🌟 课程一：关于举办“OpenClaw+Vibe Coding核心实战玩法，手把手教你本地部署与云端协同，“养”出隐私安全且强大的科研辅助”培训班
🌟 课程二：高水平学术论文写作的“破局”之道暨AI人机协同从前沿选题挖掘、智能写作工程、顶刊图表可视化、到精准选刊投稿与审稿博弈策略的一站式实践高级培训班
📢 在人工智能快速重塑科研范式的背景下，大语言模型、Agent系统与自动化科研工作流，正在深刻改变文献阅读、代码开发、数据分析、论文写作与科研协作的底层方式。面对模型快速迭代、工具形态持续演进的新局面，科研人员亟需从“会使用AI”进一步升级到“会配置AI、会组织AI、会让 AI参与科研工作流”，真正建立面向长期研究任务的个人智能科研系统。
📅 培训时间
2026年4月11日-12日（腾讯会议直播）
🎁 学员课前准备
1.安装好Python、Git、VS Code
2.准备至少1-2个可调用API的模型账号
3.准备安装或已安装OpenClaw、Cursor、Claude Code、Codex
4.自带一个科研题目、一份数据样例或2-3篇代表性论文，便于课堂演练
5.若计划实操本地部署，建议电脑具备较大内存或可连接GPU服务器
🎯课程结束后建议交付成果
1.一个已完成基础配置的OpenClaw科研环境
2.一份《科研任务-模型-Token 选型卡》
3.一份《本地大模型部署与接入说明卡》
4.一份《科研Agent编程工具对比表》
5.两个科研Skill初稿
6.一份《科研MCP接入蓝图》
7.一份《科研云端数据管理与下载流程模板》
8.一套个人多模型论文写作自动化流程图
9.一份《个人OpenClaw科研助手搭建方案》
⚡ 培训目标
1.独立完成OpenClaw的安装、配置、模型接入与基础使用
2.理解Token、上下文窗口、调用成本与模型能力边界
3.学会比较并选择不同大模型，尤其是DeepSeek与Qwen
4.掌握开源大模型本地部署的基本路径，如Ollama、LM Studio、vLLM的适用场景
5.学会建立科研数据的云端存储、快速下载与版本化管理流程
6.掌握Vibe Coding在科研编程中的正确工作方法
7. 学会用Agent完成科研数据可视化与结果解释
8.学会使用Cursor、VS Code、Codex、Claude Code完成科研代码任务
9.学会编写科研SKILL，理解MCP的扩展价值
10.设计一套属于自己的多模型论文写作自动化工作流
📢重点专题说明
1.如何讲清楚Token选择
1)Token 是模型处理文本的基本计量单位，不等于简单字数
2)选模型不仅看“聪不聪明”，还要看上下文、速度、成本和稳定性
3)真正高效的科研工作流通常是多模型分工，而不是只用一个最贵模型
4)要教会学员把高质量模型用在关键步骤，把高性价比模型用在重复步骤
2.中国两个大模型建议对比【建议重点对比DeepSeek与Qwen】
1)DeepSeek适合推理链、代码、数学与结构化任务
2)Qwen适合中文理解、通用办公、生态兼容和平台接入
3)教学中应强调“任务分工”而不是简单比较谁更强
3.如何讲好“养龙虾进行科研”【建议把“养龙虾”定义为】
1)长期培养一个懂你课题和工作习惯的科研助手
2)用规则、Skill、MCP、知识材料和模板持续迭代Agent
3)把每次科研实践沉淀成可复用的流程资产
4.本地部署与云端协同建议
1)敏感数据、私有材料和高频重复任务优先考虑本地模型
2)高质量推理、长文写作和复杂审阅可调用云端强模型
3)最实用的方案往往不是全本地或全云端，而是“本地保密 + 云端增强”的混合策略
🎁 会议赠送
📋 课程内容简要
📞 报名咨询
微信二维码：
📚 课程二
