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国家人工智能应用示范项目是什么类型的项目

回答

国家人工智能应用示范项目通常是政府为推动人工智能产业创新发展而设立的项目类型。

以杭州市为例,其相关政策包括:

  1. 促进数据开放共享:支持建立资源库和数据共享平台,对年度数据服务交易额列全市前 5 位的给予运营补助,鼓励区、县(市)和园区对购买数据服务的中小企业给予资金支持。
  2. 拓展智能应用场景:推动“AI+工业互联网”创新应用,实施“智能+”“+智能”应用示范,每年择优评选不超过 10 个标杆型示范项目,按照不超过项目投资额 30%的标准给予补助,补助金额最高不超过 500 万元。支持企业组建“创新应用实验室”和“未来场景实验室”,对作用发挥好的场景实验室,鼓励区、县(市)和园区给予一定资金支持。

此外,美国也有相关的“National Artificial Intelligence Initiative”,其目的包括为美国当前和未来的劳动力做好准备,以实现人工智能系统在经济和社会各领域的整合。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

政府对LLM测评的支持补贴

[title]政府对LLM测评的支持补贴[heading1]杭州市人民政府办公厅关于加快推进人工智能产业创新发展的实施意见(三)促进数据开放共享。支持企业、高校院所和第三方机构建立高质量、开放式、安全可靠的人工智能训练数据集、标准测试数据集等资源库,搭建行业级数据共享平台,推动公共数据、行业数据逐步实现分级分领域脱敏开放。遴选一批市级数据开放共享供应商,统一技术标准和安全规范,有效保障数据服务交易,对年度数据服务交易额列全市前5位的,鼓励区、县(市)给予一定运营补助。鼓励区、县(市)和园区(平台)对购买数据服务的中小企业给予一定资金支持。(责任单位:市发改委、市数据资源局、市经信局、市财政局)(四)拓展智能应用场景。推动“AI+工业互联网”创新应用,促进中小企业“上云用数赋智”,鼓励制造业企业利用人工智能技术实现全要素、全流程智能化升级,每年评选一批智能改造标杆企业,按照我市加快建设“未来工厂”若干意见的有关规定给予支持。实施“智能+”“+智能”应用示范,通过“幸会·杭州”定期发布一批重点场景“机会清单”实施揭榜挂帅,推动智能应用项目策划生成,加速打造创新应用集聚地。每年择优评选不超过10个标杆型示范项目,按照不超过项目投资额30%的标准给予补助,补助金额最高不超过500万元。健全人工智能新技术在地转化应用路径,支持企业组建“创新应用实验室”和“未来场景实验室”,开展新技术、新模式、新业态融合创新场景实测,对作用发挥好的场景实验室,鼓励区、县(市)和园区(平台)给予一定资金支持。(责任单位:市经信局、市科技局、市投资促进局、市财政局)

政府对LLM测评的支持补贴

[title]政府对LLM测评的支持补贴[heading1]杭州市人民政府办公厅关于加快推进人工智能产业创新发展的实施意见1.构建通用大模型。支持头部企业围绕多模态通用模型基础架构、训练数据集构建、多模态学习算法、高效并行训练、指令学习、对齐调优、具身智能等领域,开展算法创新和核心技术攻关,构建安全可控的技术体系,力争培育1个性能达到国际先进水平的通用大模型。2.创新发展专用模型。支持企业深耕自身擅长的垂直领域,做精做强N个人工智能专用模型,重点在视觉智能、智慧医疗、智慧金融、电商零售、游戏文创、生物医药等领域进行知识创新,形成模型、知识和数据协同工作的新算法、新系统,培育一批具有全国影响力的专用模型方案解决商。3.培育应用标杆企业。加快推进人工智能模型落地应用,实施模型创新应用标杆试点工程,推动城市治理、政务服务、实体经济、金融机构等领域专用模型部署投用,培育X个模型赋能标杆企业。(三)强化高质量数据要素供给。通过“规则+市场+生态+场景”四维一体推进数据价值化,全面激活数据要素潜能,形成多层次多元化数据市场体系。1.健全数据使用规则。构建政府与市场协同的规则供给机制,形成从确权加工、交易流通到开发利用的完整规则体系。鼓励各类市场主体依据规则,积极开展市场实践,探索场内、场外、跨境等数据交易流通范式,建立“规则+范式”机制,形成一批在全国首创、可复制推广的“杭州方案”。2.推动数据开放共享。按照国家关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见,深入推进数据要素市场化改革,支持不同主体参与公共数据资源开发利用,积极争取承建国家级、区域性数据交易场所和行业性数据交易平台。构建公共数据产品和服务价格形成、收益分享机制,推动政务数据安全有序开放,释放公共数据价值。

