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AI在实体服装店等方面的应用

Answer

以下是 AI 在实体服装店方面的应用:

  1. 设计方面:
    • 提升设计质量和效率。
    • 利用 AI 绘画进行服装款式、图案等的设计。
    • 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。
  2. 营销方面:
    • 利用图像生成工具进行广告宣传,如 DALL-E 2 用于生成与服装相关的广告图像。
    • 利用 AI 向客户推荐特定服装。
  3. 客户服务方面:
    • 采用 AI 驱动的聊天机器人来处理客户服务请求。
  4. 商品方面:
    • 进行 AI 服装预售。
    • 将 AI 绘画应用于实体印刷,如在 T 恤、杯子等实物上印刷相关图案。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI绘画

1.个体成为自媒体博主2.个体商户应用3.实体印刷(T恤,杯子实物等)4.AI摄影5.设计接单6.AI定制萌娃头像7.电商商品8.自媒体素材9.AI服装预售10.AI视频接单11.培训老师公司方面1.设计质量和效率提升2.AI绘画相关应用开发3.CV方面算法应用

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

context-specific.83We will not assign rules or risk levels to entire sectors ortechnologies.Instead,we will regulate based on the outcomes AI is likely to generate inparticular applications.For example,it would not be proportionate or effective to classify allapplications of AI in critical infrastructure as high risk.Some uses of AI in critical infrastructure,like the identification of superficial scratches on machinery,can be relatively low risk.Similarly,an AI-powered chatbot used to triage customer service requests for an online clothing retailershould not be regulated in the same way as a similar application used as part of a medicaldiagnostic process.

生成式人工智能如何改变创意工作

DALL-E 2和其他图像生成工具已经用于广告。例如,[亨氏](https://campaignsoftheworld.com/digital/heinz-a-i-ketchup/)使用番茄酱瓶的图像和与亨氏类似的标签来论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子。”当然,这仅仅意味着模型接受了相对大量的亨氏番茄酱瓶照片的训练。[雀巢](https://www.adsoftheworld.com/campaigns/it-s-so-pleasurable-to-take-the-time)使用维米尔(Vermeer)画作的人工智能增强版来帮助销售其酸奶品牌之一。[Stitch Fix](https://techcrunch.com/2022/08/09/businesses-including-stitch-fix-are-already-experimenting-with-dall-e-2/)是一家已经使用AI向客户推荐特定服装的服装公司,它正在尝试使用DALL-E 2,根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。[美泰](https://blogs.microsoft.com/ai/from-hot-wheels-to-handling-content-how-brands-are-using-microsoft-ai-to-be-more-productive-and-imaginative/)正在使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。

