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结构仿真分析中AI应用

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在结构仿真分析中,AI 有着多方面的应用。

在绘制逻辑视图、功能视图、部署视图方面,以下是一些可用的 AI 工具和传统工具:

  1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括上述视图,用户可通过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,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。
  3. ArchiMate:开源建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。
  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,提供丰富模板用于创建相关视图。
  6. draw.io(现称 diagrams.net):免费在线图表软件,允许创建各种类型图表,包括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。

在 2024 年,AI 在生物医学、气象预测等领域也有重要突破与应用:

  1. 诺贝尔物理学奖和化学奖先后颁给 AI,推动了机器学习的理论创新,揭示了蛋白质折叠问题,标志着人工智能真正成为一门科学学科和加速科学的工具。
  2. 基于深度学习和 Transformer 架构的蛋白质结构预测模型——AlphaFold 3,能够高精度地预测包括蛋白质、DNA、RNA、配体等生物分子的结构和相互作用,为细胞功能解析、药物设计和生物科学的发展提供有力支持。
  3. DeepMind 展示新的实验生物学能力——AlphaProteo,能够设计出具有三到三百倍亲和力的亚纳米摩尔蛋白结合剂的生成模型。
  4. 生物学前沿模型的扩展:进化规模 ESM3,是一种前沿多模态生成模型,在蛋白质序列、结构和功能上进行训练,能够学习预测任何模态组合的完成情况。
  5. 学习设计人类基因组编辑器的语言模型——CRISPR-Cas 图谱。
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References

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

问:哪个AI工具可以画逻辑视图、功能视图、部署视图

在软件架构设计中,创建逻辑视图、功能视图和部署视图是常见的需求。以下是一些可以用于绘制这些视图的AI工具和传统工具:1.Lucidchart:这是一个流行的在线绘图工具,它支持多种图表的创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图。用户可以使用拖放界面轻松创建架构图。2.Visual Paradigm:这是一个全面的UML工具,它提供了创建各种架构视图的功能,包括逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。3.ArchiMate:这是一种开源的建模语言,专门用于企业架构。它支持逻辑视图的创建,并且可以与Archi工具一起使用,该工具提供了一个图形化界面来创建ArchiMate模型。4.Enterprise Architect:这是一个强大的建模、设计和生成代码的工具,它支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。5.Microsoft Visio:这是一个广泛使用的图表和矢量图形应用程序,它提供了丰富的模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。6.draw.io(现在称为diagrams.net):这是一个免费的在线图表软件,它允许用户创建各种类型的图表,包括软件架构图。它支持创建逻辑视图和部署视图等。7.PlantUML:这是一个文本到UML的转换工具,可以通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等,从而帮助创建逻辑视图。8.Gliffy:这是另一个基于云的绘图工具,它提供了创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。9.Archi:一个免费的开源工具,用于创建ArchiMate和TOGAF模型,支持逻辑视图的创建。10.Rational Rose:这是IBM的一个UML工具,它支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。

