AI在信息检索领域的应用

以下是使用 AI 找模仿微信做 App 所需图标素材的方法： 1. 对于直播礼物风格图标：可以在素材网站上找到喜欢的 icons 风格，然后喂图给 Midjourney 机器人，并加上关键词，如“喂图 + 耳机图标等。 2. 对于主题应用 icons：使用关键词“icon design，light texture，glow，Dribbble，3D，frostedglass effect，3d，ui，ux，–upbeta –q 2 –v 4”。 3. 对于 B 端图标：可以喂图加上关键词“A data icon，blue gradient frosted glass，frostedglass building，white transparent technology sensewhite city building scene，data line link，chip，OCrenderer，big data，industrial machinery，high detailight gray background with simple linear details，studio lighting，3d，c4d，pure white background，8k”。 4. 对于音乐软件 UI 设计：使用关键词“music app ui design，ux design，white，light，bright，data，modern，smooth，behance，dribbble，–upbeta –q 2 –v 4”。 需要注意的是，Midjourney 生成的图片可能在某些方面不够规范或完善，只能作为风格参考。

以下是关于如何用 AI 写脚本的一些指导： 首先，明确您要写的故事类型和来源。故事来源可以有两种路径： 1. 原创（直接经验）：包括您或您周围人的经历、您做过的梦、您想象的故事等等。 2. 改编（间接经验）：比如对经典 IP、名著、新闻进行改编或二创。 在剧本写作方面： 编剧是有一定门槛的手艺，不能单纯依赖剧作理论和模板，而应先大胆地写和实践，再结合看书学习，不断总结经验。对于短片创作，由于篇幅较小、情节和角色相对简单，可以从自己或朋友的经历改编入手，或者对触动您的短篇故事进行改编。多与他人讨论您的故事，有助于修改和进步。 如果您想用 AI 把小说做成视频，大致的制作流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：利用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：借助 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，并添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，提升视频质量。 8. 审阅与调整：观看视频，根据需要调整某些场景或音频。 9. 输出与分享：完成编辑后，输出最终视频并在所需平台分享。 需要注意的是，具体操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好有所不同，AI 工具的可用性和功能也可能变化，建议访问相关工具网址获取最新信息和使用指南。 另外，对于担心 AI 削弱孩子思考力的问题，如果使用方法正确，AI 反而能助力拓展思维边界。比如将提问方式从封闭性改为开放性，或者让 AI 帮助提出更多拓展思考的问题。在 AI 辅助写作文时，可以让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，重点关注孩子能否说清 AI 作文的优缺点以及如何修改。

以下是关于如何起步开始学习 AI 设计的一些建议： 1. 阅读相关文章： 如 ，了解市场动态和生成式 AI 商业模式的相关问题。 ，认识到尽早学习的重要性，避免被其他熟练掌握 AI 动力设计技巧的设计师超越。 ，了解设计的当前状态、常见问题及实用技巧。 ，学习最佳实践和利用 UX 策略使 AI/ML 系统更易于解释和透明。 2. 利用工具： 了解星流一站式 AI 设计工具，在入门模式下，熟悉右侧生成器的图片参考部分，如快速参考、风格迁移、Tile 分块、重新上色等功能。 掌握基础模型，包括星流通用大模型及基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5 等，了解它们在效果和生成速度上的差异。 了解增强模型，可通过收藏、查看例图和选择风格等方式进行使用。

以下为为初学者介绍 AI 的相关 PPT 资源： 1. 《和 Cursor AI 一起学 Python 编程》 分享者：B站 PPT 链接： 在线代码：https://bohrium.dp.tech/notebooks/86124619178/update 课程大纲：和 AI 一起学 Python 编程——面向研究生初学者 总课时：10 月 16 日，4 节课，每节 45 分钟 讲课者：Xiangyu Chen（清华大学数据科学博士生）、Wenju Tang（北京大学语言学博士） 业界助教：Wenhao Guo（杭州某电商公司 NLP 工程师） 2. 《给小白的 AI 产品推荐》中的 PPT 类产品 国内：爱设计 PPT 推荐理由： 背后拥有实力强大的团队，技术过硬且对市场需求有敏锐洞察力。 成功把握住 AI 与 PPT 结合的市场机遇。 已确立市场领先地位，代表当前国内 AI 辅助 PPT 制作的最高水平。 3. 微软 AI 初学者入门课程 译者：Miranda 课程原网址：https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ 课程内容：涵盖符号人工智能、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等，适合初学者，覆盖 TensorFlow、PyTorch 及人工智能伦理原则。

