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高效做科研(AI賦能科研全生命周期實操指南)

  • 作者：郭鑫//馬躍|責編:孫金鑫
  • 出版社：北京大學
  • ISBN：9787301374207
  • 出版日期：2026/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：337
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書專為科研人員打造，是一本聚焦AI工具賦能科研實操的應用指南。全書共13章，精選多個跨學科真實場景，覆蓋研究設計、數據採集、分析處理、報告撰寫、成果傳播等核心環節，助力科研人員從「知道AI工具」進階到「用好AI工具」，讓技術真正服務於研究本質。
    每個案例都以科研實踐中的真實需求為出發點，通過拆解研究場景的核心問題，提供針對性的工具選擇策略、分步驟操作指南及適配的提示詞模板，讓讀者能快速對應自身研究痛點，直接套用方法解決實際問題。本書注重構建「工具鏈協同思維」——從研究報告修訂時的多維校驗，到文獻綜述階段的高效資料整合，再到數據處理環節的精準分析，以及報告撰寫等全流程優化，每個研究環節都搭配合適的工具組合方案，形成「問題定位—工具匹配—操作落地—效果復盤」的完整科研鏈路，確保AI工具科學地融入研究全流程，完成從思路到成果的高效轉化。
    無論你是初涉科研的學生、深耕某一領域的研究者，還是跨學科合作的科研人員，本書都將帶你通過真實案例看懂且用好AI工具，借助提示詞掌握應用邏輯，通過工具組合提升科研效率。科研的突破往往始於效率的提升，而AI工具正是幫你釋放創造力、聚焦核心問題的關鍵助力，讓每一項研究都能更高效地走向深入。
作者介紹
郭鑫//馬躍|責編:孫金鑫
目錄
第1章  開啟科研新範式：AI賦能科研全景解讀
  1.1  人工智慧在科研中的應用
    1.1.1  文獻綜述與分析
    1.1.2  數據收集與處理
    1.1.3  實驗設計與優化
    1.1.4  結果分析與可視化
    1.1.5  論文撰寫與編輯
  1.2  科研中常見的AI工具介紹
    1.2.1  ResearchRabbit
    1.2.2  Scholarcy
    1.2.3  AMiner
    1.2.4  ReadPaper
    1.2.5  Connected Papers
    1.2.6  Julius
    1.2.7  QuillBot
    1.2.8  Paperpal
    1.2.9  SciSpace
  1.3  科研中選擇與使用AI工具的原則
    1.3.1  工具選擇的基本原則
    1.3.2  工具組合的優化策略
    1.3.3  AI工具使用的常見誤區與解決方法
  本章小結
第2章  精準定位研究方向：AI輔助高效選題
  2.1  研究主題選擇的背景與方法論
    2.1.1  研究主題選擇的重要性
    2.1.2  常用的研究主題選擇方法
    2.1.3  文獻綜述法概述
    2.1.4  使用德爾菲法確定研究主題
    2.1.5  頭腦風暴法在研究主題選擇中的應用
    2.1.6  SWOT分析法的應用
  2.2  使用ResearchRabbit選擇研究主題
    2.2.1  ResearchRabbit簡介
    2.2.2  使用ResearchRabbit輔助確定選題
    2.2.3  使用ResearchRabbit推薦文獻
    2.2.4  通過ResearchRabbit可視化工具理解文獻關係
  2.3  使用Scholarcy輔助篩選研究主題
    2.3.1  Scholarcy簡介
    2.3.2  使用Scholarcy快速閱讀和總結文獻
    2.3.3  Scholarcy在研究主題篩選中的應用
    2.3.4  Scholarcy實際應用案例
  2.4  使用Connected Papers探索研究前沿
    2.4.1  Connected Papers簡介
    2.4.2  使用Connected Papers可視化文獻關係
    2.4.3  Connected Papers在研究主題選擇中的應用
    2.4.4  Connected Papers實際應用案例
  本章小結
第3章  高效梳理學術脈絡：AI賦能文獻閱讀與管理
  3.1  文獻綜述的背景與方法論
    3.1.1  文獻綜述的功能
    3.1.2  文獻綜述的方法與適用場景

