9月北京有什么AI相关的活动

以下为您推荐一些国内使用频率较高的 AI 工具： 1. 图像类： 可灵：由快手团队开发，可生成高质量的图像和视频，但价格相对较高，重度用户年费最高可达几千元，轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，操作界面简洁直观，用户友好度高，目前免费，每天签到获取灵感值即可，但存在一定局限性，如某些类型图像无法生成等。 2. 其他类别： 百度 Chat：AI 聊天机器人。 360AI 搜索。 AIbot ai 工具集：导航网站。 创客贴 AI：设计工具。 MasterGo：设计工具。 美图设计室：图像编辑。 魔搭社区 阿里达摩院：AI 训练模型。 即时 AI 设计：设计工具。 Boardmix 博思 AI 白板：PPT。 百度飞桨 AI Studio：AI 学习。 字节扣子。 秘塔写作猫：通用写作。 xmind：思维导图。 标小智 LOGO 生成：图像生成。 liblib.art：图像生成。 稿定设计：设计工具。 千帆大模型平台：模型。 DeepSeek：AI 聊天机器人。 墨刀 AI：设计工具。 沉浸式翻译：翻译。 火山方舟：AI 训练模型。 bigjpgAI 图片无损放大：图片增强。 processon：思维导图。 Pika：图生视频。 千库网：资源。 无限画：图像生成。 autoDL 云服务租用。 同花顺问财：金融。

以下是用 AI 练习日语口语的方法和推荐的工具： 1. 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择日语，按课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术，提供个性化课程和练习，重点在于实际交流所需语言技能。注册账户，选择日语课程，按学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合的练习和反馈。注册并选择日语，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）学习。 2. 语言学习平台： FluentU：使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择日语，观看视频并完成相关练习，积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。选择日语，使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 3. 发音和语法检查： Speechling：提供口语练习和发音反馈，帮助改进口音和发音准确性。录制语音，提交给 AI 系统或人类教练，获取反馈和改进建议。 Grammarly：可以提高写作的语法和词汇准确性，支持多种语言，包括日语。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中，获取语法和词汇改进建议。 4. 实时翻译和词典工具： Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能，适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容，查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context：提供单词和短语的翻译及上下文例句，帮助理解和学习用法。输入单词或短语，查看翻译和例句，学习实际使用场景。 5. AI 对话助手： ChatGPT：可用来模拟对话练习，帮助提高语言交流能力。在聊天界面选择日语，与 AI 进行对话练习，询问语法、词汇等问题，模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，包括日语，可以进行日常对话练习和词汇学习。设置日语，通过语音命令或文本输入与助手互动，练习日常用语。

以下是用 AI 练习日语会话的方法： 1. 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择日语，按课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术，提供个性化课程和练习，重点是实际交流所需技能。注册账户，选择日语课程，按学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析进度，提供适合练习和反馈。注册并选择日语，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）学习。 2. AI 对话助手： ChatGPT：可模拟对话练习，提高语言交流能力。在聊天界面选择日语，与 AI 对话，询问语法、词汇等问题，模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，包括日语，可进行日常对话练习和词汇学习。设置为日语，通过语音或文本输入互动。 此外，还有一些学习方法建议： 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：尽量多与日语母语者交流，或用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 坚持使用这些 AI 工具和方法，并结合实际交流，不断进步。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您推荐的一些国内的 AI 软件： 图像类： 可灵：由快手团队开发，主要用于生成高质量的图像和视频，图像质量高，但价格相对较高，重度用户年费可能达几千元，临时或轻度使用有免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，生成图像质量高、操作界面简洁直观，用户友好度高，且目前免费，每天签到获取灵感值即可。但在某些方面存在局限性，如某些类型图像因监管要求无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不够出色，处理多元文化内容可能存在偏差。 其他领域： AI 儿童安全座椅推荐系统：如宝宝树安全座椅推荐，根据儿童年龄、体重等信息利用 AI 推荐合适座椅。 AI 汽车保养套餐推荐系统：如途虎养车保养推荐，根据车辆情况利用 AI 推荐保养套餐。 AI 物流快递柜管理系统：如丰巢快递柜管理系统，利用 AI 和物联网技术优化快递柜使用效率。 AI 招聘面试模拟平台：如智联招聘面试模拟功能，利用 AI 模拟面试官提问，为求职者提供练习和反馈。 AI 房地产装修设计平台：如酷家乐装修设计软件，利用 AI 生成装修设计方案供用户选择和调整。 AI 游戏道具推荐系统：如游戏内商城推荐功能，根据玩家需求利用 AI 推荐游戏道具。 AI 天气预报分时服务：如彩云天气分时预报，利用 AI 提供每小时的天气预报。 AI 医疗病历分析平台：如医渡云病历分析系统，利用 AI 分析病历辅助诊断。 AI 会议发言总结工具：如讯飞听见会议总结功能，利用 AI 自动总结会议发言内容。 AI 书法作品临摹辅助工具：如书法临摹软件，利用 AI 识别书法作品的笔画和结构提供临摹指导和评价。

