扩展以下内容到500字：数智中医是中医药融入“一带一路”的抓手当前，充分融合互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能AI、区块链等数智技术对传统中医药服务进行全方位、全链条优化，提高全要素生产率，构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心，创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环，促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展，助推重庆成为数智中医发展新高地。

以下是 AI 在中医诊所中的一些应用： 有将人工智能与中医相结合的项目，通过摄像头观察患者口腔和舌苔，用指尖传感器抓取脉搏数据，然后根据观测数据生成选择题让患者作答，最后 AI 生成药方。 该项目使用了数百本中医教材和一千多种常见病的临床数据，以及三百多个三甲医院中医的药方数据进行 AI 训练，使得 AI 开出的方子与三甲医院中医基本一致。 目前此项目应用于辅助看诊，能够提高诊疗效率，其愿景是未来实现 24 小时独立问诊开药。 需要注意的是，这里只是提供一个思路，不建议大家付费使用。

以下是 AI 在连锁中医诊所中的一些应用案例和亮点： 案例： 有项目将人工智能与中医结合，通过观察口腔、舌苔和抓脉，生成选择题让患者作答，最后 AI 会生成药方。目前用于辅助看诊，提高诊疗效率，愿景是未来实现 24 小时独立问诊开药。 亮点： 使用摄像头观察患者口腔和舌苔。 用指尖传感器抓取脉搏数据。 用数百本中医教材和临床数据进行 AI 训练，AI 开出的方子与三甲医院中医基本一致。 能提高诊疗效率，应用在辅助看诊领域。 此外，还有一些其他领域的 AI 应用案例供您参考： 彩云天气专业版：AI 天气预报定制服务，利用数据分析和机器学习，根据用户需求提供个性化天气预报服务。 微医 APP：AI 医疗健康管理平台，通过数据分析和机器学习，管理用户健康数据并提供健康建议。 腾讯会议策划工具：AI 会议策划助手，借助自然语言处理和数据分析，协助用户策划会议，提高会议效率和质量。 雅昌艺术网拍卖频道：AI 书法作品拍卖平台，利用图像识别和数据分析，为书法爱好者提供作品拍卖服务。

以下是为您提供的几种说法： 1. 凭借校企合作，强化产学研合作，促进数智中医的普适性应用。 2. 以校企合作为依托，加深产学研合作，推进数智中医普适性应用。 3. 依靠校企合作，深化产学研合作进程，助力数智中医普适性应用。

以下是关于 AI 中医的相关信息： 该项目将 AI 与中医相结合，具体方式包括使用摄像头观察患者口腔和舌苔，用指尖传感器抓取脉搏数据。 依据数百本中医教材和一千多种常见病的临床数据，以及三百多个三甲医院中医的药方数据进行 AI 训练。 AI 开出的方子与三甲医院中医基本一致，目前应用在辅助看诊领域，能够提高诊疗效率。 创始人的愿景是在未来实现 24 小时独立问诊开药。 此外，还有一个关于 AI 产品经理的招聘信息，职责包括负责基于通用人工智能技术（AGI）的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理等；任职要求包括本科及以上学历，相关专业优先考虑，具备一定年限的产品管理经验等。

数智中医作为中医药融入“一带一路”的重要抓手，在当今时代具有极其重要的意义。 如今，互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能 AI、区块链等数智技术蓬勃发展，为传统中医药服务带来了全新的机遇。通过充分融合这些先进技术，能够对传统中医药服务进行全方位、全链条的优化。这种优化涵盖了从检测到管理的各个环节，全面提升了服务的质量和效率。 在检测方面，借助先进的技术手段，可以更精准地获取患者的身体状况信息，为后续的诊断提供更可靠的数据支持。诊断环节则因数智技术的融入而更加准确和高效，能够快速识别病症的根源。治疗过程中，数智技术能够辅助医生制定更个性化、更科学的治疗方案，提高治疗效果。 评价环节也得以创新，能够更全面、客观地评估治疗效果和患者的康复情况。而在管理方面，数智技术有助于实现对医疗资源的合理调配和高效管理，提高整个医疗服务体系的运行效率。 构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心，是推动数智中医发展的重要举措。这些示范机构将成为展示数智中医成果的窗口，吸引更多的关注和投入。同时，创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环，能够形成一个良性循环，不断提升服务水平和质量。 促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展，对于推动中医药走向世界具有关键作用。通过国际合作，可以吸收借鉴其他国家的先进经验和技术，进一步完善数智中医体系。这将有助于提升我国中医药在国际上的影响力，为全球健康事业贡献中国智慧和力量。 重庆作为一个具有发展潜力的地区，有望借助数智中医的发展，成为这一领域的新高地，引领行业的发展潮流，为当地乃至全国的中医药事业注入新的活力。

