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中国AIGC应用全景图谱

回答

中国 AIGC 应用全景图谱

AIGC（AI Generated Content）是指利用人工智能技术生成的内容，是继用户生成内容（UGC）、专业生产内容（PGC）之后的新型内容生产方式。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。

AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。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 GPT-4 和 GeminiUltra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。

AIGC 在 CRM（客户关系管理）领域有着广阔的应用前景，主要包括以下几个方面：

  1. 个性化营销内容创作：AIGC 可以根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据，生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，替代人工撰写，提高营销效率和转化率。
  2. 客户服务对话系统：基于 AIGC 的对话模型，可以开发智能客服系统，通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等，缓解人工客服的压力。
  3. 产品推荐引擎：借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容，相结合推荐算法，为客户推荐更贴合需求的产品，提升销售业绩。
  4. CRM 数据分析报告生成：AIGC 可以自动生成期望的数据分析报告内容，包括文字、图表、视频演示等形式，加快分析报告的生产流程。
  5. 智能翻译和本地化：AIGC 技术能够提供高质量的多语种翻译及本地化服务，帮助企业打造精准的全球化营销内容。
  6. 虚拟数字人和营销视频内容生成：AIGC 可以快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容，降低视频制作成本。
  7. 客户反馈分析：AIGC 可以高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。

总之，AIGC 在 CRM 领域的应用可以帮助企业提高客户满意度、提升销售业绩、降低运营成本，从而实现更好的客户关系管理。你可以在知识库的研究报告目录下找到。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

2024AIGC法律风险研究报告（更新版）.pdf

1.4本章小结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AI-Generated Content）。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。AIGC主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。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GPT-4和GeminiUltra。图像生成依赖于GANs、VAEs和Stable Diffusion等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有Stable Diffusion和StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs和Video Diffusion等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有Sora和WaveNet。此外，AIGC还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。

问：AIGC 在 CRM 中有什么应用？

AIGC（AI生成性内容）在CRM（客户关系管理）领域有着广阔的应用前景，主要包括以下几个方面：1.个性化营销内容创作AIGC可以根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据，生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，替代人工撰写，提高营销效率和转化率。1.客户服务对话系统基于AIGC的对话模型，可以开发智能客服系统，通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等，缓解人工客服的压力。1.产品推荐引擎借助AIGC生成丰富的产品描述、视觉展示等内容，相结合推荐算法，为客户推荐更贴合需求的产品，提升销售业绩。1.CRM数据分析报告生成AIGC可以自动生成期望的数据分析报告内容，包括文字、图表、视频演示等形式，加快分析报告的生产流程。1.智能翻译和本地化AIGC技术能够提供高质量的多语种翻译及本地化服务，帮助企业打造精准的全球化营销内容。1.虚拟数字人和营销视频内容生成AIGC可以快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容，降低视频制作成本。1.客户反馈分析AIGC可以高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。

AIGC常见名词解释（字典篇）

AIGC：AI generated content，又称为生成式AI，意为人工智能生成内容。例如AI文本续写，文字转图像的AI图、AI主持人等，都属于AIGC的应用。类似的名词缩写还有UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行AIGC的产品项目也很多，能进行AIGC的媒介也很多包括且不限于语言文字类：OpenAI的GPT，Google的Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的LLM都是语言类的。语音声音类：Google的WaveNet，微软的Deep Nerual Network，百度的DeepSpeech等，还有合成AI孙燕姿大火的开源模型Sovits。图片美术类：早期有GEN等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的Midjourney，先驱者谷歌的Disco Diffusion，一直在排队测试的OpenAI的Dalle·2，以及stability ai和runaway共同推出的Stable Diffusion...

