Prompt: 请开展一项系统性、多维度的研究，全面分析中国社会阶层结构中的收入与财务状况分布，重点识别与刻画当代中国中产阶级的构成特征、规模演化、财富水平及可持续性。研究应基于近十年（2013–2023年）的纵向数据，采用“收入—资产—教育—职业”四维综合指标体系重构中国社会阶层模型，明确界定九个社会阶层（如顶层精英、富裕阶层、稳定中产、新兴中产、边缘中产、工薪阶层、城市流动人口、农村中产、底层群体）的操作性定义与量化阈值，并特别聚焦于“中产阶级”群体——需分别采用国家统计局相对标准（如城镇居民人均可支配收入的70%–200%）、李强-孙立平绝对收入标准（年家庭收入10–50万元）、以及OECD中产定义（收入在中位数75%–200%之间）进行交叉识别，比较其覆盖人群差异与重叠度。研究必须整合至少三个独立权威数据源进行三角验证，包括但不限于：中国家庭金融调查（CHFS）、中国综合社会调查（CGSS）、北京大学中国家庭追踪调查（CFPS）、国家统计局年度报告、西南财经大学财富报告、以及Wind、Bloomberg等商业数据库中的区域经济与消费金融数据。分析方法需采用混合研究路径：定量部分包括描述性统计、分位数回归、聚类分析与阶层流动性测算（如马尔可夫转移矩阵），以揭示收入分布动态与财富积累模式；定性部分需结合典型案例（如一线城市“新中产”家庭、新一线城市“夹心中产”、三四线“下沉中产”）进行结构化分析，并引用不少于15位经济学、社会学领域专家的公开论述或访谈资料作为补充。研究还需引入PESTEL宏观环境分析框架，评估政策（如共同富裕）、经济周期、人口结构、技术变革（如平台经济）、教育分层与房地产波动对中产稳定性的影响，并预测在不同经济增长情景下（高增长、中速转型、低速调整）中产规模与结构的未来五年（2024–2029年）演变趋势。最终报告需包含至少8个专业可视化图表（如阶层金字塔结构图、收入-资产散点矩阵、中产地理分布热力图、财务脆弱性指数雷达图），明确界定研究假设（如现有财税政策基本稳定、无重大系统性金融危机爆发），并提出具有理论贡献的“中国中产韧性指数”构建思路，以及针对金融机构、消费品企业与公共政策制定者的三项差异化实践建议。所有关键结论必须基于数据可验证逻辑，引用不少于30个权威文献与数据来源，确保研究具备学术严谨性与商业洞察力。

收集整理目前中国9阶层实际收入和财务状况，特别研究得出中国的中产有哪些特点，实际中产人数，财力等等


Prompt: 请基于全球公开金融数据库与权威行业报告，系统识别并验证截至2023年按总资产、市值、保费收入加权评分排名前十的跨国保险公司（如Allianz、AIA、Prudential plc、China Life International、MetLife、AXA、Zurich, Nippon Life, Manulife, Ping An International等），构建一个涵盖2018–2023年五年期间的多维度比较分析框架。研究须采用混合分析方法：定量部分包括对各公司融资结构（债务/股本比例、发债评级、资本充足率）、信用评级（标普、穆迪、惠誉三年平均）、复合年增长率（CAGR，基于保费收入、净利润、总资产三项指标）、分红兑现率（实际分红/预期分红比值）等关键财务指标的标准化统计分析，并运用主成分分析（PCA）对综合实力进行降维评分；定性部分需结合PESTEL框架评估各公司在华业务发展的宏观环境适应性，辅以至少三个典型市场进入案例的深度剖析（如友邦在大湾区的本地化策略、安联中国独资化进程、保诚“远景2025”中国布局），并引用不少于15条来自Bloomberg、S&P Capital IQ、McKinsey Insurance Reports、AM Best、中国银保监会公开文件及公司年报的独立信源进行交叉验证。研究必须明确定义“综合实力”为“财务稳健性（40%）+全球运营广度（20%）+资本效率（20%）+中国市场准备度（20%）”的加权指数，其中中国市场准备度需从现有业务规模、监管合规进展、数字化服务能力、中外合资/独资结构演变趋势四个子维度进行评分。最终交付物需包含一个综合评分表、三项核心指标的趋势对比折线图（建议以文本描述形式呈现图表逻辑）、以及基于SWOT-Scenario混合模型推演的未来五年（2024–2029）资产排名预测，明确指出最有可能跻身全球前五或在中国区资产规模翻倍的2–3家公司，并附具其战略动因与潜在风险预警。所有分析须假设中国金融开放政策保持连续性，不发生重大地缘政治中断或系统性金融危机。

收集整理目前国际综合实力前十的保险公司的相关资料，横向比较各公司的融资情况、信誉度、过往五年的增长幅度、实际分红、未来在中国发展潜力等维度，并为我评估出最有可能在未来资产排名靠前的2-3家公司


Prompt: 请撰写一份关于中国金融行业未来十年（2025–2035年）发展趋势的深度研究报告，重点识别在主要细分领域（包括但不限于投资银行、私募股权/风险投资（PE/VC）、固定收益、资产管理、金融科技、绿色金融与结构性融资）中最具增长潜力的方向，并基于多维度分析提出结构性判断与战略建议。研究应以历史回溯（2010–2024年）为基础，结合当前政策导向、技术演进与市场结构变化，构建未来趋势预测模型。分析需融合宏观经济学、金融工程、创新理论与政策研究的交叉视角，采用PESTEL框架解析政治、经济、社会、技术、环境与法律因素的影响，并运用波特五力模型评估各细分领域的竞争格局演变。研究方法须为混合方法：定量部分基于至少三个权威数据源（如Wind、Bloomberg、中国央行年度报告、CSMAR数据库）提供的近15年数据，进行面板回归分析与增长率趋势建模，关键指标包括年均复合增长率（CAGR）、资本回报率（ROIC）、募资规模、IPO退出效率、绿色信贷占比等；定性部分需整合不少于5个典型行业案例（如头部券商转型路径、头部PE机构布局科技赛道、银行理财子公司发展、碳中和债券发行机制创新等），并模拟专家访谈逻辑（基于公开演讲、白皮书与行业评论）以提炼关键洞察。所有结论必须经过多源数据交叉验证，且研究报告须包含至少8个专业可视化图表（如细分市场规模趋势图、政策影响热力图、竞争强度雷达图、技术渗透率预测曲线等），以及一个综合评分矩阵，用于横向比较各细分领域的“增长潜力指数”（需明确定义该指数的构成维度与权重分配逻辑）。最终报告应提出三项可操作的战略建议，分别面向监管机构、金融机构与资本投资者，并指出本研究的理论贡献（如对新兴市场金融结构演进模型的补充）与实践指导价值。研究假设应明确设定为“中国宏观经济保持中速增长（年均GDP增速4–5%）、金融开放政策持续推进、无重大地缘政治中断”，研究范围限定于中国大陆持牌金融机构及相关市场活动，不包括境外中资机构的离岸业务。

中国金融未来的发展趋势，未来哪一个细分领域（例如投行、pe、固收等）更有上升空间


Prompt: 请撰写一份关于2010年1月至2024年12月期间全球黄金价格动态演变及其未来三年（2025–2027年）趋势预测的研究报告，综合运用定量建模、基本面分析与地缘政治经济学视角，系统识别驱动金价的核心变量，并在此基础上构建多情景价格路径预测模型。研究必须基于至少三个独立权威数据源（如World Gold Council、Bloomberg Commodities Database、U.S. Federal Reserve Economic Data (FRED)、IMF International Financial Statistics），采集月度与日频数据，涵盖黄金现货与期货价格、实际利率（TIPS收益率）、美元指数（DXY）、全球央行黄金储备变动、地缘政治风险指数（GPR Index）、通胀率、VIX波动率指数等关键指标，所有数据需进行一致性校验与时间对齐处理。分析框架应融合技术分析（使用移动平均线、MACD、RSI等工具识别历史支撑/压力位，并通过斐波那契回撤与通道突破模型量化关键价位）、宏观基本面分析（基于多元回归与向量自回归VAR模型评估各驱动因子的弹性系数）以及PESTEL框架下的结构性环境扫描，特别关注美联储货币政策周期、去美元化趋势、主要新兴市场央行购金行为及气候政策对避险资产配置的影响。研究需包含至少两个历史典型案例的定性剖析（如2013年“缩减恐慌”时期的金价崩盘与2020年疫情初期的避险飙升），以增强因果推断的稳健性。最终报告须提供2025–2027年黄金价格的三种情景预测（基准、乐观、悲观），明确每一情景下的关键假设条件、价格中枢、年度波动区间，并标注未来三年内的关键动态支撑位与压力位（精确到美元/盎司），同时评估突破这些水平的概率与触发机制。交付成果必须包含不少于五张专业可视化图表（如价格与驱动因子相关性热力图、多情景预测路径曲线图、技术结构位标注图、驱动因子贡献度分解柱状图等），引用不少于15篇来自学术期刊（如*Journal of Commodity Markets*, *Energy Economics*）、国际组织报告或权威金融机构研报（如Goldman Sachs, World Bank）的参考文献，确保理论基础扎实。研究应明确提出三项具有可操作性的投资或政策建议，分别面向机构投资者、中央银行储备管理机构与大宗商品交易员，并在结论部分指出本研究的局限性与后续可拓展的研究方向。所有分析必须在“全球主要经济体货币政策保持相对稳定但地缘冲突频发”的基准假设下展开，若涉及极端情景（如美元体系剧烈重构或全球金融危机重现），需单独标注为非常规风险场景。

分析 2010 年至今的黄金走势，用思维导图告诉我黄金未来有可能的趋势，关键压力，关键支撑位置


Prompt: 请系统探究中国金融机构间投资借贷关系的网络结构特征及其与系统性金融风险生成与传播之间的动态关联机制，并基于多源数据与混合方法构建分层、分类的风险传染模型，以提升对金融体系脆弱性的识别与预警能力。研究需覆盖2013年至2023年中国主要金融机构（包括大型商业银行、股份制银行、城商行、证券公司、保险公司及信托公司）之间的直接与间接借贷关系，重点分析同业拆借、债券持仓、资管嵌套及担保链条四类核心借贷渠道，并利用复杂网络理论构建加权有向风险传染网络，识别系统重要性节点与关键传导路径。分析方法上，要求采用定量与定性相结合的混合研究范式：定量部分应基于银行间市场交易数据、上市公司债券持有数据、财务报表关联数据及金融监管披露信息，运用向量自回归（VAR）、格兰杰因果检验、动态条件相关（DCC-GARCH）模型以及基于机器学习的异常风险预警模型（如图神经网络GNN）进行时序与跨机构风险溢出测度；定性部分需结合2013年“钱荒”、2016年债市震荡与2020年永煤违约三个典型系统性风险事件，开展深度案例研究，并辅以不少于5位来自央行研究局、银保监会智库及头部券商风险管理部专家的半结构化访谈内容，提炼制度性与结构性风险放大机制。数据来源须包括但不限于Wind金融终端、CSMAR数据库、中国人民银行货币政策执行报告、中国金融稳定报告、上海清算所公开数据及国家企业信用信息公示系统，至少整合三个独立权威数据源进行交叉验证，必要时可通过合规爬虫技术采集公开的债券持仓穿透信息。研究需明确定义“系统性风险”的操作性指标，如边际预期损失（MES）、条件在险价值（CoVaR）、网络中心性指标（如入度、介数）等，并对不同类型机构（按资产规模、监管分类、业务模式）进行分组建模与对比分析，揭示异质性风险传导逻辑。最终交付成果需包含：（1）中国金融机构借贷网络的年度演化图谱与关键节点识别表；（2）基于历史数据回溯的压力测试结果与未来12个月风险传染情景模拟预测；（3）至少8个核心发现的结构化可视化呈现（如热力图、网络拓扑图、时间趋势图）；（4）不少于20篇权威文献（含至少8篇英文核心期刊论文）的理论综述与批判性评述；（5）针对监管层与金融机构的差异化政策建议与风控实践指南，强调宏观审慎监管工具优化与微观机构风险管理协同机制的理论贡献与现实可行性。研究假设应明确包括：监管框架基本稳定（不考虑极端制度变革）、信息披露真实完整（以公开数据为准）、市场参与者行为具有连续性。研究边界限定于国内持牌金融机构间的市场化借贷关系，不包含跨境资本流动或非持牌影子银行主体，但需讨论其潜在影响作为局限性说明。

调研国内金融机构之间的投资借贷关系与系统性风险的联系？对不同层次或类型的借贷关系和风险建模


Prompt:
请撰写一份系统性的深度研究报告，全面分析全球具身智能（定义为：具备物理形态、能通过感知-决策-行动闭环与环境交互的智能系统，如人形机器人、自主移动操作机器人等）的技术演进路径与产业竞争格局，时间范围涵盖2018年至2024年，并对未来五年（2025–2030）的技术突破与商业化拐点做出基于证据的预测。研究需识别至少四条主流技术路线（如模仿学习+高自由度执行器、端到端神经控制+仿真训练、模块化架构+通用AI基座、具身认知+多模态大模型驱动），从感知、决策、控制、人机交互、能量效率五个维度进行横向对比，并结合技术成熟度（TRL）与商业化成熟度（BRL）双轴评估模型量化各路线发展阶段。

针对每条技术路线，筛选出全球范围内至少3家代表性企业或研究机构（总计不少于12家），优先覆盖北美、东亚（中日韩）、欧洲三大创新集群，企业选择需满足：累计融资额超5000万美元或获得国家级重大科研项目支持。对每家企业，需详细剖析其技术路径的底层架构（如是否采用VLA模型、是否自研执行器、训练数据来源与规模）、核心产品迭代历史（从原型机到量产版本的关键节点）、商业化落地场景（如工业装配、物流分拣、家庭服务、特种作业）及实际部署规模，并评估其商业化进展所处阶段（试点、小批量、规模化、盈利）。融资情况需基于Crunchbase、PitchBook、Bloomberg Terminal及企业官方披露数据，整理融资轮次、金额、估值（如适用）、主要投资方背景（产业资本/VC/政府基金），并分析融资节奏与技术里程碑的关联性。团队情况需重点识别核心成员（CEO、CTO、首席科学家）的学术背景（如是否来自CMU、MIT、斯坦福、清华等具身智能高产机构）、产业经验（如是否来自波士顿动力、特斯拉、DeepMind、达闼等先驱企业），并评估团队技术延续性与创新能力。

研究方法需采用混合研究设计：以定性分析为主，结合不少于15个公开案例研究与3位领域专家（可基于公开访谈、播客、学术演讲内容）的观点提炼；同时辅以定量分析，构建企业技术-资本-人才三维评分模型，使用标准化指标进行打分与聚类分析，揭示领先者与追赶者的战略差异。所有数据需通过至少两个独立权威来源交叉验证，技术进展以IEEE Xplore、arXiv预印本、NeurIPS/ICRA/CVPR会议论文为依据，商业信息以Bloomberg、Crunchbase、公司年报、专利数据库（如Derwent Innovation）为准，政策环境参考各国国家机器人战略文件（如中国“十四五”机器人规划、美国国家人工智能倡议、欧盟Horizon Europe计划）。

报告最终需包含：（1）全球技术路线演进时间轴图谱；（2）代表性企业多维对比表格（涵盖技术路径、产品阶段、商业化场景、融资总额、核心团队背景、专利数量等10项指标）；（3）基于PESTEL框架的宏观环境对技术路线选择的影响分析；（4）至少3个深度案例研究（如Figure AI、优必选、特斯拉Optimus、智元机器人）；（5）理论层面提出“具身智能技术-资本-制度适配模型”解释不同区域发展差异，实践层面提出针对投资者、技术企业与政策制定者的差异化战略建议。全文需引用不少于40项权威文献与数据源，确保分析的学术严谨性与商业洞察力。

请帮我整理下目前全球具身智能发展的技术路线，以及各个路线的代表性公司，需要包括这些公司的技术路径，产品进度，商业化进度，融资情况，团队情况


Prompt: 请开展一项系统性研究，评估当前中国房地产市场持续低迷对地方政府财政收入的结构性影响程度，并预测未来三年在不同政策情景下的财政可持续性。研究需以2018年至2023年为历史分析周期，结合国家统计局、财政部年度财政报告、Wind数据库及各省市财政预决算公开数据等至少三个权威数据源，构建地方政府财政收入与房地产相关税收（包括土地增值税、契税、城镇土地使用税、房地产开发环节增值税及企业所得税）之间的定量关系模型，采用面板数据回归与时间序列预测方法进行实证分析。同时，选取东部（如江苏）、中部（如湖北）和西部（如四川）各一个典型省份开展对比案例研究，分析区域间财政对房地产依赖度的异质性及其背后的土地财政机制差异。研究应引入公共财政学与城市经济学交叉视角，结合PESTEL框架梳理宏观政策环境变化（如房地产税试点暂停、城投平台监管收紧、专项债扩容）对地方财政缓冲能力的影响，并通过半结构化专家访谈（模拟5位地方财政部门或智库研究人员观点）补充定性洞察。研究假设包括：中央转移支付规模保持相对稳定、短期内不推出大规模房地产税改革、土地出让收入继续下滑10%-15%。最终报告需包含至少8个数据可视化图表（如房地产税收占地方本级财政收入比重趋势图、区域对比热力图、财政缺口预测情景表），引用不少于20篇中英文权威文献（含政府白皮书、学术论文与行业研究报告），并明确提出三项具有可操作性的政策建议，如优化地方税体系、推动城投平台市场化转型或发展替代性财源，以增强财政韧性。关键指标需明确定义，如“房地产相关税收”指直接来源于房地产开发、交易和持有环节的税收总和，“地方财政收入”以一般公共预算收入本级收入为准，剔除中央转移支付与债务收入。

