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结构仿真分析中AI应用

Answer

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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AI 如何快速3D建模
以下是一些关于 AI 快速 3D 建模的信息和可用工具: GRM 可以在 0.1 秒内构建出物体或场景的 3D 模型,支持文本或图像直接转换成 3D 模型,并提供在线体验和项目演示。相关链接如下: 项目及演示:https://justimyhxu.github.io/projects/grm/ GitHub:https://github.com/justimyhxu/grm 在线体验:https://huggingface.co/spaces/GRMdemo/GRM https://x.com/imxiaohu/status/1774777805936689245?s=20 此外,还有以下图片生成 3D 建模工具: 1. Tripo AI:VAST 发布的在线 3D 建模平台,能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型,基于数十亿参数级别的 3D 大模型,实现快速的 2D 到 3D 转换,并提供 AI 驱动的精准度和细节。 2. Meshy:功能全面,不仅支持文本生成 3D,还支持图片生成 3D 以及 AI 材质生成。用户可通过上传图片并描述需要的材质和风格来生成高质量的 3D 模型。 3. CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型,Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象,再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI:支持通过文本和图像生成 3D 模型,特别适用于游戏领域的模型生成。用户可上传图片或输入文本提示词来生成 3D 模型。 5. VoxCraft:由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具,能够将图像或文本快速转换成 3D 模型,并提供了图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 这些工具通常具有用户友好的界面,允许用户通过简单的操作来生成 3D 模型,无需专业的 3D 建模技能,可广泛应用于游戏开发、动画制作、3D 打印、视觉艺术等领域。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-26
我想ai帮我画一个八一起义纪念碑的简笔画,应该用什么工具
您可以使用以下工具来实现让 AI 画八一起义纪念碑的简笔画: 1. ChatGPT:您可以拍下自己画的简笔画,上传给 ChatGPT,并请一个叫“Cartoonize Yourself”的 GPTs 将其转换为画作。 2. “dodoboo”App:由 Hidecloud 和 Sharpmark 创造,无需科学上网,可用 AI 将简笔画转为精致作品。 需要注意的是,这些工具可能需要您根据实际情况进行探索和尝试,以获得满意的效果。
2024-12-26
我想ai帮我画一个简笔画,应该用什么工具
如果您想让 AI 帮您画简笔画,可以使用以下工具: 1. ChatGPT 结合“Cartoonize Yourself”的 GPTs:您可以拍下简笔画上传给 ChatGPT,然后使用“Cartoonize Yourself”将其转换为皮克斯风格的画作。 2. “dodoboo”App:由 Hidecloud 和 Sharpmark 创造,无需科学上网,可用 AI 将孩子的简笔画转为精致作品。 如果您是绘制示意图,以下工具可供选择: 1. Creately:在线绘图和协作平台,利用 AI 功能简化图表创建过程,适合绘制流程图、组织图、思维导图等。具有智能绘图功能、丰富的模板库和预定义形状、实时协作功能等。官网:https://creately.com/ 2. Whimsical:专注于用户体验和快速绘图的工具,适合创建线框图、流程图、思维导图等。具有直观的用户界面、支持拖放操作、多种协作功能等。官网:https://whimsical.com/ 3. Miro:在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和各种示意图绘制,如思维导图、用户流程图等。具有无缝协作、丰富的图表模板和工具、支持与其他项目管理工具集成等。官网:https://miro.com/ 使用 AI 绘制示意图的步骤: 1. 选择工具:根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录该平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择适合需求的模板。 4. 添加内容:根据需求添加并编辑图形和文字,利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:如果需要团队协作,可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 示例: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。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-26
有和室内设计有关的AI吗
