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如何利用AI赚钱

回答

利用 AI 赚钱的方式有多种，但并非对所有人都能轻易实现。以下为您详细介绍：

  • 从 GPTs/GLMs 来看，虽然其上线引发了关于赚钱的讨论，但能通过其赚钱的只是少数。作为目前最大的第三方 GPTs 商店，BeBeGPTs 收录了大量数据，即便存在数据收录不完整和少量错误，结果仍显示通过其赚钱并非普遍情况。
  • 大型语言模型在数学计算方面存在不足，有时会算错小学数学题，因其主要基于语言理解和生成，而非专门的数学计算设计。
  • 学习 AI 有可能赚钱，例如在数据科学家、机器学习工程师等岗位工作获得不错收入，AI 技术在金融、医疗、制造业等行业的应用也增加了就业和职业发展机会。但能否赚钱还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，仅掌握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。
  • 生成式 AI 在艺术创作方面表现出色，内容创作是其第一个主流用例，如 Lensa 应用。生成式 AI 产品服务于多种用例，从消费者娱乐创作到创作者或个体创业者通过内容盈利，且已在多种媒介中推出相关工具。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

从GPTs/GLMs如何赚钱谈起：AI应用的曙光在哪？

[title]从GPTs/GLMs如何赚钱谈起：AI应用的曙光在哪？恭喜智谱！不管GPTs还是GLMs的上线，民间讨论最多的莫过于“能不能赚钱？”“怎麽赚钱”。所以GPTs/GLMs到底能不能帮我们（创作者）赚到钱？我的答案可能会让大多数人失望：能，但大多数人不能。为什么不能？答案我会在下面的文章中慢慢给出。今天这篇文章，不聊高大上的东西，也不聊深奥的技术，从最俗气的角度“钱”出发，以一个AI产品经理的角色复盘2023年的所见所闻所感来聊聊AI赚钱（应用落地）这件事情。先来看一组数据，作为目前最大的第三方GPTs商店，BeBeGPTs收录了10W+的GPTs数据（官方300W+）。我们来简单拉一下数据。这一组数据是从bebegpts已经整理过的数据库里直接拉出来的，那些没有整理的数据不在其中。数据按照GPTs的实际对话次数做了一个分组排序，即使我们没办法收录到所有的GPTs，在收集数据的过程中也会存在少量错误数据，但结果其实还是很明显的。

十七问解读生成式人工智能

大型语言模型有时候会算错小学数学题，因为它们主要是基于语言理解和生成，而不是专门设计来进行数学计算的。语言模型是通过大量的文本数据进行训练的，这些数据主要是自然语言，而不是数学公式和计算。因此，语言模型在处理数学问题时，更多地依赖于模式识别和文本生成，而不是实际的数学计算。这就导致它们在处理一些简单的数学问题时，可能会出现错误。[heading1]问题十七、学了AI就能赚钱吗？[content]学了AI有可能赚钱，但不一定保证每个人都能赚到钱。人工智能领域确实有很多高薪工作，比如数据科学家、机器学习工程师等。学会了AI技术，可以在这些岗位上找到工作，获得不错的收入。此外，AI技术在各行各业都有应用，比如金融、医疗、制造业等，掌握AI技能可以增加就业机会和职业发展的可能性。然而，是否能赚钱还取决于很多因素，比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。一人前行有时跑的很快，但一群人前行，会走的很远。欢迎你加入我们的社区，共同学习，共同进步。[heading1]

生成式 AI：下一个消费者平台

[title]生成式AI：下一个消费者平台[heading3]艺术创作生成式AI使我们能够将想象变为现实——做得好时，这简直像魔法一样。内容创作一直是生成式AI的第一个主流用例，正如我们在[Lensa](https://apps.apple.com/us/app/lensa-ai-photo-video-editor/id1436732536)所看到的那样。还记得你的社交媒体信息流曾被描绘成超级英雄、宇航员和动漫角色的朋友的照片淹没的时候吗？肖像画只是开始。生成式AI产品将服务于各种用例，从消费者“仅为了娱乐”地创造内容，到创作者或个体创业者通过内容实现盈利。我们已经看到生成式AI工具几乎在每一种媒介中推出：

