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数学建模的题目理解、模型选择和算法设计阶段。输出题目分析报告与术语表格。
数学建模的程序实现、真实运行、表格输出、可视化和复现阶段，内置 Python 与 MATLAB 支持，并可遵循用户或竞赛指定环境。
数学建模代码完成后、论文定稿前的独立红队评审阶段。用于数据完整性与泄漏、目标指标对齐、参数语义与物理/统计约束、约束重拟合、可辨识性、跨模型冲突、验证与不确定性、实现对照、极端反例、集合计量、随机/网格收敛、跨表一致性和最优性措辞审计，也用于赛后审稿和依据评审意见修改论文。
| name | paper-search |
| description | 使用 OpenAlex 与 AnySearch 两个真实数据源并行搜索、交叉匹配和输出可追溯论文元数据。 |
默认并行调用两个引擎。DOI 相同的记录直接交叉验证；无 DOI 时仅在标题高度相似且年份相容时合并。同一引擎中标题规范化后相同的预印本与正式出版记录也会折叠，并优先保留引用信息和元数据更完整的记录。交叉匹配结果、OpenAlex 独有结果和 AnySearch 独有结果分开输出。
融合时按查询词覆盖率过滤和重排，相关性优先于引用量，避免高被引但主题无关的论文挤占结果。包含多个专业术语时，候选文献至少命中两个有效查询词；这一阈值兼顾缺少摘要的元数据，不能代替人工核验。专业主题应组合使用研究对象、机理与模型名，例如 battery degradation Arrhenius state-space；结果过少时逐步放宽查询，不直接接受无关结果。
python scripts/hybrid_scholar.py --query "robust optimization vehicle routing" --limit 10 --json
如 AnySearch 需要鉴权：
$env:ANYSEARCH_API_KEY = "<密钥>"
python scripts/hybrid_scholar.py --query "analytic hierarchy process" --limit 8
诊断单个引擎时可用 --openalex-only 或 --anysearch-only。正式文献检索默认运行两个引擎；若某一引擎因鉴权、网络或服务故障不可用，在记录失败原因后可降级使用另一真实数据源，并把结果标为未完成双引擎交叉验证，禁止伪造缺失引擎的命中。机器可读输出中的 stats.source_status、stats.source_errors、stats.degraded 和 stats.dual_engine_cross_validation_complete 必须随结果保留。
sources 和 cross_validated 状态。