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喂AI文档,表格不识别怎么办

回答

如果 AI 文档中的表格不被识别,您可以参考以下内容:

  • 召回排序过程中会过滤掉标题里携带了【已废弃】、【已过期】、【已停用】、【已删除】、【已作废】、【已过时】、【弃用】等字眼的片段。如果某些文档已经过期、内容不再准确,但是又需要保留存档,可以在文档总标题里加上关键字眼,避免这些文档进入问答、影响答案的准确性。
  • 当前文档里插入的表格(包括普通表格、电子表格、多维表格)内容虽然已经能被 AI 识别,但是识别效果还在进一步提升中。某篇文档如果主要用于 AI 智能问答,现阶段为了保证更好的问答效果,可以尽量都使用普通文本描述,避免大量有价值的信息都包含在表格中。 随着飞书团队持续丰富支持识别的数据类型,这些局限会逐渐消除、问答效果也会持续提升。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

提升问答效果的技巧:写一篇更容易被 AI 阅读的文档

召回排序过程中会过滤掉标题里携带了【已废弃】、【已过期】、【已停用】、【已删除】、【已作废】、【已过时、【弃用】等字眼的片段。如果某些文档已经过期、内容不再准确,但是又需要保留存档,可以在文档总标题里加上关键字眼,避免这些文档进入问答、影响答案的准确性。✅样例参考[heading3]现阶段的局限性:尽量使用普通文本进行描述,避免过多表格、图片等内容[content]当前文档里插入的表格(包括普通表格、电子表格、多维表格)内容虽然已经能被AI识别,但是识别效果还在进一步提升中,图片等内容还不支持识别。某篇文档如果主要用于AI智能问答,现阶段为了保证更好的问答效果,可以尽量都使用普通文本描述,避免大量有价值的信息都包含在表格、图片、思维导图、画板、视频等内容里。随着飞书团队持续丰富支持识别的数据类型,这些局限会逐渐消除、问答效果也会持续提升。

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如何自学AI
以下是关于自学 AI 的建议: 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、当前应用和未来发展趋势。 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,如图像、音乐、视频等,可根据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。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验。 但因为人工智能可能会产生幻觉,所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。 对于中学生自学 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 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。 学习 AI 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 AI 领域的权威媒体和学者,了解最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。
2024-11-18
利用哪个AI可以快速了解一个领域的发展方向
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。
2024-11-18
我是一个大学生,现在需要快速了解一个领域的研究发展脉络,请推荐一个ai软件帮我推荐需要看的论文和总结文章大意
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。
2024-11-18
我是一个有着20年logo设计经验的资深设计师,我想为一个心理精神科诊所设计一套VI,请推荐一个AI软件
目前在 VI 设计方面,有一些常用的 AI 软件,比如 Adobe Illustrator ,它具有强大的绘图和编辑功能,能够满足您对高质量图形设计的需求;还有 Sketch ,其界面简洁,操作相对便捷。不过,具体选择哪款软件还需根据您的个人使用习惯和具体设计要求来决定。
2024-11-18
怎么通过AI辅助创作一个小程序
以下是通过 AI 辅助创作小程序的步骤: 1. 基础小任务 让 AI 按照最佳实践为您写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,从而学会必备的调试技能。 如果使用 o1mini,可以在提示词最后添加“请生成 create.sh 脚本(Windows 机器则是 create.cmd),运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本”,勤勉的 o1mini 会为您生成代码并给出提示,复制粘贴并执行即可一次性生成多个目录和文件。 2. 明确项目需求 通过与 AI 的对话,逐步明确项目需求。如果您是训练有素的产品经理,可以忽略这一步。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,包含影响技术方案选择的细节,后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 案例参考 您可以参考以下案例获取更多灵感和方法: 使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频:这个笔记本演示了如何通过视频使用 GPT 的视觉功能。GPT4 不直接将视频作为输入,但可以使用视觉和新的 128 K 上下文 widnow 来同时描述整个视频的静态帧。 开发:GLM 等大模型外接数据库:可以调整 prompt,匹配不同的知识库,让 LLM 扮演不同的角色,如上传公司财报充当财务分析师、上传客服聊天记录充当智能客服、上传经典 Case 充当律师助手、上传医院百科全书充当在线问诊医生。 开发:微信小程序:手把手教如何利用 chatgpt 来实现微信小程序的搭建,包括注册和开发上线。 开发:知识库/聊天机器人搭建安全提示词 prompt 。 需要注意的是,在开发过程中可能会遇到挫折,如问题描述不清楚导致得到错误指引、AI 给出的方案复杂或代码正确但其他配置错误等。小白最好通过 AI 能直接搞定的小项目先学明白背后的原理,在此基础上开发复杂项目,同时最好有人类导师将任务拆解到足够小,针对性地设计学习路径,并密切关注随时帮助解决问题。