📢 SCI论文写作是科学研究成果传播和学术交流的重要途径，不仅是研究者展示创新性和学术贡献的核心方式，也是提升个人学术影响力和职业发展的关键手段。本课程对SCI论文从准备到投稿全流程进行讲解，包括文献检索和计量分析（VOSViewer、R bibliometrix）、文献高效管理（Endnote、Connected papers）、文献动态跟踪工具使用、论文问题切入点和想法idea提炼、论文框架和行文设计、论文图表设计和组合（R、Python）、各个板块（题目、摘要、引言、材料与方法、结果、讨论、结论）段落、句子的设计和布局、cover letter的写作模板、语法检查（Grammarly）、语言润色（chatGPT）、Graphical Abstract准备、Nature、Science及其子刊和顶刊的不同写作套路转换、目标期刊的研究和分析、不同风格投稿系统准备、理解同行审稿机制、修改意见处理等。全过程通过AI大模型辅助，提升SCI论文的写作效率和投稿命中率。
📅 培训时间
培训方式：（腾讯会议直播）
直播时间：2026年4月10日-11日、4月17日-18日
🎁 会议赠送
提供全部课程回放，建立助学群，长期辅助交流。
1个月ChatGPT会员【可同时使用Claude、Gemini、Grok等模型，无需科学上网】。
📞 报名咨询
微信二维码：
📚 课程三
📢 在人工智能高速发展的今天，大语言模型（LLM）正在以前所未有的速度重塑科研与高端知识工作的底层方式。然而现实是，大多数人仍停留在“简单对话式使用AI”的阶段，只是把AI当作一个更聪明的搜索工具，并没有真正将其转化为科研生产力，更谈不上系统性的创新能力提升。
科研真正的挑战从来不是“有没有答案”，而是：
如何高效整合信息、持续产生高质量IDEA，并把研究想法快速转化为可发表成果。
而这，正是大多数通用AI使用方式所无法解决的。
本课程是一门面向科研人员、研究生、博士生、高校教师以及高端知识工作者的系统化实战训练营，以“工具即生产力，Agent即科研合作者”为核心理念，带你从“使用AI”进阶到“构建AI系统”。课程将系统讲解如何将主流大语言模型深度融合进：
1.科研写作与论文生产流程
2.实验与科研数据分析
3.文献管理与知识体系构建
4.科研绘图与学术级可视化表达
5.多模型协作的创新型科研思考
6.基于NotebookLM 的研究资料整合、来源引用与可信推理
7.Google生态系统自动化科研工作流与AI Agent系统
通过真实科研场景与完整案例，你将学会如何让AI主动协助你思考、决策与创作，而不仅仅是被动回答问题。
通过本课程，你将不只是学会“使用AI”，而是能够真正做到：
1.构建属于自己的科研AI Agent，让AI成为你的长期研究助手
2.打造可持续复利的个人科研系统，知识与成果持续积累
3.显著提升科研效率与创新能力，减少重复劳动，专注高价值思考
4.让AI成为你稳定、可靠、可进化的科研合作者
这不是一门“教你玩AI的课程”，而是一门帮助你在AI时代建立长期科研竞争力的系统训练营。最后将总结Google Gemini（Nano Banana），AI Studio，Notebooklm等谷歌一系列生态系统，如何使用这些打造专属个人自动科研系统。
当前AI发展日新月异，大模型迭代速度显著加快，或许有一天人类终将被AI淘汰，但希望你我不是最先被AI淘汰的个人。
📅 培训时间
直播时间：2026年3月28日-29日、4月4日-5日（腾讯会议直播）
🎁 会议赠送
1个月ChatGPT会员【可同时使用Claude、Gemini、Grok等模型，无需科学上网】
🎯 培训方式
在线直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流
📋 课程内容简要
📞 报名咨询
微信二维码：
📢 科学研究的核心在于将复杂的思想和实验成果通过严谨的写作有效地传递给学术界和工业界。对于研究生、青年学者及科研人员，如何高效撰写和发表SCI论文，成为提升学术水平和科研成果的重要环节。本课程旨在帮助学员系统掌握从选题到投稿的全过程，提高论文撰写效率与质量，尤其是在当今AI技术迅速发展的背景下，如何利用现代AI工具辅助科研写作与投稿。
