当传统分析方法遭遇瓶颈时，AI图像分析技术正在为科研工作者打开一扇新世界的大门。或许，你与Nature子刊的距离，只差一位24小时在线的AI图像分析师。本文将从三大领域（医学、药学、环境学）切入，借助ChatGPT、豆包、Deep Seek、行学AI (https://xingxue-ai.com)工具，揭秘如何用AI解码科研图像中的隐藏规律，并提供可直接移植SCI论文的专业表述模板。

通过优化指令，AI 生成的受试者选择方案更加科学精准、可量化验证且符合伦理实践，这种结构化指令优化使受试者筛选的特异性得到提升，同时该入选标准的详细程度使得其被伦理委员会质疑的概率大大降低。通过对Prompt的进一步优化，我们得到了AI给出的建议，总样本量需要105例，每个剂量组需要35例受试者，其中试验组和对照组各18例。，需设计首次人体（First-in-Human）Ⅰ期临床试验，临床试验的主

在信息爆炸的时代，处理海量文献并从中提取关键信息，以及清晰地呈现复杂流程，成为了许多人面临的挑战。幸运的是，借助先进的人工智能工具和可视化软件，我们可以大幅提高这些工作的效率。今天，就为大家介绍如何联合ChatGPT/Deep Seek和X Mind梳理文献生成结构图，以及联合ChatGPT/Deep Seek和mermaid syntax生成流程图。

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