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AIGC技术增强学生创造性问题解决表现的实证研究,这个论文的开题报告怎么写?

回答

很抱歉,目前知识库中没有关于“AIGC 技术增强学生创造性问题解决表现的实证研究”这个论文开题报告的相关内容。但一般来说,开题报告可以包含以下几个部分:

一、选题背景与意义

  1. 阐述 AIGC 技术的发展现状和趋势。
  2. 说明学生创造性问题解决能力的重要性。
  3. 分析 AIGC 技术与学生创造性问题解决能力之间的关联。

二、研究目的与问题

  1. 明确研究旨在探究 AIGC 技术对学生创造性问题解决表现的具体影响。
  2. 提出具体的研究问题,例如:AIGC 技术如何提升学生的创造性思维?AIGC 技术在不同学科中的应用效果是否存在差异?

三、研究方法

  1. 描述拟采用的实证研究方法,如实验、调查、案例分析等。
  2. 说明研究对象的选择,包括学生的年级、学科背景等。
  3. 介绍数据收集和分析的方法。

四、预期结果与创新点

  1. 预测研究可能得出的结果,例如 AIGC 技术能够显著提高学生的创造性问题解决能力。
  2. 指出研究的创新之处,比如新的研究视角、独特的研究方法或对现有理论的拓展。

五、研究计划与进度安排

  1. 制定详细的研究计划,包括各个阶段的任务和时间节点。
  2. 说明可能遇到的困难及解决措施。

六、参考文献 列出与 AIGC 技术和学生创造性问题解决相关的重要文献。

以上内容仅供参考,您可以根据实际研究情况进行调整和完善。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)
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我如何给小朋友介绍AIGC
小朋友们,今天我们来了解一下很有趣的 AIGC 哦! AIGC 就是利用特别厉害的人工智能技术来生成各种各样内容的一种方式。它能通过学习很多很多的数据,按照我们给的要求生成内容。 AIGC 可以生成好多东西呢,比如文字,像故事、文章、对话;还能生成好看的图片、有趣的视频。 AIGC 跟其他生成内容的方式不太一样,比如 UGC 是由像你们这样的用户自己生成的内容,像在社交媒体上发的照片、文章。PGC 呢,则是由专业的叔叔阿姨们生成的高质量内容,像新闻报道、影视作品。 AIGC 里面还有很多相关的技术名词哦。AI 就是人工智能,它能像我们的大脑一样思考。机器学习是电脑自己找规律学习,有监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是有标签的训练数据,无监督学习是自己发现规律,强化学习就像训练小狗一样从反馈里学习。深度学习是一种参照人脑的方法,有神经网络和神经元。生成式 AI 能生成文本、图片、音频、视频等。 2017 年 6 月,谷歌团队发表了一篇很重要的论文,提出了 Transformer 模型,它处理数据可厉害了,比其他的模型更能处理长距离的文本。 小朋友们,现在是不是对 AIGC 有一点了解啦?
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国内类似于文心一言的 AIGC 应用有: 语言文字类:百度的文心一言、阿里云的通义千问等。 语音声音类:Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
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2024-11-12
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以下是关于 MT 内部 AIGC 应用的记录: 在“海岱青州”晚会项目中,Shoppen 墨导受张健导演委托,将 AI 技术融入舞台展现。考虑使用 AIGC 的原因主要有两点:一是在史诗叙事中,为追求宏大视觉呈现,AIGC 能实现更多非常规视角的视觉创作;二是时间紧迫、任务繁重,传统手段制作全套视觉的建模渲染压力大。在两周左右的时间里,参与了整个晚会的制作过程,全面测试了 AIGC 在严肃内容制作中的价值。 AIGC 相关概念: 人工智能(AI):一种目标,让机器展现智慧。 生成式人工智能(GenAI):一种目标,让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习:一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 深度学习:更厉害的手段,类神经网络,具有非常大量参数的函数。 大语言模型:具有大量参数的“深度学习”模型。 ChatGPT:美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型(LLM)的对话机器人,能根据用户输入生成连贯相关的文本回复,是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例。 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等。其技术可用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 AGI、GenAI、AIGC 几个概念的区别与理解可参考相关图示。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。国内主要模型公司及地址如下。
2024-11-11
AIGC可以做什么
AIGC 具有广泛的应用领域,以下为您详细介绍: 产品原型设计: UIzard:利用 AI 技术生成用户界面,可根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 Figma:基于云的设计工具,提供自动布局和组件库,其社区开发的 AI 插件可增强设计流程。 Sketch:流行的矢量图形设计工具,插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作,如自动生成设计元素。 CRM 领域: 个性化营销内容创作:根据客户信息等数据生成个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等,提高营销效率和转化率。 客户服务对话系统:基于 AIGC 的对话模型开发智能客服系统,解答客户咨询、投诉等。 产品推荐引擎:生成丰富的产品描述等内容,结合推荐算法为客户推荐更贴合需求的产品。 CRM 数据分析报告生成:自动生成数据分析报告,包括文字、图表、视频演示等形式。 智能翻译和本地化:提供高质量的多语种翻译及本地化服务。 虚拟数字人和营销视频内容生成:快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容。 客户反馈分析:高效分析海量客户反馈文本和多媒体信息,挖掘客户需求和潜在痛点。 制造业: 产品设计和开发:利用 Adobe Firefly、Midjourney 等生成工具,根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素。 工艺规划和优化:结合大语言模型的自然语言处理能力,自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案。 设备维护和故障诊断:分析设备运行数据,预测设备故障,生成维修建议。 供应链管理: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。 客户服务:基于对话模型的 AI 客服机器人,自动生成个性化的客户回复。
2024-11-09