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请分点介绍数据驱动建模的特点。有图片就更好了

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很抱歉,目前没有关于数据驱动建模特点的图片及相关详细内容。但一般来说,数据驱动建模具有以下几个特点:

  1. 基于大量数据:依赖丰富的数据来构建模型,数据量越大,模型可能越准确。
  2. 自动发现模式:能够自动从数据中挖掘和发现潜在的模式和规律。
  3. 适应性强:可以根据新的数据进行调整和优化,以适应不断变化的情况。
  4. 客观性:结果主要由数据决定,减少了主观因素的影响。
  5. 预测能力:能够对未知的数据进行预测和推断。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)
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ai建模软件
以下为一些常见的 AI 建模软件: 对于画 CAD 图,有以下工具和插件: CADtools 12:是 Adobe Illustrator 插件,为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 Autodesk Fusion 360:集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能创建复杂几何形状和优化设计。 nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的基于 AI 的生成设计工具,可根据输入自动产生多种设计方案。 能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具包括: HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai:面向住宅行业,能根据输入自动生成户型图。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,实现数据汇总与管理。 此外,还有以下 AI 视频相关的软件教程链接: 视频模型:可灵 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GevKwyEt1i4SUVk0q2JcqQFtnRd 视频模型:Sora https://waytoagi.feishu.cn/wiki/S5zGwt5JHiezbgk5YGic0408nBc 工具教程:Hedra https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PvBwwvN36iFob7kqZktcCzZFnxd 应用教程:视频转绘 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZjKpwSd5hiy6ZhkiBVHcOBb6n9r 应用教程:视频拆解 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WeKMwHRTmiVpYjkVdYpcFjqun6b 应用教程:图片精修 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CfJLwknV1i8nyRkPaArcslWrnle
2024-11-13
ai建模
以下是关于 AI 建模的相关信息: OpenAI API 由多种具有不同功能和价位的模型提供支持,还可通过微调对原始基本模型进行有限定制。其模型包括: GPT4 Beta:一组改进 GPT3.5 的模型,能理解和生成自然语言或代码。 GPT3.5:一组改进 GPT3 的模型,能理解并生成自然语言或代码。 DALL·E Beta:能在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型。 Whisper Beta:能将音频转换为文本的模型。 Embeddings:一组能将文本转换为数字形式的模型。 Codex Limited Beta:一组能理解和生成代码的模型,包括将自然语言转换为代码。 Moderation:能检测文本是否敏感或不安全的微调模型。 GPT3:一组能理解和生成自然语言的模型。 作者 GongWang 分享的潦草建模,使用 Midjourney V6 生成工具,放大工具包括 Comfy Ui、Magnific Ai、Upscayl,深度图使用 Leia Pix,法线图使用 Shadermap。 在独立游戏开发中,为丰富训练集,先进行较短时间训练并用得到的模型生成类似目标画风的建筑、风景图像放回训练集。还做了正则化,复杂的图先去掉微调模型用底模生图,然后用 ControlNet 加上微调模型出新图。
2024-11-02
建筑物及城市场景三维建模 国内免费
以下为您介绍国内免费的建筑物及城市场景三维建模工具: 1. Polycam: 简介:发布了免费的 3D 建模工具,为元宇宙数字空间的物体孪生采集生成提供了新可能。 应用场景:适用于 3D 场景。 特点:只需上传至少 20 张图片或至少 20 秒的视频,Polycam 自动处理并构建 3D 模型。生成后可编辑模型,支持 12 种以上格式导出到流行的 3D 软件,如 Blender、SketchUp、Unreal、Unity 等。100 张图像的云处理建模时间约 1 2 分钟。还可以将无人机拍摄的图像转换为广阔的 3D 模型,与所有流行的无人机兼容。 官方网站: 2. Tripo AI: 注册/登录:点击下方网址可免费体验(国内可访问)。官网首页有一只炫酷的机械手,移动鼠标有小彩蛋。点击“Start for Free”开启旅程。登录/注册界面简洁,输入邮箱地址,获取验证码完成注册并自动登录,也可使用谷歌账户直接登录。登录后可看到用户名及拥有的点数,每月有 600 点数,用完可换账户。 界面介绍:界面简洁,上方是工具导航栏,中间是公共作品展示区,底部是生成模型的工作区域,包括输入框和创建按钮。有“Create”“My Models”“Favorite”等页面,“Create”是创作主战场,“My Models”是个人作品库,“Favorite”是私人收藏列表。 官方网站:未提及
2024-10-08
哪个AI网站或工具可以允许我上传数据,然后进行机器学习建模?