其他人在问
有代码基础和数学基础，帮我制定一份AI的学习计划，主要方向是数据分析、计算机视觉和AIGC
以下是一份针对您有代码基础和数学基础，以数据分析、计算机视觉和 AIGC 为主要方向的 AI 学习计划： 一、基础知识学习 1. 深入学习 AI 相关的基本概念，包括但不限于： AI（人工智能）：了解其定义、发展历程和应用领域。 机器学习：掌握监督学习、无监督学习和强化学习的原理和应用。 深度学习：理解神经网络和神经元的工作原理。 2. 学习相关数学知识，如线性代数、概率论、统计学等，为后续的学习打下坚实基础。 二、数据分析方向 1. 学习数据分析的基本流程和方法，包括数据收集、清洗、预处理和可视化。 2. 掌握常见的数据分析工具和库，如 Python 的 Pandas、NumPy、Matplotlib 等。 3. 学习数据挖掘和机器学习算法在数据分析中的应用，如分类、回归、聚类等。 三、计算机视觉方向 1. 学习计算机视觉的基本概念和原理，如图像处理、特征提取、目标检测等。 2. 掌握深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，并学习使用它们进行计算机视觉任务的开发。 3. 实践常见的计算机视觉项目，如人脸识别、图像分类、目标跟踪等。 四、AIGC 方向 1. 了解 AIGC 的发展现状和应用场景。 2. 学习生成式模型，如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等。 3. 实践 AIGC 相关的项目，如文本生成、图像生成等。 五、学习资源推荐 1. 在线课程：Coursera 上的《机器学习》《深度学习专项课程》等。 2. 书籍：《机器学习》（周志华）、《深度学习》（伊恩·古德费洛等）。 3. 开源项目：在 GitHub 上寻找相关的优秀开源项目进行学习和实践。 4. 视频资源： ：某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频，一共两期，内容硬核，值得观看。 六、实践与项目经验积累 积极参与实际项目，将所学知识应用到实际中，不断提升自己的能力。 请注意，学习是一个持续的过程，需要不断地实践和总结，祝您学习顺利！
2024-09-18
我是一个自媒体创作者，想自学Ai，成为AIGC方面的专家，运用到自媒体创作中，我应该按照怎样的步骤学习，有哪些方式和渠道推荐？
以下是为您整理的自学成为 AIGC 专家并应用于自媒体创作的步骤、方式和渠道： 步骤： 1. 从基础课程入手，通过网上的科普类教程了解 AIGC 的基本概念和知识。 2. 阅读 OpenAI 的官方文档，深入理解每个参数的作用和设计原理。 3. 利用推荐的 Prompt 工具进行实践练习。 学习方式： 1. 观看相关视频，如“用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期”，了解 AI 大模型的原理等内容。 信息获取渠道： 1. 订阅一些 AI 信息源，包括公众号（如“卡尔的 AI 沃茨”）、Telegram 频道（如“黑洞资源笔记”“科技新闻投稿”“AI 探索指南”等）、微博、即刻等平台。 希望以上内容对您有所帮助，祝您在自学 AIGC 的道路上取得成功！
2024-09-16
国内谁在做青少年AIGC的课程
目前国内在做青少年 AIGC 课程的有以下相关信息： 北京分队中的方俊翔是在线教育创业者，正在寻求拥有完整教学交付课程的大能合作，开发 AI 线上课程。 工信部下属单位人民邮电出版社开设的【野菩萨的 AIGC 资深课】，课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识，适合 AI 初学者和进阶者。
2024-09-13
AIGC如何处理情绪神经质问题
以下是关于 AIGC 处理情绪神经质问题的相关内容： Pink Piko 是一款互动心情跟踪应用，旨在将情绪反思日常化。应用中的角色 Piko Cat 会提出深刻问题，帮助用户了解自身情绪及其触发因素，还能识别日常活动对情绪状态的影响，清楚什么能让人振奋或沮丧。该应用运用人工智能技术，解读心情日志、标签和日记条目，提供清晰、个性化的情感洞察，超越传统的图表和图形，并结合积极心理学原则，通过规律性的反思和练习帮助增强情感韧性。
2024-09-13
如何学习aigc?
