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如何ai去快速了解一个行业

回答

以下是利用 AI 快速了解一个行业的方法:

  1. 行业调研报告步骤:
    • 让 AI 阅读学习一篇优秀的行业调研报告,总结方法论,输出研究方法和操作框架。
    • 询问 AI 文章收集行业数据时使用的一手和二手数据,并推荐靠谱的行业资料收集网站。
    • 要求 AI 参考上述内容,写一份“XXX 行业调研报告”,推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号,并输出报告框架。
    • 请 AI 针对框架丰富每一章节内容,每章字数大于 200 字。完成上述 4 个步骤后,AI 会生成初稿,之后可根据需求进一步完善章节内容,并结合自身经验和知识进行润色调整,从而完成一篇有内容、有结构的行业调研报告。
  2. 实现“有深度”的路径:
    • 自己对行业比较了解,整理深度洞察和见解。
    • 一步一步深度咨询 AI,借助其海量知识,边学习、边研究、边洞察总结。(借助 AI 可加速学习和研究能力)
  3. 操作示例:获取“kimi 对话原文”链接:AI 告诉你“行业调研报告”怎么写? 欢迎与 JessieZTalk 交流,在 AIGC 的路上共同进步!

另外,鉴于人工智能依赖的神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习更快地获得知识并带着人类进步。其性质允许我们拆解研究其内部工作机制,构建学习的飞轮,最终可能成为下一代专家(无论人类还是 AI)的教师。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

行业调研报告:AI 教你“行业调研报告”怎么写?

1、让AI阅读学习:一篇你觉得优秀的行业调研报告,总结文中的方法论,输出一份“行业调研报告”的研究方法和操作框架;2、问AI:文章在收集行业数据时,用了哪些一手数据和二手数据?推荐一些靠谱的行业资料收集网站3、要求AI:我想参考以上内容,写一份“XXX行业调研报告”。你是一个“行业调研报告撰写专家”,请帮我推荐10个“XXX行业“信息网站和5个“XXX行业”研究微信公众号,然后输出一份“XXX行业调研报告”框架。4、要求AI:请针对以上“XXX行业调研报告”框架,丰富每一章节内容,每章内容字数大于200字。5、以上4个步骤后,AI帮你写一个“XXX行业调研报告”的初稿了下来就可以根据你的需求,让AI进一步完善每一个章节的内容。然后结合自己的独特经验和知识,对文章内容进行润色和调整。这样一篇“有内容”、“有结构”的行业调研报告就完成了![heading1]三、Attention:[content]“有深度”这个事情,可以有2个路径:1、自己对行业比较了解,整理深度洞察和见解;2、一步一步深度咨询AI,借助AI的海量知识,一边学习、一边研究、一边洞察总结。(通过借助AI,可以加速我们的学习和研究能力)[heading1]四、操作示例如下:[content]获取“kimi对话原文”链接:[AI告诉你“行业调研报告”怎么写?](https://kimi.moonshot.cn/share/cp6mb0g3r077k3qgb0jg)欢迎与JessieZTalk交流,在AIGC的路上共同进步!

行业调研报告:AI 教你“行业调研报告”怎么写?

1、让AI阅读学习:一篇你觉得优秀的行业调研报告,总结文中的方法论,输出一份“行业调研报告”的研究方法和操作框架;2、问AI:文章在收集行业数据时,用了哪些一手数据和二手数据?推荐一些靠谱的行业资料收集网站3、要求AI:我想参考以上内容,写一份“XXX行业调研报告”。你是一个“行业调研报告撰写专家”,请帮我推荐10个“XXX行业“信息网站和5个“XXX行业”研究微信公众号,然后输出一份“XXX行业调研报告”框架。4、要求AI:请针对以上“XXX行业调研报告”框架,丰富每一章节内容,每章内容字数大于200字。5、以上4个步骤后,AI帮你写一个“XXX行业调研报告”的初稿了下来就可以根据你的需求,让AI进一步完善每一个章节的内容。然后结合自己的独特经验和知识,对文章内容进行润色和调整。这样一篇“有内容”、“有结构”的行业调研报告就完成了![heading1]三、Attention:[content]“有深度”这个事情,可以有2个路径:1、自己对行业比较了解,整理深度洞察和见解;2、一步一步深度咨询AI,借助AI的海量知识,一边学习、一边研究、一边洞察总结。(通过借助AI,可以加速我们的学习和研究能力)[heading1]四、操作示例如下:[content]获取“kimi对话原文”链接:[AI告诉你“行业调研报告”怎么写?](https://kimi.moonshot.cn/share/cp6mb0g3r077k3qgb0jg)欢迎与JessieZTalk交流,在AIGC的路上共同进步!

