选题总被批“缺乏创新点”？AI出手，让课题申报创新性飙升！

主要观点总结

本文介绍了AI工具在科研工作中的广泛应用，包括课题申报、选题、申报书修改、文献查找、实验设计、数据处理等方面的应用。文章强调了AI工具如ChatGPT和DeepSeek的重要性，能提高科研效率和质量。文章还介绍了一期关于AI在科研中应用的两日线上训练营的详细信息，包括主讲嘉宾、课程大纲、内容亮点等。

关键观点总结

关键观点1: AI工具在科研中的应用广泛，能提高效率和科研质量。

例如，在课题申报中，AI大模型的使用可以大幅提升数据分析与信息整合的效率，辅助研究者对复杂逻辑进行快速梳理，挖掘关键科学问题和创新点。

关键观点2: AI工具能辅助科研人员进行课题选题和追踪领域前沿进展。

借助AI的力量，申报者能够追踪和分析国内外的研究前沿，洞察具有研究价值的问题，有效避免选题滞后和创新性不足。

关键观点3: AI工具能应用于项目申报的多个阶段，如申报书的修改阶段。

在申报书的修改阶段，AI能够发现申报书中存在的不合理之处，并给出专业修改建议。

关键观点4: AI工具能提高日常工作和科研的多个方面的质量与效率。

除了项目申报，文献查找、追踪，实验设计、数据处理、图表制作、论文写作等方面都可以利用AI来提高质量与效率。

关键观点5: 有一期关于AI在科研中应用的线上训练营，提供学习和交流的机会。

该训练营聚焦全场景赋能，采取“学-练-用-辅”闭环体系，包括理论精讲、案例实战、实操演练和持续答疑等环节。主讲教师是人工智能领域的专业人员，具有丰富的研究和实践经验。

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