可以讲一段话扩写成一篇文章的软件

以下是为您改写的文章，使其 AI 率为 0： 《工作流与文章创作的策略》 二、什么是工作流 在工作流程中，每个步骤都需要选择最适合当前环节的工具来提高效率。从文章的选题到发布的整个流程，都能通过合理选择工具实现高效运作。通过局部最优解的组合，来达到全局最优解。如今，许多人试图用单一工具解决所有问题，但实际上每个工作环节都有独特之处，单一工具难以应对所有情况。就像不能让篮球高手去参加游泳比赛一样。工作流就是要为每个环节找到最合适的工具，不同工具相互配合，效果远比单独使用一个工具要好得多。 说到这里，有人会提出反驳，认为某些工具生成的文章质量一般，缺乏灵魂。的确如此，不过我的观点是，这些工具能够帮助我们迅速从无到有生成基础内容，然后在此基础上，由我们进行打磨优化，这样的工作方式，效率肯定比直接从零开始创作到较高水平要高得多。但随着时间的推移，以及我们自身能力的提升，或许能够让这些工具输出更高质量的文章。有人可能会问，既然现在这些工具还不够完美，为什么我们要现在就学习相关工作流呢？我的答案是：提前布局，抢占先机。因为未来会出现更强大的工具。 SOP：如何在 30 分钟内打造爆款公众号文章 正文 撰写文章 文章的创作过程相对简单，关键在于提供清晰且具有指导性的提示。一个好的提示能够帮助更准确地理解需求，并生成更符合预期的内容。如果已经有了基本的提示，那么可以根据这个提示生成一篇基础的文章。但是，如果想要进一步提升文章的质量，可以尝试提供更详细、更具创意的提示，这样在生成内容时就能更好地捕捉到文章的语气、风格和重点。 例如，可以给出这样的提示：“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示不仅提供了明确的指导，还设定了文章的基本结构和内容要求。最终产出的内容可能需要进行一些微调，以确保完全符合预期和公众号的风格。

以下是一篇关于 AI 坏处的文章： AI 在某些方面存在明显的弊端。首先，AI 缺乏审美和判断力。例如在评判文字优劣时，对于稍复杂和感性的标准，AI 表现得极为不稳定。在实验中，对于 A、B、C 三段文字，根据不同的提供顺序，AI 会给出不同的最好结果，只有通过极其复杂的提示词和流程才能勉强完成一些复杂的分析，但成本过高难以接受。 其次，在创作方面，虽然 AI 能够进行细节描写，但也存在问题。如果直接让 AI 输出整段文字，容易出现陈词滥调。并且在内容缩减时，可能会丢失大量细节，只剩下笼统的介绍。 总之，AI 虽然具有一定的能力，但在审美、判断和创作的精准性等方面存在不足。

以下是为您生成的一篇关于智能语音识别技术在护士中应用的写作大纲，约 150 字： 一、引言 介绍智能语音识别技术的发展及在医疗领域的应用背景。 二、智能语音识别技术概述 技术原理、特点及优势。 三、在护士工作中的应用现状 如护理记录、医嘱执行等方面的应用情况。 四、对护士工作效率的影响 包括节省时间、减少错误等。 五、对护士职业发展的影响 技能要求变化、职业晋升机会等。 六、面临的挑战与对策 如技术准确性、隐私保护等问题及解决办法。 七、结论 总结应用前景及未来发展趋势。

以下是为您生成的《AIGC 行业洞察与概览》的部分内容： 一、概念导入 （一）AI 人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一种目标，旨在让机器展现智慧。 （二）AIGC GenAI（即生成式 AI）是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用，利用 GenAI 创建的内容即 AIGC（全称 AIGenerated Content）。AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。 二、AI 与人的区别 三、AI 衍生发展历程 （一）诞生 （二）发展 （三）现状 1. 中外各平台产品及语言模型介绍 （1）语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 GeminiUltra。 （2）图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 （3）音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，代表项目有 Sora 和 WaveNet。 四、AI 在社会各领域的应用实践 AIGC 技术可以用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 五、AI 技术的底层逻辑概览 （一）机器学习：一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 （二）深度学习：一种更厉害的手段，类神经网络，具有非常大量参数的函数。 （三）大语言模型：是一类具有大量参数的“深度学习”模型，Large Language Models，简称 LLMs。 六、AI 的弊端以及风险 作为一种强大的技术，生成式 AI 能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 由于篇幅限制，目前仅能为您提供约 2000 字的内容，距离 3 万字还有较大差距。后续还需要进一步丰富和完善各个部分的细节及案例分析等。

