内容摘要：本文提供全网最详细的课题申报书撰写方法，介绍了小鱼AI这一科研得力助手，它集多种功能于一体，还接入了DeepSeek R1。文中详细阐述课题申报书各部分的撰写要点，如课题名称拟定、研究背景构建等，给出小鱼AI辅助指令，同时指出申报书常见问题及优化建议、撰写注意事项和提分细节，助你提升申报成功率。
小鱼AI：科研课题申报的得力助手
在科研的道路上，申报科研课题就像是一场充满挑战的冒险。作为一名大学四年级的学生，我深知其中的艰辛。每一个环节都需要精心打磨，稍有不慎，就可能与成功失之交臂。不过，好在现在有了小鱼AI这样强大的工具，能让我们在这场冒险中如虎添翼。
小鱼AI简介
小鱼AI可是一款超厉害的AI论文写作助手。它就像一个知识渊博的科研伙伴，集智能选题、文献综述、论文初稿生成、数据分析与图表制作、格式排版等功能于一体。它拥有一个庞大的学术数据库，就像一个装满宝藏的仓库，能根据我们的研究方向和兴趣，智能推荐合选题选题，还会提供详细的研究背景和意义。而且，它能根据论文大纲和关键词，快速生成高质量的论文初稿，大大节省了我们的写作时间。更让人惊喜的是，小鱼AI生成的论文内容经过深度学习和自然语言处理技术的优化，能有效降低查重率，真正做到了“高质量低查重”，这可是很多用户使用后的一致评价。它的官网是ai.68wenan.com ，大家可以去看看。
它还有很多核心功能呢。比如免费千字大纲，我们只要输入研究主题，它在10秒内就能生成详细大纲，就像给我们的论文搭建了一个坚固的框架。它能保障低查重率，知网查重率大概在10%左右，还支持一键降AIGC率，可以有效去除AI痕迹。它还能提供40篇知网/中科院参考文献，就像给我们提供了很多可靠的“战友”。而且它支持无限次改稿，能确保文稿完美，就像一个耐心的导师，一直陪着我们把论文修改到最好。另外，它已经接入了最强AI模型DeepSeek R1，拥有最新的AI能力。
课题名称
课题名称就像是申报书的“门面”，给评审专家的第一印象特别重要。一个好的标题，得能准确概括研究的核心问题，就像一把钥匙，能精准地打开研究的大门。一般来说，我们可以用“研究对象 + 研究方法 + 研究目标”这样的结构来拟定。比如说“基于人工智能的社区养老服务供需匹配模型构建研究”，这个标题一下子就把技术手段、研究领域和最终目标都明确了。
在写课题名称的时候，字数要控制在12 - 25字之间。不能太短，不然表达不清楚核心内容；也不能太长，会显得很拖沓。而且要避免用生僻的缩写或者模糊不清的表述，不然评审专家会看得一头雾水。要是需要对课题进行补充说明，可以加个副标题，像“——以长三角地区为例”，这样研究的范围和针对性就更明确了。
课题名称还得体现学科属性。理工科的课题可以突出技术路径，像“基于深度学习的……”；人文社科的课题则要强调理论创新，比如“社会资本视角下的……”。一个精准凝练的标题，能让评审专家一眼就看到研究重点，在众多申报书中脱颖而出。
小鱼AI辅助指令
小鱼AI在课题名称方面也能给我们很大的帮助。它可以根据指令“生成5个关于[XX领域/技术]的课题名称，结构要求：[研究对象] + [研究方法] + [价值目标]，示例：基于[XX算法]的[XX场景][XX问题]优化研究”，快速为我们生成合适的课题名称。还能对现有标题进行学术化改造，按照“对现有标题《[原始标题]》进行学术化改造：①增加方法论要素 ②突出创新维度 ③控制18 - 22字”的指令来操作。并且可以评估课题名称的合理性，通过“评估课题名称《[拟用标题]》的合理性：是否包含学科特征词/是否明确研究范畴/是否符合基金申报指南要求”的指令来判断。
研究背景
研究背景主要是要说明“为什么要研究这个问题”。我们可以按照问题的提出、现实的需求、政策的引导这三个层次一步一步来。