以下是为您推荐的一些国内的 AI 软件： 1. 聊天对话类： Kimi：具有超长上下文能力，最初支持 20 万字的上下文，现已提升到 200 万字，适合处理长文本或大量信息的任务，但在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品，且不支持用户自定义智能体。 智谱清言：背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化，模型质量出色，以 ChatGPT 为对标打造用户体验，在逻辑推理和处理复杂提示词方面有优势，是国内首批开放智能体应用的公司之一。 2. 编程辅助类： 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 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody：Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手，基于自研基础大模型微调。 Codeium：由 AI 驱动，提供代码建议、重构提示和代码解释。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择。

在写文书方面，以下是一些相关的 AI 工具和应用方式： 对于孩子写作文： 如果担心孩子用 AI 代写作文偷懒，可以把任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录。作文由 AI 来写，孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章。评价的关注点在于对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改（孩子可能还得给 AI 做示范）。 在论文写作领域： 文献管理和搜索：Zotero 结合 AI 技术可自动提取文献信息，Semantic Scholar 是由 AI 驱动的学术搜索引擎，能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 可进行重写和摘要，帮助精简和优化内容。 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，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式：LaTeX 结合自动化和模板处理论文格式和数学公式，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 可检测抄袭，确保论文原创性。 需要注意的是，使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些在医学相关领域表现出色的 AI： 1. AlphaFold：由 DeepMind 开发，在蛋白质结构预测方面表现出色，其预测准确度超过其他系统，为科学家和药物开发提供了巨大帮助。 2. ESMFold（Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型）：截至目前已经进行了 7 亿次预测。 3. 多伦多大学研究人员开发的新 AI 系统：利用类似 Stable Diffusion、Midjourney 的生成扩散技术创造出自然界中不存在的蛋白质。 4. 华盛顿大学 David Baker 教授团队开发的 RF Diffusion：基于 DALLE 的人工智能系统，用于根据科学家的需求生成合适的蛋白质结构。 5. 洛桑联邦理工学院科学家们开发的 PeSTo：基于神经网络的新工具，可以预测蛋白质如何与其他物质相互作用，速度快、且通用性强。 6. Surrey 大学开发的人工智能系统：用于识别个体细胞中的蛋白质模式，这一进展可用于理解肿瘤的差异并开发药物。 此外，ChatGPT、Google Bard 等技术在日常工作生活中很有用，也极大加速了医疗健康生物制药的研究，AI 已经在抗癌、抗衰老、早期疾病防治（如提前三年诊断胰腺癌、帮助早期诊断帕金森等）、寻找阿尔兹海默症的治疗方法等方面起着重要作用。例如： 1. 两名高中生与医疗技术公司 Insilico Medicine 及其人工智能平台 PandaOmics 合作，发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因，这些基因对于有效对抗这种癌症至关重要。 2. 由 Integrated Biosciences 领导的一项最新研究通过使用人工智能筛查了超过 800,000 种化合物，专家们发现了三种高效的药物候选物，其药理学性质优于目前已知的抗衰老物质。 3. 亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 相关文献参考： 1. https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm 2. https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions 3. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514 4. https://hms.harvard.edu/news/aipredictsfuturepancreaticcancer 5. https://finance.yahoo.com/news/teenagegeniusesaiuncovercancer163541619.html 6. https://www.earth.com/news/artificialintelligenceidentifiesnewantiagingcompounds/ 7. https://medicalxpress.com/news/202305scientistsaidrugalzheimer.html

