一等奖 2024 Kaggl e The Learni ng Agency Lab - PII Data Detecti on 金牌 金山办公2024中文文本智能校对大赛 第二名 2024 法研杯 法律要素争议焦点识别 第二名 AFAC2024金融智能创新大赛 金融工具学习 三等奖 Googl e kaggl e全球专利文件短语相似性匹配 金牌 Googl e kaggl e全球自动问答比赛 性和权威性，并将关键资料整理形成表格。 3.生成PPT大纲：根据用户需求和收集到的资料，构建PPT大纲，明确每一页 的内容和结构。要有每个章节的题目和每个页面的标题及内容要点。第一层级为封面、目录页、 章节页标题，页面标题为第二层级，页面内容要点为第三和第四层级。关键内容可以用流程图呈 现。不少于30页内容。 4. 生成关键页面的流程图，针对部分核心页面内容，生成流程图。 输出内容及格式: 1、研究资料摘要，表格格式，包含报告主题、关键摘要、报告地址，不少

DeepSeek R1 能够准确对数据进行分类，从多个维度进行梳理和分析，借助可视化图表进行数据挖掘，基于分析结 果提供可行建议，但整体数据挖掘深度较浅，缺少对不同类型数据直接关联性的探究。 第一轮对话： 第二轮对话： （基于初步分析结果，选择其中一部分或某个方 向进行深入的数据挖掘） 提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 指令：我想让您担任学术期刊编辑，我将向您提供一份手稿摘要，您将向我提供 5 个好的研究论文英文标题，并解释为什 么这个标题是好的。请将输出结果以 Markdown 表格的形式提供，表格有两列，标题为中文。第一列给出英文标题，第二 列给出中文解释。以下文本为摘要： 【指令后加上文章的摘要】。 中-英、英-中互译指令 指令：我想让你充当一名科研类的英汉翻译，我会向你提供一种语言的一些段落，你的任务是将这些段落准确地、学术性 使用人工智能工具（如自然语言处理）以及有关有效写作技巧 的修辞知识和经验进行回复。我会给你如下段落，请告诉我是用什么语言写的，然后翻译。我希望你能以标记表的形式给出 输出结果，其中第一列是原文，第二列是翻译后的句子，每行只给出一个句子 所提供段落的语言是中文，以下是按要求的标记表格式翻译成英文的译文： Original (Chinese) Translation (English) 捕食

前言 www.hello‑algo.com 6 图 0‑3 运行代码示例 运行代码的前置工作主要分为三步。 第一步：安装本地编程环境。请参照附录所示的教程进行安装，如果已安装，则可跳过此步骤。 第二步：克隆或下载代码仓库。前往 GitHub 仓库。如果已经安装 Git ，可以通过以下命令克隆本仓库： git clone https://github.com/krahets/hello-algo 𝑇(𝑛) = 2𝑛(𝑛 + 1) + (5𝑛 + 1) + 2 完整统计 (‑.‑|||) = 2𝑛2 + 7𝑛 + 3 𝑇(𝑛) = 𝑛2 + 𝑛 偷懒统计 (o.O) 2. 第二步：判断渐近上界 时间复杂度由 𝑇(𝑛) 中最高阶的项来决定。这是因为在 𝑛 趋于无穷大时，最高阶的项将发挥主导作用，其他 项的影响都可以忽略。 表 2‑2 展示了一些例子，其中一些夸张 nums { count += 1 } return count } 值得注意的是，输入数据大小 𝑛 需根据输入数据的类型来具体确定。比如在第一个示例中，变量 𝑛 为输入数 据大小；在第二个示例中，数组长度 𝑛 为数据大小。 3. 平方阶 𝑂(𝑛2) 平方阶的操作数量相对于输入数据大小 𝑛 以平方级别增长。平方阶通常出现在嵌套循环中，外层循环和内层 循环的时间复杂度都为

前言 www.hello‑algo.com 6 图 0‑3 运行代码示例 运行代码的前置工作主要分为三步。 第一步：安装本地编程环境。请参照附录所示的教程进行安装，如果已安装，则可跳过此步骤。 第二步：克隆或下载代码仓库。前往 GitHub 仓库。如果已经安装 Git ，可以通过以下命令克隆本仓库： git clone https://github.com/krahets/hello-algo 𝑇(𝑛) = 2𝑛(𝑛 + 1) + (5𝑛 + 1) + 2 完整统计 (‑.‑|||) = 2𝑛2 + 7𝑛 + 3 𝑇(𝑛) = 𝑛2 + 𝑛 偷懒统计 (o.O) 2. 第二步：判断渐近上界 时间复杂度由 𝑇(𝑛) 中最高阶的项来决定。这是因为在 𝑛 趋于无穷大时，最高阶的项将发挥主导作用，其他 项的影响都可以忽略。 表 2‑2 展示了一些例子，其中一些夸张 num in nums count += 1 end count end 值得注意的是，输入数据大小 𝑛 需根据输入数据的类型来具体确定。比如在第一个示例中，变量 𝑛 为输入数 据大小；在第二个示例中，数组长度 𝑛 为数据大小。 3. 平方阶 𝑂(𝑛2) 平方阶的操作数量相对于输入数据大小 𝑛 以平方级别增长。平方阶通常出现在嵌套循环中，外层循环和内层 循环的时间复杂度都为

