在经济快速发展和人工智能全面兴起的背景下，基金项目对创新的要求越来越高。各级各类项目申请频繁，撰写项目书几乎成为申请人全年的主要任务。除了需要提出新颖且前瞻的研究问题，展现科学上的突破性思维和方法外，申请人还需关注国际前沿研究趋势，参与国际合作，并充分展现项目对国际学术和科技进步的贡献。

面对时间紧张、竞争激烈和高标准的三大挑战，特别是对于青年学者而言，他们面临工作量大、资源有限、缺乏基金申请经验的问题，同时尚未建立高效的研究团队。在当今激烈的竞争环境中，单靠个人力量显然难以占据优势。基金申请作为学者每年的重要工作之一，需要投入大量时间和精力，然而许多人往往在提交前才集中有限的时间进行准备，导致结果往往不如预期。

在基金撰写的流程中，是否遇到过以下问题：如何撰写摘要以给评审专家留下最佳的第一印象？如何设计技术路线图以吸引评审专家的注意？如何区分难点问题和关键科学问题？每个章节应突出哪些内容使项目书更加清晰易懂？

专题一、国家自然科学基金/省级/博士后项目介绍

• 1.1 项目概述
• 1.2 接收状况
• 1.3 审理状况
• 1.4 近五年的资助概况
• 1.5 国家自然科学基金解读
• 1.6 省级项目解读
• 1.7 博士后项目介绍

专题二、基金撰写技巧及AI融合应用（从申请者角度，引导入门）

• 2.1 问题特性与评审标准
• 2.2 前期准备
• 2.2.1 选题策略
• 2.2.2 利用AI大语言模型推荐研究方向
• 2.2.3 利用AI大语言模型提高搜索效率
• 2.2.4 利用AI大语言模型整理文献
• 2.3 项目撰写
• 2.3.1 题目设计
• 2.3.1.1 确定题目：如何设计一个恰当的题目
• 2.3.1.2 利用AI大语言模型选择基金题目
• 2.3.1.3 利用AI大语言模型生成基金大纲
• 2.3.2 立项依据
• 2.3.2.1 立项依据的四段式结构
• 2.3.2.2 立项依据的五个注意事项
• 2.3.2.3 利用AI大语言模型构建文献综述
• 2.3.2.4 利用AI大语言模型查找关键图片
• 2.3.2.5 典型案例分析
• 2.3.3 项目的研究内容、研究目标，以及拟解决的关键科学问题
• 2.3.3.1 研究内容的四个注意事项
• 2.3.3.2 如何精确定位研究目标
• 2.3.3.3 提炼关键科学问题的有效小技巧
• 2.3.3.4 成功模板分享
• 2.3.3.5 典型案例分析
• 2.3.4 拟采取的研究方案及可行性分析
• 2.3.4.1 研究方案：如何规划总述与总图
• 2.3.4.2 技术路线：如何确保技术细节的一一对应
• 2.3.4.3 可行性分析：如何从三个维度深入分析
• 2.3.4.4 成功模板分享
• 2.3.4.5 利用AI大语言模型扩展或缩减基金内容
• 2.3.4.6 利用AI大语言模型降低文本重复率
• 2.3.4.7 典型案例分析
• 2.3.5 本项目的特色与创新之处
• 2.3.5.1 多角度分析思路
• 2.3.5.2 成功模板分享
• 2.3.5.3 利用AI大语言模型润色基金文字
• 2.3.5.4 利用AI大语言模型模仿特定风格写作
• 2.3.6 年度研究计划与预期成果
• 2.3.6.1 研究计划如何有序推进
• 2.3.6.2 预期成果的具体差异
• 2.3.6.3 成功模板分享
• 2.3.7 研究基础与工作条件
• 2.3.7.1 研究基础-如何突出与代表作的关联
• 2.3.7.2 工作条件-如何充分展示平台的优势
• 2.3.8 其他注意事项
• 2.3.8.1 项目书撰写建议

专题三、基金专项技巧及AI融合应用（从评审专家角度，助您逐一攻克）

• 3.1 了解评审专家的观点
• 3.1.1 专家视角分析
• 3.1.2 利用AI大语言模型分析评审意见
• 3.2 最重要的细节
• 3.2.1 摘要的撰写方法
• 3.2.2 利用AI大语言模型辅助摘要撰写
• 3.3 如何精选五篇代表作
• 3.4 手把手教你绘制技术路线图
• 3.5 如何合理分配研究经费
• 3.6 往期学员常见问题解答
• 3.7 最终的自我检查-十个自检问题