一、自然科学类
（一）项目背景与意义 为什么选择该研究方向？是否源于国家战略需求或行业痛点？
项目的实际应用价值如何？能否切实解决行业或社会面临的具体问题？
现有技术或方法存在哪些局限性？本项目方案怎样突破这些限制？
项目的经济效益、社会效益或生态效益具体体现在哪些方面？
（二）研究方法与技术路线 实验设计是否科学合理？数据采集和分析方法是否得当？
算法选择（如深度学习、卷积神经网络）的依据是什么？如何优化其性能？
模型构建与优化过程中，如何确保结果的准确性和可靠性？
实验数据的样本量和来源是否可靠？是否通过重复实验验证结果的稳定性？
若涉及模型预测，误差范围是多少？与其他模型相比优势何在？
（三）数据与成果验证 论文或专利是否已发表或申请？是否通过第三方机构认证（如科技查新）？
实验数据是否公开透明？能否提供原始数据或代码供复现？
与现有方案相比，项目的性能提升或成本降低的具体数值是多少？
是否分析了成果的局限性？未来如何改进？
（四）应用前景与推广价值 创新技术如何转化为实际应用？是否已有试点案例或合作单位？
是否考虑过技术推广的可行性（如成本、兼容性等）？
目标用户或市场定位是什么？如何应对市场竞争（如同类产品、替代技术）？
是否有明确的推广计划（如合作企业、政策支持）？
项目是否符合绿色、低碳的发展趋势？是否涉及环保或伦理问题？
（五）团队与分工 团队成员的分工是否合理？如何体现多学科交叉优势？
作为负责人，你的贡献占比是多少？是否独立完成关键部分？
（六）风险与挑战 项目实施中遇到的最大技术难点是什么？如何解决的？
若未达到预期效果，是否有备选方案？
（七）参考文献与支持材料 是否引用最新文献？是否存在学术不端行为（如抄袭）？
支撑材料（如专利、实验记录）是否齐全？
二、哲学社科类
（一）项目背景与意义 为什么选择该研究方向？是否源于国家战略需求或行业痛点？
项目的实际应用价值如何？能否切实解决行业或社会面临的具体问题？
现有技术或方法存在哪些局限性？本项目方案怎样突破这些限制？
项目的经济效益、社会效益或生态效益具体体现在哪些方面？
（二）研究方法与技术路线 实验设计是否科学合理？数据采集和分析方法是否得当？
算法选择（如深度学习、卷积神经网络）的依据是什么？如何优化其性能？
模型构建与优化过程中，如何确保结果的准确性和可靠性？
实验数据的样本量和来源是否可靠？是否通过重复实验验证结果的稳定性？
若涉及模型预测，误差范围是多少？与其他模型相比优势何在？
（三）数据与成果验证 论文或专利是否已发表或申请？是否通过第三方机构认证（如科技查新）？
实验数据是否公开透明？能否提供原始数据或代码供复现？
与现有方案相比，项目的性能提升或成本降低的具体数值是多少？
是否分析了成果的局限性？未来如何改进？
（四）应用前景与推广价值 创新技术如何转化为实际应用？是否已有试点案例或合作单位？
是否考虑过技术推广的可行性（如成本、兼容性等）？
目标用户或市场定位是什么？如何应对市场竞争（如同类产品、替代技术）？
是否有明确的推广计划（如合作企业、政策支持）？
项目是否符合绿色、低碳的发展趋势？是否涉及环保或伦理问题？
（五）团队与分工 团队成员的分工是否合理？如何体现多学科交叉优势？
作为负责人，你的贡献占比是多少？是否独立完成关键部分？
（六）风险与挑战 项目实施中遇到的最大技术难点是什么？如何解决的？
若未达到预期效果，是否有备选方案？
（七）参考文献与支持材料 是否引用最新文献？是否存在学术不端行为（如抄袭）？
支撑材料（如专利、实验记录）是否齐全？
三、科技发明类（A/B）
（一）项目背景与意义 为什么选择该研究方向？是否源于国家战略需求或行业痛点？
项目的实际应用价值如何？能否切实解决行业或社会面临的具体问题？
现有技术或方法存在哪些局限性？本项目方案怎样突破这些限制？
项目的经济效益、社会效益或生态效益具体体现在哪些方面？
（二）研究方法与技术路线 实验设计是否科学合理？数据采集和分析方法是否得当？
算法选择（如深度学习、卷积神经网络）的依据是什么？如何优化其性能？
模型构建与优化过程中，如何确保结果的准确性和可靠性？
实验数据的样本量和来源是否可靠？是否通过重复实验验证结果的稳定性？
若涉及模型预测，误差范围是多少？与其他模型相比优势何在？
（三）数据与成果验证 论文或专利是否已发表或申请？是否通过第三方机构认证（如科技查新）？
实验数据是否公开透明？能否提供原始数据或代码供复现？
与现有方案相比，项目的性能提升或成本降低的具体数值是多少？
是否分析了成果的局限性？未来如何改进？
（四）应用前景与推广价值 创新技术如何转化为实际应用？是否已有试点案例或合作单位？
是否考虑过技术推广的可行性（如成本、兼容性等）？
目标用户或市场定位是什么？如何应对市场竞争（如同类产品、替代技术）？
是否有明确的推广计划（如合作企业、政策支持）？
项目是否符合绿色、低碳的发展趋势？是否涉及环保或伦理问题？
（五）团队与分工 团队成员的分工是否合理？如何体现多学科交叉优势？
作为负责人，你的贡献占比是多少？是否独立完成关键部分？
（六）风险与挑战 项目实施中遇到的最大技术难点是什么？如何解决的？
若未达到预期效果，是否有备选方案？
（七）参考文献与支持材料 是否引用最新文献？是否存在学术不端行为（如抄袭）？
支撑材料（如专利、实验记录）是否齐全？
