修改这张流程图：1. 去掉所有分类方块文字中的逗号，例如"低成… - 图片创意预览

修改这张流程图：1. 去掉所有分类方块文字中的逗号，例如"低成…

修改这张流程图：1. 去掉所有分类方块文字中的逗号，例如"低成本，高效益"改为"低成本高效益"，所有方块内的逗号全部删除；2. 修正右侧指向输出方块的箭头，将多个重叠混乱的箭头调整为清晰整齐、分别从五

东篱33430

2026.09.11

以图15的流程内容为基础，完全采用图16的极简样式重新绘制：所有节点改为深蓝色实心正方形（直角、无圆角、无描边、无阴影、无多彩配色），节点内文字为白色；连接线为细的深蓝色直线，末端为简洁小箭头；背景纯白，整体极简，无外框容器。保留完整流程内容：左上或左侧放置节点「成本阈值与效益阈值」，用一条细箭头指向左侧较大的源节点「两层过滤剥离无效词」；源节点右边缘中心发出五条直线细箭头，分别指向右侧垂直排列的五个正方形节点，内容为「高成本高效益」「低成本高效益」「高成本低效益」「低成本低效益」「无成本无效益」，文字均无逗号；在五个节点右侧或下方放置节点「输出 result2.xlsx」，由五个分类节点汇聚一条细箭头指向它。节点数量为七个，全部正方形深蓝色实心，文字白色清晰居中，直线整齐，无其他装饰元素。

以图15的流程内容为基础，完全采用图16的极简样式重新绘制：所有节点改为深蓝色实心正方形（直角、无圆角、无描边、无阴影、无多彩配色），节点内文字为白色；连接线为细的深蓝色直线，末端为简洁小箭头；背景纯白，整体极简，无外框容器。保留完整流程内容：左上或左侧放置节点「成本阈值与效益阈值」，用一条细箭头指向左侧较大的源节点「两层过滤剥离无效词」；源节点右边缘中心发出五条直线细箭头，分别指向右侧垂直排列的五个正方形节点，内容为「高成本高效益」「低成本高效益」「高成本低效益」「低成本低效益」「无成本无效益」，文字均无逗号；在五个节点右侧或下方放置节点「输出 result2.xlsx」，由五个分类节点汇聚一条细箭头指向它。节点数量为七个，全部正方形深蓝色实心，文字白色清晰居中，直线整齐，无其他装饰元素。

以图15的流程内容为基础，完全采用图16的极简样式重新绘制：所有节点改为深蓝色实心正方形（直角、无圆角、无描边、无阴影、无多彩配色），节点内文字为白色；连接线为细的深蓝色直线，末端为简洁小箭头；背景纯白，整体极简，无外框容器。保留完整流程内容：左上或左侧放置节点「成本阈值与效益阈值」，用一条细箭头指向左侧较大的源节点「两层过滤剥离无效词」；源节点右边缘中心发出五条直线细箭头，分别指向右侧垂直排列的五个正方形节点，内容为「高成本高效益」「低成本高效益」「高成本低效益」「低成本低效益」「无成本无效益」，文字均无逗号；在五个节点右侧或下方放置节点「输出 result2.xlsx」，由五个分类节点汇聚一条细箭头指向它。节点数量为七个，全部正方形深蓝色实心，文字白色清晰居中，直线整齐，无其他装饰元素。

以图15的流程内容为基础，完全采用图16的极简样式重新绘制：所有节点改为深蓝色实心正方形（直角、无圆角、无描边、无阴影、无多彩配色），节点内文字为白色；连接线为细的深蓝色直线，末端为简洁小箭头；背景纯白，整体极简，无外框容器。保留完整流程内容：左上或左侧放置节点「成本阈值与效益阈值」，用一条细箭头指向左侧较大的源节点「两层过滤剥离无效词」；源节点右边缘中心发出五条直线细箭头，分别指向右侧垂直排列的五个正方形节点，内容为「高成本高效益」「低成本高效益」「高成本低效益」「低成本低效益」「无成本无效益」，文字均无逗号；在五个节点右侧或下方放置节点「输出 result2.xlsx」，由五个分类节点汇聚一条细箭头指向它。节点数量为七个，全部正方形深蓝色实心，文字白色清晰居中，直线整齐，无其他装饰元素。

保持图片所有线条、文字、箭头和数字完全不变，将图中所有的圆形、椭圆形、方形几何形状的内部区域填充为黄橙色渐变，形状的边框和内部文字保持原有样式，清晰可见

保持图片所有线条、文字、箭头和数字完全不变，将图中所有的圆形、椭圆形、方形几何形状的内部区域填充为黄橙色渐变，形状的边框和内部文字保持原有样式，清晰可见

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将图中所有文字的字体改为宋体，保持流程图原有布局、结构、内容和样式不变，白色背景，黑色线条和文字，方框和箭头位置不变，仅替换字体为宋体。

