本次文章主要包含以下培训课程：
课程一：
各企事业单位、高等院校及科研院所：
国家自然科学基金是目前我国各种基金制中评审过程相对最公正合理的一种基金，是否能获得自然科学基金的资助成为评价科研人员科研水平的重要标志之一，已成为各类职称评聘的必备条件。然而国家自然科学基金一向以申请难度高、中标率低著称。让您出师未捷真正原因是什么？客观原因——个人实力、研究经历不足？项目创新性不强？还是缺乏关键研究基础？主观原因——立项依据阐述不充分？有前期基础，但未能找到说服评审专家的核心「创新点」？研究方案有明显的漏洞？研究方法陈旧、落后，研究深度不够？还是标书撰写不规范，存在大量不该出现的「失误」？等等。本次学习班邀请长年工作在科研教学一线，具有丰富实战经验的导师作为主讲，该主讲人主持过多项国家自然科学基金、及其他科研项目。而且是长年担任多类基金评审的专家。该专家曾辅导过众多经验水平不足的科研人员获得国家自然基金、结合大量成功与失败的案例，传授实战技能，着重介绍国家自然基金标书撰写及提高中标率的方法。具体事宜如下：
2、从申请者和评审者的不同角度，汇总往年撰写、评审和辅导申请国自然基金的经验；
3、参加的学员课后可通过微信群继续同授课老师交流，长期获得指导，答疑的机会，课后提供终身免费答疑。
4、参加一次培训，以后本人可以终身免费参加相关现场及直播课程，不限次数！
5、此次课程限定40人，报名敬请从速。前20人报名可获得往届的培训视频及资料。
主讲老师来自国内知名的双一流高校教授、博士生导师。作为课题负责人成功获批国家自然科学基金项目10项、国家社科基金重大项目子课题5项、教育部重点项目10项、省部级其余项目10余项。发表SCI论文130篇，获授权国家发明专利15项，国际创新专利13项。主讲老师长期参与国家自然科学基金与多个省份基金和重大课题的评审，并多次受邀在国内高校进行申请书撰写讲座，对各类基金的申请中需要关注的重点环节的把握有许多独到的见解和第一手经验。
| 日 期
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时 间
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内容安排
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11月23日
（周六）
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9:00-12:00
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1、国家自然科学基金课题的评审程序
2、往年申请项目查项
3、申请方向选择
4、评审过程中的关注点及主要评审指标
5、申报前的准备工作
6、课题中标应该具备哪些基本条件
7、如何解读国家自然科学基金项目指南并分析年度趋势
8、如何构思及撰写国家自然科学基金课题申请书(重点)
9、项目题目
10、项目中英文摘要
11、科学问题属性
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14:00-17:00
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1、关键词
2、立项依据
3、参考文献
4、项目的研究内容
5、项目的研究目标
6、项目拟解决的关键问题
7、拟采取的研究方案
8、技术路线图
9、可行性分析
10、项目的特色与创新之处
11、年度研究计划及预期研究结果
12、国家自然科学基金课题申请书的范例分析
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11月24日
（周日）
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9:00-12:00
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1、如何撰写摘要？
2、如何撰写立项依据？
3、如何撰写国家自然科学基金研究内容，研究目标，关键科学问题，研究方案，技术路线？（重点）
4、如何撰写前期研究基础？
5、如何有效的组织项目参与者人员？
6、如何合理选择代表性研究成果？
7、如何写完成国家自然科学基金项目情况？
8、国家自然科学基金课题申请书的范例分析
9、案例性指出撰写国自然申请书的注意事项
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14:00-17:00
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1、如何合理选择基金申报口？
2、国家自然科学基金撰写常见问题分析
3、国家自然科学基金课题申请书的撰写范例分析
4、抽取10份学员的申请书进行评阅及讲解（领域不限）：从题目、摘要、立项依据、参考文献、研究目标、研究内容及拟解决科学问题、研究方案、技术路线、研究基础等角度评价申请书写作质量。各科研专业需要撰写及申请科研基金的高校师生及单位工程师均可参加。
5、课后提供免费解答及后续申请指导意见。
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A类：可获得中科软研（北京）科学技术中心颁发的课程结业证书；
B类：可获得教育部主管下属机构颁发的高级《国自然基金标书撰写师》专业技术人才职业技能证书，纳入委员会数据库，全国通用可查；
报名咨询联系人：
课程二：
2024年11月08日—11月10日
广州站+线上直播（腾讯会议）
第三场：
2024年11月22日—11月24日
北京站+线上直播（腾讯会议）
注：三场课程内容一样，根据自己情况选择报名其中一场即可，现场及线上直播同步进行，不方便到现场的学员，可以线上参加，名额有限，请尽快与我们联系报名，预留名额。
| 大章节