【法律法规】《2020年国家人工智能倡议法案》.pdf

(9)MACHINELEARNING.—The(a)ESTABLISHMENT; PURPOSES.—The President22shall establish and implement an initiative to be known23as the ‘‘National Artificial Intelligence Initiative’’.The24purposes of the Initiative shall be to—25VerDate Sep 11 2014 23:31 Mar 25,2020 Jkt 099200 PO 00000 Frm 00006 Fmt 6652 Sfmt 6201 E:\BILLS\H6216.IH H6216p amtmann on DSKBC07HB2PROD with BILLS7•HR 6216 IH(4)prepare the present and future United8States workforce for the integration of artificial in-9telligence systems across all sectors of the economy10and society.11

其他人在问
ai 语音,ai语音,ai 文转语音,有哪些成功的商业化落地项目吗
以下是一些成功的 AI 语音商业化落地项目: 语音合成(TTS)方面: :为所有人提供开放的语音技术。 :基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 :基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台,内置数百种 AI 声音。 :使用突触技术和脑机接口将想象的声音转化为合成 MIDI 乐器的脑控仪器。 :为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 :使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 :基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 :从网页仪表板或 VST 插件生成录音室质量的 AI 声音并训练 AI 语音模型。 :演员优先、数字双重声音由最新的 AI 技术驱动,确保高效、真实和符合伦理。 :将书面内容转化为引人入胜的音频,并实现无缝分发。 :专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 (被 Spotify 收购):提供完全表达的 AI 生成语音,带来引人入胜的逼真表演。 :利用合成媒体生成和检测,带来无限可能。 :一键使您的内容多语言化,触及更多人群。 :生成听起来真实的 AI 声音。 :为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 :为内容创作者提供语音克隆服务。 :超逼真的文本转语音引擎。 :使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 :听起来像真人的新声音。 :从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 :生成听起来完全像你的音频内容。 语音转录方面: :为聋人和重听者提供专业和基于 AI 的字幕(转录和说话人识别)。 :专业的基于 AI 的转录和字幕。 :混合团队高效协作会议所需的一切。 :音频转录软件 从语音到文本到魔法。 :99%准确的字幕、转录和字幕服务。 :为语音不标准的人群提供的应用程序。 :通过 AI 语音识别实现更快速、更准确的语音应用。 :会议的 AI 助手。 :让孩子们的声音被听见的语音技术。 :使用语音识别自动将音频和视频转换为文本和字幕的 SaaS 解决方案。 :实时字幕记录面对面小组会议中的发言内容。 :理解每个声音的自主语音识别技术。 :支持 35 多种语言的自动转录。 :端到端的边缘语音 AI,设备上的语音识别。
2024-11-19
认为如果我是一个大学生,想要通过大模型去参加项目什么样的方向会比较好我应该做一个怎样的大模型?
