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本提示词专为科研项目申报与学术规划设计,通过结构化分析课题背景、目标、内容、技术路线与创新点,自动生成逻辑严密、符合学术规范的完整课题介绍框架。支持根据学科领域、研究深度和应用场景进行个性化调整,有效提升课题材料的专业性与说服力,节省研究人员撰写时间。

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变量说明

  • 课题基本信息
    课题的基本信息,包括名称、所属学科、核心研究问题及现有研究基础等
    示例:“课题名称:人工智能在医疗影像诊断中的应用研究;所属学科:计算机科学与技术、医学;核心研究问题:如何提升AI模型对罕见病的识别准确率;现有研究基础:已收集相关数据集,并完成初步算法验证。”
  • 研究深度要求
    课题研究的深度和类型要求
    示例:“应用基础研究”
  • 应用场景
    课题介绍材料的应用场景
    示例:“国家自然科学基金申报”
  • 预期成果类型
    课题预期产出的成果类型
    示例:“学术论文”
  • 研究时限
    课题计划的研究周期
    示例:“1-2年”
  • 经费预算级别
    课题经费的大致预算范围
    示例:“10-50万元”
  • 合作单位类型
    课题合作单位的类型
    示例:“高校”
  • 特殊伦理或合规要求
    课题研究中需要特别说明的伦理或合规事项
    示例:“本研究涉及患者影像数据,已通过伦理委员会审批,并承诺数据脱敏处理。”

使用场景案例

  • 医影联邦框架
    用于在自然科学基金与学术研究场景下自动生成包含背景、核心问题、研究内容、技术路线与创新点的医学影像联邦学习课题框架。强调小样本与可解释性诉求,便于快速形成评审友好的一页纸概览与实施蓝图,并可按基金要求一键映射至申报书结构。
  • 新能源调度
    面向企业与省部级项目的电力场景,侧重可落地的预测—调度一体化方案与原型系统产出。用例驱动API生成任务分解、里程碑、指标与评测数据需求清单,帮助在较短周期内形成可演示、可评审、可对接标准化测试环境的课题材料。
  • 写作复现教改
    聚焦教学改革快速申报与课程建设,API将输出包含课程目标、能力指标、教学活动设计、评价Rubric、资源建设与实施路径的完整框架,并匹配校内评审关注点与学科评估要素,利于跨学院协同与持续迭代。