📊 一课程特色
一： AI深度赋能，重塑科研工作流
📅 培训时间
直播时间：2026年3月28日-29日（腾讯会议直播）
🎁 会议赠送
提供全部课程回放，建立助学群，长期辅助交流。
赠送1个月ChatGPT会员账号【可同时使用Claude、Gemini、Grok等模型，无需科学上网】
第一章、科技论文发表的整体认知
1、科技论文写作前期的重要性及其分类
SCI期刊体系与分区概览
高水平论文的核心要素：创新性、逻辑性、规范性
编辑与审稿人的关注点
如何避免“学术不端”和常见退稿原因
2、案例分享：展示一篇退稿论文与修改后被接受的版本对比
第二章、AI工具如何助力学术论文
1、研究主题确定及提高创新性
兴趣与背景：选择一个您感兴趣且有背景知识的研究领域。
创新性：选题和研究设计阶段如何提高学术创新性的方法。
研究缺口：找出该领域中尚未解决的问题或研究空白。
如何找研究缺口？
可行性：确保选题在资源、时间和技术上是可行的。
2、文献检索与整理及AI等工具的融合应用。
1)查阅文献
中文文献：提供背景信息。
英文文献：深入了解国际研究现状和进展。
2)文献综述：
全面阅读：查阅与您的研究主题相关的文献，了解现有的研究成果和方法。
总结现状：总结当前的研究现状，找出研究的不足和未来的发展方向。
文献管理：使用文献管理工具（如EndNote、Zotero）来组织和管理您的参考文献。
选择工具：使用AI驱动的文献检索工具，如Semantic Scholar、Google Scholar，或文献管理软件如Zotero。
分析趋势：使用VOSviewer等工具进行文献计量分析，识别研究热点和趋势。
总结研究空白：记录现有研究的主要发现和不足之处，确定研究的缺口。
3、研究设计、数据整理与分析及AI工具辅助
1)获取数据
收集数据：通过实验、调查或数据挖掘等方法获取数据。
数据质量：检查数据的准确性和完整性，处理缺失值和异常值。
2)研究设计：
研究目标：明确研究的目标和问题。
假设：提出研究假设或研究问题。
实验设计：规划研究的实验或数据收集方法，包括实验设计、样本选择、数据类型等。
3) 分析数据
数据转换：将数据转换为适合分析的格式，如标准化、归一化等。
数据分析：使用统计工具进行数据分析。
结合文献：对比已有文献，找出新发现和现象。
作图：通过图表展示数据结果，帮助解释发现。
工具：选择AI或者合适的软件和工具进行数据处理和分析，如SPSS、R、Python等。
第三章、论文结构与写作逻辑
1、思考文章的亮点
亮点：确定文章的独特贡献和创新点。
卖点：思考如何突出研究的价值和影响。
2、写出文章提纲
结构设计：制定论文结构，包括引言、方法、结果、讨论和结论。
细化内容：根据提纲展开具体内容。
3、科技论文的基本结构
IMRaD结构：Introduction, Methods, Results, Discussion。
1）题目
简明扼要：题目应简洁、直接，反映研究的核心内容。
关键词突显：突出研究的关键领域或主题，便于读者快速理解文章的重点。
2）关键字
核心概念：选择35个关键词，反映论文中的核心主题、技术或研究领域，方便文献检索。
通用与专用词结合：兼顾学术通用词汇和研究领域内的专用词汇。
3）摘要部分
背景介绍：概述研究背景和重要性，说明问题。
研究目的：清楚地阐述研究目的或假设。
研究方法：简要介绍数据来源、研究方法或实验设计。
关键数据与结果：展示最重要的研究发现或数据，突出创新点。
结论与意义：总结主要结论，并说明研究的学术或实际应用价值。
4）引言部分
立意高远：说明研究的重要性，提出问题。
现状综述：总结领域内已有研究和现存的不足。
研究创新点：简要说明研究的创新性或突破点。
5）方法部分
研究设计：详细描述研究步骤和方法。