对于大学生想要通过大模型参加项目,以下是一些方向和相关知识: 大模型的概念: 通俗来讲,大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有有资本购买大量 GPU 的才有能力训练自己的大模型。 2. 确定教材:大模型需要大量的数据量,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:即选择合适的算法让大模型更好地理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为了让大模型更好地胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称之为推导(infer)。Token 被视为模型处理和生成的文本单位,会对输入进行数字化形成词汇表。 大模型的训练: 一般训练会有 3 个步骤,每个步骤都需要资金投入。 1. 无监督学习:模型通过分析大量文本数据,学习语言的基本结构和常识,具备文本补齐能力而非直接回答问题,将人类的知识通过向量化的方法转换,从而获得基础的语言模型。 2. 清洗出好的数据。 3. 指令微调:模型被训练以理解并执行具体指令,如翻译文本,从而能够回答问题。输入内容包括 3 个部分,中间可能有分隔符。还有对齐过程,通过引入人类的评价标准和处理特定格式要求,进一步优化模型的输出以符合人类的期望。 大模型的微调: 在人工智能领域,通常会根据应用领域将大模型分为通用大模型和领域特定模型。通用大模型如 GPT4.0、GPT3.5 等,通过训练获得广泛的自然语言理解能力,但在特定领域表现可能不理想。微调是对大模型针对特定领域进行的训练过程,通过在特定领域的数据上训练模型,优化所有层的参数,提高其在该领域的专业性。从头开始训练一个具备自然语言处理能力的大模型需要大量时间和资源,小公司负担不起,微调可以在现有模型基础上更经济、高效地适应新的应用领域。
2024-11-18
比较好用的项目管理的能生成项目进度甘特图的可以免费使用的AI软件有哪些
以下是一些可以免费使用且能生成项目进度甘特图的 AI 软件: 1. 项目管理和任务跟踪工具: Jira:已开始集成 AI 功能,可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度等。 Trello:能辅助项目管理。 2. 文档和协作工具: 微软的 Copilot:可集成到 Office 套件中,为项目文档撰写、编辑等提供助手功能。 云存储服务如 Google Drive 也开始提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 创意生成工具: 文心一格、Vega AI 等:可帮助快速生成创意图像素材。 此外,在绘制逻辑视图、功能视图、部署视图方面,以下工具可供选择: 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。 3. ArchiMate:开源的建模语言,与 Archi 工具一起使用可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码的工具,支持多种架构视图创建。 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。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,支持多种类型图表创建。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,可通过编写描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建架构图的功能。 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,支持多种视图创建。 如果您需要创建项目管理流程图,可按以下步骤使用 Lucidchart: 1. 注册并登录: 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 利用这些 AI 工具,您可以快速、高效地创建专业的示意图,满足各种工作和项目需求。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-14
请告诉我有哪些AI+医疗项目
以下是一些 AI+医疗项目: 蛋白质结构预测和蛋白质合成:用于生成漂亮图片的 AI 也可以帮助科学家研究并设计新的蛋白质。 健康生物制药的研究:AI 极大加速了医疗健康生物制药的研究,在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等的研究应用中起着重要作用。 医学:中医应用:将人工智能与中医结合,通过观察口腔、舌苔和抓脉,生成选择题让患者作答,最后 AI 生成药方,目前用于辅助看诊,提高诊疗效率,未来愿景是实现 24 小时独立问诊开药。 AI 洞察:一线医生如何实际使用 ChatGPT:来自纽约时报最新报道,再现了 ChatGPT 在美国一流医院的实际场景。
2024-11-05
字节跳动也被曝出在其秘密研发的大模型项目中存在违规调用 OpenAI 的 API ,你如何看待
2023 年下半年,部分声称性能卓越的中国大模型被揭露为“套壳”产品。如李开复创办的“零一万物”被国外开发者质疑为“套壳”产品,其团队承认在训练过程中沿用了开源架构,但强调是为快速起步。12 月,字节跳动被曝出在其秘密研发的大模型项目中调用了 OpenAI 的 API 并使用 ChatGPT 的输出数据来训练自己的模型。OpenAI 反应迅速坚决,暂停相关账号并表示将进一步调查。字节跳动回应称在 2023 年初技术团队在大模型探索初期有部分工程师将 GPT 的 API 服务用于较小模型的实验性项目研究,且自 2023 年 4 月引入调用规范检查后已停止。此外,不仅国内存在此类现象,24 年也有更多被指“套壳”的事件。同时,提示词攻击在业内是公开的秘密,国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免,系统提示处于泄露状态,大模型应用脆弱,数据易被获取。