在当前中国房地产市场低迷的情况下，政府税收减少，这会多大程度上影响地方政府的财政收入


Prompt: 请撰写一份研究报告，系统分析机器学习与深度学习在材料元素组合配比优化以实现最优性能方面的研究进展与模型应用现状，并评估其向大规模产业化应用演进的可行性与路径。报告需以近十年（2014–2024年）为主要时间窗口，基于至少三个权威数据源——包括IEEE Xplore、Web of Science核心合集与SpringerLink——进行文献检索与内容分析，筛选出被引频次前10%或发表于影响因子≥10的期刊（如*Nature Materials*、*Advanced Materials*、*npj Computational Materials*）的高影响力论文不少于50篇，构建结构化文献数据库。研究需识别全球范围内活跃的前15个研究课题组（按论文产出、引用影响力与项目资助综合评估），详细梳理其所属机构、核心研究方向（如高熵合金设计、钙钛矿光伏材料优化、轻质高强度复合材料等）、采用的机器学习模型类型（如图神经网络GNN、贝叶斯优化、变分自编码器VAE、集成学习等）、输入特征工程策略（元素周期表特征、晶体结构描述符、热力学参数等）及目标性能指标（强度、导电性、热稳定性、延展性等）。要求对比分析不同模型在预测新材料性能时的准确度表现（提供R²、MAE、RMSE等量化指标）、泛化能力与计算效率，并结合案例研究（至少3个典型成功案例，如MIT团队利用主动学习加速发现新型热电材料）进行定性验证。引入多学科交叉视角，融合材料科学、计算化学、数据科学与工业工程逻辑，分析当前面临的关键挑战，包括小样本数据瓶颈、实验验证闭环缺失、物理解释性不足、跨尺度建模困难与数据标准化缺失等问题。进一步采用SWOT框架对主流建模范式（如基于DFT数据训练的监督学习 vs 基于主动学习的闭环实验优化）进行可行性与可扩展性评估，并结合产业访谈资料（引用至少5家领先材料科技企业如BASF、Siemens Materials、Materials Genome Initiative合作企业的公开技术白皮书或高管言论）分析当前从实验室原型到工业化部署的主要障碍（如成本、产线集成、质量控制）。最终，基于技术成熟度（TRL）评估模型，量化判断该领域整体处于TRL 3–5阶段还是已进入TRL 6+，并预测在未来5–10年内实现大规模产业化应用的可能性（分乐观、基准、保守三种情景），提出推动“材料基因组计划”落地的政策建议与企业级实施路线图。报告须包含至少8个数据可视化表格（如研究团队分布地图、模型性能对比矩阵、时间趋势图、技术路线演进图谱等），引用文献不少于60篇，其中近三年（2022–2024）文献占比不低于40%，确保研究前沿性与学术严谨性。

能否给我提供一份详尽的报告，分析机器学习或者深度学习在优化材料元素组合配比以实现最佳的材料性能方面的研究进展和模型应用现状。请包括活跃的研究课题组，该课题组具体研究方向，已发表的相关论文，使用的数据库分析，模型准确度评估，面临的挑战以及对应的模型可行性分析。最后，请详细分析基于现有的研究现状，评估此领域距离实现理想模型的大规模应用和产业化还有多远


Prompt: 请撰写一份关于“外加电场在量子化学计算中建模方法的发展与应用：以单原子催化剂体系为焦点”的研究报告，系统梳理自2000年以来主流量子化学程序（包括Gaussian、ORCA、VASP、Quantum ESPRESSO等）中引入外电场的理论框架、实现方式及其在分子与表面催化体系中的适用性演变。研究需从多学科交叉视角出发，融合理论化学、凝聚态物理与催化科学的原理，分析静态均匀电场、非均匀电场、周期性边界条件下的电场处理方法（如Ewald加电场、Berry相方法、有效哈密顿量修正等），并重点评估这些方法在模拟取向不确定的单原子催化剂时的局限性与改进策略。要求对比至少三种不同软件平台在处理电场输入时的技术路径（如Gaussian的'field='关键词、VASP的EFIELD参数、ORCA的EField模块），结合具体文献案例（2015–2024年发表于*Journal of the American Chemical Society*、*ACS Catalysis*、*Physical Review Letters*等权威期刊）进行定性分析，说明研究者如何通过系综平均、多构象采样、反应路径加权或机器学习力场辅助等方式缓解方向偏差问题。同时，采用定量分析方法，整理近十年内相关高影响力论文中电场模拟方法的使用频率与趋势（数据来源限定为Web of Science核心合集与IEEE Xplore中可检索的文献元数据，时间范围为2014–2024年，样本量不少于80篇），构建统计表格展示方法演进图谱。研究必须明确界定关键术语，如“外加电场”、“单原子催化剂”、“方向敏感性”、“有效电场响应”等，并设定边界条件：仅讨论基态DFT与Hartree-Fock框架下的处理方式，不涉及激发态动力学或强场激光脉冲场景。最终报告需包含至少15个经过同行评审的参考文献，提出至少三项针对当前模拟范式局限性的理论改进建议或实践操作指南，帮助计算化学研究者更准确地设计电场条件下的催化反应模拟方案，并附带一张汇总主流软件电场建模特性的比较表格作为可视化分析支持。

在计算化学这个领域，我们通常使用Gaussian软件模拟各种情况下分子的结构和性质计算，比如在关键词中加入'field=x+100'代表了在x方向增加了电场。但是，当体系是经典的单原子催化剂时，它属于分子催化剂，在反应环境中分子的朝向是不确定的，那么理论模拟的x方向电场和实际电场是不一致的。请问：通常情况下，理论计算是如何模拟外加电场存在的情况？


Prompt: 请开展一项跨学科、多维度、数据驱动的深度研究，系统构建一个覆盖“研发制造—使用场景—残值管理”全生命周期的动力系统技术商业化评估框架，旨在量化比较纯电（BEV）、增程式电动车（EREV）、插电式混合动力（PHEV）、氢燃料电池车（FCEV）四类动力系统，结合集中式驱动与分布式驱动架构的技术-经济临界点，并识别其在不同市场条件下的商业化可行性路径。研究应以2018–2035年为时间轴，包含历史回溯分析（2018–2023）、现状诊断（2024–2025）与未来情景预测（2026–2035），采用混合研究方法：定量部分需基于至少三个权威数据源（如BloombergNEF电池价格数据库、IEA全球电动车展望报告、S&P Global Mobility动力总成出货数据、IEEE Xplore技术参数文献）构建技术成本学习曲线模型、全生命周期成本（TCO）模型与残值衰减回归模型，结合蒙特卡洛模拟进行不确定性分析；定性部分需纳入不少于15个典型企业案例（如特斯拉、比亚迪、丰田Mirai、Rivian、蔚来、上汽智己等）的深度剖析，并整合对5–8位行业专家（来自整车厂、电池企业、电驱系统供应商、第三方检测机构）的半结构化访谈内容，提炼关键非技术壁垒（如供应链安全、基础设施依赖、政策波动）。研究需引入PESTEL宏观环境分析与波特五力产业竞争框架，评估不同技术路线在北美（以美国为主）、欧洲（以德国与挪威为代表）、中国三大市场的差异化发展动因与风险结构，特别关注碳化硅器件普及率、800V平台渗透率、固态电池量产进度、氢能储运成本等关键技术拐点对商业化临界点的敏感性影响。研究假设应明确限定为“主要经济体碳中和政策保持连续性”“锂/钴/镍资源价格波动控制在±30%区间”“自动驾驶L3级以下普及不影响驱动架构选择”。最终交付成果需包含：（1）一套可复用的多维评估指标体系，明确定义“商业化临界点”为“在无持续补贴条件下，特定技术路线在目标市场实现用户总拥有成本（TCO）与燃油车平价且残值率高于50%（3年车龄）的时间节点”；（2）至少6个交叉维度的对比分析表格（如技术成熟度 vs 制造成本、能量效率 vs 场景适应性、维修复杂度 vs 二手流动性）；（3）基于情景分析的商业化时间预测矩阵（乐观/基准/悲观情景下各技术路线临界点预测）；（4）不少于20篇高质量参考文献引用（含至少8篇近五年SCI/SSCI期刊论文与5份国际机构权威报告）；（5）提出针对主机厂、 Tier1供应商与政策制定者的三类差异化战略建议，具备理论贡献（如完善新能源汽车技术采纳生命周期模型）与实践指导价值。所有分析需逻辑闭环，数据可追溯，结论需经多源验证与三角交叉印证，确保研究的科学性与决策支持能力。

在800V高压/碳化硅电驱/固态电池/分布式驱动等技术迭代加速的窗口期，如何构建覆盖研发制造-使用场景-残值管理的评估体系，量化不同动力系统技术路线（纯电/增程/插混/氢燃料+集中式驱动/分布式驱动）的商业化临界点？


Prompt: 请撰写一份系统性、多学科交叉的研究报告，全面梳理近二十年（2003–2023年）在工业与学术领域中应用于碳钢的常用缓蚀剂种类，基于权威数据库（包括但不限于ScienceDirect、SpringerLink、ACS Publications、IEEE Xplore及Web of Science核心合集）进行文献计量学筛选，以年均研究频率、引用指数及实际工业应用覆盖率为指标，界定“常用”缓蚀剂的范围（建议选取至少15种代表性单一缓蚀剂及5类典型复合配方）。针对每种缓蚀剂，从分子结构特征出发，结合量子化学计算原理（如DFT理论模拟极化率、电荷分布等参数），分析其是否具备拉曼活性或红外活性，并解释其振动模式与官能团之间的对应关系；对于复合缓蚀剂，须拆解各组分的独立光谱特性，再综合评估协同效应是否增强或抑制整体光谱响应。研究需引入材料科学、分析化学与腐蚀工程三重交叉视角，对比不同环境介质（如酸性、中性、碱性水溶液、高盐环境）下缓蚀剂吸附膜形成过程中的光谱检测可行性，评估拉曼与红外技术在原位监测中的适用性差异。报告须采用混合研究方法：定量部分包括构建缓蚀效率（IE%）与光谱信号强度之间的相关性统计模型（基于至少30组实验数据提取自文献），定性部分结合3个典型工业案例（如油气管道、冷却水系统、海洋平台）说明光谱技术在缓蚀剂筛选与现场监控中的实践瓶颈与优化路径。最终成果需包含一个结构化汇总表格，列明缓蚀剂名称、化学类别、作用机制、拉曼/红外活性判断依据、检测波数范围、主要振动归属、复合组分贡献度分析及实际检测可行性评分（1–5分），并附不少于20篇高质量参考文献，其中至少12篇为近五年发表的SCI期刊论文。报告应提出两项具有理论创新潜力的研究方向（如表面增强拉曼用于缓蚀膜动态追踪）和两项可落地的工业建议（如开发兼具高缓蚀效率与强光谱响应的“智能缓蚀剂”分子设计策略），以体现学术价值与工程应用的双重贡献。

请总结碳钢常用缓蚀剂种类，并分析每种缓蚀剂是具有拉曼活性还是红外活性。注意如果是复合缓蚀剂需要分别分析再总结。


Prompt: 请开展一项系统性、多维度的研究，全面梳理2014年至2024年间全球范围内在自来水生产与销售领域实现技术创新成果产业化并产生显著经济收益的领先实践，识别按产业化应用所实现的累计净经济收益（定义为直接收入增长减去实施与运维成本增量，经通胀调整后折现至2024年）排名前10的技术创新项目，涵盖企业名称、国别、技术类型（如膜处理、高级氧化、智慧管网、数字孪生、AI调度、节能泵组、新型消毒技术、分布式供水系统等）、核心技术原理、专利基础、商业化时间线、应用规模（服务人口或日处理能力）、部署区域及经济收益量化评估（需分别列出年均收益、投资回收期、ROI等关键财务指标）。研究必须基于至少三个独立权威数据源交叉验证，包括但不限于：Web of Science/Scopus收录的同行评审论文、IEEE Xplore或ScienceDirect中的技术文献、BloombergNEF、Global Water Intelligence（GWI）、IEA、世界银行基础设施项目数据库、企业年报及年度可持续发展报告、各国公用事业监管机构公开数据，确保每项入选技术均有至少两项非企业自述来源的数据支撑。采用混合研究方法，结合定量分析（构建技术-经济绩效评分模型，纳入技术成熟度TRL、市场渗透率、单位水处理成本降幅、碳减排效益等变量）与定性案例研究（选取3个典型高收益技术项目进行深入剖析，辅以模拟专家访谈形式还原决策与实施过程）。研究需引入PESTEL框架分析各技术落地的宏观环境驱动因素，并运用波特五力模型评估技术创新对企业在水务市场竞争格局中的影响。在此基础上，系统对比中国主要水务企业（如北控水务、首创环保、粤海水务、上海城投等）在同类技术领域的研发进展、专利布局与产业化水平，识别技术差距与制度性障碍（如定价机制、政府采购偏好、标准体系滞后等）。最终，基于技术可行性、中国市场需求紧迫性、政策适配度与产业化潜力四维评估矩阵，提出3至5个应优先布局的技术攻关方向建议，每个方向需附带技术路线图构想、潜在合作模式（如产学研联合体、中外技术合资）、预期经济与社会效益量化预测（2030年情景），并指出可能面临的技术瓶颈与风险。研究报告须包含不少于15个规范引用（优先选用近五年SCI/SSCI期刊论文与国际组织权威报告），并以结构化表格形式呈现全球TOP10技术成果清单及其关键指标对比。所有术语需在报告开篇明确定义，包括“技术创新”（指首次应用于商业供水系统的非渐进式技术突破）、“产业化应用”（指在两个及以上独立运营场景中连续稳定运行超过18个月）、“经济收益规模”（以净现值NPV为主要排序依据）。研究假设全球主要经济体水价政策与环保法规保持相对稳定，不发生颠覆性变化。

收集整理近10年来国际上自来水生产及销售企业在技术创新且已经实现创新成果产业化应用方面，按技术产业化应用实现的经济收益规模前10的创新成果，列举企业名称，技术创新成果及产业化应用情况，对比分析国内同类型水务企业的情况，给出国内水务企业以实现技术创新成果产业化应用为目的可重点开展技术攻关的3-5个方向的建议


Prompt: 请开展一项系统性研究，评估人工智能算法在提升电子学读出系统中时幅修正（Time-Amplitude Correction, TAC）性能方面的技术有效性、工程适用性与未来演进潜力，并提出具备理论依据与实践指导意义的综合分析报告。研究应以高能物理实验、医学成像或高速数据采集系统中的脉冲信号处理为典型应用场景，明确界定“时幅修正”的技术内涵与核心挑战，采用多学科交叉视角融合信号处理理论、集成电路设计原理与机器学习建模方法，构建对AI增强型TAC方法的全面评估框架。要求对比至少三类主流AI算法（如卷积神经网络CNN、长短期记忆网络LSTM、图神经网络GNN）与传统非线性拟合、查表法（LUT）及自适应滤波等经典修正方法，在精度（如时间残差RMS）、实时性（推理延迟）、资源占用（FPGA逻辑单元/功耗）和泛化能力四个关键指标上的表现差异。分析需基于近五年（2019–2024）来自IEEE Xplore、arXiv、SPIE Digital Library和Nature Electronics的不少于25篇高质量学术文献，并辅以至少两个公开实验数据集（如CERN Open Data、IEEE Signal Processing Cup数据）的复现或仿真验证，实现定量分析与定性归纳的混合研究路径。研究还应追溯时幅修正技术自20世纪90年代以来的发展脉络，识别技术瓶颈演变与AI介入的临界点，并结合半导体工艺进步与边缘计算趋势，预测未来五年内AI驱动TAC在商业化探测器系统中的渗透路径与主要障碍。报告须包含不少于5个结构化对比表格（涵盖算法性能、硬件兼容性、训练成本等维度），引用不少于30项权威文献（其中至少15项为近三年发表），并最终提出针对不同应用场景（如低噪声科研仪器 vs. 高通量工业传感器）的差异化技术采纳建议与潜在研究方向。所有结论需建立在至少两个独立数据源交叉验证的基础上，明确假设条件（如温度稳定性、输入信号动态范围），并定义关键术语的操作性定义，确保研究可复现、结论可操作。

为我调研AI算法能否提升现有电子学读出时幅修正方法


Prompt: 请开展一项分析性研究，全面识别并评估全球在数学与量子计算交叉领域（如拓扑量子计算中的代数拓扑应用、量子算法设计中的表示论与傅里叶分析、量子纠错码中的代数几何与编码理论等）处于领先地位的研究团队，重点覆盖北美、欧洲、东亚及澳大利亚的主要学术机构、国家实验室和企业研发中心。研究应基于2018年至2024年的数据，整合至少三个独立权威数据源（包括但不限于Web of Science核心合集、IEEE Xplore Digital Library、arXiv预印本平台及Scopus数据库），并通过文献计量学方法对团队的论文产出数量、高被引论文比例、h指数、期刊影响力因子分布进行定量分析，同时利用自然语言处理技术对论文摘要与关键词进行主题建模（如LDA或BERTopic），以识别各团队的核心研究方向演化路径。在此基础上，结合定性分析方法，选取不少于8个代表性团队进行深入案例研究，内容涵盖其关键技术路线图、获得的长期资助项目（如美国国家科学基金会NSF、欧盟地平线计划、中国国家重点研发计划等）、与工业界的合作深度（如与IBM Quantum、Google Quantum AI、Quantinuum、阿里巴巴达摩院等的合作协议与联合专利）、以及在重大国际会议（如QIP、FOCS、STOC）上的报告频率与影响力。研究需采用混合方法框架，结合SWOT分析模型评估每个团队的战略优势与潜在瓶颈，并引入PESTEL框架分析宏观政策、教育体系、地缘科技竞争、出口管制等外部环境因素对其发展轨迹的影响。最终报告必须包含：（1）一个结构化对比表格，横向展示各团队在研究方向、五年内论文产出趋势、国际合作网络密度、资金规模、工业转化成果等六个维度的表现；（2）基于技术成熟度（TRL）和数学理论原创性两个坐标轴构建的“突破潜力矩阵”，用于可视化预测未来5-10年最可能实现重大突破的团队集群；（3）不少于150次规范引用（含至少30篇同行评审期刊论文、10份政府资助公告、5项专利文档及5位领域专家公开访谈记录）；（4）提出三项具有理论前瞻性的数学—量子计算融合研究方向（如非交换几何在容错量子门设计中的应用前景），以及三项可被科技政策制定者与风险投资者采纳的实践建议。所有结论需建立在多源数据交叉验证的基础上，关键术语（如“重大突破”“数学交叉深度”“工业界合作强度”）须在报告开头明确定义，并假设全球主要经济体科技政策保持基本稳定、不发生大规模技术封锁升级的前提下进行预测。

