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AI在建筑设计章的应用有哪些

Answer

AI 在建筑设计中的应用包括以下方面:

  1. 构想建筑外观和内部布局:帮助设计师在早期阶段获得更多创意和灵感。
  2. 审核规划平面图:
    • HD-AidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型,软件 UI 和设计成果颜值在线。
    • Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有探索,能根据输入需求自动生成户型图。
    • ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期可引入标准和规范约束设计结果。
    • Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,能将建筑全寿命周期内的信息集成,实现数据汇总与管理。

需要注意的是,每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。

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References

如何学习AI绘画,快来体验《AI绘画助手》

AI绘画是指利用人工智能技术,通过算法和模型让计算机生成具有一定艺术效果的图像。在早期,AI绘画的成果较为简单和粗糙。但随着技术的不断进步,尤其是深度学习算法的应用,如卷积神经网络等,使得AI绘画能够生成更加复杂、逼真和富有创意的图像。如今,AI绘画已经涵盖了各种风格和题材,从写实到抽象,从风景到人物。并且,AI绘画在与人类艺术家的互动和融合中不断创新,为艺术创作带来了新的可能性和挑战。[heading2]场景应用[content]广告设计:可快速生成各种创意概念图,为广告策划提供灵感和初稿。游戏开发:用于创建游戏场景、角色形象等,提高开发效率。影视制作:辅助生成特效场景、概念设计等。建筑设计:帮助设计师构想建筑外观和内部布局。[heading1]欢迎体验[content]AI绘画助手:[AI绘画助手-扣子AI Bot(coze.cn)](https://www.coze.cn/store/bot/7387381204275904521?panel=1&bid=6d1aji2c86g1m)BotID:7387390303403671587

问: 有没有能够帮助建筑设计师审核规划平面图的AI工具

[title]问:有没有能够帮助建筑设计师审核规划平面图的AI工具有一些AI工具可以帮助建筑设计师审核规划平面图,以下是一些例子:1.HD-AidMaster:这是一款云端工具,建筑师可以在平台上使用主流的AIGC功能,进行有趣的集卡式方案创作。它在建筑设计、室内设计和景观设计三个领域都有很惊艳的表现。平台搭载了自主训练的建筑大模型ArchiMaster,作为一家建筑设计院开发出的成果,无论是软件的UI还是建筑设计的成果,颜值都很在线。2.Maket.ai:这款软件主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面做出了AI技术的探索。设计师只要预先输入不同房间的面积需求和周边土地约束,软件就能自动生成几个户型图,点击可以查看详细的设计结果。3.ARCHITEChTURES:这是一个AI驱动的三维建筑设计软件,给设计师提供了一种全新的设计模式。在住宅设计的早期阶段,ARCHITEChTURES可以引入相关的标准和规范,用于约束AI生成的设计结果,比如净面积要求、房间大小要求、净高要求等,保证设计的合规性。4.Fast AI人工智能审图平台:这个平台从住宅设计图的构件开始,形成一套集“自动导入设计图”、“自动区域划分、构件识别、强条审查”、“自动导出结果”于一体的全自动智能审图流程,同时为建筑信息自动建模打下基础,最终将规划设计、施工、运维管理等建筑全寿命周期内的所有信息集成在一起,实现数据的汇总与管理。以上工具都可以帮助建筑设计师在设计过程中提高效率,减少错误,并提供更多的设计可能性。但是,每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

问:哪个AI工具可以画逻辑视图、功能视图、部署视图

[title]问:哪个AI工具可以画逻辑视图、功能视图、部署视图请注意,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但它们不都是基于AI的。AI在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,你应该考虑你的具体需求,比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