2024-11-03
最新的开源数字人项目
以下是一些最新的开源数字人项目: 1. 项目地址:https://github.com/wanh/awesomedigitalhumanlive2d ,选择了 live2d 作为数字人躯壳,其驱动方式相比 AI 生成式更可控和自然,相比虚幻引擎更轻量和简单,卡通二次元形象接受度更高。Live2D 的 SDK 驱动方式可参考官方示例:https://github.com/Live2D 。 2. 开源数字人组合方案: 第一步:先剪出音频,使用 https://elevenlabs.io/speechsynthesis 或使用 GPTsovits克隆声音,做出文案的音频。 第二步:使用 wav2lip 整合包,导入视频和音频,对口型得到视频。基础 wav2lip+高清修复整合包下载地址:https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip 。产品:https://synclabs.so/ 。 3. 构建数字人灵魂:可借助开源社区的力量,如 dify、fastgpt 等成熟的高质量 AI 编排框架。在开源项目中使用了 dify 的框架,可利用其编排和可视化交互任意修改流程,构造不同的 AI Agent,具体部署过程参考 B 站视频:https://www.bilibili.com/video/BV1kZWvesE25 。如有更高度定制的模型,也可在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台部署自己的模型。数字人 GUI 工程中保留了 LLM、ASR、TTS、Agent 等多个模块,便于扩展。
2024-11-01
人工智能和机器学习的区别
人工智能和机器学习的区别主要体现在以下几个方面: 1. 范畴:机器学习是人工智能的一个子领域。 2. 学习方式:机器学习通过输入数据训练模型,使计算机在没有明确编程的情况下学习。模型可以是监督的(使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值),也可以是无监督的(专注于发现原始数据中的模式)。 3. 复杂程度:深度学习是机器学习的一个子集,使用人工神经网络处理更复杂的模式,可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 应用目的:人工智能是一个更广泛的目标,旨在让机器展现智慧;机器学习则是实现这一目标的一种手段,让机器自动从资料中找到公式。 5. 技术手段:生成式人工智能是人工智能的一个子集,试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容;而机器学习主要通过训练模型来实现学习和预测。
2024-11-21
什么是人工智能?
人工智能(Artificial Intelligence)是一门令人兴奋的科学,旨在使计算机表现出智能行为,例如完成人类擅长的任务。 最初,查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循受控计算理念。然而,有些任务如根据照片判断人的年龄,无法明确编程,因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤,这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI(artificial narrow intelligence 弱人工智能)和 AGI(artificial general intelligence)。ANI 只能做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等;AGI 则能做任何人类能做的事。 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域,是学习输入输出的从 A 到 B 的映射。 数据科学是分析数据集以获取结论和提示,输出通常是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层(隐藏层)。
2024-11-21
人工智能诈骗成功多个案例
以下是为您整合的相关内容: 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》,开发对国家安全、经济安全、公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司,在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。国家标准与技术研究所将制定严格的标准进行广泛的红队测试,国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门并建立 AI 安全与保障委员会,能源部和国土安全部也将处理 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。同时,商务部将制定内容认证和水印的指导,以明确标记 AI 生成的内容,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。 关于 AI 带来的风险,包括:AI 生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任;AI 工具可能被用于自动化、加速和放大高度针对性的网络攻击,增加恶意行为者的威胁严重性。 大型语言模型等技术进步带来了变革性发展,在经济和社会领域有诸多应用,例如能自动化写代码、用于交通应用、支持基因医学等,但也存在隐私风险等问题。
2024-11-20
人工智能诈骗
以下是关于人工智能诈骗的相关信息: 拜登签署的 AI 行政命令中提到,要保护美国人免受人工智能带来的诈骗和欺骗,商务部将为内容认证和水印制定指导方针,以清晰标注人工智能生成的内容。联邦机构将使用这些工具,让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为全球的私营部门和政府树立榜样。 欧洲议会和欧盟理事会规定,特定旨在与自然人互动或生成内容的人工智能系统,无论是否符合高风险条件,都可能带来假冒或欺骗的具体风险。在特定情况下,这些系统的使用应遵守具体的透明度义务,自然人应被告知正在与人工智能系统互动,除非从自然人角度看这一点显而易见。若系统通过处理生物数据能识别或推断自然人的情绪、意图或归类,也应通知自然人。对于因年龄或残疾属于弱势群体的个人,应考虑其特点,相关信息和通知应以无障碍格式提供给残疾人。