以下是一些可以允许您上传数据然后进行机器学习建模的 AI 网站或工具: 1. Teachable Machine:这是由 Google 开发的机器学习工具,可应用于商品说明书、自动驾驶、教学互动等多个场景。使用步骤简单,您可以收集数据(如上传图片、录制声音或动作视频)来训练模型,然后测试并导出模型。它提供多种创建机器学习模型的方式,非常灵活和用户友好。例如,可以使用文件或实时捕捉示例,也可以在本地完成训练,保护隐私。生成的模型是真实的 TensorFlow.js 模型,可在任何运行 JavaScript 的地方工作,还能导出到不同格式以便在其他地方使用。其官方网站是:https://teachablemachine.withgoogle.com
2024-09-29
电商产品建模AI
电商产品建模 AI 相关内容如下: 案例方面: 品牌提升品牌价值:对应的关键词库包括品牌洋葱图思维模型、产品信息、人群等 19 个。 品牌分析品牌舆论传播:对应的关键词库包括舆论传播、数据分析、主题等 25 个。 生成式 AI 在电商中的应用: 工具如 Flair、Booth 和 Bloom 可帮助品牌创建引人注目的产品照片,未来用途有望极度个性化。 品牌可通过 AdCreative、Pencil 制作营销材料,通过 Frase 或 Writesonic 编写 SEO 优化的产品描述,未来用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮创建完整电商商店及营销材料。 用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化的步骤: 进行市场分析,利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 优化关键词,让 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词。 借助 AI 设计工具优化产品页面设计。 使用 AI 文案工具生成有说服力的内容。 利用 AI 图像识别和优化技术选择或生成高质量图片。 依靠 AI 制定价格策略。 通过 AI 分析客户反馈。 利用 AI 实现个性化推荐。
2024-09-24
首饰3D建模有推荐的AI工具吗
以下是一些可用于首饰 3D 建模的 AI 工具推荐: 1. CADtools 12:这是一个 Adobe Illustrator(AI)插件,为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360:Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能帮助创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂的 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 此外,以下是一些通用的图片生成 3D 建模工具,也可能适用于首饰 3D 建模: 1. Tripo AI:VAST 发布的在线 3D 建模平台,能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 2. Meshy:功能全面,支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 3. CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型,其 Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象,再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI:支持通过文本和图像生成 3D 模型,适用于游戏领域的模型生成。 5. VoxCraft:免费 3D 模型生成工具,能将图像或文本快速转换成 3D 模型,并提供多种功能。 请注意,这些工具通常需要一定的 3D 建模知识和技能才能有效使用。对于初学者,建议先学习基本的 3D 建模技巧,然后尝试使用这些工具来提高设计效率。
2024-09-24
你是用什么底层模型驱动?