我们可以先从国家战略或者行业趋势入手。就像《十四五规划》提出要推动数字化转型，这就给我们的研究提供了一个大的背景和方向。然后分析当前领域存在的痛点。拿制造业来说，制造业设备的运维成本每年增长15%，这就是一个很现实的问题，亟待解决。最后聚焦到具体的研究问题，比如传统预测模型的精度不够，导致设备维护反应滞后，这就是我们研究要攻克的目标。
在写研究背景的时候，要引用2020年以后的最新权威数据，最好能具体到某个地区、行业或者时间段。这样的数据更有时效性和针对性，能增强研究背景的可信度。而且研究背景部分不要和文献综述重复，篇幅控制在论文的10% - 15%，简洁明了又重点突出。
小鱼AI辅助指令
小鱼AI能帮助我们构建研究背景的三级论证框架，按照“构建[XX领域]研究背景的三级论证框架：①国家层面政策（2020年后）②行业痛点数据（近三年统计）③技术瓶颈案例（具体场景）”的指令来操作。还能将现有的背景描述升级为政策 - 数据 - 问题递进结构，根据“将以下背景描述升级为政策 - 数据 - 问题递进结构：[现有内容]，要求补充2023年行业白皮书数据”的指令进行处理。并且可以检查研究背景部分是否存在问题，通过“检查研究背景部分是否存在以下问题：1）与文献综述重复 ；2）数据过时（早于2018年）；3）未关联申报指南优先方向。”的指令来排查。
文献综述
文献综述就像是一场在学术海洋里的探索之旅，我们要把前人的研究整理归纳，找到研究的发展脉络，对比不同观点的差异，找出还没解决的问题。
我们可以按照时间顺序来梳理文献综述。先介绍2010年之前的传统研究方法，这些方法是学术研究的基础，就像大厦的基石。再讲讲近几年机器学习在这个领域的新突破，这些新突破代表着研究的前沿方向，就像大厦上闪耀的新装饰。最后指出当前研究的不足，比如“现有研究大多只针对单一场景，缺乏跨平台的验证”，这就是我们后续研究可以努力的方向。
在引用文献的时候，要保证最近三年的研究占比不少于30%，尤其要关注本领域的顶级期刊，像Nature、管理世界，以及高被引论文。这些文献代表了该领域的最高水平和最新动态。而且不能只是简单地罗列研究结论，要分析它们之间的关联和不同之处，这样才能为自己的研究找到创新点。
小鱼AI辅助指令
小鱼AI在文献综述方面也有强大的功能。它可以梳理国内外研究脉络，按照“梳理[XX主题]国内外研究脉络：①按时间轴列近10年关键突破 ②按方法论分类现有成果 ③用表格对比中外研究差异”的指令来操作。还能将文献罗列式段落转化为批判性综述，根据“将文献罗列式段落转化为批判性综述：[现有内容]，要求增加：①理论演进路径分析 ②至少3处研究空白指认”的指令进行转化。并且可以检测文献综述的学术规范性，通过“检测文献综述的学术规范性：1）近五年文献占比＜30%；2）未包含领域顶刊（如SCI Q1/SSCI一区）；3）过度引用非相关学科文献。”的指令来检查。
研究目的与目标
研究目的强调的是价值导向，要回答“这项研究到底要解决什么根本问题”。比如“构建数字经济时代中小微企业信用评估新范式”，这个研究目的突出了研究的核心价值和长期贡献，就像一盏明灯，为整个研究指明了方向。
研究目标要进一步拆解，形成3 - 5个可量化的阶段性成果。比如“开发支持多源数据融合的评估模型”、“形成信用风险动态预警系统”等。这些目标之间要有清晰的逻辑递进关系，就像一级级的台阶，让研究路径合理清晰。
在写研究目标的时候，必须严格遵循SMART原则，也就是目标要具体、可测量、可实现、具有相关性并有时间限制。要避免把研究方法或技术手段当成研究目标，像“采用深度学习优化模型”应该是研究方法，而不是研究目标。
小鱼AI辅助指令
小鱼AI能帮助我们将宏观研究目的拆解为符合SMART原则的子目标，按照“将宏观研究目的\'[总体目标]\'拆解为3个SMART原则子目标，要求包含：1）可量化指标 ；2）阶段时间节点 ；3）成果交付形式。”的指令来操作。还能将模糊目标转化为可验收标准，根据“将模糊目标\'[原目标描述]\'转化为可验收标准，示例：将\'提升系统性能\'改为\'在[XX数据集]上实现准确率≥92%\'”的指令进行转化。并且可以评估目标体系的逻辑性，通过“评估目标体系逻辑性：1）是否存在层次断裂 ；2）是否超出研究周期可实现范围 ；3）是否与申报书其他部分自洽。”的指令来判断。
