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。

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。

以下是与中医相关的 AI 信息： 有一个项目将人工智能与中医相结合，通过摄像头观察患者的口腔和舌苔，用指尖传感器号脉，然后根据观测数据生成选择题让患者作答，最后 AI 会生成药方。目前该项目用于辅助看诊，能有效提高诊疗效率。其创始人使用了上百本中医教材、一千多种常见病的临床数据和三百多个三甲医院中医的药方数据做 AI 训练，所以这个 AI 中医开出的方子和三甲医院中医基本一致。创始人的愿景是未来实现 24 小时独立问诊开药。但这里只是提供一个思路，不建议大家付费使用。 需要注意的是，除了医疗保健领域，在其他领域也已经开始出现为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具和教练，比如 InterAlia 可以帮助搭配服装，Prodigy AI 可以提供职业建议，Poised 可以提升沟通能力。相信未来每个人都会拥有一个理解自身生活独特背景的个性化聊天机器人，在面临生活变化时能得到建议和支持。但这些与中医相关的 AI 应用并非直接关联。

目前市场上有一些中医 AI 产品，以下是其中的一些： Huihu.wang：该平台利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，并通过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，可提高诊疗效率，应用在辅助看诊领域。 Essense AI：这是一个 AI 驱动的平台，帮助产品所有者根据用户反馈做出数据驱动的决策。用户可以轻松分析数千条评论，并及时了解竞争对手的情况。它是一种非常简单直观的大规模用户反馈分析方法，可显著减少评估产品反馈所需的时间，并获得可立即应用的可操作洞察。 需要注意的是，以上内容仅供参考，具体产品的功能和特点可能会有所不同。在选择使用中医 AI 产品时，建议您根据自己的需求和实际情况进行评估和选择。

中医与人工智能（AI）的结合是现代科技发展与传统医学知识融合的一个典型案例。以下是一些中医与AI结合的案例： 1. 中医药AI大模型共建：清华大学的两个院士团队，博奥晶方和水木分子，合作开发中医药AI大模型，旨在利用AI技术挖掘中医药的原创研发数据，推动中医药现代化和新药研发。 2. 智能中医管理系统：李梢教授团队利用UNIQ系统，结合临床病例数据，发现了胃癌“极早期”阶段，并通过中药干预可能阻断癌变，提升了中医药精准诊疗水平。 3. 中医辅助诊疗系统：通过图像智能识别、计算机视觉和自然语言处理技术，AI可以模拟中医的诊断过程，如通过舌象图像进行胃癌筛查和诊断，以及通过眼睛颜色、形状与疾病之间关系的分析进行临床诊断。 4. 中医教育与传承：AI技术帮助将知名医生的个性化诊断和治疗经验转化为标准化协议，提高了中医传承的效率，促进了中医药人才培养。 5. 中医药数据挖掘：AI技术在分析大规模中药处方数据集和识别药物之间的潜在模式方面发挥着重要作用，有助于优化处方和提高治疗效果。 6. 中药质量控制：利用深度学习和神经智能网络，AI可以智能识别中药材片，提高中药的标准化和质量稳定性。 7. 中医诊疗规则获取与模型设计：通过集成不同来源的诊疗规则，形成以证候要素为核心的集成诊疗规则，并利用图卷积神经网络和知识图谱构建可视化模型。 这些案例展示了AI技术在中医药领域的广泛应用，包括药物研发、疾病诊断、质量控制、数据挖掘和教育传承等。通过AI的帮助，中医药能够更高效地进行知识传承、疾病治疗和新药开发，同时也为中医药的现代化和国际化提供了新的途径。

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。

数字化是指将信息、数据等转化为数字形式，以便于存储、处理和传输。它强调的是将现实世界中的事物以数字方式进行表示和管理。 数智化则是在数字化的基础上，进一步融合了人工智能、大数据等技术，实现智能化的决策、分析和优化。数智化更注重利用数据和算法来提升业务的效率和价值。 在具身智能的背景下，数字化智能主要是在数字世界中形成的智能，其交互相对简单，可不符合物理规律。而具身智能则需要与物理世界进行交互，面临更多的挑战，如感知环境、理解和决策等。 随着技术的发展，人工智能有望实现通用，机器可能会具有自我意识和超级智能，从而引发对机器意识和数字生命形式的思考。在这种情况下，人与数字生命之间的合作和竞争基础将成为重要问题。

