AI可以通过扫描我从而精准的判断出我骨头的位置并基于丰富的医疗学识制作出医疗思路，从而使我避免人工的失误且人类医生的刻意为难

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。

以下是一些在医疗影像中使用的 AI 模型： 智谱·AI 开源的模型，如 WebGLM10B，它利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统，旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。代码链接： WebGLM2B，同样利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。代码链接： MathGLM2B，在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。代码链接： MathGLMLarge，采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。代码链接： MathGLM10B，采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。代码链接： MathGLMChatGLM6B，采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。

AI 技术在医疗领域的应用包括以下方面： 1. 医学影像分析：可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：能够加速药物研发过程，比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术：用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 在医疗药品零售领域，AI 技术的应用有： 1. 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，提高销售转化率。 2. 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测未来药品需求量，优化库存管理策略，降低成本。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供相关信息查询服务。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服工作压力。 5. 药店运营分析：分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在运营问题和优化空间，为决策提供参考。 6. 药品质量监控：利用机器视觉、图像识别等技术，自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 7. 药品防伪追溯：借助区块链等技术，实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。 总之，AI 技术在医疗领域，特别是药品零售领域，可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全，是一个值得重视的发展方向。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

具身智能在医疗行业有以下应用场景： 1. 推出了全球首创的“领视智选”智能心脏超声机器人，探索了“医疗+AI+机器人”的新模式，实现了全球首例在真人身上的自主心脏超声扫查，并通过了临床验证。 2. Coze bot 可以为医疗机构、医生和研究人员提供最新的医学资讯和研究成果，实时获取医学研究和政策变化，自动整理医学报告，提升工作效率，并通过多模态形式推送到他们常用的平台，方便医疗团队交流。

在国内医疗行业，大模型的应用主要涵盖疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗等方向。目前很多医疗研究机构都在进行医疗大模型的开发研究。 在慢性病领域，AI 随访/答疑助手方面有一定进展。例如腾讯健康智能随访、讯飞家庭医生随访系统等随访系统，目前主要起到数据库的作用，记录患者信息等，主要的随访和答疑工作仍由医护人员完成，但随着就诊人数增长，工作量超负荷。大模型为这类产品提供了基础，预计短期内能够实现 AI 提供大部分建议，医生护士做少量修改即可发送，不过仍需要按照科室进行精调，如骨科关注康复进度、疼痛发炎情况，肿瘤关注用药指导、药品之间的相互作用等。

以下是关于医疗大模型发展的相关信息： 大模型在医疗行业的应用主要涵盖三个方向：疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗。从医疗前期的图像诊断、基因组学和精准医疗到药物研发阶段再到最后病人的个性化医疗，人工智能都有其适合的应用场景。 例如，在 2020 年，麻省理工学院利用 AI 发现了一种名为 Halicin 的新型广谱抗生素。研究者先构建由两千个性能已知的分子组成的训练集，用它们训练 AI 总结出“什么样的分子能抗菌”的规律，然后在六万多个分子中分析识别出符合要求的分子，即 Halicin。经过实验证明，其效果显著，有望很快用于临床。 目前很多医疗研究机构都在进行医疗大模型的开发研究，大模型在医疗领域大有可为。 大模型在医疗方面比较火的应用场景包括能够理解和回答医疗相关的问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 在开源方面，为促进中文领域医学多模态大模型的研究发展，发布了 XrayGLM 数据集及模型，其在医学影像诊断和多轮交互对话上显示出非凡潜力。还有 MeChat 中文心理健康支持对话大模型，以及 MedicalGPT 等项目，包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练等。

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。

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。

成为一名知识产权律师可以借助 AI 从以下几个方面入手： 1. 知识学习与案例研究：利用 AI 驱动的法律数据库和学习平台，深入了解知识产权领域的法律法规、典型案例和最新动态。 2. 法律文书撰写辅助：借助 AI 工具提高法律文书如起诉书、答辩状等的撰写效率和质量，确保语言准确、逻辑清晰。 3. 模拟案例分析：通过 AI 模拟各种知识产权相关的案例场景，进行分析和应对策略的制定，提升解决实际问题的能力。 4. 客户需求分析：利用 AI 对潜在客户的需求和问题进行分析，以便更好地提供针对性的法律服务。 5. 法律研究与创新：借助 AI 探索知识产权领域的前沿研究和创新趋势，为自己的业务发展提供新思路。 需要注意的是，AI 只是辅助工具，不能替代您自身的专业判断和实践经验。在使用 AI 工具时，要对其结果进行审慎评估和验证。

以下为一些网页翻译 AI 产品及相关信息： 1. DeepL（网站）： ，点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 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」。 3. Calibre（电子书管理应用）： ，下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 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。 5. 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）。 此外，XiaoHu.AI 也具有高质量多语言翻译的特点，能提供沉浸式阅读和写作体验，支持多种语言的高质量翻译。它能够智能识别网页上的内容，如 Twitter、Discord 等，提供鼠标悬停翻译。支持 Chrome、Edge 等主流浏览器，下载插件即可使用。具有简单易用的用户界面，操作方便，还内置了 GPT 的聊天功能，可以随时提问。相关链接：