以下是学习 AIGC 的方法： 首先，了解一些基础概念： 人工智能（AI）：目标是让机器展现智慧。 生成式人工智能（GenAI）：目标是让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习：让机器自动从资料中找到公式。 深度学习：更厉害的手段，类神经网络，具有非常大量参数的函数。 大语言模型（LLMs）：具有大量参数的“深度学习”模型。 ChatGPT：美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型的对话机器人，能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 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，可用于多种应用，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。ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例。 AIGC 学习三步法： 1. 系统梳理 AIGC 知识脉络，对相关概念有清晰的理解。 2. 关注 AIGC 领域的最新动态和应用案例，积累实践经验。 3. 不断总结和反思，将所学知识应用到实际项目中。
2024-09-13
如何制作一个基于AIGC的游戏助手
以下是一些关于制作基于 AIGC 的游戏助手的参考信息： Ammaar Reshi 利用 GPT4、Replit、MidJourney、Claude 组建了一个 AI 助手团队，以零 Javascript 或 3D 游戏编程知识从头开始创建了一个 3D 太空竞速游戏，您可参考： 有一份全面的基于 RAG 的 LLM 应用构建指南： ，在该指南中构建了一个基于 RAG 的 LLM 应用程序，结合外部数据源增强 LLM 的能力，并以构建一个可以回答有关 Ray 的问题的助手为例。 Roblox 推出了 Roblox Assistant 这款对话式人工智能助手，在演示中，通过输入相关描述可自动生成游戏内容，比如输入“我想制作一个以古代废墟为背景的游戏”，会生成相应的元素，您可参考：
2024-09-11
知识图谱
知识图谱： 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，能够对现实世界的事物及其相互关系进行形式化描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出，初衷是提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量和体验，将 Web 从网页链接转向概念链接，支持用户按主题检索，实现语义检索。 关键技术包括： 1. 知识抽取： 实体抽取：通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取：从数据源中提取实体之间的关联关系，形成网状知识结构。 属性抽取：从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示：包括属性图、三元组等。 3. 知识融合： 实体对齐：消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工：对知识统一管理，形成大规模的知识体系。 本体构建：以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估：计算知识的置信度，提高知识质量。 知识更新：不断迭代更新，扩展现有知识，增加新知识。 4. 知识推理：在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 在 AI Agent 系列中，外置知识包括知识图谱。外置知识由外部数据库提供，能够动态更新和调整。外置知识的数据库和图谱构成了智能体的知识库，包括向量数据库（优化了向量检索操作，常用于处理和索引非结构化数据，如图像和文本）、关系型数据库（通过表格形式存储结构化数据，支持复杂查询，适用于事务性数据存储）、知识图谱（以图的形式组织数据，强调实体之间的关系，适合于复杂的语义分析和知识推理）。在实际应用中，外置知识的集成和管理常常采用 RAG 架构，这是一种结合了检索和生成的模型，通过检索外部知识源来增强模型的生成能力，允许智能体在生成响应或执行任务时，不仅依赖内置知识，还能实时检索和整合最新的外部信息。
2024-09-03
知识图谱
知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可对现实世界的事物及其相互关系进行形式化描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出，旨在提高搜索引擎能力，增强用户搜索质量和体验，实现语义检索。 知识图谱的关键技术包括知识抽取、知识表示、知识融合、知识更新和知识推理。知识抽取通过自动化技术抽取可用知识单元，包括实体抽取、关系抽取和属性抽取。知识表示有属性图和三元组等方式。知识融合在同一框架下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证和更新，形成高质量知识库，包括实体对齐、知识加工、本体构建和质量评估等。知识更新不断迭代扩展现有知识，增加新知识。知识推理在已有知识库基础上挖掘隐含知识。 在 LLM 落地思考方面，实现某个 NLP 任务需要收集大量业务数据并进行人工标注，训练 bert 模型，再进行针对性优化，时长可能要一个月，且交付后较难进行意图新增和任务泛化，有时使用句式规则方式更好维护与更新。构建知识图谱虽可承载公司级、行业级知识并进行更新与可视化展示，但构建复杂，需与行业专家深度讨论，预见企业长远业务发展可能性制定 schema，稍有不慎就可能图谱与业务错位，且从建立到可用至少需半年周期。NLG 基本上还是拼接为主，有多少人工规则就有多少智能。而 LLM 横空出世后，对 NLP、NLG、KG 都有较大提升，因此这三类场景都可因效率和效果大幅提升而有更好、更多可能的落地方式。