为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 需要像我们一样学习

[title]为了在医疗保健中产生真正的改变,AI需要像我们一样学习鉴于人工智能依赖的神经网络基础,这些专家AI可能通过元学习(或学会学习)比我们预期的更快地获得知识,并带着我们人类一同进步。AI的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情;即将他们一部分一部分地拆解,并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家AI的内部工作机制,我们将创造一个学习的飞轮。最终,专家AI可能超越领域专家的角色,成为下一代专家——无论是人类还是AI——的教师。

其他人在问
通过ai可实现变现的项目
以下是一些通过 AI 可实现变现的项目: AI 抖音发广告:借助抖音平台对实体商家的流量扶持,为实体商家提供发广告的软件,每年基础曝光量达 100 多万,商家购买价格为 3000 元、9000 元、10800 元。需求是懂软件开发的技术人员,熟悉抖音。 AI 私域做客户培育/用户旅程:AI 软件帮助不同商家自动跟进/培育客户。需求是懂软件开发的技术人员,熟悉微信。 AI 绘本:针对 2 4 岁儿童的睡前故事,图文结合,以幼儿理解的方式表达。 大学生社群:高校对接商家,链接商家广告推广群。 AI + 绘本 + 视频:用于 3 10 岁儿童阅读教育。 通过 Bot 实现自动化流程。 法律咨询:制作劳动合同法 Bot,个人机器人对接 AI 并建立数据库回复。 体检报告解读。 在写作方面: 项目启动:确定目标客户群体,如大学生、职场人士、自媒体从业者等;选择合适的 AI 写作工具满足不同客户需求。 准备阶段:学习并实践 AI 写作技术,通过书籍、在线课程等提升写作技能;构建团队,培养和扩充成员提高运营效率。 商业模式构建:确定服务内容,如提供论文、报告、文案等直接写作服务;制定质量控制标准,确保满足客户要求。 运营与推广:在淘宝等电商平台开设店铺销售写作服务;建立写作培训社群分享技巧和经验,通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设;与绘画团队、其他写作工作室等合作开发新项目。 项目优化与发展:持续关注 AI 技术进展,提升服务质量和效率;根据市场需求拓展新服务和产品;收集客户反馈优化改进服务。 在电商方面: 婴儿的四维彩超 AI 预测,后续针对宝妈还有头像定制、绘画收徒、宝宝起名字、售胎毛纪念品、母乳纪念品、宝宝出生后的相关产品等变现方式。做好私域精细化运营,运营宝妈群体的朋友圈,具有较高经济价值。婴儿四维彩超 AI 项目潜力不错,不局限于单一变现方式,合理推广与精细化运营可获取收益并积累高质量粉丝,为后续其他产品变现提供基础。
2024-10-23
通过ai可表现的项目
以下是一些通过 AI 可表现的项目: 1. 生物融合项目: 能够创造出充满创意的视频,如将不同物体或 IP 进行融合,例如汽车与水果的结合、奥特曼与哥斯拉的跨界等,满足用户好奇心,帮助内容创作者增加社交媒体平台粉丝。 2. “海岱青州”晚会项目: 快速直出:在需求为某种感觉时,能快速低成本进行设计探索,大幅提高设计稿生成速度。 生成后期加工素材:对于传统手段难以获得的需求,可通过特定参数生成素材,并根据需要进行局部重绘和组合。 探索风格和构图:对采风实拍内容进行发散性测试,确定演出中的画面和场景。 结合 AI 生图与传统后期手段:弥补先天缺陷,如生成超广视角的近似宫殿并进行后期处理。 舞美设计:通过适当 Prompt 生成舞台效果图,提高沟通效率和拓展想象力。 3. 通用领域: 能够瞬间完成的工作,如翻译、判断车的位置、看手机是否有划痕、转化他人意思、判断客户问题是退货还是换货等。 可行项目:通过车辆前的摄像头和雷达判断前方车辆的距离、判断患者是否有肺炎。 以 T 恤商店销售额为例,输入衣服材质、营销费用、价格等数值,通过大量数据进行深度学习来得到最终的销售额。图像识别则是将图片转化为大量像素点的 RGB 值作为输入,再大量标注输出,形成神经网络。 但需要注意的是,有些项目对于 AI 来说不可行,比如通过一张图片判断人的意图、用少量图片与教科书来判断肺炎。使用新类型数据时,AI 表现通常也不佳。同时,能否让 AI 项目成功是艰难而复杂的,需要从学习概念的难易程度、数据量的多少等方面进行思考。
2024-10-23
AI视频报价单