其他人在问
什么是AIGC
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。其具体应用包括： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC、UGC 和 PGC 都是内容生成的不同方式，主要区别在于内容的创作者和生成方式： 1. AIGC 由人工智能生成内容，优势在于可以快速、大规模地生成内容，适用于需要大量内容的场景，如自动化新闻、广告创作等。 2. UGC 由用户生成内容，优势在于内容丰富多样，能够反映用户的真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。 3. PGC 由专业人士或机构生成内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 能进行 AIGC 的产品项目众多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 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。 3. 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。 SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model; LDM）。SD 的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。我们可以通过一系列的工具搭建准备，使用 SD 进行想要的图片 AIGC。
2024-10-24
有什么生成海报或者图生图的AI应用工具
以下是一些生成海报或者图生图的 AI 应用工具： 用于工作中出图的有：Labzen、龙飞等。 用于电商应用出图的有：薄荷、刘燕兰等。 用于广告出图的有：朱鹏等。 以下是一些推荐的 AI 海报生成工具： Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 是一个受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案。 VistaCreate：https://create.vista.com/ 是简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 以下是一些好用的图生图产品： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感，丰富创作过程。 Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果超级好。 需要注意的是，这些 AI 模型可能存在一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-24
成为天工AI主理人可以赚钱么
天工 AI 主理人能否赚钱取决于多种因素。例如，作为主理人，如果能够深刻理解 AI 技术的巨大潜力，并将其应用于企业运营，帮助企业完成数字化转型、优化运营效率，或者协助个人利用 AI 重构知识体系、实现个人成长，那么有可能通过提供相关服务获得收益。但具体的盈利情况还会受到市场需求、自身能力和资源、竞争状况等多种因素的综合影响。
2024-10-24
天工AI主理人是做什么的
天工 AI 主理人的职责包括但不限于以下方面： 作为独立博客 IAIUSE 主理人，深刻理解 AI 技术的巨大潜力，将前沿技术应用于企业运营，助力企业完成数字化转型并优化运营效率。 协助个人利用 AI 重构知识体系，促进个人成长，帮助个人在 AI 时代轻松前行，让更多人因 AI 而强大。 具备央企架构师、外企咨询顾问、互联网产品经理等相关经验和背景。
2024-10-24
AI在医疗领域有哪些应用？
AI 在医疗领域的应用十分广泛，主要包括以下几个方面： 1. 医学影像分析：可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：能够加速药物研发过程，比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术：用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 5. 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。 6. 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，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。 7. 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。 8. 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。 9. 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。 10. 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。 11. 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。 此外，AI 在医疗健康生物制药的研究中也发挥着重要作用，例如： 1. 提前三年诊断胰腺癌。 2. 发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 3. 帮助抗衰老，筛查高效的药物候选物。 4. 寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 5. 早期诊断帕金森。
2024-10-24
AI在医疗领域有哪些应用？
AI 在医疗领域的应用十分广泛，主要包括以下几个方面： 1. 医学影像分析：能够用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：可加速药物研发过程，比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术：用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 5. 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。 6. 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，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。 7. 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。 8. 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。 9. 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。 10. 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。 11. 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。 此外，AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等的研究应用中也起着重要作用，例如： 1. 提前三年诊断胰腺癌。 2. 发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 3. 帮助抗衰老，筛查高效的药物候选物。 4. 寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 5. 早期诊断帕金森。
