直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

有关于政府采购与AI相结合的报道吗?

回答

以下是为您找到的相关内容: Sir Patrick Vallance 的审查强调过早匆忙地对 AI 进行监管可能会抑制创新。我们的方法与这一观点一致,认识到在对法定干预做出决定之前需要建立更强大的证据基础。在这样做的过程中,我们将确保在保持迭代方法的灵活性和为企业提供明确性之间取得正确的平衡。如 3.3.1 节所述,我们将提供一系列核心功能,包括视野扫描和风险监测,以识别和应对框架未充分涵盖优先风险的情况,或者监管机构职权范围之间的差距对创新产生负面影响的情况。 案例研究 3.6:应对监管政策挑战 - 自动驾驶汽车 新的 AI 用例的某些方面可能超出了监管机构现有的职权范围,这意味着他们没有授权来解决特定危害或支持新产品进入市场。自动驾驶汽车的出现突出了这样的监管和政策挑战。在复杂的 AI 驱动软件能够执行指定的驾驶任务的情况下,现有的监管结构(通过向人类驾驶员发放许可证来实现道路安全责任)不符合目的。这给自动驾驶汽车的开发和部署带来了不确定性,这不能仅由监管机构解决。为了实现政府“使英国成为世界上开发和部署自动驾驶汽车技术的最佳地点之一”的雄心,制造商需要清楚他们所运营的监管环境,公众需要对这些车辆的安全性、公平性和可信度有信心。相关参考资料包括:《监管机构代码》(Office for Product Safety and Standards,2014 年)、《什么是英国宪法?》(The Constitution Unit,University College London,2023 年)、《技术创新监管审查:数字技术》(HM Treasury,2023 年)、《英国处于交通革命的边缘》(Department for Transport,2021 年)、《AI 创新监管方法》、政府发布的《2025 年互联与自动化移动报告》以应对这一挑战,描述了如何调整生态系统以刺激创新。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

Our approach aligns with this perspective.We recognise the need tobuild a stronger evidence base before making decisions on statutory interventions.In doing so,we will ensure that we strike the right balance between retaining flexibility in our iterativeapproach and providing clarity to businesses.As detailed in section 3.3.1,we will deliver arange of central functions,including horizon scanning and risk monitoring,to identify andrespond to situations where prioritised risks are not adequately covered by the framework,orwhere gaps between regulators’ remits are negatively impacting innovation.Case study 3.6:Responding to regulatory policy challenges – self-driving vehiclesSome aspects of a new AI use case may sit outside regulators’ existing remits,meaningthey do not have a mandate to address specific harms or support a new product to enterthe market.The advent of self-driving vehicles highlighted such a regulatory and policy challenge.Where sophisticated AI-enabled software is capable of performing the designated drivingtask,existing regulatory structures – where responsibility for road safety is achieved bylicensing human drivers – are not fit for purpose.This creates uncertainty regarding thedevelopment and deployment of self-driving vehicles that