CAPABILITIES
一套引擎，两类情报，全流程闭环
从 WOS 文献到 IncoPat 专利，从机构标准化到自绘可视化——每一环都由已验证的纯函数引擎驱动。
WOS
WOS 10 张分析表
国家 / 机构 / 影响力 / 高被引论文与年度趋势，一次导出全维展开。
IncoPat
IncoPat 15 张分析表
申请趋势 / 分时段 TOP 国家机构 / 技术生命周期，专利全景一屏尽览。
530
叙词表机构标准化
530 条机构映射词库，分析时实时套用，把「同一机构的不同写法」归一。
59/59
零改动引擎 · golden 守门
分析引擎为零改动平移的已验证纯函数，59/59 golden 回归常绿。
SVG
深色自绘 SVG 可视化
结果页自绘图表，专为深色情报台调校，无第三方图床、离线可看。
Flow
全流程情报闭环
上传 → 分析 → 结果，一条链走完，历史任务可回溯、可复用。
APPLICATIONS
面向真实科研场景
选一个方向，看看情报如何落到具体决策上。
生物固氮
窄主题深挖：谁在做、做到哪一步1
国家/机构梯队一屏对比，识别领跑者
2
年度发文与影响力曲线看清赛道成熟度
3
交叉 WOS × IncoPat，论文与专利互为佐证
BY THE NUMBERS
数据规模，皆为真实量级
0+
篇文献 / 次分析
单次 WOS 导出可覆盖的量级
0
条叙词映射
机构标准化词库规模
0
张分析报表
WOS 10 + IncoPat 15
0/59
golden 回归
引擎纯函数常绿守门
VOICES
科研人员怎么说
以下为示例引言（虚构但贴近真实反馈），仅用于演示。
以前整理一份领域综述要翻好几天导出表，现在上传一次，国家机构和高被引论文自动排好，开题效率完全不一样。
一位农业微生物方向研究员
示例 · 高校课题组
把 WOS 论文和 IncoPat 专利放在一起看，很快就能判断一个方向是学术热但专利冷，还是已经开始产业化。
一位生物固氮方向博士
示例 · 科研院所
机构名称标准化省了最烦的一步，同一家单位不同写法终于能合并统计了，报表可信度立刻上来。
一位情报分析人员
示例 · 技术转移中心