2024人工智能报告|一文迅速了解今年的AI界都发生了什么?

最重要的突破是——在2024年,诺贝尔物理学奖和化学奖先后颁给AIAI不仅推动了机器学习的理论创新,还揭示了蛋白质折叠问题。其标志了人工智能AI已经真正成为一门科学学科和加速科学的工具。AI在生物医学气象等突破应用有哪些?基于深度学习和Transformer架构的蛋白质结构预测模型——AlphaFold 3由DeepMind和Isomorphic Labs发布的AlphaFold 3是一个基于深度学习和Transformer架构的蛋白质结构预测模型,能够高精度地预测包括蛋白质、DNA、RNA、配体等生物分子的结构和相互作用。它的出现将为细胞功能解析、药物设计和生物科学的发展提供有力支持。DeepMind展示新的实验生物学能力——AlphaProteo其秘密蛋白质设计团队推出第一个模型AlphaProteo是一种能够设计出具有三到三百倍亲和力的亚纳米摩尔蛋白结合剂的生成模型。生物学前沿模型的扩展:进化规模ESM3自2019年以来,Meta一直在发布基于Transformer的语言模型(进化规模模型),这些模型是通过大型氨基酸和蛋白质数据库进行训练的。今年,他们发布了ESM3,这是一种前沿多模态生成模型,它是在蛋白质序列、结构和功能上进行训练的,而不是仅仅在序列上进行训练。与传统的掩码语言建模不同,ESM3的训练过程使用可变掩码计划,使模型暴露于各种掩码序列、结构和功能的组合。ESM3能够学习预测任何模态组合的完成情况。学习设计人类基因组编辑器的语言模型——CRISPR-Cas图谱

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推荐一些写影视解说稿的AI
以下是为您推荐的一些可用于写影视解说稿的 AI 工具: 1. Luna、季梦、可玲等,可辅助写视频提示词,能根据上传的图片生成合理的运镜及提示词,还可写分镜脚本。 2. GPT 可用于写视频提示词和分镜脚本。 3. 对于一整部电影的解说,AI 可以进行剧情详解、提取标签和做爆点分析,帮助新手节省写稿精力,提高影视解说大号的效率。
2025-04-07
怎么成为ai产品经理
要成为 AI 产品经理,可以参考以下几个方面: 1. 入门级: 可以通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 学会使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级: 技术研究路径:深入研究某一技术领域。 商业化研究路径:了解市场需求和商业运营。 能够根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用: 拥有成功落地应用的案例,并产生商业化价值。 同时,AI 产品经理需要懂得技术框架,不一定要了解技术细节,但要对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。而且,产品经理要始终关注场景、痛点和价值。 例如,Kelton 作为一名 AI 产品经理,深耕 NLP 方向 2 年,作为 Owner 从 0 1 打造过两款 AIGC 产品,也完成过 LLM 评测体系的从零搭建。技术出身的他还曾在云计算、元宇宙领域有过 2 年的经验。
2025-04-07
AI头像
以下是关于 AI 头像的相关信息: 摊位列表中包含多种与 AI 相关的摊位,其中有提供 AI 肖像及写真、AI 如意写真等头像相关服务的摊位,摊位区域为 D,摊位编号有 46、49 等。 在元:AI 玄学初体验中,提到了在摊位上可以生成玄学头像,生成速度较快,生成的图像令人满意,且是根据个人的喜用神生成的专属转运头像。 AI 绘画的应用场景广泛,其中包括 AI 定制萌娃头像。
2025-04-07
今日头条辅助创作ai
今日头条在 AI 辅助创作方面有以下应用: 1. 内部产品集成:在抖音、今日头条、西瓜视频等内容平台推出了一系列 AI 助手功能,如抖音创作助手(辅助剪辑和文案)、智能评论回复助手、头条 AI 写作等。这些功能大多基于其大模型“豆包”,着眼于垂直内容创作场景。例如,剪映 App 里集成的 AI 可以帮用户自动剪辑视频,通过识别原始素材并按照模版生成成片,节省大量人力。 2. 辅助写作的正确方式: 用 AI 来头脑风暴:在开始写作之前,可以让 AI 提供选题建议或内容方向。 用 AI 来查找资料:AI 能够快速为您汇总某个主题的相关信息,节省查阅资料的时间。 用 AI 来优化表达:写完初稿后,可让 AI 检查语法、改善表达。 用 AI 来拓展思路:在某个点上卡壳时,询问 AI 的意见以开拓新的思路。 需要注意的是,写作不仅仅是为了产出内容,更是一种思考的过程。不应过度依赖 AI 写作,而应专注于提升自身的写作技巧和思考深度。对于想做 IP 账号的人来说,个人特色、文字风格、思考角度和个人见解才是吸引读者的关键。