以下是一些可以根据照片生成人物的 AI 软件： PhotoMaker：可以根据文字描述生成人物照片，能混合不同人物特征创造新形象，还能改变照片中人物的性别、年龄。访问链接：https://photomaker.github.io ，https://x.com/xiaohuggg/status/1746861045027869072?s=20 HeyGen：通过上传照片或文字提示，即可生成个性化 AI 数字形象视频。支持自定义肢体动作、服装、背景、年龄、性别等特征。仅需 1 分钟即可生成包含脚本、声音和情感表达的数字人视频。访问链接：https://x.com/imxiaohu/status/1852317866038809035

以下是一些可以生成原生动漫人物的 AI 软件： 1. 数字人的躯壳构建方面： 2D 引擎：风格偏向二次元，亲和力强，定制化成本低，代表软件是 Live2D Cubism。 3D 引擎：风格偏向超写实的人物建模，拟真程度高，定制化成本高，代表有 UE、Unity，虚幻引擎 MetaHuman 等。个人学习在电脑配置和学习难度上有一定门槛。 AIGC：虽然省去了建模流程，直接生成数字人的展示图片，但算法生成的数字人在 ID 一致性和帧与帧的连贯性上存在弊端。典型的项目有 wav2lip等。AIGC 还有一个方向是直接生成 2D/3D 引擎的模型，但该方向还在探索中。 2. 生成式 AI 在艺术创作方面： Lensa 可以生成肖像画等内容。 3. 其他相关软件： 百川智能 BaichuanNPC 可以定制游戏角色和动漫人物，并融合角色知识库和多轮记忆，提供 Lite 和 Turbo 两种版本。 阿里巴巴 FaceChainFACT 支持零样本肖像生成，秒级速度，支持百余种定制模板，兼容 ControlNet 和 LoRA 插件。 BakedAvatar 可以从视频创建逼真 3D 头部模型，实时渲染和多视角查看，兼容多种设备，可交互性编辑。 DragNUWA 能够基于文本、图像和轨迹生成视频，用户绘制轨迹即可动态生成。

以下是一些在中国无需翻墙就能使用的信息检索 AI： ChatGPT Plus：用户现在可以开启 web browsing 功能，实现联网功能。 Perplexity：结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot：作为一个 AI 助手，旨在简化您的在线查询和浏览活动。 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎：提供了基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 Kimi 智能助手： 是 ChatGPT 的国产平替，实际上手体验最好，推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。 不用科学上网、不用付费、支持实时联网。 是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品。 能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源（如小红书、学术搜索）。 PC 端： 移动端（Android/ios）：

以下是一些专攻信息检索的 AI： 1. ChatGPT Plus：用户可以开启 web browsing 功能，实现联网检索。 2. Perplexity：结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 3. Bing Copilot：作为 AI 助手，旨在简化在线查询和浏览活动。 4. You.com 和 Neeva AI：提供基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 5. Dot：能够联网搜索信息，并根据用户的偏好将信息呈现和检索出来。 6. MiniAGI：基于 GPT3.5Turbo/4 的最小通用自主代理，可执行多种任务，如创建游戏、分析股票价格等，但没有长时记忆。 7. Embra AI Agents：面向企业和个人，是首个可通过 Mac App 访问的 AI 代理中心。 8. Height Copilot by Height：使工作流的管理更加自动化，帮助团队构建更好的产品。 9. Aomni：专用于信息检索而非内容生成的 AI 代理，能够在互联网上找到、提取和处理数据，无需 API，采用 AutoGPT 架构来智能规划查询，并确保正确的数据来源和多样化的结果。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在结构仿真分析中，AI 有着多方面的应用。 在绘制逻辑视图、功能视图、部署视图方面，以下是一些可用的 AI 工具和传统工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括上述视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建相关视图。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 在 2024 年，AI 在生物医学、气象预测等领域也有重要突破与应用： 1. 诺贝尔物理学奖和化学奖先后颁给 AI，推动了机器学习的理论创新，揭示了蛋白质折叠问题，标志着人工智能真正成为一门科学学科和加速科学的工具。 2. 基于深度学习和 Transformer 架构的蛋白质结构预测模型——AlphaFold 3，能够高精度地预测包括蛋白质、DNA、RNA、配体等生物分子的结构和相互作用，为细胞功能解析、药物设计和生物科学的发展提供有力支持。 3. DeepMind 展示新的实验生物学能力——AlphaProteo，能够设计出具有三到三百倍亲和力的亚纳米摩尔蛋白结合剂的生成模型。 4. 生物学前沿模型的扩展：进化规模 ESM3，是一种前沿多模态生成模型，在蛋白质序列、结构和功能上进行训练，能够学习预测任何模态组合的完成情况。 5. 学习设计人类基因组编辑器的语言模型——CRISPRCas 图谱。