2024-11-20
人工智能诈骗
以下是关于人工智能诈骗的相关信息: 拜登签署的 AI 行政命令中提到,要保护美国人免受人工智能带来的诈骗和欺骗,商务部将制定内容认证和水印的指导方针,以清晰标注人工智能生成的内容。联邦机构将使用这些工具,让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为全球的私营部门和政府树立榜样。 欧洲议会和欧盟理事会规定,特定旨在与自然人互动或生成内容的人工智能系统,无论是否符合高风险条件,都可能带来假冒或欺骗的具体风险。在特定情况下,这些系统的使用应遵守具体的透明度义务,自然人应被告知正在与人工智能系统互动,除非从自然人角度看这一点显而易见。若系统通过处理生物数据能识别或推断自然人的情绪、意图或归类,也应通知自然人。对于因年龄或残疾属于弱势群体的个人,应考虑其特点,相关信息和通知应以无障碍格式提供给残疾人。
2024-11-20
人工智能诈骗技术
以下是关于人工智能诈骗技术的相关内容: 欧洲议会和欧盟理事会规定,某些人工智能系统采用潜意识成分或其他操纵欺骗技术,以人们无法意识到的方式颠覆或损害人的自主、决策或自由选择,可能造成重大伤害,特别是对身体、心理健康或经济利益产生不利影响,此类系统应被禁止。例如脑机界面或虚拟现实可能促进这种情况发生。同时,若人工智能系统利用个人或特定群体的特殊状况实质性扭曲个人行为并造成重大危害也应被禁止。若扭曲行为由系统之外且不在提供者或部署者控制范围内的因素造成,则可能无法推定有扭曲行为的意图。 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的人工智能系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》,开发对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司,在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。商务部将为内容认证和水印制定指导方针,以明确标记人工智能生成的内容,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各国政府树立榜样。 关于人工智能相关危害的可争议性或补救途径的评估中,提到了一系列高水平风险,如人工智能生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任。人工智能工具可被用于自动化、加速和放大有针对性的网络攻击,增加恶意行为者的威胁严重性。
2024-11-20
2024大模型典型示范应用案例集在哪可下载
2024 大模型典型示范应用案例集可以在以下链接下载:https://waytoagi.feishu.cn/record/UXgRrbKPue5a2McLLRBcobienQg 。该案例集汇集了 97 个优秀案例,展示了大模型技术在多个行业和领域的应用,如教育、医疗、金融、政务等。案例由阿里云、百度、华为等领先企业实施,体现了大模型在提升效率、降低成本、创新服务等方面的显著成效。上海成为应用落地的热点地区,大中型企业是主要试验场。AI 智能体和知识库成为提升大模型落地实效的关键手段。这些案例为行业提供参考,推动大模型技术深入赋能实体经济,促进高质量发展。
2024-09-09
扩展以下内容到500字:数智中医是中医药融入“一带一路”的抓手当前,充分融合互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能AI、区块链等数智技术对传统中医药服务进行全方位、全链条优化,提高全要素生产率,构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,助推重庆成为数智中医发展新高地。
数智中医作为中医药融入“一带一路”的重要抓手,在当今时代具有极其重要的意义。 如今,互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能 AI、区块链等数智技术蓬勃发展,为传统中医药服务带来了全新的机遇。通过充分融合这些先进技术,能够对传统中医药服务进行全方位、全链条的优化。这种优化涵盖了从检测到管理的各个环节,全面提升了服务的质量和效率。 在检测方面,借助先进的技术手段,可以更精准地获取患者的身体状况信息,为后续的诊断提供更可靠的数据支持。诊断环节则因数智技术的融入而更加准确和高效,能够快速识别病症的根源。治疗过程中,数智技术能够辅助医生制定更个性化、更科学的治疗方案,提高治疗效果。 评价环节也得以创新,能够更全面、客观地评估治疗效果和患者的康复情况。而在管理方面,数智技术有助于实现对医疗资源的合理调配和高效管理,提高整个医疗服务体系的运行效率。 构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,是推动数智中医发展的重要举措。这些示范机构将成为展示数智中医成果的窗口,吸引更多的关注和投入。同时,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,能够形成一个良性循环,不断提升服务水平和质量。 促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,对于推动中医药走向世界具有关键作用。通过国际合作,可以吸收借鉴其他国家的先进经验和技术,进一步完善数智中医体系。这将有助于提升我国中医药在国际上的影响力,为全球健康事业贡献中国智慧和力量。 重庆作为一个具有发展潜力的地区,有望借助数智中医的发展,成为这一领域的新高地,引领行业的发展潮流,为当地乃至全国的中医药事业注入新的活力。
2024-08-12