cannot be addressed byregulators alone.To achieve the government’s ambition to ‘make the UK one of the best places in the worldto develop and deploy self-driving vehiclestechnology’,114manufacturers need clarityabout the regulatory landscape they are operating in and the general public needs to haveconfidence in the safety,fairness and trustworthiness of these vehicles.Regulators’ Code,Office for Product Safety and Standards,2014.What is the UK Constitution?,The Constitution Unit,University College London,2023.Pro-innovation regulation of technologies review:digital technologies,HM Treasury,2023.UK on the cusp of a transport revolution,Department for Transport,2021.A pro-innovation approach to AI regulationThe government published its Connected & Automated Mobility 2025report115to addressthis challenge,describing how the ecosystem could be adapted to spur innovation and

其他人在问
Ai视频镜头提示词,及案例
以下是一些 AI 视频镜头的提示词及案例: 一、视频镜头 1. 浅焦镜头(Shallow focus shot) 提示词:一个老奶奶手拿照片面对观众,镜头从照片聚焦到老奶奶脸上,营造出温馨和怀旧的氛围。 2. 窥视镜头(Spy shot) 提示词:镜头在一个隐蔽的位置拍摄。一位头发发白的老奶奶坐在窗前双手捧着一张老照片,面带思念地看着照片,场景温馨。 3. 摇晃镜头(Handheld shot) 提示词:镜头摇晃地跟随一个在战斗中的士兵,画面展示战场上的混乱、飞扬的尘土和四处奔跑的战友,增加紧张和真实感。 4. 穿梭镜头(Hyperlapse shot) 提示词:镜头穿过一条隧道,通过隧道外面是美丽的雪山。 5. 跟随镜头(Tracking shot) 提示词:镜头紧跟一辆在赛道上高速行驶和漂移的跑车。 6. 车载镜头(Carmounted shot) 提示词:镜头从驾驶员或汽车前部的视角出发,展示前方的道路和沿途的建筑物。 7. 动作镜头 提示词:镜头快速捕捉一个男人在激烈的打斗中差点摔倒,增强紧张感和动态性。 8. 无人机视角(Drone perspective shot) 提示词:无人机视角展示一个人站在高山顶峰,俯瞰壮丽景色,远处是连绵的山脉和云海,营造广阔和宏伟的氛围。 9. 低视角镜头 提示词:镜头从楼梯低处仰视一个天空和建筑,增强仰视感和宏伟感 提示词:相机在地上拍摄一个清晨正在跑步的人,背景远处虚焦。 10. 仰拍镜头(Lowangle shot) 提示词:镜头从树底向上拍摄,展示高大的树干和繁茂的树冠。 11. 推镜头(Dolly in) 提示词:镜头从远处向前推进,打开城堡的大门。 12. 旋转变焦镜头 提示词:镜头在变焦的同时快速旋转,展示一个人在旋转木马上。 13. 时间流逝镜头(Timelapse shot) 提示词:镜头固定不动,长时间拍摄并加速播放,展示城市从白天到夜晚的变化。 14. 背光镜头 提示词:镜头逆光拍摄,一个男人站在夕阳下,背光照亮他的轮廓,面部隐在阴影中。 15. 失焦镜头 提示词:镜头失焦拍摄城市的霓虹灯,灯光模糊,呈现出梦幻的效果。 16. 平行镜头(Side dolly shot) 提示词:镜头与骑自行车的少年平行移动,跟随他的骑行路径,保持在相同的水平线上。 17. 镜头推拉变焦 提示词:镜头同时进行推拉和变焦,展示一个人在惊讶地看着远方。 18. 虚实结合镜头 提示词:镜头将真实场景和虚拟场景结合,以 X 光效果拍摄骨骼,以真实场景展示一个手拿着一把钥匙,钥匙的轮廓清晰,背景虚化。 19. 反射镜面镜头(Reflection shot) 提示词:反射镜头,通过浴室镜子反射展示一个人在洗脸的画面 20. 黑白镜头 提示词:黑白镜头,展示一个老街区的复古场景,增强怀旧感。 21. 特写镜头(Closeup shot) 提示词:特写镜头展示一双男性眼睛。 二、全新 AI 整活计划第一期:平行宇宙通勤指南 1. 一致性多镜头提示词 Prompt:女孩后退,拿着斧头的骷髅朝镜头走近。镜头切换,近景正面拍摄女孩的上半身,她满脸惊恐发出尖叫。 基础参数:镜头固定,16:9,10s 视频链接: 2. 一致性多镜头提示词 Prompt:远景拍摄,一个男人转身朝画面左侧走去。镜头切换,近景拍摄男人的上半身,他一脸忧愁。 基础参数:镜头固定,16:9,10s 视频链接: 3. 一致性多镜头提示词 Prompt:穿黄色外套的长发白人女人和卷发黑色外套的男人对视微笑。镜头切换,近景拍摄黄色外套的长发女人微笑的脸。镜头切换,近景拍摄卷发黑外套男人微笑的脸。 基础参数:镜头固定,16:9,10s 视频链接:
2024-12-19
AI基础学习课程
以下是为新手提供的 AI 基础学习课程相关内容: 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。 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。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 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,可根据兴趣选择特定模块深入学习,同时掌握提示词技巧。 实践和尝试:理论学习后,实践是巩固知识的关键,可尝试使用各种产品创作作品,知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 体验 AI 产品:与如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 此外,还有以下具体的课程推荐: 【野菩萨】课程:预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。基础操作课涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。核心范式课程涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。应对 SORA 的视听语言课程涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。若想免费获得该课程,可参与 video battle,每期冠军奖励 4980 课程一份,亚军奖励 3980 课程一份,季军奖励 1980 课程一份,入围奖励 598 野神殿门票一张。扫码添加菩萨老师助理可了解更多课程信息。 微软 AI 初学者入门课程:包括特定的机器学习云框架,如了解更多详情。深度学习背后的深层数学(Deep Mathematics)可参考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》(Deep Learning)一书,该书可在 https://www.deeplearningbook.org/上获取。
2024-12-19
AI有哪些技术
AI 技术包括以下方面: 技术发展历程: 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。 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。 如果您想在 AI 领域深入学习,学习路径如下: 偏向技术研究方向: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向: 编程基础:Python、C++等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:模型优化、模型服务等。 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 此外,在健身领域,以下是一些 AI 产品: Keep:中国最大的健身平台,为用户提供全面的健身解决方案,以帮助用户实现其健身目标。https://keep.com/ Fiture:沸彻魔镜由核心 AI 技术打造,集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。https://www.fiture.com/ Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。https://www.fitnessai.com/ Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练是专门针对健身的生成式人工智能,使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。https://planfit.ai/
2024-12-19
AI领域最前沿技术的最核心的论文