数据来源：确保数据的可追溯性，说明采集方式及来源。
分析工具：介绍所用软件或统计方法，确保透明性。
对照实验：如果有对照实验，需详细说明对比标准和条件。
6）讨论部分
结果解释：结合数据深入分析，解释发现的意义。
研究贡献：对比领域内现有研究，突出研究的独特贡献。
局限性：分析研究的局限性和不足，讨论可能的误差来源。
未来研究：提出未来的研究方向和改进建议。
7）结论部分
关键结果总结：简明回顾研究的核心发现。
研究意义：讨论研究对领域或实际应用的影响。
工具：
AI工具通过分析文本的内容和逻辑，提出改进建议或自动进行优化，提升论文的整体结构和可读性。
Grammarly：帮助改进论文的语言风格、语法和句子结构，并提出简化冗长句子的建议。
Zotero ：参考文献管理工具结合 AI，可以自动格式化和检查引用，确保参考文献的准确性和一致性。
案例演示：对比一篇毕业论文章节与其改写成科技论文的结构（展示如何精简、聚焦问题、逻辑重组）。
第四章、高效、高质量的图表制作及AI辅助应用
1、如何制作清晰有效的图表
1）数据可视化的基本原则
明确目标：确定图表的目的，是展示趋势、比较数据、还是显示关系。
简洁明了：避免过多的装饰元素，确保数据和信息清晰易读。
数据校验：确保图表中的数据与原始数据一致，避免错误。
更新图表：当数据更新时，及时更新图表以反映最新的结果。
一致性：使用一致的颜色、符号和格式，以提高图表的整体性和可比性。
2）如何用图表展示实验结果并突出研究结论
选择合适的图表类型：
条形图/柱状图：适用于类别数据的比较。
折线图：展示时间序列数据的趋势。
散点图：显示变量间的关系。
箱线图：分析数据分布和异常值。
突出研究结论：
数据标注：在图表中标记关键数据点或趋势线。
对比分析：使用不同的颜色或样式区分不同的数据组。
注释和说明：在图表旁或下方添加注释，解释重要发现或趋势。
2、科技期刊地图制作
1）常见的“问题地图”类别
2）绘制SCI论文地图
绘图要素：颜色；数据；框架。
工具：专业地图制作软件ArcGIS等，R、Python等地图制作包，AI辅助工具。
3、图表的标注
标题：图表应有简明扼要的标题，说明图表展示的内容。
图例：为图表添加图例，以解释不同颜色或符号的含义。
轴标签：所有坐标轴应有清晰的标签和单位。
数据来源：注明数据的来源，特别是当数据来自其他研究时。
4、图表的格式
图表清晰：确保图表易于理解，突出关键数据点。
字体大小：图中字体最小不小于6pt（一般7pt）。
目标读者：根据目标读者的专业背景调整图表的复杂程度。
易读性：确保图表设计便于读者快速理解数据。
格式：
矢量格式（如SVG、PDF）：适用于图表，因为它们可以无限放大而不会失真。
位图格式（如PNG、JPEG）：适用于照片和复杂图像，但需要确保高分辨率。
分辨率：图表应具有高分辨率（一般为300 DPI以上），以保证在打印和数字发布时的清晰度。
5、图表的排版
位置：图表应放置在相关内容附近，并在图表下方或上方提供详细说明。
编号和引用：按照论文的图表编号规范进行编号，并在正文中引用每个图表。
6、遵循期刊的要求
格式规范：不同期刊对图表的格式和提交要求可能有所不同，需仔细阅读并遵守期刊的投稿指南。
参考文献格式：使用文献管理软件帮助整理。
7、高效制作高质量图表的工具
AI工具：AI 可以通过多种方式帮助进行图表的格式调整，以提高图表的可读性和美观度。
绘图软件：如Adobe Illustrator、CorelDRAW等，用于创建矢量图表。
数据分析工具：如Excel、R、Python（Matplotlib、Seaborn）等，用于生成和编辑图表。
科学绘图工具：如visio，Origin等，专为科学数据分析和图表设计而设计。
第五章、论文自我审查、修改与润色
1、自动校对
运行校对工具：用AI校对工具检查整个论文的语法和拼写错误。
修正错误：根据校对工具的建议进行修改。
