查询工程项目招标和工程进度的AI工具和网站

以下为您推荐 4 个画分镜头的 AI 工具： 1. Pika：对于奇幻感较强的画面把控较好，自然度高，但真实环境画面易糊，更新的唇形同步功能便捷。 2. Pixverse：在高清化方面有优势，对偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好，但生成视频有帧率问题，处理人物时易出戏。 3. Runway：在真实影像质感方面最佳，战争片全景镜头处理出色，控件体验感好，但爱变色，光影不稳定。 4. SVD：整体表现略差，仅在风景片测试中表现较好。 在实际使用中，可根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用，例如 Pixverse 擅长物体滑行运动，Runway 可辅助完成有手部特殊运动的画面，需要人物表情自然的画面可用 Pika 生成。

以下是关于画分镜头的 AI 相关内容： 在利用 AI 拆分镜时，完成前期设定和剧本生成对应的分镜内容后，GPT 虽有结构化的优势，但因分镜较细可能会丢失内容，需人工审核查缺补漏。制作分镜时要考虑视角，如第一人称视角还是第三人称视角，以及视角的切换，使读者更好地理解故事。 设计分镜时要注意详细的定义，例如从本子 311 到 314 的画面，通过视角的来回切换让故事走向更清晰。永远记住，剧本转化为影像时很多表达与文字不同，当前 AI 做不了长镜头，要做减法，分镜指令要明确，如“谁+干什么”“什么东西+在哪里”，不要用难以呈现画面的表述。制作分镜过程要按画面角度思考，以画面驱动文字，设计分镜表时要考虑人物视角、画面描述（可实现的动作、人物表情）。 用 AI 制作分镜时，AI 容易把段落当成一句话或把一个画面拆分成几个镜头，这需要人工干预检查景别、画面描述、前后镜关联。AI 拆分的分镜只能作为参考，需人工再看，否则出图会很痛苦，同时要注意前后镜的关系，避免画面割裂。

以下为一些画分镜头脚本的 AI 工具及相关信息： 1. Claude：分镜提示词的结构为“我要做多长时间的视频+要出多少个分镜+每个分镜包含哪些内容+对输出格式有什么要求”。可将故事脚本改写成指定时长和格式的分镜脚本，例如 30 秒时长、包括序号、场景、景别等内容的广告片分镜脚本，并以 markdown 列表形式输出。其给出的分镜符合奔驰广告的特点，对于 30 秒的简短广告，10 个分镜较为合适，每个分镜平均 3 秒。景别是让 MJ 生图时的提示词内容之一，镜头时长设定了每个分镜的长度，画面内容可用于 MJ 生图，对话旁白可用于生成配音，音乐音效能为创作背景音提供思路。分镜脚本示例可参考： 2. GPTs：以的冰工厂赛道为例，分镜头脚本制作的参考 prompt 为“请帮我把一下（广告故事）设计成（30）秒的可执行分镜脚本，要求使用不同的景别进行画面切换，并给我（100 字）左右的详细画面描述，并每句都加入（高清，真实感，3D，blender）这些文字，整体节奏（顺畅紧张且有趣）”。 3. Anifusion：这是一款基于人工智能的在线工具，可通过输入文本描述生成漫画页面或动漫图像，还提供直观的布局工具、强大的画布编辑器、多种 AI 模型支持等功能。用户对创作的作品拥有完整的商业使用权，可用于独立漫画创作、快速原型设计、教育内容、营销材料等方面。其优点是非艺术家也能轻松创作漫画，基于浏览器无需额外安装软件，具有快速迭代和原型设计能力，并拥有创作的全部商业权利。