以下为您推荐一些常用的 AI 画图应用： 1. Creately 简介：是一个在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程，适合绘制流程图、组织图、思维导图等。 功能：智能绘图功能，可自动连接和排列图形；丰富的模板库和预定义形状；实时协作功能，适合团队使用。 官网：https://creately.com/ 2. Whimsical 简介：专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建线框图、流程图、思维导图等。 功能：直观的用户界面，易于上手；支持拖放操作，快速绘制和修改图表；提供多种协作功能，适合团队工作。 官网：https://whimsical.com/ 3. Miro 简介：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制，如思维导图、用户流程图等。 功能：无缝协作，支持远程团队实时编辑；丰富的图表模板和工具；支持与其他项目管理工具（如 Jira、Trello）集成。 官网：https://miro.com/ 4. Lucidchart 简介：强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可以自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。 功能：拖放界面，易于使用；支持团队协作和实时编辑；丰富的模板库和自动布局功能。 官网：https://www.lucidchart.com/ 5. Microsoft Visio 简介：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可以帮助自动化布局和优化图表设计。 功能：集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作；丰富的图表类型和模板；支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 6. Diagrams.net 简介：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。 功能：支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox）；多种图形和模板，易于创建和分享图表；可与多种第三方工具集成。 官网：https://www.diagrams.net/ 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据您的具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择一个适合您需求的模板。 4. 添加内容：根据您的需求，添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：如果需要团队协作，可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 以下是一些可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可使用拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图的创建，可与 Archi 工具一起使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许用户创建各种类型的图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。

以下为您推荐几款 AI 制图应用： 1. Lucidchart：这是一个强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。其具有拖放界面，易于使用，支持团队协作和实时编辑，还有丰富的模板库和自动布局功能。官网：https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计，集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作，有丰富的图表类型和模板，支持自动化和数据驱动的图表更新。官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox），有多种图形和模板，易于创建和分享图表，可与多种第三方工具集成。官网：https://www.diagrams.net/ 此外，在 AI 绘图领域，国外的 Midjourney 也较为知名。它的模型强大，能生成高质量图像，且支持充分的个性化设置，但使用过程不太便捷，需要通过 Discord 应用加入 Midjourney 的频道或创建自己的频道并邀请 Midjourney 机器人才能生成图片。

以下是 AI 在办公领域的一些常见应用： 1. 腾讯文档分类功能：利用数据分析和机器学习，自动分类办公文件，方便管理，市场规模达数亿美元。 2. WPS Office 中的智能排版、语法检查等功能：借助自然语言处理和机器学习，提高办公效率，实现自动化办公流程，市场规模达数十亿美元。 3. 联想设备管理平台：通过数据分析和物联网技术，对企业办公设备进行管理，包括设备状态监测、故障预警、软件更新等，提高设备利用率，市场规模达数亿美元。

以下是为您推荐的知识库应用： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库。其中提到大模型存在不准确和数据限制的问题，知识库可解决这些问题，典型应用如客服系统，公司可将用户问题及答案记录在文档中以知识库形式投喂给大模型，使大模型更准确回复用户。 01通往 AGI 之路知识库使用指南。涵盖智能纪要、总结等内容，包括关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍、AI 相关名词解释、知识库的信息来源、社区共创项目、学习路径、经典必读文章、初学者入门推荐、历史脉络类资料等。 张梦飞：【知识库】FastGPT + OneAPI + COW 带有知识库的机器人完整教程。包括创建知识库应用的步骤，如地址输入、模型选择、创建和上传文件等，以及安装并接入 cow 的操作流程。