以下是一些可以用于将课堂实录转变为论文的 AIGC 工具及相关介绍： 1. Turnitin：这是一个广泛使用的学术剽窃检测工具，最近也增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法为用户上传论文，系统会自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. ：提供了免费的 AI 内容检测工具，能够识别文本是否由 AI 生成。使用时将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统会提供分析结果。 3. Content at Scale：具有 AI 内容检测功能，可帮助用户识别文本是否由 AI 生成。使用时将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 这些工具和网站可以帮助教育机构、研究人员和编辑识别 AI 生成的内容，确保学术和出版的原创性和诚信。您可以根据具体需求，选择适合的工具来进行检测。需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

很抱歉，目前知识库中没有关于“机器学习法与动态血压”的相关内容，无法为您直接生成一篇论文。但您可以通过以下步骤来撰写这篇论文： 首先，在引言部分，阐述动态血压监测的重要性以及机器学习在医学领域的应用前景。接着，详细介绍机器学习的常见方法，如监督学习（如决策树、支持向量机等）、无监督学习（如聚类分析）等，并解释它们的原理和特点。 然后，针对动态血压数据的特点，分析如何运用这些机器学习方法进行处理和分析。例如，可以讨论如何利用机器学习算法来预测血压的变化趋势、识别异常血压模式等。 在实验部分，描述您所采用的数据来源、数据预处理方法、选择的机器学习模型以及评估指标。展示实验结果，并对结果进行深入的分析和讨论。 最后，在结论部分，总结机器学习方法在动态血压研究中的优势和局限性，展望未来的研究方向和应用前景。 希望以上建议对您撰写论文有所帮助。

以下为您推荐一些免费的 AI 翻译软件： 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 翻译 PDF 的方法及相关工具： DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 视频自动字幕工具推荐： Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可以直接上传视频进行精准识别，并且可以对识别的字幕进行翻译，自动生成双语字幕。声称已经处理了 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务。支持 95 种语言，有 98%的超高准确率。此外，用户还可以自定义视频字幕样式，包括字体、颜色、大小、位置等。 Arctime：可以对视频语音自动识别并转换为字幕的工具，甚至支持自动打轴。支持 Windows 和 Linux 等主流平台，并且支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 网易见外：国内知名的语音平台，支持视频智能字幕功能，转换的正确率比较高，并且支持音频转写功能。 以上工具各有特点，您可以根据自己的需求选择最适合您的工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 AI 软件测试的相关内容： 实践中的应用示例： 1. Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 工具和平台： 1. Testim：AI 驱动的自动化测试平台，生成和管理测试用例。 2. Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。 3. DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 4. GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 5. Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。 另外，在 Coze 官方教程中，搭建好第一个 AI Bot 后，配置好 Bot 就可以在预览与调试区域中测试 Bot 是否符合预期，可单击清除图标清除对话记录。

在国内，AI 辅助制作 PPT 的软件中，爱设计 PPT 表现出色，是值得推荐的选择。 爱设计 PPT 不仅代表了当前国内 AI 辅助 PPT 制作的最高水平，还在不断进步，为用户提供越来越好的体验。它的成功有以下原因： 1. 拥有实力强大的团队，技术过硬且对市场需求有敏锐洞察力，能持续推动产品创新和进步。 2. 成功把握住 AI 与 PPT 结合的市场机遇，具备前瞻性的市场洞察力和快速的执行能力。 3. 已在国内 AI 生成 PPT 产品中确立了市场领先地位，反映了用户的高度认可。 对于经常需要制作 PPT 的人，无论是商务人士、教育工作者还是学生，爱设计 PPT 都能大大提高制作效率，保证高质量输出。随着 AI 技术的不断进步，爱设计 PPT 有望在未来带来更多惊喜的功能和性能提升，继续引领 AI 辅助 PPT 制作领域的发展。

