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在这个信息爆炸的时代，学术研究需要的不仅是工具，更是智慧的整合。
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让知识的探索与创造前所未有的高效流畅。
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从文献检索、云知识库、AI 对话到论文写作，所有研究环节无缝衔接。打破工具割裂，让学术研究在一个平台内流畅完成。
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支持多维度学术数据挖掘与可视化分析，自动生成统计图表和趋势报告，助力发现研究洞察。
analysis.py
visualize.py
import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats # 加载文献引用数据 df = pd.read_csv("citations.csv") df["year"] = pd.to_datetime(df["pub_date"]).dt.year # 按年份分组聚合 yearly = ( df.groupby("year") .agg( papers=("id", "count"), citations=("cites", "sum"), mean_cites=("cites", "mean"), ) .reset_index() ) # 线性趋势检验 slope, intercept, r, p, _ = stats.linregress( yearly["year"], yearly["citations"], ) print(f"R² = {r**2:.3f}, p = {p:.4f}")
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_theme( style="whitegrid", context="talk", ) fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) sns.lineplot( data=yearly, x="year", y="citations", marker="o", linewidth=2.5, color="#6366f1", ax=ax, ) ax.set_title("年度引用趋势", pad=16) ax.set_xlabel("年份") ax.set_ylabel("引用次数") plt.tight_layout() plt.savefig("trend.png", dpi=300)
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