目前在 AI 领域中，较少直接将 Stata 的最小二乘法与 AI 进行特定的结合应用。Stata 的最小二乘法主要用于传统的统计分析，而在 AI 中，更多采用的是基于机器学习和深度学习的算法和模型。但如果您是在处理某些与数据相关的任务，最小二乘法的原理和思路在一定程度上可能对您理解和设计 AI 中的数据处理方法有所帮助。

以下是根据您提供的资料进行的汇总评述： 一、收集资料的情况 1. 来源情况：资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况：共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点：强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论：通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路：从标题、文章结构等方面进行规划。 方案：按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点：聚焦音乐中人声音高的自动调音检测，提出数据驱动的检测方法。 结论：所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路：包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案：创建新数据集，进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点：从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络，分析主流路径和模型核心原理。 结论：揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路：探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案：预测未来发展趋势，提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展，如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集，在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性，为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足，如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本，部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面，有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破，拓展更多的应用场景。

以下是一些与英语学习相关的 AI 软件： 对于一般的英语学习： Grammarly：智能写作助手，可进行英语写作和语法纠错，提升写作能力。 Call Annie：通过语音识别进行口语练习和发音纠正，提供实时反馈。 Duolingo：自适应学习平台，量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 ChatGPT：智能对话机器人，用于英语会话练习和对话模拟，提高交流能力。 对于 4 岁儿童练习英语口语： LingoDeer：通过游戏和互动活动教学，有家长仪表板可跟踪进度和设置目标。 Busuu：提供多种语言课程，有多种教学方法和社区功能。 Memrise：使用抽认卡和游戏教学，有社交功能可与亲友一起学习。 Rosetta Stone：采用沉浸式教学，有语音识别功能辅助发音练习。 Duolingo：免费的语言学习应用，游戏化学习方式保持孩子参与度。 对于想求职外企提升口语： Speak：AI 英语学习 APP，提供全面实时反馈和个性化学习体验。 Duolingo：游戏化学习平台，有口语练习功能。 Call Annie：可进行视频或语音英语对话，模拟真人交流。 使用这些工具时，建议结合实际对话练习，如参与语言交换、加入学习小组或与母语为英语的人交流，同时定期复习和持续实践以提高口语能力。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于 AI 小白的进阶学习，您可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能、机器学习、深度学习等主要分支及其之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品创作自己的作品。 分享实践后的经验和成果。 5. 体验 AI 产品： 与 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，获取实际应用中的体验，激发对 AI 潜力的认识。 同时，您还需要掌握以下基础知识： AI 背景知识： 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。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 评估和调优： 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。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础： 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）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。

以下是为您推荐的与论文写作相关的 AI 工具： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，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，可精简和优化论文内容。 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的软件，助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：虽非纯粹 AI 工具，但结合自动化和模板，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，简化论文编写。 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。 如果您的医学课题需要 AI 给出修改意见，以下工具可供考虑： Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 Scholarcy：可提取文档结构化数据，生成文章概要，包含多个分析板块。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，能提供修改意见和帮助。 在 AI 文章排版方面，以下工具较为流行： Grammarly：不仅检查语法拼写，还有排版功能，改进文档风格和流畅性。 QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 LaTeX：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有 AI 辅助编辑器和插件。 PandaDoc：文档自动化平台，用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成。 Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板和协作工具，适合学术写作排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常选 LaTeX 和 Overleaf，一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一个可以根据宠物照片生成数字宠物并具有简单活动的工具/模型/API： 出门问问 Mobvoi 的照片数字人工作流及语音合成（TTS）API。 出门问问是一家以生成式 AI 和语音交互为核心的人工智能公司，为全球多个国家提供面向创作者的 AIGC 工具、AI 政企服务，以及 AI 智能硬件。致力于打造国际领先的通用大模型，通过 AI 技术、产品及商业化三位一体发展，致力成为全球 AI CoPilot 的引领者。 在 ComfyUI 全球领导力峰会上，特意搭建了数字人 workflow（照片数字人驱动），仅需上传一张照片，输入一段文字或者上传一段音频，就可以生成短视频让“照片开口说话”。本次活动特意提供了免费 api 额度及操作指南给大家进行体验。以下是一些不同风格的照片驱动效果展示：