以下是为您整理的关于 AI 领域最前沿技术核心论文的相关内容: 1. 《Attention is All You Need》:这篇由 Google Brain 团队撰写的论文介绍了 Transformer 架构,彻底改变了 AI 领域的格局。它能够处理未标记的、混乱的数据,并且比以前的方法更加高效。 2. 杰弗里·辛顿(Geoffrey E. Hinton)的相关论文: 描述极化子的“The Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals”(1958 年)。 描述长程电子转移量子力学的“Electron transfer between biological molecules by thermally activated tunneling”(1974 年)。 “Kinetic Proofreading:1974 年)。 “神经网络和具有突发性集体计算能力的物理系统”(1982 年)(被称为 Hopfield 网络)。 与 D.W.Tank 合著的“优化问题中决策的神经计算”(1985 年)。 在这篇文章中,作者分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表,称其为“AI 典藏”。这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。同时,还介绍了 AI 技术的发展历程,如 2015 年 AI 系统的局限性,以及 Transformer 架构出现后为 OpenAI 发展带来的影响。
2024-12-19
流程图有哪些工具可以制作,流程图主要用于展示一个过程或系统的步骤和决策点。图中通过不同形状的框(如椭圆形、矩形)和箭头来表示各种步骤、条件判断和流程走向, 有哪些AI工具可以直接制作吗
以下是一些可以制作流程图的 AI 工具: 1. Lucidchart: 注册并登录:。 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 2. ChatGPT: 确定制作目标。 通过自然语法描述逻辑,生成 Mermaid 图形语法。 在线校验测试是否成功。
2024-12-19
上面的流程图有哪些工具可以制作,流程图主要用于展示一个过程或系统的步骤和决策点。图中通过不同形状的框(如椭圆形、矩形)和箭头来表示各种步骤、条件判断和流程走向, 有哪些AI工具可以直接制作吗
以下是一些可以制作您所描述的流程图的 AI 工具: Lucidchart: 1. 注册并登录: 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据您的项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 此外,文中还提到了关于智能体和人工智能在解决科学问题方面的一些相关内容,但未直接涉及流程图制作工具的更多信息。
2024-12-19
自己的工作和生活中,哪些事情跟ChatGPT相结合
在工作和生活中,以下是一些与 ChatGPT 相结合的事情: 1. 数学方面:OpenAI 发表了新研究,有可能显著提高 ChatGPT 的数学能力。尽管数学问题一直是 ChatGPT 的挑战,但新的研究通过奖励思维过程而非结果的过程监督来训练人工智能,以实现数学推理的新水平。 2. 会话补全:ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。使用 OpenAI 的 API,您可以利用 gpt3.5turbo 构建自己的应用来完成起草邮件、写 Python 代码、回答关于文档的问题、创建会话代理、提供软件的自然语言接口、辅导各种学科、语言翻译、假扮游戏角色等事情。 3. 产品经理工作:产品经理可以在实际工作中使用 ChatGPT 进行代码优化。例如,一位产品经理选取了一段 SQL 查询代码进行优化,成功将执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒,效率提升 520 倍,复杂度降低 6 倍,还能保存所有历史数据。此外,GPT 还能根据真实业务需求提出不同于原代码的解决思路。
2024-12-03
ai如何与文化传媒领域的工作内容相结合有利于提高效率
AI 与文化传媒领域的工作内容相结合有利于提高效率,主要体现在以下几个方面: 在艺术领域: AI 绘画技术为艺术创作提供了新的可能性,帮助艺术家探索新的创意表达方式,提高制作效率,降低制作成本。 促进艺术与观众之间的互动,提供更加个性化和互动的艺术体验。 在消费技术方面: 人工智能工具使普通消费者更容易创作艺术、音乐、视频和图形,无需广泛培训或复杂软件,缩小了创意与工艺之间的差距,提高了现有和专业创意人员的工作水平。 可以使编辑工作流程自动化,并引入新型的人工智能原生编辑,还能根据文本指令完成任务,从而提高工作效率。 人工智能内容正变得与人类内容无异,人工智能角色和内容有望在在线娱乐和社交互动中发挥重要作用。 在音乐产业: 提升创作者的工作效率,帮助处理繁琐的行政和商业任务,让创作者有更多时间专注于音乐创作。 然而,也需要注意以下问题: AI 绘画技术的发展带来了对文化创意领域从业者职业安全的焦虑,以及对其“侵权”嫌疑的反对之声。 存在 AI 可能带来低质量音乐泛滥的问题,需要通过立法和行业规范来保护艺术家的权益。 对于 AI 的创作过程、版权归属以及内容标签等问题需要进行深入探讨,AI 技术应被视为一种工具,而非创造力的替代品。