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小章节
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| 第一章：2024年AI领域最新发展介绍
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1. OpenAI最新模型-GPT4o介绍
2.GPT4o与ChatGPT3.5区别
3.国外大语言模型Claude3，Gemini，LLama3技术详解
4.国内大语言模型文心一言，通义千问，Kimi，智谱清言，星火认知使用介绍。
5.GPT4o的各种插件应用介绍
6.AI工具与科研应用的结合
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| 第二章：大语言模型（LLM）Prompt提示词高级使用技巧
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1. 大语言模型和搜索引擎的区别
2.PromptEngineering提示词工程介绍
3.（课堂动手练习）技巧1：角色扮演
4.（课堂动手练习）技巧2：使用不同的语气
5.（课堂动手练习）技巧3：给出具体任务
6.（课堂动手练习）技巧4：利用上下文管关联的特点
7.（课堂动手练习）技巧5：零样本思维链提示-提高模型逻辑推理能力
8.（课堂动手练习）技巧6：多样本思维链提示-提升模型模仿能力
9.（课堂动手练习）技巧7：自洽性-提升模型数学能力
10.（课堂动手练习）技巧8：生成知识提示-提升模型知识水平
11.如何写好一篇论文的提示词
12.如何与GPT交流科研问题
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| 第三章：GPT在教学/科研中的应用实战案例
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1.（课堂动手练习）使用GPT进行文献翻译
2.（课堂动手练习）使用GPT生成临床研究的数据表
3.（课堂动手练习）使用GPT识别公式并保存
4.（课堂动手练习）使用GPT将文章中的数据整理成表格
5.（课堂动手练习）使用GPT帮你进行文章内容分类
6.（课堂动手练习）使用GPT协助撰写工作报告
7.（课堂动手练习）使用GPT快速生成选择/填空/问答/判断题
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| 第四章：让GPT成为你的工作秘书
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1.（课堂动手练习）让GPT帮你整理文章数据
2（课堂动手练习）让GPT帮你进行数据处理
3.（课堂动手练习）让GPT帮你进行用户评论分类
4.（课堂动手练习）让GPT帮你优化工作总结
5.（课堂动手练习）使用GPT改进你的产品或服务
6.（课堂动手练习）使用GPT分析不同产品的差异
7.（课堂动手练习）向GPT寻求商业和营销意见
8.（课堂动手练习）让GPT帮你生成特定知识的测试题
9.（课堂动手练习）让GPT帮你写合同
10.（课堂动手练习）让GPT帮你写简历
11.（课堂动手练习）让GPT帮你进行模拟面试
12.（课堂动手练习）让GPT生成数学公式并保存
13.（课堂动手练习）让GPT根据特定数据生成图表
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第五章：GPT辅助论文搜索与阅读
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1. （课堂动手练习）利用GPT进行论文搜索
2.（课堂动手练习）论文拓展平台使用
3.（课堂动手练习）最好用的GPT论文阅读交流神器介绍
4.（课堂动手练习）RAG检索增强生成介绍
5.（课堂动手练习）利用GPT进行论文阅读总结交流。
6.（课堂动手练习）最好用的GPT论文翻译神器介绍
7.（课堂动手练习）利用GPT对论文中的公式讲解
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第六章：GPT辅助写作ABCD模型（通用方法论）
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1.（课堂动手练习）【A模式】GPT直接写（给定框架或者不给定框架）
2.（课堂动手练习）【B模式】GPT投喂式写作（指定引用内容的写作）
3.（课堂动手练习）【C模式】GPT模仿式写作（指定范文，给出观点，套用格式）
4.（课堂动手练习）【D模式】GPT连接论文数据数据库进行写作（搜索相关论文，参考相关论文内容）
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| 第七章：让GPT成为您的论文写作助手
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1.（课堂动手练习）利用GPT生成论文选题
2.（课堂动手练习）利用GPT辅助大纲撰写
3.（课堂动手练习）利用GPT辅助写摘要
4.（课堂动手练习）利用GPT辅助写前言
5.（课堂动手练习）利用GPT辅助写技术方法
6.（课堂动手练习）利用GPT辅助描述实验数据
7.（课堂动手练习）利用GPT辅助进行数据分析
8.（课堂动手练习）利用GPT辅助写结论
9.（课堂动手练习）利用GPT进行论文写作翻译
10.（课堂动手练习）利用GPT帮你生成完整的文献综述（附带真实参考文献）
11.（课堂动手练习）GPT写作过程中自动标注参考文献的2种方法
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| 第八章：GPT辅助科研论文优化