以下是关于 AI 视频的一些信息和报价参考: 对于像奔驰汽车这样的商业级 AI 视频广告,B 端客户看中的话,一条报价通常在 20 30 万。 以下是一些包含 AI 视频的节目单示例及相关需求: 1. 节目“AI 原创歌”:需要原创 AI 音乐和 AI 视频(不限格式),重点需求是音乐版权和 AI 图片生视频或转绘视频。 2. 节目“完整 AI 整活小品”:需要绿幕、小品脚本、口音合适的演员,涉及的技术有 AI 换脸和表情捕捉。 3. 节目“改革春风吹满地 MV”:需要 AI 转绘或图片转视频,以及新版歌词和翻唱。 4. 节目“AIGC 技术短片”:需要 AI 转绘、AI 蒙版抠图,前景是同一个人,背景做相似性处理,涉及的技术有 SD、PR/AE。 5. 节目“AIGC 温情短片”:需要故事脚本,涉及的技术有 Runway、PIKA/Pixverse、MJ v6、剪映/AE。 6. 节目“搞笑图/扩图轮播”:需要 2023 年梗图、梗图二创图片、二创视频和脚本串词。 7. 节目“剪纸/皮影戏/花灯”:需要传统文化串烧脚本、AI 图片诠释、AI 视频空镜和脚本串词。 8. 节目“诗与远方”:需要 AI 的诗、AI 配图和 AI 视频。 9. 节目“AI 动物城”:需要 AI 动物形象和 Runway、pika 文生视频的动物历险记。 10. 节目“AI 红包”:需要 100 个粉丝的公众号和 AI 图片。 11. 节目“游戏回忆录”:需要 AI 图片、AI 视频和倾诉游戏对人生影响的脚本。
2024-10-23
我要在自己的应用中接入AI大模型能力,请问有什么工具或lib可以简化这个过程
以下是一些可以简化在应用中接入 AI 大模型能力的工具和库: 1. 您可以搭建 ,用于汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型。 2. 搭建 ,这是一个知识库问答系统,您可以将知识文件放入,并接入大模型作为分析知识库的大脑,它也有问答界面。 3. 搭建 ,其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 另外,基于 LangChain 平台提供的 LLM 基础模型,也能完成任意模型接口的封装。LLM(语言逻辑模型)是 LangChain 平台与各种大模型进行交互的核心模型,是一个抽象概念,可理解为处理语言输入和输出的黑盒。其输入是字符串表示的用户请求或问题,输出也是字符串表示的模型回答或结果。LLM 能根据不同输入调用不同大模型完成不同语言任务,具有无需关心大模型细节和复杂性、灵活选择切换大模型、可自行封装实现语言逻辑和功能等优势。 在基础通识课中,还提到了一些相关内容,如流式训练方式提升训练速度和质量,多种 AI 生成工具(如 so no 音频生成工具、能创建个人 AI 智能体的豆包、输入文本可生成播客的 Notebook LN),端侧大模型的特点,AI 工程平台(如 define、coach 等),模型社区(如魔搭社区)等。
2024-10-23
AI与高速公路管理业务的赋能场景
以下是 AI 与高速公路管理业务的赋能场景: 1. 自动驾驶:可用于开发自动驾驶汽车,提高高速公路行驶的安全性和效率。 2. 交通管理:优化高速公路上的交通信号灯和交通流量,缓解拥堵。 3. 预测性维护:通过分析高速公路设施的实时数据,预测潜在故障和维护需求,减少设施停机时间和维修成本。 4. 车辆安全系统:增强车辆在高速公路上的安全性能,如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等。 5. 个性化用户体验:根据驾驶员在高速公路上的偏好和习惯来调整车辆设置。 6. 销售和市场分析:帮助高速公路相关企业分析市场趋势、消费者行为和销售数据,以便更好地理解客户需求,制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理:在电动汽车在高速公路上的行驶中,优化电池使用和充电策略,提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务:优化高速公路上的共享出行路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度。 9. 车辆远程监控和诊断:远程监控车辆在高速公路上的状态,提供实时诊断和支持。 目前在游戏领域,生成式 AI 存在构建符合行业需求的工具套件的机会,例如 Runway 为视频创作者提供人工智能辅助工具,类似的需求在游戏领域也有潜力,但尚未出现像 Runway 这样的游戏工具。
2024-10-23
AI赋能教育教学