  3.2  文獻粗讀工具
    3.2.1  使用TLDR this快速獲取文獻摘要
    3.2.2  使用Scite進行文獻評價
  3.3  文獻精讀工具
    3.3.1  使用AMiner搜集相關文獻
    3.3.2  使用小綠鯨輔助文獻閱讀與整理
    3.3.3  使用ReadPaper輔助文獻篩選和分類
    3.3.4  使用Scholarcy撰寫文獻綜述
    3.3.5  通過Connected Papers識別研究空白
    3.3.6  使用Zotero管理文獻引用
  本章小結
第4章  構建研究的基石：AI驅動研究假設與目標確立
  4.1  研究假設和目標制定的背景與方法論
    4.1.1  研究假設對科研方向的引導作用
    4.1.2  研究目標的明確和具體化
    4.1.3  常用的研究假設制定方法
  4.2  SciSpace幫助制定研究假設
    4.2.1  SciSpace簡介
    4.2.2  使用SciSpace分析現有文獻並生成假設
    4.2.3  SciSpace在跨學科知識應用中的作用
    4.2.4  SciSpace輔助發現新的研究假設
    4.2.5  SciSpace實際應用案例
  4.3  使用ChatGPT明確研究目標
    4.3.1  ChatGPT輔助設定具體研究目標
    4.3.2  ChatGPT在多次迭代中優化研究目標
    4.3.3  ChatGPT結合實際數據調整研究目標
    4.3.4  ChatGPT在識別和解決目標問題中的應用
  4.4  使用Experiment Planner設計研究框架
    4.4.1  Experiment Planner在實驗方法設計中的應用
    4.4.2  使用Experiment Planner生成實驗方案
    4.4.3  Experiment Planner實際應用案例
  4.5  使用ChatGPT評估研究假設的可行性
    4.5.1  ChatGPT在實驗條件評估中的應用
    4.5.2  使用ChatGPT評估資源與時間的可行性
    4.5.3  ChatGPT輔助風險評估和管理
    4.5.4  使用ChatGPT制定風險應對策略
  本章小結
第5章  洞悉方法內核：科研方法與AI工具融合應用
  5.1  研究方法設計的背景與方法論
    5.1.1  實驗設計的基本原則
    5.1.2  問卷調查法的應用
    5.1.3  案例研究法的特點與應用
    5.1.4  文本分析法的步驟與實例
  5.2  使用Neotrident優化實驗設計
    5.2.1  Neotrident簡介
    5.2.2  Neotrident在方法優化中的應用
    5.2.3  Neotrident實際應用案例
  5.3  使用Julius進行問卷數據分析
    5.3.1  Julius簡介
    5.3.2  使用Julius進行數據分析

    5.3.3  Julius在結果可視化中的應用
    5.3.4  Julius實際應用案例
  本章小結
第6章  優化研究設計路徑：AI賦能實驗規劃與文檔管理
  6.1  使用AI優化實驗方案與變數控制
  6.2  DeepSeek輔助實驗設計操作步驟
    6.2.1  DeepSeek生成實驗操作流程
    6.2.2  DeepSeek優化實驗細節
    6.2.3  DeepSeek在實驗操作中的實時指導
    6.2.4  結合DeepSeek進行實驗操作
  6.3  司馬閱在研究文檔管理中的應用
    6.3.1  司馬閱輔助文檔管理系統的建立
    6.3.2  使用司馬閱進行文檔分類和標注
    6.3.3  司馬閱在文檔檢索與查找中的應用
    6.3.4  結合司馬閱進行文檔管理的案例
  本章小結
第7章  重塑數據獲取流程：智能化數據收集與整理
  7.1  數據收集的背景與方法論
    7.1.1  數據收集在科研中的關鍵作用
    7.1.2  數據抽樣方法概述
    7.1.3  數據採集技術簡介
    7.1.4  數據收集過程中的倫理考量
  7.2  使用DeepSeek規劃數據收集方案
    7.2.1  DeepSeek數據收集功能介紹
    7.2.2  DeepSeek生成數據收集計劃
    7.2.3  使用DeepSeek優化數據收集流程
    7.2.4  DeepSeek在數據收集預測試中的應用
    7.2.5  結合DeepSeek進行數據收集的案例
  7.3  DeepSeek輔助實地調查與數據採集
    7.3.1  DeepSeek生成實地調查方案
    7.3.2  使用DeepSeek指導數據採集
    7.3.3  DeepSeek在數據採集實時反饋中的應用
    7.3.4  結合DeepSeek進行實地調查的案例
  7.4  使用問卷星進行在線數據收集
    7.4.1  使用問卷星設計問卷
    7.4.2  使用問卷星管理在線數據收集
    7.4.3  在線數據分析中問卷星的應用
    7.4.4  結合問卷星進行在線數據收集的案例
  7.5  DeepSeek輔助確保數據採集的準確性
    7.5.1  DeepSeek在數據驗證中的應用
    7.5.2  使用DeepSeek進行數據質量評估
    7.5.3  使用DeepSeek輔助數據清洗與處理
    7.5.4  結合DeepSeek確保數據準確性的案例
  本章小結
第8章  深度挖掘數據價值：AI輔助數據分析與可視化呈現
  8.1  數據分析的背景與方法論
    8.1.1  數據分析在科研中的重要性
    8.1.2  數據分析方法概述
    8.1.3  數據質性分析方法簡介
    8.1.4  數據回歸分析的應用