2024-08-31
如何将思维链的原理与prompt相结合,写出更加完美的prompt
思维链(CoT)提示是在 Wei 等人(2022)中引入的,它通过中间推理步骤实现了复杂的推理能力。您可以将其与少样本提示相结合,以获得更好的结果,以便在回答之前进行推理的更复杂的任务。 写提示词时,结构化框架具有层级清晰、可读性好、结构可扩展性强、格式和语义一致性便于迭代、debug 和维护等优势。但更重要的是它的思维链,包括 Role(角色)、Profile(角色简介)、Profile 下的 skill(角色技能)、Rules(角色要遵守的规则)、Workflow(满足上述条件的角色的工作流程)、Initialization(进行正式开始工作的初始化准备)等模块。 在使用结构化框架时,要明白每个模块存在的意义,根据实际需求扩展特定结构模块,避免硬凑语句。同时,要注重 Prompt 性能的提升,确保清晰、简明、有效、统一。 此外,了解 Transformers 的原理,如自注意力机制等,有助于根据原理优化 Prompt。您可以参考刘海的「思维链 COT」Prompt 技巧教程,详细阅读如何优化 Prompt。
2024-07-07
请你给我讲讲中医和人工智能相结合的案例
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。
2024-05-02
哪些AI工具可以帮助采购提高工作效率
以下是一些可以帮助采购提高工作效率的 AI 工具: 1. Salesforce 爱因斯坦:来自 Salesforce 的 AI 工具,能通过分析大量数据集识别潜在客户,生成预测性潜在客户评分,还具有自动化功能,可执行日常或耗时任务,让采购人员专注关键方面。 2. Clari:专门从事智能收入运营的软件,以创建高度准确的收入预测能力闻名,能统一数据并以易理解方式呈现,简化财务预测过程。 此外,以下是一些与其他工作相关的 AI 工具,供您参考: 1. 编程相关: GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能快速提供代码建议。 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,实时提供代码建议。 CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力。 CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。 Codeium:AI 驱动的编程助手工具,提供代码建议等帮助。 2. 留学顾问相关: 智能问答系统:提供 24/7 在线咨询服务,回答常见问题等。 个性化留学规划:利用机器学习和数据分析制定个性化规划和申请策略。 语言学习辅助:利用语音识别等技术提供个性化语言学习辅助。 智能文书起草:自动生成留学申请文书等文件。 数据分析和预测:分析历史数据和趋势,预测录取率等信息。 虚拟导览和校园参观:利用虚拟现实技术提供虚拟校园参观服务。 需要注意的是,每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据具体需求选择最适合的工具。
2024-11-14
某银行计划对外采购2024年分行内训师培训项目,现需要对采购内容做详细要求,培训内容以AI工具课程开发与设计,课程制作与实践,短视频制作,直播授课技巧等,我该如何对培训老师资质,授课经验,AI工具运用等技能做细化要求
以下是为您提供的关于银行采购 2024 年分行内训师培训项目中对培训老师资质、授课经验、AI 工具运用等技能的细化要求建议: 培训老师资质: 具备相关领域的专业教育背景,如计算机科学、人工智能等。 持有相关的行业认证或资格证书。 授课经验: 拥有丰富的企业内训经验,特别是在金融行业的培训经历。 成功完成过类似 AI 工具课程开发与设计、课程制作与实践等相关课程的授课。 AI 工具运用技能: 熟练掌握多种主流的 AI 工具,如常见的机器学习框架、自然语言处理工具等。 能够运用 AI 工具进行实际项目开发,并具有相关的案例成果。 熟悉短视频制作和直播授课中涉及的 AI 辅助技术,如智能剪辑工具、虚拟主播技术等。 希望以上建议对您有所帮助。
2024-09-13
AI如何赋能政府采购
AI 能够为政府采购带来多方面的赋能。根据拜登签署的 AI 行政命令,其作用包括: 1. 为机构使用 AI 发布指导,包括明确保护权利和安全的标准,改进 AI 采购,并强化 AI 部署。 2. 帮助机构通过更快速、高效的合同方式,更便宜且更有效地获取特定的 AI 产品和服务。 3. 加速招聘 AI 专业人员,为政府的 AI 人才需求提供支持。 然而,目前大多数的“AI 应用/AI 转型”在政府采购领域还存在一些问题,如同走“数字化转型”的老路,将 AI 套用于现有流程,仍在讲述“固化流程”“节约成本”的故事。在技术加速迭代的当下,这样的做法可能导致成果过时,限制企业的主动进化能力。
2024-09-06
有关于AI跟采购相关的应用吗?