Others are asking
AI 是什么
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 ,可以有以下几种理解: 1. 对于没有理工科背景的文科生来说,可以将其当成一个黑箱,只需要知道它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西。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。 2. 从任务角度来看,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。 3. AI 健身是指利用人工智能技术来辅助或改善健身训练和健康管理的方法。它利用 AI 算法和数据分析来个性化地指导用户进行锻炼、提供健康建议、监测运动进度和提供反馈。 在实际应用中,有一些不错的 AI 健身工具,如 Keep 、 Fiture 、 Fitness AI 、 Planfit 等。
2024-12-25
修图ai是哪个
以下是一些常见的修图 AI 工具: 1. Niji·journey 5:在二次元绘画领域表现出色,能够生成令人惊叹的二次元风格角色。 2. 无界 AI:国内网络可稳定使用,有免费出图点数,支持中文关键词输入,无需额外下载风格模型,可直接取用。 如果您想了解更多关于这些工具的详细信息或使用方法,可以进一步向我提问。
2024-12-25
图像对比与图像搜索这块,有没有哪个ai大模型做的比较好比较深入的
在图像对比与图像搜索方面,以下是一些相关的 AI 大模型特点和应用: RAG(检索增强生成):通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其原理是在基础大模型基础上引用外部数据,对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解,再根据用户提问进行检索和回答,但比基座模型更耗时。RAG 是一个检索生成框架,能够支持在本地运行。 AI 搜索:结合了多种能力,如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等,能够为用户整理出想要的内容。一些 AI 搜索平台专注于特定领域,如为程序员提供代码搜索。 多模态大模型:像能唱会跳、精通多种技能的机器人,能看见、听见、思考、说话,例如能识别物体、听取指令等。 生成式模型和决策式模型:决策式模型偏向逻辑判断,按预设程序固定输出;生成式模型偏随机性,能动态组合并结构化呈现,如在图像识别中,决策式模型返回关键词,生成式模型用语言表达结构化信息。
2024-12-25
AI提示词的意思是指训练自己的AI智能体吗
AI 提示词并非仅仅指训练自己的 AI 智能体。 智能体大多建立在大模型之上,其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。智能体的核心在于有效控制和利用大型模型以达到设定目标,这通常涉及精确的提示词设计,提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。 设计提示词本质上是对模型进行“编程”,通常通过提供指令或示例完成。与多数其他 NLP 服务不同,补全和聊天补全几乎可用于任何任务,包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 我们的模型通过将文本分解为标记来理解和处理文本,在给定的 API 请求中处理的标记数量取决于输入和输出长度。对于英文文本,1 个标记大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词,文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度。
2024-12-25
最好用的会计AI
以下是关于会计 AI 的相关信息: 生成式 AI 在金融服务领域,包括会计方面,具有多方面的应用和优势: 1. 预测方面:能够帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析自动化,发现模式,从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入,并适应模型为公司决策提供依据。 2. 报告方面:可以自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告,无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 3. 会计和税务方面:能够帮助综合、总结,并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款方面:能够帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 金融服务公司利用历史金融数据微调大型语言模型或从零开始训练模型,能够迅速回答几乎任何金融问题。金融服务行业准备使用生成式人工智能实现个性化的消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理以及动态的预测和报告这五个目标。 目前没有专门针对“最好用的会计 AI”的明确推荐,但您可以参考以上生成式 AI 在金融和会计领域的应用特点,结合自身需求进行选择。同时,营销领域有一些常用的 AI 工具,如 Synthesia、HeyGen、Jasper AI、Copy.ai、Writesonic 等,更多相关产品可查看 WaytoAGI 网站:https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。但请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-25
可以对数据进行分析,生成报表的AI工具或网站