2024-06-20
中国的知识图谱发展历程
中国的知识图谱发展历程可以概括为以下几个阶段： 1. 早期研究阶段：在20世纪70年代，专家系统作为人工智能的一个重要分支，利用知识和推理过程来解决特定问题。在这个阶段，研究者们主要关注图论和图算法的基本问题，如图的表示、图的遍历、图的匹配等。 2. 知识库与推理机阶段：从20世纪80年代开始，研究者们开始构建知识库与推理机，这是早期版本的知识图谱的雏形。这些系统侧重于知识表示和知识推理，但受限于规模小和应用场景不明确，发展较为缓慢。 3. 语义网和本体论阶段：21世纪初，语义网和本体论成为知识图谱发展的重要组成部分。语义网由万维网发明者Tim BernersLee提出，旨在通过结构化的三元组信息实现语义搜索。本体论的研究为知识图谱提供了宝贵的技术和方法。 4. 大规模知识图谱阶段：2012年，谷歌发布了包含570亿实体的大规模知识图谱，这标志着知识图谱领域的一次重大突破。同时，深度学习技术的发展为知识图谱的构建和应用提供了新的技术支持。 5. 深度学习时代的知识图谱：随着深度学习技术的兴起，知识图谱的研究和应用进入了新的阶段。研究者们开始探索如何将神经网络引入知识图谱的研究，以提高知识图谱补全和推理的能力。 6. 认知图谱阶段：近年来，认知图谱的概念被提出，它依据人类认知的双加工理论，动态构建带有上下文信息的知识图谱并进行推理。认知图谱的提出旨在解决传统知识图谱在表示和推理方面的一些局限性。 7. 产业化发展：随着数字经济的发展，知识图谱在中国的产业化进程加速，特别是在金融和公安等行业中得到了广泛应用。预计到2026年，中国知识图谱核心市场的规模将超过296亿元，20212026年的复合年增长率为22.5%。 8. 行业应用与生态构建：知识图谱的应用逐渐深入到各个行业，同时产业生态也在逐渐构建，包括监管引导方、供给方、需求方、投资方、高校及科研院所等共同参与，推动产业生态的成长和壮大。 这些阶段反映了中国知识图谱从理论研究到技术实现，再到产业化应用的逐步发展过程。
2024-05-23
如何运用知识图谱搭建垂直领域的知识库智能问答
知识图谱是一种结构化的知识表示方法，它通过节点和边来表示实体之间的关系。在垂直领域的知识库智能问答中，知识图谱可以作为问答系统的基础，帮助系统理解用户的问题，并从知识库中检索相关信息。以下是一些关键步骤和考虑因素： 1. 数据收集和预处理： 收集与垂直领域相关的数据，包括文本、图像、音频和视频等。 对数据进行清洗、去噪和标准化处理，确保数据的质量和一致性。 2. 实体识别和关系抽取： 使用实体识别技术识别文本中的关键实体，如人名、地点、组织等。 通过关系抽取技术识别实体之间的关系，如“作者写了书籍”。 3. 构建知识图谱： 根据实体和关系，构建知识图谱的节点和边。 使用图数据库（如Neo4j）来存储和管理知识图谱。 4. 问答系统设计： 设计一个能够理解自然语言问题的问答系统。 使用自然语言处理（NLP）技术，如命名实体识别、意图识别、槽填充等，来解析用户的问题。 5. 查询和推理： 使用知识图谱查询语言（如SPARQL）进行查询，以检索与用户问题相关的信息。 利用图神经网络等方法进行知识图谱上的推理，以生成更准确的答案。 6. 答案生成和优化： 将从知识图谱中检索到的信息转化为自然语言回答。 对回答进行优化，使其更加清晰、准确和易于理解。 7. 系统集成和部署： 将问答系统集成到垂直领域的应用中，如在线客服、教育平台等。 部署问答系统，并进行持续的监控和优化，以提高系统的性能和用户体验。 在构建垂直领域的知识库智能问答时，需要充分考虑该领域的特点和需求，并利用先进的AI技术和工具，如深度学习、知识图谱、自然语言处理等，来提高问答系统的准确性和效率。随着技术的发展，未来可能会出现更多创新的方法和工具，以进一步优化垂直领域的知识库智能问答系统。
2024-04-18
目前有自动化可以抽取/格式化文档 然后抽取知识图谱的应用么?
