证据驱动的研究，从这里开始。
- 01每个结论都可追溯到来源
- 02方法与数据保留每个版本
- 03关键判断始终由研究者确认
- 04每次确认都让系统自我进化
科研智能体
50 多个科研智能体，说清问题就能开工。
从量表评分、生存分析到因果推断与组学，每个智能体专精一类研究任务。上传数据、说清问题，它会先核对数据、再选方法，给出可复核的结果，并写明解释边界。
- 临床研究
- 统计方法
- 因果推断与预测
- 组学与生物信息
- 数据处理
- 生理信号分析
- 文献与报告
- 研究设计
一套研究系统，从问题走向交付。
六项能力共享同一份研究上下文：问题、证据、数据、分析与成果之间的每一次引用都保持连接。
我们为什么做 PickU
科研的瓶颈，早已不是找不到资料。一个问题背后是成百上千篇文献、几十个数据集和不断更新的方法，它们散落在不同的工具、文件夹和人的记忆里。结论越来越难复核，一个项目的经验也很难留给下一个。
PickU 把这些碎片接回同一条链路：从问题出发，每一处引用、每一步数据处理、每一个分析参数都保留来源与版本。智能体承担繁重的检索、清洗与计算，研究者保留每一个关键判断。
研究也不会停在交付那一刻。你确认过的方法、修正过的判断、沉淀下来的流程，会成为下一次研究的起点。团队用得越久，PickU 就越懂你的领域，这就是我们说的自进化。
PickU 团队
自进化
每一次研究，
都让 PickU 更懂你的领域。
PickU 会从每一次检索、分析与研究者的判断中学习。用得越久，它给出的方法、证据与流程就越贴合你的研究。
方法库自生长
被验证有效的分析方法与变量定义，自动沉淀为团队可复用的科研资产。
证据权重自校准
根据研究者的采纳与否决，持续调整证据的排序与可信度提示。
工作流自优化
常走的研究路径被总结为可复用流程，下一次一键启动。
所有进化都在研究者确认后生效，每一次变化都可追溯、可撤回。
- 方法库 +1多中心影像的 ComBat 校正研究者已确认
- 证据权重已校准脑龄差相关研究研究者已确认
- 流程模板已更新纵向队列分析流程研究者已确认
研究场景
研究有很多种形态，起点都是一个问题。
精神医学 · 青少年抑郁
产出- 候选选题清单
- 研究空白说明
- 证据强度对比
为严肃的研究而设计。
查看常见问题来源可追溯
每一个结论都能回到具体的论文、数据集与变量版本，便于导师、合作者与评审复核。
保留人工判断
系统负责拆解与执行，关键的研究决策始终由研究者确认，过程完整留痕。
数据按账户隔离
采用邀请与审核制，研究数据按账户隔离，组织内的共享由你决定。
常见问题
还有疑问？
面向需要基于文献与数据开展研究的研究者与团队，覆盖选题、文献、方法与数据、分析建模，到综述申报和成果汇报的完整环节。
让研究的下一步
始终清晰。
进入工作区，让问题、证据、分析与成果沿着同一份上下文持续推进。