2025-04-07
法律AI
以下是关于法律 AI 的相关内容: 在法律领域,AI 具有多方面的应用和作用: 法律意见书撰写: AI 能够根据案件背景、证据材料及适用法律法规,自动撰写初步的法律意见书,包含对案件事实的梳理、法律分析和结论部分。例如: 1. 针对商业秘密泄露案件,分析法律责任和赔偿范围,为客户提供应对策略。 2. 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书,包括股东权益保护和董事会职责,确保符合相关法规要求。 3. 就消费者权益保护案件提供法律意见,分析商家赔偿责任和消费者维权途径,为客户制定应对措施。 4. 为公司股权转让交易起草股权转让协议,规定转让方和受让方的信息、股权转让的份额、价格、支付方式和时间表等。 5. 起草初创公司股权转让协议,明确创始股东向新投资者转让股权的条件等。 6. 为上市公司股份转让交易起草协议,包括股份描述、转让价格、支付安排等。 7. 起草家族企业股权内部转让协议,涵盖股权分配、价格确定方式等。 诉讼策略制定: AI 可基于相关法律条款和案例法,提供诉讼策略,包括对权利的分析、侵权行为评估、证据搜集建议等。例如: 1. 为专利侵权案件制定诉讼策略,分析专利有效性、侵权行为等。 2. 针对劳动合同纠纷案件,分析员工权益和雇主责任,提出诉讼策略。 3. 在知识产权许可诉讼中,分析许可协议条款和双方权利义务,提出诉讼策略。 模拟法庭: AI 能模拟法庭审理过程,分析双方论点、证据和法律依据,预测判决结果,并给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 使用技巧和注意事项: 1. 进行数据分析时,将环节分开处理以优化性能和便于发现修正问题。 2. 针对复杂问题,采用逐步深化和细化的方式提问。 3. 为 AI 系统提供大量数据和示例、高质量的参考材料、详细的流程和知识。 4. 在 Prompt 中使用法律术语引导 AI 回答方向。 5. 对 AI 的回答进行交叉验证,结合自身专业知识筛选判断,确保符合法律伦理、立法目的和实务。
2025-04-07
logo AI创作工具有哪些
以下是一些常见的 logo AI 创作工具: 1. Looka:在线 Logo 设计平台,使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好,生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands:AI 驱动的品牌创建工具,通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill:其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化设计,用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr:提供简单易用的 Logo 设计工具,用户可拖放设计,利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva:广受欢迎的在线设计工具,提供 Logo 设计模板和元素,有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands:Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具,根据输入快速生成方案。 7. 标小智:中文 AI Logo 设计工具,利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 此外,在以下内容中也提到了一些相关工具: 2023 年,让你月赚 5w 的 48 个 AI 工具中涉及 Logo 设计的有:Looka、LogoAI 等。 您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具:https://waytoagi.com/category/20
2025-04-07
基于SUMO的自动驾驶车队行为仿真平台开发
