设计有机化学分子软件有哪些

目前的技术可以帮助您找出化学结构式的合成路线。例如，像“Coscientist”这样的人工智能系统，当被问及能否合成某个分子时，它会首先在互联网上搜索相关的合成路线，然后根据搜索结果制定实验协议，接着将实验协议写成代码以指导自动化实验设备，最后由机器人执行实验任务。这个过程是可迭代的，能够根据实验结果调整协议以改进实验并实现预期目标。 另外，在一些研究中也提到，解决诸如寻找化学合成途径等问题遵循一定的模式，虽然在实际情况中相关的可能性图可能非常庞大，但可以通过一些常见的方法来应对挑战，比如为不同的可能状态或结果分配分数，只追求得分较高的路径；在自动定理证明中，也有从初始命题向下和从最终定理向上工作，试图找到中间的交汇路径等方法。同时，如果已经确定了从 X 到 Y 存在路径的“引理”，可以将 X → Y 作为新规则添加到规则集合中。

以下是一些可以生成思维脑图的软件： 1. GitMind：免费的跨平台思维导图软件，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内的思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求后由 AI 自动完成生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 总的来说，这些 AI 思维导图工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。 此外，过去 ChatGPT 无法生成思维导图，当处理复杂代码或长篇文章时，需利用 AI 提炼后再用思维导图软件转换，较为繁琐。现在有了 GPTs，可利用 Actions 调取第三方平台提供的 API 直接获取内容对应的思维导图。比如结合 Gapier 这个提供免费 Action 的第三方平台进行定制化，包含如何在 Action 中引入 Gapier 生成代码的思维导图，以及如何在 Action 中引入 Gapier 和 Webpilot 生成在线文档的思维导图。 在多智能体 AI 搜索引擎方案中，生成思维导图是其中的一个步骤。智能体能调用各种插件，除思维导图外，还有流程图、PPT 工具等，可根据工作需要选择。

要让 AI 识别对话并生成结构化数据存储到软件系统里，可以参考以下方法： 1. 基于结构化数据来 RAG：如果原始数据本身就是结构化、标签化的，不必将这部分数据做向量化。结构化数据的特点是特征和属性明确，可用有限标签集描述，能用标准查询语言检索。以餐饮生活助手为例，流程包括用户提问、LLM 提取核心信息并形成标准查询、查询结构化数据、LLM 整合回复。 2. 利用 Coze 平台设计 AI 机器人：创建好 Bot 后，从“个人空间”入口找到机器人，进行“编排”设计。Coze 平台常用的概念和功能包括提示词（设定 Bot 身份和目标）、插件（通过 API 连接集成服务）、工作流（设计多步骤任务）、触发器（创建定时任务）、记忆库（保留对话细节，支持外部知识库）、变量（保存用户个人信息）、数据库（存储和管理结构化数据）、长期记忆（总结聊天对话内容）。设计 Bot 时要先确定目的，比如“AI 前线”Bot 的目的是作为 AI 学习助手，帮助职场专业人士提升在人工智能领域的知识和技能，并提供高效站内信息检索服务。 注：Coze 官方使用指南见链接：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ，遇到疑问也可查阅该指南。