AI 在教育教学领域具有广泛的应用和巨大的潜力: 1. 数字教师:借助大型语言模型,人工智能生成的角色可以像历史人物一样授课,如让牛顿亲自讲授《牛顿运动定律》,让白居易讲述《长恨歌》背后的故事。这些数字教师博学多能、善解人意,不受情绪左右,基本能实现一对一辅导,提高学生参与感,还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源,因材施教,提高教育效率和质量,缓解教育资源不平等问题。 2. 辅助自学:可以要求人工智能解释概念,获取良好的学习效果,但要注意对关键数据根据其他来源仔细检查,以防人工智能产生幻觉。 3. 教育资源支持:拜登签署的 AI 行政命令中提到要塑造 AI 改变教育的潜力,为教育工作者部署支持个性化辅导等的 AI 教育工具创造资源。
2024-10-23
有没有什么资料可以快速了解AI
以下是一些可以帮助您快速了解 AI 的资料: 1. 学术论文:通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文,了解 AI 在不同领域的应用和研究成果。 2. 专业书籍:查找与 AI 相关的专业书籍,深入学习 AI 的理论和应用案例。 3. 在线课程和教程:在 Coursera、edX、Udacity 等平台参加 AI 相关课程,在 YouTube 等视频平台查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区:加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 等相关论坛和社区,与专业人士交流学习。 5. 开源项目和代码库:在 GitHub 等开源平台探索 AI 相关项目,了解其应用和实现。 6. 企业案例研究:研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 领域的应用案例,了解实际效果。 对于入门经典必读,您可以参考作者为 的相关内容,原文地址为 https://a16z.com/2023/05/25/aicanon/ 。 如果您不会代码,想在 20 分钟上手 Python + AI,您可以先了解以下基础内容: AI 背景知识: 基础理论:明确人工智能、机器学习、深度学习的定义及相互关系。 历史发展:回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:掌握向量、矩阵等基本概念。 概率论:了解基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型: 监督学习:熟悉线性回归、决策树、支持向量机(SVM)等常用算法。 无监督学习:了解聚类、降维等算法。 强化学习:知晓其基本概念。 评估和调优: 性能评估:掌握如何评估模型性能,如交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学会使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础: 网络结构:理解前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等基本结构。 激活函数:熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-10-22
如何快速成为一个ai专家
要快速成为一个 AI 专家,以下是一些要点: 1. 如同在医疗保健领域,成为顶尖人才通常从多年密集的信息输入开始,通过正规学校教育和某种形式的学徒实践,长时间向该领域最出色的实践者学习,获取书本外的知识和经验。 2. 对于 AI 的学习,不能仅依靠研究大量标记的数据点和依赖生成模型解决所有问题,而应通过堆叠不同的模型进行训练,例如先训练生物学模型,再训练化学模型,然后添加特定领域的数据点。 3. 类比预医学生的学习路径,应从基础课程开始,如化学和生物学,为未来提供高质量服务打下基础。科学家设计新疗法也需经历多年基础学习和实践指导,培养处理细微差别决策的直觉。 4. 鉴于 AI 依赖的神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习更快地获取知识并推动人类进步。我们可以拆解研究专家 AI 的内部工作机制,创造学习的飞轮,其甚至可能成为下一代专家(包括人类和 AI)的教师。 此外,拜登签署的 AI 行政命令指出,AI 能帮助政府为美国人民提供更好的结果,但使用 AI 可能带来风险,如歧视和不安全决策。为确保政府负责任地部署 AI 并现代化联邦 AI 基础设施,总统指示了以下行动:为机构使用 AI 发布指导,包括明确保护权利和安全的标准,改进 AI 采购,加强 AI 部署;帮助机构通过更快速高效的合同更快、更便宜、更有效地获取特定的 AI 产品和服务;加速招聘 AI 专业人员,由相关部门领导进行政府范围内的 AI 人才扩充,并为各级员工提供相关领域的 AI 培训。
2024-10-19
stable diffusion快速