很抱歉,目前知识库中没有关于基于 SUMO 的自动驾驶车队行为仿真平台开发的相关内容。但一般来说,开发这样的平台需要以下几个关键步骤: 1. 深入了解 SUMO 软件及其相关功能和接口。 2. 明确自动驾驶车队行为的模型和算法,包括车辆之间的通信、协同控制等。 3. 设计合理的数据结构和算法,以高效处理仿真中的大量数据和计算。 4. 进行系统的架构设计,确保平台的可扩展性和稳定性。 5. 进行充分的测试和优化,以保证仿真结果的准确性和可靠性。 如果您能提供更详细的需求和问题,我将能为您提供更有针对性的帮助。
2025-03-04
AI目前可以做汽车底盘的CAE仿真分析吗
目前 AI 在汽车底盘的 CAE 仿真分析方面的应用还处于不断发展和探索的阶段。虽然 AI 技术在一些工程领域展现出了潜力,但在汽车底盘 CAE 仿真分析这一特定领域,其应用尚未完全成熟和广泛普及。不过,随着技术的不断进步,未来 AI 有可能在这方面发挥更重要的作用。
2024-12-29
AI可以做CAE仿真分析吗
AI 在某些情况下可以应用于 CAE 仿真分析。例如,在胶囊网络的相关研究中,模型使用了诸如 PCAE 直接从图像中预测部分模版存在的概率和姿态,并试图通过重新排列部分模板重建原始图像;SCAE 使用 OCAE 预测一些物体胶囊的参数,并试图组织和发现部分和姿势为一组更小的对象,这对于重建图像十分重要。具体来说,将一幅图像分割成多个部分并非易事,所以研究者从抽象像素和部分发现阶段开始,提出了 CCAE(Constellation Capsule Autoencoder),它使用二维点作为部分,给出它们的坐标作为系统的输入。CCAE 学习将点集进行建模成为熟悉星座,每一个点都是由独立的相似变换来变形。CCAE 能在事先不知道星座的数量和形状的情况下学会给每个点分配对应的星座。之后还提出了 PCAE(Part Capsule Autoencoder),它学着从图像中推理出它的部分和姿势。最后,叠加 OCAE(Object Capsule Autoencoder),OCAE 与 CCAE 高度相似。在 CCAE 中,一组二维输入点首先对其进行编码到 K 个对象胶囊中,一个对象胶囊 k 包含着一个胶囊特征向量 ck,它的存在概率 ak 在 0 到 1 之间,然后还存在在一个 3x3 的对象观察者关系矩阵,矩阵代表着对象和观察者之间的仿射矩阵。但需要注意的是,这只是 AI 在相关领域的部分应用,AI 在 CAE 仿真分析中的应用还处于不断发展和探索的阶段。
2024-12-29
我是CAE仿真工程师,AI如何帮助我
作为一名CAE(计算机辅助工程)仿真工程师,AI技术可以显著提升你的工作效率、仿真精度和创新能力。以下是一些具体应用和方法,展示AI如何在不同方面帮助你: 1. 优化和自动化设计流程 a. 设计优化 基于机器学习的优化:使用机器学习模型(如遗传算法、贝叶斯优化)自动优化设计参数,提高设计性能和效率。 拓扑优化:利用深度学习和生成对抗网络(GAN)进行结构拓扑优化,生成轻量化、高性能的设计。 b. 自动化建模 自动网格划分:利用AI自动进行网格划分,减少手动操作时间,优化网格质量。 几何建模:使用AI工具自动生成和修改几何模型,提高建模效率和精度。 2. 加速仿真计算 a. 代理模型(Surrogate Models) 快速仿真预测:训练机器学习模型(如神经网络、随机森林)作为仿真的代理模型,快速预测仿真结果,减少计算时间。 高维数据处理:利用降维技术(如主成分分析、tSNE)简化高维仿真数据,提高计算效率。 b. 数据驱动仿真 仿真加速:使用深度学习模型加速复杂的仿真计算,如流体动力学(CFD)和有限元分析(FEA),实现实时仿真。 多尺度仿真:利用AI进行多尺度仿真,结合不同尺度的仿真结果,提高整体仿真精度和效率。 3. 仿真结果分析和可视化 a. 数据分析 自动数据处理:使用AI工具自动清洗、整理和分析仿真数据,识别关键特征和模式。 异常检测:利用机器学习算法检测仿真结果中的异常,帮助快速发现和解决问题。 b. 可视化 增强现实(AR)和虚拟现实(VR):使用AR/VR技术可视化仿真结果,提供沉浸式的分析和演示体验。 交互式可视化工具:使用AI增强的数据可视化工具,动态展示仿真数据和分析结果,提升数据理解和决策能力。 4. 故障预测和维护 a. 预测性维护 故障预测:利用机器学习模型预测设备故障,提前采取维护措施,减少停机时间和维修成本。 健康监测:使用AI分析传感器数据,实时监测设备健康状态,预防潜在故障。 b. 故障分析 根因分析:通过AI技术进行故障根因分析,快速定位故障原因,优化维护策略。 剩余寿命预测:使用深度学习模型预测设备剩余寿命,制定合理的维护计划。 5. 自动化报告生成和文档管理 a. 报告生成 自动生成报告:利用自然语言处理(NLP)技术,从仿真数据中自动生成报告,减少手动编写时间。 定制化报告:根据不同受众需求,生成定制化的分析报告和可视化图表。 b. 文档管理 智能搜索:使用AI工具对文档进行智能搜索和分类,提高信息检索效率。 