以下是关于 AIGC 图像审查领域的相关信息： 如何判断一张图片是否 AI 生成： AI 技术自身带来造假难题，可通过一些网站如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）对大量图片数据抓取和分析来判断画作属性，但存在测试中真实摄影作品被误判为 AI 作图的情况，这是因为鉴定 AI 的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 从不同角度看鉴别 AIGC 的需求： 技术出身的朋友多出于对 AI 产物底层逻辑的追溯兴趣，关心能否通过数据检测等手段实现鉴别并应用于创造收益。 产业领域的朋友面对 AI 技术冲击，关注其在工作流中的影响，以求应对可能的裁员风险。 法律背景的朋友认为鉴别 AIGC 对未来著作权法律判定有意义，首例 AIGC 侵权案件悬而未决，需判定 AI 作品中智力投入占比。 最近招聘信息：猿印教育招聘 AIGC 图像生成算法工程师/专家，工作地点在北京五道口附近。简历发送至：stephen.wang@yyinedu.com 。岗位职责包括开发针对性图像生成解决方案、负责模型部署和推理性能优化、推动团队技术水平提升等。任职要求为计算机相关专业本科及以上学历，具备扎实计算机基础知识，熟练掌握 Python 语言和主流深度学习框架，对相关理论和方法有深入理解，具有良好的学习、沟通和团队合作能力。

以下是关于如何通过 AI 构建自己在通识教育、英语口语、子女学习辅导方面知识体系的建议： 通识教育： 1. 把学习任务切割成小单元，利用 AI 构建专属智能体。 2. 定期根据结果反馈调整智能体。 3. 审视学习流程，更多地应用 AI 。 4. 培养并维持旺盛的好奇心和持续学习的习惯，广泛阅读，深入研究新领域，不断探索前沿知识。 英语口语： 1. 利用智能辅助工具，如 Grammarly 进行写作和语法纠错，改进表达和写作能力。 2. 借助语音识别应用，如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 使用自适应学习平台，如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和个性化内容练习。 4. 与智能对话机器人，如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟，提升交流能力和语感。 子女学习辅导： 1. 对于英语学习，可参考上述英语口语的学习方法。 2. 数学学习方面，使用自适应学习系统，如 Khan Academy 获得个性化学习路径和练习题；利用智能题库和作业辅助工具，如 Photomath 获取问题解答和解题步骤；借助虚拟教学助手，如 Socratic 解答问题、获取教学视频和答疑服务；参与交互式学习平台，如 Wolfram Alpha 的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。 需要注意的是，在使用 AI 辅助学习的过程中，要结合传统学习方法，仔细甄别生成的内容，以取得更好的学习效果。

目前在游戏领域应用的前沿 AI 技术点主要包括以下几个方面： 1. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命： 降低开发成本：借助人工智能的内容创作工具，如生成新的游戏内容（地图、角色和场景）、驱动游戏中的非玩家角色（NPC）、改进游戏的图像和声音效果等，能够缩减游戏开发的成本。 缩短制作周期：例如通过程序化内容生成，包括利用人工智能生成文字、图像、音频、视频等来创作游戏剧本、人物、道具、场景、用户界面、配音、音效、配乐、动画和特效等，从而减少游戏开发时间。 提升游戏质量和带来新交互体验：AIGC 技术为游戏带来不同以往的新体验，甚至创造出新的游戏类型以及新的交互方式。 2. 游戏内容辅助生成： 生成文、生成图、生成 3D 以及生成音乐。应用场景包括游戏策划人和制作人、美术设计师等。 对于工业化的游戏公司，基于 Stable Difussion 的生成能够通过 2D 美术素材的辅助生成提高创业效率 50%，降低 20%80%的成本。 文生图：通过提示词加参数就可以形成 2D 的参考图，适配度高。 图生图：原画师或美术可以使用，用一个线稿或原画，在原画基础上加一些 Prompt 和参数，就可以形成一个效果图和二级的素材。 动画辅助渲染：用 Lora 对角色背景、关键帧进行风格渲染，例如将真人视频渲染成二次元风。 3. 游戏的智能运营： 智能 NPC 互动：保持长期记忆，保持人物个性和对话表现形式，同时满足成本平衡。 客服、攻略的问答、代码和脚本的生成。主要针对游戏的产品经理、运营经理和社区的运营经理。 游戏社区运营：如海外的 Discord，国内的 Fanbook，让更多玩家在游戏之外，在社群里面很好地互动，基于游戏的美术素材进行二创、查询攻略和使用智能客服。 这些技术的技术逻辑和技术细节如下： 1. AIGC 技术：基于大语言模型和扩散模型，通过机器学习、强化学习等先进技术进行训练，能够理解和生成各种游戏相关的内容。 2. 游戏内容辅助生成：利用深度学习算法对大量的游戏相关数据进行学习和分析，从而能够根据给定的提示或参数生成相应的游戏内容。 3. 智能运营方面：通过构建智能模型，对玩家的行为和需求进行分析和预测，从而提供个性化的服务和互动。

