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前言
第1章 为何需要AI科研助理
 1.1 科研流程数字化
  1.1.1 科研信息超载与任务碎片化
  1.1.2 传统科研辅助工具的局限性
  1.1.3 对于科研，大模型有何优势
 1.2 AI科研助理的核心能力
  1.2.1 科研活动前期调研
  1.2.2 意图理解与任务规划
  1.2.3 文献聚合与知识抽取
  1.2.4 实验记录与数据建模
  1.2.5 论文撰写、润色与成果整理
 1.3 科研流程中各角色的任务划分
  1.3.1 课题负责人的主要工作
  1.3.2 研究生与研究助理的主要工作
  1.3.3 工程师的主要工作
  1.3.4 实验室运营人员的主要工作
 1.4 AI辅助的科研系统部署架构
  1.4.1 部署方案选择：本地私有化部署与开源部署
  1.4.2 多模态接口与插件生态构建
  1.4.3 知识中台结构
  1.4.4 数据安全性
 1.5 本章小结
第2章 科研任务的组织
 2.1 项目阶段划分
  2.1.1 科研任务生命周期
  2.1.2 工作包拆分
  2.1.3 任务优先级与排期
  2.1.4 多人任务协同
 2.2 时间敏感任务管理
  2.2.1 辅助构建阶段性KPI与预警机制
  2.2.2 科研日志管理
  2.2.3 进度滞后预警
  2.2.4 阶段性KPI构建、科研日志管理与进度滞后预警的AI辅助方法
 2.3 Agent驱动的任务自动生成与追踪
  2.3.1 将抽象的研究目标转化为具体的可执行节点
  2.3.2 多Agent角色协作机制
  2.3.3 Prompt结构化模板
 2.4 科研项目管理平台集成
  2.4.1 与Notion、Trello的API对接
  2.4.2 日志归档与版本控制方案
  2.4.3 成果导向式科研组织
 2.5 本章小结
第3章 文献检索与研究空白发现
 3.1 智能文献检索策略设计
  3.1.1 多语种检索与跨库比对
  3.1.2 语义增强检索
  3.1.3 检索意图识别与主题扩展
  3.1.4 结果过滤与权威度评估
 3.2 引文网络与主题演化分析
  3.2.1 共引分析与书目耦合分析
  3.2.2 主题聚类与关键词演化
  3.2.3 研究断裂点识别与新兴趋势标注
 3.3 文献内容结构抽取与三元组构建
  3.3.1 IMRaD结构自动识别
  3.3.2 方法、数据、结果结构解析
  3.3.3 本体标准与领域术语库构建
 3.4 多文献摘要与批量阅读支持
  3.4.1 基于Embedding的文献聚类
  3.4.2 多文献摘要生成技术
  3.4.3 问答式文献内容导航
 3.5 本章小结
第4章 科研成果整理与论文写作优化辅助
 4.1 将科研写作结构化
  4.1.1 IMRaD结构模板与段落生成
  4.1.2 Prompt工程
  4.1.3 内容、逻辑、引用链路控制方法
  4.1.4 生成内容的可控性与稳定性评估
 4.2 参考文献及引用管理
  4.2.1 引文定位与反向索引技术
  4.2.2 与Zotero、EndNote的数据同步
  4.2.3 BibTeX结构生成与引用格式校正
  4.2.4 引用准确性与上下文一致性检测
 4.3 多轮润色与语言优化机制
  4.3.1 学术风格增强与语言风格转换
  4.3.2 句法优化与逻辑连贯性评估
  4.3.3 段落重构
  4.3.4 全文术语一致性
 4.4 论文的标题、摘要与结论润色
  4.4.1 科学摘要生成
  4.4.2 多候选标题生成与评分机制
  4.4.3 论文结论撰写与评估
 4.5 常用的科技写作AI工具
  4.5.1 玻尔
  4.5.2 包阅AI
 4.6 本章小结
第5章 AI辅助工程类科研任务
 5.1 工程任务设计与流程控制
  5.1.1 任务阶段分解：需求、方案、实现、验证
  5.1.2 设计评审流程自动化
  5.1.3 版本演进与方案对比
  5.1.4 标准规范匹配与行业资料调取
 5.2 CAD、结构仿真与参数记录管理
  5.2.1 图纸元数据提取与结构识别接口
  5.2.2 仿真参数配置日志管理与自动归档接口
  5.2.3 与Ansys、COMSOL等仿真软件集成方式
 5.3 工程实验流程记录与操作规范
  5.3.1 实验SOP文档结构化生成
  5.3.2 多轮试验日志对比与结果分析