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1.（课堂动手练习）利用GPT辅助中英文论文润色
2.（课堂动手练习）利用GPT辅助论文润色并生成表格对比润色效果
3.（课堂动手练习）利用GPT进行论文降重的2种方案
4.（课堂动手练习）利用GPT提出论文审稿意见和具体修改方案
5.（课堂动手练习）如何判别文章是不是AI生成
6.（课堂动手练习）如何避免AI生成的文章被检测
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第九章：GPT在科研绘图中的应用
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1.（课堂动手练习）根据本地数据绘制散点图，折线图，柱状图，饼图等
2.（课堂动手练习）绘制不同特征之间的相关系数图
3.（课堂动手练习）绘制不同数据特征的多变量联合分布图
4.（课堂动手练习）绘制数据缺失值可视化图
5.（课堂动手练习）绘制不同模型算法的结果对比图
6.（课堂动手练习）绘制模型算法的ROC曲线图
7.（课堂动手练习）绘制特征重要性排序图
8.（课堂动手练习）其他各种图像的GPT自动绘图方法
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| 第十章：SCI论文解读及写作
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1.详细解读几篇经典SCI论文。
ChatGPT应用：将科研呢项目中的数据处理、分析、建模和可视化成果转化为学术论文，并利用ChatGPT优化论文写作流程。
2. 数据处理
描述：详述数据预处理、清洗和转换步骤。
ChatGPT应用：生成数据处理部分的文本描述，确保术语准确。
3.建模方法
描述：阐明模型选择、训练过程和参数优化。
ChatGPT应用：帮助撰写模型选择和优化策略的逻辑论述。
4.结果可视化
描述：展示关键图表，如准确率和ROC曲线，并解释其意义。
ChatGPT应用：生成图表的描述和解释，简洁明了。
5.成果讨论
描述：分析模型表现，讨论其在相关领域的应用潜力。
ChatGPT应用：生成对模型结果的深入讨论和潜在应用的描述。
6.论文撰写
ChatGPT应用：辅助撰写论文各部分，包括摘要、引言和结论，提高写作效率。
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| 第十一章：GPT在课题申报、论文选题及实验方案设计
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1.课题申请书撰写技巧及要点剖析（项目名称、关键词、摘要、立项依据、参考文献、研究目标、研究内容、研究方案、关键科学问题、可行性分析、创新点与特色之处、预期研究成果、工作基础等）
2.（课堂动手练习）利用GPT分析指定领域的热门研究方向
3.课堂动手练习）利用GPT辅助撰写、润色课题申报书的各部分内容
4.（课堂动手练习）利用GPT总结指定论文的局限性与不足，并给出潜在的改进思路与建议
5.（课堂动手练习）利用GPT评估指定改进思路的新颖性与已发表的类似工作
6.（课堂动手练习）利用GPT进一步细化改进思路，凝练论文的选题与创新点
7.（课堂动手练习）利用GPT给出具体的算法步骤，并自动生成算法的Python示例代码框架
8.（课堂动手练习）利用GPT设计完整的实验方案与数据分析流程
9.（课堂动手练习）利用GPT给出论文Discussion部分的切入点和思路
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| 第十二章：GPT的拓展应用
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1.（课堂动手练习）利用GPT自动创建精美PPT
2.（课堂动手练习）利用GPT根据文章内容或自定义大纲创建PPT
3.（课堂动手练习）利用GPT快速产出科普短视频
4.（课堂动手练习）利用GPT快速制作流程图
5.（课堂动手练习）利用GPT快速制作序列图
6.（课堂动手练习）利用GPT快速制作思维导图
7.（课堂动手练习）利用GPT开发聊天机器人
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| 第十三章：不会写代码也能成为编程高手
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1.（课堂动手练习）利用GPT实现某一特定功能的程序
2.（课堂动手练习）利用GPT对代码进行解释
3.（课堂动手练习）利用GPT进行代码纠错及修改
4.（课堂动手练习）利用GPT回答代码疑问
5.（课堂动手练习）利用GPT帮你优化代码
6.（课堂动手练习）利用GPT读取本地数据然后写代码
7.（课堂动手练习）利用GPT帮你提供完整项目代码并不断修正代码
8.（课堂动手练习）自动化GPT编程助手介绍
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| 第十四章：基于GPT完成的机器学习/深度学习项目案例
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1.（课堂动手练习）用GPT了解科研/项目相关知识
2.（课堂动手练习）用GPT优化科研/项目的设计
3.（课堂动手练习）用GPT解答科研/项目相关问题
4.（课堂动手练习）用GPT读取本地数据（Excel数据或CSV数据等）
5.（课堂动手练习）用GPT对科研/项目数据进行深度学习建模程序编写
6.（课堂动手练习）如何分析特征重要性（哪些特征对标签的影响最大）
7.（课堂动手练习）多种常用机器学习算法结果对比
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| 第十五章：GPT-4o功能详解
