据统计，科研人员约三分之一的工作时间都花在查阅和梳理文献上，这不仅效率低下，还容易遗漏重要信息，尤其在信息爆炸的今天，海量的文献资料让科研人员不堪重负。综合性能优势：在创意写作、问答、编辑、摘要等任务中，DeepSeek-R1表现出色，非考试类智能处理能力强大，在AlpacaEval 2.0和ArenaHard中胜率分别达87.6%和92.3% ，满足科研人员在不同科研环节的多样化需求。DeepS

首个大模型发布：2024年1月5日，DeepSeek发布首个大模型DeepSeek LLM，包含670亿参数，在2万亿token的数据集上进行训练，数据集涵盖中英文，展现出了在推理、编码、数学和中文理解等方面的出色能力，其中DeepSeek LLM 67B Base超越了Llama2 70B Base，DeepSeek LLM 67B Chat在中文表现上超越了GPT-3.5。例如，在训练技术方面

例如，企业的销售报表、财务报表、人力资源报表等，通常需要收集和整合大量的数据，并进行复杂的格式排版。使用DeepSeek，用户只需输入相关的指令，如“根据本季度各部门的销售数据，生成一份包含销售额、销售增长率、市场份额等指标的销售报表，并以表格形式输出”，DeepSeek即可快速生成相应的表格。例如，在生物学实验中，科研人员可以输入“根据本次实验中不同实验组的细胞生长数据，生成一份包含细胞数量、生

本文聚焦于DeepSeek与中国知网在学术论文写作关键环节的协同应用。深度剖析二者结合生成论文摘要、研究背景、国内外研究现状的原理、方法及优势，并探讨其在语言润色、规范检查方面的作用。研究表明，这种结合不仅提升了论文质量，还为学术研究提供了全面且精准的支撑，为学术写作范式革新提供了有力依据。 一、引言 在学术研究领域，高质量的论文写作是知识传播与学术交流的关键。随着人工智能技术的发展，如DeepS

以Jupyter Notebook为例，它为用户提供了一个交互式的数据分析环境，用户可以在其中方便地编写、运行和调试Python代码，同时还能将代码、文本、图表等多种元素整合在一起，形成一个完整的数据分析报告。无论是初学者在学习过程中遇到的基础问题，还是高级用户在进行复杂项目开发时面临的技术难题，都能在这个社区中找到丰富的教程、详细的文档、活跃的论坛讨论以及大量的开源项目作为参考。未来，数据分析师

如果想要保存看板，方便后续查看和使用，可以按照以下步骤操作：先复制html代码，在桌面新建一个“文本文档”，将html代码粘贴进来，点击「文件」-「另存为」，修改文件名为「看板.html」，将「保存类型」设为「所有文件」，把「编码」改为「UTF-8」，最后「保存」即可。例如，在展示完成率、占比等数据时，自动将数据转换为百分比形式，并通过不同颜色对数据进行区分，如绿色表示达标，红色表示未达标，让用户

本研究深入探讨了DeepSeek与Markdown在AI内容创作中的应用，通过分析提示词策略、Markdown的应用方法以及两者融合的内容创作工作流程，得出以下结论：一是科学合理的提示词设计能够显著提高DeepSeek生成内容的质量和相关性，明确的任务描述、丰富的背景信息和具体的示例引导是有效提示词的关键要素；例如，在撰写一篇小说时，先提出“创作一篇关于爱情的小说大纲”，得到大纲后，再根据大纲中的

任务明确了工作内容；科研人员和相关从业者应根据不同的应用场景，灵活运用这些提问公式，不断优化与Deepseek的交互方式，充分发挥其在学习资源获取、实验设计、论文写作、研究规划等方面的优势，提升工作效率和研究质量，推动学术研究和实践工作的创新发展。若一名医学研究者询问关于实验设计的问题，却未表明医学专业背景，Deepseek可能提供通用的实验设计建议，而无法结合医学研究的特殊性，如伦理要求、临床样

比如在阅读一篇关于人工智能在教育领域应用的文献时，只需在DeepSeek中输入“总结以下文献的研究问题、研究方法、主要结论和创新点[粘贴文献内容]”，短短几分钟，就能清晰地了解该文献的核心要点，无需逐字逐句通读全文，大大节省了时间和精力。比如输入“根据已提供的5篇关于物联网在智能家居应用的文献，分析未被充分研究的领域：[文献列表主题]”，它会指出当前研究在技术应用局限性、用户体验研究不足等方面的问

3. 项目管理：协助项目经理拆解任务、设定目标、制定工作计划，如“请帮我拆解‘推出新产品’项目的主要任务，并为每个任务设置合理的截止日期”“生成一个关于市场调研的计划，包含研究方法、时间安排和预期结果”。3. 保持上下文记忆：在对话中反复提及之前的讨论内容，帮助DeepSeek记住上下文，使对话更顺畅，如“在我们上次讨论的基础上，请进一步展开关于‘AI与自动化’的部分，特别是它如何影响中小企业”。