以下为您介绍一些用 AI 搭建网站的工具及选择合适工具的方法： AI 搭建网站的工具： 1. Zyro 网址： 特点：使用 AI 生成网站内容，包括文本、图像和布局建议；提供 AI 驱动的品牌和标志生成器，帮助创建独特的品牌形象；包含 SEO 和营销工具，帮助提升网站可见性和流量。 2. Site123 网址： 特点：简单易用的 AI 网站构建工具，适合初学者；提供多种设计模板和布局，用户可以快速创建专业网站；包括内置的 SEO 和分析工具，帮助优化网站表现。 选择合适的 AI 网站制作工具的方法： 1. 明确目标和需求：确定您的网站目标，如个人博客、商业网站、在线商店等，并明确功能需求。 2. 考虑预算：有些工具提供免费计划或试用版，但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性：选择符合您技术水平的工具，确保能够轻松使用和管理网站。 4. 自定义选项：检查工具是否提供足够的自定义选项，以满足设计和功能需求。 5. 支持和资源：查看是否有足够的客户支持和学习资源，如教程、社区论坛等，帮助解决问题。 通过这些 AI 驱动的工具，您可以更轻松地创建和管理一个功能丰富、外观专业的网站。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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。

以下是关于 AI 智能绘画更精准的相关信息： 当游戏截图需要升级到 KV 品质且质量不高需要出图时，可以采取以下处理方式：当图中需要改的地方很多，或局部重绘不理想时，将有问题的部分从原图截取抠出，使用 AI 单独生成，最后通过蒙版合成。将拆好的图块用蒙版擦回原图，因为构图色调透视差别不大，所以只需对齐用柔化边缘的画笔即可达到很好的效果，对于 AI 无论如何都识别不了画不好的图块也可以直接用原图擦回底图。 MewXAI 拥有众多超火模型和多种功能，包括 MX 绘画（拥有众多超火模型，上百种风格，只需一句话即可让文字变为艺术画作，支持文生图、图生图）、MX Cute（自研的可爱风动漫大模型，融合了想象力和逻辑性，呈现出优秀的图片质感）、MJ 绘画（创意度和想象力极高，适用于多种场景）、边缘检测（对草图进行上色，有多种渲染风格可供挑选）、室内设计（上传空间图，分析后完成多种不同风格的室内/建筑设计）、姿态检测（通过姿态识别实现对人物动作的精准控制）、AI 艺术二维码（创建令人惊叹的下一代艺术二维码）、AI 艺术字（把光影文字、隐藏文字、艺术字融入艺术作品）。 图片模型比语言模型小的原因在于：图像生成（无论是 text to image 还是 text to video）的核心质量实际上是由文本控制的。去掉图片，只用文字表达，要求的模型复杂度会小很多，因为人类对图像的容错率相对较高，但对于语言，一句话语法或逻辑错误很容易察觉，我们的大脑在处理视觉信息时可以进行一定程度的“脑补”，但对于语言，这种补偿是有限的，所以文字的准确性仍然非常重要。

目前，一些大模型具备从给出的视频中精准提取图片的能力。例如，多模态大模型可以实现这一功能。 多模态技术能够从图像中提取文本，理解图像或视频中发生的事情，识别物体、场景甚至情绪。像谷歌的 Gemini 多模态大模型，它可以处理多种不同的任务，应用范围广泛。 在实际应用中，比如有人想为一只猫买新衣服，可以给模型提供两张猫的图片，同时提供一个文本提示，询问什么样的衣服适合这只猫，模型会给出响应。又比如在解决物理问题时，提供包含问题和学生答案的图像以及文本提示，模型能够逐步推理并判断答案是否正确。 但需要注意的是，不同的大模型在具体的提取效果和精度上可能会有所差异，具体的应用效果还需要根据实际情况进行评估和选择。

要跟 AI 沟通以获得更精准的答案，可以从以下几个方面入手： 1. 配置相关要素： AI 模型：例如使用阿里千问模型等。 提示词：明确告知 AI 其角色和应专注的技能，使其成为符合需求的“员工”。 知识库：为 AI 提供特定的工作手册，包含具体的规则和特殊情况。 2. 遵循检索原理： 上下文向量化：将整合后的上下文信息转化为向量，通常通过预训练的语言模型如 BERT 或 GPT 进行，以捕捉语义信息。 生成模型激活：使用基于 Transformer 的生成模型如 GPT 接收向量化的上下文，利用自注意力机制理解关系和信息。 逐词生成回答：模型逐词构建回答，考虑之前已生成的词和整个上下文语义，迭代完成回答构建。 语言流畅性和准确性优化：在生成过程中优化语言的流畅性和逻辑性，确保语法正确、逻辑连贯且与问题紧密相关。 回答评估与调整：完成初步生成后，对回答进行评估，根据需要微调或重新生成。 输出回答：最终将生成的答案呈现给用户。 3. 运用 Prompt 技巧： 格式：【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+（正面要求）详细需求和细节性信息+（负面要求）限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】 讲清楚背景和目的：在提问时梳理清楚背景信息和提问目的，帮助 AI 理解上下文，提高回答准确性。 学会提问：使用清晰、具体的语言，避免模糊表述，了解 AI 工作原理和限制，设计能提供有用答案的问题。 拆解环节、切分流程、具体落到某个工作细节：在应用 AI 前对工作流程进行细致拆解，将复杂任务分解为更小、更具体的环节，便于 AI 精确执行。

目前市面上有一些工具可以实现将外文 Excel 表格翻译成中文并输出，例如： 1. 百度翻译：具有文档翻译功能，能处理 Excel 表格，但翻译精准度可能会受到一定影响。 2. 腾讯翻译君：支持多种文档格式的翻译，包括 Excel 表格，翻译效果较好。 3. 有道翻译：提供文档翻译服务，在处理 Excel 表格翻译时有一定的表现。 不过，这些工具的翻译精准度可能会因表格内容的复杂性和专业性而有所不同，您可以根据实际需求进行选择和尝试。