以下是关于如何快速上手 Stable Diffusion 的相关内容: 一分钟生成自己的二次元造型: 利用图生图功能,使用自己的照片生成二次元照片。 更换能生成二次元照片的大模型。 输入正面关键词,如“高质量,高清画质,大师杰作,极致的细节,8k,主体就是一个女孩”。 复制前面提供的负面关键词。 在空白处上传需要生成的照片。 调整重绘幅度,生成二次元照片时拉到 0.6 0.8 左右。 写好关键词,让你事半功倍: 先写质量词,然后描述照片主体及细节,如“一个女孩,非常精致的五官,极具细节的眼睛和嘴巴,长发,卷发,细腻的皮肤,大眼睛”,并翻译成英文。 描述人物服装,如“白色的毛衣、项链(white sweater,necklace,)”。 加上其他元素,如背景、天气、照片姿势、构图等,如“在街上,阳光,上半身照片(street,Sunshine,upper body photos,)”。 推荐一行一行分开类型写关键词,每行末尾加上英文逗号。 按照以上步骤和方法,您可以更快速地掌握 Stable Diffusion 的使用技巧。
2024-10-18
如何快速入门学习ai
以下是快速入门学习 AI 的方法: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 对于不会代码的情况,20 分钟上手 Python + AI 可以这样做: 在深入学习 AI 时,许多朋友因需要编程而感到困难,各类教程默认会打命令行也增加了入门难度。因此有了这份简明入门,旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,在接下来的 20 分钟内循序渐进完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 一些背景: 关于 Python: Python 就像哆拉 A 梦,它拥有一个装满各种道具的百宝袋,被称为标准库,遇到问题时可直接使用。如果百宝袋里的道具不够用,还可以通过 pip 一类的工具订购新道具,也可以在 GitHub 一类的分享代码的平台获取。Python 被全世界广泛使用,尤其是在 AI 领域。 关于 OpenAI API: OpenAI 通过两种方式提供服务,其一通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务,直接对话即可;其二通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务,通过代码调用完成更多自动化任务。
2024-10-18
有可以查询图片的快速方法吗?
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。
2024-10-16
如何在AI的帮助下快速完成一份PPT
以下是在 AI 的帮助下快速完成一份 PPT 的方法: 1. 掌握基本概念:了解 PPT 的基本结构和要素,经过简单培训和利用模板,能较快制作出 PPT。 2. 利用 AI 编程:与传统编程相比,AI 编程降低了入门门槛,无需记忆大量语法规则和深入理解复杂算法,在 AI 协助下可完成编程任务。 3. 借助相关工具:如 GPT4、WPS AI 和 chatPPT 等。先使用 GPT4 生成大纲内容,再用 WPS AI 进行排版,最后打开 WPS 插件 chatPPT 为整份 PPT 添加动画。 4. 提前测试工具:在众多生成 PPT 的 AI 工具中,如 gamma、百度文库、mindshow 等,通过测试选择适合自己的工具。 5. 注意细节修改:在生成后修改事实性错误,以保证内容的准确性。
2024-10-14
. 了解射频识别技术的基本原理及常见应用。 2. 能够利用射频识别技术开展实践,了解物与物 之间近距离通信的过程。 第7课 电子标签我揭秘 7.1 乘坐火车时,人们只需拿身份证在检票机上刷一下,便能顺利通过检票 闸机,进出火车站。在这个过程中,正是 RFID 技术在发挥作用。 揭秘射频识别技术 本课将关注以下问题: 1. RFID 系统的工作流程是怎样的? RFID 是一种物品标识和自动识别技术,本质上是一种无线通信技术, 无须与被识别物品直接接触。RFID 系统由电子标签和读卡器组成(图 7
射频识别(RFID)技术是一种物品标识和自动识别的无线通信技术,无需与被识别物品直接接触。RFID 系统由电子标签和读卡器组成。 其基本原理是:读卡器发射特定频率的无线电波,当电子标签进入有效工作区域时,产生感应电流,从而获得能量被激活,并向读卡器发送自身编码等信息,读卡器接收并解码后,将信息传送给后台系统进行处理。 常见应用包括:乘坐火车时的身份证检票,物流领域的货物追踪管理,图书馆的图书借还管理,超市的商品结算等。 在利用射频识别技术开展实践时,能够了解物与物之间近距离通信的过程。例如在物流中,货物上的电子标签与读卡器之间通过无线电波进行信息交互,实现对货物的实时监控和管理。 RFID 系统的工作流程大致为:读卡器发射无线电波,激活电子标签,电子标签向读卡器发送信息,读卡器接收并解码信息后传送给后台系统。