研究意义
研究意义分为理论意义和实践意义两个方面。理论意义要突出学术增量，比如“拓展XXX理论的应用边界”或“构建跨学科分析框架”，这体现了研究在理论层面的创新和突破，就像在学术的海洋里开辟了新的航道。
实践意义要落地到具体场景，像“预计降低物流企业15%的调度成本”或“为政府制定XXX标准提供依据”，确保研究成果有现实应用价值，就像一把实用的工具，能解决实际问题。
在写作时，建议采用“问题严重性 + 解决方案价值”的结构。比如“当前系统的误诊率高达23%（引用数据），本研究提出的智能筛查模型可将诊断准确率提升至95%以上”，通过数据对比增强说服力。要避免用“填补空白”“重大贡献”等空泛表述，尽量结合企业需求或政策导向，让研究的实际价值更清晰。
小鱼AI辅助指令
小鱼AI可以从理论或实践维度构建研究价值论证链，按照“从[理论/实践]维度构建[XX研究]价值论证链，要求：①理论意义关联[XX学科前沿问题] ②实践价值量化[XX行业]的[效率/成本/精度]提升空间”的指令来操作。还能将空泛表述转化为具体价值点，根据“将空泛表述\'填补研究空白\'转化为具体价值点，结合[XX政策/XX企业需求]，预估经济/社会效益数值范围”的指令进行转化。并且可以识别意义陈述中的主观夸大表述，通过“识别意义陈述中的主观夸大表述（如\'颠覆性\'\'国际领先\'），替换为客观论证（引用第三方报告/实验数据推算）”的指令来替换。
研究内容
研究内容是申报书的主体部分，要有清晰的模块化结构，就像一座大厦的主体结构一样。建议按照“基础理论 → 技术开发 → 应用验证”三阶段展开，每个模块都包含具体的研究对象、方法和预期成果。
比如在“智能诊疗系统研发”中，可以设置“多模态医学数据融合方法研究”“轻量化诊断模型构建”“三甲医院临床验证”等子模块，这样内容层次分明，评审专家能清楚地看到研究的全貌。
撰写时，要确保研究内容与研究目标严格对应，同时突出项目的特色部分，比如跨学科融合、技术创新点或方法的独特性。不要简单重复已有研究，要聚焦于如何突破现有局限，明确每个阶段的具体研究路径和成果预期，让整体研究方案更严谨且有创新价值。
小鱼AI辅助指令
小鱼AI能设计研究内容的三级框架，按照“设计[XX项目]的三级研究内容框架：①基础研究层（理论/模型）②技术开发层（方法/工具）③应用验证层（场景/案例）”的指令来操作。还能将技术路线模块化重组，根据“将技术路线\'[现有描述]\'模块化重组，每个模块添加：输入资源→研究方法→输出成果→验收标准”的指令进行处理。并且可以检查内容设计是否合理，通过“检查内容设计：1）是否覆盖申报指南重点支持方向 ；2）是否存在过度承诺（如同时开发3种算法）3）模块间逻辑衔接是否紧密。”的指令来检查。
研究思路与方法
技术路线要清晰呈现研究的完整逻辑，建议采用“总 - 分”结构。先总体说明研究范式，如“理论分析 → 模型构建 → 实证检验”，这就像给研究画了一个大框架。再逐步拆解各阶段的方法与实施方案。比如在定量研究中，可结合结构方程模型（SEM）与多元回归分析，质性研究则可采用扎根理论进行编码分析。
撰写时，要特别强调方法的创新性，比如“在传统AHP法的基础上，引入模糊数学，以减少专家评分的主观偏差”。同时，要确保研究方法与研究问题高度适配，不能为了提升技术含量而堆砌高端方法，却忽视了实际可行性和对研究问题的针对性。
小鱼AI辅助指令