前言 www.hello‑algo.com 6 图 0‑3 运行代码示例 运行代码的前置工作主要分为三步。 第一步：安装本地编程环境。请参照附录所示的教程进行安装，如果已安装，则可跳过此步骤。 第二步：克隆或下载代码仓库。前往 GitHub 仓库。如果已经安装 Git ，可以通过以下命令克隆本仓库： git clone https://github.com/krahets/hello-algo 𝑇(𝑛) = 2𝑛(𝑛 + 1) + (5𝑛 + 1) + 2 完整统计 (‑.‑|||) = 2𝑛2 + 7𝑛 + 3 𝑇(𝑛) = 𝑛2 + 𝑛 偷懒统计 (o.O) 2. 第二步：判断渐近上界 时间复杂度由 𝑇(𝑛) 中最高阶的项来决定。这是因为在 𝑛 趋于无穷大时，最高阶的项将发挥主导作用，其他 项的影响都可以忽略。 表 2‑2 展示了一些例子，其中一些夸张 in nums) { count++ } return count } 值得注意的是，输入数据大小 𝑛 需根据输入数据的类型来具体确定。比如在第一个示例中，变量 𝑛 为输入数 据大小；在第二个示例中，数组长度 𝑛 为数据大小。 3. 平方阶 𝑂(𝑛2) 平方阶的操作数量相对于输入数据大小 𝑛 以平方级别增长。平方阶通常出现在嵌套循环中，外层循环和内层 循环的时间复杂度都为

前言 www.hello‑algo.com 6 图 0‑3 运行代码示例 运行代码的前置工作主要分为三步。 第一步：安装本地编程环境。请参照附录所示的教程进行安装，如果已安装，则可跳过此步骤。 第二步：克隆或下载代码仓库。前往 GitHub 仓库。如果已经安装 Git ，可以通过以下命令克隆本仓库： git clone https://github.com/krahets/hello-algo 𝑇(𝑛) = 2𝑛(𝑛 + 1) + (5𝑛 + 1) + 2 完整统计 (‑.‑|||) = 2𝑛2 + 7𝑛 + 3 𝑇(𝑛) = 𝑛2 + 𝑛 偷懒统计 (o.O) 2. 第二步：判断渐近上界 时间复杂度由 𝑇(𝑛) 中最高阶的项来决定。这是因为在 𝑛 趋于无穷大时，最高阶的项将发挥主导作用，其他 项的影响都可以忽略。 表 2‑2 展示了一些例子，其中一些夸张 i++) { count++; } return count; } 值得注意的是，输入数据大小 𝑛 需根据输入数据的类型来具体确定。比如在第一个示例中，变量 𝑛 为输入数 据大小；在第二个示例中，数组长度 𝑛 为数据大小。 3. 平方阶 𝑂(𝑛2) 平方阶的操作数量相对于输入数据大小 𝑛 以平方级别增长。平方阶通常出现在嵌套循环中，外层循环和内层 循环的时间复杂度都为

前言 www.hello‑algo.com 6 图 0‑3 运行代码示例 运行代码的前置工作主要分为三步。 第一步：安装本地编程环境。请参照附录所示的教程进行安装，如果已安装，则可跳过此步骤。 第二步：克隆或下载代码仓库。前往 GitHub 仓库。如果已经安装 Git ，可以通过以下命令克隆本仓库： git clone https://github.com/krahets/hello-algo 𝑇(𝑛) = 2𝑛(𝑛 + 1) + (5𝑛 + 1) + 2 完整统计 (‑.‑|||) = 2𝑛2 + 7𝑛 + 3 𝑇(𝑛) = 𝑛2 + 𝑛 偷懒统计 (o.O) 2. 第二步：判断渐近上界 时间复杂度由 𝑇(𝑛) 中最高阶的项来决定。这是因为在 𝑛 趋于无穷大时，最高阶的项将发挥主导作用，其他 项的影响都可以忽略。 表 2‑2 展示了一些例子，其中一些夸张 nums) { count++; } return count; } 值得注意的是，输入数据大小 𝑛 需根据输入数据的类型来具体确定。比如在第一个示例中，变量 𝑛 为输入数 据大小；在第二个示例中，数组长度 𝑛 为数据大小。 3. 平方阶 𝑂(𝑛2) 平方阶的操作数量相对于输入数据大小 𝑛 以平方级别增长。平方阶通常出现在嵌套循环中，外层循环和内层 循环的时间复杂度都为