以下是一些能实现图片转视频说话且效果较好的软件： 1. HEYGEN： 优点：人物灵活，五官自然，视频生成很快。 缺点：中文的人声选择较少。 使用方法： 1. 点击网址注册后，进入数字人制作，选择Photo Avatar上传自己的照片。 2. 上传后效果如图所示，My Avatar处显示上传的照片。 3. 点开大图后，点击Create with AI Studio，进入数字人制作。 4. 写上视频文案并选择配音音色，也可以自行上传音频。 5. 最后点击Submit，就可以得到一段数字人视频。 2. DID： 优点：制作简单，人物灵活。 缺点：为了防止侵权，免费版下载后有水印。 使用方法： 1. 点击上面的网址，点击右上角的Create vedio。 2. 选择人物形象，可以点击ADD添加照片，或者使用DID给出的人物形象。 3. 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 4. 最后，点击Generate vedio就可以生成一段视频。 5. 打开自己生成的视频，可以下载或者直接分享给朋友。 3. KreadoAI： 优点：免费（对于普通娱乐玩家很重要），功能齐全。 缺点：音色很AI。 使用方法： 1. 点击上面的网址，注册后获得120免费k币，这里选择“照片数字人口播”的功能。 2. 点击开始创作，选择自定义照片。 3. 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 4. 打开绿幕按钮，点击背景，可以添加背景图。 5. 最后，点击生成视频。 4. Sadtalker： 由于涉及到视频的推理和转换，输出时间要远远大于AI绘图和sovits的声音推理，需要做好等待的准备。 最终生成的视频长度与音频一致，如果想制作一个长视频，最好是剪成小段，分别推理，然后合并。 使用方法： 1. 可以独立使用或者作为插件放入stablediffusion。 2. 视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Dc411W7V6/?vd_source=35e62d366d8173e12669705f7aedd122 。 3. 对于编程、python、conda不熟的，建议使用整合包： 我用夸克网盘分享了「EZAIStarterv0.9.8.zip」，点击链接即可保存。链接：https://pan.quark.cn/s/1d5ca9f57f5c 。 视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1ga4y1u7Ep/?spm_id_from=333.337.searchcard.all.click&vd_source=35e62d366d8173e12669705f7aedd122 。 4. 具体步骤： 点我启动，在启动界面中，选择音频、图像口型同步的下载图标。 下载完毕后。 启动应用，等待。 会弹出一个独立的窗口（而不是默认浏览器）。 选择sadtalker同步器，分别导入图片和声音。 图片预处理方式中，crop只截取图片的头部，full就是保留整张照片，下面的勾选项已经有文字解释，自己可以试几次。 点击generate 。

以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，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）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识 （1）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。 （2）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 （1）统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 （2）线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 （3）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 （1）监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 （2）无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 （3）强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 （1）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。 （2）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 （1）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）。 （2）激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，以证件照为例，Code AI 应用开发教学中，智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了 AI 应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强，目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时，要学习操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。

以下是一些可用于对作为知识库的数据进行预处理的软件和方法： 1. LangchainchatGLM：对于知识库内容的组织要求较高，无需微调训练，适合有结构、界限分明的数据。可使用langchain库比对字典的关键词keys部分，找到相似度最高的相关keys对应的内容文本，送进提示词模板（prompt_template），然后送到LLM进行后处理。 2. 在检索原理方面，可通过嵌入模型（如Word2Vec、GloVe、BERT）将问题文本转化为向量，用于后续检索。例如，在商业化问答场景中，会对接收的问题进行预处理和向量化。 3. 在创建知识库并上传表格数据时，可通过API获取在线API的JSON数据上传，或手动自定义创建数据表结构和数据。需注意指定语义匹配字段，在响应用户查询时，将用户查询内容与该字段内容进行比较，根据相似度进行匹配。

以下是一些免费的文生图中文软件： 1. 豆包 App 支持文生图中文文字生成。 2. Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具可用于文生图，您可以通过以下步骤使用： 点击链接进入官方 DISCORD 服务器：https://discord.com/invite/stablediffusion 。 进入 ARTISAN 频道，任意选择一个频道。 输入/dream 会提示您没有权限，点击链接，注册登录，填写信用卡信息以及地址，点击提交，会免费试用三天，三天后开始收费。输入/dream 提示词，这部分和 MJ 类似，可选参数有五类，包括提示词（必填项）、负面提示词（选填项）、种子值（选填项）、长宽比（选填项）、模型选择（选填项）、张数（选填项）。完成后选择其中一张。 3. 您还可以参考以下教程： SD 做中文文字生成的教程： 找到一款喜欢的字体，写上主题例如“端午”。 打开 SD，选择文生图，输入关键词咒语。 打开 Controlnet，启用 lineart 和 canny 固定字体，如果希望有景深效果，也可以打开 depth（增加阴影和质感）。 打开高清修复，分辨率联系 1024 以上，步数：29 60 。 直接生成。这里可以举一反三，选择一些水果模型，珠宝模型，毛毡等等快来试一试吧，附免费参数。

MoE（Mixture of Experts）架构是一种深度学习模型结构，由多个专家网络组成，每个专家网络负责处理特定的任务或数据集。其核心思想是将一个大的、复杂的任务拆分成多个小的、简单的任务，并让不同的专家网络负责处理不同的任务。 MoE 架构的实现通常需要以下几个步骤： 1. 定义专家网络：首先需要定义多个专家网络，每个专家网络可以是不同的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。 2. 训练专家网络：使用有标签的训练数据对每个专家网络进行训练，以获得每个专家网络的权重和参数。 3. 分配数据：在训练过程中，需要将输入数据分配给不同的专家网络进行处理。分配数据的方法可以是随机分配、基于任务的分配、基于数据的分配等。 4. 汇总结果：将每个专家网络的输出结果进行加权求和，得到最终的输出结果。 5. 训练模型：使用有标签的训练数据对整个 MoE 架构进行训练，以获得最终的模型权重和参数。 MoE 架构在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域都有广泛的应用。它可以提高模型的灵活性和可扩展性，同时也可以减少模型的参数量和计算量，从而提高模型的效率和泛化能力。