  5.3.3 异常样本识别
 5.4 专利撰写与表达优化
  5.4.1 专利三段式结构智能生成与校正
  5.4.2 技术背景分析
  5.4.3 权利要求书的撰写
  5.4.4 技术路线分析与功能模块说明
 5.5 本章小结
第6章 AI辅助理论类科研任务
 6.1 数学模型解构与公式自动编号
  6.1.1 数学模型结构解析与问题建模生成
  6.1.2 公式自动编号、LaTeX表达与代码转译
 6.2 AI辅助数学证明过程
  6.2.1 命题证明辅助
  6.2.2 逻辑跳跃补全
  6.2.3 与已有文献结果进行关联推理
 6.3 理论研究笔记管理
  6.3.1 研究问题梳理
  6.3.2 推论结果梳理
 6.4 理论类论文写作与审稿回复
  6.4.1 摘要、引言与简介
  6.4.2 正文梳理与逻辑复核
  6.4.3 公式、定理编号及全文引用一致性检测
  6.4.4 审稿意见分类与审稿反馈初稿撰写
 6.5 本章小结
第7章 AI辅助社科类科研任务
 7.1 问卷设计与访谈文本处理
  7.1.1 问卷结构生成
  7.1.2 开放型回答预分析
  7.1.3 多轮访谈记录转写
  7.1.4 响应质量控制与提示词优化
 7.2 文本编码、话语分析与语义归纳
  7.2.1 内容分析框架
  7.2.2 NVivo类编码辅助与主题标签归一
  7.2.3 案例研究中的事件链梳理
  7.2.4 不同语境下语义偏移识别与比对
 7.3 社会现象研究中的文献支持与概念引导
  7.3.1 理论模型对照
  7.3.2 研究议题关联
  7.3.3 文献立场归类与理论分析
  7.3.4 地域、群体、语境限定条件识别与归纳
 7.4 跨文化、政策研究与多语种支持
  7.4.1 多语言语料语义对齐与文化差异识别
  7.4.2 政策文件自动分类与观点抽取
  7.4.3 法规条文结构化与术语匹配机制
 7.5 本章小结
第8章 交叉学科科研任务中的AI应用
 8.1 跨学科研究特点
  8.1.1 多领域知识融合
  8.1.2 术语不一致问题
  8.1.3 不同研究方法论的兼容性问题
 8.2 自然科学与工程学科的融合
  8.2.1 生命科学与材料工程中的AI辅助研究
  8.2.2 环境科学与能源工程中的多源数据整合
 8.3 人文社科与计算技术的结合
  8.3.1 数字人文研究中的语料挖掘与知识重建
  8.3.2 AI辅助推演政策模拟与社会实验
  8.3.3 基于社会网络结构的舆情分析模型
 8.4 本章小结
第9章 AI辅助企业横向科研项目研发
 9.1 合同任务分解与交付计划追踪
  9.1.1 合同条款结构抽取与交付清单解析
  9.1.2 阶段性任务拆解与关键节点标注
 9.2 企业需求分析
  9.2.1 用户需求转化为技术任务框架
  9.2.2 多轮对话中需求冲突识别
 9.3 商业文档与成果包装生成
  9.3.1 项目方案书模板生成
  9.3.2 成果亮点提炼与竞品对比写作辅助
  9.3.3 白皮书、研究报告协同生成
 9.4 本章小结
第10章 进阶开发：科研平台与AI生态集成实战
 10.1 Notion与科研任务系统集成
  10.1.1 Notion数据库结构设计方案
  10.1.2 插件系统与AI对话集成
  10.1.3 日程、提醒、参考文献的融合
 10.2 Obsidian与知识库多维建构
  10.2.1 Markdown语义标注与知识标签体系
  10.2.2 Graph View图谱构建策略
  10.2.3 与大模型对话接口部署方式
  10.2.4 内容重用与笔记多源引用机制
 10.3 LangChain、RAG科研Agent构建
  10.3.1 Retrieval-Augmented Generation应用框架
  10.3.2 基于LangGraph的科研流程链条设计
  10.3.3 多Agent角色分工与上下文管理
  10.3.4 工具调用、数据库操作与交互任务设计
 10.4 云端部署与本地私有化部署选型
  10.4.1 ChatGPT、Claude、Yi模型的接口部署差异
  10.4.2 私有化大模型部署方案
  10.4.3 数据隔离与权限控制机制设计
 10.5 数据安全、隐私保护与维护机制
  10.5.1 数据加密与访问控制模型
  10.5.2 用户数据脱敏与权限分级策略
  10.5.3 模型日志保护与操作记录追踪
 10.6 本章小结
封底