收集整理全球数学与量子计算交叉领域的主要研究团队及其成果，横向比较其研究方向、论文产出、国际合作、资金支持、工业界合作等维度，评估哪些团队最有可能在未来5-10年内推动量子计算技术的重大突破，并预测可能产生的关键性数学理论或应用技术


Prompt: 请开展一项多维度的全球量子网络研究生态系统性分析，旨在识别并评估当前最具技术引领潜力的十大科研课题组，预测其在未来10年内推动量子网络实用化与规模化发展的可能性。研究应覆盖2018年至2024年间发表在IEEE Transactions on Quantum Engineering、Nature Photonics、PRX Quantum、Quantum Science and Technology、Optica、Physical Review Letters等Q1区期刊及CLEO、OFC、QIP等顶级会议上的核心论文，结合Web of Science、Scopus、Google Scholar及IEEE Xplore数据库进行文献计量分析，确保每个入选课题组至少有5篇高影响力论文支撑其技术路线的持续性与创新性。分析维度需结构化为四个层级：（1）学术产出质量，包括h指数、论文被引频次、期刊影响因子加权得分、技术原创性评分（由关键词共现与专利引用反向推导）；（2）团队构成与领导力，详述课题组负责人学术谱系（导师-学生传承）、所属机构层级（如是否隶属国家实验室或卓越中心）、成员跨学科背景（如量子物理、光通信、集成电路、网络安全等占比）；（3）资金与项目支持，追溯近五年内课题组获得的纵向项目（如NSF、DOE、ERC、NSFC、Horizon Europe）与横向合作（如与IBM、Google Quantum AI、Huawei、NTT等企业的联合项目），标注总经费规模（以万美元为单位）及项目技术目标与量子网络的关联度；（4）技术路线图与实验进展，对比各团队在关键指标上的实现水平，包括量子纠缠分发距离（km）、保真度（%）、中继节点集成度、可扩展性架构（如基于光纤vs.自由空间vs.卫星）、多用户网络拓扑成熟度。研究需采用混合方法框架：首先通过定量聚类分析（k-means基于论文产出与引用网络）初步筛选前20名候选团队，再引入SWOT分析框架对每个团队进行定性案例研究，结合专家公开演讲、项目白皮书、技术路线图文档进行三角验证。最终输出必须包含一个综合潜力指数模型（CPI, Comprehensive Potential Index），该模型应加权整合上述四类指标（建议权重：学术产出30%、团队实力25%、资金项目25%、技术可行性20%），并说明权重设定依据。研究报告需引用不少于60项权威来源，其中至少40%为原始文献（论文/专利），20%为政府或机构资助公告，10%为专家访谈记录（可引用公开访谈或技术博客）。最终成果须提供一个结构化排名表，列出前十课题组的全称、所属机构、国家、负责人、CPI得分、核心优势、技术瓶颈及未来3年关键里程碑预测，并附加一份关于“中美欧三极竞争格局下量子网络发展路径分化”的战略评述，提出三项可操作的国际合作建议与两项潜在技术颠覆风险预警。所有分析须以2023年为基线年，假设国际科技政策环境保持相对稳定（无重大出口管制升级或科研合作中断），并明确定义“量子网络”为“具备多节点、可重构、支持分布式量子计算与安全通信的纠缠分发基础设施”，排除仅聚焦单链路量子密钥分发（QKD）的纯应用型研究团队。

收集整理目前世界上关于量子网络的研究，横向比较各课题组的相关工作，从以下几个维度，也可以不局限于这些维度：文章发表期刊或会议的等级，课题组成员和领导者的技术背景或学术头衔，课题组经费来源，课题组横向或纵向项目等维度，并为我评估出最有潜力的可以引领未来量子网络发展的十个课题组


Prompt: 请你以软件开发与智能系统交叉领域的视角，开展一项关于当前非接触式感知（Non-contact Sensing）核心技术算法的研究，重点识别并评估近五年（2019–2024）内在学术界和工业界表现最领先的算法策略，尤其关注基于射频信号（如Wi-Fi、毫米波雷达）、光学成像（如红外、RGB视频）、声学信号（如超声波、环境声）等主流输入模态的算法体系。研究需覆盖至少三个权威数据源（包括IEEE Xplore、ACM Digital Library 和 arXiv 预印本平台），并确保每类技术路径下纳入不少于5项高被引或顶会发表（如CVPR、NeurIPS、Ubicomp、MobiCom）的代表性工作，进行系统性对比分析。要求从算法架构（如是否基于深度学习、自监督/无监督设计）、输入信号类型与预处理方式、输出目标（如呼吸监测、手势识别、姿态估计）、在公开基准数据集上的报告准确率（需区分平均精度mAP、F1-score、RMSE等具体指标）以及实际部署中的延迟、功耗和鲁棒性五个维度构建结构化评估框架。进一步地，采用混合研究方法：定量部分通过元分析方式整合各文献报告的性能数据，建立性能-信号模态-应用场景的关联矩阵；定性部分选取3–5个典型商业应用案例（如Google Soli、Apple Face ID、华为呼吸监测雷达、MIT RF-Pose），结合可获取的技术白皮书与用户反馈，分析其算法选型背后的工程权衡与产品化挑战。研究还需回溯2010年以来关键技术演进路径，识别从传统信号处理到端到端神经网络的范式转变节点，并基于当前趋势预测未来三年最具潜力的技术方向（如跨模态融合、联邦学习驱动的隐私保护感知）。最终输出需包含一个综合性能比较表格、一项SWOT分析矩阵（针对三类主流信号路径），并提出面向中长期软件开发实践的四项可操作建议，例如API设计模式、模型轻量化策略或跨平台兼容性架构。所有结论必须基于可验证来源，引用文献不少于15篇，其中至少8篇为近五年发表的同行评审论文。关键术语如“非接触式感知”“准确率”“输入信号模态”需在报告开头明确定义，确保研究边界清晰、逻辑严谨、具备学术规范性与产业参考价值。

收集整理目前非接触式感知领域做的最好的算法策略，并为我评估他们的输入信号与准确率


Prompt: 请开展一项关于“低代码/无代码平台对传统软件开发流程的结构性影响”的综合性研究，重点评估其在开发效率、长期维护成本、系统可扩展性及组织适应性方面的实际效果，并预测其在未来5–10年内的演进路径与适用边界。研究应覆盖2018至2023年期间全球主要市场（至少包括北美、欧洲和亚太地区）的数据，采用混合研究方法：一方面通过定量分析来自Gartner、IDC、Statista及IEEE Xplore的行业报告与学术文献，构建统计模型以衡量低代码项目在交付周期缩短率、人均产出提升率与缺陷密度等关键指标上的表现；另一方面，选取不少于6个典型企业案例（涵盖金融、制造、零售与SaaS行业，其中至少2个为传统企业数字化转型案例，2个为初创企业快速原型开发案例），进行定性比较分析，并整合至少10位具有实际低代码平台使用经验的开发者与技术主管的半结构化访谈摘要（可基于公开技术博客、Stack Overflow讨论与行业峰会发言内容模拟生成）。研究需引入PESTEL框架分析宏观环境驱动因素，结合SWOT模型评估主流平台（如OutSystems、Mendix、Microsoft Power Platform、Retool与Bubble）的技术-组织-环境适配性，并明确界定“开发效率”“维护成本”“技术债务累积速率”等核心概念的操作性定义与测量指标。最终交付物须包含：（1）跨平台、跨行业的对比分析表格与趋势可视化描述（以文字形式呈现）；（2）不少于15个权威来源的引用（至少8篇来自同行评审期刊或顶级行业分析机构）；（3）基于证据链推导出的理论见解，阐明低代码/无代码是否正在重构软件工程范式，或仅作为特定场景下的补充工具；（4）针对企业技术决策者、开发团队管理者与平台开发商的三级实践建议，明确不同组织在采用此类技术时的战略门槛与风险缓释路径。研究假设应默认当前全球科技政策与数据合规框架保持相对稳定，不考虑极端监管干预情形。

"“在当今软件开发行业中，低代码/无代码平台对传统开发流程的影响有多大？它们是否真正提高了开发效率，还是在特定场景下反而增加了维护成本？”
为什么这个问题有价值？
行业趋势：低代码/无代码开发近年来发展迅速，许多企业尝试采用它们来加快产品交付速度。
生产力 vs. 维护成本：这些工具宣称能降低开发门槛，但长期来看，它们是否真的能提高效率，还是在维护和扩展时带来了更多问题？
开发者视角 vs. 业务视角：企业管理者可能认为它们降低了成本，但开发者可能认为它们限制了可扩展性和灵活性。
未来发展预测：是否会有越来越多企业完全转向低代码/无代码，还是它们只适用于特定业务场景？"


Prompt: 请你开展一项关于“基于图结构采样与凸集自动生成的GCS路径规划算法优化”的研究，系统评估将改进型PRM算法与自动凸集分割技术相结合，用于完全自动化构建GCS所需安全凸集的可行性与潜力，并在此基础上提出至少一种可实施的技术架构与优化路径。研究需从算法原理、计算复杂度、几何约束满足性、安全性保证机制及实际部署适应性五个维度出发，对比分析传统人工标注凸集方法、现有自动化工具（如IRIS算法）、以及你所设想的PRM-Convex混合框架之间的优劣。要求回溯过去十年（2014–2024）在IEEE Xplore、ACM Digital Library和SpringerLink中发表的不少于20篇高相关度文献，涵盖GCS、安全凸集生成、PRM变体（如Lazy PRM、Hybrid PRM）、凸区域划分（如Polyhedral Compilation、Voronoi-based Partitioning）等关键技术方向，构建一个跨技术演进脉络的知识图谱，并识别当前自动化瓶颈与理论缺口。在此基础上，设计一个混合研究方法：首先通过定性案例分析3个典型机器人导航场景（如狭窄走廊避障、多动态障碍物环境、三维无人机走廊飞行），归纳安全区域的拓扑共性；然后采用定量建模方式，在模拟环境中使用Python/MATLAB复现基础GCS流程与标准PRM，尝试集成Voronoi图引导的凸胞腔分割策略，生成候选凸集集合，评估其连通性、覆盖完整性与计算效率（指标包括：凸集数量、平均体积、路径求解成功率、规划耗时）。研究必须明确界定关键术语——如“安全凸集”、“有效连通图”、“自动化程度”（建议定义为人工干预节点占比），并设定三项核心假设：静态或慢时变障碍物环境、传感器观测完备性、状态空间可建模为连续欧氏空间。最终交付物应包含一个结构化研究报告，提出不少于两种替代性优化思路（例如基于深度几何学习的隐式凸集生成、或结合RRT*与凸松弛的渐进式安全域构造），并对每种方案进行SWOT分析；报告中需嵌入至少两个可视化表格：一是技术方案对比矩阵（涵盖算法类型、自动化水平、实时性、理论保障、适用场景五列），二是实验模拟结果汇总表；全文须引用不少于15条权威学术文献，其中至少8条来自近五年顶会论文（如RSS、ICRA、IROS、CDC）。研究成果不仅要具备理论自洽性，还需提出可在典型工业级GCS框架（如Drake Toolkit中的GCS模块）中验证的实践建议，明确指出接口设计、模块耦合方式与潜在集成风险。

请你学习一下GCS算法的原理。目前的GCS算法主要是用于安全凸集内的路径自动求解。目前，针对凸集的生成，采用的是人工手动播种结合自动化工具的方式，在离线时生成安全区域凸集。现在我想探寻一种自动化生成安全区域的方式，来进一步优化这个GCS算法。例如，能否结合PRM算法（或改进的PRM算法），生成一个静态联通图，再结合凸算法，自动构造一个凸集，把凸集直接供给GCS算法求解。能不能帮我详细分析这个优化思路是否可行？要如何展开？或者能否提供其他的基于GSC算法的优化思路？


Prompt: 请开展一项关于开源监控系统 Prometheus 社区与用户生态中“高流失率”现象的研究，明确将“流失率”操作化定义为：核心贡献者减少（GitHub commit frequency 下降 ≥30% 连续两个季度）、用户迁移至替代技术（如 Datadog、VictoriaMetrics、OpenTelemetry）的公开案例数量、以及 Stack Overflow 与 Discourse 社区中“迁移出 Prometheus”相关讨论的增长趋势。研究需回溯 2018 年至 2024 年间的数据，结合定量与定性混合方法，系统分析该流失趋势对技术生态（如插件维护中断）、企业运维成本（如迁移开销）、以及云原生架构稳定性的影响。要求采用 PESTEL 框架分析宏观驱动因素（政策、经济、社会等），并引入创新扩散理论（Rogers’ Diffusion of Innovations）解释用户行为转变的心理与组织机制。数据来源必须包括至少三个独立权威渠道：GitHub API 提取的项目贡献数据、CNCF（Cloud Native Computing Foundation）年度调查报告、以及 Gartner 或 Forrester 关于可观测性平台的市场分析文档；同时使用网络爬虫采集 Hacker News、Reddit r/devops 和中文技术论坛（如 V2EX）中近五年内相关讨论帖，进行主题建模（LDA）与情感分析以支持定性结论。研究需横向对比 AWS、Google Cloud、Azure、阿里云和腾讯云提供的 Prometheus 托管服务（如 Amazon Managed Service for Prometheus、GMP、AMP、TencentCloud TMP），从架构兼容性、自动伸缩能力、长期存储成本、高可用保障机制四个维度构建评估矩阵，并结合至少三个企业级迁移案例（每家云厂商至少一个公开客户案例）进行实证分析。最终交付物应包含一个结构化影响分析表（列出直接/间接/长期影响及其置信等级）、一个基于 SWOT 分析的系统性应对方案框架（涵盖社区治理优化、厂商合作模式创新、工具链集成增强等策略），以及对开源项目可持续性治理的理论贡献建议。全文须引用不少于 15 个经过同行评审或来自权威机构的参考文献，其中至少 6 个来自 IEEE Xplore、ACM Digital Library 或 CNCF 官方出版物。所有分析结论必须标明数据来源与推导逻辑，确保可验证性与实践指导价值。

prometheus 的高流失率会造成什么影响，有什么系统的方案可以解决？各家云厂商有没有现有方案？


Prompt: 请撰写一份关于Anthropic最新发布的Streamable HTTP机制在AI服务系统中工程实现的研究报告，系统剖析其架构设计原理、数据流控制机制、低延迟优化策略及与大模型推理管道的集成方式；研究需回溯自2018年以来主流AI推理API流式传输技术的演进路径（包括Google的gRPC-Web、OpenAI的SSE实现、Hugging Face的Inference Streams等），对比分析至少三家领先AI公司（除Anthropic外）在流式响应处理上的技术选型差异，并结合网络协议栈（HTTP/2 vs HTTP/1.1）、服务器推送机制（Server-Sent Events vs WebSockets vs 自定义流封装）和客户端消费模式进行跨技术维度评估。研究应采用混合方法：通过GitHub开源代码片段、开发者文档、技术博客和逆向工程可获取的API行为进行定性案例分析，同时收集近3年IEEE Xplore、ACM Digital Library和arXiv中相关高性能服务架构论文中的延迟、吞吐量和连接保持数据，构建一个最小规模为n=15的量化性能对比矩阵。要求引用不少于20个权威来源，其中至少10个为同行评审学术文献或官方技术白皮书。报告需包含一个结构化表格，清晰列出各技术方案在首字节时间（TTFB）、流式吞吐率（tokens/sec）、错误恢复机制、连接复用支持等关键指标上的表现，并基于PESTEL框架分析Streamable HTTP在欧盟AI法案、美国云计算政策及全球边缘计算部署趋势下的合规性与可扩展性。最终交付物需提出三项可落地的工程实践建议，供中大型AI平台在构建低延迟推理服务时参考，并明确定义“流式可实现性”（Streamability Index）这一复合指标的操作性定义及其在系统设计中的评估权重。研究假设为：目标系统运行在标准TLS加密公网环境下，且模型推理后端具备token级输出能力。


Prompt:
检索并分析2018年至今，国内外（重点关注美国、英国、中国）关于人工智能在K12及高等教育领域应用现状的研究报告、学术论文（发表在如《Educational Technology Research and Development》、《Computers & Education》、《British Journal of Educational Technology》、《中国电化教育》等期刊或相关会议，如AERA、ICLS）以及行业分析报告（如New Media Consortium (NMC) Horizon Report）。

具体包括：

1.  **落地场景细化与评估：**
    *   针对个性化学习、智能辅导、自动化评阅、教育资源推荐等具体场景，分别调研其应用案例、技术成熟度、成本效益分析、用户满意度（教师、学生、家长）。
    *   量化各场景在提升学生成绩、减轻教师负担、提高教育公平性等方面的效果（如有相关数据支撑）。
    *   识别并分析应用过程中存在的伦理、隐私、公平性等问题。

2.  **教育领域面临的挑战：**
    *   分析AI技术在教育领域普及应用所面临的政策法规限制、数据安全挑战、教师能力瓶颈、技术接受度问题、以及可能加剧的数字鸿沟等问题。
    *   评估这些挑战对AI技术在教育领域健康发展的影响。

3.  **教育对AI人才培养的支撑：**
    *   调研国内外高校（如清华大学、北京大学、MIT、斯坦福大学等）人工智能相关专业的课程设置、师资力量、科研投入、招生情况等。
    *   分析高校在人工智能基础理论研究、核心技术突破、以及应用型人才培养方面的举措和成效。
    *   搜集并分析企业（如百度、谷歌、微软等）与高校在人工智能人才培养方面的合作案例（如联合实验室、实习项目、奖学金计划等）。

4.  **培养体系强化建议：**
    *   基于上述分析，提出针对高校人工智能人才培养体系的优化建议，包括课程改革、实践教学加强、产学研合作深化等方面。
    *   探讨如何通过政策引导、资金支持、国际合作等方式，促进人工智能教育生态的健康发展。

检索结果应包含文献来源、研究方法、关键发现、以及未来研究方向。对检索结果进行归类整理，形成一份结构化的报告，重点突出以上四个方面的内容，并附参考文献列表。


Prompt:
请检索并分析近五年（2019-2024）中国艺术生（美术、音乐、设计、舞蹈、戏剧与影视学类）突破传统就业领域限制，实现多元化职业发展的相关研究报告、行业分析报告、学术论文（发表于CSSCI、北大核心期刊）。重点关注以下几个方面：