在学术论文文献查询方面，以下是一些表现较好的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、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。 3. 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，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 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，简化论文编写。 5. 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。 此外，还有一些专门的工具，如： 1. TXYZ： 帮助搜索、查询专业文献并进行对话，提供一站式服务。 是与预印本文库 arxiv.org 官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下有直达 TXYZ 的按钮。 支持用户上传 PDF 论文或链接，迅速找到所需答案和内容。 在对话中提供论文参考，给出可信背书。 2. 开搜 AI 搜索： 免费无广告，直达结果。 帮助在校学生快速搜集学术资料，智能总结关键信息，助力撰写论文和报告，且支持查看来源出处。 为教师群体获取教学资源、生成教案和课题研究报告提供帮助。 方便职场办公人群高效查找工作信息，简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报准备。 为学术研究人员提供行业分析，整合和总结大量数据形成研究报告。 需要注意的是，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。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为一些快速查询图片的方法： 1. 利用 Perplexity.AI 的 Search Images 功能：点击搜索结果旁的加号，可快速浏览并选择与主题紧密相连的图片资源。在挑选图片时，要避免使用带有水印、画质不清晰或分辨率较低的图片。图片出处主要在 twitter 和官方网站。 2. 对于 Midjourney 生成的图片： 作业 ID 是其唯一标识符，格式类似于 9333dcd0681e4840a29c801e502ae424，可以在图像文件名的第一部分、网站上的 URL 和图像文件名中找到。 在网页上，可通过选择...> Copy...>作业 ID 来在作品库中查找任何图像的作业 ID。 从 URL 中，可在打开作品的网页链接末尾找到 Job ID。 从文件名中，Job ID 在文件名的最后一部分。 使用表情符号✉️可以将已完成的作业发送到私信中，私信中将包括图像的 seed 号和作业 ID，但✉️表情符号只适用于您自己的作业。 3. 如果不喜欢用模板找封面图，可根据文章内容搜索匹配的封面。比如在公众号中搜索同行的封面，直接“拿来主义”。若文章正文里没有封面图，可用壹伴浏览器插件的“查看封面”按钮（需会员），或者使用秘塔 AI 搜索工具，输入文章链接获取封面。相关在线工具链接：https://www.mgpaiban.com/tool/wxfm.html ，为方便使用可将其收藏。

在 Coze 中，可以通过以下步骤实现相关操作： 1. 进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 3. 新建后的编辑视图与功能中，左侧「选择节点」模块根据子任务需要，实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。如本案例中的思维导图、英文音频，无法通过 LLM 生成，需依赖插件实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。如本案例中的中文翻译、英文大纲、单词注释等依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 需要注意的是，因为前面需要对多维表格操作，所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，具体可参考飞书文档。

以下是关于您提出的问题的回答： 国内各个大模型的区别： 北京企业机构： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构： 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 在聊天状态下能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat；目前不能进行自然语言交流的有昇思（可以对文本进行是否由 AI 生成的检测，类似论文查重，准确度不错）；受限制使用的有 MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值）。特色功能方面，昇思可以生图，MiniMax 可以语音合成。 关于好用的搜索 AI 工具：目前没有明确的权威资料推荐特定的搜索 AI 工具。但需要指出的是，中国大模型在数据方面存在一些问题。在人工智能领域，数据质量至关重要。虽然 OpenAI 训练大模型所用的中文数据也源自中国的互联网平台，但他们在数据处理上更加精细，类似于将粗糙的原石打磨成璀璨的钻石。而在中国，高质量的数据处理服务相对稀缺，国内大模型主要以中文数据为基础，但中文互联网数据的质量普遍被认为相对较低。这导致在 IT 从业者搜索专业信息时，往往会首选 Google、arXiv 或 Bing 等国际平台，而不是国内的搜索引擎。