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1.（课堂动手练习）GPT-4o不同情绪的语音功能介绍
2.（课堂动手练习）GPT-4o联网功能介绍
3.（课堂动手练习）GPT-4o图像识别能力详细解析
4.（课堂动手练习）GPT-4o识别统计分析图并生成对应画图的代码
5.（课堂动手练习）GPT-4o识别图片中的表格数据并保存
6.（课堂动手练习）GPT-4o识别图片中的公式并进行编辑
7.（课堂动手练习）利用GPT-4o完成全自动数据分析、绘图、建模
8.（课堂动手练习）利用GPT-4o连接论文数据库
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| 第十六章：OpenAI最新o1系列模型详解
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1.o1系列模型的数学计算，编程，推理能力提升
2.o1系列模型的原理介绍
3.o1,o1-preview,o1-mini模型的特点和区别
4.o1系列模型与GPT-4o模型的对比
5.o1系列模型的提示词建议
6.（课堂动手练习）使用o1模型进行解密推理例子
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| 第十七章：GPT最新Canvas模式详解
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1.Canvas模式使用概述
2.Canvas核心功能介绍
3.（课堂动手练习）Canvas文本编辑-添加表情
4.（课堂动手练习）Canvas文本编辑-内容润色
5.（课堂动手练习）Canvas文本编辑-修改文本阅读水平
6.（课堂动手练习）Canvas文本编辑-调整文本调整长度
7.（课堂动手练习）Canvas文本编辑-提出文本修改建议
8.（课堂动手练习）Canvas文本编辑-选中特定内容进行提问或修改
9.（课堂动手练习）Canvas文本编辑-给文章内容添加参考文献
10.（课堂动手练习）Canvas代码编辑-添加程序注释
11.（课堂动手练习）Canvas代码编辑-添加程序日志
12.（课堂动手练习）Canvas代码编辑-修复程序错误
13.（课堂动手练习）Canvas代码编辑-转移到另一种语言
14.（课堂动手练习）Canvas代码编辑-代码审查
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| 第十八章：ChatGPT/GPT4接口Python程序开发学习
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1.（课堂动手练习）ChatGPT/GPT4接口程序基础
2.（课堂动手练习）使用API方式进行文章内容推断
3.（课堂动手练习）ChatGPT/GPT4接口的参数介绍
4.（课堂动手练习）用ChatGPT/GPT4程序接口制作聊天机器人
5.（课堂动手练习）用ChatGPT/GPT4程序接口制作订餐机器人
6.（课堂动手练习）用ChatGPT/GPT4程序接口快速提取1000篇文章内容
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| 第十九章：AI绘图工具Midjourney应用
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1.AI画图原理介绍
2.文生图和图生图介绍
3.CLIP模型和扩散模型介绍
4.（课堂动手练习）Midjourney使用介绍
5.（课堂动手练习）Midjourney提高分辨率及图像微调
6.（课堂动手练习）Midjourney参考别人的优秀作品进行绘图
7.（课堂动手练习）Midjourney图生图高级用法
8.（课堂动手练习）Midjourney的参数使用
9.（课堂动手练习）Midjourney科研作图应用
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| 第二十章：AI绘图工具StableDiffusion应用
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1. StableDiffusion工具介绍
2.StableDiffusion环境部署介绍
3.StableDiffusion工作界面介绍
4.（课堂动手练习）使用Lora模型产生写实人物图像
5.（课堂动手练习）图像的局部重绘
6.（课堂动手练习）StableDiffusion的插件系统介绍
7.（课堂动手练习）使用线稿图生成装修和建筑
8.（课堂动手练习）使用线稿图给图片上色
9.（课堂动手练习）产生特定姿态的人物图像
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| 第二十一章：GPT-4o科研绘图工具DALL-E3应用
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1.（课堂动手练习）DALL-E3模型介绍
2.（课堂动手练习）DALL-E3与GPT4结合使用
3.（课堂动手练习）DALL-E3中文提示词的使用
4.（课堂动手练习）DALL-E3根据上下文内容修改图片
5.（课堂动手练习）DALL-E3在图像中生成特定文字
6.（课堂动手练习）DALL-E3绘图结果的不断优化
7.（课堂动手练习）DALL-E3科研作图应用
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| 第二十二章：AI视频领域应用(Sora等)
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1.视频生成工具pika介绍及使用
