医学AI技术实操培训通知
各有关单位：目前，“医学+AI”已从技术探索进入规模化应用阶段，深刻改变临床科研模式，为解决科研效率低、数据挖掘不足等问题提供新思路。在健康中国战略推动下，临床科研正从经验驱动转向数据驱动，急需兼具临床与AI技能的复合型人才。为响应国家医工交叉战略，帮助医学科研人员掌握AI技术，提升实操能力，推动科研高质量发展，我中心定于2026年5月举办“医学科研人工智能技术实操与高质量成果打造”高级研修班，特邀中国科学院研究所、知名医院的实践专家，分享AI技术在医学科研中的实操技能。具体安排如下：一、主题、内容（一）
医学AI技术实操培训：构建智能科研新生态
目前，“医学+AI”已由技术尝试阶段进入广泛应用时期，临床科研工作正从依赖经验向数据驱动转变，具备临床知识与AI应用能力的复合型人才，已成为行业迫切需求。为帮助医学领域从业者解决科研效率低、数据处理难、成果产出慢等关键问题，快速掌握AI技术的实际操作方法，中国科学院人才交流开发中心计划于2026年5月开展“医学科研人工智能技术实操与高质量成果打造”高级研修课程，邀请中科院及知名医院的一线专家现场授课，系统讲解AI在医学科研中的具体应用路径。作为临床医生、医学研究人员或研究生，你是否也面临以下挑战：日常工作
AI技术助力教师科研能力提升 玉澜河小学第六期智能工具实战培训
AI赋能科研探索从选题到论文的实操路径玉澜河小学开展AI工具实操研训（第六期）为助力教师全面认识AI在学术研究各环节中的支撑作用，熟练运用智能工具完成课题选择、资料整理、研究方案设计、统计处理及论文创作等核心工作，切实提高教师科研工作的质量和规范性。日前，玉澜河小学分学科组织开展了第六期AI智能工具应用培训，旨在系统增强教师的数字化研究素养和学术写作水平。专业剖析，掌握AI研究利器培训启动阶段，周郑艳老师针对一线教师在论文撰写和课题研究中经常遇到的难题，逐一介绍多款主流智能研究工具。深入解读各平台的功能特
AI赋能Python数据分析、建模与论文撰写实战指南
视频课程已录制视频，购买后即可观看学习全套课件+视频教程+案例数据代码+随行导师群前言2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更是显现了OpenAI旨在
AI使用体会：从写作到编程再到思考
自AI刚兴起到现在，我用过不少AI产品，最后真正高频使用的其实只有寥寥几款。我常用AI的场景，主要有：公文写作、论文撰写、编程实现、排查代码里的bug、做题与答题、讨论哲学议题、处理统计工作、辅助简单计算，以及健康类信息检索。/01/ 写作类写作既是最容易被AI替代的方向，也是相对最难被AI彻底替代的领域。容易的原因在于，AI擅长模仿，能快速产出看上去很不错的内容。不容易的原因在于，当网络上逐渐充满同质化的AI文本后，那些不依赖AI完成的写作，往往更显真实。至于公文写作，本质上就是把工作任务尽快交付，只要
赋能医学研究：AI实操高级研修班助你打造科研智能体
各位临床医生、医学科研工作者以及研究生们，你们是否也曾面临这样的挑战：日常临床事务繁忙，科研时间被严重压缩，撰写高水平论文的目标遥不可及？面对浩如烟海的病历、影像数据，手动整理效率低下，深入挖掘数据价值如同大海捞针？渴望运用AI进行数据分析、构建预测模型，却因缺乏编程技能而止步不前？论文投稿屡屡受挫，科研项目申请书经过多轮打磨仍未获批，日益激烈的学术竞争让人倍感压力？听说AI能为科研提供助力，却不知从何入手，同时对数据安全和合规性存有疑虑？这些难题，人工智能正逐步提供解决方案。在国家“健康中国”战略的指引
AI助力课堂升级 智慧课题申报全攻略
近期培训计划成都站5月15日 成都+直播AI驱动 数智融合——智能体与数字人的深度应用及智慧课程建设申报指导（5/15·成都）长沙站5月22日 长沙+线上直播新标准下工程教育认证新版自评报告撰写精讲及案例分析（5/22·长沙）成都站5月30日 成都+直播AI驱动创新融合下的OBE教学设计、人才培养方案与大纲撰写全流程（5/29·成都）青岛站5月30日 青岛+直播从"养活虾"到"用好虾"：OpenClaw及AI智能体助力高校教师课题申报与论文写作
大学教师利用AI工具革新科研效率
点击箭头处“蓝色字”，关注我们哦！！AI正逐渐成为科研的得力助手，从文献检索到论文撰写，科研工作迎来了一场效率革命。2026年3月，中国科学院深圳先进技术研究院图书馆举办了“AI赋能科研”的培训讲座，重点介绍了智能引文分析工具Scite。这仅仅是AI助力科研的一个例子。中国科学院院士鄂维南表示：“AI for Science的关键基础设施已经初步建立，大规模、智能化的科研模式正从理论走向实践。”面对文献数量庞大、时间紧张和创新压力大的挑战，大学教师们现在可以通过AI工具全面提升科研效率，AI已成为科研人员