以下是一些可以对数据进行分析并生成报表的 AI 工具或网站: 1. 在金融服务领域,生成式 AI 能够帮助金融服务团队从更多数据源获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如,它可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化,自动创建文本、图表、图形等报告内容,还能在会计和税务、采购和应付账款等方面提供帮助。 2. 对于撰写专业区域经济报告,可利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,将报告内容拆分处理,借助传统工具如 Excel 结合 AI 指导操作数据筛选与图表生成,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,但最终内容需人工主导校验。 3. 一些具体的工具和网站包括: PandasAI:将 Pandas DataFrame 转换为“聊天机器人”,用户可以以自然语言提问,它会以自然语言、表格或图表形式回答,目前仅支持 GPT 模型,需自备 OpenAI API key。网址:https://github.com/gventuri/pandasai DataSquirrel:自动进行数据清理并可视化执行过程,帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告,平台符合 GDPR/PDPA 标准。网址:https://datasquirrel.ai/
2024-12-25
如何做一个具身智能实体?
要实现具身智能实体,以下是一些关键方面: 1. 空间智能:像人类看到桌上水杯能自动计算其位置和与周围事物的关系并预测后续情况一样,具身智能实体也应具备这种能力,将感知与行动联系起来,例如特斯拉的 FSD 以及英伟达的 GR00T 项目。 2. 通用智能体特征:能在开放世界中探索,拥有海量世界知识,并能执行无数任务。 3. 与环境的互动:无论是在物理世界还是数字世界,具身智能实体都需要感知、交互、主动获取数据、主动犯错、主动迭代、收集和反馈。 4. 对工具的理解和使用:有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法,通过学习如从示范中学习和从奖励中学习等方法,利用环境和人类的反馈做出调整。 5. 感知物理世界:在物理世界中感知环境的难度较大,需要重点关注更底层的传感,包括视觉传感和触觉传感,充分感知和理解更多信息以进行决策。 需要注意的是,目前具身智能的实现仍面临诸多挑战,数字世界可能会先于物理世界取得突破。
2024-10-22
针对现阶段我国AI发展情况,实体企业面临的机会和挑战有哪些?
现阶段我国 AI 发展情况下,实体企业面临的机会和挑战如下: 机会: 1. 提高工作效率:如在编程、自动化任务处理和内容创作等方面,AI 能够快速完成复杂任务。 2. 创新业务模式:企业领导者可利用 AI 提高工作效率,将更多精力投入创新和战略规划。 3. 拓展市场边界:通过提示词工程优化 AI 输出,提升市场竞争力。 挑战: 1. 岗位替代风险:部分技术岗位如系统管理员、数字营销文案撰写等可能受到 AI 的冲击。 2. 伦理考量:包括数据隐私和安全、算法公平性、透明度和可解释性、人机协作以及社会影响等方面。 3. 适应新技术环境:企业需要不断调整和适应 AI 带来的工作方式和业务模式的变化。 同时,在国际上,如欧洲国家,要成为 AI 超级大国,需创造良好环境,应对包括物理伤害、国家安全、心理健康等风险,解决伦理挑战,建立公众信任,以充分发挥 AI 的优势。
2024-10-20
我需要一个能用于命名实体识别的prompt,针对具体的抽取事例为我提供一个这样的模板,要保证抽取结果的准确性。
以下是一个用于命名实体识别的 Prompt 模板示例: “请从以下文本中准确识别出所有的命名实体,并按照人物、地点、组织、时间等类别进行分类:” 通过这样明确的指令,能够引导模型更有针对性地进行命名实体的抽取,从而提高抽取结果的准确性。
2024-09-08
chatgpt最快达到1亿用户应用
ChatGPT 是最快达到 1 亿用户的应用程序,在短短 6 周内就自然实现了这一成就。相比之下,Instagram 花了 2.5 年,WhatsApp 花了 3.5 年,YouTube 和 Facebook 花了 4 年才达到相同的用户需求水平。ChatGPT 并非孤立现象,Character AI 的参与深度(平均每次会话 2 小时)、Github Copilot 的生产力益处(效率提高 55%)以及 Midjourney 的商业化路径(数亿美元的收入)都表明第一批杀手级应用已经到来。OpenAI 对 ChatGPT 的反响感到震惊,尽管其内部的兴奋点更多集中在 GPT4 上,但 ChatGPT 让公众意识到必须应对 AI 这一现实,它成为了历史上增长最快的消费者应用,据说已积累 1 亿用户(OpenAI 不愿证实这一点,只说它拥有数百万用户)。
2024-12-25
如何做面向高中生,专注于AI应用的培养项目
以下是一些面向高中生专注于 AI 应用的培养项目的建议: 1. 课程开发:包括 K12、本科和社区学院的人工智能相关领域的课程开发,以及技术伦理方面的课程开发。 2. 支持非正式教育活动:为 K12 学生提供参与人工智能系统的非正式教育活动支持。 3. 实现教育公平:努力为传统上在人工智能领域代表性不足的人群和地理区域提供公平的 K12 人工智能教育。 4. 教师培训:为 K12 教师提供人工智能及相关领域的培训和专业发展项目。 5. 提高研究人员留存率:努力提高专注于人工智能系统的研究人员在高等院校和其他非营利研究机构的留存率。 6. 公众教育:开展普及人工智能用途及其社会影响的宣传项目。 7. 评估活动:对开展的相关活动进行评估。 在教学中,要注意以下几点: 1. 对于写作等方面,如果让学生使用 AI,要先让他们了解什么是好的写作,找到自己的创造性声音。 2. 决定使用 AI 时,要根据学习任务来考虑,以学习目标驱动 AI 的使用,而非相反。 3. 例如在编程教学中,可能先让学生手动编码,掌握语言后再将 AI 生成的代码作为节省时间的工具;而在健康课程中,重点可能在于帮助学生设计健康活动,对使用生成式 AI 编写代码的限制可能不同。
2024-12-25
ai技术商业应用典型案例