Others are asking
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师,但是对AI还没有系统化了解过,请问我该如何开始?如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发?
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议: 一、了解 AI 基本概念 首先,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。同时,浏览入门文章,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、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。您还可以通过在线教育平台(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。 三、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。我建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、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。 五、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。 如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 此外,以证件照为例,Code AI 应用开发教学中,智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强,目前适用于小场景和产品的第一个版本,复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时,要学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17
即梦ai里,关于智能画布中的参考图的具体作用
在即梦 AI 中,智能画布中的参考图具有以下重要作用: 1. 实现多种商业创意设计:只需上传一张参考图,就能快速生成多种创意设计,例如模特图的变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势;产品图的材质和背景改变;电商海报的背景、元素更改等。 2. 提升设计的灵活性和可塑性:在奶茶宣传图的制作中,参考图在制作步骤中发挥了关键作用,如在第 1 步找参考图,为后续的生成和融合等操作提供基础。 基础操作包括: 1. 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 。 2. 选择图片生成。 3. 选择导入参考图(上传一张参考图,点击智能参考)。 相关案例: 1. 模特图自由定制:通过智能参考,轻松实现模特图的多种变化。 2. 产品图随心变化:可以改变产品材质和画面背景。 3. 电商海报一键搞定:支持随意更改背景、元素,适应不同营销主题。 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/sD0RFMqnFZ6Bj9ZcyFuZNA
2025-02-17
即梦ai里,关于智能画布中的参考图的具体作用
在即梦 AI 中,智能画布中的参考图具有以下重要作用: 1. 实现多种商业创意设计:只需上传一张参考图,就能快速生成多种创意设计,例如模特图的变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势;产品图的材质和背景改变;电商海报的背景、元素更改等。 2. 提升设计的灵活性和可塑性:在奶茶宣传图的制作中,参考图在制作步骤中发挥了关键作用,如在第 1 步找参考图,为后续的生成和融合等操作提供基础。 基础操作包括: 1. 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 。 2. 选择图片生成。 3. 选择导入参考图(上传一张参考图,点击智能参考)。 相关案例: 1. 模特图自由定制:通过智能参考,轻松实现模特图的多种变化。 2. 产品图随心变化:可以改变产品材质和画面背景。 3. 电商海报一键搞定:支持随意更改背景、元素,适应不同营销主题。 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/sD0RFMqnFZ6Bj9ZcyFuZNA
2025-02-17
国内有什么免费好用的文字转图片AI吗?
目前国内免费好用的文字转图片 AI 工具包括: 1. DALL·E:由 OpenAI 推出,可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion:开源的文生图工具,能生成高质量图片,支持多种模型和算法。 3. MidJourney:因高质量的图像生成效果和友好的用户界面而受欢迎,在创意设计人群中流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104 )查看更多相关工具。但需注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
小红书与AI的结合
以下是关于小红书与 AI 结合的相关内容: 汉青老师曾分享,生成式 AI 的内容与传统社交媒体内容共存,如小红书、抖音、微信等。短期内可能因新鲜感获流量红利,长期人们仍在意高质量内容。我们掌握了多种先进工具,但应慢下节奏感受真实世界和身边普通人。目前还没想好具体如何与 AI 结合。 有朋友的朋友圈题材提到:同一条街道上,年轻女孩在街上,孤独老人在围墙里;一张照片传递了两种稳固关系和一种爱意;有人认为电商快递外卖的优势是劳动力,图中女孩的状态令人垂头丧气。 还有作者将 AI 与大理石这一古典媒介结合,认为当历史厚重与科技轻盈相遇会激发艺术可能。 此外,2024 年 11 月 30 日举办的 Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场活动中,介绍了扣子平台最新公测的各项能力。活动旨在推动 AI 技术在大消费领域的应用与创新,为内容生产者寻求更多变现可能。获奖作品如“买买买!产品买点提炼神器强化版”专注于市场营销领域,能提炼卖点、生成营销文案等。