2024-10-21
了解 AI 视频制作的基本概念和常见工具
AI 视频制作的基本概念: 将小说或其他创意内容通过一系列步骤转化为视频,通常包括文本分析、角色与场景生成、视频编辑与合成等环节。 常见工具及网址: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可基于文本描述生成图像。网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):用于创建小说中的场景和角色图像的 AI 图像生成工具。网址:https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,能生成图像和设计模板。网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址:https://pika.art/waitlist 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址:https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址:https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 制作 AI 短片的故事来源和剧本写作: 1. 故事来源: 原创(直接经验):自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。 改编(间接经验):经典 IP、名著改编、新闻改编、二创等。 2. 剧本写作: 编剧是有一定门槛的手艺,不能单纯套剧作理论和模板,要多写多实践,再结合看书总结经验。 对于短片创作,可从自身或朋友的经历改编入手,或者对触动自己的短篇故事进行改编。 多与他人讨论故事,有助于修改和进步。 AI 春晚的制作分工: 1. 制片人AJ:负责影片的制作管理,包括团队组建、日程安排、信息收集、资料整理、各处岗位工作缺失时及时补上等。 2. 图像创意??:负责用 AI 生成富有想象力的角色和场景等所有出现在视频中的画面,并为每个角色赋予人物小传。 3. 视频制作??:将做好的角色场景等图像素材进行 AI 图生文的工作,需要擅长运营工具的笔刷等控制工具,更好的契合剧本。 4. 编剧?:负责撰写剧本,包括故事情节、角色串联、人物台词等。 5. 配音和配乐?:涉及背景音乐、音效、角色配音、声音克隆,用各种声音类 AI 工具捏出来。 6. 剪辑师?:负责把后期剪辑,包括镜头选择、节奏控制和音效配合。 AI 春晚团队高效协作的方法: AI 的创造速度快,每个分工职责中有擅长的共创同学,人员分工明确,形成了高效的 SOP,从而可以快速产出。
2024-10-21
AI 圆桌论坛,讨论者是通信公司技术专家,数字业务专家,初创企业智慧城市专家,听众是对AI了解相对一般的观众,可以讨论哪些话题
以下是一些适合在您所描述的 AI 圆桌论坛中讨论的话题: 1. AI 在通信领域的应用与挑战,例如如何提升通信网络的智能化、优化频谱资源分配等。 2. 数字业务中 AI 的创新应用和潜在风险,比如个性化推荐系统的优化、数据隐私保护等。 3. 初创企业在智慧城市建设中利用 AI 的机遇和困难,像是如何获取数据资源、应对技术人才短缺等。 4. 探讨具身智能在不同领域的发展前景,如机器人、教育等。 5. 大模型如何为具身智能带来变革,以及相关的技术突破和应用案例。 6. 分析 AI 对传统行业的冲击与重塑,以及如何应对这种变化。 7. 研究 AI 在教育领域的创新模式,如个性化学习、智能辅导等。 8. 讨论 AI 技术的监管政策和伦理道德问题。 9. 分享在不同场景下(如出海业务、创新教育等)AI 的应用经验和成果。 10. 展望 AI 未来的发展趋势及其对社会经济的影响。
2024-10-20
我想针对一个自己完全不了解的行业做一份技术和市场调研,请问哪个AI工具可以满足我的要求。