目前在设计新的化合物分子方面，常用的软件有 Schrödinger、MOE（Molecular Operating Environment）、Gaussian 等。这些软件具有强大的功能和算法，能够帮助科研人员和相关专业人士进行化合物分子的设计和模拟。

目前利用大型语言模型，如“Coscientist”人工智能系统，可以为给定的分子结构设计合成路线。其工作流程大致为：当被问及能否合成某个分子时，首先会在互联网上搜索相关合成路线，接着根据搜索结果制定实验协议，然后将实验协议写成代码以指导自动化实验设备，最后由机器人执行实验任务。这个过程是可迭代的，能根据实验结果调整协议以改进实验并实现预期目标。 在生物学领域，AI 也能在创造新的蛋白质方面发挥作用。例如，华盛顿大学的研究员克里斯·诺恩先生最近使用 AI 创造了一种类似萤火虫的发光蛋白质，其他研究人员也已在寻找治疟疾疫苗和帕金森病研究中使用了 AI。过去创造新蛋白质需要确定氨基酸序列如何折叠成最终分子结构以确定其实际功能，过程艰难，而现在 AI 极大地提高了效率。

使用AI画分子式通常涉及到化学信息学和计算化学领域的一些工具和软件。以下是一些步骤和方法，展示如何利用AI技术来绘制化学分子式： 1. 化学结构编辑器： 使用具有AI辅助功能的化学结构编辑器，如ChemDraw、MolView等，这些工具通常提供智能预测和自动完成化学结构的功能。 2. SMILES字符串： 利用简化分子输入行（SMILES）字符串来表示分子结构，AI工具可以通过解析SMILES字符串来生成化学结构图。 3. AI辅助设计： 一些AI工具能够根据用户的基本输入或草图，自动设计出可能的化学结构。 4. 化学属性预测： AI可以预测分子的物理化学属性，如分子量、分子式、结构异构等，并据此绘制分子。 5. 3D分子建模： 使用AI工具进行3D分子建模，以更直观地展示分子的空间结构。 6. 数据库搜索： 利用AI在化学数据库中搜索已知化合物的结构，然后根据搜索结果绘制分子式。 7. 自然语言处理： 一些AI工具可以解析自然语言描述的化学结构，然后转换成分子式。 8. 机器学习模型： 应用机器学习模型来识别和生成化学结构，尤其是在药物设计和材料科学领域。 9. 可视化工具： 使用可视化工具，如PyMOL、Jmol等，它们可以与AI模型结合，展示分子的3D视图。 10. 交互式学习： 利用AI工具进行交互式学习，通过修改分子结构来理解不同结构对属性的影响。 11. 版权和合规性检查： 在使用AI生成化学结构时，确保遵守相关的版权和合规性标准。 12. 集成平台： 利用集成了AI功能的化学信息学平台，这些平台通常提供一站式的化学结构绘制和分析服务。 13. 自定义和微调： 在AI生成的化学结构基础上，进行手动的自定义和微调，以确保结构的准确性。 14. 分享和协作： 将AI绘制的化学分子式分享给团队成员或合作伙伴，以便进一步的讨论和协作。 使用AI绘制化学分子式时，重要的是要验证生成的结构是否科学准确，因为AI工具可能需要进一步的训练和优化才能达到专业水平。此外，对于复杂的化学结构，可能还需要化学专家的参与和人工审核。