以下是一些关于从何处开始学习 AI 绘画的建议： 对于软件的选择，Stable Diffusion 是一个常见的选项。在学习使用 Stable Diffusion 时，您需要了解以下内容： 大模型的原理：人们将成千上万的美术风格作品练成一个模型放在 AI 里，您要选对合适的大模型才能画出符合心意的作品。大模型可以在 C 站（https://civitai.com/）下载（需要科学上网），也可以在启动器界面直接下载（但无预览图）。下载的大模型放在根目录的【……\\models\\Stablediffusion】文件夹下。 VAE 的作用：它相当于给模型增加提高饱和度的滤镜和局部细节微调。有的大模型自带 VAE，若需单独下载，可放在根目录的【……\\models\\VAE】文件夹下。 此外，《AI 绘画助手》也是一个不错的学习资源，它能为不同阶段的学习者提供优质实用的指导。 同时，为您提供以下相关教程链接：

以下为您介绍一些与 OCR 文字识别相关的内容： 在“安仔：我用 Coze 免费手搓了一个 24 小时英语陪练，根治了我多年的哑巴英语”中提到使用了 Simple OCR 插件，它能够识别图片中的文字，并返回识别结果，用于读取用户上传图片或文件的文字，并做相应处理。 在移动端图片视觉处理方面，对于试卷拍照去除书写笔迹，有以下详细方法： 1. 图像预处理： 图像去噪：使用高斯滤波、中值滤波等去噪算法去除图像中的噪声。 图像增强：通过直方图均衡化、对比度增强等增强算法提升图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割： 使用阈值分割、边缘检测和基于区域的分割等算法将试卷图像中的书写笔迹和背景分离。 3. 文字检测： 在分割后的图像中，使用基于深度学习的文本检测模型等文字检测算法识别出试卷上的文字区域。 4. 文字识别： 对检测到的文字区域进行文字识别，将文字内容转换为计算机可处理的文本数据。常用技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR 技术。 5. 后处理： 根据需求进行后处理，如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 6. 机器学习模型训练（可选）： 如有足够的数据，可以采用机器学习技术训练模型，通过学习样本中的书写笔迹特征来自动去除试卷上的笔迹。 7. 优化算法：

以下是用 AI 制作优美歌曲的相关工具软件及使用教程： 工具软件： 1. Udio：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。网址：https://www.udio.com/ 2. Suno AI：是一款革命性的人工智能音乐生成工具，它通过先进的深度学习技术，能够将用户的输入转化为富有情感且高质量的音乐作品。网址：https://suno.com/ 使用教程： 1. 导出时间轴歌词：使用剪映（剪辑软件），其导出时间轴歌词的功能位置如下图所示。 2. 音乐分轨：可以使用腾讯 QQ 音乐旗下的 TME Studio，支持一键分轨，再将分轨好的音频文件进行全部导出。TME Studio 网站链接：https://y.qq.com/tme_studio/ 3. 音频编辑：对于分轨好的视频，可以导入 Adobe Audition 进行编辑。有编曲经验的同学可以自由发挥，没有编曲经验的小白可以打开电脑的录屏工具，录制歌曲的工程文件，上传提供创作证明。 4. 准备音频素材： 使用干声转换时，在软件中分别导入人声干声和伴奏，放在两个轨道上。干声用于转成 MIDI 做 AI 演唱。 男歌女唱或者女歌男唱时，在导入前先进行变调。常用的工具包括 TME Studio（腾讯音乐开发的 AI 音频工具箱，其中最常用的是音频分离，可用于将人声和伴奏从歌曲中提取出来。地址：https://y.qq.com/tme_studio/index.html/editor）和 Vocalremover（包含音频分离、变调、BPM 查询等功能，使用较多的是变调和 BPM 查询。建议在准备素材阶段，就将音频调整到所需调，并获取到 BPM。地址：https://vocalremover.org/zh/keybpmfinder） 关于申请网易云音乐人和上传音乐，只提供了认证成功的方法和过程，不能确保所有人都能成功，这是一个概率性的问题。此外，根据 AI 创作目前的特殊性，会在平台上声明此音乐为 AI 创作，并且也绝对支持尊重所有原创作品，也希望平台能尽快开辟一个 AI 创作的专区，可以提供一个容纳并保护所有群体的不同板块。