2024-11-18
AI目前最新发展是什么
AI 目前的最新发展包括以下几个方面: 1. 技术发展历程: 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 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)。 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。 2. 当前前沿技术点: 大模型(Large Language Models):GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 3. 产品设计和商业化思路的变化: 从通用能力到专业化细分:如图像生成(Midjourney、Stable Diffusion 等)、视频制作(Pika、Runway 等)、音频处理(各种 AI 配音、音乐生成工具)等,每个细分领域的产品都在不断提升核心能力,为用户提供更精准和高质量的服务。 商业模式的探索与创新:ToB 市场的深耕(如针对内容创作者的 ReadPo)、新型广告模式(如天宫搜索的“宝典彩页”)等,从单纯的技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 此外,AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。新手可以通过持续学习和跟进,关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流来保持对最新发展的了解。
2024-11-18
最强的文档整理AI软件
以下是一些强大的文档整理 AI 软件: 对于文章排版: Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档整体风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性,保持原意。 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过程。 PandaDoc:文档自动化平台,使用 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。 Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业,保持原始意图。 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具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf,一般文章和商业文档常用 Grammarly 和 PandaDoc 等。 对于 PPT 制作: Gamma:在线 PPT 制作网站,通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。 美图 AI PPT:由美图秀秀团队推出,输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,有丰富模板库和设计元素。 Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。 讯飞智文:科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-17
用20个字概括AI文档撰写和ppt制作
AI 文档撰写和 PPT 制作涵盖多种工具与应用场景,如 Gamma、美图 AI PPT 等,可辅助教学等工作。
2024-11-13
python安装后文本文档改为".py"后跳转不到IDLE
很抱歉,目前知识库中没有关于“python 安装后文本文档改为‘.py’后跳转不到 IDLE”这一问题的相关内容。但通常情况下,出现这种情况可能是以下原因导致的: 1. 文件关联设置问题:您的系统可能没有正确将.py 文件与 IDLE 关联,您可以检查系统的文件关联设置。 2. IDLE 配置问题:IDLE 的配置可能存在异常,您可以尝试重新安装或配置 IDLE。 3. 环境变量问题:Python 的环境变量设置不正确也可能导致此问题,您需要确认环境变量是否正确配置。 建议您逐一排查以上可能的原因,以解决该问题。
2024-11-10
翻译PDF文档的ai工具推荐
以下是为您推荐的翻译 PDF 文档的 AI 工具: 1. DeepL(网站): ,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件): ,安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用): ,下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页): ,使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页): ,点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-08
文档生成流程图
以下是关于文档生成流程图的相关内容: 生成流程图的方式主要有两种: 1. 可视化拖拽: 代表产品有:(web 工具)、visio(本地软件)。 优点:直观。 缺点:需要花时间在布局上。 2. 语法渲染成图形: 代表语法: 优点: 只用关注逻辑,文本即图形,方便直接嵌入在 markdown 文件中,比如在用 tyora、markdown 写文档时。 多样性,不同渲染引擎可渲染成多种样式。 缺点:有点抽象。 此外,假设您需要创建一个项目管理流程图,可以按照以下步骤使用 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:根据您的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,优化图表的外观。 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。