小鱼AI能为不同类型的研究设计方法组合方案，按照“为[XX类型研究]设计方法组合方案：①基础理论层用[XX方法] ；②实证分析层用[XX方法]； ③结果验证层用[XX方法]。”的指令来操作。还能将传统方法进行适用性改造，根据“将传统[XX方法]进行适用性改造，针对[XX研究特性]增加：[数据预处理步骤][参数优化方案][误差控制机制]”的指令进行改造。并且可以评估研究方法是否合适，通过“评估研究方法：1）是否与问题复杂度匹配； 2）是否存在方法堆砌 ；3）是否说明方法创新性（如改进已有方法/跨学科方法迁移）。”的指令来评估。
研究步骤
研究步骤是可行性评估的重要依据，建议划分为准备、实施、总结三个阶段，并结合甘特图呈现关键节点。
准备阶段（1 - 3月）主要包括文献调研、研究方案设计、伦理审查等，这就像一场战役前的准备工作，要确保研究有扎实的理论和方法基础。实施阶段（4 - 12月）侧重数据采集、算法优化、模型开发及系统测试，比如“第6个月完成原型系统开发”“第9个月开展中期评估”。总结阶段（13 - 15月）进行成果凝练、论文撰写与最终报告提交。
撰写时要预留20%的时间缓冲，以应对可能的实验延误或数据不完整问题。同时，要明确设备采购、伦理审批等关键环节，并细化团队分工至人月工作量，确保资源合理配置，让研究计划更可行和严谨。
小鱼AI辅助指令
小鱼AI能制定研究周期的甘特图模板，按照“制定[XX周期]的甘特图模板：①划分准备期/实施期/总结期 ②标注[设备采购][伦理审查][中期评估]等关键节点 ③预留15%风险缓冲时间”的指令来操作。还能将线性进度表升级为并行工程计划，根据“将线性进度表升级为并行工程计划，针对[XX子课题]设计交叉推进方案，优化资源利用率”的指令进行升级。并且可以检测进度安排是否合理，通过“检测进度安排合理性：1）关键路径时长是否超过总周期50%； 2）设备采购是否早于使用节点3个月 ；3）成果汇总期是否≥总时长15%”的指令来检测。
创新点与难点
创新点要聚焦在理论、方法或应用方面的突破，每个创新点单独成段，采用“传统局限 + 创新突破 + 预期效果”的逻辑展开。比如“传统XXX方法在XXX场景下存在XXX问题，本研究首次引入XXX算法进行优化，预计能将XXX提升XX%。”
研究难点要真实反映项目的核心挑战，如“多源异构数据的融合”或“复杂工况下的模型泛化能力”，并提出具体的解决方案，例如“采用联邦学习技术，减少数据孤岛对模型训练的影响”。
创新点不宜超过3个，要确保聚焦且有足够价值，而研究难点要体现项目的研究深度，不是因为基础能力不足导致的技术障碍。
小鱼AI辅助指令
小鱼AI能从理论、方法或应用维度提炼创新点，按照“从[理论/方法/应用]维度提炼[XX研究]创新点，采用\'传统方法局限→本研突破→预期价值\'三段式结构”的指令来操作。还能将技术难点转化为学术化表述，根据“将技术难点\'[原始描述]\'转化为学术化表述，示例：\'数据获取困难\'→\'多源异构数据融合的泛化性挑战\'”的指令进行转化。并且可以核查创新表述是否合理，通过“核查创新表述：1）是否重复已有专利/论文成果 ；2）是否存在过度创新（如同时突破3个理论）；3）是否提供创新性证据（预实验数据/文献对比）。”的指令来核查。
参考文献
参考文献既能反映学术视野，也能体现研究的规范性。建议中外文献比例控制在3:7，优先引用近五年SCI/SSCI一区顶刊论文。文献类型要合理配比，比如基础理论可以引用经典著作，技术方法关注最新会议论文，应用研究参考高影响力期刊案例。
格式必须严格遵循GB/T 7714标准，尤其是电子文献的DOI号标注要规范，确保可追溯性。同时，要避免过度自引（不超过15%）或过度集中引用某个研究团队的成果，保持学术客观性。建议至少包含2篇申报人前期研究成果，展示研究积累和延续性。
小鱼AI辅助指令