扩展以下内容到500字:数智中医是中医药融入“一带一路”的抓手当前,充分融合互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能AI、区块链等数智技术对传统中医药服务进行全方位、全链条优化,提高全要素生产率,构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,助推重庆成为数智中医发展新高地。
数智中医作为中医药融入“一带一路”的重要抓手,在当前的时代背景下具有极其重要的意义。 如今,互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能 AI、区块链等数智技术蓬勃发展,为传统中医药服务带来了前所未有的机遇。通过充分融合这些先进技术,能够对传统中医药服务进行全方位、全链条的优化。这种优化涵盖了从患者的检测环节,利用先进的设备和算法,更精准地获取身体状况的信息;到诊断环节,借助大数据分析和人工智能的辅助,提高诊断的准确性和效率;再到治疗环节,依据患者的个体差异制定个性化的治疗方案;以及评价环节,通过科学的指标和数据分析,客观评估治疗效果;最后到管理环节,实现对医疗资源的合理调配和患者的全程跟踪管理。 构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,是推动数智中医发展的重要举措。这些示范机构将成为展示数智中医成果的窗口,吸引更多的关注和投入。同时,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,能够形成一个完整、高效的医疗服务体系,为患者提供更优质的医疗体验。 促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,对于推动中医药走向世界具有关键作用。加强国际合作,可以引入国外的先进技术和理念,同时也能将我国的中医药文化和数智中医成果推广出去。这不仅有助于提升我国在中医药领域的国际影响力,还能为全球医疗健康事业贡献中国智慧和中国方案。 重庆作为一个具有发展潜力的城市,有望借助数智中医的发展契机,成为数智中医发展的新高地。通过政策支持、人才培养、技术创新等多方面的努力,重庆能够在数智中医领域取得显著成就,为中医药事业的繁荣发展注入新的活力。
2024-08-12
扩展以下内容到500字:数智中医是中医药融入“一带一路”的抓手当前,充分融合互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能AI、区块链等数智技术对传统中医药服务进行全方位、全链条优化,提高全要素生产率,构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,助推重庆成为数智中医发展新高地。
2024-08-12
扩展以下内容:数智中医是中医药融入“一带一路”的抓手当前,充分融合互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能AI、区块链等数智技术对传统中医药服务进行全方位、全链条优化,提高全要素生产率,构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,助推重庆成为数智中医发展新高地。
数智中医乃是中医药融入“一带一路”的关键着力点。在当下,将互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能 AI、区块链等数智技术进行充分融合,对传统的中医药服务展开全方位、全链条的优化工作,全力提升全要素生产率。构建一系列示范中医医疗机构、中医馆以及中医健管中心,积极创新数智中医在“检测、诊断、治疗、评价、管理”方面的新中医服务闭环模式,大力促进数智中医“产学研用”的国际合作以及产业发展,有力助推重庆成为数智中医发展的全新高地。
2024-08-12
小说创作类型的ai
以下是关于小说创作类型的 AI 相关信息: 在写作方面,有多种 AI 产品可供选择。例如,ChatGPT 在领跑,同时像 Sudowrite 和 Verb.ai 这样的产品也出现了,用于更专业化的写作类型,比如小说。 如果您想用 AI 把小说做成视频,具体的制作流程如下: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(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 图像生成工具根据描述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:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,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,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 以下是一些可以利用的工具及网址: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。 网址: 2. Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。 网址: 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。 网址: 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。 网址: 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址: 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。 网址: 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: 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。 网址: 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-11-17
现在有哪些AI陪伴类型的产品?