在制造业领域，AI 有以下应用： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可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，大幅提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，能自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，可预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：AI 可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，提高供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，能自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 此外，AI 在制造业还包括以下方面的应用： 1. 预测性维护：可预测机器故障，帮助工厂避免停机。 2. 质量控制：能够检测产品缺陷，提高产品质量。 3. 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 4. 机器人自动化：用于控制工业机器人，提高生产效率。

以下是关于语音交互领域的 AI Agent 的一些思路： 1. 构建像人一样的 Agent：实现所需的记忆模块、工作流模块和各种工具调用模块，这在工程上具有一定挑战。 2. 驱动躯壳的实现：定义灵魂部分的接口，躯壳部分通过 API 调用，如 HTTP、webSocket 等。要处理好包含情绪的语音表达以及躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配，目前主流方案只能做到预设一些表情动作，再做一些逻辑判断来播放预设，语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 保证实时性：由于算法部分组成庞大，几乎不能单机部署，特别是大模型部分，会涉及网络耗时和模型推理耗时，低延时是亟需解决的问题。 4. 实现多元跨模态：不仅要有语音交互，还可根据实际需求加入其他感官，如通过添加摄像头数据获取视觉信息并进行图像解析。 5. 处理拟人化场景：正常与人交流时会有插话、转移话题等情况，需要通过工程手段丝滑处理。 此外，像 AutoGLM 这样的产品，通过模拟人类操作来实现跨应用的控制，展现出了一定的智能理解能力，如能根据用户意图选择合适的应用场景。但仍存在语音识别偏差、操作稳定性需提升、支持平台有限等问题，未来随着多模态理解能力和操作精准度的提高，发展空间较大。

以下是关于您问题的回答： 要快速了解一个领域的发展方向，可以从以下几个方面入手： 技术研究方向： 1. 数学基础：包括线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：如监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：涵盖神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：包含语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：有图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：例如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向： 1. 编程基础：如 Python、C++等。 2. 机器学习基础：像监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：例如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：涉及数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：包含模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：比如项目实战、案例分析等。 AI 技术的发展历程和前沿技术点概括如下： AI 技术发展历程： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点： 1. 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：像视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：包括自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 此外，AI 在医疗药品零售领域也有广泛的应用，例如： 1. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。 2. 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，AI 系统可以预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。 5. 药店运营分析：AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。 6. 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术，AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 7. 药品防伪追溯：利用区块链等技术，AI 可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。 总之，AI 技术在药品零售领域可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全，是一个值得重视的发展方向。

以下为您推荐几款可以帮助您修改医学课题、推荐相关论文并总结文章大意的 AI 工具： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，旨在增强他们对科学文献的洞察。它提供了一系列工具，如引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查，这些都能简化您的学术工作。网址：https://scite.ai/ 2. Scholarcy：这是一款科研神器，主要为做科研、学术、写论文的人准备。它可以从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，精炼地呈现文章的总结信息，分析中包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。网址：https://www.scholarcy.com/ 3. ChatGPT：这是一个强大的自然语言处理模型，可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。网址：https://chat.openai.com/ 这些工具可以从不同的角度审视和改进您的医学课题，提供专业的修改意见和建议。您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是给您的入门 NLP 的系统性建议： 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，其起源早于“人工智能”概念的诞生，艾伦·图灵在开创性论文《计算机器与智能》中提出的“图灵测试”是该领域被广泛认可的起点。这个概念涵盖了自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）两大核心领域。 对于新手入门 NLP，首先要理解 NLP 的基本概念和发展历程，了解其在人工智能中的重要地位。深入学习“图灵测试”的理念，体会让计算机与人类自然流畅对话的目标。 重点掌握 NLU，学会让机器准确理解人类语言的复杂性和微妙之处。同时关注 NLG，研究如何让机器生成流畅、自然、符合语境的人类语言。 通过实际案例和项目实践，加深对 NLP 核心领域的理解和应用能力。

以下是一些电商领域的 AI 助手： 1. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频。提供多种定价计划，可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等，提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 4. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容，有免费和付费两种计划。 5. Writesonic：专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等，提供多种语气和行业定制选项。 此外，还有一些其他相关的 AI 工具： 1. 淘宝拍照搜商品：通过图像识别为用户推荐相似商品。 2. 阿里小蜜等电商客服：为企业提供智能客服解决方案，可自动回答客户问题，处理订单查询等任务。 更多的相关产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总的来说，这些 AI 工具能够帮助电商人员高效创作各种营销内容，提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。