目前，确实存在可以自动化抽取和格式化文档，进而构建知识图谱的应用。这些应用通常结合了自然语言处理（NLP）、机器学习、深度学习等技术来实现信息抽取和知识图谱的自动化构建。以下是一些相关的应用和技术： 1. DeepKE：DeepKE是一个开源的中文知识图谱抽取框架，支持实体识别、关系抽取和属性抽取。它提供了一个统一的框架，可以在不同场景下实现不同的功能，如命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和属性抽取（AE）。 2. 华为云知识图谱构建平台：华为云提供了一站式的知识图谱构建平台，该平台支持从非结构化数据中抽取信息，并构建知识图谱。 3. 自动化信息抽取：自动化信息抽取技术是构建知识图谱的基础，它能够从大规模数据中获取结构化的命名实体及其属性或关联信息。 4. 基于规则的关系抽取：基于规则的关系抽取是一种从文本数据中识别和提取实体之间关系的自动化过程，主要依赖于预定义的规则或模式。 5. 产业政策知识图谱的自动化构建：有研究提出了自动化的产业政策知识图谱构建框架，用于梳理政策文本，这表明自动化技术可以应用于特定领域的知识图谱构建。 6. 大模型与知识图谱结合：大模型结合知识图谱的构建，主要应用于对非结构化文档的信息抽取，以改善图谱构建过程中的信息抽取困难。 这些技术和应用展示了自动化抽取和格式化文档，以及构建知识图谱的可行性。它们通过减少人工参与，提高了构建知识图谱的效率和准确性。不过，需要注意的是，尽管自动化技术在知识图谱构建中发挥着重要作用，但仍然需要领域专家的参与来确保抽取结果的准确性和相关性。此外，自动化构建知识图谱的过程中可能会遇到一些挑战，如实体消歧、关系多样性、文本歧义性等问题，这些问题可能需要进一步的人工干预或更高级的算法来解决。
2024-04-17
AI 在电商领域的应用有哪些？
AI 在电商领域的应用包括以下方面： 1. 产品推荐：通过分析客户数据，为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化：改善搜索结果，为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。 4. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录和症状描述等数据，推荐合适的非处方药品和保健品。 5. 药品库存管理：分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测药品需求量，优化库存管理策略。 6. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户拍摄药品图像，自动识别药名并提供相关信息查询服务。 7. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 8. 药店运营分析：分析销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在运营问题和优化空间。 9. 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术检测药品包装、标签、颜色等是否合格。 10. 药品防伪追溯：利用区块链等技术实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全和可信度。 11. 推广：制定上市推广方案，包括品牌、产品信息、新品、成分、属性、功效、人群特征、客户分析、产品定位、核心卖点、推广策略、广告、公关、线上推广、线下活动、合作伙伴、资源整合、预算、执行计划、监测、评估、微调方案、价值主张、营销策略、热点话题、消费者、向往感、诱惑钩子等方面。 12. 推广：制定内容营销方案，以提高品牌知名度、增加客户参与度、提高转化率、增加销售等。 13. 图像模型生成菜品照片：如美团外卖商家版后台的应用。
2024-09-19
AI在法律领域的最新应用
以下是 AI 在法律领域的一些最新应用： 1. 专利审查方面：AI 技术通过自动化和智能化手段，帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。 2. 法律文书：这是目前 AI 在 2B 行业基本成熟的应用，其格式固定，核心技术是法条/判例的引用，是“搜索”能力和大模型能力的搭配。 3. 虽然目前其他 2B 应用如“AI 客服”等雷声大、雨点小，未达到大量取代人工的预期，但生成式人工智能技术已逐步涵盖艺术创作产业、医疗保健、虚拟现实、数据合成与数据增强等多个领域，为各行业带来创新、效率与价值。
2024-09-19
智能算法的应用场景有哪一些
智能算法的应用场景广泛，以下为您列举一些常见的应用场景： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病，如 X 射线、CT 扫描和 MRI 图像分析。 药物研发，加速识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗，分析患者数据以提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈，识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 投资分析，分析市场数据辅助投资者做出明智决策。 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐，分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化，改善搜索结果并提供个性化购物体验。 