对于目前做设计工作的人员，可以通过以下方式利用 AI 赋能： 1. 建立针对性的 AI 工作流：构建有效的设计工作流，提高工作效率。 2. 进行实用的模型训练：例如使用 lora 模型训练方式，生成特定形象及 KV 风格，建立包含品牌形象、风格视觉 DNA 的模型，并根据实用场景进行分类。同时，根据市场环境和消费者偏好的变化迅速调整模型，使营销内容更符合目标用户喜好。 3. 储备 AI 设计资产：包括建立和管理 AI 设计资产，沉淀相关知识、技能、工具，促进团队内部的知识积累和提升。团队成员分享设计经验和学习心得，利用参数库快速启动新项目，确保设计准确性并减少重复工作，借助工具、模版、元素提高设计效率和质量。 4. 利用 AI 整合工具平台：如“桃花源|淘宝设计 AIGC”，引入实用功能，增强设计工作的专业性和效率。 随着二次元绘画 AI 的发展和优化，对二次元设计行业影响显著： 1. 降低设计成本和提高效率，更多公司和个人能轻松创作高质量作品。 2. 为设计师提供创作灵感，但市场对大量二次元美术设计师的需求可能降低，从业者需关注行业动态，提升技能和创新能力，注重作品原创性和创新性，学会有效利用工具，提高沟通和协作能力。 在数字营销趋势中，AI 加持的创意与设计方面： 1. 现状：AI 驱动的创意工具已融入设计流程，如素材生成和高级图像编辑，设计师使用 Adobe Firefly 和 Midjourney 等工具加速视觉创作和创建符合品牌的素材。 2. 风险与挑战： 过度依赖 AI 可能导致设计同质化，失去独特创意表达，需平衡 AI 效率与原创创意输入。 设计师要不断适应新的 AI 工具和技术，持续学习保持竞争力并发挥 AI 潜力。 AI 生成的内容可能引发版权问题，需要明确法律框架解决所有权和权利问题。 3. 展望：随着 AI 技术发展，预计在实时、按需设计中发挥更大作用，未来的 AI 工具可能支持更复杂的创意任务，进一步融入创意流程的核心。

以下是关于 AI 工业机械设计的相关信息： AI 绘画在工业机械设计中的应用： Midjourney 可生成包含工业机械的相关图片，如一个数据图标，蓝色渐变磨砂玻璃，磨砂玻璃建筑，白色透明科技感白色城市建筑场景，数据线链接，芯片等元素，具有高细节灰色背景与简单的线性细节，工作室照明，3d,c4d，纯白背景，8k 等特点。质感不错，可多尝试喂不同构图的图片，喂图玩法对图片影响最大的是参考图，建议多跑跑图。 AI 在航天器零部件设计中的应用： NASA 研究工程师瑞安·麦克莱兰使用商业 AI 工具设计既轻又坚固的任务硬件。AI 工具能在一小时内生成 30 或 40 个想法，设计的零件比人类设计的更强壮、更轻，且会提出人类想不到的想法，但有时也会犯人类不会犯的错误。 获取 AI 生成 CAD 图相关资料的途径： 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索。 专业书籍：查找相关专业书籍了解应用和案例。 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的课程，在 YouTube 等平台查找教程和演示视频。 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与专业人士交流学习，关注相关博客和新闻网站。 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的相关项目，如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等在 CAD 设计中的应用。 企业案例研究：研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图时，掌握相关基础知识和技术细节很重要，通过多种途径逐步掌握其应用和实现。随着 AI 技术发展，在 CAD 设计中的应用会更广泛，为设计师和工程师提供更多辅助和支持。

以下是关于 AI 工业设计的相关信息： 在小红书博主方面，有诸如 Ai HFBY 等博主从事工业设计相关内容的分享，您可以通过相应链接查看他们的作品和教程。 腾讯研究院的报告中提到，工业设计在基础模型和开源生态方面有所涉及，包括产品迭代、VR 构建的虚拟环境等。当前存在训练数据稀缺、泛化能力有限等瓶颈，未来方向包括 GANs 数据生成、迁移学习优化等。同时，在 3D 生成方面，须解决空间几何难题，材质还原方面基于几何模型的空间结构特征生成真实感材质与纹理映射，纹理生成方法多元化，核心技术不断突破，AI 赋能加速发展，应用场景持续扩展。 分众传媒携手阿里通义大模型开拓了品牌广告 AI 营销新模式，其中的 AI 创意设计包含 AI 设计、AI 生图、模板中心等能力，可通过对话方式表达设计需求，利用文生图/图生图能力解决各类营销场景素材生成需求，并提供数十万精选模板降低创意制作门槛。

目前尚未有成熟的 AI 大模型或智能体能够直接实现输入材质图片就得到经过设计后的成品衣服的功能。但在 AI 领域的不断发展中，可能会有相关的技术和模型在未来出现。

目前尚未有专门的 AI 大模型或智能体能够直接实现您所描述的输入衣服材质图片就得到经过设计后的材质成品衣服的功能。但随着 AI 技术的不断发展，未来可能会出现相关的应用。