清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单用户在不同科研需求下得到充分支持。 增强版绘图功能:增强版具备绘图功能,可通过可视化 图示(如文献关键词共现图)直观展示综述内容,帮助 用户更好理解和呈现研究成果。 无数据检索:以现有真实数据库作为支撑,通过关键词 检索,自动搜集相关文献并生成综述报告,目前只支持 英文检索。 低重复率:结合现有查重机制与AI技术,在内容生成阶 段引入重复检测与优化策略,从源头上降低重复率风险, 所生成的综述普通重复率与AIGC重复率均在5%以下。 无限双语数据导入:支持中文与英文文献的导入,并且 文献数据量没有限制,能够轻松处理中文文献的系统性 梳理,以及国际文献的跨语言分析。 幻觉克服:以现有真实数据库作为支撑,借助由专家设 计撰写的提示词,精准规避AI生成中的幻觉问题。 高规范格式输出:所生成的综述文档格式规范、结构清 晰,符合学术论文标准,用户几乎无需进行二次整理。 中科院PubScholar平台 海量学术资源整合:包含约1.8亿条学术元数据,涵盖 科技论文、专利文献、科学数据等多个类别。超过 8000万篇资源可直接获取全文,包括2122万篇论文全 文和5878万篇专利全文。 无数据检索:以现有真实数据库作为支撑,通过关键词 检索,自动搜集相关文献并生成综述报告,支持中、英 文检索。 知网研学平台 “PubScholar”平台是由中国科学院开发 的公益学术平台,整合了国内外多种学术 资源。该平台提供文献检索、引用分析、0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 C# 版notation),表示函数 ?(?) 的 渐近上界(asymptotic upper bound)。 时间复杂度分析本质上是计算“操作数量 ?(?)”的渐近上界,它具有明确的数学定义。 函数渐近上界 若存在正实数 ? 和实数 ?0 ,使得对于所有的 ? > ?0 ,均有 ?(?) ≤ ? ⋅ ?(?) ,则可认为 ?(?) 给 出了 ?(?) 的一个渐近上界,记为 ?(?) = ?(?(?)) 。 如图 2‑80 码力 | 379 页 | 18.48 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 Dart 版notation),表示函数 ?(?) 的 渐近上界(asymptotic upper bound)。 时间复杂度分析本质上是计算“操作数量 ?(?)”的渐近上界,它具有明确的数学定义。 函数渐近上界 若存在正实数 ? 和实数 ?0 ,使得对于所有的 ? > ?0 ,均有 ?(?) ≤ ? ⋅ ?(?) ,则可认为 ?(?) 给 出了 ?(?) 的一个渐近上界,记为 ?(?) = ?(?(?)) 。 如图 2‑80 码力 | 378 页 | 18.46 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 Kotlin 版notation),表示函数 ?(?) 的 渐近上界(asymptotic upper bound)。 时间复杂度分析本质上是计算“操作数量 ?(?)”的渐近上界,它具有明确的数学定义。 函数渐近上界 若存在正实数 ? 和实数 ?0 ,使得对于所有的 ? > ?0 ,均有 ?(?) ≤ ? ⋅ ?(?) ,则可认为 ?(?) 给 出了 ?(?) 的一个渐近上界,记为 ?(?) = ?(?(?)) 。 如图 2‑80 码力 | 382 页 | 18.48 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 JavaScript 版notation),表示函数 ?(?) 的 渐近上界(asymptotic upper bound)。 时间复杂度分析本质上是计算“操作数量 ?(?)”的渐近上界,它具有明确的数学定义。 函数渐近上界 若存在正实数 ? 和实数 ?0 ,使得对于所有的 ? > ?0 ,均有 ?(?) ≤ ? ⋅ ?(?) ,则可认为 ?(?) 给 出了 ?(?) 的一个渐近上界,记为 ?(?) = ?(?(?)) 。 如图 2‑80 码力 | 379 页 | 18.47 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 Swift 版notation),表示函数 ?(?) 的 渐近上界(asymptotic upper bound)。 时间复杂度分析本质上是计算“操作数量 ?(?)”的渐近上界,它具有明确的数学定义。 函数渐近上界 若存在正实数 ? 和实数 ?0 ,使得对于所有的 ? > ?0 ,均有 ?(?) ≤ ? ⋅ ?(?) ,则可认为 ?(?) 给 出了 ?(?) 的一个渐近上界,记为 ?(?) = ?(?(?)) 。 如图 2‑80 码力 | 379 页 | 18.48 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 Ruby 版notation),表示函数 ?(?) 的 渐近上界(asymptotic upper bound)。 时间复杂度分析本质上是计算“操作数量 ?(?)”的渐近上界,它具有明确的数学定义。 函数渐近上界 若存在正实数 ? 和实数 ?0 ,使得对于所有的 ? > ?0 ,均有 ?(?) ≤ ? ⋅ ?(?) ,则可认为 ?(?) 给 出了 ?(?) 的一个渐近上界,记为 ?(?) = ?(?(?)) 。 如图 2‑80 码力 | 372 页 | 18.44 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 Go 版notation),表示函数 ?(?) 的 渐近上界(asymptotic upper bound)。 时间复杂度分析本质上是计算“操作数量 ?(?)”的渐近上界,它具有明确的数学定义。 函数渐近上界 若存在正实数 ? 和实数 ?0 ,使得对于所有的 ? > ?0 ,均有 ?(?) ≤ ? ⋅ ?(?) ,则可认为 ?(?) 给 出了 ?(?) 的一个渐近上界,记为 ?(?) = ?(?(?)) 。 如图 2‑80 码力 | 384 页 | 18.49 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 Rust 版notation),表示函数 ?(?) 的 渐近上界(asymptotic upper bound)。 时间复杂度分析本质上是计算“操作数量 ?(?)”的渐近上界,它具有明确的数学定义。 函数渐近上界 若存在正实数 ? 和实数 ?0 ,使得对于所有的 ? > ?0 ,均有 ?(?) ≤ ? ⋅ ?(?) ,则可认为 ?(?) 给 出了 ?(?) 的一个渐近上界,记为 ?(?) = ?(?(?)) 。 如图 2‑80 码力 | 387 页 | 18.51 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 Java 版notation),表示函数 ?(?) 的 渐近上界(asymptotic upper bound)。 时间复杂度分析本质上是计算“操作数量 ?(?)”的渐近上界,它具有明确的数学定义。 函数渐近上界 若存在正实数 ? 和实数 ?0 ,使得对于所有的 ? > ?0 ,均有 ?(?) ≤ ? ⋅ ?(?) ,则可认为 ?(?) 给 出了 ?(?) 的一个渐近上界,记为 ?(?) = ?(?(?)) 。 如图 2‑80 码力 | 379 页 | 18.48 MB | 10 月前3
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