2.视频生成工具runway介绍及使用
3.OpenAl最新视频生成模型Sora提示词介绍
4.OpenAl最新视频生成模型Sora使用介绍
5.阿里巴巴视频生成模型EMO介绍
6.最新视频生成模型可灵介绍及使用
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| 辅助课程
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1.课程总结及技术发展展望。
2.根据学员感兴趣的领域，讲解ChatGPT在该领域的应用方法
3.建立信群答疑群（课后提供终身免费答疑，提供一对一答疑）
4.配备AIGC/GPT/AI绘图/等教材，课后逐步提高能力。
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课程三：
| 课程章节
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主要内容
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| 第一章
MATLAB 基础编程串讲
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1、MATLAB 基础操作：包括矩阵操作、逻辑与流程控制、函数与脚本文
件、基本绘图等
2、文件导入：mat、txt、xls、csv、jpg、wav、avi 等格式
3、MATLAB 编程习惯、编程风格与调试技巧
4、向量化编程与内存优化
5、MATLAB 数字图像处理入门（图像的常见格式及读写、图像类型的转换、数字图像的基本运算、数字图像的几何变换、图像去噪与图像复原、图像边缘检测与图像分割）
6、案例讲解：基于手机摄像头的心率计算
7、实操练习
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| 第二章
MATLAB 2023a新特性简介
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1、实时脚本（Live Script）与交互控件（Control）功能介绍与演示
2、批量大数据导入及Datastore类函数功能介绍与演示
3、数据清洗（Data Cleaning）功能介绍与演示
4、实验管理器（Experiment Manager）功能介绍与演示
5、MATLAB Deep Learning Toolbox概览
6、MATLAB Deep Learning Model Hub简介
7、深度网络设计器（Deep Network Designer）功能介绍与演示
8、MATLAB与TensorFlow、PyTorch等深度学习框架协同工作功能介绍与演示
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| 第三章
BP 神经网络
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1、人工智能基本概念辨析（回归拟合问题与分类识别问题；有监督（导
师）学习与无监督（无导师）学习；训练集、验证集与测试集；过拟合
与欠拟合） 2、BP 神经网络的工作原理
3、数据预处理（归一化、异常值剔除、数据扩增技术等）
4、交叉验证与模型参数优化
5、模型评价与指标的选择（回归拟合问题 vs. 分类识别问题）
6、案例讲解：
（1）手写数字识别
（2）人脸朝向识别
（3）回归拟合预测
7、实操练习
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| 第四章
支持向量机、决策树与
随机森林
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1、支持向量机的基本原理（支持向量的本质、核函数的意义）
2、决策树的基本原理（信息熵和信息增益；ID3和 C4.5的区别）
3、随机森林的基本原理（为什么需要随机森林算法？广义与狭义意义下 的“随机森林”分别指的是什么？“随机”提现在哪些地方？）
4、知识扩展：支持向量机、决策树除了建模型之外，还可以帮我们做什 么事情？怎样解读随机森林的结果？
5、案例讲解：（1）鸢尾花 Iris 分类识别（SVM、决策树）
（2）基于随机森林的乳腺癌良性/恶性肿瘤智能诊断模型
6、实操练习
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| 第五章
变量降维与特征选择
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1、变量降维(Dimension reduction)与特征选择(Feature selection)
在概念上的区别与联系
2、主成分分析（PCA）的基本原理
3、偏最小二乘法（PLS）的基本原理
4、PCA 与 PLS 的代码实现
5、PCA 的启发：训练集与测试集划分合理性的判断
6、经典特征选择方法
（1）前向选择法与后向选择法
（2）无信息变量消除法
（3）基于二进制遗传算法的特征选择
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| 第六章
卷积神经网络
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1、深度学习与传统机器学习的区别与联系（神经网络的隐含层数越多越
好吗？深度学习与传统机器学习的本质区别是什么？）
2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核？CNN 的典型拓扑结构是怎
样的？CNN 的权值共享机制是什么？CNN 提取的特征是怎样的？）