AI 在采购相关领域有以下应用: 在医疗药品零售领域: 药品推荐系统:利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据,为用户推荐合适的非处方药品和保健品,提升销售转化率。 药品库存管理:通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素,AI 系统可以预测未来某段时间内的药品需求量,优化药店的库存管理策略,降低成本。 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户可以用手机拍摄药品图像,AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术,AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题,减轻人工客服的工作压力。 药店运营分析:AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据,发现潜在的运营问题和优化空间,为决策提供参考。 药品质量监控:通过机器视觉、图像识别等技术,AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格,及时发现问题。 药品防伪追溯:利用区块链等技术,AI 可以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。 在 To B 领域: 智能办公:在办公垂域场景中,比如快速总结群聊内容或会议信息,或者为写公文提供结构模板参考等。 智能客服:借助 agent 接入企业的 QA 知识库,对用户的信息予以回应,并依据用户的回答下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 AI 导购:依据用户的问题,结合产品的介绍和评论信息等,为用户推荐更为准确、精准的产品。 总之,AI 技术在采购相关领域可以提升用户体验、优化管理、降低成本等,是一个值得重视的发展方向。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-06
我是一个供应商品质管理专家,我要给采购和供应商品质部门做一个AI办公应用的培训,你也是AI办公类的专家,请帮我草拟一个大纲,看看如何应用AI提高办公效率,有哪些工具推荐使用,特别是对于供应商管理方面的应用,请文章要带点个人感情色彩,temperature=5
以下是为您草拟的关于 AI 办公应用培训的大纲: 一、AI 在办公中的应用概述 1. 介绍 AI 技术的发展趋势和对办公领域的影响 2. 强调 AI 在提高办公效率方面的重要性 二、AI 办公工具推荐 1. 医学:中医应用 简介:将人工智能与中医结合,辅助看诊,提高诊疗效率 应用场景:如辅助诊断、生成药方等 优势:24 小时服务,提高效率 2. 数据:数据分析 prompt 简介:适合数据团队日常使用的 prompt 案例 应用场景:数据发现、数据治理等 优势:提升数据分析的准确性和效率 3. 工作流:成为生产力工具 起床:让 AI 为您排 TODO 优先级,进行私董会脑暴 工作中:有阳光会撒娇的 AI 小助理加油 重点事项:内容创作分 bot 团队组,如选题、标题、框架、扩写等,并分组互相改 优化:包括 Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身,基于自身知识库的 bot;将知识库和 Prompt 资产放入飞书维护 备选:50 多个生产力 AI 待命 未来:将公司业务搬入飞书,外接 MJ、ChatBot 分身和咨询日程预约 三、AI 在供应商管理方面的应用 1. 利用 AI 进行供应商数据的分析和预测,如供应商的绩效评估、风险预测等 2. 通过 AI 优化供应商的选择和评估流程,提高准确性和效率 3. 借助 AI 实现与供应商的智能沟通和协作,及时解决问题 希望这个大纲能够帮助您顺利开展培训,让采购和供应商品质部门的同事们充分了解并应用 AI 来提高办公效率!
2024-08-31
AI如何根据历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容,提高供应链管理效率