  8.2  使用DataCleaner進行數據預處理
    8.2.1  DataCleaner簡介
    8.2.2  DataCleaner在數據清洗中的應用
    8.2.3  使用DataCleaner進行數據標準化處理
    8.2.4  DataCleaner輔助處理數據缺失值
    8.2.5  結合DataCleaner進行數據預處理
  8.3  使用Julius進行統計分析
    8.3.1  Julius在統計分析中的角色
    8.3.2  使用Julius生成統計分析方案
    8.3.3  使用Julius進行數據描述性統計
    8.3.4  Julius在數據推斷性統計中的應用
    8.3.5  結合Julius進行統計分析的案例
  8.4  DeepSeek輔助質性數據分析
    8.4.1  DeepSeek在質性數據編碼中的應用
    8.4.2  使用DeepSeek進行主題分析
    8.4.3  DeepSeek在質性數據解釋中的輔助作用
    8.4.4  結合DeepSeek進行質性數據分析
  8.5  通過DeepSeek進行數據可視化
    8.5.1  DeepSeek數據可視化能力介紹
    8.5.2  使用DeepSeek生成數據可視化方案
    8.5.3  DeepSeek在數據圖表製作中的應用
    8.5.4  結合DeepSeek進行數據可視化的案例
  本章小結
第9章  把握研究的核心：使用AI提煉與評估研究結論
  9.1  研究結論的背景與方法論
    9.1.1  研究結論在科研中的重要性
    9.1.2  研究結論的邏輯推導方法
    9.1.3  數據支持結論的分析方法
    9.1.4  研究結論有效性的評估標準
  9.2  DeepSeek輔助總結研究發現
    9.2.1  DeepSeek生成研究總結的要點
    9.2.2  使用DeepSeek整理研究發現
    9.2.3  通過DeepSeek優化總結內容
    9.2.4  DeepSeek在總結中的應用案例
  9.3  使用Explainpaper進行研究假設的驗證
    9.3.1  Explainpaper在假設驗證中的角色
    9.3.2  使用Explainpaper進行數據驗證
    9.3.3  使用Explainpaper輔助進行假設驗證
    9.3.4  結合Explainpaper進行假設驗證案例
  9.4  使用Paperpal撰寫研究結論
    9.4.1  Paperpal在結論撰寫中的作用
    9.4.2  使用Paperpal生成結論段落
    9.4.3  使用Paperpal對結論進行潤色
    9.4.4  通過Paperpal確保結論邏輯嚴謹性
    9.4.5  Paperpal撰寫研究結論的案例
  9.5  使用DeepSeek輔助提出未來研究建議
    9.5.1  DeepSeek未來研究方向識別
    9.5.2  使用DeepSeek生成研究建議
    9.5.3  通過DeepSeek優化研究建議
    9.5.4  DeepSeek提出研究建議的案例

  本章小結
第10章  高效呈現研究成果：AI輔助報告撰寫、潤色與排版
  10.1  研究報告撰寫的背景與方法論
    10.1.1  研究報告在科研中的作用
    10.1.2  研究報告的標準結構與要求
    10.1.3  學術寫作的基本原則與技巧
    10.1.4  報告撰寫過程中的引用管理
  10.2  使用Paperpal撰寫研究報告引言
    10.2.1  使用Paperpal生成引言的要點
    10.2.2  使用Paperpal優化引言內容
    10.2.3  通過Paperpal確保引言邏輯流暢性
    10.2.4  Paperpal撰寫引言的應用案例
  10.3  DeepSeek輔助撰寫方法與結果部分
    10.3.1  使用DeepSeek撰寫研究方法
    10.3.2  使用DeepSeek輔助方法與結果一致
    10.3.3  DeepSeek輔助撰寫方法與結果案例
  10.4  使用Paperpal編輯和潤色報告
    10.4.1  Paperpal在報告編輯中的作用
    10.4.2  使用Paperpal進行報告潤色
    10.4.3  通過Paperpal提升報告可讀性
    10.4.4  使用Paperpal編輯和潤色報告的案例
  10.5  使用SciSpace進行格式調整
    10.5.1  SciSpace簡介
    10.5.2  SciSpace在報告格式調整中的應用
    10.5.3  使用SciSpace生成符合不同期刊要求的格式
    10.5.4  SciSpace實際應用案例
  10.6  使用QuillBot進行抄襲檢測和改寫
    10.6.1  QuillBot簡介
    10.6.2  使用QuillBot進行抄襲檢測
    10.6.3  QuillBot在文本改寫中的應用
    10.6.4  QuillBot實際應用案例
  本章小結
第11章  精益求精之道：AI助力報告修訂與模擬同行評審
  11.1  研究報告修訂的背景與方法論
    11.1.1  研究報告修訂的重要性
    11.1.2  報告修訂的主要方法與步驟
    11.1.3  同行評審在報告修訂中的作用
    11.1.4  修訂后的報告質量評估方法
  11.2  使用豆包進行自我評審
    11.2.1  豆包在自我評審中的作用
    11.2.2  使用豆包發現報告中的問題
    11.2.3  通過豆包提供修訂建議
    11.2.4  豆包在自我評審中的應用案例
  11.3  使用ScholarAI輔助識別和修正錯誤
    11.3.1  ScholarAI在錯誤識別中的應用
    11.3.2  使用ScholarAI修正報告中的錯誤
    11.3.3  通過ScholarAI優化報告內容
    11.3.4  ScholarAI識別與修正錯誤的案例
  11.4  使用Paperpal改進報告結構
    11.4.1  Paperpal在報告結構改進中的作用

