AI 提示词：结构化要点摘要生成器

# 本周管理会议与周报要点摘要
- 本季度目标：交付新版本、提升稳定性
- 关键进展：后端接口重构完成70%；移动端完成新手引导
- 关键数据：留存率由32%提升至36%
- 主要问题：跨部门审批慢；日志告警频繁
- 会议决议：下周完成性能压测；建立统一问题看板
- 待办分工：负责人A梳理风险清单；负责人B对齐发布节奏；所有小组每日同步阻塞
- 需求澄清：明确里程碑与验收标准

## 目标
### 本季度交付
- 交付新版本
### 稳定性提升
- 提升系统稳定性

## 进展
### 后端
- 接口重构完成70%
### 移动端
- 完成新手引导

## 数据
### 留存率
- 从32%提升到36%

## 问题
### 流程与协作
- 跨部门审批慢
### 监控与运维
- 日志告警频繁

## 决议
### 近期行动
- 下周完成性能压测
### 管理机制
- 建立统一问题看板

## 待办
### 负责人A
- 梳理风险清单
### 负责人B
- 对齐发布节奏
### 所有小组
- 每日同步阻塞

## 需求
### 里程碑
- 明确里程碑
### 验收标准
- 明确验收标准

# 市场与运营要点摘要
- 市场与渠道：同类产品用户增长放缓；渠道内容质量影响拉新
- 用户与客服：反馈集中在学习曲线与客服响应
- 活动与计划：分享会报名转化39%、到场率67%，互动高但跟进不足；拟优化新手教学、缩短响应时长、分层维护社群，并于下月试点联合活动

## 市场与渠道
- 季度报告：同类产品用户增长放缓
- 观察：渠道内容质量影响拉新效果

## 用户与客服
- 用户反馈：学习曲线问题突出
- 客服反馈：响应速度需提升

## 活动复盘与计划
- 线上分享会数据：报名转化39%，到场率67%
- 互动情况：问答环节活跃，但后续跟进不足
- 计划草案：优化新手教学、缩短响应时长、分层维护社群、下月试点联合活动

# 自监督学习在小样本识别中的应用 — 要点摘要
- 论文主题：自监督学习在小样本识别中的应用
- 摘要目标：整理研究脉络、提炼方法与贡献，形成开题提纲与复习要点

## 文献综述要点
- 关键方法：对比学习
- 关键策略：数据增强

### 综述结论
- 对比学习与数据增强被指出为实现小样本识别效果的关键

## 实验验证与结果
- 数据集设置：三个开放数据集上进行验证
- 性能提升：相较基线提升3–7%

### 结果范围
- 验证结论基于开放数据集与基线对比的提升幅度

## 不足与局限
- 鲁棒性问题：对噪声标签的鲁棒性欠缺

### 不足定位
- 该问题被识别为当前方法的主要限制

## 待研究问题
- 方法结合：与元学习的结合
- 评估维度：跨域迁移的评估

### 后续方向
- 围绕方法融合与迁移评估开展进一步研究

## 研究脉络整理
- 主题提出：自监督学习用于小样本识别
- 综述结论：对比学习、数据增强为关键
- 实证结果：三个开放数据集上较基线提升3–7%
- 问题识别：噪声标签鲁棒性不足
- 后续探索：与元学习结合、评估跨域迁移

### 逻辑关系
- 文献综述指明关键方向与策略
- 实验结果体现相对基线的提升
- 不足与待研究明确后续改进与评估重点

## 开题提纲与复习要点（提炼）
- 研究主题：自监督学习在小样本识别中的应用
- 文献关键：对比学习；数据增强
- 实验结论：三个开放数据集验证，提升3–7%相较基线
- 现存不足：对噪声标签鲁棒性欠缺
- 待研究议题：与元学习结合；评估跨域迁移

### 使用指引
- 以上条目可直接用于开题提纲与复习梳理