《计算机专业：8个提示词轻松搞定文献综述，附超实用AI论文平台》

内容摘要：本文以计算机专业为例，分享8个实用提示词助你高效搞定文献综述。涵盖研究背景、精准文献检索、阅读文献等方面，还介绍了68爱写AI论文平台，能快速生成论文，有选题推荐、一键大纲等功能，参考文献真实可查，超实用！

在计算机专业搞学术研究的时候，写文献综述那可真是又关键又有挑战性的活儿。我呢，作为一名大学四年级的学生，在这方面也积累了一些经验。接下来，就以计算机专业为例，跟大家分享8个实用的提示词，让咱们能更高效地搞定文献综述。

68爱写AI论文平台

我发现了一个超棒的平台，它能帮咱们快速生成论文，简直就是学术路上的好帮手，能给我们省不少时间和精力呢。这个平台就像一个贴心的学术小秘书，能提供好多便利。它的官网是 68aixie.com ，大家有空可以上去探索一番。

研究背景提示词

咱们做课题研究的时候，把研究背景说清楚、说明白可太重要了。就比如说，你是计算机科学与技术专业的博士研究生，正在研究基于机器学习的医疗数据隐私保护机制。那你可以这么描述研究背景：结合当下医疗领域的AI发展趋势，还有数据孤岛这个麻烦事儿，系统地理一理机器学习在医疗领域应用时碰到的瓶颈。现在医疗AI化确实带来了不少方便，但数据孤岛问题却把数据的共享和利用给限制住了。咱们研究的重点就是要论证这个研究对于解决数据共享和隐私保护之间矛盾的理论价值，同时找找可能突破的多方安全计算技术途径。多方安全计算技术就好像是打开数据共享与隐私保护这扇大门的钥匙。

精准文献检索提示词

要写好文献综述，精准地找到相关文献是基础。对于基于机器学习的医疗数据隐私保护机制这个研究方向，我们得设计跨库检索的办法。从IEEE Xplore、ACM Digital Library、PubMed还有中国知网这些权威的数据库里，找2019 - 2025年期间有影响力的文献。这些文献得涵盖机器学习框架优化、差分隐私应用、医疗合规性研究等方面。而且呢，至少得有2篇NeurIPS/ICML会议论文。这些会议论文一般都代表了这个领域最前沿的研究成果。找到文献之后，还得按照医疗场景，像影像诊断、基因组学这些来分类标注，这样我们就能更清楚不同场景下的研究情况了。

阅读文献提示词

读文献可不能瞎读，得有方法。对于基于机器学习的医疗数据隐私保护机制研究相关的文献，我们可以弄个对比分析矩阵。总结一下同态加密和差分隐私这两种技术在不同情况下的适用性。同态加密和差分隐私是两种不一样的隐私保护技术，在不同场景下各有优缺点。然后，画个医疗机器学习系统架构的演化图，通过这个图我们能很直观地看到系统架构是怎么发展变化的。接着，找出模型更新过程中可能出现隐私泄露的风险点，模型更新的时候可能因为各种原因导致隐私泄露，我们得把这些风险点揪出来。提炼出跨机构数据的差异对模型收敛性的影响，并且说明这些文献是怎么支持我们的研究假设的，比如说“动态隐私预算分配能提高罕见病数据协作效率”。

国内研究态势评估提示词

根据检索到的基于机器学习的医疗数据隐私保护机制研究的中文文献，我们可以用PESTEL模型来分析。第一，理一理《个人信息保护法》等法规对医疗数据出境的限制。这些法规就像一道道坚固的防线，保护着我们的数据安全。第二，评估一下三甲医院和科技企业的产学研合作模式。这种合作模式说不定能推动医疗数据隐私保护研究的发展。第三，找出机器学习在电子病历共享中存在的技术难题。电子病历共享是件很有意义的事儿，但目前在技术上还有些障碍。第四，预测一下DRG支付改革对隐私计算技术需求的推动作用。在分析的时候，要引用《中国卫生信息管理杂志》的政策解读文章，这样分析才更有依据。

国际前沿动态追踪提示词

对于英文文献，我们要追踪国际上的前沿动态。针对基于机器学习的医疗数据隐私保护机制研究的英文文献，做个技术路线图。标注出从Secure Aggregation到Federated Transfer Learning的发展节点，这样就能了解技术的发展脉络了。弄清楚FDA/EMA对AI医疗软件的监管框架，这些监管框架能规范AI医疗软件的发展。然后，分析一下跨国医疗联合体，像Global Alliance for Genomics and Health的合作机制，跨国合作能整合更多的资源。预测一下2026年前可能投入商用的隐私增强技术，比如可信执行环境TEE。在预测的时候，要引用《The Lancet Digital Health》的临床验证研究，让我们的预测更靠谱。

创新点挖掘指南提示词

在基于机器学习的医疗数据隐私保护机制研究中，我们可以通过专利分析法来找创新点。第一，找出近三年医疗机器学习专利的IPC分类号聚类，通过聚类分析我们能发现研究的热点和趋势。第二，提取高频技术术语，像边缘计算、区块链存证的共同出现关系，这些高频技术术语往往代表了当前研究的重点。第三，分析开源框架，比如FATE、PySyft的架构缺陷，了解这些缺陷能给我们的研究指明方向。第四，结合Gartner技术成熟度曲线提出3个创新方向，比如轻量级同态加密在可穿戴设备中的应用，有了创新方向，我们的研究就能更有前瞻性。

创新性综述结论撰写提示词

以基于机器学习的医疗数据隐私保护机制研究中的「动态隐私预算分配算法」作为创新点，构建「问题 - 方法 - 验证」的三段式结论。用雷达图对比主流隐私保护技术的性能损耗，通过雷达图我们能很直观地看到不同技术的优缺点。通过威胁建模找出静态预算分配的漏洞，威胁建模能帮我们发现潜在的问题。然后，结合HIPAA合规性要求说明动态分配的临床价值，合规性要求是我们研究的重要参考。强调联邦迁移学习在跨机构数据适配中的重大突破，联邦迁移学习说不定能解决跨机构数据适配的难题。

参考文献格式化输出提示词

我们要把之前收集的文献按照一定格式输出。把文献按照IEEE Transactions on Biomedical Engineering的格式重新编排。对于中文文献，要区分期刊论文，像《中国生物医学工程学报》、会议论文，像全国医疗人工智能大会。英文文献要标注文献类型[J]，比如《Nature Medicine》、[C]，比如MICCAI会议。对于预印本平台，像arXiv文献要加上版本号。最后生成符合IEEE标准的参考文献列表，再附上文献技术关键词云图，通过关键词云图我们能快速了解文献的重点。

这个68爱写AI论文平台还有论文选题智能推荐功能，能一键生成大纲。你只要输入标题，就能一键生成万字论文，这对咱们这些懒人来说，简直就是福音啊，都不用再写那些繁琐的提示词了。开题报告、任务书、文献综述、答辩PPT都能一键生成，而且参考文献都是真实可查的。要是AIGC率、重复率超了，还包退呢。

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