以下是一些 AI 技术商业应用的典型案例: 企业运营: 日常办公文档材料撰写整理。 营销对话机器人,进行市场分析和提供销售策略咨询。 法律文书起草、案例分析以及法律条文梳理。 人力资源方面的简历筛选、预招聘和员工培训。 教育: 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: 定制化游戏,动态生成 NPC 互动,自定义剧情和开放式结局。 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: 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: 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。 保险理赔处理及分析。 投资者报告/研究报告总结。 制造业/汽车: 生产计划、供应链计划状态查询。 产线预测性维保辅助。 产品质量分析与溯源。 自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手。 线上购车品牌、配置对比分析。 生命科学: 研发阶段靶点发现及产品成药性。 医学文献内容检索,重点摘要提取,相关法规整理。 医药代表培训及知识库建立。 分诊导诊助理、诊疗助理、术后护理及复建辅助。 此外,还有以下具体案例: 京东物流仓储管理系统:利用数据分析、机器学习等技术优化物流仓储管理,提高运营效率。例如通过智能算法优化货物存储位置,减少拣货时间。 BOSS 直聘简历筛选功能:利用自然语言处理、机器学习技术快速筛选简历,提高招聘效率。根据企业的招聘要求,提取关键信息,为企业推荐符合条件的候选人。 贝壳找房租赁管理功能:利用数据分析、自然语言处理技术管理房地产租赁业务,提高效率。根据租客的需求和偏好,自动推荐合适的房源。 腾讯游戏社交平台:利用数据分析、机器学习技术为玩家提供社交功能,增强游戏体验。根据玩家的游戏历史和兴趣爱好,推荐可能成为好友的玩家。
2024-12-25
能够录制屏幕,并且转为脚本的应用是什么
目前市面上有多种能够录制屏幕并转为脚本的应用,常见的有 Camtasia、OBS Studio 等。Camtasia 功能丰富,操作相对简单,适合大多数用户使用;OBS Studio 则是一款免费开源的软件,具有较强的自定义性。您可以根据自己的需求选择适合的应用。
2024-12-25
目前国内最多人用的ai软件是什么,大家具体的应用场景是什么。
目前国内较多人使用的 AI 软件及应用场景如下: 医疗保健领域: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发过程。 个性化医疗: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。 金融服务领域: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助做出贷款决策。 投资分析:辅助投资者决策。 客户服务:提供 24/7 服务并回答常见问题。 零售和电子商务领域: 产品推荐:向客户推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化: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。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 制造业领域: 预测性维护:避免机器故障停机。 质量控制:检测产品缺陷。 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:提高生产效率。 此外,还有一些具体的应用产品,如: 游戏领域:腾讯游戏助手的 AI 游戏角色生成器,为游戏开发者生成独特角色。 招聘领域:智联招聘 APP 的 AI 招聘筛选工具,帮助企业快速筛选简历。 房地产领域:贝壳找房 APP 的 AI 房地产评估系统,准确评估房地产价值。 天气领域:墨迹天气 APP 的 AI 天气预报助手,提供精准天气预报和气象预警。 需要注意的是,关于国内使用人数最多的 AI 软件,没有确切的权威统计数据,其使用情况可能因行业、用户需求和地域等因素而有所不同。
2024-12-24
主流的AI应用开发平台有哪些
以下是一些主流的 AI 应用开发平台: 1. 图虫网:这是一个 AI 摄影作品销售平台,运用图像识别、数据分析技术,市场规模达数亿美元。它为摄影爱好者提供作品销售渠道,利用 AI 技术对摄影作品进行分类和推荐。 2. 网易云音乐音乐人平台:作为 AI 音乐作品发布平台,采用音频处理、数据分析技术,市场规模达数亿美元。为音乐创作者提供作品发布、推广、版权管理等服务。 3. 好好住 APP:这是一个 AI 家居用品推荐平台,使用数据分析、自然语言处理技术,市场规模达数亿美元。能根据用户需求推荐家居用品。 4. 东方财富网投资分析工具:作为 AI 金融投资分析平台,运用数据分析、机器学习技术,市场规模达数十亿美元。分析金融市场,为投资者提供投资建议和决策支持。 5. 500px 摄影社区:这是一个 AI 摄影比赛平台,利用图像识别、数据分析技术,市场规模达数亿美元。举办摄影比赛,展示优秀摄影作品。 6. Logic Pro X 教学软件:作为 AI 音乐制作教学平台,采用机器学习、音频处理技术,市场规模达数亿美元。为用户提供个性化的音乐制作教学服务。 7. 鲁班到家 APP:这是一个 AI 家居维修服务平台,运用数据分析、自然语言处理技术,市场规模达数亿美元。为用户提供家居维修服务。 8. 雪球财经 APP:作为 AI 金融投资教育平台,使用数据分析、自然语言处理技术,市场规模达数亿美元。为用户提供个性化的金融投资教育服务。 9. 美团外卖配送系统:这是一个 AI 物流配送优化系统,运用数据分析、机器学习技术,市场规模达数十亿美元。优化物流配送路线,提高配送效率。 10. 猎聘 APP:作为 AI 招聘求职平台,采用数据分析、自然语言处理技术,市场规模达数十亿美元。连接求职者和招聘企业,促进就业。 11. 链家 APP:这是一个 AI 房地产交易平台,运用数据分析、自然语言处理技术,市场规模达数十亿美元。为买卖双方提供房地产交易平台。 12. 游戏开发工具 Unity:作为 AI 游戏关卡生成器,使用图像生成、机器学习技术,市场规模达数亿美元。为游戏开发者自动生成游戏关卡。
2024-12-24