以下是为您提供的一些关于年终汇报及活动方案的 AI 相关信息： 在智能纪要方面，有多种相关技术和活动，如 AI 音乐创作，通过输入更高级词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果，有相关版块、挑战、分享会和教程，可加入 AI 音乐社区；数字人语音合成，介绍了声音克隆技术及微软、阿里等的成果，常用 JPT service；config UI 的应用能降低成本、提高效率，在图书出版、引流等方面有应用，社区有相关共学课程。 社区共创项目丰富，包括东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等活动。 作业是询问对 AI 方向的兴趣和想做的项目，活动报名可通过填写名字和申请新增学校参与。 线下寄送物料组织活动，会给大家寄送线下活动物料，在学校内组织。 AIPO 活动及相关挑战，如 10 月 20 日的 AIPO 活动，可提前构思展示项目，有会话和视频相关的挑战赛。 共学活动与技能提升，接下来 10 天有从零基础到建站等内容的讲解，回放会放在链接里，可先从练习提示词入手。 硬件机器人部分材料需尽快购买。 在自媒体发布与流量扶持方面，在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持，作品也可发布在 GitHub 等平台。 活动奖项与历史玩法，设最佳创业奖和最佳投资奖各四个，有线下摆摊展示交流、IPO 路演等玩法，之前在多个城市举办过 AI 切磋大会。 工具使用与新大赛预告，可使用多种 AI 工具，新的大赛即将开启，有百万奖金池，相关动态会在社区活动栏目公布。 同时，为您提供一些会议总结相关的 AI 工具： 但目前没有直接针对年终汇报及活动方案最好用的 AI 的明确推荐。

以下是一些能帮助您进行活动策划的 AI 工具及应用案例： 1. 活动主题及内容生成：根据活动目标、参与者背景等信息，AI 可以生成合适的活动主题和内容框架建议。例如通过对话生成模型提出活动主题和议程草案。 2. 邀请函和宣传文案生成：AI 可以基于活动信息生成吸引人的邀请函和宣传文案，增强宣传效果。例如微软在 Build 大会上，使用 AI 生成了 8000 多份个性化的邀请函。 3. 现场活动管理：利用计算机视觉、语音识别等，AI 可以辅助管理活动现场的人流、秩序等。例如基于人群密度的通道引导、实时翻译等。 4. 虚拟助手：AI 对话系统可以作为虚拟活动助手，为参与者提供信息查询、问题咨询等服务。例如，Replika 提供了智能的虚拟活动助手应用。 5. 活动反馈分析：AI 可以自动分析活动反馈（文字、语音等），总结关键观点和改进建议。例如飞书和钉钉的会议总结功能。 6. 活动营销优化：基于参与者行为数据，AI 可以优化营销策略，实现个性化营销。例如，针对目标受众的定向广告投放等。 此外，还有一些具体的案例，如： 在读书会活动中，日常活动文案输出可以通过 AI 复核型玩法“高阶”，依托传音智库、飞书妙记和在线思维导图 Markmap 来实现。例如用 kimichat 让 AI 拆解书籍的三级章节并按照 markdown 产出内容，然后复制到在线思维导图 Markmap 中生成思维导图。 线下活动可以完全用飞书的各种功能组合完成。例如用飞书文档制作活动宣传页面，用飞书的多维表格完成活动报名及数据统计，活动过程中大家在线协同编辑文档，活动记录也可以在飞书中完成。还可以用 AI 快速制作海报，用 GPTs 写人员分配和主持人台词。 以上只是部分代表性案例，AI 在活动策划中的应用场景还有很多可挖掘的空间。通过深度学习、计算机视觉、自然语言处理等技术，AI 正在赋能活动策划各个环节，提高效率和参与体验。策划者可以结合实际需求，探索 AI 赋能的具体落地方案。