目前常见的 AI 模型驱动情况如下: 谷歌的 Bard 由各种基础模型驱动,最近是名为 PaLM 2 的模型。 Anthropic 发布了 Claude 2,Claude 最显著的特点是有一个非常大的上下文窗口。 OpenAI 制作了 GPT3.5 和 GPT4,它们驱动了 ChatGPT 和微软的 Bing(在 Edge 浏览器上访问)。 ComfyUI Playground2.5 是一个根据文本提示生成图像的模型,它是一个使用两个固定的、预训练的文本编码器(OpenCLIPViT/G 和 CLIPViT/L)的潜在扩散模型,遵循与 Stable Diffusion XL 相同的架构(底层框架是 SDXL)。
2024-09-03
AI系统都是由ML驱动的吗
并非所有的AI系统都是由机器学习(ML)驱动的。AI(人工智能)是一个广泛的领域,涵盖了许多不同的技术和方法。以下是一些主要的AI方法,除了机器学习之外,还有其他关键技术: 1. 专家系统(Expert Systems) 专家系统是一种早期的AI方法,利用规则和知识库来模拟人类专家的决策过程。它们不依赖于机器学习,而是依靠预定义的规则集。 例子: 医疗诊断系统、故障诊断系统。 技术: 知识库、规则引擎。 2. 模糊逻辑(Fuzzy Logic) 模糊逻辑是一种处理不确定性和模糊性的技术,常用于控制系统和决策支持系统。 例子: 家电控制(如洗衣机、空调)。 技术: 模糊集、模糊规则。 3. 遗传算法(Genetic Algorithms) 遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化技术,用于解决复杂的优化问题。 例子: 路径优化、调度问题。 技术: 选择、交叉、变异。 4. 进化计算(Evolutionary Computation) 进化计算是一组基于自然进化原理的算法,包括遗传算法、进化策略和遗传规划等。 例子: 自动设计、机器人控制。 技术: 自然选择、适应性、进化。 5. 推理和规划(Reasoning and Planning) 推理和规划涉及基于逻辑和规则进行自动推理和问题求解。 例子: 自动定理证明、任务规划。 技术: 谓词逻辑、状态空间搜索。 6. 神经网络(Neural Networks) 虽然神经网络是机器学习的一部分,但它们也可以单独被视为一种独立的方法,特别是深度学习(Deep Learning),这是近年来AI发展的主要驱动力。 例子: 图像识别、自然语言处理。 技术: 反向传播、卷积神经网络、递归神经网络。 7. 强化学习(Reinforcement Learning) 强化学习是一种通过与环境交互来学习策略的机器学习方法,特别适用于动态环境中的决策问题。 例子: 游戏AI、机器人控制。 技术: 马尔可夫决策过程、策略梯度。 8. 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP) NLP是一个专注于人机语言交互的AI子领域,使用各种技术来处理和生成自然语言文本。 例子: 语音识别、机器翻译。 技术: 句法分析、语义分析、词向量。 总结 虽然机器学习,尤其是深度学习,近年来在AI领域取得了显著的进展,并在许多应用中占据主导地位,但AI并不仅限于机器学习。其他方法如专家系统、模糊逻辑和遗传算法等在特定领域中依然发挥着重要作用。选择哪种AI技术取决于具体的应用场景和问题需求。
2024-06-17
什么叫节点式LLM驱动的 AI
节点式LLM(Large Language Model,大型语言模型)驱动的AI通常指的是利用大型语言模型作为核心处理引擎的人工智能系统。在这种架构中,LLM作为主要的处理节点,负责理解和生成语言,同时与其他系统或模块交互,以执行特定的任务或提供服务。 以下是节点式LLM驱动AI的几个关键特点: 1. 中心化处理: LLM作为中心节点,处理大部分与语言相关的认知任务,如文本理解、内容生成、翻译等。 2. 模块化设计: 系统可能由多个模块组成,其中LLM是核心模块,其他模块可能负责数据输入、输出、用户界面等。 3. 并行处理能力: 节点式架构允许同时处理多个任务或请求,提高系统的效率和响应速度。 4. 上下文理解: LLM能够处理复杂的上下文信息,提供更为精准的语言理解和生成。 5. 多任务学习: 通过在不同的任务上训练,LLM可以扩展到多种应用场景,如医疗、法律、教育等。 6. 