DeepSeek和ChatGPT在科研课题设计和SCI论文写作中的应用
一、DeepSeek和ChatGPT的基础理论
(理论讲解+案例分析)
1.DeepSeek的技术架构
(1)DeepSeek的定义与核心目标
(2)DeepSeek的主要类型
如DeepSeek-R1、DeepSeek-V3等
(3)DeepSeek的主要创新点、优势能力以及主要应用场景
2.ChatGPT的技术原理
(1)ChatGPT的模型架构（GPT系列模型）
(2)ChatGPT的预训练数据与训练方法
(3)ChatGPT在对话生成、文本摘要等任务中的优势
3.两者技术特点对比
(1)DeepSeek与ChatGPT在模型规模、训练数据、应用领域等方面的区别
(2)如何根据实际需求选择使用DeepSeek还是ChatGPT
二、DeepSeek和ChatGPT的技术原理
(理论讲解+实践演示)
1.GPT的模型细节
(1)GPT模型的技术原理
(2)ChatGPT在文本摘要、问答系统中的表现
2.DeepSeek的模型结构
(1)DeepSeek V系列的模型架构及底层原理
(2)DeepSeek在文本处理任务中的应用
(3)基于DeepSeek的多模态模型Align-Anything（文本、图像、音频等多种模态的融合）
3.两者在实际场景的效果对比
(1)二者在设计类、生成类、决策类、开发类等需求上的效果对比
(2)如何设计最优的Prompt（根据任务需求调整DeepSeek以及Chatgpt模型的prompt，以达到理想效果）
三、DeepSeek的模型部署
(实践演示+案例分析)
1.DeepSeek的部署实践
(1)DeepSeek模型的本地化部署步骤（如环境搭建、依赖安装、模型加载）
(2)结合RAG的DeepSeek模型部署示例代码及效果分析
(3)DeepSeek模型在实际任务中的调参与优化
2.模型部署的常见问题与解决方案
(1)模型部署中可能遇到的性能问题（如内存不足、计算速度慢）
(2)如何通过模型压缩和优化提升部署效率
四、DeepSeek和ChatGPT在科研课题设计中的应用
(案例分析+实践演示) 1.科研课题设计思路
科研课题设计的关键步骤分析：研究问题、文献调研、研究内容、技术路线、技术选型
2.应用案例分析
(1)DeepSeek在科研课题设计中的应用案例及分析
(2)ChatGPT在科研课题设计中的应用案例及分析
3.技术整合与实现
(1)案例1：DeepSeek与chatgpt协同在智能电网负荷预测课题设计中的应用
(2)案例2：DeepSeek与chatgpt协同在生物医学图像分析课题设计中的应用
五、DeepSeek和ChatGPT在SCI论文写作中的应用
(案例分析+实践演示) 1.科研论文写作的流程
(1)科研论文的结构：标题、摘要、引言、方法、结果、讨论、结论
(2)如何将DeepSeek和ChatGPT技术应用于论文写作
2.论文写作技巧
(1)如何清晰地表达研究内容与技术贡献
(2)如何引用DeepSeek和ChatGPT相关文献
(3)论文写作中的语言与表达优化
3.学术交流与论文发表
(1)如何在国际学术期刊上发表高质量论文
(2)DeepSeek和ChatGPT技术在论文发表中的应用案例