以下是利用 AI 工具针对一个完全不了解的行业做技术和市场调研的方法: 1. 工具选择:可以使用 Kimi(https://kimi.moonshot.cn/),有条件的推荐使用 ChatGPT4o 等智能大模型,输出质量会更好。 2. 操作步骤: 让 AI 阅读学习:一篇您觉得优秀的行业调研报告,总结文中的方法论,输出一份“行业调研报告”的研究方法和操作框架。 问 AI:文章在收集行业数据时,用了哪些一手数据和二手数据?推荐一些靠谱的行业资料收集网站。 要求 AI:您想参考以上内容,写一份“XXX 行业调研报告”。让其作为“行业调研报告撰写专家”,帮您推荐 10 个“XXX 行业“信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号,然后输出一份“XXX 行业调研报告”框架。 要求 AI:针对以上“XXX 行业调研报告”框架,丰富每一章节内容,每章内容字数大于 200 字。 以上 4 个步骤后,AI 会帮您写一个“XXX 行业调研报告”的初稿。接下来就可以根据您的需求,让 AI 进一步完善每一个章节的内容。然后结合自己的独特经验和知识,对文章内容进行润色和调整。 3. 注意事项:“有深度”这个事情,可以有两个路径: 自己对行业比较了解,整理深度洞察和见解。 一步一步深度咨询 AI,借助 AI 的海量知识,一边学习、一边研究、一边洞察总结。(通过借助 AI,可以加速我们的学习和研究能力) 操作示例:获取“kimi 对话原文”链接: 。欢迎与 JessieZTalk 交流,在 AIGC 的路上共同进步!
2024-10-16
想要了解AI的基础知识
以下是关于 AI 基础知识的介绍: 一、AI 背景知识 1. 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习:简介强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 2. 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 2. 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习建议 1. 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,您可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。
2024-10-15
具身智能在制造行业的应用场景有哪些
具身智能在制造行业的应用场景主要包括以下方面: 1. 预测性维护:通过具身智能,能够预测机器故障,避免工厂停机,保障生产的连续性。 2. 质量控制:检测产品缺陷,提升产品质量,减少次品率。 3. 供应链管理:优化供应链,提高效率,降低成本。 4. 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 具身智能是人工智能领域的一个子领域,强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。它的核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态,如机器人的机械结构,也可以是虚拟形态。具身智能的研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。 在机器人发展历程中,第一代机器人是示教再现型,没有感知和思考能力,按预设程序重复动作,目前仍常见于汽车制造业等工业生产线。之后出现了有感觉的机器人,能获取周围环境和相关对象的信息。例如,日本早稻田大学研发的人形智能机器人 WABOT1 包含肢体控制系统、视觉系统和对话系统,后续还有不断的更新和发展。
2024-10-22
从事AI行业,未来好找工作吗
从事 AI 行业,未来相对来说好找工作。 短期内,AI 提示词工程师有较大需求,目前(2023 年 8 月)处于供不应求的状态,且需求会越来越多,主要因为 AI 与各种跨领域结合的可能性较大,而普通人难以利用其结合自身业务。但提示词不应作为一个长久稳定的独立岗位,而应成为每个人的一项技能。 在 AI 时代,技术专业人士需要发展 AI 难以替代的技能,如团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。技术就业市场将为能够融合技术智慧和人际交往能力的人提供机会。对于从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者,需要重新规划职业生涯,学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 学了 AI 有可能赚钱,人工智能领域有很多高薪工作,如数据科学家、机器学习工程师等,掌握 AI 技术可增加在金融、医疗、制造业等行业的就业机会和职业发展可能性。但能否赚钱取决于个人学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素,仅学会基础知识可能难以在竞争中脱颖而出,需要持续学习和实践。
2024-10-21
请问现在国内外AI都已实现什么功能?在金融行业都有什么应用?