数智中医作为中医药融入“一带一路”的重要抓手，在当前的时代背景下具有极其重要的意义。 如今，互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能 AI、区块链等数智技术蓬勃发展，为传统中医药服务带来了前所未有的机遇。通过充分融合这些先进技术，能够对传统中医药服务进行全方位、全链条的优化。这种优化涵盖了从患者的检测环节，利用先进的设备和算法，更精准地获取身体状况的信息；到诊断环节，借助大数据分析和人工智能的辅助，提高诊断的准确性和效率；再到治疗环节，依据患者的个体差异制定个性化的治疗方案；以及评价环节，通过科学的指标和数据分析，客观评估治疗效果；最后到管理环节，实现对医疗资源的合理调配和患者的全程跟踪管理。 构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心，是推动数智中医发展的重要举措。这些示范机构将成为展示数智中医成果的窗口，吸引更多的关注和投入。同时，创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环，能够形成一个完整、高效的医疗服务体系，为患者提供更优质的医疗体验。 促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展，对于推动中医药走向世界具有关键作用。加强国际合作，可以引入国外的先进技术和理念，同时也能将我国的中医药文化和数智中医成果推广出去。这不仅有助于提升我国在中医药领域的国际影响力，还能为全球医疗健康事业贡献中国智慧和中国方案。 重庆作为一个具有发展潜力的城市，有望借助数智中医的发展契机，成为数智中医发展的新高地。通过政策支持、人才培养、技术创新等多方面的努力，重庆能够在数智中医领域取得显著成就，为中医药事业的繁荣发展注入新的活力。

数智技术与教学的深度融合可以从以下三个角度进行说明： 事实性知识学习方面：数智技术能够以丰富多样的形式呈现事实性知识，如通过多媒体资源（如动画、视频、交互式图表等），使抽象的知识变得更加直观和生动，有助于学生更好地理解和记忆。同时，在线学习平台和教育软件可以提供大量的事实性知识资源，方便学生随时查阅和学习。 程序性知识学习方面：利用智能辅导系统和虚拟实验室等工具，为学生提供实践和练习的机会，帮助他们熟练掌握解决问题的步骤和方法。数智技术还能实时反馈学生的操作过程和结果，让他们及时发现错误并进行纠正，从而提高程序性知识的学习效果。 动机性参与方面：借助游戏化元素和社交学习平台，增加学习的趣味性和互动性，激发学生的学习兴趣和积极性。个性化的学习推荐和自适应学习系统能够根据学生的特点和需求提供定制化的学习内容，增强学生的学习动力和参与度。 总之，数智技术在事实性知识学习、程序性知识学习和动机性参与这三个角度都能发挥重要作用，促进教学的深度融合和优化。

数智经济在过去十年中已极大地改变了经济和社会，影响了所有活动领域和日常生活。数据处于这一变革的核心，数据驱动的创新为欧盟公民和经济带来了巨大利益，例如改善和个性化医疗、提供新的出行方式，并有助于实现欧洲绿色协议。为使数据驱动经济惠及所有欧盟公民，必须特别关注缩小数字鸿沟、促进女性参与数据经济以及培养欧洲在技术领域的前沿专业知识。 发展需要一个强大且更协调的数据保护框架，以增强自然人和相关机构的法律及实际确定性。同时，要改善内部市场的数据共享条件，创建统一框架，制定数据治理的基本要求，特别关注促进成员国之间的合作。特定行业的欧盟法律可根据行业特点进一步发展、调整并提出新的补充元素。某些经济部门已受特定的欧盟法律监管，包括与跨境或跨欧盟的数据共享或访问相关的规则。 总之，数智经济的发展前景广阔，但也需要在法律、政策和技术等多方面不断完善和协调，以实现可持续和包容性的增长。