将图中所有文字的字体改为宋体，保持流程图原有布局、结构、内容和样式不变，白色背景，黑色线条和文字，方框和箭头位置不变，仅替换字体为宋体。

将图片中“竞品分析”里的“竞品”修改为“需求”，保持字体、线框粗细和颜色一致，不修改流程线路

将图片中“竞品分析”里的“竞品”修改为“需求”，保持字体、线框粗细和颜色一致，不修改流程线路

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参考当前流程图，将第一张图的两个完整公式替换到第二张流程图中，修改所有公式内容为：基准模型为 "HQ_t = α + βDigital_t + ε_t"，最终模型为 "HQ_t = α + βDigital_t + γX_t + ε_t"，保持流程图原有结构、布局和风格不变，生成修正后的清晰流程图。

参考当前流程图，将第一张图的两个完整公式替换到第二张流程图中，修改所有公式内容为：基准模型为 "HQ_t = α + βDigital_t + ε_t"，最终模型为 "HQ_t = α + βDigital_t + γX_t + ε_t"，保持流程图原有结构、布局和风格不变，生成修正后的清晰流程图。

1qs5j479dlbPuQow-HB

删除图片顶部居中的标题文字“图 1 解决问题一的流程图”，只移除标题及标题区域，保留下方完整的流程图结构、节点文字、箭头与整体布局不变，将原标题区域处理为干净的白色背景，不要改动其他任何内容。

删除图片顶部居中的标题文字“图 1 解决问题一的流程图”，只移除标题及标题区域，保留下方完整的流程图结构、节点文字、箭头与整体布局不变，将原标题区域处理为干净的白色背景，不要改动其他任何内容。

保留原图全部网络结构、文字标注和所有线条，仅提升图片清晰度，保持原图布局内容不变

保留原图全部网络结构、文字标注和所有线条，仅提升图片清晰度，保持原图布局内容不变

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精细，美化

精细，美化

学术科研折线图，TEC-1子图，白色背景，高清坐标轴和文字。纵轴标签为'扩散滞后率 (L=1,2010)'，范围0到4，刻度0、1、2、3、4。横轴标签为'TEC-1'，范围0到1，刻度标注'低'和'高'。图中有7条彩色曲线从左上向右下递减：C21(浅蓝色)、C22(浅红色)、C23(橄榄绿)、C24(浅橙色)、C25(浅灰绿)、C26(粉红色)、C27(浅紫色)。左侧有图例竖排显示C21到C27共7个标签及对应颜色线条。曲线保持原有清晰度，坐标轴、刻度、文字、图例均为高清分辨率。纯白色背景，简洁学术风格。

学术科研折线图，TEC-1子图，白色背景，高清坐标轴和文字。纵轴标签为'扩散滞后率 (L=1,2010)'，范围0到4，刻度0、1、2、3、4。横轴标签为'TEC-1'，范围0到1，刻度标注'低'和'高'。图中有7条彩色曲线从左上向右下递减：C21(浅蓝色)、C22(浅红色)、C23(橄榄绿)、C24(浅橙色)、C25(浅灰绿)、C26(粉红色)、C27(浅紫色)。左侧有图例竖排显示C21到C27共7个标签及对应颜色线条。曲线保持原有清晰度，坐标轴、刻度、文字、图例均为高清分辨率。纯白色背景，简洁学术风格。

学术科研折线图，TEC-1子图，白色背景，高清坐标轴和文字。纵轴标签为'扩散滞后率 (L=1,2010)'，范围0到4，刻度0、1、2、3、4。横轴标签为'TEC-1'，范围0到1，刻度标注'低'和'高'。图中有7条彩色曲线从左上向右下递减：C21(浅蓝色)、C22(浅红色)、C23(橄榄绿)、C24(浅橙色)、C25(浅灰绿)、C26(粉红色)、C27(浅紫色)。左侧有图例竖排显示C21到C27共7个标签及对应颜色线条。曲线保持原有清晰度，坐标轴、刻度、文字、图例均为高清分辨率。纯白色背景，简洁学术风格。

学术科研折线图，TEC-1子图，白色背景，高清坐标轴和文字。纵轴标签为'扩散滞后率 (L=1,2010)'，范围0到4，刻度0、1、2、3、4。横轴标签为'TEC-1'，范围0到1，刻度标注'低'和'高'。图中有7条彩色曲线从左上向右下递减：C21(浅蓝色)、C22(浅红色)、C23(橄榄绿)、C24(浅橙色)、C25(浅灰绿)、C26(粉红色)、C27(浅紫色)。左侧有图例竖排显示C21到C27共7个标签及对应颜色线条。曲线保持原有清晰度，坐标轴、刻度、文字、图例均为高清分辨率。纯白色背景，简洁学术风格。