以下为您推荐一些 AI 图片生成相关的软件： 1. 海报生成工具： Canva（可画）：https://www.canva.cn/ ，是一个受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可辅助选色和字体样式，通过简单拖放操作创建海报。 稿定设计：https://www.gaoding.com/ ，智能设计工具，采用先进人工智能技术，自动分析生成设计方案，稍作调整即可完成设计。 VistaCreate：https://create.vista.com/ ，简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，可用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可助用户找合适元素。 Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ ，通过简单拖放界面，能快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 2. 图生图产品： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传照片转换为芭比风格，效果好。 3. 图片生成 3D 建模工具： Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型，基于数十亿参数级别的 3D 大模型，实现快速 2D 到 3D 转换，提供 AI 驱动的精准度和细节。 Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成，用户上传图片并描述材质和风格可生成高质量 3D 模型。 CSM AI：Common Sense Machines 支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象再转换为 3D 模型。 Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域模型生成，用户上传图片或输入文本提示词生成 3D 模型。 VoxCraft：生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，提供图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 是一门令人兴奋的科学，它研究如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。 对于 AI 的理解，对于不具备理工科背景的文科生来说可能较困难，可将其当成一个黑箱，只需要知道它是某种能模仿人类思维、理解自然语言并输出自然语言的东西即可。其生态位是一种似人而非人的存在，即便技术再进步，这一生态位也不会改变。 从任务角度看，对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类无法明确编程的任务，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，所以无法编写明确程序让计算机完成，而这类任务正是 AI 所感兴趣的。 在应用方面，AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法，能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。例如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。

以下为您推荐一些免费的 AI 写摘要软件： Bing（https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx） Claude 2（https://claude.ai/） 此外，还有一些在其他写作方面表现出色的 AI 工具： 简历写作： Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，包括摘要、工作经验和教育等专业部分，并保持一致语调。 Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，能自动化创建简历的各个方面。 Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费简历模板，以及 AI 生成的总结、技能、成就生成器和工作匹配。更多 AI 简历产品可查看：https://www.waytoagi.com/category/79 论文写作： 文献管理和搜索：Zotero 可自动提取文献信息；Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对、语法修正和写作风格建议；Quillbot 可重写和摘要，优化内容。 研究和数据分析：Google Colab 支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化；Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式：LaTeX 结合自动化和模板处理格式和数学公式；Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器，提供模板库和协作功能。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭，确保原创性。 需要注意的是，这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些 AI 在企业落地的场景或案例： 企业运营方面：包括日常办公文档材料的撰写整理、营销对话机器人的应用、市场分析、销售策略咨询，以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源的简历筛选、预招聘、员工培训等。 教育领域：协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议，针对学生情况以及兴趣定制化学习内容，论文初稿搭建及论文审核，帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 游戏/媒体行业：定制化游戏，动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局，出海文案内容生成、语言翻译及辅助广告投放和运营，数字虚拟人直播，游戏平台代码重构，AI 自动生成副本。 零售/电商领域：舆情、投诉、突发事件监测及分析，品牌营销内容撰写及投放，自动化库存管理，自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配，客户购物趋势分析及洞察。 金融/保险行业：个人金融理财顾问，贷款信息摘要及初始批复，识别并检测欺诈活动风险，客服中心分析及内容洞察。 在企业中建构人工智能的案例研究包括： 智能扬声器：需要探测触发词或唤醒词、进行语音识别、意图识别，并执行相关程序。但智能音箱公司因需对每个用户需求单独编写程序而花费大量资金教育客户，这是其面临的困境。 自动驾驶汽车：包括汽车检测（使用监督学习，需多个方位的摄像头或传感器）、行人检测（使用相似技术）、运动规划（输出驾驶路径和速度）。 人工智能团队的角色示例有： 软件工程师：负责软件编程工作，在团队中占比 50%以上。 机器学习工程师：创建映射或算法，搜集和处理数据以训练神经网络或深度学习算法。 机器学习研究员：开发机器学习前沿技术，可能发表论文或专注研究。 应用机器学习科学家：从学术文献或研究文献中寻找前沿技术来解决问题。 数据科学家：检测和分析数据背后的意义，并向团队展示结论。 数据工程师：整理数据，确保数据安全、易保存和读取。 AI 产品经理：决定用 AI 做什么，判断其可行性和价值。

Token 在 AI 中，就像人类语言有最小的字词单元，大模型也有自己的语言体系，其中的最小单元被称为 Token。 在将人类发送的文本传递给大模型时，大模型会先把文本转换为自己的语言，推理生成答案后再翻译为人类能看懂的语言输出。不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同，通常情况下，1 Token 约等于 1 2 个汉字。 对于英文文本，1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。Token 可以是单词，也可以是字符块，例如单词“hamburger”被分解成“ham”“bur”和“ger”，而很短且常见的单词像“pear”是一个 Token。 大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制，都是以 Token 为单位计量的。

以下是关于培养 AI 技能的建议： 对于中学生： 1. 从编程语言入手学习：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：例如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，以及百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台，体验 AI 的应用场景。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，了解最新进展，培养对 AI 的思考和判断能力。 对于新手： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，包括主要分支及它们之间的联系，浏览入门文章了解历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，如李宏毅老师的课程，通过在线教育平台（Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块（如图像、音乐、视频等）深入学习，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后通过实践巩固知识，尝试使用各种产品并分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式，获得实际应用体验。 总之，无论是中学生还是新手，都可以从多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能。