可以，但需分阶段“榨干AI效率”，核心策略：框架复制+模块填充+数据嫁接。 分步解决方案： 第一阶段：5分钟——用AI暴力生成框架（目标：3000字） 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 第二阶段：20分钟——用AI批量填充模块（目标：6000字） 针对每个小节单独提问，例如： “写一段‘2.1 功能分区’的内容，要求包含自动化立体仓库、AGV调度中心、冷链专区的技术参数，用数据列表形式 么简单还不会”，不提问又担心后面全听不懂…… 场景1：课堂上突然跟不上了，怎么办 1.课堂当下（隐蔽求助） p 适用场景：课堂上随时快速跟进 p 操作技巧： Ø 在笔记软件中快速标注困惑点（如：“疑问：第二 步到第三步如何展开？”） Ø 输入精准问题： “隐函数求导例题：从方程x² + xy + y³ = 0推导 dy/dx，请展示完整的链式法则展开步骤，特别是分母 3y²的来源。” Ø 秒速获取步骤解析： 己带班级手工材料。同时想起丈夫出差前嘱咐的干洗店取 衣，冰箱牛奶已空需采购，下午3点部门汇报会需准备PPT，而此刻灶台上烧着的水即将沸腾。 p 第一步先问AI：这些事情我是否可能全部完成 p 第二步再问AI：如果能完成，哪些事情要优先 做，先后顺序是什么？ p 第三步继续问：是否有高效的工具或者办法我 可以使用？ p 第四部最后问：这个过程中有任何风险吗？如 何评估？ 较高难度：工作与生活平衡的决策支持

前言 www.hello‑algo.com 6 图 0‑3 运行代码示例 运行代码的前置工作主要分为三步。 第一步：安装本地编程环境。请参照附录所示的教程进行安装，如果已安装，则可跳过此步骤。 第二步：克隆或下载代码仓库。前往 GitHub 仓库。如果已经安装 Git ，可以通过以下命令克隆本仓库： git clone https://github.com/krahets/hello-algo 𝑇(𝑛) = 2𝑛(𝑛 + 1) + (5𝑛 + 1) + 2 完整统计 (‑.‑|||) = 2𝑛2 + 7𝑛 + 3 𝑇(𝑛) = 𝑛2 + 𝑛 偷懒统计 (o.O) 2. 第二步：判断渐近上界 时间复杂度由 𝑇(𝑛) 中最高阶的项来决定。这是因为在 𝑛 趋于无穷大时，最高阶的项将发挥主导作用，其他 项的影响都可以忽略。 表 2‑2 展示了一些例子，其中一些夸张 i++) { count++; } return count; } 值得注意的是，输入数据大小 𝑛 需根据输入数据的类型来具体确定。比如在第一个示例中，变量 𝑛 为输入数 据大小；在第二个示例中，数组长度 𝑛 为数据大小。 3. 平方阶 𝑂(𝑛2) 平方阶的操作数量相对于输入数据大小 𝑛 以平方级别增长。平方阶通常出现在嵌套循环中，外层循环和内层 循环的时间复杂度都为

前言 www.hello‑algo.com 6 图 0‑3 运行代码示例 运行代码的前置工作主要分为三步。 第一步：安装本地编程环境。请参照附录所示的教程进行安装，如果已安装，则可跳过此步骤。 第二步：克隆或下载代码仓库。前往 GitHub 仓库。如果已经安装 Git ，可以通过以下命令克隆本仓库： git clone https://github.com/krahets/hello-algo 𝑇(𝑛) = 2𝑛(𝑛 + 1) + (5𝑛 + 1) + 2 完整统计 (‑.‑|||) = 2𝑛2 + 7𝑛 + 3 𝑇(𝑛) = 𝑛2 + 𝑛 偷懒统计 (o.O) 2. 第二步：判断渐近上界 时间复杂度由 𝑇(𝑛) 中最高阶的项来决定。这是因为在 𝑛 趋于无穷大时，最高阶的项将发挥主导作用，其他 项的影响都可以忽略。 表 2‑2 展示了一些例子，其中一些夸张 _ in nums { count += 1; } count } 值得注意的是，输入数据大小 𝑛 需根据输入数据的类型来具体确定。比如在第一个示例中，变量 𝑛 为输入数 据大小；在第二个示例中，数组长度 𝑛 为数据大小。 3. 平方阶 𝑂(𝑛2) 平方阶的操作数量相对于输入数据大小 𝑛 以平方级别增长。平方阶通常出现在嵌套循环中，外层循环和内层 循环的时间复杂度都为