1.  **跨领域就业案例分析：** 收集至少30个艺术生成功跨界案例，涉及科技（如UI/UX设计、游戏美术）、商业（如品牌策划、营销创意）、教育（如STEAM教育、艺术治疗）、乡村振兴、社区营造等领域，详细分析其成功要素，包括所需的跨领域技能、个人特质、教育背景与行业机遇。

2.  **社会评价体系量化研究：** 调研中国当前社会对艺术人才的评价维度（如创作能力、创新能力、市场价值、社会贡献、道德品质），并尝试量化其对艺术人才发展空间（如职业晋升机会、项目合作机会、创业支持）与收入水平的影响。数据来源包括招聘网站、行业协会、薪酬调研机构的公开数据。

3.  **知识产权保护与文化消费升级的经济效益分析：** 评估知识产权保护（版权登记、维权案例）与文化消费升级（文创产品消费、艺术展览消费、艺术教育消费）对提升艺术人才经济待遇的实际影响，采用计量经济学模型（如回归分析）分析两者之间的相关性和因果关系，并提供数据支持（如相关产业规模增长率、艺术品拍卖成交额、艺术从业人员平均收入）。

4.  **国际经验比较：** 选取至少三个在艺术人才社会地位提升方面具有代表性的国家（如法国、德国、韩国），深入研究其政策措施、教育体系、社会环境，分析其成功经验与模式，并探讨其在中国 context 下的可借鉴性与适用性，需要指出每个经验的局限性。

5.  **研究方法论：** 明确每项研究采用的方法（如文献综述、案例研究、问卷调查、访谈法、统计分析），并评估其科学性和可靠性，避免主观推断和缺乏数据支持的结论。

最终形成一份包含以上内容的综合分析报告，并提出切实可行的政策建议和职业发展指导，以促进中国艺术人才的多元化发展和提升其社会地位。报告需明确引用所有数据来源，并进行必要的文献综述，引用近5年相关领域的权威研究。


Prompt:
请检索并汇总近五年（2019-2024）创新赛（指“全国高校教师教学创新大赛”）和青教赛（指“全国高校青年教师教学竞赛”）全国一等奖获奖课程的相关信息与资料。具体要求如下：

1.  **信息来源:** 主要检索官方网站（如“全国高校教师教学发展中心”等）公布的获奖名单、获奖课程介绍、教学案例、教学设计方案、比赛视频等。同时，补充检索主要教育类期刊（如《高等工程教育研究》、《中国高等教育》等）和相关高校网站新闻稿件，以获取更全面的信息。
2.  **资料范围:** 收集内容应包括但不限于：课程名称、授课教师及所在院校、课程简介、教学理念与方法、创新点描述、教学案例、教学设计方案、获奖证书扫描件（如可获得）、比赛现场视频链接（如可获得）、专家评审意见（如可获得）。
3.  **数据整理与分类：** 将收集到的资料按赛事类型（创新赛/青教赛）、学科领域（如人文社科、理工科、医学等）、课程类型（如专业课、通识课、实验课等）进行分类整理，并汇总每个课程的创新点，归纳高频出现的创新关键词。
4.  **量化分析:** 对获奖课程的学科分布、授课教师职称分布、所在院校类型分布（985/211/双一流/普通高校）进行统计分析，以量化呈现获奖课程的整体特征。
5.  **报告呈现:** 最终以表格形式呈现检索结果，表格应包含上述所有信息，并附上资料来源链接，确保可验证性。 同时，提供一份总结报告，分析获奖课程的共性特征和创新趋势，并对未来高校教师竞赛辅导提出建议。


Prompt:
检索近五年发表在 *Autism Research*、*Journal of Autism and Developmental Disorders*、*Focus on Autism and Other Developmental Disabilities*、*Exceptional Children* 等主流期刊上的研究论文，重点关注提升自闭症学生课堂参与度的干预策略。论文需为实证研究，包含明确的干预方法、评估指标（例如，互动频率、持续时间、主动提问次数等）以及统计显著的结果。排除综述性文章、个案研究报告和未经验证的理论探讨。

提取并整理这些策略，按照干预类型（例如，视觉支持、社交技巧训练、行为强化、同伴支持等）、适用年龄段（小学、初中、高中）、具体应用场景（小组活动、集体授课、独立作业等）、所需资源（人力、物力、财力）以及干预效果（各项评估指标的提升程度）进行系统分类。分析不同策略的优势与局限性，并探讨其在不同情境下的适用性。


Prompt: 请检索并整合2018年至2023年间发表于Stroke、Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism、Brain、Neurology等期刊上的关于“中性粒细胞在脑缺血急性期（72小时内）和慢性期（72小时后）的功能和发展变化”的研究论文。重点关注中性粒细胞亚群（例如：高密度中性粒细胞、低密度中性粒细胞）在各阶段的比例变化、细胞因子分泌谱、迁移能力、以及与神经元、小胶质细胞、星形胶质细胞、血管内皮细胞等细胞类型相互作用的机制研究（包括但不限于受体-配体结合、细胞间直接接触、外泌体介导的通讯）。基于现有研究，构建中性粒细胞亚群与其他细胞类型相互作用影响脑缺血预后（例如：梗死体积、神经功能缺损评分、死亡率）的预测模型，并对模型进行交叉验证。最后，分析当前研究的局限性，提出未来研究方向，包括但不限于：多组学联合分析、单细胞测序、动物模型验证、以及潜在的临床转化应用（例如：基于中性粒细胞的诊断标志物或治疗靶点）。


Prompt: 请检索并分析2018年至今日发表在*Immunity*, *Nature Immunology*, *Science Immunology*, *Journal of Experimental Medicine*, *Cell*, *Nature*, *Science* 期刊上的研究论文，重点关注慢性抗原刺激（肿瘤微环境、HIV潜伏感染、慢性病毒感染模型，需明确提及具体抗原/感染模型）下CD8+ T细胞线粒体动力学（具体考察融合和裂变蛋白表达、线粒体形态、线粒体呼吸链功能）与表观遗传修饰（m6A修饰酶/去修饰酶表达与作用位点、乳酸代谢相关酶及底物水平、组蛋白乳酸化位点及修饰酶表达）的关联性研究。基于这些研究，构建一个详细的因果关系网络，量化描述线粒体动力学变化如何影响特定表观遗传修饰，进而调控终末耗竭（PD-1, TIM-3, LAG-3表达、细胞毒性功能丧失）和组织驻留记忆（Trm，CD103, CD69表达、组织定居能力）细胞命运分岔。提取并整理以下信息：(1) 使用的实验模型和条件；(2) 详细的线粒体动力学调控指标及测量方法；(3) 详细的表观遗传修饰指标及测量方法；(4) CD8+ T细胞耗竭和Trm细胞分化的评估方法；(5) 明确的因果关系证据（例如，使用遗传操作或代谢干预证明线粒体动力学变化对表观遗传修饰和细胞命运的影响）。最后，总结不同研究中发现的共同调控通路，并指出研究间的差异和潜在矛盾之处，分析可能的原因（例如模型差异、实验方法差异），并提出未来研究方向。


Prompt:
检索并分析2020年至今发表在精神医学、临床心理学、心理治疗及人机交互领域顶级期刊（如《美国精神病学杂志》、《临床心理科学》、《咨询心理学杂志》、《国际人机研究杂志》等）上的研究论文，主题为“AI心理咨询”或“人工智能心理治疗”。重点关注以下几个方面：

1.  **结合模式：** 详细分析论文中提出的AI与人类心理咨询师的结合模式，例如AI作为辅助工具、AI进行初步筛选与评估、AI与人类咨询师协同治疗等，并提取不同结合模式的具体实施策略。

2.  **AI技术类型：** 归纳论文中使用的AI技术类型，包括自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、深度学习（DL）等，并分析不同技术在心理咨询中的具体应用场景与效果评估方法。

3.  **伦理考量：** 评估论文中对AI心理咨询的伦理考量，例如数据隐私保护、算法偏见、用户知情同意等，并总结解决这些伦理问题的具体措施。

4.  **有效性评估：** 提取论文中对AI心理咨询有效性的评估指标，如患者满意度、治疗效果改善程度、依从性等，并比较不同结合模式和AI技术的效果差异。

5.  **未来研究方向：** 总结论文中提出的未来研究方向，包括技术改进、应用拓展、伦理规范完善等。

最终，形成一份结构化的报告，包含：(1) AI与人类心理咨询结合模式的分类及实例；(2) 不同AI技术在心理咨询中的应用场景与效果对比；(3) AI心理咨询的伦理风险与应对策略；(4) 对AI心理咨询有效性的综合评估；(5) 未来研究方向的展望。该报告需包含至少20篇相关文献的分析结果，并提供每篇文献的引用信息。排除综述性文章和非同行评审的出版物。


Prompt:
请检索并分析以下方向的学术论文：

1.  **核心主题:** 利用大型语言模型（LLM）进行药物影响模拟与系统性评估。具体关注LLM如何整合多组学数据（基因组学、蛋白质组学、代谢组学等）以及个人异质性信息（例如：年龄、性别、病史、生活方式等），以模拟药物在人体内的作用机制和效果。

2.  **研究范围:** 重点关注以下几个方面：
    *   **模型构建方法:** 哪些LLM架构（如Transformer、BERT、GPT等）被应用于药物影响模拟？模型训练所使用的数据集（例如：公开数据库、临床试验数据、真实世界数据等）的规模、质量和特征。如何处理多组学数据之间的关联性和复杂性？
    *   **模型评估指标:** 模型预测的准确性、可靠性和泛化能力如何评估？使用了哪些验证方法（例如：体内实验、体外实验、临床试验等）？模型预测结果与真实实验结果的偏差程度如何？
    *   **模型应用场景:** LLM在药物发现、药物开发、临床决策支持等方面的应用案例。模型如何用于预测药物的副作用、药物相互作用、药物疗效个体差异等？
    *   **模型可解释性:** 模型如何解释药物影响的生物学机制？模型预测结果的可解释性如何？是否能够揭示新的药物作用靶点或生物标志物？
    *   **个人异质性建模:** 如何将个人异质性信息整合到LLM中？模型如何预测不同个体对药物的反应差异？

3.  **检索标准:**
    *   **发表时间:** 2020年至今。
    *   **发表场所:** 优先考虑发表在生物信息学、药物研发、人工智能、医学信息学等领域顶级期刊（如Nature Biotechnology, Cell, Bioinformatics, JAMA, Lancet）和会议（如ISMB, RECOMB, AAAI, IJCAI, NeurIPS）。
    *   **文献类型:** 仅限研究论文，排除综述、评论、博客和新闻报道。

4.  **分析要求:**
    *   **文献综述:** 对检索到的论文进行分类整理，总结不同研究团队在LLM药物影响模拟方面的研究进展。
    *   **技术对比:** 比较不同LLM架构、数据集成方法、模型评估指标和应用场景的优缺点。
    *   **发展趋势预测:** 基于现有研究，分析该领域未来的发展方向和潜在挑战，包括数据获取、模型训练、可解释性、伦理问题等方面。
    *   **成果展示:** 以表格形式总结每篇论文的关键信息（例如：作者、年份、期刊/会议名称、LLM架构、数据集、主要发现、局限性），并附上论文链接。

5.  **特殊关注:**
    *   关注那些利用真实世界数据（RWD）训练和验证的LLM模型。
    *   关注那些尝试解决LLM在药物影响模拟中存在的偏见和公平性问题的研究。
    *   关注那些探讨LLM在药物发现和开发中的伦理和社会影响的研究。


Prompt:
收集整理1950年至2024年期间，在中国大陆从事中国古代文学研究的头部学者（定义：在CSSCI来源期刊或同等级别刊物发表论文数量排名前10%的学者）的详细个人信息，包括但不限于：

*   **教育背景：** 本科、硕士、博士毕业院校名称、院校层级（985/211/双一流/普通高校）、所学专业、学历层次及学位授予时间；
*   **学术经历：** 工作单位名称、职称、任职时间；博士生导师姓名及其研究方向；学术兼职（如学会理事、期刊编委等）；
*   **研究方向：** 具体研究领域（例如：唐诗、宋词、元曲、先秦文学等），关键词标签；
*   **代表性成果：** 发表的论文（题目、期刊名称、发表时间）、著作（书名、出版社、出版时间），并统计在核心期刊（CSSCI及以上）发表论文的数量；

同时，搜集并整理以下**时代背景信息**：

*   该时段主要的文艺方针、学术潮流，以及对中国古代文学研究产生影响的重要事件；
*   相关院校（如北京大学、复旦大学、南京大学等）古代文学专业的师资力量、课程设置及学术氛围的演变；
*   国家社科基金等相关科研项目的资助方向与重点。

基于以上数据，构建包含头部学者个人信息与时代背景信息的结构化数据库。采用定量分析方法，例如：

*   **统计分析：** 统计不同年代头部学者的毕业院校类型、专业背景、导师背景等，计算其分布比例，并进行显著性差异检验；
*   **关联分析：** 分析头部学者的学术成果与其教育背景、学术经历及时代背景的关联性，例如，考察在特定文艺方针下，特定背景的学者是否更容易发表相关主题的论文；
*   **网络分析：** 构建学者合作网络、导师-学生关系网络，分析学术群体内部的连接模式与信息流动。

最终，分析比较不同时期头部学者学科背景的同异性，考察个人知识构成与时代背景之间的相互作用，并评估这种作用对中国古代文学研究范式的影响。研究结果需以图表形式展示，并进行深入的解释与讨论。


Prompt:
请检索并分析2018年至今发表于SSCI/SCI/A&HCI收录期刊上，探讨全球南方国家间合作如何促进文明交流互鉴的学术论文。具体要求如下：

1.  **理论框架与维度**：
    *   重点关注并梳理论文中使用的主要理论框架，特别是与非西方现代化、后殖民主义、东方学、全球史相关的理论。
    *   提取论文中关于以上四个维度（非西方现代化、后殖民主义、东方学、全球史）的分析，并归纳总结它们如何被应用于理解全球南方合作与文明交流互鉴的关系。
    *   识别并分析论文中出现的、对以上四个维度的批评或修正。

2.  **研究方法与数据来源**：
    *   识别并归纳论文所采用的主要研究方法（例如，案例研究、比较研究、文献综述、定量分析等）。
    *   分析论文的数据来源，包括一手数据（例如，访谈、调查、实地考察）和二手数据（例如，政府报告、国际组织数据、历史文献）。

3.  **研究结论与政策启示**：
    *   总结论文的主要研究结论，特别关注全球南方合作对文明交流互鉴的促进作用，以及可能存在的局限性或挑战。
    *   提炼论文中提出的政策启示或建议，考察其可行性和潜在影响。

4.  **成果呈现**：
    *   将检索到的论文按照年份、期刊影响因子进行排序。
    *   针对上述（1）-（3）点，形成一份详细的分析报告，包括但不限于：理论框架分类、方法论总结、数据来源评估、研究结论对比、政策启示归纳。
    *   报告需包含对现有研究的局限性分析，并提出未来研究方向的建议。


Prompt:
请检索并分析以下内容：

1.  **国内外博物馆教育现状与特点的对比研究：**

    *   **国外现状：** 针对美国、英国、法国、德国、日本五个国家，分别总结其博物馆教育的组织架构、教育理念、主要教育项目类型、目标受众、评估体系以及经费来源，并分析其成功经验与面临的挑战。数据来源需包括官方报告、学术论文以及案例研究。
    *   **国内现状：** 梳理中国博物馆教育的组织管理体系、教育资源分布、教育活动类型、公众参与度、以及教育效果评估现状。重点关注国家级、省级、市级博物馆的教育实践差异，并分析其优势与短板。数据来源需包括官方统计数据、行业报告、调研问卷以及案例分析。
2.  **博物馆分类体系构建及教育模式分析：**

    *   构建基于博物馆级别（国家级、省级、市级、县/区级）、所有制性质（国有、民办）、藏品类型（历史类、艺术类、科技类、自然类）三个维度的博物馆分类体系。
    *   针对每种类型的博物馆，分析其教育目标、教育内容、教育方法、教育资源、以及教育效果的差异，并探讨其适用的教育模式。
    *   提供每个类别下至少五个典型案例，详细描述其教育项目的特点与创新之处。
3.  **科技发展与教育理念对博物馆教育未来趋势的影响研究：**

    *   分析虚拟现实 (VR)、增强现实 (AR)、人工智能 (AI)、大数据等技术在博物馆教育中的应用现状与潜力，并预测其未来发展趋势。
    *   探讨体验式学习、个性化学习、终身学习等教育理念对博物馆教育内容设计、形式创新、以及效果评估的影响。
    *   针对中国博物馆教育，结合中国国情与发展需求，提出具体的未来发展建议，包括教育内容创新、教育形式多样化、教育资源整合利用、以及教育效果评估体系完善等方面。建议需具有可操作性与前瞻性。

请检索权威学术数据库（如CNKI, Web of Science, Scopus, JSTOR, Google Scholar），重点关注2018年至今发表的期刊论文、会议论文、研究报告。避免使用新闻报道、博客文章、非学术网站信息。 提取关键数据、理论模型，进行对比分析，并整理成结构化的报告，包括文献综述、研究方法、数据分析、结论与建议。


Prompt:
搜集并整理2019年至2024年间，国内核心期刊（如《历史研究》、《近代史研究》等）以及CSSCI来源期刊上发表的，关于1937-1949年中国历史的研究成果和相关论著。具体检索关键词包括“抗日战争”、“解放战争”、“国共内战”、“战后重建”、“经济恢复”、“社会变迁”等，并辅以具体的历史事件、人物和地点进行组合检索。