检查一致性：确保论文中的术语和风格一致。
2、自我审查：
逻辑性：检查论文的逻辑结构和连贯性。
准确性：核对数据和结果的准确性。
3、同行评审：
反馈：请同事或导师对论文进行审阅，获取反馈意见。
修订：根据反馈意见对论文进行修订。
4、语言润色：
语言准确：检查语言的准确性和专业性。
格式规范：确保论文符合期刊或会议的格式要求。
工具：AI可以通过多种方式帮助进行论文的修改与润色，确保论文在语言表达、逻辑结构和学术规范等方面更加完善。
案例演示：选取中文论文“研究现状”部分，演示如何改写为SCI论文的Introduction（中英文对照）。
第六章、投稿及根据审稿意见进行修订、改进
1、查重与抄袭检测
2、选择合适的期刊
征稿范围：了解期刊的征稿范围和类型。
期刊水平：查阅期刊的影响因子和学术排名。
选择期刊：使用AI推荐系统选择合适的期刊。
检查要求：查阅期刊的投稿指南，确保符合要求。
3、投稿准备
准备材料：包括cover letter、Highlights等。
遵循格式要求：按期刊要求组织稿件。
4、审稿过程与修改
处理审稿意见：客观回答审稿人的问题，不回避问题。
修改稿件：根据反馈进行修订和改进。
案例分享：展示一封真实的投稿cover letter并逐段讲解。
案例演示：展示一篇被审稿人质疑的方法部分论文，逐条回应并最终被接受。
第七章、学术诚信与规范
1、学术诚信的重要性
典型的学术不端行为（如抄袭、伪造数据）
学术诚信的维护方法
2、数据隐私与版权
数据使用与保护
论文的版权问题
第八章、写作实操案例分析——从报告到论文
1、案例1（中文核心论文）
选取一份毕业论文
示范如何：压缩研究背景 → 突出研究问题 → 改写研究方法 → 精简结果 → 强化讨论 → 得到一篇中文核心论文
输出成果：论文框架大纲
2、案例2（SCI论文）
选取科研报告/已完成的实验数据
演示如何：确定目标期刊 → 改写题目与摘要 → 优化图表 → 撰写Introduction → 对照SCI写作标准优化
输出成果：SCI论文草稿框架
3、学员实操
学员带自己的毕业论文/报告
分组尝试“撰写引言+研究问题”部分
导师逐组点评
第九章、科研写作长期规划与提升
1、如何把课题组/研究方向的阶段性成果形成论文系列
2、从中文核心到SCI的“进阶路线”
3、建立科研论文写作习惯与论文库
4、常见问题与解决策略
1）选题不明确
2）文献综述不足
3）研究方法不当
4）数据处理不准确
5）结果讨论不足
6）结构不合理
7）语言表达不规范
8）引用不规范
9）结论不明确
10）缺乏创新性
……
5、总结与答疑
📞 报名咨询
微信二维码：
📢 本课程面向自然科学领域的研究生与科研工作者，不仅涵盖机器学习与深度学习的核心方法（如随机森林、XGBoost、CNN、LSTM、Transformer等），还特别强调其在真实科研场景中的严谨应用：从数据预处理、不确定性量化、可解释性分析，到时空建模。同时，课程前瞻性地探讨大模型如何与领域知识结合——例如通过微调通用视觉或时序大模型提升小样本预测能力，或利用生成模型（如GAN、扩散模型）进行高质量数据增强与情景模拟。
本课程的独特优势在于：以科学问题为牵引，融合经典统计思想、现代AI算法与前沿大模型理念；注重模型的可解释性、物理一致性与不确定性表达；并通过大量环境、气象、水文等典型案例，打通从算法理解到科研落地的全链条。无论您是希望夯实建模基础，还是探索AI for Science的创新路径，本课程都将为您提供兼具深度、广度与前瞻性的学习平台。
📅 培训时间
直播时间：2026年4月4日-5日、10日-12日（腾讯会议直播）
🎁 会议赠送
1个月ChatGPT会员【可同时使用Claude、Gemini、Grok等模型，无需科学上网】
📞 报名咨询
微信二维码：
END
Ai尚研修丨专注科研领域
科研技术云导师，Eay Scientific Research