知识管理:构建基于AI的知识管理系统,自动整理和提取有价值的信息,促进知识共享和积累。 6. 虚拟实验和数字孪生 a. 数字孪生 实时仿真:构建设备或系统的数字孪生,利用AI实时仿真和监控其运行状态,优化性能和维护策略。 虚拟实验:通过数字孪生进行虚拟实验,验证设计方案和预测实际运行效果,减少物理实验成本。 b. 情景模拟 多场景分析:利用AI进行多场景仿真分析,评估不同工况和设计方案的性能表现。 应急预案模拟:模拟紧急情况和应急预案,优化应急响应策略,提高系统安全性和可靠性。 实践中的应用示例 1. 风力涡轮机优化 使用深度学习模型优化风力涡轮机的叶片设计,提高能效和结构强度,减少风洞实验次数。 2. 汽车碰撞仿真 利用AI加速汽车碰撞仿真计算,通过代理模型快速预测不同设计方案的安全性能,缩短设计周期。 3. 航空发动机健康监测 采用机器学习模型分析航空发动机传感器数据,实时监测健康状态,预测故障,制定维护计划,提升安全性和可靠性。 工具和平台 ANSYS:提供AI驱动的优化和仿真加速功能,支持多物理场仿真。 COMSOL Multiphysics:集成AI工具,用于优化设计和加速仿真计算。 Siemens Simcenter:支持AI驱动的设计优化、仿真分析和故障预测。 MATLAB 和 Simulink:提供丰富的机器学习和深度学习工具,用于数据分析和仿真建模。 总结 AI技术在CAE仿真工程中具有广泛的应用前景,可以显著提升设计优化、仿真计算、数据分析和故障预测等方面的效率和精度。通过合理应用AI工具,你可以更快速地实现高效仿真和优化,推动工程设计和创新的发展。
2024-06-12
生成超过15000字的人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新论文,学科方向是计算机科学与技术专业
很抱歉,目前无法直接为您生成超过 15000 字的论文。但我可以为您提供一个论文大纲,以帮助您组织思路和开展研究: 标题:人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新 摘要:简述人工智能技术在智能化零售中的重要性、应用现状、创新商业模式以及研究的主要结论。 一、引言 (一)研究背景:介绍智能化零售行业的发展趋势和人工智能技术的兴起。 (二)研究目的与意义:阐述研究人工智能技术在该领域应用和商业模式创新的目的,以及对行业发展的重要意义。 (三)研究方法与结构:说明采用的研究方法,如文献综述、案例分析等,并概述论文的结构安排。 二、人工智能技术概述 (一)人工智能技术的定义与分类:解释人工智能的概念,分类如机器学习、深度学习、自然语言处理等。 (二)关键技术原理:详细介绍相关技术的原理,如机器学习中的监督学习、无监督学习等。 (三)技术发展历程与现状:回顾人工智能技术的发展历程,分析当前的技术水平和应用情况。 三、智能化零售行业概述 (一)智能化零售的概念与特点:定义智能化零售,阐述其特点如个性化服务、精准营销等。 (二)行业发展现状与趋势:分析智能化零售行业的现状,包括市场规模、竞争格局等,预测未来的发展趋势。 (三)面临的挑战与机遇:探讨行业发展中面临的问题,以及人工智能技术带来的机遇。 四、人工智能技术在智能化零售中的应用 (一)客户画像与精准营销:如何利用人工智能技术分析客户数据,实现精准营销。 (二)库存管理与供应链优化:通过人工智能算法优化库存水平和供应链流程。 (三)智能推荐与个性化服务:介绍基于人工智能的推荐系统,为客户提供个性化的购物体验。 (四)无人零售与智能支付:探讨无人零售店的技术实现和智能支付方式的应用。 (五)店铺布局与商品陈列优化:利用人工智能进行数据分析,优化店铺布局和商品陈列。 五、人工智能技术驱动的商业模式创新 (一)新的零售模式:如线上线下融合的智能零售模式。 (二)数据驱动的商业决策:依靠人工智能分析数据,制定更科学的商业决策。 (三)合作与共享经济模式:探讨与技术供应商、其他企业的合作模式,以及共享数据和资源的可能性。 (四)增值服务与收费模式创新:基于人工智能技术提供的新服务,创新收费模式。 六、案例分析 (一)选取成功应用人工智能技术的智能化零售企业案例。 (二)详细介绍其应用场景、商业模式创新和取得的成效。 (三)总结经验教训,为其他企业提供借鉴。 七、影响与挑战 (一)对消费者行为和市场竞争的影响:分析人工智能技术如何改变消费者购物行为和市场竞争格局。 (二)技术与数据安全问题:探讨人工智能应用中的技术漏洞和数据泄露风险。 (三)法律法规与伦理道德问题:研究相关法律法规的缺失,以及可能引发的伦理道德问题。 八、结论与展望 (一)研究成果总结:概括人工智能技术在智能化零售中的应用和商业模式创新的主要发现。 (二)未来研究方向与建议:提出进一步研究的方向和对企业、政府的建议。 希望以上大纲对您有所帮助,祝您顺利完成论文!