    11.4.2  使用Paperpal優化報告章節安排
    11.4.3  通過Paperpal確保結構邏輯性
    11.4.4  Paperpal改進報告結構的案例
  11.5  使用Paperpal模擬同行評審
    11.5.1  Paperpal在模擬同行評審中的作用
    11.5.2  使用Paperpal插件模擬同行評審
  11.6  使用Explainpaper輔助撰寫同行評審回復
    11.6.1  Explainpaper在評審回復中的應用
    11.6.2  使用Explainpaper生成評審回復內容
    11.6.3  通過Explainpaper優化評審回復
    11.6.4  使用Explainpaper準備評審回復的案例
  本章小結
第12章  放大學術影響力：使用AI提升成果傳播效果
  12.1  研究成果傳播的背景與方法論
    12.1.1  研究成果傳播的必要性
    12.1.2  學術傳播與公共傳播的區別
    12.1.3  研究成果的多渠道傳播方法
    12.1.4  傳播效果的評估與改進
  12.2  使用Paperpal撰寫學術文章
    12.2.1  Paperpal在學術文章撰寫中的應用
    12.2.2  通過Paperpal提升文章可讀性
    12.2.3  Paperpal撰寫發表文章的案例
  12.3  使用Kimi準備會議演講
    12.3.1  Kimi生成演講內容
    12.3.2  使用Kimi優化演講結構
    12.3.3  Kimi在演講排練中的應用
    12.3.4  Kimi準備會議演講的案例
  12.4  使用文心一言撰寫新聞稿
    12.4.1  文心一言在新聞稿撰寫中的作用
    12.4.2  使用文心一言生成新聞稿內容
    12.4.3  通過文心一言優化新聞稿語言
    12.4.4  文心一言撰寫新聞稿的案例
  12.5  豆包在社交媒體傳播中的應用
    12.5.1  豆包生成社交媒體內容
    12.5.2  使用豆包管理社交媒體發布
    12.5.3  通過豆包提升社交媒體影響力
    12.5.4  豆包在社交媒體傳播中的案例
  本章小結
第13章  恪守科研生命線：AI輔助倫理審查與風險評估
  13.1  研究倫理的背景與方法論
    13.1.1  研究倫理在科研中的重要性
    13.1.2  倫理審查的基本流程與核心原則
    13.1.3  數據隱私保護的原則與方法
    13.1.4  倫理風險的識別與管理
  13.2  使用千問審查倫理合規性
    13.2.1  千問在倫理審查中的應用
    13.2.2  使用千問輔助研究合規
    13.2.3  使用千問識別倫理問題
    13.2.4  千問審查倫理合規性的案例
  13.3  使用ScholarAI輔助撰寫倫理聲明

    13.3.1  ScholarAI生成倫理聲明內容
    13.3.2  使用ScholarAI優化倫理聲明
    13.3.3  通過ScholarAI輔助確保倫理聲明的合規性
    13.3.4  ScholarAI撰寫倫理聲明的案例
  13.4  使用Kimi分析倫理風險
    13.4.1  Kimi在倫理風險分析中的作用
    13.4.2  使用Kimi評估潛在倫理風險
    13.4.3  使用Kimi分析結果輔助制定風險應對策略
    13.4.4  Kimi分析倫理風險的案例
  13.5  千問在倫理審批中的應用
    13.5.1  千問在倫理審批流程中的角色
    13.5.2  使用千問生成審批所需文件
    13.5.3  使用千問優化審批流程
    13.5.4  千問在倫理審批中的案例
  本章小結

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