对检索结果进行如下分析：

1.  **研究领域分类：** 将文献按照研究领域划分为政治史、军事史、经济史、社会史、文化史、思想史等类别，并统计各类别文献的数量占比。

2.  **研究视角分析：** 识别文献的研究视角，例如：阶级分析、民族主义、现代化理论、全球史观、日常生活史等，并分析不同视角下的研究结论差异。

3.  **研究方法归纳：** 总结文献所采用的研究方法，包括：档案文献研究、口述史料、计量史学、比较研究、跨学科研究等，并评估不同方法的有效性。

4.  **理论运用考察：** 梳理文献中运用的主要理论框架，例如：马克思主义理论、现代化理论、依附理论、后现代主义理论等，并评估理论运用与研究结论的契合度。

5.  **研究结论对比：** 横向对比不同文献对同一历史问题的研究结论，分析差异原因，并评估结论的可靠性和创新性。

6.  **作者机构统计：** 分析作者所属机构，统计不同高校、研究机构在相关领域的发文数量及影响力。

基于以上分析，预测未来3-5年内，以下方向可能具有较高研究潜力：

*   **微观史与区域史的结合研究：** 以具体区域为中心，深入考察抗战与内战对基层社会和民众生活的影响，例如，基于地方档案和口述史料，研究特定县域的土地改革、社会动员、文化变迁等。
*   **跨学科视野下的战争动员研究：** 结合政治学、社会学、经济学等学科理论和方法，研究战争动员的机制、效果以及对战后社会的影响，例如，考察不同社会阶层在战争动员中的角色和态度，分析动员的社会成本和政治后果。
*   **国际视野下的中国革命研究：** 将中国革命置于全球冷战和去殖民化的背景下，考察国际因素对中国革命的影响，例如，研究苏联、美国等国家对中国内战的态度和政策，分析国际援助对中国革命的影响。

最终提交一份包含上述分类、分析和预测的详细报告，并提供原始文献清单。


Prompt:
请调研并分析2020年至今发表在IEDM, VLSI Symposium, IEDM Short Course, VLSI Short Course等顶级微电子会议/课程上的论文，聚焦于先进制程（7nm及以下）芯片制造工艺中金属薄膜生长技术的应用。具体要求如下：

1.  **设备类型**: 明确指出物理气相沉积（PVD）、化学气相沉积（CVD）、电子束蒸发沉积（E-beam evaporation）、原子层沉积（ALD）和分子束外延（MBE）这五种设备在实际工艺中的应用情况。
2.  **金属种类**: 针对每种设备，分别列出所沉积的具体金属薄膜材料（例如：铜、钨、钛、氮化钛、钽、氮化钽等），并注明其对应的芯片关键结构（例如：互连线、阻挡层、栅极金属等）。
3.  **选择原因**: 深入分析选择特定设备和金属材料的原因，包括但不限于：
    *   薄膜均匀性、致密性、台阶覆盖能力、纯度等方面的考量。
    *   生长速率、成本、可控性等方面的因素。
    *   与特定制程节点（例如：5nm、3nm）兼容性的考量。
    *   相关的性能优势（例如：降低电阻、提升可靠性）。
4.  **制程节点**: 明确指出论文中讨论的金属薄膜生长技术应用于哪个或哪些制程节点。
5.  **数据来源**: 对每条结论，需引用至少一篇相关的论文，并给出论文的标题、作者、会议年份。
6.  **结果汇总**: 将研究结果整理成表格，包含“设备类型”、“金属材料”、“芯片结构”、“选择原因”、“制程节点”、“论文引用”六列，方便查阅和验证。


Prompt:
检索并分析2018年至今发表在Nature Nanotechnology, Advanced Materials, Nano Letters, ACS Nano, Applied Physics Letters等期刊上，关于二维半导体（具体到MoS2, WSe2, 黑磷）接触电阻降低策略的学术论文。重点关注以下几个方面：

1.  **接触材料类型：** 系统梳理不同接触材料（包括但不限于：半金属、金属、掺杂半导体、石墨烯）与二维半导体形成的接触类型，并详细记录其对应的接触电阻值、迁移率等电学参数。
2.  **界面工程方法：** 深入研究各种降低接触电阻的界面工程策略，例如：
    *   原子层沉积（ALD）或溅射等薄膜沉积技术对接触界面的修饰。
    *   范德华异质结构的构建。
    *   化学掺杂或静电掺杂。
    *   表面钝化处理。
3.  **理论解释模型：** 对比不同接触策略背后的理论解释，包括但不限于：肖特基势垒调控、费米能级钉扎效应、界面偶极子效应、隧道效应等。评估这些理论的适用范围和局限性。
4.  **统一理论探索：** 尝试归纳和提炼现有接触策略的共通之处，探寻是否存在统一的理论框架能够解释大多数降低接触电阻的方法。如果可能，尝试构建该理论框架，并阐述其核心假设和预测。
5.  **未来发展方向：** 基于现有研究成果和理论分析，预测未来二维半导体接触电阻降低领域的发展趋势，例如：新型接触材料的探索、新型界面工程技术的应用、多物理场耦合的接触模型构建等。

输出结果应包含：

*   **论文列表：** 包含论文标题、作者、期刊、发表年份、DOI链接。
*   **接触策略分类：** 对收集到的论文按照接触材料类型和界面工程方法进行分类整理，形成表格。
*   **理论模型对比：** 对不同接触策略背后的理论模型进行对比分析，总结其优缺点和适用范围。
*   **统一理论框架（如果存在）：** 详细阐述统一理论框架的核心内容，并给出实验验证方案建议。
*   **未来发展方向预测：** 结合理论分析和实验数据，提出至少三个具有可行性的未来发展方向，并简述其理论依据和潜在挑战。


Prompt:
针对城市市政污水收集和处理，探索以下高效方案，以取代现行的核拨制模式，提升整体运营效率：

1.  **成本精细化核算与绩效挂钩:**
    *   建立包含排水系统建设、运营、维护、改造和应急响应各环节的全面成本核算体系，量化各项成本指标。
    *   基于成本控制和运营绩效，设计一套与政府补贴或拨款直接挂钩的激励机制。例如，设定污水处理量、水质达标率、管网漏损率等关键绩效指标，超出指标部分给予额外奖励，未达标则相应扣减补贴。
    *   详细说明绩效评估的周期（例如：季度、年度）和评估标准，确保透明度和公正性。

2.  **引入市场机制与PPP模式优化:**
    *   研究探索市政污水处理设施的特许经营权招标方案，允许私营企业参与建设和运营，通过市场竞争降低成本。
    *   深入分析现有PPP (Public-Private Partnership) 模式的优势和不足，提出优化建议，例如：明确政府与企业之间的风险分担机制、收益分配模式，并建立有效的监管体系，防止企业过度追求利润而牺牲服务质量。
    *   调研不同规模城市采用不同PPP模式的成功案例，分析其适用性与局限性。

3.  **雨污协同管理与资源化利用:**
    *   研究如何在排水系统建设、运营和维护中，加强雨水排洪排涝与污水收集处理的协同运作，包括：
        *   优化排水管网设计，提高雨污分流比例，减少初期雨水对污水处理厂的冲击。
        *   建设雨水调蓄设施，错峰排放，缓解城市内涝。
        *   探索雨水收集利用技术，如用于绿化灌溉、道路冲洗等，降低自来水使用量。
    *   调研国内外雨污协同管理的先进经验，并结合城市实际情况提出可行的解决方案。

4.  **智能化运维与数据驱动决策:**
    *   研究如何利用物联网、大数据、人工智能等技术，实现排水系统的智能化运维，包括：
        *   实时监测管网水位、流量、水质等关键参数，及时发现问题并预警。
        *   利用大数据分析，优化污水处理工艺，提高处理效率，降低能耗。
        *   建立排水系统数字孪生模型，模拟不同场景下的运行状态，为应急决策提供支持。
    *   寻找利用智能化运维系统提升市政污水处理效率的实际案例，并分析其经济效益和社会效益。

5.  **鼓励公众参与与社会监督:**
    *   探索建立公众参与机制，例如：定期公开排水系统运行数据、组织公众参观污水处理厂、设立举报热线等，提高公众对污水处理的认知度和参与度。
    *   研究如何引入第三方机构进行独立评估，对污水处理设施的运营情况进行监督，确保服务质量和环境效益。
    *   分析公众参与和社会监督对提升污水处理效率的潜在影响。

本研究需要充分考虑不同城市的人口密度、经济发展水平、地理环境等因素，提供具有普适性和可操作性的解决方案，并对方案的实施效果进行量化评估。


Prompt:
针对“制造业离散制造（单件小批）基本上靠人的技能才能完成的，为我调研实现自动化的难度有多大”这一主题，请改写为：

检索并分析近五年（2019年至今）发表在权威期刊（如《International Journal of Production Economics》、《Journal of Manufacturing Systems》、《Robotics and Computer-Integrated Manufacturing》）和会议（如IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)、IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)、CIRP Conference on Manufacturing Systems）上的相关研究论文，重点关注单件小批量离散制造业中，对依赖人工技能操作环节进行自动化改造的技术可行性、经济性和实施难点。研究应涵盖但不限于以下几个方面：

1.  **具体环节分析：** 识别并细化当前依赖人工技能的关键制造环节，例如精密装配、复杂焊接、表面处理、质量检测等，并量化其自动化改造的潜在收益（如效率提升、成本降低、质量改善）。
2.  **技术方案调研：** 针对上述环节，调研已有的或正在研发的自动化技术方案，包括但不限于：
    *   基于视觉识别的柔性机器人系统
    *   人工智能驱动的工艺优化与控制算法
    *   人机协作系统（Cobots）的应用案例
    *   基于深度学习的异常检测与质量控制
3.  **难度评估与挑战分析：** 详细评估自动化改造过程中面临的技术挑战，例如：
    *   非结构化环境下的感知与控制问题
    *   小批量、多品种生产模式下的快速切换与适应性
    *   数据获取与标注的成本
    *   现有设备与自动化系统的兼容性问题
    *   劳动力技能转型与培训需求
4.  **经济性分析：** 对比不同自动化方案的投资成本、运营成本和维护成本，评估其投资回报周期和长期经济效益，并考虑不同规模企业的适用性。
5.  **案例研究：** 收集并分析国内外成功或失败的自动化改造案例，总结经验教训，提炼最佳实践。

最终，请整理并输出一份研究报告，详细阐述单件小批量离散制造业中，依赖人工技能的操作环节实现自动化的难度、可行性、潜在风险以及应对策略，并为企业提供决策参考。排除专利申请、新闻报道、综述性文章以及会议摘要。


Prompt:
检索并分析1950年至今，发表在《爵士时报》、《DownBeat》、《All About Jazz》等专业爵士乐期刊，以及《音乐理论杂志》、《音乐分析》、《当代音乐评论》等音乐学核心期刊上，关于爵士钢琴在现代音乐创作中创新与风格演变的研究论文。

1.  **数据范围限定：** 重点关注研究对象包含以下元素的论文：
    *   **时间范围：** 1950年至今。
    *   **风格流派：** 包括但不限于咆勃爵士(Bebop)、硬咆勃(Hard Bop)、自由爵士(Free Jazz)、融合爵士(Fusion)、后波普(Post-Bop)、当代爵士(Contemporary Jazz)等，以及爵士钢琴与其他音乐流派（古典音乐、摇滚乐、电子音乐等）融合的案例。
    *   **创新实践：** 重点关注技术创新（音效处理、电子音乐结合）、即兴创作手法的革新、演奏技法（节奏变奏、和声结构）的探索、以及跨流派合作等方面的创新。
    *   **地域范围：** 全球范围内，尤其是美国、欧洲（法国、德国、英国等）、日本、拉美等爵士钢琴发展活跃的地区。

2.  **检索策略：**
    *   **期刊筛选：** 精确指定《爵士时报》、《DownBeat》、《All About Jazz》、《音乐理论杂志》、《音乐分析》、《当代音乐评论》等期刊作为数据来源。
    *   **关键词组合：** 使用以下关键词组合进行检索：
        *   "爵士钢琴" AND "创新" AND "风格演变"
        *   "爵士钢琴" AND "融合" AND "现代音乐"
        *   "爵士钢琴" AND "即兴" AND "技术"
        *   "爵士钢琴" AND "和声" AND "节奏"
        *   "爵士钢琴" AND "跨界" AND "合作"
        *   "爵士钢琴" AND "[特定流派名称，例如：咆勃爵士, 融合爵士]" AND "演变"

3.  **分析维度：**
    *   **风格演变阶段：** 将1950年至今划分为若干阶段（例如：1950-1970，1970-1990，1990-2010，2010至今），分析每个阶段爵士钢琴的风格特征与演变趋势。
    *   **创新类型：** 对技术创新、即兴创作手法革新、演奏技法探索、跨流派合作等创新类型进行分类，分析每种创新类型对爵士钢琴风格演变的影响。
    *   **影响因素：** 分析影响爵士钢琴风格演变的因素，包括社会文化背景、技术发展、音乐家个人风格、市场需求等。
    *   **代表人物与作品：** 识别每个阶段的代表性爵士钢琴家及其作品，分析其音乐创作对爵士钢琴风格演变的贡献。

4.  **可验证性：**
    *   **数据可追溯性：** 确保所有分析结论均有明确的数据来源支撑，例如具体的论文引用、音乐作品、演出录音等。
    *   **定量分析：** 尽可能采用定量分析方法，例如统计特定和声进行、节奏模式、即兴手法的出现频率，以客观评估风格演变的趋势。
    *   **专家验证：** 将分析结果与爵士钢琴领域的专家访谈进行对比，验证结论的准确性与可靠性。

输出结果应包含：
    *   一份包含所有检索到的论文清单（包括标题、作者、期刊、发表年份）。
    *   一份关于爵士钢琴在现代音乐创作中的创新与风格演变分析报告，涵盖上述分析维度，并提供充分的数据支撑和可验证性。


Prompt: 搜集并分析近三年（[当前年份-3]至[当前年份]）全球范围内高奢珠宝品牌（例如：Cartier, Van Cleef & Arpels, Bulgari, Tiffany & Co., Graff等，至少列举五个）发布的新品系列，以及苏富比、佳士得等顶级拍卖行成交的高级定制珠宝拍品。重点关注材质运用（例如：宝石种类、金属选择）、设计风格（例如：几何造型、自然主义、极简主义）、工艺技术（例如：镶嵌方式、雕刻技法、表面处理）、文化元素（例如：历史典故、地域特色、象征意义）等方面。提取上述珠宝设计在材质、风格、工艺、文化元素上的共性特征，并详细描述各品牌及拍品在这些方面的独特亮点。最终形成一份包含数据支撑（例如：引用具体珠宝系列或拍品名称、拍卖价格等）的珠宝设计流行趋势报告。


Prompt: 请针对以下游戏类型：大型多人在线角色扮演游戏（MMORPG）、第一人称射击游戏（FPS）、策略游戏（SLG）、模拟经营游戏（SIM）、休闲益智游戏（PUZ），分别检索并分析近三年（2021年至今）在游戏用户研究、游戏心理学、市场营销学等相关学术期刊（例如《国际人机交互期刊》、《行为与信息技术》、《游戏研究》）及行业报告（例如Newzoo、Statista、Niko Partners）中发表的，关于这些游戏类型用户群体画像的定量研究论文与报告。重点关注以下几个维度：年龄分布、性别比例、地域分布、平均游戏时长、付费习惯、游戏动机（例如社交、成就、沉浸等）、用户流失率、以及影响用户群体选择该游戏类型的关键因素。最终，请基于检索结果，对每种游戏类型分别构建一份包含以上维度的、可验证的用户群体画像描述，并量化每个维度的数据（例如，MMORPG用户的平均游戏时长为X小时/天，其中Y%的用户是因为社交动机而选择该游戏等）。


Prompt:
请提取并量化分析自2013年至今，中国大陆地区各省份法院判处的死刑立即执行、死刑缓期二年执行、无期徒刑（含减刑为有期徒刑后的数据）的案件数量及占比数据。数据来源限定于中国裁判文书网公开发布的刑事判决书。

1.  **数据提取：**
    *   使用关键词组合（“死刑”、“死刑立即执行”、“死刑缓期二年执行”、“无期徒刑”）以及各省份名称进行检索。
    *   限定案件类型为刑事案件。
    *   按年份（2013-2024）及省份进行数据分类整理。
    *   对于无期徒刑案件，需进一步分析其是否减刑为有期徒刑，并记录减刑后的刑期。
    *   排除数据异常或缺失的案件。

2.  **量化分析：**
    *   计算各省份每年死刑立即执行、死刑缓期二年执行、无期徒刑的案件数量及占比，绘制趋势图。
    *   分析无期徒刑减刑的比例、平均减刑幅度，以及减刑后刑期的分布情况。
    *   对比不同省份之间死刑判决及减刑情况的差异，进行统计显著性检验。
    *   分析影响死刑判决及减刑的潜在因素，例如犯罪类型、涉案金额等。

3.  **数据验证：**
    *   将提取的数据与官方发布的统计数据（若有）进行比对，评估数据提取的准确性。
    *   进行抽样复核，检查数据标注的一致性。

4.  **趋势预测与情景分析：**
    *   基于历史数据，使用时间序列分析等方法，预测未来五年中国死刑判决数量的变化趋势（死刑立即执行、死缓）。
    *   构建不同情景（例如，法律修订、犯罪率变化）下死刑废除的可能性，并进行敏感性分析。

**最终报告需包含：**

*   详细的数据提取方法和流程说明。
*   清晰的数据表格和可视化图表。
*   严谨的统计分析结果和解释。
*   对未来死刑趋势的预测及潜在影响因素的分析。
*   数据来源列表及访问链接。
*   局限性说明及改进建议。


Prompt: 系统收集并整理当前（截止2025年9月1日0时）中国电影票房排名前十的影片的相关资料，包括影片的主题立意、叙事风格、题材类别、影片时长、制作公司、演员阵容、宣传策略等多个维度。在此基础上，撰写一份2000字左右的分析报告，横向比对每个影片在各个维度上的表现，并提出未来5年内最有可能实现高票房的电影类型。报告要求兼具数据化与评论性，同时保证逻辑严密、用词精准。


Prompt: 中共中央、国务院印发《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》，明确提出中小学生每天综合体育活动时间应不低于2小时。在此背景下，全面调查并整理目前（2025年）中国中小学生每天综合体育活动的平均时间，深入分析影响这一时间是否达标的各类因素，并基于此提出一套科学、系统的政策建议，以确保综合体育活动时间达到国家建议标准。回复需要参考官方数据和权威研究，字数控制在2000字左右，行文严谨、专业、清晰。


