Матричный анализатор пробелов
9-агентный анализатор геометрии пробелов
Матричный анализатор пробелов
9-агентный анализатор геометрии пробелов
Описание
Обнаруживает, классифицирует и обосновывает пробелы в литературе по 9 измерениям с использованием семантической близости и анализа геометрии пробелов. Преобразует исследовательский вопрос и 10–50 аннотаций в структурированный академический отчет с оценками уверенности, матрицей геометрии пробелов, графом взаимосвязей, стратегиями заполнения и готовыми к публикации шаблонами предложений. Этап: 2-этапный (Геометрия пробелов + Глубокий анализ) Под-агенты: 9 (6 обнаружения + 3 синтеза) Контрольная точка: Адаптивная — 1 для ≤20 аннотаций, 2 для >20 аннотаций Язык: Английский Компоненты структуры навыка: Метафора моста — математическая формулировка X ≠ Y, но X ≈ Y 4-регионная геометрия пробелов (Избыточность / Область пробела / Скрытый пробел / Нерелевантно) 9-агентная архитектура — Контекст, Метод, Переменная, Теория, Время, Результат, Семантический пробел, Композиционный пробел, Зависимый пробел Граф взаимосвязей — similar_to, belong_to, compose_with, depend_on Калибровка порога по дисциплине — социальные науки (0.60), инженерия (0.70), по умолчанию (0.65) Набор правил для включения или исключения элементов (5+5) Отбор на основе оценки уверенности — порог 70%+, максимум 3 пробела Образец текста, готового к публикации — четко помечено как созданное ИИ Адаптивная контрольная точка — механизм одобрения, автоматически настраиваемый в зависимости от количества аннотаций
Предпросмотр
1 / 2
Похожие скиллы
Посмотреть все
ИсследованиеТемы и пробелы исследований
Предлагает оригинальные и реалистичные темы исследований и пробелы в выбранной области на основе известных вам публикаций; для каждой темы формулирует черновик исследовательского вопроса и оценивает осуществимость. Для кого: аспиранты и исследователи, которые ищут тему для диссертации или статьи.
ИсследованиеАвтор библиометрии
Преобразует необработанные данные из VOSviewer или Biblioshiny (Bibliometrix/R) — частотность ключевых слов, кластеры сети цитирования, динамику публикаций по годам, распределение по странам, учреждениям и журналам — в готовый к публикации интерпретированный научный текст. Использует академический стиль, описывая направления развития литературы, а не просто повторяя исходные числа, и избегает предположений о причинно-следственных связях. Подходит исследователям, пишущим диссертацию или статью, которым нужен раздел библиометрического анализа, но сложно преобразовать исходные данные в академический текст. Применение: вставьте список кластеров и ключевых слов из VOSviewer или сводную таблицу из Biblioshiny; навык тематически называет и интерпретирует кластеры ключевых слов, а также оценивает сеть цитирования и структуру сотрудничества между странами.
Пайплайн критического письма
От расплывчатой идеи до проверяемого критического эссе с цепочками доказательств — полноценная AI-система для написания, охватывающая выбор темы, написание, цитирование и экспорт. Поддерживает китайский и английский языки. Оптимизирована с помощью AFP 3.1: пятиступенчатая вложенная архитектура, девятимерный количественный аудит Core B, адаптивный шаг, управление версиями Ratchet, сохранение состояния между сеансами и стратегия понижения при верификации материалов.