2024-11-07
怎么用AI软件将word文档自动 转换成PPT
以下是使用 AI 软件将 Word 文档自动转换成 PPT 的几种方法: 1. 闪击 网址:国内网站,不需要魔法。地址:https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 选择模版 输入大纲和要点:由于闪击的语法和准备的大纲内容有一些偏差,可以参考下官方使用指南:https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 ,将之前准备的大纲转换成适配闪击的语法。 生成 PPT:点击文本转 PPT,并在提示框中选择确定。 在线编辑 导出:导出有一些限制,PPT 需要会员才能导出。 2. 爱设计 网址:国内网站,不需要魔法。输入地址:https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite ,进行注册和登录。 输入大纲和要点:确定操作方式,目前该工具提供两种方式,包括导入大纲和要点,以及输入主题自动生成大纲和要求。 选择模版并生成 PPT:点击生成 PPT,应用模版。 导出 3. MindShow 网址:国内网站,不需要魔法。地址:https://www.mindshow.fun//home 输入大纲和要点:确定操作方式,目前该工具同样提供两种方式,包括导入大纲和要点和输入主题自动生成大纲和要求。 选择模版并生成 PPT 导出 4. Process ON 网址:https://www.processon.com/ 输入大纲和要点:确定操作方式,目前该工具同样提供两种方式,包括导入大纲和要点和输入主题自动生成大纲和要求。 选择模版并生成 PPT:点击下载,选择导入格式为 PPT 文件,选择模版,再点击下载。如果喜欢用 Process ON 的小伙伴,没有会员,可以某宝买个一天会员。
2024-11-06
有哪些ai可以直接制作Excel表格的
以下是一些可以直接制作 Excel 表格的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,基于 OpenAI 技术,新增了生成式 AI 功能,允许用户在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了多种办公软件,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 可自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 5. GPTExcel:在相关排行中有所体现。 6. SheetGod:在相关排行中有所体现。 7. 酷表 ChatExcel:在相关排行中有所体现。 8. GPT Workspace:在相关排行中有所体现。 9. OpenAI in Spreadsheet:在相关排行中有所体现。 10. Ajelix AI Excel Tools:在相关排行中有所体现。 随着技术的不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-17
什么工具能进行AI数据表格处理
以下是一些能够进行 AI 数据表格处理的工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了多种办公软件,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 自动完成任务,包括 Excel 中的数据分析和格式创建等。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外,以下是一些 AI 相关的产品数据表格排行: |AI 产品数据表格_排行|AI 产品数据表格_产品名|AI 产品数据表格_分类|AI 产品数据表格_4 月访问量(万 Visit)|相对 3 月变化| |||||| |1||表格|175|0.036| |2|Highcharts|表格|127|0.257| |3|Numerous.ai|表格|73.4|0.911| |4|Coefficient|表格|69|0.213| |5|GPTExcel|表格|37|1.139| |6|Rows AI|表格|34|0.115| |7|SheetGod|表格|26|0.016| |8|AI Excel Bot|表格|25.3|0.103| |9|OpenAI in Spreadsheet|表格|17|0.091| |10|GPT Workspace|表格|17|0.189|
2024-11-10
表格数据分析
以下是关于表格数据分析的相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 第一个用户提示:限定 SELECT SQL,要求不要用 SELECT 查询全部列,仅回复一条 SELECT SQL 语句,至少查询两列(数据项、数据值),不能直接查询长类型字段,可用 count/substring 等函数处理。 系统提示是表结构信息,对难以理解的字段可告知 GPT 其意义,若有多个表可分开描述。 需校验 GPT 生成的 SQL,不通过直接返回提示“抱歉,不支持此类请求”,通过再执行 SQL 查询数据。 数据分析的用户提示:提示数据分析,限定返回的 JSON 格式(conclusion、keyMap、title),keyMap 用于数据 key 的映射以渲染图表,根据结果数据的维度选择不同的 prompt 传递给 GPT,且结果数据 tableData 已通过 SQL 查询,不能让 GPT 再次生成,以免耗时。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月: 数据来源:Similarweb、Visit,单位:万,变化公式:3 月/2 月 1 100%。 包括数据分析(446 万)、天花板潜力(1000 亿美元)、对标公司(oracle)、总体趋势(快速增长,88.19%)、月平均增速(70 万 PV/月)、原生产品占比(高)、竞争情况(Top1、Top3 占比,马太效应、网络效应强弱,大厂是否入局及占比,技术门槛)、Top1 公司(非大厂)的相关信息等。 还提供了 23 年 12 月至 24 年 3 月月访问量排行榜及变化情况、赛道月访问总量及构成、23 年 4 月访问量 Top10 等数据。 58 数据分析 161 万: 包含名称、二级分类、三级分类、网址、2 月至 11 月的数据及 11/5 月的变化计算等信息,如帆软数据、RATH、rows.com、亚信科技数智产品、神策数据等。