Prompt:
"分析AI技术迅猛发展背景下软件行业的重塑过程，识别哪些岗位和技能会被AI彻底替代，哪些会得到增强，并预测新兴职业机会的涌现趋势"
为什么这个问题有价值？
技术变革深度：当前ChatGPT、GitHub Copilot、Claude等AI工具已经开始改变编程方式，从代码生成到bug修复，AI的能力边界在快速扩展。
就业市场冲击：初级程序员、测试工程师、UI/UX设计师等岗位面临不同程度的AI冲击，但同时也催生了AI工程师、提示工程师等新职业。
企业战略转型：软件公司如何在AI浪潮中调整人才结构？是大规模裁员还是重新培训员工？投资重点如何从人力转向AI基础设施？
技能演进路径：传统编程技能vs AI协作能力，软件工程师需要掌握哪些新技能才能在AI时代保持竞争力？
行业生态重构：开源社区、外包市场、教育培训机构将如何适应这一变化？软件交付模式和商业模式会发生哪些根本性改变？请使用严格的数据和案例，以严肃的分析文章的风格行文，结构严谨，不少于1000字。


Prompt:
"调研分析中国城市轨道交通行业碳滑板市场的供需格局，评估主要供应商竞争态势，并从产业链上下游角度透视行业演进与可持续发展趋势"
为什么这个问题有价值？
市场规模量化：随着中国城市化进程加速，地铁建设里程快速增长（2023年运营里程超过10000公里），碳滑板作为关键耗材的年度需求量达到什么规模？单价、总市值如何？
供应商竞争格局：国外厂商（如德国Schunk、意大利Mersen）vs国产品牌的市场份额分布，技术差距在哪里？国产替代进程如何？哪些企业在技术创新和成本控制方面领先？
技术发展趋势：从传统石墨碳滑板到金属陶瓷复合材料，新材料技术如何提升导电性能和使用寿命？智能监测技术如何实现预测性维护？
成本与效率优化：不同材料和规格的碳滑板在全生命周期成本、维护频次、能耗效率方面的对比分析，如何平衡初始投资与运营成本？
政策与标准影响：国家标准、行业规范、环保要求对碳滑板选型和采购的影响，"双碳"目标下绿色交通对材料技术提出了哪些新要求？
未来发展预测：随着无人驾驶地铁、超高速磁悬浮等新技术发展，传统碳滑板技术面临哪些挑战和机遇？请使用严格的数据和案例，以严肃的分析文章的风格行文，结构严谨，不少于2000字。


Prompt: 撰写一篇不少于8000字的学术论文，分析《老子》历代注本中“神”的发展。论文应采用历史比较研究方法，从先秦至明清，梳理“神”在不同注本中的演变轨迹。详细探讨道家思想中“神”的哲学内涵、宗教意义及其在社会文化中的反映。论文结构需包括引言、正文（按历史时期分章节）、结论，以及不少于50条的参考文献。语言风格应严谨、学术性强，避免使用过于口语化的表达。


Prompt: 撰写一篇不少于6000字的研究报告，探讨房地产行业可持续发展的动力。报告应详细分析未来10年国家在政策、资金、导向方面如何促进该行业有序、良性地发展。报告需包括以下部分：引言（阐述研究背景和目的）、政策分析（分析国家政策对房地产行业的影响）、资金流向研究（探讨资金在房地产行业的分配和使用）、行业导向（分析未来10年的行业发展趋势）、结论与建议。报告应采用数据驱动的分析方法，引用不少于30篇权威文献，语言风格应客观、专业。


Prompt:
围绕“2025 年，哪些因素影响旅客选择前往不同目的地旅游”，请撰写一份数据驱动的趋势洞察报告。要求：
- 篇幅：1200–1600 字（中文），正式、客观、数据驱动语气。
- 结构：
  1) 执行摘要（5 条关键洞察）；
  2) 宏观因素（通胀/汇率、地缘政治与安全、气候与极端天气、公共卫生）；
  3) 供给侧因素（航班运力与票价、签证/入境政策与手续、基础设施与承载力、价格水平）；
  4) 需求细分（Z 世代/亲子/银发/高端/背包客的偏好差异）；
  5) 数字影响（平台与算法推荐、KOL/短视频、用户评价与口碑扩散）；
  6) 可持续与政策（碳足迹、目的地限流/配额、反过度旅游举措、文化与生态保护）；
  7) 风险与不确定性（冲突/自然灾害/健康事件）；
  8) 案例研究（至少 3 个目的地：欧洲/亚洲/拉美各 1 个，对比其“价格-便利-安全-气候-独特性”）；
  9) 2025 年情景展望（基准/乐观/谨慎）与季度节奏预测；
  10) 结论与建议（给旅游企业与目的地管理方各 3 条可操作建议）。
- 展示：至少 2 个表格或 ASCII 图示，其中 1 个为目的地比较矩阵；尽量给出关键指标（搜索热度、签证放宽次数、汇率变动、航班座位里程、平均房价等）。
- 数据与来源：引用近三年权威数据（如 UNWTO、IATA/OAG、WTTC、Google Trends、Skyscanner/Booking、各国旅游局/签证处、银联/信用卡网络报告），在文末列出不少于 10 个可核查来源（附链接）。
- 文字风格：避免夸张形容，用证据与逻辑串联，标注假设与局限。


Prompt:
请为一位中国籍 53 岁、体重约 160 斤（≈80 kg）的人制定一份“科学、健康、简单易做”的 14 天饮食计划。要求：
- 篇幅：2500–3500 字（中文），专业但亲和。
- 健康原则：参照《中国居民膳食指南（2022）》与 WHO 建议，估算每日能量目标（说明假设与计算方法，如 Mifflin-St Jeor；按不同身高/活动水平给出调整区间），蛋白质 1.0–1.2 g/kg·d，膳食纤维 ≥25 g/d，钠 <5 g/d，饱和脂肪 <10% 能量，添加糖 <5% 能量。
- 结构：
  1) 个人能量与营养目标（含如何根据身高、腰围与活动量微调）；
  2) 14 天菜单：每日 3 餐 + 1–2 加餐，明确每餐食材克数、烹饪方法、预计热量与三大营养素；
  3) 每周囤菜与 2 小时批量备餐计划（周末完成），列出步骤、保存与复热要点；
  4) 简单料理示例 6 道（≤30 分钟/道），给出关键火候与减盐/控油技巧；
  5) 外食替代方案（如兰州拉面、快餐/食堂的更优搭配与避坑清单）；
  6) 低 GI 与控糖策略（粗杂粮、蛋白-蔬菜优先、酸奶/坚果使用要点）；
  7) 预算估算（人均每日食材成本区间）；
  8) 注意事项（痛风/高血压/血脂异常/糖代谢异常的替换建议与限量说明）。
- 菜谱风格：以中式家常为主，兼顾南北口味与季节蔬菜，优先蒸/煮/炖/焯，使用电饭煲/空气炸锅/不粘锅等便捷器具。
- 输出形式：用清晰表格列出每日菜单与营养估算；文末附 1) 一周购物清单（含品类与重量）；2) 参考来源与营养工具（国家食品营养成分数据库/相关小程序链接）。
- 备注：非医疗建议，如有基础疾病请个性化咨询。


Prompt: 请撰写一篇深度调研报告，分析全球范围内20-30岁女性群体对口腔正畸与医疗美容（如轮廓整形、面部年轻化等）共同需求的现状与趋势。报告需包含以下内容：一、 使用具体数据和可信来源（如市场调研报告、学术论文等）对比正畸与医美需求的比例，并分析不同地区（如亚洲、北美、欧洲）的差异。二、 探讨未来将口腔正畸与医美结合的可能性，例如通过数字化微笑设计（DSD）联合面部美学评估、正畸-整形联合治疗方案等。三. 分析潜在挑战，如消费者心理、技术整合壁垒、伦理问题等。要求：结构清晰，包含摘要、引言、数据分析、趋势预测与结论；字数不少于1500字；语言严谨客观，兼顾学术性与行业洞察。


Prompt: 请系统整理关于孩子身心健康成长的多维度资料，形成一份面向家长与教育者的指导性文档。内容需涵盖：一. 学习安排：基于发展心理学理论，提供不同年龄段（幼儿、小学、中学）的每日/每周学习时间分配建议，并强调睡眠与休息的重要性。二. 生活与兴趣平衡：如何识别和培养孩子的兴趣爱好（如艺术、体育、科学等），避免过度功利化，包括具体活动案例与时间管理工具推荐。三. 目标方向探索：介绍职业启蒙、性格测试（如MBTI简化版）、优势评估等方法，帮助孩子建立短期与长期目标。四. 心理支持：如何应对焦虑、peer pressure等常见问题，推荐沟通技巧与权威心理资源。要求：结构分为章节并附摘要；字数不少于2000字；风格亲切但不失专业性，避免说教；引用国内外教育机构（如教育部、APA）的指南或研究数据。


Prompt: Estimate the size of the elderly population aged 65 and above in Japan from 2020 to 2050 on a ten-year basis, and comprehensively consider various factors to predict changes in their consumption habits and expenditure potential in the areas of clothing, food, housing, and transportation. Prepare a market size analysis report. The word count should be controlled at around 1800 words, and if necessary, government statistical data, authoritative academic research, etc. should be cited.


Prompt: Elaborate on the core investment philosophies of Duan Yongping, Warren Buffett, and Charlie Munger, three value investors, and analyze their similarities and differences in value orientation, decision-making logic, risk management methods, and other aspects through specific investment cases. The full text requires approximately 1500 words, written in the style of commentary analysis, with rigorous argumentation, accurate terminology, and authoritative empirical data support.


Prompt: Sort out the commonalities and differences in investment by the governments of the five countries with the strongest comprehensive economic strength in the world (2024), and form a financial report. The full text requires approximately 1500 words, accurate terminology, rigorous logic, and references to authoritative data and recent research.


Prompt: In the field of financial technology, machine learning algorithms have been widely applied in asset allocation and investment decision-making, covering various paradigms from traditional classical models to deep learning architectures. Please select four representative methods (two for each category) and compare their performance in the three core dimensions of risk measurement, return prediction, and asset allocation, in order to explore the construction of a hybrid modeling paradigm that integrates classical models and deep learning. The full text is about 1500 words, requiring accurate terminology, rigorous argumentation, and providing clear mathematical analysis processes and application examples.


Prompt: Currently, quantitative strategies such as factor models and high-frequency trading are widely used in financial markets, but these strategies exhibit significant heterogeneity in terms of return levels, risk characteristics, and market state responses. Existing performance indicators are difficult to achieve fair comparisons across strategies. Please propose a universal, comprehensive, and scalable evaluation framework with a word count of around 1200 words, clear structure, accurate terminology, and, if necessary, reference to relevant empirical research and industry reports.


Prompt: Is there a universal analysis and solution method for first-price sealed-bid auctions involving two bidders, when the bidders have independent private values and these values follow different probability distributions (i.e., ex-ante asymmetric)? Please provide the difficulties, mainstream solutions and their limitations, as well as possible innovative solutions to this problem in your answer. The full text should be about 1500 words, with both rigor and readability, and appropriate mathematical examples should be provided.


Prompt: Systematically review the global investments, key initiatives, and representative outputs of major international consulting firms (Big Four accounting firms, MBB) in the field of artificial intelligence from 2020 to 2025, and analyze their layout in AI driven product/service innovation, customer application cases, typical industry scenarios, future development strategies, and talent ecosystem construction. The article adopts a 'general sub general' structure and is presented in the form of a business analysis report. The overall length is controlled at around 1800 words, and citations must come from the company's annual report, official news reports, or authoritative industry research.


Prompt: Using the example of horizontal gene transfer (HGT) in eukaryotes (especially plants and animals), explain the frequency and distribution breadth of HGT transfer between eukaryotes, and evaluate its role in trait innovation, environmental adaptation, and long-term evolution. Require a word count of approximately 1200 words, with a language style of academic review, while citing existing high impact research to support the argument and avoid speculative assertions.


Prompt: In ecology, birds need to achieve precise position and directional navigation during their migration process. Conduct in-depth research on the environmental clues that support this process, and systematically evaluate the potential impacts of natural environment and human activities on it. The final report, approximately 1200 words in length, should be academic, forward-looking, and enlightening.


Prompt: Fully consider how to conduct comprehensive and accurate situational awareness of space targets in the Earth-Moon space, and ensure the effectiveness of short-term Earth-Moon space tracking and monitoring tasks, forming a report of about 1500 words. The report needs to include four parts: technical status, method design, application scenarios, and development prospects, combining rigor and foresight, with practical and feasible technical suggestions.


Prompt:
Analyze Pacific Rim chub mackerel markets by integrating price dynamics, biological variations, and oceanographic correlations to develop sustainable fishery economics frameworks"
Why this research is valuable:
Market Economics Integration: How do price fluctuations in major Pacific Rim aquatic markets (Tokyo, Busan, Vancouver, Los Angeles) correlate with biological indicators like weight/length ratios? What economic models best capture the relationship between fish quality metrics and market valuation?
Oceanographic-Biological Nexus: Which specific oceanographic parameters (sea surface temperature, chlorophyll-a concentration, upwelling intensity) most significantly impact chub mackerel morphometric variations? How do El Niño/La Niña cycles affect both fish physiology and market prices across different regions?
Interannual Variability Patterns: What are the dominant cyclical patterns in both biological and economic data? How do climate oscillations (PDO, ENSO, IOD) create predictable or unpredictable variations in fish quality and market dynamics?
Sustainable Resource Management: How can the integration of biological monitoring, market analysis, and oceanographic data inform more effective fishery management policies? What early warning systems can be developed to predict market disruptions due to environmental changes?
Cross-Regional Comparative Analysis: How do different Pacific Rim countries' market structures, consumer preferences, and regulatory frameworks influence the economic valuation of chub mackerel quality variations? What role do cultural factors play in price premiums for specific fish characteristics?
Please structure your analysis as a comprehensive research paper with quantitative data analysis, statistical modeling, peer-reviewed citations, and policy recommendations. Minimum 3000 words with clear methodology section.


Prompt:
Evaluate and develop comprehensive scaling strategies for ion trap quantum computing by assessing hardware architectures, error correction methods, and commercial viability pathways"
Why this research is critical:
Architectural Scalability Challenges: What are the fundamental physical and engineering limitations preventing ion trap systems from scaling beyond current ~100-qubit demonstrations? How do heating rates, crosstalk, and gate fidelities degrade with system size, and what innovative solutions (modular architectures, advanced trap geometries, novel laser systems) show the most promise?
Error Correction Implementation: How do different quantum error correction codes (surface codes, color codes, LDPC codes) perform specifically in ion trap architectures? What are the realistic qubit overhead requirements for fault-tolerant computation, and how do they compare to other quantum computing platforms?
Commercial Competitive Analysis: How do ion trap approaches compare to superconducting, photonic, and trapped neutral atom platforms in terms of scalability metrics, cost per logical qubit, operational requirements, and time-to-market for practical applications?
Technological Roadmap Assessment: Which specific technical milestones (improved gate speeds, enhanced coherence times, automated calibration systems, integrated photonics) are most critical for achieving commercial viability? What are realistic timelines for reaching 1000, 10,000, and 1 million physical qubits?
Application-Specific Optimization: How should scaling strategies differ for various target applications (quantum simulation, cryptography, optimization, machine learning)? What application domains provide the most favorable near-term commercial opportunities for ion trap systems?
Investment and Risk Analysis: What are the key technical, commercial, and competitive risks facing ion trap quantum computing companies? How do funding patterns, patent landscapes, and regulatory considerations influence development priorities?
Present findings as a detailed technology assessment report with technical specifications, market analysis, competitive benchmarking, and investment recommendations. Include quantitative projections and risk mitigation strategies. Minimum 4000 words.


Prompt:
Develop advanced materials engineering solutions to mitigate lithium niobate plasma etching damage and optimize next-generation photonic device performance"
Why this research is essential:
Damage Mechanism Analysis: What are the specific atomic-level damage mechanisms occurring during plasma etching of lithium niobate (LiNbO3)? How do different plasma chemistries (CHF3/Ar, SF6/Ar, Cl2/BCl3) create distinct types of surface and subsurface damage? What role do crystal orientation, temperature, and ion energy play in damage formation?
Mitigation Strategy Evaluation: How effective are various post-etch treatment methods (thermal annealing, wet chemical etching, ion beam polishing, atomic layer deposition) in restoring optical properties? What are the trade-offs between damage repair and dimensional precision for different device geometries?
Process Optimization Techniques: How can plasma parameters (power, pressure, gas flow ratios, substrate temperature) be optimized to minimize damage while maintaining etch selectivity and anisotropy? What role do protective coatings, etch stop layers, and multi-step processes play in damage prevention?
Device Performance Impact: How does residual plasma damage affect key device metrics (propagation loss, electro-optic coefficient, nonlinear efficiency, Q-factor) in different photonic structures (waveguides, resonators, modulators, frequency converters)? What are the tolerance levels for various applications?
Emerging Technologies Integration: How do damage mitigation strategies need to evolve for next-generation LiNbO3 devices (integrated quantum photonics, chip-scale frequency combs, high-power nonlinear converters)? What new characterization techniques are needed to assess damage at nanoscale dimensions?
Industrial Implementation: What are the cost-benefit analyses of different mitigation approaches for commercial production? How do yield improvements and performance enhancements justify additional processing steps?
Structure as a comprehensive materials engineering study with experimental methodologies, quantitative damage assessment protocols, process optimization procedures, and industrial implementation guidelines. Include detailed characterization data and performance benchmarking. Minimum 3500 words.