2025-02-17
中小学AI教育场景 生成式 全息
以下是关于中小学 AI 教育场景生成式的相关内容: 北京市新英才学校在中小学 AI 教育方面进行了积极探索。跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游,英语老师在 AIGC 帮助下备课和授课,生物和信息科技老师合作带着学生训练 AI 模型以识别植物。数字与科学中心 EdTech 跨学科小组组长魏一然深入参与其中。 在英语课上,对于初中以上学生,一开始更多是老师带着使用 AIGC 工具,由学生提出 prompt,老师引导。例如在研究学校食堂食物浪费问题时,老师带着学生与 ChatGPT 对话获取信息,还让 ChatGPT 生成单词解释和例句,加工生词生成题目、游戏或文章帮助学生复习单词。在社交媒体的英语辩论课上,尝试让学生自主使用 AIGC 工具做辩论准备。 教育科技长期以来在有效性和规模之间权衡,而有了 AI 这种状况不再存在。现在可以大规模部署个性化学习计划,为每个用户提供“口袋里的老师”。像 Speak、Quazel、Lingostar 已在做实时交流并给予反馈的语言教学。Photomath、Mathly 指导学生解决数学问题,PeopleAI、Historical Figures 通过模拟与杰出人物聊天教授历史。学生在作业中也利用 Grammarly、Orchard、Lex 等工具提升写作水平,处理其他形式内容的产品如 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。
2025-02-17
AI如何辅助做建筑设计
以下是一些能够辅助建筑设计的 AI 工具: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,建筑师能在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载了自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件的 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索,设计师输入房间面积需求和土地约束,软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,提供全新设计模式,在住宅设计早期能引入标准和规范约束 AI 生成的设计结果,保证设计合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,从住宅设计图构件开始,集自动导入、区域划分、构件识别、强条审查和自动导出结果于一体,为建筑信息自动建模打下基础,实现建筑全寿命周期内信息集成与管理。 每个工具都有特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2024-12-09
写一个关于AI面试B端软件的需求文档,里面核心功能包括AI面试功能、背调功能(比如线上、证明人、应聘者提供的材料)、简历筛选关键词功能(比如UI设计里面负责项目包括用户调研、原型设计、需求缝隙、高保真设计、切图)、提取简历证书项目功能(比如初级设计师、建筑设计师、一级建造师)。
以下是为您生成的关于 AI 面试 B 端软件的需求文档: 一、核心功能 1. AI 面试功能 用友大易 AI 面试产品:具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成解决方案、先进防作弊技术及严密数据安全保障,能完成面试、初筛并自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试:通过在线方式自动面试、评估,精准度高达 98%,面试效率比人工提升 5 倍以上,候选人到面率提升最高达 30%。 InterviewAI:在线平台提供面试职位相关问题及 AI 生成的推荐答案,候选人用设备麦克风回答,每个问题最多回答三次,会收到评估、建议和得分。 2. 背调功能 线上背调。 证明人背调。 对应聘者提供材料的背调。 3. 简历筛选关键词功能 UI 设计方面,负责项目包括用户调研、原型设计、需求缝隙、高保真设计、切图。 4. 提取简历证书项目功能 初级设计师。 建筑设计师。 一级建造师。 二、案例参考 1. HR 相关案例 HR:团队绩效管理,根据团队和个人绩效的往期数据,分析员工绩效排名,输出绩效考评和迭代改进建议。 HR:面试工具,作者开发使用 GPT4 技术的实时转录工具,帮助求职者在面试中生成完美回答。 2. 其他工作场景案例 销售:话术总结优缺点,涵盖产品特点、服务优势等方面。 销售:定制销售解决方案,涉及企业产品和服务内容等方面。 客服:定制客服话术,包含产品知识、使用方法等关键词库。 三、提示词工程师面试经验分享 某岗位面试一面完不到 2 个小时就通知二面,效率较高。 技术面:面试官直接给出同行美妆 GPT 案例,让判断实现方式,应试者提出 C 端优化方案及补充 B 端商业化方案后通过。 BOSS 面:了解学业情况、经历和意向,询问经典问题。
2024-12-02
建筑设计的AI工具