以下是一些 AI 陪伴类型的产品: 1. Character.ai:用户可以与数百个 AI 驱动的角色进行交流,还能创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika:用户可以设计理想的伴侣,其会存储记忆并在未来对话中参考,甚至能发送照片。 3. Talkie:主打情感路线,有大量 NPC 和丰富的剧情体系,游戏和休闲娱乐体验感强。 4. 星野、BubblePal:在长短记忆上做处理,突出陪伴意义,陪伴时间越久,知识库沉淀的个性化记录越丰富,越懂用户。 但每个产品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产品。
2024-11-12
我想从互联网上搜集某些类型的论文,并且自动整理成我想要的格式,有什么基于大模型的agent或者软件推荐吗
以下是一些基于大模型的 agent 或者软件,可帮助您从互联网上搜集某些类型的论文并自动整理成您想要的格式: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高论文语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:虽不是纯粹的 AI 工具,但结合自动化和模板,可高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,在 AI 文章排版方面,以下工具可供选择: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc:文档自动化平台,用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,LaTeX 和 Overleaf 受欢迎;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-09
现在都有什么类型的AI
目前常见的 AI 类型包括: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT,可根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品执行任务后仍需人类参与。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 在不同行业中也有多种应用,以汽车行业为例: 1. 自动驾驶技术:利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,实现自主导航和驾驶,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试。 2. 车辆安全系统:用于增强车辆安全性能,如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 3. 个性化用户体验:根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置,如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护:通过分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求,减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化:在汽车制造中用于自动化生产线,提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析:分析市场趋势、消费者行为和销售数据,制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理:在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务:优化路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐:如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant,允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断:远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 此外,在学习笔记“AI for everyone 吴恩达”中提到: AI 分为 ANI(弱人工智能)和 AGI(通用人工智能),ANI 得到巨大发展但 AGI 尚未取得巨大进展。ANI 只可做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。机器学习中有监督学习,从输入到输出。近期监督学习快速发展得益于数据增长、神经网络规模发展以及算力提升。数据集是数据的集合,通常以表格形式出现,每一列代表特定变量,每一行对应某一成员的数据集问题。获取数据的方法包括手动标注、观察行为、网络下载。使用数据时,可将数据展示或提供给 AI 团队,数据分为结构化数据(可放在巨大表格中)和非结构化数据(如图片、视频、文本,机器处理较难),同时要注意处理不正确和缺少的数据。
2024-11-04
你认为机器人组织可以分成哪些类型
机器人组织可以分为以下类型: 1. 人形化机器人组织:外形向人类细部特征靠拢,功能具备真实人类运动、灵活和环境判断能力。 2. 成本下降显著的机器人组织:人形机器人成本及售价呈下降趋势,核心零部件成本降低以迎合市场应用及商业化需求。 3. 由大脑(意图理解、环境感知、规划决策)、小脑(运动控制、语义信息理解转化为动作)、整机硬件方案构成的机器人组织。 此外,在通用人工智能(AGI)的等级划分中,最高级别的组织(Organizations)能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。
2024-10-31
数据标注会涉及哪些方面?以及现在哪些类型、行业的数据更需要标注?
数据标注涉及以下方面: 1. 从量到质的转变:早期大模型训练侧重依靠大量算力和大规模数据集提升性能,如今数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈,更需注重提高数据质量和相关性。 2. 向知识密集型转变:多模态模型需处理多种类型数据,如文本、图像、声音等,这使数据标注过程更细致复杂,需要更高水平的理解和分析能力,不再是简单的劳动力作业。 3. 对标注方式的理解:大模型的数据标注不仅关注清晰的行业术语,还需要能被模型理解的标注方式,可能涉及更多上下文的理解和语义分析。 4. 对业务的理解:目前数据服务依赖于标注员对业务的理解,通用型数据需求减少,更多是公司内部独有的数据内容和词语,能承接大模型数据标注的服务商不多。 现在更需要标注的数据类型和行业包括: 1. 多模态模型相关的数据,如同时包含文本、图像、声音等多种类型的数据。 2. 公司内部独有的、与特定业务相关的数据。 在数据标注过程中,还需注意数据隐私与安全问题,如数据加密与计算效率的权衡等。
2024-09-12