2025-04-07
个人AI助手可以有什么方向的应用
个人 AI 助手的应用方向广泛,包括但不限于以下几个方面: 1. 教育培训: 数字教师:如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》,让白居易讲述《长恨歌》背后的故事。可以与历史人物对话交流,不受时空限制,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,缓解教育资源不平等问题。 数字陪伴:作为孩子的玩伴,给予赞美等社会奖励,促进儿童成长和提高学习成绩。 2. 宠物相关: AI 宠物助手:基于自然语言处理和计算机视觉,帮助主人照顾宠物,如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具:利用 AI 技术开发智能互动玩具,增强宠物娱乐体验,如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动的玩具等。 AI 宠物图像生成:使用生成式 AI 模型,根据文字描述生成宠物形象图像,帮助主人定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断:利用计算机视觉和机器学习技术,开发辅助诊断系统,通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析:基于传感器数据和计算机视觉,分析宠物行为模式,帮助主人了解宠物需求和习性。 3. 信息检索与分析: Google Gemini 的 Deep Research:智能信息检索与分析工具,基于主题快速检索全网资源并生成综合报告,支持导出为 Google Docs 文档格式,适合学术研究、内容创作、行业分析等场景,整合了 Google 核心数据源,结合模型多模态处理能力,可处理大量上下文信息。 第四范式发布的桌面端 AI 搜索工具:基于人工智能技术的全能搜索助手,提升用户在本地文件、即时通信、网盘等各类在线应用中的搜索体验,可通过简单描述查询意图进行模糊搜索,支持实时预览搜索结果。
2025-04-01
教师AI应用培训
以下是关于教师 AI 应用培训的相关内容: 一、培训经历 有人积极参与了由 XX 大学教育技术中心组织的为期一个月的“AI 教育应用”在线培训项目。培训内容主要包括: 1. 人工智能基础理论:涵盖机器学习、深度学习等基本概念和技术原理。 2. AI 教育应用场景分析:通过案例研究,探讨 AI 技术如何支持个性化学习、智能评估等教育实践。 3. 教学设计与实施:学习如何利用 AI 工具设计创新的教学活动,并有效应用于课堂教学中。 在培训中,个人在专业知识、技能方面有所提升,对教学理念、方法有了新的认识或改变,并且在实际工作中开始应用学到的知识和技术。同时,也会遇到一些困难和挑战,并通过相应的方法克服。 二、相关资料和资源 1. 深圳市福田区 AI 先锋队的相关信息。 2. 教师 AI 应用手册。 3. 清华大学 104 页《Deepseek 从入门到精通》的更新内容。 4. 热门 AI deepseek 推荐及案例征稿通知的更新。 5. 爱好者交流 g 群和微信群的更新。 6. 案例 24、25、26 的更新。 三、课程示例 1. AI 辅助下的“科技伦理”主题研讨课: 课程目标:思维激发,利用 AI 生成开放性问题,引发对技术发展伦理问题的深度思考;多维分析,通过 AI 提供的多维数据,全面分析技术发展的潜在风险和社会影响;批判思考,培养学生的批判性思维能力,建立负责任的科技使用态度。 课程实施流程:AI 生成开放性问题,如自动驾驶事故责任归属、社交媒体算法影响、AI 就业影响等;多维数据分析,整合新闻报道、学术论文、社会调查、法律法规等多源数据;课堂辩论,基于数据支持的小组辩论与交流;反思总结,梳理 AI 技术机遇与挑战,形成负责任使用态度。 案例亮点:问题导向,AI 生成的开放性问题激发深度思考,避免表面化讨论确保讨论主题的时效性和挑战性;数据支持,多维数据分析支持全面客观的判断,避免片面和主观的决策倾向;能力培养,通过辩论提升批判性思维和表达能力,促进深层次的思想碰撞和交流。 四、适合对象和活动 1. 适合对象:初次接触 AI,期待掌握 AI 基本对话方式,借助相关工具提高效率的教师。 2. 活动: 12 月 9 日星期六 10:00 12:00,“人人都是 AI 高手——藏在手机 APP 里的 AI”,挖掘每天使用的淘宝、B 站等 APP 里藏着的人工智能,想象让教育和 AI 融合的另一种可能性。 “AI 基础工作坊——用 AI 刷新你的工作流”,从理解以 GPT 为代表的 AI 工作原理开始,了解 AI 的优势短板,学习如何写好提示词去获得更高质量的内容;同时基于一线教师工作场景,分享优秀提示词与 AI 工具,帮您解决日常工作、育人以及教学中的常见问题,提高工作效率,刷新你的工作流。
2025-04-01
请基于应用场景,对AI模型进行分类