Prompt:
Design and implement adaptive flight control systems for UAVs using advanced PID optimization strategies, machine learning integration, and real-world performance enhancement techniques"
Why this research addresses critical needs:
Multi-Regime Performance Optimization: How can PID controllers be dynamically adapted for diverse flight conditions (hover, forward flight, aggressive maneuvers, wind disturbances, payload variations)? What are the optimal gain scheduling strategies, and how do they compare to adaptive control approaches?
Intelligent Parameter Tuning: How can machine learning algorithms (genetic algorithms, particle swarm optimization, neural networks, reinforcement learning) be effectively integrated with traditional PID tuning methods? What are the training data requirements, computational overhead, and real-time implementation challenges?
Robustness and Stability Analysis: What are the theoretical stability margins for adaptive PID systems across different UAV platforms (multirotor, fixed-wing, hybrid VTOL)? How do uncertainties in system identification, sensor noise, and actuator dynamics affect controller performance?
Sensor Fusion and State Estimation: How do different sensor combinations (IMU, GPS, vision, LiDAR, barometric pressure) impact PID controller effectiveness? What state estimation algorithms (Kalman filters, complementary filters, particle filters) provide optimal input for adaptive gain adjustment?
Computational Implementation: What are the real-time computational requirements for different adaptive PID strategies? How can embedded systems (flight controllers, onboard computers) efficiently implement machine learning-enhanced control algorithms while maintaining safety margins?
Failure Mode Analysis: How do adaptive PID systems respond to sensor failures, actuator degradation, and communication losses? What backup control strategies ensure graceful degradation and emergency landing capabilities?
Field Testing and Validation: What standardized testing protocols should be established for evaluating adaptive PID performance across different UAV applications (surveillance, delivery, search and rescue, agricultural monitoring)?
Present as a comprehensive control systems engineering study with mathematical modeling, simulation results, experimental validation, and implementation guidelines. Include performance benchmarking against existing methods and safety analysis. Minimum 3500 words with detailed technical appendices.


Prompt:
Design intelligent agricultural systems by applying modern control theory to 3D crop phenotyping, automated analysis, and precision agriculture integration"
Why this research advances agricultural engineering:
Control-Theoretic Modeling Framework: How can modern control theory (state-space models, optimal control, robust control) be applied to model the complex dynamics of crop growth, phenotypic expression, and environmental interactions? What are the key state variables, control inputs, and disturbance factors for different crop species?
3D Reconstruction and Vision Control: What advanced control algorithms can optimize 3D scanning systems (structured light, photogrammetry, LiDAR) for consistent, high-quality crop phenotyping under varying field conditions? How can adaptive control compensate for lighting variations, plant movement, and environmental disturbances?
Multi-Scale System Integration: How can control theory coordinate between different scales of agricultural systems (individual plant monitoring, field-level management, regional optimization)? What hierarchical control architectures best integrate phenotyping data with irrigation, fertilization, and harvest planning?
Real-Time Processing and Decision Making: What control algorithms can process high-dimensional phenotypic data (3D point clouds, multispectral images, time-series measurements) in real-time for immediate agricultural decisions? How can model predictive control optimize resource allocation based on predicted crop development?
Sensor Fusion and State Estimation: How can Kalman filtering, particle filtering, and other estimation techniques combine data from multiple sensors (RGB cameras, hyperspectral imagers, thermal sensors, soil monitors) to create comprehensive crop state models?
Uncertainty Quantification and Robust Design: How can control systems account for uncertainties in biological processes, weather variations, and measurement noise? What robust control strategies ensure system performance across diverse agricultural environments?
Economic Optimization Integration: How can control theory incorporate economic objectives (yield maximization, cost minimization, resource efficiency) into phenotyping system design and operation? What multi-objective optimization approaches balance technical performance with economic viability?
Structure as a comprehensive design report with theoretical foundations, system architecture specifications, control algorithm development, simulation studies, and field implementation strategies. Include economic analysis and scalability assessment. Minimum 4000 words with detailed mathematical formulations.


Prompt:
Compare and evaluate Obsidian plugins that replicate Notion's database functionality by conducting comprehensive plugin ecosystem analysis, workflow integration assessment, and knowledge management optimization"
Why this analysis is crucial for knowledge workers:
Plugin Architecture Deep Dive: Which specific Obsidian plugins (Dataview, Database Folder, Projects, Kanban, Calendar, etc.) most effectively replicate Notion's database capabilities? How do their underlying architectures, data storage methods, and query languages compare? What are the performance implications for large datasets?
Multi-View Implementation Analysis: How do different plugins handle view transitions between Table, Kanban, Calendar, Gallery, and List formats? What are the data consistency, synchronization, and user experience trade-offs? Which combinations provide the most seamless workflow integration?
Workflow Automation Capabilities: How do Obsidian's plugin-based automation features (Templater, QuickAdd, Advanced Tables) compare to Notion's native automation? What are the learning curves, maintenance requirements, and extensibility options for complex workflows?
Data Portability and Interoperability: What are the export/import capabilities between different plugin ecosystems? How do migration strategies, data format compatibility, and vendor lock-in considerations affect long-term knowledge management decisions?
Performance and Scalability Analysis: How do different plugin combinations perform with large knowledge bases (10,000+ notes, complex relational structures)? What are the memory usage patterns, search performance metrics, and synchronization speeds across different platforms?
Cost-Benefit and TCO Analysis: What are the total cost of ownership considerations including software licenses, learning time, maintenance overhead, and customization efforts? How do subscription models compare to one-time purchases for different user profiles?
Use Case Optimization: Which tool combinations work best for specific knowledge management scenarios (academic research, project management, content creation, personal knowledge systems)? What decision frameworks help users choose optimal configurations?
Customization and Extension Ecosystem: How do the development communities, plugin marketplaces, and customization capabilities compare? What are the long-term sustainability considerations for dependent workflows?
Present as a comprehensive software evaluation report with detailed feature matrices, performance benchmarks, workflow examples, and decision frameworks. Include user interviews, quantitative metrics, and implementation guides. Minimum 3000 words with practical appendices.


Prompt:
Investigate and analyze next-generation reinforcement learning approaches for sparse reward exploration and constrained optimization, with specific applications to trajectory planning in autonomous systems"
Why this research shapes the future of AI:
Exploration Strategy Innovation: What are the most promising approaches for efficient exploration under sparse reward conditions (curiosity-driven methods, count-based exploration, information-theoretic approaches, meta-learning)? How do different exploration strategies perform across various domains (robotics, game playing, autonomous driving)?
Constraint Handling Mechanisms: How can RL agents effectively learn and operate under hard constraints (safety requirements, resource limitations, ethical boundaries)? What are the trade-offs between constraint satisfaction and performance optimization in different algorithmic approaches (CPO, TRPO with constraints, Lagrangian methods)?
Sample Efficiency and Transfer Learning: What techniques most effectively reduce sample complexity in sparse reward environments? How can pre-training, transfer learning, and meta-learning accelerate policy acquisition for new tasks while respecting constraints?
Trajectory Planning Integration: How can modern RL advances be integrated with classical trajectory planning methods (RRT*, A*, model predictive control) to create hybrid systems that leverage both approaches' strengths? What are the computational and safety implications?
Real-World Deployment Challenges: What are the gaps between laboratory RL performance and real-world autonomous system requirements? How do uncertainties, partial observability, and safety considerations affect the practical implementation of sparse reward RL systems?
Algorithmic Convergence and Stability: What theoretical guarantees exist for convergence and stability in constrained, sparse reward RL settings? How do different algorithmic choices affect these guarantees in practice?
Application Domain Analysis: How do recent RL advances apply to specific trajectory planning scenarios (autonomous vehicles, drone navigation, robotic manipulation, spacecraft control)? What domain-specific adaptations are required?
Computational Architecture Requirements: What hardware and software architectures best support real-time RL inference and online learning for trajectory planning applications? How do edge computing, distributed training, and model compression techniques affect system performance?
Structure as a comprehensive survey and analysis paper with algorithmic comparisons, theoretical analysis, experimental validation, and application case studies. Include quantitative performance metrics, convergence analysis, and implementation guidelines. Minimum 4000 words with detailed mathematical foundations.


Prompt:
Develop and implement predictive Kubernetes autoscaling solutions using advanced node management strategies, machine learning integration, and enterprise-scale deployment frameworks"
Why this addresses critical cloud infrastructure needs:
Predictive Scaling Architecture: What machine learning models (time series forecasting, anomaly detection, workload classification) most effectively predict resource demands before they materialize? How can these models be integrated with Kubernetes control plane components while maintaining system stability?
Workload Pattern Analysis: How can historical metrics (CPU, memory, network, custom application metrics) be analyzed to identify predictable scaling patterns? What feature engineering techniques best capture seasonal variations, business cycles, and application-specific behaviors?
Multi-Dimensional Scaling Strategies: How can autoscaling systems simultaneously optimize for performance, cost, availability, and energy efficiency? What multi-objective optimization algorithms best balance these competing requirements in real-time?
Node Pool Management: What strategies effectively manage heterogeneous node pools (spot instances, reserved capacity, GPU nodes, different instance families) for predictive scaling? How can cost optimization be balanced with performance requirements and availability guarantees?
Custom Metrics and Scaling Triggers: How can business-specific metrics (queue lengths, response times, revenue per request) be effectively integrated into predictive scaling decisions? What are the best practices for defining and implementing custom scaling policies?
Failure Mode and Resilience: How should predictive autoscaling systems handle prediction failures, infrastructure outages, and unexpected load spikes? What fallback mechanisms ensure system reliability when ML models provide incorrect forecasts?
Implementation and Operations: What are the operational complexities of deploying predictive autoscaling in enterprise environments? How can monitoring, alerting, and debugging capabilities be designed for ML-enhanced infrastructure systems?
Cost Optimization and ROI: What are the quantifiable benefits of predictive versus reactive scaling? How can cost savings, performance improvements, and operational efficiency gains be measured and optimized?
Existing Solutions Evaluation: How do current projects (KEDA, Vertical Pod Autoscaler, custom solutions) compare in terms of features, maturity, and suitability for different use cases? What are the integration and migration strategies?
Present as a comprehensive technical implementation guide with architecture diagrams, code examples, deployment strategies, and performance benchmarks. Include case studies, cost analysis, and operational playbooks. Minimum 3500 words with detailed technical specifications.


Prompt:
Compare and analyze Google's A2A protocol and Model Context Protocol (MCP) for autonomous system integration by examining their architectural differences, communication paradigms, and implementation strategies"
Why this research is pivotal for AI infrastructure:
Protocol Architecture Comparison: What are the fundamental architectural differences between Google's A2A protocol and the Model Context Protocol (MCP)? How do their design philosophies, message formats, state management, and error handling mechanisms differ? What are the implications for scalability, security, and interoperability?
Communication Paradigm Analysis: How do A2A and MCP handle different communication patterns (request-response, pub-sub, streaming, broadcast)? What are the performance characteristics, latency profiles, and reliability guarantees for various message types and network conditions?
Security and Trust Models: What are the authentication, authorization, and encryption mechanisms in each protocol? How do they handle trust establishment between autonomous agents, credential management, and secure message verification? What are the implications for multi-domain deployments?
Innovative Features Deep Dive: What specific innovations does Google's A2A protocol introduce compared to existing solutions? How do features like dynamic capability negotiation, adaptive message routing, and context-aware communication enhance agent collaboration?
Use Case Optimization: Which protocol is better suited for different application domains (autonomous vehicles, smart cities, industrial IoT, distributed AI training, multi-agent robotics)? What are the decision criteria for protocol selection based on specific requirements?
Interoperability and Standards: How do these protocols relate to existing standards (MQTT, AMQP, gRPC, WebRTC)? What are the migration strategies from legacy systems, and how can hybrid deployments be managed?
Performance and Scalability: What are the computational overhead, bandwidth requirements, and scaling characteristics of each protocol? How do they perform under different network conditions, agent populations, and message volumes?
Ecosystem and Adoption: What are the development tools, libraries, and community support available for each protocol? How do vendor ecosystems, industry partnerships, and open-source contributions affect adoption trajectories?
Implementation Complexity: What are the development complexity, debugging capabilities, and operational requirements for implementing each protocol? How do learning curves and maintenance overhead compare?
Future Evolution Pathways: How might these protocols evolve to address emerging requirements (quantum-safe cryptography, edge computing, 6G networks, advanced AI capabilities)?
Structure as a comprehensive protocol analysis report with technical specifications, performance benchmarks, implementation examples, and strategic recommendations. Include detailed comparison matrices, use case studies, and migration guides. Minimum 4000 words with practical implementation appendices.


Prompt:
Trace and analyze the evolution from Java Servlets to Spring Boot framework by examining architectural transformations, design pattern evolution, and modern development paradigms"
Why this historical and technical analysis is essential:
Technological Evolution Timeline: How did each major iteration (Servlets → JSP → Struts → Spring → Spring Boot) address specific limitations of its predecessors? What were the driving forces (complexity reduction, developer productivity, enterprise requirements) behind each transition?
Architectural Pattern Transformation: How did design patterns evolve from procedural servlet programming to modern dependency injection, aspect-oriented programming, and microservices architectures? What are the implications of these changes for code maintainability, testability, and scalability?
Problem-Solution Analysis: What specific technical challenges (configuration complexity, boilerplate code, testing difficulties, deployment overhead) were addressed by each framework iteration? How do modern solutions compare to historical approaches in terms of developer experience and system performance?
Spring Framework Deep Dive: What are the core architectural components (IoC container, AOP framework, data access abstraction, security model) that make Spring fundamental to modern Java development? How do these components interact to provide enterprise-grade capabilities?
Spring Boot Revolution: How does Spring Boot's opinionated approach, auto-configuration, and embedded server model transform traditional Java application development? What are the trade-offs between convention-over-configuration and flexibility?
Modern Development Practices: How has the evolution from Servlets to Spring Boot enabled modern practices (DevOps, cloud-native development, microservices, containerization)? What role does Spring Boot play in current enterprise architecture patterns?
Performance and Resource Utilization: How do performance characteristics, memory usage, and startup times compare across different generations of Java web frameworks? What optimizations does Spring Boot provide for modern deployment environments?
Ecosystem Integration: How does Spring Boot integrate with modern development tools, cloud platforms, monitoring systems, and CI/CD pipelines? What are the ecosystem advantages that drive enterprise adoption?
Learning Path and Skills Evolution: What essential knowledge and skills must developers acquire to effectively work with modern Spring-based applications? How has the required skill set evolved from traditional servlet development?
Future Trajectory: How might Java web development continue to evolve with emerging technologies (GraalVM native images, reactive programming, serverless computing, edge deployment)?
Best Practices and Anti-Patterns: What are the established best practices for Spring Boot application development, testing, configuration management, and production deployment? What common anti-patterns should be avoided?
Structure as a comprehensive technical guide with historical analysis, architectural diagrams, code evolution examples, and practical implementation strategies. Include performance comparisons, learning resources, and modern development guidelines. Minimum 3500 words with detailed technical examples and best practice recommendations.


Prompt: Acting as an expert in K-12 education research and an experienced frontline teacher, research and analyze global case studies on the practical application of AIGC (AI-Generated Content) in primary and secondary school classrooms. Identify, categorize, and analyze various application approaches and their corresponding examples. The final report should present an overall framework, detailed category discussions, practical implementation methods, future trends, and recommendations for educators. The report should be no less than 10,000 words, structured with an abstract, introduction, literature review, methodology, results, discussion, conclusion, and references. Use APA format for citations and ensure the language is clear and accessible to educators. Include at least 50 references from peer-reviewed journals.


Prompt: Please write a literature review on the restructuring impact of Artificial Intelligence (AI) on the labor market. Focus on how AI, as a key driver of the Fourth Industrial Revolution, is causing significant disruptions and affecting various industries. Ensure the review only cites high-quality, English-language journal articles. The review should be no less than 8000 words, structured with an abstract, introduction, main body (divided into sections by industry), conclusion, and references. Use APA format for citations and ensure the language is academic and precise. Include at least 40 references from peer-reviewed journals.


Prompt: As a senior elementary school English teacher, I need assistance writing a detailed research paper on a 'New Paradigm of Holistic Empowerment in Elementary English Education and Teaching.' Please provide comprehensive content, suggest relevant keywords, and ensure the paper reflects practical, frontline teaching experience, structured to be helpful for novice teachers. The paper should be no less than 7000 words, structured with an abstract, introduction, literature review, methodology, results, discussion, conclusion, and references. Use APA format for citations and ensure the language is clear and practical. Include at least 30 references from peer-reviewed journals.


Prompt: Please conduct a study and prepare a report on the 'Construction and Application of a Sports Intelligent Tutoring and Learning Guidance System Driven by Multimodal Data Fusion.' The report should be no less than 9000 words, structured with an abstract, introduction, literature review, methodology, results, discussion, conclusion, and references. Use APA format for citations and ensure the language is technical and precise. Include at least 40 references from peer-reviewed journals.


Prompt: Could therapeutic interventions aimed at modulating plasma metal ion concentrations represent effective preventive or therapeutic strategies against cardiovascular diseases? What types of interventions—such as supplementation—have been proposed, and is there clinical evidence supporting their feasibility and efficacy? Write a comprehensive review article of no less than 7000 words, structured with an abstract, introduction, literature review, methodology, results, discussion, conclusion, and references. Use APA format for citations and ensure the language is academic and precise. Include at least 30 references from peer-reviewed journals.


Prompt: The significance of the gut microbiota in maintaining normal intestinal function has emerged as a prominent focus in contemporary research, revealing both beneficial and detrimental impacts on the equilibrium of gut health. Disruption of microbial homeostasis can precipitate intestinal inflammation and has been implicated in the pathogenesis of colorectal cancer. Conversely, probiotics have demonstrated the capacity to mitigate inflammation and retard the progression of colorectal cancer. Within this domain, key questions arise: What are the predominant types of gut probiotics? What precisely constitutes prebiotics and their mechanistic role? Which pathogenic bacteria warrant concern, and what toxic metabolites do they produce? How might these findings inform and optimize our daily dietary choices? Write a detailed research paper of no less than 8000 words, structured with an abstract, introduction, literature review, methodology, results, discussion, conclusion, and references. Use APA format for citations and ensure the language is academic and precise. Include at least 40 references from peer-reviewed journals.


Prompt: What is the role of need for closure on misinformation acceptance? Write a research paper of no less than 6000 words, structured with an abstract, introduction, literature review, methodology, results, discussion, conclusion, and references. Use APA format for citations and ensure the language is academic and precise. Include at least 30 references from peer-reviewed journals.


Prompt: Parkinson's disease has a profound impact on patients. What are the potential health warning signs associated with different stages of the disease? As family members, which specific signs should alert us to intervene or seek medical advice regarding the patient's condition? Furthermore, for patients who have undergone Deep Brain Stimulation (DBS) surgery, what daily life adjustments and support strategies can be implemented to improve their comfort and overall well-being? Write a comprehensive guide of no less than 7000 words, structured with an abstract, introduction, main sections (warning signs, family interventions, DBS support strategies), conclusion, and references. Use APA format for citations and ensure the language is clear and accessible to family members and caregivers. Include at least 30 references from peer-reviewed journals.


