在幫助科研人員系統掌握AI賦能的工具與方法，是開啟智能化科研新階段的實用指南，同時也適合研究生、高年級本科生及社會從業人員學習參考。
作者介紹
編者:周彥//王冬麗|責編:孫露露//王會明
目錄
第1章 導論：AI與科研範式變革
　1.1 AI賦能科研概述
　　1.1.1 傳統科研流程的瓶頸與挑戰
　　1.1.2 AI賦能科研效率躍遷
　　1.1.3 跨學科AI應用案例
　1.2 AI引發科研範式演進
　　1.2.1 科研範式的提出與意義
　　1.2.2 科研範式的發展歷程與核心特徵
　　1.2.3 第五範式的興起：AI4R&D（科研智能）
　　1.2.4 AI引發的科研範式變革
　1.3 AI科研工具的全景分類與選擇邏輯
　　1.3.1 主流AI科研工具清單
　　1.3.2 零代碼、低代碼、編程工具的適用場景
　　1.3.3 AI科研工具選擇決策樹
　1.4 AI4R&D的演化路徑
　　1.4.1 輔助層
　　1.4.2 協作層
　　1.4.3 創新層
  本章小結與實踐建議
  思考題
第2章 選題與文獻調研：從「好想法」到「真問題」
　2.1 AI賦能選題
　　2.1.1 AI賦能選題的原則
　　2.1.2 AI賦能選題的步驟
　　2.1.3 AI賦能靈感挖掘
　　2.1.4 實操案例
　2.2 AI賦能文獻調研
　　2.2.1 文獻調研概述
　　2.2.2 AI賦能文獻快速消化
　　2.2.3 AI輔助綜述寫作
　　2.2.4 實操案例
  本章小結與實踐建議
  思考題
第3章 數據獲取與預處理：高質量研究的基石
　3.1 數據獲取
　　3.1.1 數據獲取在科研中的作用
　　3.1.2 AI賦能數據獲取的優勢
　　3.1.3 常用AI數據獲取工具
　　3.1.4 AI數據獲取工具使用實踐
　3.2 數據清洗
　　3.2.1 數據清洗對象的類型
　　3.2.2 AI賦能數據清洗的優勢
　　3.2.3 常用AI數據清洗工具
　　3.2.4 AI數據清洗工具使用實踐
　3.3 數據標注
　　3.3.1 數據標注的應用領域
　　3.3.2 AI賦能數據標注的優勢
　　3.3.3 常用AI數據標注工具
　　3.3.4 AI數據標注工具使用實踐
  本章小結與實踐建議

  思考題
第4章 數據分析與建模：從數據到洞見
　4.1 從傳統統計到智能分析
　　4.1.1 數據類型與結構
　　4.1.2 傳統統計分析方法與局限性
　　4.1.3 AI賦能的數據分析方法
　　4.1.4 AI數據分析的平台與工具
　4.2 從傳統建模到智能建模
　　4.2.1 科研建模的基本類型與傳統方法
　　4.2.2 傳統建模方法的主要局限性
　　4.2.3 AI驅動的建模新範式
　　4.2.4 AI數據建模的平台與工具
　4.3 數據分析與建模在多學科領域的應用
　　4.3.1 工科領域的數據分析與智能建模
　　4.3.2 文科領域的數據驅動研究範式
　　4.3.3 理科領域的智能模型與科學發現
　　4.3.4 學科交叉與科研範式的智能融合
　4.4 模型輸出的解讀與可解釋性分析
　　4.4.1 AI驅動的混淆矩陣與指標生成
　　4.4.2 特徵重要性與AI解釋方法
　　4.4.3 從相關性到因果性
  本章小結與實踐建議
  思考題
第5章 實驗設計與驗證：AI助力乾濕實驗聯動
　5.1 AI優化實驗方案設計
　　5.1.1 傳統方法的局限與AI賦能價值
　　5.1.2 典型技術路線
　　5.1.3 智能設計平台與工具
　5.2 AI實現實驗自動化與異常預警
　　5.2.1 傳統方式的局限與AI的優勢
　　5.2.2 技術方法與實現途徑
　　5.2.3 AI工具與平台
　5.3 AI實現乾濕實驗聯動
　　5.3.1 傳統的乾濕實驗瓶頸與引入AI的作用
　　5.3.2 技術方法與實現途徑
　　5.3.3 AI工具與平台
　5.4 AI輔助實驗結果分析與科研協同
　　5.4.1 傳統方法的局限與引入AI的優勢
　　5.4.2 技術方法與實現途徑
　　5.4.3 操作案例
  本章小結與實踐建議
  思考題
第6章 科研寫作與發表：讓成果高效傳播
　6.1 AI賦能科研寫作
　　6.1.1 AI協同選題與文獻綜述
　　6.1.2 AI輔助論文撰寫
　　6.1.3 科研寫作AI糾錯體系
　6.2 圖表美化與數據可視化
　　6.2.1 圖表格式適配與數據可視化校驗
　　6.2.2 AI賦能進階優化

　6.3 AI賦能論文發表
　　6.3.1 發表前準備
　　6.3.2 投稿材料的AI標準化處理
　　6.3.3 同行評審應對與成果傳播賦能
  本章小結與實踐建議
  思考題
第7章 倫理、規範與未來：做負責任的AI使用者
　7.1 AI賦能科研的學術誠信紅線
　　7.1.1 學術AI違規的場景與表現形式
　　7.1.2 違規使用AI的學術危害與公信力影響
　7.2 AI使用的合規與違規
　　7.2.1 合規使用AI的典型案例與實踐價值
　　7.2.2 違規使用AI的警示案例與總結
　7.3 AI學術規範與責任邊界
　　7.3.1 AI使用規範
　　7.3.2 多元責任主體與邊界
　7.4 2030年AI科研新生態
　　7.4.1 AI學術應用的發展趨勢預測
　　7.4.2 實操工具與能力提升路徑
　7.5 做負責任的AI使用者
　　7.5.1 AI應用能力培養重點
　　7.5.2 學術誠信意識的強化路徑
　　7.5.3 AI使用者核心素養模型
  本章小結與實踐建議
  思考題
參考文獻

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