2024-10-24
如何利用ai在小红书或抖音上赚钱
以下是一些利用 AI 在小红书或抖音上赚钱的方式： 1. 电商方面： 小红书 AI 绘画变现： 用 AI 制作服装，如 AI 小绿裙，单价 239 卖了 1160 多份，加起来几个月一共卖了 27 万。可使用 sd、mj 或 mewxai、幻火等工具制作，前者上手有难度但可控性强，后者较简单。 用 AI 定制萌娃的头像，单价 19.9，卖了 2675 份，加起来有 5 万。适合执行力强的人，做不完还可把单子转给别人抽成。 2. 案例参考： AI+电商场景，如带货本地生活，AI 数字人上岗，一个月多赚 3 万。 婴儿的四维彩超 AI 预测，通过 AI 工具提前把宝宝的四维彩超还原出现实中模样进行变现。 3. 100 个 AI 应用中的相关示例： 小红书穿搭推荐：根据用户身材和风格提供穿搭建议。 文案狗：根据关键词生成创意广告文案。 希望以上内容对您有所帮助。
2024-10-23
找一些关于 AI 帮助赚钱的案例
以下是一些关于 AI 帮助赚钱的案例： 在艺术创作方面，生成式 AI 使得内容创作成为可能，如 Lensa 应用，人们可以通过创作肖像画等内容实现盈利。 对于创作者或个体创业者，生成式 AI 产品可服务于各种用例，从消费者“仅为了娱乐”地创造内容，到通过内容实现盈利。 关于 GPTs/GLMs 能否赚钱，虽然能，但大多数人难以做到。以 BeBeGPTs 为例，其收录了大量 GPTs 数据，通过对相关数据的分析可以探讨 AI 赚钱（应用落地）的情况。
2024-10-17
怎么通过ai赚钱
以下是关于如何通过 AI 赚钱的一些分析和建议： 首先，GPTs/GLMs 能帮助创作者赚钱，但大多数人难以实现。从最实际的“钱”的角度，以 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来探讨 AI 赚钱（应用落地）这件事。比如，作为目前最大的第三方 GPTs 商店，BeBeGPTs 收录了大量数据，通过对这些数据的分析能得出一些结论。 在生成式 AI 方面，艺术创作是一个主流用例。像 Lensa 这样的应用，肖像画只是开始，生成式 AI 产品将服务于各种用例，包括消费者“仅为了娱乐”地创造内容，以及创作者或个体创业者通过内容实现盈利。生成式 AI 工具几乎在每一种媒介中都有推出。 另外，大型语言模型虽然厉害，但有时会算错小学数学题，因为它们主要基于语言理解和生成，而非专门的数学计算。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 技术可增加就业机会和职业发展可能。但能否赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素，持续学习和实践很重要。 总之，通过 AI 赚钱并非易事，需要综合考虑多方面因素，并不断提升自身能力和对市场的把握。
2024-10-15
如何用ai赚钱
以下是关于如何用 AI 赚钱的一些分析和观点： 首先，对于 GPTs/GLMs 能否帮助创作者赚钱，答案是能，但大多数人不能。以一个 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感，从最俗气的角度“钱”出发来聊 AI 赚钱（应用落地）这件事情。目前最大的第三方 GPTs 商店 BeBeGPTs 收录了 10W+的 GPTs 数据（官方 300W+），即使数据可能存在少量错误和不完整，但结果仍有一定的参考性。 其次，大型语言模型在处理小学数学题时可能会出错，因为它们主要基于语言理解和生成，并非专门设计用于数学计算。通过大量文本数据训练的语言模型，在处理数学问题时更多依赖模式识别和文本生成，而非实际数学计算。 再者，学了 AI 有可能赚钱，但不保证每个人都能赚到。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，学会 AI 技术可在这些岗位就业获得不错收入。AI 技术在各行业都有应用，掌握 AI 技能能增加就业机会和职业发展可能性。然而，能否赚钱还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，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。 另外，生成式 AI 在艺术创作方面表现出色，使想象变为现实。内容创作是其第一个主流用例，如在 Lensa 所看到的。肖像画只是开始，生成式 AI 产品将服务于各种用例，从消费者“仅为了娱乐”地创造内容，到创作者或个体创业者通过内容实现盈利。生成式 AI 工具已在几乎每一种媒介中推出。
2024-10-11
普通人如何参与人工智能赚钱
普通人参与人工智能赚钱可以从以下几个方面考虑： 1. 学习 AI 技术：掌握如数据科学家、机器学习工程师等相关岗位所需的技能，从而在这些高薪岗位上找到工作获得收入。AI 技术在金融、医疗、制造业等各行各业都有应用，掌握相关技能能增加就业机会和职业发展可能性。 2. 利用 AI 应用：例如参与 GPTs/GLMs 相关的活动，但需要注意的是，能通过此类方式赚钱的只是少数人。 3. 关注职业变迁：在 AI 发展可能导致部分工作机会变化的情况下，政府可能会通过税收平衡差异，例如全民基本收入（Universal basic income UBI）等方式，这也可能带来一些潜在的机会。 然而，是否能通过 AI 赚钱取决于很多因素，比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。
2024-10-10
怎么利用AI做互动短剧
利用 AI 做互动短剧可以参考以下步骤： 1. 确定故事： 原创（直接经验）：基于您或您周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。 改编（间接经验）：对经典 IP、名著、新闻进行改编或二创。 2. 剧本写作： 编剧有一定门槛，不能仅套剧作理论和模板，要多写多实践，再结合看书总结经验，循环提升。 对于短片创作，因篇幅小、情节和角色相对简单，可从自身或朋友经历改编入手，或对触动您的短篇故事进行改编。 多与他人讨论故事，听取感受，促进修改和进步。 3. AI 视频生成： 例如使用 Pika、Pixverse、Runway、SVD 四大 AI 视频工具，需注意 AI 视频可能需要大量抽卡才有合适画面。 如生成科幻片、战争片、奇幻片等不同类型的视频，可参考相关的画面描述示例。 4. 结合活动形式： 像“AI+即兴戏剧”这类活动，现场和陌生人组队，选题即兴创作短剧，同时利用 AI 制作剧情、海报甚至 BGM，充分发挥人与人的互动和 AI 的实时创作能力。