目前国内外 AI 已经实现了众多功能,以下为您列举部分领域的应用: 1. 医疗保健: 医学影像分析:用于分析医学图像,辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发过程,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:分析患者数据,提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:识别和阻止欺诈行为,降低金融机构风险。 信用评估:评估借款人信用风险,帮助做出贷款决策。 投资分析:分析市场数据,辅助投资者做出明智投资决策。 客户服务:提供 24/7 客户服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输:暂未在您提供的知识库内容中提及。 在金融行业的具体应用包括: 1. 网易云音乐音乐人平台:利用 AI 技术为音乐创作者提供作品发布、推广、版权管理等服务。 2. 好好住 APP:利用 AI 技术根据用户的家居风格、需求和预算,推荐家居用品。 3. 东方财富网投资分析工具:利用 AI 技术分析金融市场数据,为投资者提供投资建议和决策支持。 4. 马蜂窝景点评价功能:利用 AI 技术对游客的评价进行分析和整理,为其他游客提供参考。 5. AI 摄影参数调整助手:一些摄影 APP 利用 AI 分析拍摄场景,自动调整相机参数。 6. AI 音乐情感分析平台:利用 AI 分析音乐的旋律、节奏、歌词等,判断音乐的情感倾向。 7. AI 家居智能照明系统:如小米智能照明系统利用 AI 和物联网技术,根据用户习惯和环境变化自动调整灯光亮度和颜色。 8. AI 金融风险预警平台:利用 AI 分析金融市场数据,提前预警可能出现的风险。 9. AI 旅游路线优化平台:马蜂窝根据用户的时间、预算、兴趣等因素,利用 AI 优化旅游路线。
2024-10-21
如果我需要撰写一个以“AI对音乐行业就业岗位的影响”为主题的约3000字的科普类文章,我应该优先关注WaytoAGI 知识库中的哪些内容?
很抱歉,目前“通往 AGI 之路”知识库中没有与“AI 对音乐行业就业岗位的影响”相关的直接内容。但您可以从以下几个方面入手来撰写这篇文章: 1. 了解 AI 在音乐创作、制作、表演等方面的应用现状和发展趋势。 2. 研究 AI 技术如何改变音乐的生产流程和效率。 3. 分析 AI 对音乐创作者、演奏者、制作人等不同岗位的具体影响,包括可能的岗位替代和新岗位的产生。 4. 探讨 AI 带来的音乐版权和知识产权问题,以及对相关法律和政策的影响。 5. 关注音乐消费者对 AI 参与音乐创作和表演的接受程度和需求变化。
2024-10-19
我的app应用想要对接大语言模型,结合APP用户自身的数据,实现更精准的对话,是否有行业比较成功的案例可以借鉴
以下是一些在 APP 应用对接大语言模型方面比较成功的案例,可供您借鉴: 1. Poe: 由 Quora 开发,有 APP 版本,支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型,同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异,适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短的回答,并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复,配合 Poe 中的提问引导,非常适合在查阅资料时使用。 支持分享用户和模型的对话内容,但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址: Poe 中的提问引导真的能够启发到用户,midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Perplexity.ai: 本质是个可联网的搜索引擎,完全免费,支持网页版、APP(目前支持 iOS,安卓即将推出)、Chrome 插件。 网页版能力全面,能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。 很多 Chat GPT 中调用插件才能解决的事情(联网查询、旅行、住宿、商品推荐)靠 Perplexity 就可以解决。 能给出信息来源网址,并根据搜索内容给出继续对话的问题建议。 最新推出的 Copilot 能力支持根据搜索内容进行信息补充,每 4h 内使用 5 次,调用 GPT4。 支持分享聊天内容到多渠道。 首页推荐当下流行的新闻、搜索内容。 支持筛选 Academic(包含不同领域的学术研究论文)、Wolfram|Alpha(包含数学、科学、经济学、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库)、Wikipedia(维基百科)、Youtube、Reddit(娱乐、社交和新闻网站)、News 进行搜索。 Chrome 插件可针对当前页面给出即时摘要。 访问地址:
2024-10-18
AI和软件测试行业的实践想法
目前知识库中暂时没有关于 AI 和软件测试行业实践想法的相关内容。但一般来说,在软件测试行业中应用 AI 可以考虑以下几个方面: 1. 利用机器学习算法进行测试用例的自动生成和优化,提高测试覆盖度和效率。 2. 运用自然语言处理技术对测试需求和文档进行分析,提取关键信息,辅助测试计划的制定。 3. 通过 AI 模型对软件的历史缺陷数据进行学习,预测可能出现的新缺陷类型和位置。 4. 借助图像识别和语音识别等技术,实现对软件界面和交互的自动化测试。 您可以根据实际情况和具体需求,进一步探索和创新 AI 在软件测试行业中的应用。
2024-10-18