以下是为您推荐的查询相关信息源的工具： 1. Textero.ai AI Essay Writer： 相关来源查找器：输入论文主题或问题，从超过 2.14 亿个来源的数据库中找到相关来源，可探索推荐资料并下载 PDF 文件阅读摘要，还能上传自己的来源。 AI 研究助理：“Ask AI”功能提供来源的详细见解和智能推荐，信息可复制到草稿中。 灵感助手和自定义提示的文本编辑：利用创意生成功能根据广泛的来源数据库创建内容，可使用命令编辑文本，如“缩短”“改写”“扩展”等，还能格式化文本并下载文件。 文本摘要生成器：对大型研究和学术论文进行总结，提供详细摘要，节省时间并专注写作。 大纲生成器：自动为论文生成大纲，可请求特定部分。 2. OpenAI 官方指南：模型可利用外部信息源作为输入的一部分，生成更明智和最新的响应。嵌入可用于实现高效的知识检索，将文本语料库分割成块，通过嵌入和存储，给定查询嵌入后进行向量搜索，找到最相关的嵌入文本块。 3. 历史老师使用 GPT 给学生讲课：历史专业学生已训练识别 ChatGPT 等服务的常见陷阱，如事实不准确，并通过事实核查等技能解决。语言模型对多种语言的历史原始资料有大量训练，对历史学家和历史专业学生是好事，但短期内给历史老师等教育工作者带来重大问题，教授需重新思考作业布置，通过迭代反馈和知名提示方法能显著改善结果。

为了设计一个图书管理系统的HTML页面，并使用AJAX异步查询书籍ID并展示书籍的详细信息，包括封面图片，我们需要以下几个步骤： 1. 设计HTML页面 2. 编写AJAX请求 3. 处理AJAX响应并更新页面 假设我们已有一个名为`BookFindServlet`的后端服务，它接受POST请求并返回JSON格式的书籍详细信息。 1. 设计HTML页面 ```html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF8"> <meta name="viewport" content="width=devicewidth, initialscale=1.0"> <title>Book Management System</title> <style> body { fontfamily: Arial, sansserif; margin: 20px; } bookdetails { margintop: 20px; display: none; } bookdetails img { maxwidth: 200px; display: block; marginbottom: 10px; } </style> </head> <body> <h1>Book Management System</h1> <label for="bookid">Enter Book ID:</label> <input type="text" id="bookid" name="bookid"> <button onclick="fetchBookDetails">Search</button> <div id="bookdetails"> <h2>Book Details</h2> <img id="bookcover" src="" alt="Book Cover"> <p><strong>Title:</strong> <span id="booktitle"></span></p> <p><strong>Author:</strong> <span id="bookauthor"></span></p> <p><strong>Description:</strong> <span id="bookdescription"></span></p> </div> <script> function fetchBookDetails { const bookId = document.getElementById.value; const xhr = new XMLHttpRequest; xhr.open; xhr.setRequestHeader; xhr.onreadystatechange = function { if { const response = JSON.parse; if { document.getElementById.src = response.coverImage; document.getElementById.innerText = response.title; document.getElementById.innerText = response.author; document.getElementById.innerText = response.description; document.getElementById.style.display = 'block'; } else { alert; document.getElementById.style.display = 'none'; } } }; xhr.send; } </script> </body> </html> ``` 2. 编写AJAX请求 在上面的HTML文件中，`fetchBookDetails`函数使用`XMLHttpRequest`来发送AJAX请求。这些步骤详细解释如下： 1. 获取用户输入的书籍ID：从输入框中读取用户输入的书籍ID。 2. 创建并配置XMLHttpRequest对象：使用`POST`方法向`BookFindServlet`发送请求，并设置请求头以指示发送的内容类型。 3. 处理响应： 如果请求成功（即状态码为200），解析JSON响应。 更新页面上的元素以显示书籍的详细信息（如封面图片、书名、作者和描述）。 3. 处理AJAX响应并更新页面 响应处理部分的JavaScript代码如下： ```javascript xhr.onreadystatechange = function { if { const response = JSON.parse; if { document.getElementById.src = response.coverImage; document.getElementById.innerText = response.title; document.getElementById.innerText = response.author; document.getElementById.innerText = response.description; document.getElementById.style.display = 'block'; } else { alert; document.getElementById.style.display = 'none'; } } }; ``` 总结 通过上述步骤，我们创建了一个简单的图书管理系统HTML页面，使用AJAX向后端服务发送查询请求，并在收到响应后动态更新页面内容。这种方法使用户能够在不刷新页面的情况下查看书籍的详细信息，提高了用户体验和系统的交互性。