以下是对 AI 模型基于应用场景的分类: 1. 文本生成和内容创作:包括撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助:如代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如根据文本描述生成相应的图像,甚至未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关的问题,提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议。 此外,在开源模型方面,如 Civitai、海艺 AI、liblib 等为主流创作社区,提供了让用户利用 AI 技术进行图像创作和分享的平台。AI 视频方面,其应用场景广泛,涵盖内容创建、社交媒体营销、讲故事与动画制作、个性化内容、视频摘要、电子学习和培训、新闻媒体、电子游戏开发、虚拟助理和聊天机器人、归档与文档保存以及提高内容的可访问性等多个领域。从使用场景来看,分为改善大模型产品的使用体验、助力用户工作流、细分场景独立实用工具、AI 社区、Chatbot 五个方向;从产品形态上来看,分为插件、辅助现有产品能力、深度结合 LLM 能力的独立网站&应用、AI 社区四种。目前产品大多分布在 PC 端。
2025-04-01
AI在BizDevOps中的场景落地及应用
以下是关于 AI 在 BizDevOps 中的场景落地及应用的相关内容: AI 在 DevOps 中的应用: AI 可以承担指定计划、拆分任务和调用工具的角色,但目前无法完全评定任务结果的正确性和质量。 现阶段更适合让 AI 辅助完成部分任务,如画原型图、设计表结构、写自动化测试代码等,但需要人类验证后才能进行下一步操作。 完全依赖 AI 可能带来风险,如生产环境出错或被黑客恶意利用漏洞。 AI 的记忆能力: ChatGPT 支持记忆功能,可通过摘要保存对话内容以延续角色和对话风格,但新开会话可能在高推理任务中效果更好。 建议将角色设定和部分对话作为样例(fewshot)放入提示词中,以优化生成质量。 学习 GPT 的妙招: 结合视频教程、文字转录和基础资料,通过 ChatGPT 讲解学习内容。 角色反转,自己当老师,ChatGPT 当学生,通过提问互动和查漏补缺能有效提升学习效果。 AI 对软件工程的影响: 涵盖自动代码生成、智能调试、AI 驱动的 DevOps 和敏捷开发优化。 自动代码生成工具(如 GitHub Copilot)提高编程效率,AI 也助力智能测试与运维。 DevOps 迎来 AI 驱动的 CI/CD 和 AIOps,提升部署自动化和智能监控能力。 AI 让敏捷开发更加高效,通过自动化需求分析、测试优化和团队协作增强生产力。 其他相关动态: OpenAI CEO 宣布开发 AI 设备,目标颠覆智能手机。 OpenAI 推出全新 Deep Research,让 ChatGPT 成为研究助理。
2025-04-01
AI与autocad ,blender结合应用
以下是关于 AI 与 AutoCAD、Blender 结合应用的相关信息: 与 Blender 结合应用: 通过联网搜索向 AI 提供最新信息,常见的 AI 助手采用此方式获取实时信息。 可通过 API 向 AI 提供自有系统数据,解决行业内部或自有系统信息接入问题。 MCP 协议为 AI 大模型与数据源集成提供统一标准,实现更可持续的架构。 可以通过一句话提示,让 Claude 自动化打开 Blender 将 2D 图片转为 3D 建模,还能基于此搭建互动网页。 有网友展示“Rodin AI”在 Blender 中通过 Blender MCP 进行自动 3D 建模的过程。 幻之境开发小组联合开发了基于 STABLE DIFFUSION ComfyUI 核心的 Blender AI 插件“无限圣杯”。 Blender 是免费开源的三维制作软件,与 ComfyUI 在工作流程上天然适配。 目前提供的内容中未涉及 AI 与 AutoCAD 结合应用的相关信息。
2025-04-01
请推荐一款AI能帮我分析销售数据
以下为您推荐几款能帮助分析销售数据的 AI 工具: 1. 电商优化:能够分析销售数据,并提供增长策略。 2. Salesforce 爱因斯坦:来自 Salesforce 的 AI 工具,能通过分析大量数据集识别潜在客户,生成预测性潜在客户评分,还能自动化执行日常或耗时任务,让销售团队专注于关键方面。 3. Clari:专门从事智能收入运营的软件,能统一各种来源的数据并以易于理解的方式呈现,简化财务预测过程。 4. Hightime:销售团队的 AI 助手,可处理重复性任务和耗时的研究。 以上只是部分例子,实际上还有许多其他的 AI 销售工具,您可根据具体需求选择使用。
2025-04-01
如何让AI帮我分析职业选择
以下是利用 AI 帮您分析职业选择的一些方法: 1. 利用“长远思考思维模型”: 职业目标和个人价值观的一致性:认清长期职业目标与个人价值观是否相符,工作应与生活目标和信念相协调,考虑未来几年内希望实现的目标,思考其如何反映核心价值观。 职业成长和学习机会:关注职业成长和持续学习,在不断变化的技术领域中保持竞争力,思考未来几年市场受欢迎的技能,通过学习提升职业价值。 生活和工作的平衡:考虑工作对个人生活的影响,包括家庭、健康和兴趣爱好,可持续的职业道路应支持整体生活质量。 适应性和灵活性:考虑市场和技术变化,拥有适应和灵活调整职业路径的能力,以利用新兴机会。 2. 借助 AI 模型模拟市场反应来辅助决策:例如,个人在做职业选择时让 AI 分析不同选择下职业发展的前景。但重要决定最终由人拍板,AI 作用在于提供依据和建议。这一过程中,人类的批判性思维不可或缺,需要对 AI 输出进行评估,筛选有意义部分,并纳入自主判断。 3. 突破常规思维,选择如“破束缚思维模型”:挑战现有的职业路径设想,探索非传统的职业道路或角色,考虑将技能应用于不同领域,不要局限于传统职业路径,考虑跨领域工作机会或开发新技能以适应不同职业角色。 综合这些思维模型,建议您在进行职业规划时,不仅考虑当前的职业机会和挑战,还要考虑长期的职业发展、个人兴趣和潜在的市场需求。同时,敢于突破常规,探索新的可能性,可能会为您的职业生涯带来意想不到的转机。