以下是一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,建筑师能在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载了自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索,设计师输入房间面积需求和土地约束,软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,为设计师提供全新设计模式,在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束 AI 生成的设计结果,保证设计合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台:从住宅设计图构件开始,形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内信息集成,实现数据汇总与管理。 每个工具都有特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。 以下是一些制作网站的 AI 工具: 1. Wix ADI:基于用户提供的信息自动生成定制化网站,提供多个设计选项和布局,集成了 SEO 工具和分析功能。 2. Bookmark:AIDA 通过询问用户几个简单问题快速生成网站,提供直观拖放编辑器和多种行业模板及自动化营销工具。 3. Firedrop:Sacha 是其 AI 设计助手,可根据用户指示创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid:Molly 是其 AI 设计助手,可自动调整网站设计和布局,基于内容和用户互动优化,支持多种内容类型。 以下是一些可以画逻辑视图、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,可拖放创建架构图。 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、功能视图和部署视图。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具一起使用,支持逻辑视图创建。 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,提供丰富模板创建各种视图。 6. draw.io:免费在线图表软件,支持创建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。
2024-11-01
如何用AI进行建筑设计
以下是关于如何用 AI 进行建筑设计的相关内容: 能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具: 1. HDAidMaster:云端工具,建筑师可使用主流 AIGC 功能进行集卡式方案创作,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索,能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期可引入标准和规范约束生成的设计结果,保证合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内的信息集成,实现数据汇总与管理。 使用 AI 进行室外设计的最佳实践: 1. 充分利用 AI 的创意生成能力,输入关键词生成多种创意方案,获取新颖灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能,利用 AR/VR 等技术在实际环境中模拟和评估设计方案。 3. 运用 AI 的分析和优化能力,对采光、动线、材料等方面进行优化,满足实际需求。 4. 借助 AI 的自动化设计功能,自动生成符合规范的平面图、立面图等,提高效率。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式,发挥各自优势,在各环节充分利用 AI 能力。 关于 AI 绘画: AI 绘画是利用人工智能技术通过算法和模型让计算机生成具有艺术效果的图像。早期成果简单粗糙,随着技术进步,特别是深度学习算法应用,能生成更复杂、逼真和富有创意的图像,涵盖各种风格和题材,并在与人类艺术家互动融合中不断创新。其在广告设计、游戏开发、影视制作、建筑设计等领域有广泛应用,如广告的创意概念图生成、游戏的场景和角色创建、影视的特效场景和概念设计辅助、建筑的外观和内部布局构想等。您可以体验《AI 绘画助手》: ,BotID:7387390303403671587
2024-11-01
AI在建筑设计中的应用
以下是关于 AI 在建筑设计中的应用的相关内容: 目前有一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具,例如: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,建筑师能在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,平台搭载的建筑大模型 ArchiMaster 由建筑设计院开发,软件的 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索,设计师输入房间面积需求和土地约束,软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES:这是一个 AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束 AI 生成的设计结果,保证设计合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台:从住宅设计图的构件开始,形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内的信息集成,实现数据汇总与管理。 每个工具都有特定的应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。 此外,AI 绘画是指利用人工智能技术通过算法和模型让计算机生成具有一定艺术效果的图像。早期成果简单粗糙,随着技术进步,尤其是深度学习算法的应用,如卷积神经网络等,能生成更复杂、逼真和富有创意的图像,涵盖各种风格和题材,在与人类艺术家的互动和融合中不断创新,为艺术创作带来新的可能性和挑战。其在广告设计、游戏开发、影视制作、建筑设计等领域都有应用,比如在建筑设计中能帮助设计师构想建筑外观和内部布局。 另外,还有一些其他的 AI 应用,如 AI 儿童安全座椅推荐系统、AI 汽车保养套餐推荐系统、AI 物流快递柜管理系统、AI 招聘面试模拟平台、AI 房地产装修设计平台等。