动态定价，根据市场需求调整产品价格。 4. 制造业： 预测性维护，预测机器故障避免停机。 质量控制，检测产品缺陷提高产品质量。 供应链管理，优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化，控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶，提高交通安全性和效率。 交通管理，优化交通信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送，优化物流路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 6. 其他领域： 教育，实现个性化学习，为学生提供定制化学习体验。 农业，分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐，开发虚拟现实和增强现实体验。 能源，优化能源使用提高能源效率。 此外，KNN 近邻算法也有多种应用场景，包括： 分类问题，如文本分类、图像识别、手写数字识别、医学诊断等。 回归问题，如房价预测、股票价格预测等。 异常检测，识别异常值或离群点。 推荐系统，基于用户兴趣相似性进行推荐。 图像分割，识别图像中的区域。 聚类分析，尤其适用于数据集中簇非明显球形或高斯分布的情况。 人工智能的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-09-18
AI在医疗器械方面有哪些应用？
AI 在医疗器械方面的应用包括以下几个方面： 1. 医疗器械的设计与优化：利用 AI 技术对医疗器械的结构、功能进行模拟和优化，提高器械的性能和安全性。 2. 疾病诊断辅助：通过对医疗数据的分析，帮助医生更准确地诊断疾病。 3. 医疗器械的质量检测：借助机器视觉、图像识别等技术，自动检测器械的外观、包装等是否合格。 4. 医疗设备的维护与预测性维修：分析设备运行数据，提前预测可能出现的故障，安排维护计划。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-16
ai在法律方面的应用
AI 在法律方面有以下应用： 1. 协助律师处理复杂案件：律师在面临情绪、精力、时间等压力可能影响专业判断时，可与 AI 协同，借助其优势相互加持。 2. 精准信息检索与整理：律师能指导 AI 精确抓取法律法规、先例判决等关键信息，为案件准备获取素材，也能让其生成和修改标准化合同，减少文档起草和修订的工作量。 3. 辅助整理案件事实和证据：在处理复杂法律关系和前沿性案件时，利用 AI 可减少工作时间。 4. 常用 Prompt 场景： 案例检索：最好使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 可能存在查不出来、数据不全或生成内容不满足需求的情况。 指令词示例： 请搜索近五年内关于商标侵权案件中“混淆可能性”标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。 检索近三年内所有涉及软件算法专利侵权的案例，分析法院判决中关于技术特征对比和侵权判定的标准，为即将面临的专利侵权案件提供参考。 比对不同地区法院在处理劳动争议案件时对加班费计算标准的差异判决，总结对雇主有利的判决趋势，为客户提供合规操作指导。 研究环境法相关案例，特别是涉及工业废弃物处理的法律责任，为客户提供合规处理建议，以降低潜在的法律风险。 5. 提供法律建议的方法： 采用逻辑结构，如 SWOT 分析法或 4P 原则。 从多个角度思考，如在分析商事诉讼时从市场趋势、竞争对手行为等角度思考诉讼策略。 简洁明了总结核心观点和注意事项。 使用引号、分隔符号及连接词组织 Prompt。 赋予 AI 特定角色，如专注于民商事法律领域的律师，以提升工作效率。
2024-09-14
有什么用于视频剪辑的AI应用吗？
以下是一些用于视频剪辑的 AI 应用： 1. MMVid：这是一个集成的视频理解系统，由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具。能够处理和理解长视频内容，应用场景包括快速的视频剪辑、图生视频和快速诊断等。其核心功能是将视频中的多模态信息转录成详细的文本脚本，以便大语言模型理解视频内容。 2. 在前 Sora 时代，使用的 AI 视频工具包括 Pika、Pixverse、Runway、SVD 等。视频剪辑流程包括粗剪、定剪、音效/音乐、特效和包装等环节。 3. 来来的 AI 视频短片工作流中涉及的工具包括：概念设定使用 MJ，剧本+分镜使用 ChatGPT，AI 出图使用 MJ、SD、D3，AI 视频使用 Runway、pika、PixVerse、Morph Studio，对白+旁白使用 11labs、睿声，音效+音乐使用 SUNO、UDIO、AUDIOGEN，视频高清化使用 Topaz Video，字幕+剪辑使用 CapCut、剪映。
2024-09-13