2025-03-31
竞品分析提示词
以下是关于竞品分析提示词的相关内容: 提示词工程的实践与优化: 建立提示词模板库是提高效率的重要策略。随着时间推移,发现特定类型提示词在特定任务中的有效性,将其保存为模板,如市场分析、产品开发策略、竞争对手分析、财务预测、风险评估等模板。每个模板应包含适用场景描述、提示词结构、关键参数、最佳实践和注意事项。以竞争对手分析模板为例,可快速适应不同需求,提高分析效率和一致性。 AI 辅助提示词工程是新兴趋势,包括自动生成提示词、提示词评估、提示词优化和动态调整。例如,可使用相关提示让 AI 协助优化提示词,这是一个持续的过程,通过不断迭代、建立模板库和利用 AI 辅助,能提高提示词效果,支持企业决策和战略规划。 优化提示词/shorten: 若想制作洒满甜甜圈的东西,给出原始提示后,使用 /shorten 命令,机器人会返回信息并提供可能的简短提示。重要标记以粗体突出显示,最不重要的标记以删除线显示。 SD 新手入门图文教程中的提示词: 根据想画的内容写提示词,多个提示词用英文半角符号隔开。 一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前,叙述画面内容的其次,描述细节的最后,如(画面质量提示词)、(画面主题内容)(风格)、(相关艺术家)、(其他细节)。 模型中每个词语自带权重不同,训练集中出现多的关键词影响大,反之则小。提示词顺序重要,越靠后权重越低,关键词应具特异性,措辞避免抽象,可使用括号人工修改提示词权重。
2025-03-28
基于AI技术的阅读、裁剪、分析、笔记的软件有哪些。
以下是一些基于 AI 技术的阅读、裁剪、分析、笔记的软件: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,能精简和优化内容。 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,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,助力复杂数据分析和模型构建。 4. 笔记相关: Obsidian:可搭配浏览器剪藏插件,一些 AI 插件能实现内置助手功能,如检索笔记、基于笔记生成新内容等。 Cursor:能帮助用模糊问题检索笔记库,基于笔记库进行研究,生成和修改笔记。 使用这些软件时,应结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。需注意,部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-28
数据挖掘评论分析生成可视化的免费方法
目前暂时没有关于数据挖掘评论分析生成可视化免费方法的相关内容。但您可以通过以下途径寻找免费的解决方案: 1. 利用开源的数据挖掘和可视化工具,如 R 语言中的 ggplot2 库、Python 中的 matplotlib 和 seaborn 库等。 2. 搜索在线的免费数据可视化平台,部分平台可能提供一定程度的数据挖掘和评论分析的可视化功能。 3. 参考相关的技术论坛和社区,获取其他用户分享的免费方法和经验。
2025-03-26
你是一个财务总监,市场分析师,但是你没有数据,现在需要你寻找一下有没有可以自动查找数据,并且根据数据生成饼状图的 AI工具
以下是为您推荐的可以自动查找数据并根据数据生成饼状图的 AI 工具: 1. Claude Financial Data Analyst:可视化金融数据分析工具,能生成多种图表,包括饼图。上传文档后可快速生成动态图表,适用于趋势分析和分布分析。详细介绍:https://xiaohu.ai/p/14811 ,GitHub:https://github.com/anthropics/anthropicquickstarts/tree/main/financialdataanalyst ,https://x.com/imxiaohu/status/1847617781594030583 。 2. PandasAI:让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具,用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题,会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答,目前仅支持 GPT 模型,OpenAI API key 需自备。示例:pandas_ai.run 。GitHub 链接:https://github.com/gventuri/pandasai 。 3. DataSquirrel:自动进行数据清理并可视化执行过程,帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告的数据分析工具。平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接:https://datasquirrel.ai/ 。
2025-03-25