3、LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet 等经典深度神经
网络的区别与联系
4、预训练模型（Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet 等）的下载
与安装
5、案例讲解：
（1）CNN 预训练模型实现物体识别
（2）利用卷积神经网络抽取抽象特征
（3）自定义卷积神经网络拓扑结构
（4）1D CNN 模型解决回归拟合预测问题
6、实操练习
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| 第七章
网络优化与调参技巧
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1、网络拓扑结构优化
2、优化算法（梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降、动量法、 Adam 等） 3、调参技巧（参数初始化、数据预处理、数据扩增、批量归一化、超参 数优化、网络正则化等） 4、案例讲解：卷积神经网络模型优化 5、实操练习
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| 第八章
迁移学习算法
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1、迁移学习算法的基本原理（为什么需要迁移学习？为什么可以迁移学
习？迁移学习的基本思想是什么？） 2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法
3、案例讲解：猫狗大战（Dogs vs. Cats） 4、实操练习
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| 第九章
生成式对抗网络（GAN）
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1、生成式对抗网络 GAN（什么是对抗生成网络？为什么需要对抗生成网
络？对抗生成网络可以帮我们做什么？GAN 给我们带来的启示）
2、GAN 的基本原理及 GAN 进化史
3、案例讲解：GAN 的 MATLAB 代码实现（向日葵花图像的自动生成）
4、实操练习
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| 第十章
循环神经网络与长短时
记忆神经网络
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1、循环神经网络（RNN）的基本原理
2、长短时记忆神经网络（LSTM）的基本原理 3、RNN 与 LSTM 的区别与联系
4、案例讲解： （1）时间序列预测 （2）序列-序列分类
5. 实操练习
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| 第十一章
基于深度学习的视频分
类案例实战
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1、基于深度学习的视频分类基本原理
2、读取视频流文件并抽取图像帧
3、利用预训练 CNN 模型提取指定层的特征图
4、自定义构建 LSTM 神经网络模型
5、案例讲解：HMDB51 数据集视频分类
6、实操练习
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| 第十二章
目标检测 YOLO 模型
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1、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系
2、YOLO 模型的工作原理
3、从 YOLO v1 到 v5 的进化之路 4、案例讲解：
(1) 使用预训练模型实现图像、视频等实时目标检测
(2) 训练自己的数据集：新冠疫情佩戴口罩识别 5、实操练习
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| 第十三章
U-Net模型
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1、语义分割（Semantic Segmentation）简介
2、U-Net 模型的基本原理
3、案例讲解：基于 U-Net 的多光谱图像语义分割 4、实操练习
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| 第十四章
自编码器
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1、自编码器的组成及基本工作原理
2、自编码器的变种（栈式自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器、卷
积自编码器、掩码自编码器等）及其工作原理
3、案例讲解：基于自编码器的图像分类 4、实操练习
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| 第十五章
讨论与答疑
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1、如何查阅文献资料？（你会使用 Google Scholar、Sci-Hub、
ResearchGate 吗？应该去哪些地方查找与论文配套的数据和代码？）
2、如何提炼与挖掘创新点？（如果在算法层面上难以做出原创性的工作，
如何结合自己的实际问题提炼与挖掘创新点？）
3、相关学习资料分享与拷贝（图书推荐、在线课程推荐等）
4、建立微信群，便于后期的讨论与答疑
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