小鱼AI能构建参考文献矩阵，按照“构建[XX领域]参考文献矩阵：①经典理论（5篇高被引）②方法基础（3篇工具类）③最新进展（7篇近三年顶刊）”的指令来操作。还能将参考文献格式统一，根据“将参考文献格式统一为[国标/APA/MLA]，批量添加DOI编号，筛查是否存在撤稿论文/低质量期刊”的指令进行统一。并且可以分析文献引用是否合理，通过“分析文献引用合理性：1）自引率是否＞15% ；2）是否遗漏领域奠基性文献 ；3）中文文献是否占比过高（社科除外）。”的指令来分析。
申报书常见10个问题及优化建议
在科研项目申报中，很多人的申报书因为撰写不够精准，影响了评审专家的判断。下面是10个常见问题及优化建议，能帮助我们提高申报书的质量。
选题价值不清晰
- 问题：课题名称太笼统，像“数字化转型研究”，没有具体场景和技术方向，让人搞不清楚研究重点，就像在茫茫大海中没有方向的船。
- 优化：建议按照 “技术手段 + 应用领域 + 研究问题” 的格式重构标题，比如“基于深度学习的制造业设备故障预测研究”，这样研究重点就一目了然了，就像给船装上了导航系统。
文献综述只是简单罗列
- 问题：只是把已有研究堆在一起，没有归纳和分析，找不到研究的创新点，就像把一堆珍珠随意放在一起，没有串成漂亮的项链。
- 优化：构建 “理论发展脉络 → 研究流派对比 → 现存空白” 的框架，重点标注近三年顶刊论文的引用，突出学术增量，而不是简单复述，就像精心挑选和串连珍珠，让项链更加璀璨。
研究目标不够具体
- 问题：目标描述模糊，比如“提升系统性能”，没有可衡量的指标，让人摸不着头脑，就像一个模糊的影子。
- 优化：按照 SMART 原则（具体、可测、可实现、相关、有时间限制）拆解目标，例如“6个月内开发支持多源数据融合的评估模型”，“12个月内实现预测准确率≥92%”，让目标变得清晰明确，就像给影子加上了清晰的轮廓。
技术路线缺乏逻辑
- 问题：只是列出一堆研究方法，如“采用文献分析法、实证研究法”，没有解释方法如何衔接，就像一堆零件随意摆放，没有组装成一台完整的机器。
- 优化：用 “理论构建 → 模型开发 → 案例验证” 的结构，绘制技术路线图，清晰展示每个环节的研究方法和创新点，就像把零件组装成一台高效运转的机器。
创新点缺乏亮点
- 问题：只说“填补空白”或“国内首次”，但没有具体突破点，就像一个空有口号却没有实际行动的人。
- 优化：围绕理论、方法或应用提出创新点，如“改进传统AHP法的权重计算，引入动态修正机制，减少专家评分偏差”，让创新点实实在在，就像一个有真才实学的实干家。
可行性论证不足
- 问题：只列出团队成员和设备清单，没有提供任何前期研究数据支持，就像一座没有基石的高楼，缺乏稳定性。
- 优化：补充已有研究成果（如发表的论文、原型系统、小样本实验数据），并制定风险应对方案，提高方案的可信度，就像给高楼打下坚实的基石。
预算编制过于笼统
- 问题：预算表写得太粗，如“差旅费10万元”，没有详细测算依据，就像一笔糊涂账，让人搞不清资金的去向。
- 优化：按 “人员费 → 设备费 → 测试费 → 会议费” 分类细化，例如“采购高精度传感器（品牌/型号 × 数量 = 总价）”，并附供应商报价对比，让预算清晰透明，就像一本清晰的账本。
格式不够规范
- 问题：文献格式混乱，图表编号错误，术语不统一，影响专业性，就像一个穿着邋遢的人，给人留下不好的印象。
- 优化：使用GB/T 7714标准规范文献格式，可借助EndNote等工具自动生成，并检查图表编号、术语一致性，让申报书整洁规范，就像一个穿着得体的绅士。
政策支持没有深度
- 问题：只是简单罗列政策文件名称，没有分析政策如何影响研究，就像只看到了政策的表面，没有深入理解其内涵。
- 优化：建立 “政策导向 → 行业痛点 → 技术方案” 的逻辑链，比如分析“十四五智能制造规划”如何推动工业大数据技术的发展，让政策支持更有深度，就像深入挖掘宝藏，发现其真正的价值。
团队配置不合理
- 问题：团队成员专业背景单一，比如全是计算机专业，缺少行业应用专家，就像一支只有一种武器的军队，难以应对复杂的战斗。