AI技术在供应链管理中的应用可以大大提高采购计划、库存预测和物流优化的效率。以下是如何利用AI根据历史数据和市场变化自动生成这些内容的详细步骤: 1. 数据收集和预处理 首先,需要收集大量的历史数据和实时市场数据。这些数据可以来自企业内部系统(如ERP、WMS)和外部数据源(如市场情报、经济指标)。 数据类型: 历史销售数据:包括销售数量、时间、地点等。 库存数据:当前库存水平、历史库存变化、仓储信息。 采购数据:采购订单、供应商信息、采购周期等。 市场数据:市场需求预测、经济指标、季节性变化等。 数据预处理: 数据清洗:处理缺失值、异常值和重复数据。 数据整合:将来自不同来源的数据整合成统一格式。 特征工程:提取关键特征,如时间序列特征、季节性特征等。 2. 采购计划自动生成 利用AI模型分析历史采购和销售数据,结合市场变化,生成优化的采购计划。 方法: 时间序列分析:使用ARIMA、Prophet等模型预测未来的需求量。 机器学习算法:如随机森林、XGBoost,通过学习历史数据中的模式来预测需求。 深度学习:如LSTM、GRU,适合处理复杂的时间序列数据。 具体步骤: 1. 需求预测:预测未来一段时间内的产品需求量。 2. 供应商选择和评估:根据历史绩效和市场条件,选择最佳供应商。 3. 采购量确定:结合库存水平、需求预测和供应商能力,确定每个产品的采购量。 4. 优化采购时间:利用AI优化采购时间,以最低成本满足需求。 3. 库存预测 利用AI技术进行库存预测,确保在最低库存水平下满足需求,减少库存持有成本和缺货风险。 方法: 库存优化模型:如Economic Order Quantity 。 库存水平预测:基于历史数据和需求预测,计算安全库存和再订货点。 机器学习算法:如支持向量机(SVM)、KNN,通过学习历史库存变化和需求波动,预测未来库存需求。 具体步骤: 1. 需求预测:预测未来的产品需求。 2. 库存水平计算:根据需求预测、订单交付时间、当前库存水平,计算安全库存和再订货点。 3. 库存补货策略:制定补货策略,确定何时和多少补货。 4. 物流优化 AI技术可以优化物流路径、运输方式和仓储布局,降低物流成本,提高运输效率。 方法: 路线优化:利用优化算法(如遗传算法、蚁群算法)优化运输路线,减少运输成本和时间。 运输方式选择:根据货物类型、运输距离、成本等因素,选择最佳的运输方式(如海运、空运、陆运)。 仓储布局优化:利用AI优化仓库布局,提高仓储效率和利用率。 具体步骤: 1. 运输需求分析:分析需求预测和库存计划,确定运输需求。 2. 路线规划:利用优化算法规划最佳运输路线。 3. 运输方式选择:根据成本和时间要求,选择合适的运输方式。 4. 仓储优化:利用AI优化仓库布局和操作,提高仓储效率。 案例示例:使用AI进行供应链优化 以下是一个使用AI进行供应链优化的具体示例: 需求预测: 1. 收集过去两年的销售数据和市场数据。 2. 使用LSTM模型对未来6个月的需求进行预测。 3. 将预测结果与当前库存水平进行比较,确定需要补货的产品和数量。 采购计划: 1. 根据需求预测结果,使用EOQ模型计算每个产品的最优采购量。 2. 结合供应商历史绩效数据,选择最佳供应商并确定采购时间。 库存管理: 1. 使用支持向量机(SVM)模型预测未来的库存水平。 2. 根据预测结果调整安全库存和再订货点,制定补货计划。 物流优化: 1. 利用蚁群算法优化运输路线,降低运输成本。 2. 根据货物类型和运输距离选择最佳运输方式。 3. 利用AI优化仓库布局,提高货物存取效率。 总结 通过利用AI技术,企业可以实现自动化和智能化的采购计划、库存预测和物流优化。这不仅可以提高供应链管理的效率,还能降低成本,减少库存风险,提升客户满意度。为了实施这些AI技术,企业需要投入时间和资源进行数据收集、模型开发和系统集成,同时需要培养数据分析和AI技术的人才。
2024-05-30
ai新闻报道
以下是为您整理的关于 AI 的新闻报道: 离谱新闻社专题报道: 人工智能(AI)作为计算机科学的一项革命性技术,其“智能”特质体现了机器模拟、扩展甚至超越人类智能的能力。核心在于处理信息、与环境互动、专注于任务和深度学习的能力。 定义和特点:涵盖了机器的学习、推理、适应和自我改进的能力。表现在能从经验中学习,理解复杂概念,处理和分析大量数据,执行人类认为需智能完成的任务。关键特点包括算法驱动的决策过程、大数据处理能力、特定任务中的高效性和准确性。 行为模式:信息处理上通过先进算法和计算模型,从大量数据输入中学习规律、做出预测和决策;环境互动方面能适应操作环境,从语音助手到自动驾驶汽车都能高效工作并适应新情况;能量聚焦上执行任务时效率极高且不受疲劳影响;深度与专注上采用深度学习技术能对特定领域数据深入分析,识别复杂模式和关系。其“智能”特质与 MBTI 中的内倾特质有相似和可比性。 OpenAI 新模型 9.12 发布: 相关报道包括: ZHO: AI 深度研究员: 特工宇宙: 伟豪学长 AI: ENEN: (AI Liability Directive) (Text with EEA relevance) (entirely.8) (Article 21) 应评估某些 AI 系统运营商索赔的无过错责任规则的适当性,以及保险覆盖的需求,同时考虑对 AI 系统的推出和采用的影响,特别是对中小企业。