可扩展性: 节点式架构易于扩展,可以根据需求增加更多的处理节点或改进现有节点。 7. 集成与兼容性: 节点可以设计成与其他系统或服务兼容,方便集成到更大的工作流程中。 8. 智能决策支持: LLM可以作为智能决策支持系统的一部分,提供基于语言分析的洞察和建议。 9. 持续学习与优化: 节点式LLM可以持续从新的数据中学习,不断优化其性能。 10. 安全性与隐私保护: 在设计时需考虑数据的安全性和隐私保护,确保用户信息的安全。 节点式LLM驱动的AI在实际应用中可以大大提高工作效率,尤其是在需要处理大量文本和语言交互的场景中。然而,这种系统的设计和部署需要考虑多方面的因素,包括技术能力、用户体验、安全性和伦理问题。
2024-05-09
我现在正在使用mid journey生成图片,做漫画,我想知道怎么样写提示词,才能更好的让mid journey生成我需要的图片
以下是关于在 Midjourney 中写提示词以生成所需图片的一些指导: 1. 常规操作: 登录 Discord 网站,打开 MJ 服务器出图。 通过 /imagine 命令,在对话框输入“/imagine”激活指令,然后把提示词粘贴到“prompt”后面,点击发送即可。 想要多少张图片,就要输入多少次提示词,且输入下一次提示词之前,要等待上一张图片生成完毕。 2. 使用插件提效: Autojourney 是电脑浏览器的一个插件,可在浏览器拓展程序中下载安装。 它功能强大,支持批量发送提示词、自动下载图片、自动放大图片、生成提示词等功能,能够提高使用 Midjourney 的效率。 点击浏览器右上角的插件,选择 Autojourney 插件将其激活,将提示词复制到插件中点击发送,提示词会排队进入 MJ 发送程序,自动批量出图。 Autojourney 插件支持一次输入 10 组提示词。 3. Midjourney V6 更新风格参考命令 2.0“sref”: 将“sref”和 URL添加到提示的末尾,以参考风格参考图像的视觉风格创建新图像。 新提示本身没有美学内容,有助于“sref”的执行。 4. Midjourney 最新编辑器更新: 常见问题:提出极其不合适的请求或要求修改非常小的区域,可能无法得到预期结果;在场景中放很小的头部并要求外绘,生成的身体可能会太大。 重纹理化:是一种通过使用另一张图像来引导图像结构或构图的方法,从构图引导图像开始,然后使用提示词和参数添加所需细节。 右侧显示的缩略图:显示器右侧的缩略图显示最近几次编辑会话的记录,左边稍大的缩略图是上传或链接的母图像,其他四张是子图像,展示根据提示生成的不同表达方式。 “View All /查看全部”按钮:每次在不改变选择区域的情况下对母图像进行编辑时,会生成新的缩略图行,更改提示词,新提示词对应的图像会显示在子图像中。
2024-11-13
ai写小说,哪个软件更好,推荐三个
以下为您推荐三个用于 AI 写小说的软件: 1. Novel.ai:AI 写小说领域的头部应用,是典型的 LLM 产品。其产品功能复杂但使用模式简单,利用 LLM 的续写能力将写作改造成交互式的文本生成,渐进式生成小段,用户可自由更改或继续生成下一个小段,并基于写作业务抽象出模型风格、写作方式、故事世界、记忆等细分功能。本质上还是构造 Prompt,交互式、渐进式的 Prompt 构建会极大降低使用门槛。 2. Character.ai:大名鼎鼎的角色扮演类 AI 陪伴产品,服务游戏和二次元用户。使用简单,就是选角色对话,创建也很简单,角色的核心差异靠不同的详细描述,开放用户角色 Prompt 可见。 3. 筑梦岛:国内的同类产品,和角色聊天、捏角色是共同主题,捏角色的产品化本质是收集信息产生高质量角色 Prompt 的过程,基于聊天模式微创新了很多衍生玩法。
2024-11-07
如何用ai更好的指导高考志愿填报以及职业规划