2024-10-22
如何利用AI生成智能财税平台
利用 AI 生成智能财税平台可以从以下几个方面考虑： 1. 预测方面：生成式 AI 能够帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化。还能发现模式，从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，例如考虑宏观经济因素，并建议如何适应模型以支持公司决策。 2. 报告方面：生成式 AI 可以自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中，如董事会材料、投资者报告、周报表等。 3. 会计和税务方面：会计和税务团队在咨询规则和应用方面需要花费时间，生成式 AI 可以帮助综合、总结，并就税法和潜在扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款方面：生成式 AI 能够帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 但需要注意的是，生成式 AI 在这方面的输出当前仍有局限性，特别是在需要判断或精确答案的领域，常常是财务团队所需的。生成式 AI 模型在计算方面持续改进，但目前尚不能完全依赖其准确性，或者至少需要人工审查。 在利用生成式 AI 构建智能财税平台时，还面临一些挑战： 1. 使用金融数据训练 LLMs：LLMs 目前是在互联网上训练的，金融服务用例需要使用特定于用例的金融数据来微调模型。新进入者可能会先使用公开的公司财务数据、监管文件等公开金融数据优化模型，然后使用自己收集的数据。现有参与者如银行或大型金融服务平台可利用现有专有数据，但可能过于保守，这给了新进入者竞争优势。 2. 模型输出准确性：金融问题的答案可能对个人、公司和社会产生重大影响，新的 AI 模型需要尽可能准确，不能产生幻觉或编造错误但自信的答案，尤其是关于个人税收或财务状况等关键问题。一开始，人类常作为 AI 生成答案的最终验证环节。 原文地址：https://a16z.com/2023/04/19/financialserviceswillembracegenerativeaifasterthanyouthink/ 原文作者：Angela Strange, Anish Acharya, Sumeet Singh, Alex Rampell, Marc Andrusko, Joe Schmidt, David Haber, Seema Amble 发表时间：2023 年 4 月 19 日 译者：通往 AGI 之路
2024-10-21
科学问题二：XXX（小标题） 问题挑战：如何通过构建合理的先验知识或模型假设，刻画出数据中的可变性？如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现？ XXX XXX（问题挑战一的方法） XXX）问题挑战二的方法） 请将XXX补充完整，重点在预测，如何刻画和利用数据分布的“变化性”
以下是为您补充完整的内容： 对于如何通过构建合理的先验知识或模型假设，刻画出数据中的可变性，以及如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现，我们可以参考以下方法： 在准备 LLM 数据方面，对于制作 LLM 微调数据集，首先获取文本格式非结构式和网络式结构式的数据。对于 QA 数据集，主要依靠已有的大语言模型生成，根据不同文本设定不同的提示词以获取尽可能多且信息量丰富的 QA。先对文件中的文本进行切割，将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里，然后设定提示词模板。例如对于公司产品手册，模板可以是：“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本，你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案。你想出的问题可以被用来测试公司内部 xxx 职员的专业能力。你想出的问题可以是使用公司产品的用户会想到的问题。你想出的问题和答案必须和所给文本相关。你回答得答案必须可以让使用产品的用户理解。当你想出问题和答案后，你必须用以下格式回复：```
2024-10-21
. 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
如何更好的利用WaytoAGI 网站？
WaytoAGI 网站具有以下功能，有助于您更好地利用它： 1. 和 AI 知识库对话：您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站：集合了精选的 AI 网站，您可按需求找到适合自己的工具。 3. AI 提示词：集合了精选的提示词，能够复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选：每天将知识库的精华内容呈现给大家。 总之，WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互独立又有关联，希望成为您学习 AI 路上的好助手。 “通往 AGI 之路”（WaytoAGI）是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，具有以下特点： 1. 提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，帮助用户有效地获取 AI 知识，提高自身能力。 2. 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设，提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 3. 定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 其品牌 VI（视觉识别）具有以下特点： 1. 颜色：选择彩虹色作为主要的配色方案，代表多样性、包容性和创新，象征着人工智能领域的无限可能和多维视角。 2. 图案：品牌的标志性图案是一只鹿，与“路”谐音，象征着通往 AGI 未来的道路，鹿的形象优雅而智慧，寓意在追求 AGI 过程中的品味与睿智。 3. 字体设计：选择简洁现代的非衬线字体，这种字体风格简约而现代，易于阅读，强调了信息传达的清晰度和直接性。 “通往 AGI 之路”是一个充满活力、敢于创新、追求科技美感的品牌。其 VI 不仅仅是视觉上的呈现，更是对 AGI 探索路上多元思维和创新追求的体现。
2024-10-18