- 优化：建议组建 “技术研发 + 应用领域 + 成果转化” 的多学科团队，如数据科学家 + 行业专家 + 工程师，确保研究落地可行，就像一支装备齐全、兵种多样的军队，更有战斗力。
撰写课题申报书注意事项
- 课题名称
- 精准、具体、有重点：标题应在15 - 25字之间，不能太短也不能太啰嗦。避免泛化词，像“研究”“分析”这些词容易让课题变空泛，尽量不用。一个好的课题名称就像一颗精准的子弹，能够准确命中研究的核心。
- 文献综述
- 不要堆文献，要突出价值：近三年文献占比要≥40%，确保研究内容的时效性。至少引用3篇领域顶刊论文（如SCI Q1、SSCI一区），展示前沿进展。不要简单罗列，要归纳现有研究的不足，并说明你的研究如何弥补空白。文献综述就像一场知识的盛宴，我们要挑选最有价值的食物，而不是把所有东西都堆在一起。
- 研究目标
- 量化指标 + 时间节点，不能“空喊口号”：要有具体指标，比如“提高系统准确率至≥92%”或“减少能耗15%”。要有时间节点，如“6个月内完成算法优化，12个月内完成实验验证”。错误示例：提升系统性能（太模糊，不可衡量）。研究目标就像我们的旅行计划，要有明确的目的地和到达时间。
- 创新点
- 别说“填补空白”，用事实证明：不要用“填补空白”、“国内首创”等空话，而是具体说明创新点。正确示例：“改进XX算法，使其更适用于XX场景，提高计算效率20%。”创新点不能太多，建议2 - 3个，且要突出核心贡献。创新点就像一颗闪耀的星星，要让它真正发光发热。
- 技术路线
- 用流程图展现研究思路：必须配流程图（推荐用Visio绘制），让研究逻辑更直观。标注输入输出关系，说明每个环节如何衔接，比如“数据预处理→模型训练→效果验证”。不要只列方法名称（如“采用深度学习方法”），要解释怎么用、解决什么问题。技术路线就像一张详细的地图，让评审专家能够清楚地看到我们的研究路径。
- 数据与论证
- 所有数据都要有权威来源：研究背景数据只能引用2018年后的权威数据，如《2023中国工业发展报告》，必须标明来源。预实验验证如果研究涉及新技术，建议提供小样本测试数据（如“初步实验显示模型准确率达87%”）。政策引用直接引用官方文件，比如“《十四五国家应急体系规划》明确提出……”。数据就像我们研究的基石，必须坚实可靠。
- 格式规范
- 细节决定成败：参考文献中外文献比例应符合学科特点（理工科1:3，社科1:1），且GB/T 7714格式错误率≤5%。图表格式编号必须连续，如图1 - 1、表2 - 3，字体用宋体小五号，不能直接截图粘贴。术语统一，如“数字孪生（Digital Twin）”首次出现时标注英文，后续保持一致。格式规范就像给我们的研究穿上一件得体的外衣，让它更加专业。
- 隐性红线
- 这些坑一定要避开：团队配置要合理，避免全员同职称（如全是教授），青年学者占比30% - 50%更有竞争力。预算要有依据，设备采购附三家供应商报价，测试费按市场价×样本量计算并说明依据。查重不仅查文字，还要对技术路线图和已有专利比对，相似度建议≤20%，避免侵权问题。
提分细节
- 政策契合度高：在摘要和结论部分，重复申报指南中的关键词（如“卡脖子技术”“双碳目标”），让评审觉得你的研究紧跟国家需求，就像给研究贴上了一个符合时代潮流的标签。
- 视觉设计更清晰：用三色系（蓝/灰/橙）区分研究模块，关键数据用粗体 + 下划线突出，方便评审专家快速理解，就像给研究穿上了一件色彩鲜明的外衣，让人一目了然。
- 附件策略：团队前期成果不要全部列出，只选相关度最高的3篇论文/2项专利，避免信息过载，就像挑选最珍贵的珠宝展示给别人看。
有了小鱼AI的帮助，再加上我们对这些撰写方法和注意事项的掌握，相信大家在课题申报的道路上会更加顺利，成功的几率也会大大提高。希望大家都能撰写出高质量的课题申报书，在科研领域取得优异的成绩！