以下是关于如何用 AI 更好地指导高考志愿填报以及职业规划的相关内容: 对于高考志愿填报和职业规划,AI 可以从以下几个方面提供帮助: 1. 职业趋势分析:基于最新的市场数据和行业报告,协助考生分析自身专业或职业的前景,了解未来的职业趋势。 2. 技能评估与提升:通过测评工具评估考生当前的职业兴趣,提供针对性的学习资源和课程建议,帮助提升专业技能。 3. 职业匹配与推荐:根据考生的兴趣、技能和职业目标,推荐适合的职业路径和职位,提供个性化的职业建议。 4. 职业发展规划:结合考生的个人情况和市场需求,制定详细的职业发展计划,包括短、中、长期目标,帮助考生在快速变化的就业市场中找到自己的职业定位。 在实际应用中,学生可以通过相关产品了解 AI 技术在不同职业中的应用,评估自己的兴趣和技能,选择合适的职业路径,并制定详细的职业规划。同时,根据职业目标,获得个性化的学习建议和资源,提升在 AI 领域的技能,为未来的就业做好准备。 对于职场新人和职业转换者,AI 可以提供职业发展指导和职业转型支持。职场新人可以根据自身的职业目标和市场需求,制定职业发展计划,明确短期和长期的职业目标。对于希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者,AI 可以提供详细的转型路径和必要的技能培训资源,帮助他们顺利转型。 企业可以利用 AI 评估应聘者的 AI 技能水平,选择合适的候选人。同时,可以为现有员工提供职业发展规划和技能提升的建议,培养内部 AI 人才,为员工制定个性化的职业发展计划,提供持续的职业指导和培训,提升员工的职业满意度和留任率。 教育机构可以将 AI 职业规划产品作为学生职业指导的一部分,帮助学生了解 AI 领域的职业机会和发展路径,提升就业率。还可以根据市场需求和学生的职业规划,优化课程设置,提供更有针对性的 AI 技能培训。 职业咨询师可以使用 AI 为客户提供更精准的职业规划建议和技能评估,提升咨询服务的质量和效率。基于 AI 提供的市场数据和职业趋势分析,咨询师可以为客户提供更加全面和前瞻性的职业指导。 需要注意的是,不能简单地依赖所谓的“热门”专业,专业的选择应更多地根据孩子的个人价值观、兴趣、能力来决定。比如,在不同的时代,热门专业会有所变化,80 后、90 后的热门专业在如今的就业形势可能已不同。
2024-11-05
怎么让chagpt帮助我产出更好的润色新闻稿
以下是一些让 ChatGPT 帮助您产出更好的润色新闻稿的方法和相关信息: 1. 运用逆向提示词工程: 逆向提示词工程在写作领域具有广泛的应用性,运用这一技术,您创作出的文章会显得更自然,不会有那种明显的“由机器生成”的感觉。 对于润色新闻稿,您可以使用官方新闻风格的提示词:请以{文章摘要}为背景,写一篇 2000 字的新闻稿。写作要求包括以权威人物的观点或引用开头、描述当前政策或事件并提供日期和实际行动、插入专家观点或数据支持、使用中等长度的段落和复合句、保持中立的语气以正式和客观的风格进行、在句间使用转折或并列连接词、结尾时重回初始观点或引用并总结全文。例如,文章摘要为“周杰伦演唱会上受伤”。 2. 常见的文章润色 AI 工具: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,可以帮助用户优化文章的语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说,这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节,包括校对、改写、大纲生成、内容生成等,可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。
2024-11-04
文心一言和智普清言哪个更好用
文心一言和智谱清言在不同方面各有特点。 在对结构化 prompt 的响应方面: 智谱清言能够按照 prompt 指示回答,理解意图较好,输出格式基本符合要求,内容相对具体,体验感较好。 文心一言在某些任务中可能没有完全执行提示词要求,需要二次提示和引导。 在复杂提示词理解和执行的测评中: 智谱清言表现亮眼,对提示词结构的执行较完整,生成内容丰富,格式美观,但案例部分未完全按要求列举。 文心一言在这轮表现中相对较差。 综合来看,两者的表现取决于具体的使用场景和需求。如果需要更准确和完整地执行提示词,智谱清言可能更具优势;但如果对特定领域的理论性输出有需求,文心一言也可能有一定的价值。
2024-11-03
有几十个角色台词的语音文件,用什么方式克隆他的声音质量更好?
很抱歉,您提供的内容中并未包含关于克隆几十个角色台词语音文件以获得更好声音质量的具体方法和相关信息。但一般来说,要提高语音克隆的质量,可以考虑以下几个方面: 1. 选择高质量的原始语音文件,确保其清晰、无噪音。 2. 利用先进的语音克隆技术和工具,例如一些专业的语音处理软件。 3. 对语音特征进行精细的分析和提取,以准确捕捉原始声音的特点。 4. 进行适当的参数调整和优化,以适应不同的角色和场景需求。
2024-11-01