2024-11-20
AI写信息报道软件
以下为您推荐一些好用的 AI 写信息报道软件: 1. Copy.ai:是一款功能强大的 AI 写作助手,提供丰富的新闻写作模板和功能,可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容,节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic:专注于写作的 AI 工具,提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能,其智能算法能根据用户提供的信息快速生成高质量新闻内容,适合新闻写作和编辑人员使用。 3. Jasper AI:人工智能写作助手,虽主打博客和营销文案,但也可用于生成新闻类内容,写作质量较高,支持多种语言。 此外,随着人工智能技术的迅猛发展,小型企业在 2024 年也迎来了新的应用场景: 1. 聊天机器人:分为信息型和实用型,在企业网站上用于回答常见问题或执行特定任务,能大幅减少客户服务方面的人力成本。 2. AI 撰写内容:如 ChatGPT 等工具,为内容创作有困难或资源有限的小型企业提供高效解决方案,快速生成高质量文本内容。 3. 语音搜索优化:小型企业需优化网站以适应语音搜索普及的趋势,确保内容清晰准确,使用架构标记等技术提高语音助手理解度。 4. 网站个性化:为每位访客提供定制化体验,增强客户参与度和忠诚度。 5. 利用 AI 分析客户数据:通过机器学习算法进行预测性分析,发现模式和趋势,为营销活动或个性化体验提供有价值洞见。 6. 社交媒体管理与情绪分析:利用情绪分析工具深入了解客户反馈,调整产品和营销策略。 以下是 1 月 3 日的一些 AI 相关资讯: 1. 微软研究团队利用合成数据训练 AI,减少成本和偏见,生成 100 种语言的文本数据提高训练效率。论文链接:https://arxiv.org/abs/2401.00368 。 2. Pile:开源的 AI 日记软件,界面美观,集成 OpenAI API,有 AI 搜索和问题解答功能,保证安全隐私。下载链接:https://udara.io/pile/ ,项目源码:https://github.com/UdaraJay/Pile 。 3. VCoder:视觉编码器增强模型,增强 LLM 的视觉理解和分析能力,处理分割图和深度图,改善对象感知,在对象识别任务中表现优于 GPT4V。项目链接:https://praeclarumjj3.github.io/vcoder/ ,代码库:https://github.com/SHILabs/VCoder 。 4. M2UGen:多模态音乐理解生成模型,能理解音乐风格、乐器、情感,进行音乐问答,根据文本、图像、视频生成音乐,由腾讯与新加坡国立大学开发。 5. DreamTalk:人物头像动画生成开源,使人物照片头像根据音频说话或唱歌,保持嘴型和表情一致。代码库:https://github.com/alivilab/dreamtalk 。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-16
可以找到产品相关的前沿科技报道和论文 的AI工具
以下是一些可以帮助找到产品相关前沿科技报道和论文的 AI 工具: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 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:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化内容。 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,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,助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时,应结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。 此外,在“AI+教育”方面,也有一些相关案例和投稿,如: 《AI 洞察:一线医生如何实际使用 ChatGPT》:来自纽约时报最新报道,再现了 ChatGPT 在美国一流医院的实际场景。 《笔记:与 AI+教育前辈聊天》:亲测有效的让某人主动学习 AI 的方式。 《数学:OpenAI 发表论文大幅提高 ChatGPT 的数学准确性》:探讨了 ChatGPT 在数学方面的挑战和改进。 《书籍推荐:三本神经科学书籍》:强调多学科交叉对学习和运用 AI 的作用。
2024-10-30