查询工程项目招标和工程进度的AI工具和网站

AI 可以在一定程度上协助解决可控性核聚变问题。 从全人类能源供给的角度来看，可控核聚变是唯一有希望大幅提升全人类能源供给数量级的技术。目前，在可控核聚变技术的研究中，AI 已经发挥了作用。例如，普林斯顿大学等离子体物理实验室通过 AI 成功在离子体撕裂前 300ms 进行了预测，这是可控核聚变进展的一小步。 同时，由于 AI 发展对能源的强大需求，科技公司纷纷投资致力于核聚变技术商业化的公司，如 Sam Altman 投资了 Helion Energy，谷歌投资了 TAE Technologies，OpenAI 投资了 Commonwealth Fusion Systems。这很有可能加速攻克可控核聚变技术的难题。 此外，AI 已经在工业中对诸如控制核聚变过程等大规模安全关键实践带来了变革。

AI 可以运用于炒股领域。 目前，AI 在炒股领域的应用仍处于不断探索和发展的阶段。例如，博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》就在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已有十多年历史，大型语言模型通过生成式人工智能代表着重大飞跃，可能为金融服务市场带来数十年来最大的变革。但需要注意的是，AI 在炒股领域的应用还存在一些挑战和需要完善的地方。一方面，高度智能化的能力需要进一步打磨，概念落地还有较长距离；另一方面，AI 与金融服务的结合还需要不断探索和优化。

以下是为您整理的关于能做高等数学的 AI 的相关信息： Pi 对于高等数学的表现不稳定，有时不回答，有时能回答但可能答错，状态飘忽不定。比如在做七八道高等数学入门水平的题时，存在这样的情况。 沃尔夫勒姆认为，人工智能在“流体动力学风格”的数学水平上可能提供代码帮助，但对于真正新的、不涉及太多“样板文件”的内容，帮助有限。数学家在做数学时似乎在更高水平上对“微观元数学”进行了“粗粒度”处理。

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。

以下是一些著名的提供方案解决的 AI 咨询公司及相关信息： 在 AI 心理咨询产品方面，有 Woebot、Replika、Talkspace、Wysa、Moodfit、Youper 等。Woebot 是基于聊天机器人的心理健康平台，使用认知行为疗法原理引导用户。Replika 是 AI 驱动的个人朋友，提供情感支持和指导。Talkspace 是在线心理咨询平台，使用 AI 技术匹配咨询师。Wysa 提供情绪管理和心理健康支持。Moodfit 分析用户情绪模式并提供建议。Youper 结合 AI 和虚拟现实改善心理健康。但对于严重心理问题仍需专业帮助，且应作为传统咨询的补充。 在其他 AI 应用方面，如 14 号的小红书穿搭推荐，是 AI 时尚穿搭建议平台，利用图像识别和数据分析，根据用户身材和风格提供穿搭建议。15 号的蚂蚁财富智能理财助手，通过数据分析和机器学习为用户提供专业投资建议。16 号的法信智能法律咨询，运用自然语言处理和知识图谱解答法律问题。17 号的慧植农当家等是 AI 农业病虫害识别系统，借助图像识别和机器学习帮助农民识别病虫害。18 号的小米智能家居系统，基于物联网技术和机器学习实现家居设备智能化控制。19 号的文案狗等是 AI 广告文案生成工具，通过自然语言处理快速生成吸引人的广告文案。 在生成式 AI 平台的基础设施供应商方面，英伟达是目前该领域最大的幕后赢家，其数据中心 GPU 收入可观，建立了坚固的护城河。同时也有其他供应商，如甲骨文等挑战者，以及一些提供针对大模型开发人员解决方案的初创公司，如 Coreweave 和 Lambda Labs 等。此外还有谷歌张量处理单元（TPU）、AMD Instinct GPU、AWS Inferentia 和 Trainium 芯片，以及来自 Cerebras、Sambanova 和 Graphcore 等初创公司的 AI 加速器，英特尔也带着高端芯片进入市场，但新芯片占据的市场份额有限。

以下是关于如何用 AI 模型做训练的相关内容： 要在医疗保健领域让 AI 产生真正的改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和学徒实践开始，AI 也应如此。当前的学习方式存在问题，应通过堆叠模型训练，如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。就像预医学生从基础课程学起，设计新疗法的科学家经历多年学习和指导，这种方式能培养处理细微差别决策的直觉。 大模型的构建过程包括： 1. 收集海量数据：如同教孩子博学多才要让其阅读大量资料，对于 AI 模型要收集互联网上的各种文本数据。 2. 预处理数据：像为孩子整理适合的资料，AI 研究人员要清理和组织收集的数据，如删除垃圾信息、纠正拼写错误等。 3. 设计模型架构：为孩子设计学习计划，研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构，通常是复杂的神经网络，如 Transformer 架构。 4. 训练模型：像孩子开始学习，AI 模型开始“阅读”数据，通过反复预测句子中的下一个词等方式逐渐学会理解和生成人类语言。 为提高 AI 模型的鲁棒性，应对可能的“恶意”样本数据导致的幻觉，可使用对抗训练技术，让模型在训练中接触并学会识别和抵抗。

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。