2024-11-10
AI表格数据处理
以下是关于 AI 表格数据处理的相关信息: 人工智能的分类: AI 分为 ANI(弱人工智能)和 AGI(通用人工智能)。ANI 得到巨大发展,可做如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场应用等特定任务;AGI 则能做任何人类可以做的事,但目前还未取得巨大进展。 机器学习与数据: 监督学习是从输入到输出的过程。近期监督学习快速发展得益于数据快速增长、神经网络规模发展以及算力快速发展。数据集是以表格形式出现的数据集合,每一列代表特定变量,每一行对应某一成员的数据集问题。数据获取方式包括手动标注、观察行为、网络下载。使用数据时,可将搜集的数据展示或提供给 AI 团队,以协助梳理。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,机器处理更难)。 Excel 中的 AI 工具: 目前有几种增强 Excel 数据处理和分析能力的工具和插件,如 Excel Labs(基于 OpenAI 技术,新增生成式 AI 功能)、Microsoft 365 Copilot(整合办公软件,通过聊天形式完成任务)、Formula Bot(提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能)、Numerous AI(支持 Excel 和 Google Sheets,可生成公式、文本内容等)。未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,提高工作效率和智能化水平。 表格 Top10 的 AI 产品数据: |排名|产品名|分类|6 月访问量(万 Visit)|相对 5 月变化| |||||| |1|Highcharts|表格|235|0.389| |2|Fillout.com|表格|186|0.147| |3|Coefficient|表格|46|0.251| |4|Numerous.ai|表格|41|0.087| |5|SheetGod|表格|31|0.033| |6|GPTExcel|表格|25|0.364| |7|酷表 ChatExcel|表格|18|0.159| |8|GPT Workspace|表格|17|0.213| |9|OpenAI in Spreadsheet|表格|12|0.314| |10|Ajelix AI Excel Tools|表格|10|0.145|
2024-11-05
对于表格访问读写 ,有什么AI好用的工具
以下是一些在表格访问读写方面好用的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术,允许用户直接在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,通过聊天形式,用户告知需求后,Copilot 将自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力,随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-01
使用AI总结表格数据
以下是对您提供的表格数据和学习笔记的总结: 表格数据总结: 这是一份关于 AI 产品 2024 年 1 至 3 月长视频的总结数据,包含了产品名称(如 Glarity、Eightify 等)以及 12 月至 3 月每个月的数据情况(如 12 月、1 月、2 月、3 月的数据),还有 3 月变化和 12 月至 3 月的变化情况。 学习笔记总结: 人工智能分为 ANI(弱人工智能)和 AGI(通用人工智能),ANI 发展迅速但 AGI 进展不大。ANI 只能做特定的事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等。 机器学习中的监督学习是从输入到输出,近期监督学习快速发展得益于数据增长、神经网络规模发展和算力提升。 数据集通常以表格形式出现,每列代表特定变量,每行对应成员。获取数据的方法有手动标注、观察行为和网络下载。使用数据时可先展示给 AI 团队,数据可能存在不正确或缺失的情况,且分为结构化和非结构化数据,非结构化数据机器处理更难。
2024-10-31
识别英文语音为字幕的工具
以下是一些识别英文语音为字幕的工具: 1. Whisper(https://github.com/openai/whisper):这是一个优秀的字幕处理工具,能很好地识别视频/音频中的语言。Medium 尺寸能很好地解决英文的问题,中文处理方面,据宝玉 xp 的说法,Large 尺寸效果会好一些。但仅处理成英文对母语是中文的绝大部分人来说不够,最好有纯中文或双语字幕。 2. Reccloud:免费的在线 AI 字幕生成工具,可直接上传视频精准识别,能对识别的字幕进行翻译,自动生成双语字幕。已处理 1.2 亿+视频,识别准确率接近 100%。 3. 绘影字幕:一站式专业视频自动字幕编辑器,提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务,支持 95 种语言,准确率高达 98%,可自定义字幕样式。 4. Arctime:可对视频语音自动识别并转换为字幕,支持自动打轴,支持 Windows 和 Linux 等主流平台,支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 5. 网易见外:国内知名语音平台,支持视频智能字幕功能,转换正确率较高,支持音频转写功能。 以上工具各有特点,您可以根据自身需求选择最适合的视频自动字幕工具。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-17