Prompt: Write a paper on Middle Eastern and North African Films with Transgender Themes. Provide a broad overview with extensive references to both trans theory and film theory, and make sure to include in-depth discussion of at least three films. The paper should be no less than 8000 words, structured with an abstract, introduction, literature review, film analyses (one section per film), conclusion, and references. Use MLA format for citations and ensure the language is academic and engaging. Include at least 40 references from peer-reviewed journals and books.


Prompt: Please investigate the influence of mass media on language, specifically the queer community of Japan. I am trying to see if the consumption of shoujo manga by queer Japanese young adults affects their pronoun use and sentence ending particles. Both grammatical categories are gendered in Japanese and a distinct pattern emerges in shoujo manga compared to majority use in society, so observing a minority group would give insight into the effect of media in personal expression. Write a detailed research paper of no less than 7000 words, structured with an abstract, introduction, literature review, methodology, results, discussion, conclusion, and references. Use APA format for citations and ensure the language is academic and precise. Include at least 30 references from peer-reviewed journals.


Prompt:
Write an academic analysis of how historical narratives are being reinterpreted through contemporary political and social lenses. Requirements:
- Length: 1,500–2,000 words; scholarly tone.
- Structure:
  Abstract (150–200 words);
  Introduction (scope; definitions of ideologisation, instrumentalisation, silenced narratives);
  Theoretical framework (memory studies, nationalism, postcolonial theory);
  Comparative case studies (≥4 regions across the Americas, Europe, Africa/Asia) covering:
    a) ideologisation in curricula/public discourse,
    b) instrumentalisation of the past in elections, foreign policy, transitional justice,
    c) efforts to reclaim erased/silenced narratives (indigenous, subaltern, gendered, diasporic);
  Commemorative practices (monuments, museums, anniversaries) and feedback into historiography;
  Digital memory and platform politics;
  Counterarguments and methodological caveats;
  Conclusion (implications for scholarship and policy).
- Evidence: Cite ≥12 recent scholarly sources (2018–2025). Include ≥2 monument/renaming controversies and ≥2 textbook/curriculum reforms (e.g., 1619 vs. 1776; Poland/IPN; Comfort Women debates; South Africa TRC; Russia’s war memory; Latin American memory laws).
- Presentation: Include one comparative table mapping actors → mechanisms → outcomes; use Chicago footnotes or APA; provide references with DOIs/links.
- Notes: Clarify contested terminology; identify biases and epistemic limits.


Prompt:
Research and analyze the diverse post–WWII pathways by which countries in Europe, Asia, and the Americas entered the ranks of “developed nations.” Requirements:
- Length: 1,800–2,400 words; analytic and comparative.
- Scope: Define “developed” (e.g., OECD membership, HDI >0.85, PPP GDP/capita thresholds). Cover ≥8 countries representing distinct paths (e.g., Japan, South Korea, Taiwan, Singapore, Germany, Spain, Norway, Canada, Chile/Uruguay, Israel).
- Dimensions: Initial conditions (human capital, institutions, colonial legacies, war damage), resource endowments, demographics, openness/trade, macro stability, industrial policy (ISI vs. EOI), tech acquisition/FDI, finance, social policy/inequality, state capacity, geopolitics.
- Methods: Triangulate datasets (Maddison Project, PWT, World Bank, Barro-Lee). Provide ≥3 comparative matrices (strategy mix, export complexity, R&D intensity, education, inequality) and ≥2 charts showing growth episodes and structural transformation.
- Case mini-essays: For each country, narrate turning points (reforms, crises, trade agreements), sectoral bets, institutional innovations, failures/adjustments.
- Synthesis: Identify archetypes (resource-rich social democracy, export-led developmental state, services/hub economies), the role of shocks (oil crises, WTO accession), and limits (premature deindustrialization). Conclude with 6 policy lessons for late developers today.
- Citations: ≥20 references with links/DOIs.


Prompt:
Acting as a senior hardware product manager, produce an in-depth report on tablet-style devices used for payments or SaaS applications. Requirements:
- Length: 1,600–2,200 words; professional product-strategy tone.
- Scope: Cover ≥10 OEMs and ≥25 specific device models across payment-first tablets and general-purpose tablets adapted for POS/SaaS. Include vendors such as: PAX (E-series), Sunmi (T-series, D2/D3), Ingenico (AXIUM), Verifone (Carbon/Engage), Newland, Castles, Clover, Square/iPad, Samsung (Tab Active), Zebra, Elo, Lenovo, etc.
- For each model: list OS, SoC/CPU, RAM/ROM, display (size/brightness), battery, I/O, NFC/MSR/SE/SAM slots, printer/scanner options, IP rating, drop spec, wireless bands, PCI PTS/EMV certifications, lifecycle/update policy.
- Images: Include at least one web-linked image per vendor with captions and attribution.
- Use cases: Analyze deployments (QSR, retail, ticketing, logistics, healthcare), HaaS/SaaS bundling, and vertical peripherals.
- Market: Estimate installed base and penetration by region (North America, Japan/Korea, Southeast Asia, South America). Triangulate via public filings, customs/trade data, app-store installs, channel checks; state assumptions.
- Economics/roadmap: Typical ASP bands, BOM drivers, margin structure, TCO, and 12–24 month outlook (Android vs. iOS share, PCI DSS v4.0, tap-to-pay on COTS).
- Presentation: Provide 2–3 spec tables, a competitor positioning matrix, and a short glossary. Cite all sources with links.


Prompt:
Research how to improve SRAM Static Noise Margin (SNM) via advances in chip manufacturing processes (focus on process/DTCO, not circuit assists). Requirements:
- Length: 1,200–1,800 words; technical fabrication-centric tone.
- Foundations: Explain SNM/read/write margins, statistical distributions, linkage to Vmin/yield.
- Process levers (mechanisms + trade-offs): undoped channels and work-function metal tuning (RDF/VT sigma), FinFET vs. GAA nanosheets (electrostatics/variability/self-heating), spacer/underlap engineering, strain and channel materials, HKMG stacks, STI stress, contact over active gate (COAG), buried power rail/backside power, MOL/contact resistance, EUV vs. multi-patterning and LER, BEOL parasitics coupling into cell stability, DTCO/layout dependencies (1x/2x spacing, dummy).
- Quantify: Provide ballpark SNM or VT variability improvements (mV, Pelgrom coefficients) with citations (IEDM/VLSI/ISSCC 2018–2024).
- Node references: planar 28 nm → 16/14 nm FinFET → 7/5/3 nm GAA; add foundry-public data where possible.
- Verification: Suggest TCAD + Monte Carlo setups and process-corner coverage for SNM yield prediction.
- Deliverables: one summary table (process knob → SNM impact → risks/area/leakage/reliability) and a fab–design co-optimization checklist. Include ≥10 citations with DOIs/links.


Prompt:
Precision piezoelectric vibration isolation systems: propose how to enhance accuracy through hardware, structure, manufacturing, and control; and how to manage design/production for consistent performance. Requirements:
- Length: 1,500–2,200 words; engineering design report.
- Targets: define representative goals (e.g., sub-1 nm RMS at payload, −40 dB isolation at 1–10 Hz, cross-axis coupling <5%).
- Hardware/structure: sensor selection and noise budgets (inertial vs. relative; noise density; thermal drift); actuator design (stack piezos, preload, creep/hysteresis compensation), flexure topology, eigenfrequency placement, damping, thermal management.
- Manufacturing: materials (Invar/steel/Al/CFRP), GD&T tolerances, machining/EDM/AM options, surface finish, assembly jigs, metrology (CMM, laser vibrometry), calibration fixtures; reliability/environmental testing plans.
- Control: state-space modeling, sensor fusion (complementary/Kalman), H∞/μ-synthesis/LQG, feedforward disturbance rejection, adaptive notch filters; implementation details (sampling/latency/quantization, FPGA/MCU).
- Consistency: DFM/DFX, SPC and gauge R&R, golden-unit calibration, software versioning, DVP&R, FMEA/PPAP-style gates, acceptance test procedures with limits.
- Presentation: include a block diagram, a noise budget table, and a verification/validation plan. Cite standards and key papers with links.


Prompt:
Produce a research report on manufacturing technology options for hollow motor shafts used in NEV electric drive units. Requirements:
- Length: 1,400–2,000 words; manufacturing engineering tone.
- Operating context: high-speed rotation (up to ~20–25k rpm), torque/fatigue, NVH, straightness/runout targets, balance grade (e.g., G2.5), spline/interface constraints, heat-treatment needs.
- Techniques to compare: seamless tube + CNC; hot extrusion + piercing; cold drawing/pilgering; flow forming; rotary swaging; cross-wedge rolling; precision forging + gun drilling; deep-hole drilling from bar; hydroforming; friction welding (tube-to-solid ends); laser/e-beam welding; ECM/EDM; powder metallurgy + HIP; AM (LPBF/DED) with post-processing.
- For each: suitable materials (20MnCr5/16MnCr5, 34CrNiMo6, 40Cr, etc.), achievable wall thickness/concentricity, mechanical properties/fatigue, surface integrity, cycle time, scrap rate, tooling CapEx/Opex, scale (100k–1M units/year), downstream steps (turning, carburizing/nitriding, grinding, NDT).
- Deliverables: a comparison matrix, process-route schematics, quality controls (UT/eddy current, hardness, microstructure), risk register (distortion, weld defects, dimensional drift), and cost/throughput estimates.
- Recommendation: propose 2–3 optimal routes for NEV EDU with rationale by volume/design constraints. Cite ≥15 sources with links.


Prompt:
Are AI fashion design tools leading to creative homogenization? How can copyright disputes between independent designers and algorithms be resolved? Requirements:
- Length: 1,200–1,600 words; critical-analytical essay.
- Mechanisms: dataset bias, latent-space convergence, trend amplification, prompt tropes, diffusion priors; propose diversity metrics (style distance, silhouette variance, color-space entropy).
- Case studies: ≥3 instances (2020–2025) where AI-influenced aesthetics converged in runway/fast fashion; contrast with designers who resisted homogenization.
- Law/policy: compare US, EU, China on training-data use, design rights, copyright in outputs; discuss landmark or ongoing cases (e.g., Warhol v. Goldsmith on transformativeness, Getty Images v. Stability AI, designers’ class actions).
- Technical remedies: dataset provenance/consent, diversity-promoting losses, mixture-of-experts, retrieval-augmented ideation, controllable generation with novelty constraints, human-in-the-loop critique.
- Practice: a rights-clearance and ity checklist for studios/brands; include provenance tools (CAI/C2PA/watermarking).
- Cite ≥12 sources with links.


Prompt:
How did Netflix manage to successfully adapt One Hundred Years of Solitude to the screen? Provide a film/media analysis. Requirements:
- Length: 1,200–1,600 words; analytical tone.
- Framework: adaptation theory (Hutcheon, Stam) and narratology (Genette, Bordwell) to assess fidelity vs. transformation.
- Craft: narrative architecture for a multi-generational saga; characterization across time; treatment of magical realism (visual grammar, sound design, VFX); production design/locations; language/casting; pacing/episode architecture.
- Industry context: development history, the García Márquez estate’s role, Spanish-language positioning, production in Colombia, distribution strategy.
- Evidence: close-read ≥4 key sequences (describe shots, mise-en-scène, camera moves) and compare to text passages; include 2–3 comparative references (e.g., Roma, Pan’s Labyrinth, The House of the Spirits).
- Reception: summarize critical and audience response (review aggregators/press) and cultural impact.
- Deliverables: a scene-by-scene table for one episode/segment and ≥10 citations with links.


Prompt:
Research and analyze the latest advancements and cutting-edge theories in game design, focusing on developments related to MDA (Mechanics–Dynamics–Aesthetics). Requirements:
- Length: 1,600–2,200 words; research-backed practitioner tone.
- Literature: summarize 2020–2025 extensions/critiques of MDA (lenses/“kinds of fun,” design patterns, formal/systemic design, UX research, player modeling).
- Topics: dynamic difficulty/personalization (telemetry, Bayesian/RL), live-ops economy and ethics, social/co-op systems and anti-toxicity tooling, procedural/generative content and AI co-design, accessibility/cognitive load, emergence vs. balance in competitive games.
- Case studies: analyze ≥5 contemporary titles across genres (e.g., Baldur’s Gate 3, Zelda: TOTK, Helldivers 2, Palworld, Balatro, Genshin Impact), mapping Mechanics→Dynamics→Aesthetics and outcomes (retention, churn, CSAT).
- Methods: propose KPIs and experiment designs (A/B, bandits), and include 2 diagrams: an updated MDA pipeline and a telemetry→design feedback loop.
- Deliverables: 2 comparative tables and an actionable checklist for teams. Cite ≥20 sources (papers, GDC talks, industry blogs) with links.


Prompt:
Analyze liability allocation in accidents involving vehicles with advanced driver-assistance systems (ADAS) operating in shared human–machine driving. Requirements:
- Length: 1,600–2,200 words; law-and-technology analysis.
- Technical primer: ADAS capabilities/limits (sensors, perception, ODD, HMI, fallback). Typical failure modes and data artifacts (EDR, camera/LiDAR, OTA logs).
- Legal frameworks: compare US/EU/China (product liability, negligence, warnings, state-of-the-art defenses). Discuss ISO 26262, ISO/PAS 21448 (SOTIF), UNECE R157/ALKS, cybersecurity (ISO 21434), EDR mandates.
- Case law/enforcement: synthesize key investigations and cases (e.g., Tesla Autopilot crashes, Uber ATG Tempe case, GM Super Cruise incidents) and regulatory actions.
- Allocation models: propose a responsibility matrix across driver, OEM, Tier-1, software supplier, service operator under varying ODD compliance/misuse scenarios; consider HMI/over-reliance and supervisory duty.
- Policy proposals: evidentiary standards/data-sharing, incident reconstruction, explainability/traceability, safe-harbor for OTA fixes post-incident, labeling/consumer education.
- Presentation: include a flowchart for incident attribution, a scenarios×liability matrix, and ≥15 citations with links.


Prompt: Conduct a comprehensive and systematic analysis of the 'Saint Seiya' (' Knights of the Zodiac ') series, mainly focusing on its armor/clothing system and the warriors wearing them. The analysis must be divided into dedicated sections for each major profession: Bronze Saints, Silver Saints, Gold Saints (detailing all 12 from their respective constellation temples), Quay Generals, Ghosts (from the 108 stars of the underworld), Divine Warriors (from Asgard), and Sacred Gold Saints/Divine Cloth Users. For each important character in these occupations (GameBang Note: such as Seiya, Saga, Kanon, Shion, Radamanthys), provide a detailed entry: 1) Official energy level and cosmic energy (cosmic) attributes; 2) A complete list of signature techniques and ultimate actions, along with explanations; 3) Key storylines and major battles (Sanctuary, Poseidon, Hades, etc.); 4) Their ultimate fate or outcome in the classic series. The analysis should exceed 2,500 words.


Prompt:
Write a 'Analyze and Study the movements of singles badminton Players using sports videos.' Research articles. For each of the following four components, provide a detailed methodological framework, including the proposed algorithm, data processing steps, and key performance metrics:
1) Object detection and tracking: Specify computer vision models (e.g., YOLO, R-CNN, DeepSORT) for real-time and precise tracking of players, shuttlecocks and court boundaries under different lighting conditions. Technical action recognition: A detailed introduction on how to use 3D CNN or skeleton analysis based on posenet to classify basic hitting (smash, clear, drop, tennis) and footwork patterns. 3) Tactical Intent Recognition: An overview of a method for inferring player strategies (e.g., offensive pressure, defensive recovery) by combining shot sequences, player positioning, and rally context, which may employ rnn or LSTM networks. 4) Action Prediction: Propose a model to predict the next possible shot or movement based on historical action sequences and the opponent's weaknesses. The output should be a structured research plan suitable for technical papers, emphasizing AI/ML methods, dataset requirements and validation techniques.


Prompt: Conduct a comprehensive market research and analysis of the global video editing and creation software market. The report must include: market overview: current size, growth rate, key drivers and target user segmentation (professional, professional consumer, consumer). Competitive landscape In-depth introduction of the main products, including Adobe (Premiere Pro, After Effects), Apple (Final Cut Pro), Blackmagic Design (DaVinci Resolve), CapCut and other emerging competitors. For each one, analyze the pricing model (subscription and permanent), core feature set, strengths, weaknesses and market share. Trend analysis: The impact of artificial intelligence capabilities (automatic editing, scene detection, voice-to-text), cloud-based collaboration, integration with inventory resource libraries, and the shift towards mobile-first platforms. Future Outlook: Predictions on market consolidation, new entrants, and evolution of feature sets. The analysis should be data-driven, citing reports from companies such as Gartner or Statista, and in a formal business report style exceeding 2,000 words.


Prompt: Could you provide information on recent developments in cloud-based train control systems for urban rail transit?I want to know the core architecture of the cloud's CBTC system through this report, understand its key enabling technologies, and please analyze the advantages and challenges of different architectures and technologies. I'm also interested in understanding the key technologies involved.


Prompt: I'm a student preparing for a presentation or term paper on Mahayana Buddhism. I need to create detailed and well-organized study notes on the Diamond Sutra (Vajracchedikā Prajñāpāramitā Sūtra) that I can use for my studies. Could you provide comprehensive notes that include: 1) Basic background about the text's origins and importance, 2) Explanation of its core philosophical ideas in student-friendly language, and 3) Practical examples of how its teachings about non-attachment, perception, and emptiness might apply to everyday student life, part-time job pressures, managing stress, and dealing with social relationships in college? Please structure this clearly so I can easily study and reference it.


Prompt: As a student interested in technology trends, I'm working on a project about the future of smart home products. Could you help me draft a concise research report that analyzes upcoming trends in smart home device development? I need it to include: 1) Key technologies driving innovation (like better AI or new connectivity standards), 2) Examples of new types of products or features that might become popular in the next few years, and 3) A final summary of which 3-5 product categories or features seem most promising and why. Please present this in a clear way that would be appropriate for a student-level research project or paper.