2024-10-29
找了好久也没找到,记得老师是建筑设计师,设计了在深圳大楼,做了有关于 stablediffution 的分享,你能帮我找到是哪个视频吗
以下是为您找到的相关视频信息: 1. 爆肝博主 ZHO 去年 10 月份发布的一系列围绕 Stable Diffusion 的系统整理视频,深入浅出地介绍了整个生态的发展和梳理,包括论文原理和应用技术等多方面内容,分了四集,一共 4 小时,超 5 万字。系列导览: 认识 Stable Diffusion、一周年回顾和 SD 生态圈三方面展开,形成基础认识。 从 AIGC 浪潮聚焦到扩散的系统梳理,从理论的角度理解扩散模型如何实现 0 到 1 的跨越。 将围绕 SD 展开从模型到生态的全面盘点,一起探究 SD 的创新与未来。 对各类 GUI 的盘点、聚焦 ComfyUI,从设计到实际操作做全面梳理。系列视频:b23.tv/NVRRqqQ 2. EP.3 IP Adapter 对话阿文,阿文老师介绍自己是发布会 PPT 设计师,2022 年 4 月开始关注 diffusion 领域,早期跟了很多工具的发布以及测评,比如 DallE 和 Stable Diffusion,一直尝试把 AI 工具用到平面工作流当中。
2024-10-09
有什么用于搭建页面的ai应用吗
以下是一些用于搭建页面的 AI 应用: 1. 韦恩:扣子“AI 应用”入门 选择桌面网页,进入界面编排页面。 左侧有组件、模板和结构,组件包括布局组件、展示组件、输入组件和 AI 组件等。 中间是页面布局,左侧组件拖入并通过右侧的属性面板、事件面板进行设置。 右侧是属性面板和事件面板,不同组件的事件种类不同。 模板部分有官方提供的参考模板,结构部分方便找到页面及相关组件。 2. Wix ADI 网址:https://www.wix.com/ 特点:基于用户提供的信息自动生成定制化网站,提供多个设计选项和布局,集成了 SEO 工具和分析功能。 3. Bookmark 网址:https://www.bookmark.com/ 特点:AIDA 通过询问用户几个简单问题快速生成网站,提供直观的拖放编辑器,包括多种行业模板和自动化营销工具。 4. Firedrop 网址:https://firedrop.ai/ 特点:Sacha 是 AI 设计助手,可根据用户指示创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 5. The Grid 网址:https://thegrid.io/ 特点:Molly 是 AI 设计助手,可自动调整网站设计和布局,基于内容和用户互动优化,支持多种内容类型。 此外,还有韦恩:扣子“AI 应用”进阶中提到的邮票收藏馆应用的搭建案例,包括业务背景与逻辑梳理、页面设计等方面。
2025-02-17
ai在学习领域应用
AI 在学习领域有广泛的应用,具体如下: 对于中学生: 1. 从编程语言入手学习:可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:例如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具,体验其应用场景。也可以探索面向中学生的教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识:了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术(如机器学习、深度学习等),以及其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目:参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注权威媒体和学者,了解最新进展,思考其对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 AI 的应用场景还包括: 1. 自动驾驶:用于开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。 2. 交通管理:优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。 3. 物流和配送:优化物流路线和配送计划,降低运输成本,包括无人机送货。 4. 教育:实现个性化学习,为每个学生提供定制化的学习体验。 5. 农业:分析农田数据,提高农作物的产量和质量。 6. 娱乐:开发虚拟现实和增强现实体验。 7. 能源:优化能源的使用,提高能源效率。 在教育领域的具体应用: 1. 个性化学习平台:如 Knewton 平台,通过集成算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。 2. 自动评估:如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,利用自然语言处理技术批改作文和开放性答案题,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具:如 Google 的 AI 教育工具 AutoML,创建定制学习内容,提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实和增强现实:如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生安全进行实验操作并获得即时反馈。
2025-02-17
有没有形容在ai应用中 数据很重要的图