修改流程图：删除输出最终模型公式中等号后的第四个项+Xt，保持其他所有内容、结构、风格和原图一致，紫色框图黑色文字，白色背景

修改流程图：删除输出最终模型公式中等号后的第四个项+Xt，保持其他所有内容、结构、风格和原图一致，紫色框图黑色文字，白色背景

1qs5j479dlbPuQow-HB

根据原图重新拆分出20个子图，严格保证每个子图的xy坐标轴刻度清晰正确，所有文字必须设置为黑色，保持每个子图内曲线完全不变，提取第11个子图的图例，将图例单独排成一列，保持整体高清分辨率

根据原图重新拆分出20个子图，严格保证每个子图的xy坐标轴刻度清晰正确，所有文字必须设置为黑色，保持每个子图内曲线完全不变，提取第11个子图的图例，将图例单独排成一列，保持整体高清分辨率

将这张神经网络结构图变得超级清晰，保留所有文字和结构不变

将这张神经网络结构图变得超级清晰，保留所有文字和结构不变

1qzs04tnltqheEMQ-HB

图片变成高清图

图片变成高清图

将总图中的第1个坐标轴表拆分为独立子表，背景调整为纯白色，输出高清分辨率

将总图中的第1个坐标轴表拆分为独立子表，背景调整为纯白色，输出高清分辨率

将总图中的第1个坐标轴表拆分为独立子表，背景调整为纯白色，输出高清分辨率

将总图中的第1个坐标轴表拆分为独立子表，背景调整为纯白色，输出高清分辨率

将这张神经网络结构图变得超级清晰，保留所有文字和结构不变

将这张神经网络结构图变得超级清晰，保留所有文字和结构不变

1qzs04tnltqheEMQ-HB

根据原图重新拆分出20个子图，严格保证每个子图的xy坐标轴刻度清晰正确，所有文字必须设置为黑色，保持每个子图内曲线完全不变，提取第11个子图的图例，将图例单独排成一列，保持整体高清分辨率

根据原图重新拆分出20个子图，严格保证每个子图的xy坐标轴刻度清晰正确，所有文字必须设置为黑色，保持每个子图内曲线完全不变，提取第11个子图的图例，将图例单独排成一列，保持整体高清分辨率

将图中所有字体放大

将图中所有字体放大

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将流程图中"计算基准模型的AIC₀"修改为"计算基准模型的AIC"，保持原有结构、布局和风格不变，生成修正后的清晰流程图。

将流程图中"计算基准模型的AIC₀"修改为"计算基准模型的AIC"，保持原有结构、布局和风格不变，生成修正后的清晰流程图。

1qs5j479dlbPuQow-HB

将流程图中"计算基准模型的AIC₀"修改为"计算基准模型的AIC"，保持原有结构、布局和风格不变，生成修正后的清晰流程图。

将流程图中"计算基准模型的AIC₀"修改为"计算基准模型的AIC"，保持原有结构、布局和风格不变，生成修正后的清晰流程图。

1qs5j479dlbPuQow-HB

绘制基于YOLOv8n的改进YOLO检测网络结构框线图，完整包含五个模块：1.主干特征提取模块（5个残差阶段）；2.CoordAttention坐标注意力模块（嵌入每个残差阶段输出端）；3.特征融合模块（PANet结构，CARAFE上采样）；4.检测头模块（LSKNet多尺度卷积）；5.损失函数模块（多任务加权损失）。所有模块层级连接关系清晰，为纯黑白框线图，标注完整所有参数信息，符合专利绘图要求

绘制基于YOLOv8n的改进YOLO检测网络结构框线图，完整包含五个模块：1.主干特征提取模块（5个残差阶段）；2.CoordAttention坐标注意力模块（嵌入每个残差阶段输出端）；3.特征融合模块（PANet结构，CARAFE上采样）；4.检测头模块（LSKNet多尺度卷积）；5.损失函数模块（多任务加权损失）。所有模块层级连接关系清晰，为纯黑白框线图，标注完整所有参数信息，符合专利绘图要求

修正最终模型公式，去掉等号右侧多余的X_t，修改为正确公式 "HQ = α + β·Digital + γ·筛选变量 + e"，保持流程图原有结构、布局和风格不变，生成修正后的清晰流程图。

修正最终模型公式，去掉等号右侧多余的X_t，修改为正确公式 "HQ = α + β·Digital + γ·筛选变量 + e"，保持流程图原有结构、布局和风格不变，生成修正后的清晰流程图。

1qs5j479dlbPuQow-HB

将总图中的第4个坐标轴表拆分为独立子表，背景调整为纯白色，输出高清分辨率

将总图中的第4个坐标轴表拆分为独立子表，背景调整为纯白色，输出高清分辨率