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昭通大学

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评审效能瓶颈：需逐篇阅读论文，耗时费劲，尤其面对大量论文时难以两全效能与质量，且其中沉复性工作（如体式查抄、基础逻辑校验等）占比居高不下；

“科研论文分析师” 智能体

颁布日期：2025年07月24日

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需要痛点

评审效能瓶颈：需逐篇阅读论文，耗时费劲，尤其面对大量论文时难以两全效能与质量，且其中沉复性工作（如体式查抄、基础逻辑校验等）占比居高不下；
质量把控难题：学生论文普遍存在文件综述缺失、步骤论证不够扎实、结论较为空泛等问题。在创新性评估方面，重要依赖老师的主观经验，不足客观尺度作为支持，亟待有关工具提供辅助支持。

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解决规划

为论文阅读提供审核幼副手

大模型私有化部署，实现100%数据自主治理

支持论文阅读，AI智能提取论文提要与结构化分析；
支持全自动查沉与体式检测，AI支持多维度智能评估系统

实现AI智能与教育信息化结合

建设私有知识库，为讲授工作提供效能工具；
私有知识库建设，为老师论文审核提供多维评估凭据

功效价值

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高机能支持

部署高机能算力及模型，支持科研高水平成就产出

数据安全保险

100%实现数据自主性，数据不表流，安全靠得住

价值延长

实现私有知识库成立可延长做AI助力讲授

效能提升

削减沉复性评审工作，老师可专一于主题内容审核

上一案例运河基础及应急技术利用算力服务器采购，共拓交通大模型项目

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