在 AI 应用中,数据具有极其重要的地位,主要体现在以下几个方面: 1. 训练过程:计算机通过数据进行自我学习,每一层节点代表的含义由数据决定,数据的质量和偏差会直接影响 AI 学习结果。 2. 模型效果:高质量的数据如同精炼后的汽油,能极大提升模型效果。而国内中文互联网数据质量相对较低,获取高质量数据困难,存在“垃圾进,垃圾出”的问题。 3. 企业应用:企业应确保数据的多样性与真实性,进行数据审查和多源验证,避免历史偏见被放大。很多企业虽认识到数据重要,但数据梳理是漫长枯燥的过程。 4. 避免陷阱:要警惕数据陷阱和新的信息茧房,避免因数据问题导致决策失误。
2025-02-17
列出最近很火的10个AI应用
以下是最近很火的 10 个 AI 应用: 1. AI 游戏道具推荐系统:使用数据分析、机器学习技术,已有产品如游戏内商城推荐功能,市场规模达数亿美元,能根据玩家需求推荐游戏道具。 2. AI 天气预报分时服务:运用数据分析、机器学习技术,如彩云天气分时预报,市场规模数亿美元,提供精准的分时天气预报。 3. AI 医疗病历分析平台:采用数据分析、自然语言处理技术,像医渡云病历分析系统,市场规模数十亿美元,可分析医疗病历辅助诊断。 4. AI 会议发言总结工具:借助自然语言处理、机器学习技术,例如讯飞听见会议总结功能,市场规模数亿美元,能自动总结会议发言内容。 5. AI 书法作品临摹辅助工具:通过图像识别、数据分析技术,有书法临摹软件,市场规模数亿美元,帮助书法爱好者进行临摹。 6. AI 摄影参数调整助手:利用图像识别、数据分析技术,一些摄影 APP 有参数调整功能,市场规模数亿美元,可根据场景自动调整摄影参数。 7. AI 音乐情感分析平台:使用机器学习、音频处理技术,如音乐情感分析软件,市场规模数亿美元,能分析音乐的情感表达。 8. AI 家居智能照明系统:基于物联网技术、机器学习技术,像小米智能照明系统,市场规模数十亿美元,实现家居照明的智能化控制。 9. AI 金融风险预警平台:运用数据分析、机器学习技术,如金融风险预警软件,市场规模数十亿美元,可提前预警金融风险。 10. AI 旅游路线优化平台:借助数据分析、自然语言处理技术,如马蜂窝路线优化功能,市场规模数亿美元,能根据用户需求优化旅游路线。
2025-02-17
帮我找一些具有文件上传功能的AI智能体或应用的搭建教程
以下是一些具有文件上传功能的 AI 智能体或应用的搭建教程: 使用 Coze 搭建: 方法一:直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架,将工作流逻辑集中在工程模板端,实现前后端分离的处理方式。 方法二:直接调用大模型 API,并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制,将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传:通过 Coze 的,用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。在消息或对话中,文件上传成功后可通过指定 file_id 来直接引用该文件。 Coze 的 API 与工作流执行:关于 API 的使用及工作流执行流程可以参考。 设计界面:搭建 Demo 最简单的方式是首先绘制草图,然后借助多模态 AI 工具(如 GPT/Claude)生成初步的前端结构代码。前端开发语言包括 HTML 用于构建网页基础框架,定义整体页面结构;CSS 负责网页布局样式美化;JavaScript 实现交互逻辑,如信息处理、网络请求及动态交互功能。 Stuart 教学 coze 应用中的“上传图片”: 传递上传图片地址:首先,把工作流的入参设置为 File>Image。然后,注意代码内容,其中 ImageUpload1 部分是可以替换成实际的文件上传组件的组件名称的,一个引号,一个大括号都不能错。 获得图片 URL:接下来就比较简单了,工作流中可以直接用这个 image 变量,也可以用 string 模式输出,它会在工作流中变成图片的 URL。 无企业资质也能 coze 变现: 以 API 形式链接 Zion 和 Coze:同理也可以为 dify、kimi 等给任何大模型&Agent 制作收费前端。参考教程: 自定义配置:变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能,支持在 Zion 内自由修改,可参考文档配置。相关链接:支付: 微信小程序变现模版正在开发中,不久将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建。 Zion 支持小程序,Web,AI 行为流全栈搭建,APP 端全栈搭建 2025 上线。
2025-02-16
AI智能体在企业应用案例
以下是一些 AI 智能体在企业中的应用案例: 决策智能体: 以 Anterior 为例,它是一家健康计划自动化公司,开发了用于自动化理赔提交审核的临床决策引擎。将付款方规则转换为有向无环图,智能体遍历决策树,利用 LLM 评估相关临床文件是否符合规则,在复杂任务中选择最佳方法并更新状态,直至最终确定。 Norm AI 正在为监管合规打造 AI 智能体,Parcha 正在为 KYC 建立智能体。 检索增强生成(RAG): 以 Sana 的企业搜索用例为例,应用程序加载和转换无结构文件,将其分块并作为向量嵌入存储在数据库中。当用户提问时,系统检索相关上下文块,折叠到“元提示”中与检索信息一起喂给 LLM,合成答复返回给用户。 Eve 法律研究的共同驾驭员会将研究查询分解为独立提示链,运行每个提示链生成中间输出,并综合编写最终备忘录。 生成式 AI 应用: 具有搜索、合成和生成三个核心用例,Menlo Ventures 投资组合公司如 Sana(企业搜索)、Eve(法律研究副驾驶)和 Typeface(内容生成 AI)是早期突破性的代表。 领先的应用程序构建商如 Anterior、Sema4 和 Cognition 正在建立解决方案,处理之前只能由大量人力解决的工作流程。借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块,拓展 AI 能力边界,实现端到端流程自动化。
2025-02-16