deepseek写毕业论文

<think>好的，用户想了解如何使用DeepSeek辅助撰写毕业论文。我需要结合提供的引用内容，分步骤说明。首先，用户提到了引用1和2，里面提到选题、文献综述、资料整理、降重等。我得按论文写作流程来组织回答，比如选题阶段、文献综述、资料整理、写作与优化、格式调整等。每个部分要具体说明如何使用DeepSeek的功能，比如生成选题建议、文献摘要、结构建议等。同时，要确保符合用户给的系统级指令，比如正确使用LaTeX格式，生成相关问题。还要注意引用标注的位置，比如在相关段落末尾加上[^1][^2]。然后，生成的相关问题需要和论文写作的不同阶段相关，可能涉及具体功能、效率提升、注意事项等。最后检查LaTeX是否正确，比如独立公式用$$，行内用$，以及中文回答，结构清晰。</think>以下是使用DeepSeek辅助撰写毕业论文的步骤说明： ### 一、选题阶段 1. **生成选题方向** 输入专业领域关键词，如"人工智能+教育"，可获得交叉学科选题建议。例如："基于深度学习的个性化教学系统设计"[^2] $$P(topic|keywords) = \frac{e^{sim(emb(keywords),emb(topic))}}{\sum_{t}e^{sim(emb(keywords),emb(t))}}$$ 2. **评估选题可行性** 输入初步选题，AI会分析研究价值、数据可获得性、技术实现难度等维度，给出优化建议。 ### 二、文献综述 1. **文献摘要生成** 上传PDF文献，DeepSeek可自动提取核心观点： ```markdown [文献标题]：基于Transformer的文本分类研究 [核心贡献]：提出改进的注意力机制，准确率提升12% ``` 2. **研究热点分析** 输入"近三年NLP领域进展"，生成可视化研究趋势图谱（需配合绘图工具） ### 三、资料整理 1. **数据清洗辅助** 提供CSV数据样本，可生成Python清洗代码： ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') df.dropna(inplace=True) ``` 2. **公式推导验证 输入初步公式，如$L = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (y_i - \hat{y}_i)^2 + \lambda||w||^2$，AI会验证推导过程合理性 ### 四、写作与优化 阶段 | DeepSeek功能 | 示例输出 ---|---|--- 初稿 | 段落扩展 | 输入"卷积神经网络原理"，生成300字技术说明 修改 | 学术化改写 | "结果变好了" → "实验结果显示准确率显著提升(p<0.05)" 降重 | 同义替换 | "重要方法" → "关键方法论" ### 五、格式规范 1. **参考文献排版** 输入原始引用信息，自动生成符合GB/T 7714格式： ```bibtex @article{li2023, title={Deep Learning Approaches}, author={Li, Xiaoming}, journal={CS Journal}, year={2023} } ``` 2. **图表标题生成** 上传图表截图，AI自动生成如"图3.2 不同学习率下的收敛曲线"等规范标题