识别英文语音为字幕的工具
以下是一些识别英文语音为字幕的工具: 1. Whisper(https://github.com/openai/whisper):这是一个优秀的字幕处理工具,能很好地识别视频/音频中的语言。Medium 尺寸能很好地解决英文的问题,中文处理方面,据宝玉 xp 的说法,Large 尺寸效果会好一些。但仅处理成英文对母语是中文的绝大部分人来说不够,最好有纯中文或双语字幕。 2. Reccloud:免费的在线 AI 字幕生成工具,可直接上传视频精准识别,能对识别的字幕进行翻译,自动生成双语字幕。已处理 1.2 亿+视频,识别准确率接近 100%。 3. 绘影字幕:一站式专业视频自动字幕编辑器,提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务,支持 95 种语言,准确率高达 98%,可自定义字幕样式。 4. Arctime:可对视频语音自动识别并转换为字幕,支持自动打轴,支持 Windows 和 Linux 等主流平台,支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 5. 网易见外:国内知名语音平台,支持视频智能字幕功能,转换正确率较高,支持音频转写功能。 以上工具各有特点,您可以根据自身需求选择最适合的视频自动字幕工具。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-17
识别英文歌歌词的AI工具
以下为您推荐识别英文歌歌词的 AI 工具:Suno。但需要注意的是,目前使用该工具做 hiphop 存在一定难度,比如咬字太清楚,没有懒音、吞音、连读和方言,可能导致原本两音可读完的“马水”,AI 一定会念“马思唯”,从而错开一个字,使 flow 和 beat 对不上后面全乱拍。稍微有点作用的解决方法是替换拟音歌词和手动断句,标记好主歌副歌位置。
2024-11-17
AI 图像识别的发展历程
AI 图像识别的发展历程如下: 早期处理印刷体图片的方法是将图片变成黑白、调整为固定尺寸,与数据库对比得出结论,但这种方法存在多种字体、拍摄角度等例外情况,且本质上是通过不断添加规则来解决问题,不可行。 神经网络专门处理未知规则的情况,如手写体识别。其发展得益于生物学研究的支持,并在数学上提供了方向。 CNN(卷积神经网络)的结构基于大脑中两类细胞的级联模型,在计算上更高效、快速,在自然语言处理和图像识别等应用中表现出色。 ImageNet 数据集变得越来越有名,为年度 DL 竞赛提供了基准,在短短七年内使获胜算法对图像中物体分类的准确率从 72%提高到 98%,超过人类平均能力,引领了 DL 革命,并开创了新数据集的先例。 2012 年以来,在 Deep Learning 理论和数据集的支持下,深度神经网络算法大爆发,如卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等,每种都有不同特性。例如,递归神经网络是较高层神经元直接连接到较低层神经元;福岛邦彦创建的人工神经网络模型基于人脑中视觉的运作方式,架构基于初级视觉皮层中的简单细胞和复杂细胞,简单细胞检测局部特征,复杂细胞汇总信息。
2024-11-14
有什么特别好的AI识别图片的大模型API
以下是一些关于 AI 识别图片的大模型 API 相关的信息: 学习笔记《【这就是 ChatGPT】了解原理让大语言模型 AI 成为你的打工人》中提到,对于识别印刷体图片,会先将图片变成黑白、调整大小为固定尺寸,然后与数据库中的内容进行对比得出结论。但这种基于规则的方法存在多种局限,而神经网络专门处理未知规则的情况,在图片识别中具有优势。 搭建 OneAPI 可以汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型。 0 基础手搓的“AI 拍立得”概念旨在简化操作流程,提升效率。用户可以选择拍摄场景类型并立即拍照,AI 会自动识别和分析照片中的内容信息,依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈。其实现场景包括图片转成文本和图片转绘图片等。例如,图片转成文本时,大模型会根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本。
2024-11-11
意图识别
以下是关于意图识别的全面介绍: 意图识别在自然语言处理领域是常见话题,随着大型模型兴起,其在智能体的 Brain 模块中承担主要工作。 意图识别的定义:当用户输入指令,通过感知模块传递到 Brain 模块,Brain 模块对其做出反应,本质上是一种分类任务,区分用户具体意图,在单一或多智能体系统中都至关重要。 通过常见智能助手如 Siri、小爱同学的例子可更直观理解。 在 AI 搜索中,意图识别的关键作用包括对用户提问进行分类,如导航类(如搜索“ThinkAny”为打开官网)、信息查询类(如搜索“什么是 AI 搜索引擎”为了解行业)、交易类(如搜索“笔记本电脑”为购买)、本地信息类(如搜索“附近的烤肉店”为找附近餐馆)等,还存在其他分类和多级子分类,但面临枚举无法穷尽的问题。 对搜索意图分类可匹配更准的信息源和更好的回复提示词,提升检索召回率,保证搜索结果个性化。目前主流实现方案主要通过提示词请求大模型完成识别,但准确度不够高,大模型的 Function Calling 能力也可理解为一种意图识别。 在提示词中使用意图分类的理论依据是人工智能的意图识别理论,其核心观点包括通过自然语言处理技术从用户查询中识别目的或需求,考虑上下文理解以更全面理解意图,将识别出的意图分类并与预定义指令或操作匹配执行相应任务。具体步骤包括定义意图类别、分析用户输入、进行意图分类和执行相应操作。
2024-11-07