数智经济的痛点可能包括数据安全与隐私保护问题、数字鸿沟导致的发展不平衡、技术更新换代快带来的高投入成本等。创新发展方面，可以加强数据治理和安全防护技术，推动数字技术与传统产业深度融合，拓展数字经济新场景。 银发经济的痛点或许有产品和服务针对性不足、市场标准和规范不完善、养老服务专业人才短缺等。创新发展可着眼于开发个性化的老年产品和服务，建立健全行业标准，加强养老服务人才培养。 低空经济的痛点可能存在政策法规不完善、基础设施建设不足、技术创新能力有待提高等。创新发展可以从完善政策法规、加大基础设施投资、推动技术研发和应用等方面入手。 单身经济的痛点也许是消费市场细分不够精准、社交需求满足不足、部分产品和服务质量参差不齐等。创新发展能够在精准定位消费需求、创新社交模式、提升产品和服务品质上下功夫。

数智中医乃是中医药融入“一带一路”的关键着力点。在当下，将互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能 AI、区块链等数智技术进行充分融合，对传统的中医药服务展开全方位、全链条的优化工作，全力提升全要素生产率。构建一系列示范中医医疗机构、中医馆以及中医健管中心，积极创新数智中医在“检测、诊断、治疗、评价、管理”方面的新中医服务闭环模式，大力促进数智中医“产学研用”的国际合作以及产业发展，有力助推重庆成为数智中医发展的全新高地。

以下是关于 AI 自动总结视频的相关内容： 目前大部分用 AI 总结视频的工具/插件/应用是通过提取视频字幕来实现的。对于有字幕的 B 站视频，若视频栏下面有字幕按钮，说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。可以安装油猴脚本，安装后刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮，可选择多种字幕格式，然后将字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 此外，如果想用 AI 把小说做成视频，大致的制作流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

训练 AI 通常包括以下步骤： 1. 收集海量数据：如同教导孩子成为博学多才之人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样，对于 AI 模型，要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：在孩子学习前要整理资料确保适合其年龄和学习能力，AI 研究人员也需清理和组织收集的数据，如删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：为孩子设计学习计划，研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构，通常是复杂的神经网络，如 Transformer 架构，其擅长处理序列数据（如文本）。 4. 训练模型：如同孩子开始阅读和学习，AI 模型开始“阅读”提供的所有数据，这个过程称为“训练”。例如，模型会反复阅读数据，尝试预测句子中的下一个词，通过不断重复逐渐学会理解和生成人类语言。 此外，为了在医疗保健领域让 AI 产生真正的改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始，再通过学徒实践从出色实践者那里学习，获取复杂情况下确定最佳答案的直觉。对于 AI，应通过使用彼此堆叠的模型来训练，而不是仅依靠大量数据和期望一个生成模型解决所有问题。比如先训练生物学模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。 训练 AI 还需要较高的计算性能、能够处理海量的数据、具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。

以下是关于 AI 原理的相关内容： 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系 AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据无标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因层数多称为深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，无需依赖循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是关于如何学习使用 AI 的全面指导： 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并有可能获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等。您可根据自身兴趣选择特定模块深入学习，同时一定要掌握提示词的技巧，它容易上手且很有用。 四、实践和尝试 理论学习后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品，知识库中也提供了很多大家实践后的作品和文章分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的有效方式。例如尝试使用 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，从而获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 六、用 AI 学习外语 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 七、用 AI 进行英语和数学学习 英语学习： 1. 智能辅助工具：利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：使用自适应学习平台（如 Duolingo）利用 AI 技术量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 1. 自适应学习系统：使用自适应学习系统（如 Khan Academy）结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题，精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath）通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用虚拟教学助手（如 Socratic）利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台：参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 的发展历程如下： 1. 智能起源：早期的 AI 更多应用于完成人脸识别等分类判断任务，充满机器感。 2. 生成式 AI 的诞生：在写文章、画画、写歌等方面展现出类似人类的智慧，能力惊人。 3. 发展阶段： 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 4. 当前前沿技术点： 大模型（Large Language Models）：GPT、PaLM 等。 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 对于希望继续精进 AI 的人，可以尝试了解以下基础内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。

AI 的发展历程如下： 1. 智能起源：早期的其他 AI 更多应用于完成人脸识别等分类判断任务，充满机器感。而生成式 AI 的诞生带来了变革，它能像人一样创作交流，在写文章、画画、写歌等方面展现出人类般的智慧，能力惊人。 2. 发展阶段： 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 3. 当前前沿技术点： 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 如果希望在 AI 领域继续精进，还可以尝试了解以下基础内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。