以下是关于您提到的“神经活动中内在思想的逻辑演算”的相关内容： 在神经网络和深度学习的发展历程中，沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）和沃尔特·皮兹（Walter Pitts）曾表明，把二进制输入值加起来，并在和大于一个阈值时输出 1，否则输出 0 的神经元模型，可以模拟基本的或/与/非逻辑函数。这为后续对神经活动中内在思想的研究奠定了基础。 同时，在相关研究中，弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）构想了感知机，它作为简化的数学模型解释大脑神经元如何工作。感知机取一组二进制输入值，将每个输入值乘以一个连续值权重，并设立一个阈值，如果这些加权输入值的和超过这个阈值，就输出 1，否则输出 0 。 此外，1986 年提出的构想让人们广泛理解了应该如何训练多层神经网络解决复杂学习问题，使得神经网络得以回归和发展。 参考文献： Christopher D.Manning. , 701–707.↩ F.Rosenblatt. The perceptron, a perceiving and recognizing automaton Project Para. Cornell Aeronautical Laboratory, 1957.↩ W.S.McCulloch and W.Pitts. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. The bulletin of mathematical biophysics, 5:115–133, 1943.↩ The organization of behavior: A neuropsychological theory. D.O.Hebb. John Wiley And Sons, Inc., New York, 1949 ↩ B.Widrow et al. Adaptive ”Adaline” neuron using chemical ”memistors”. Number Technical Report 15532. Stanford Electron. Labs., Stanford, CA, October 1960.↩ “New Navy Device Learns By Doing”, New York Times, July 8, 1958.↩ Perceptrons. An Introduction to Computational Geometry. MARVIN MINSKY and SEYMOUR PAPERT. M.I.T. Press, Cambridge, Mass., 1969.↩ Linnainmaa, S. . The representation of the cumulative rounding error of an algorithm as a Taylor expansion of the local rounding errors. Master’s thesis, Univ. Helsinki.↩

以下是一些关于将图片活动起来的 AI 相关内容： 出门问问公司提供了照片数字人的工作流及语音合成（TTS）API。仅需上传一张照片，输入一段文字或上传一段音频，就可以生成短视频让“照片开口说话”，适用于多种风格，如皮克斯风格、真人照片等，还提供了免费 API 额度及操作指南供体验。 利用 GPT 识图功能对照片的内容进行细致描述，例如对一个小男孩和一个年轻人站在一起的场景进行详细的文字表述。 可以使用 Pika、Pixverse、Runway、SVD 四大 AI 视频工具制作视频，包括剧情片、科幻片、战争片、奇幻片等类型，每种工具都能为相应的场景生成效果。

目前在生成展览展示活动 3D 效果图方面，较为出色的 AI 工具包括 NVIDIA Omniverse。它具有强大的 3D 渲染和模拟能力，可以根据您提供的品牌及设计要求生成较为逼真的效果图。但需要注意的是，使用任何 AI 工具都需要您对输入的要求进行清晰准确的描述，以获得更符合期望的结果。

以下是一些在北京的 AI 原生公司及相关大模型： 百度：文心一言，链接为 https://wenxin.baidu.com/ 抖音：云雀大模型，链接为 https://www.doubao.com/ 智谱 AI：GLM 大模型，链接为 https://chatglm.cn/ 中科院：紫东太初大模型，链接为 https://xihe.mindspore.cn/modelzoo/taichu/introduce 百川智能：百川大模型，链接为 https://www.baichuanai.com/ 此外，在北京还有一些个人在 AI 领域有所涉足，例如： 梦醒：软件工程师，是网络安全和软件开发从业者，AI 新手，正在学习 coze 智能体及 AI 视频制作，对 AI 领域很有兴趣。 大可：高管，AI 探索者，目前在运营一民政注册 AI 与算力联盟，做过记者、公务员、上市公司高管。 Laura：投资人，互联网经济研究咨询出身，互联网连续创业者，企业创新战略顾问。投资了两个人工智能算法项目，参投了一个智算中心。家住通州，喜欢唱歌。