以下是与室内设计有关的 AI 应用: 1. 酷家乐等设计软件:可通过图像生成、机器学习技术快速生成个性化室内设计方案。用户可上传户型图,由 AI 生成多种设计方案。 2. 目前关于使用 AI 进行室内设计的一些最佳实践包括: 充分利用 AI 的创意生成能力,输入相关关键词生成多种创意设计方案,获取新颖独特的设计灵感。 结合 AI 的模拟和可视化功能,利用 AR/VR 等技术将生成的设计方案在实际环境中模拟和可视化,以便更好地评估和验证。 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,确保符合使用者实际需求和体验。 借助 AI 的自动化设计功能,自动生成符合设计规范的平面图等,提高设计效率。 融合 AI 与人工设计的协作模式,发挥各自优势。 此外,还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: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。 2. Maket.ai: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。 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设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,能自动导入、划分区域、识别构件、审查强条和导出结果,还能集成建筑全寿命周期信息。 但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。
2024-12-26
最喜欢的AI产品,亮点以及原因
以下是为您推荐的一些 AI 产品及其亮点和原因: PPT 类产品: 爱设计 PPT(国内): 亮点:拥有强大的团队,对市场需求有敏锐洞察力,成功把握 AI 与 PPT 结合的机遇,在国内 AI 生成 PPT 产品中确立市场领先地位。 原因:团队技术过硬,能持续推动产品创新进步;提高了 PPT 制作效率和质量,深受用户认可,适合商务人士、教育工作者、学生等经常制作 PPT 的人群。 健身类产品: Keep(国内):中国最大的健身平台,为用户提供全面的健身解决方案,帮助用户实现健身目标。 Fiture(国内):由核心 AI 技术打造,集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。 Fitness AI(国外):利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。 Planfit(国外):健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练专门针对健身,使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。 聊天对话类产品: Kimi(国内): 亮点:具有超长上下文能力,最初支持 20 万字,现提升到 200 万字。 原因:对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势,适合从事文案工作、需要处理大量文字或文件的人群。 智谱清言(国内): 亮点:背后技术源自清华大学研发团队的科研成果转化,模型质量出色,以 ChatGPT 为对标打造用户体验,在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出色。 原因:是国内首批开放智能体应用的 AI 公司之一,在智能体开发和模型优化方面积累了丰富经验和技术。
2024-12-26
LangChain是什么
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架,具有以下特点和作用: 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程,提供了一系列工具、组件和接口,使创建由大型语言模型(LLM)和聊天模型支持的应用程序更轻松。 核心概念包括组件和链,组件是模块化的构建块,可组合创建强大应用程序,链是组合在一起完成特定任务的一系列组件(或其他链)。 主要特点包括: 模型抽象:提供对大型语言模型和聊天模型的抽象,便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用程序。 提示模板和值:支持创建和管理提示模板,引导语言模型生成特定输出。 链:允许开发人员定义一系列处理步骤,按顺序执行完成复杂任务。 代理:支持构建代理,使用语言模型做决策并决定调用工具。 支持多种用例,如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等,可与外部数据源交互收集数据,还提供内存功能维护状态。 为开发人员提供强大工具集,构建适应性强、高效且能处理复杂用例的高级语言模型应用程序。 LangChain 与 RAG(检索增强生成)的关系: LangChain 作为框架,提供实现 RAG 必需的工具和组件。 RAG 作为技术,可在 LangChain 框架内实施和利用。 LangChain 允许通过模块化组件构建 RAG 应用程序。 通过提供现成的链和提示模板,简化 RAG 应用程序开发过程。 利用 LangChain 实现 RAG 可创建更高效、准确的应用程序,尤其在需要大量外部信息辅助决策的场景。 通过丰富的 API 和组件库,支持构建复杂的 RAG 应用,如智能问答系统、内容推荐引擎等。
2024-12-26
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
人工智能教育领域的应用
人工智能在教育领域的应用广泛且具有颠覆性,主要体现在以下几个方面: 1. 个性化学习平台: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。例如 Knewton 平台,通过对数百万学生行为模式分析,精准预测学习难点并提前给出解决方案,大幅提升学习效率。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP)自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,能够分析和理解写作内容,给出准确评分和反馈,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:使课堂教学更丰富和互动,如 AI 教师能引导学生通过对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容,提高学习动机,加深知识掌握。 4. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室,安全进行实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生尝试复杂实验流程,无需昂贵设备或专业环境。 同时,北京大学教育学院教授汪琼指出,教育领域的数字化转型不能只是将传统教育方式搬到线上,还需新解决方案,技术创新应用和数据整合挖掘是关键。我们正进入新时代,AI 成为教与学的伙伴,但在迎接新一代人工智能发展带来的挑战时,必须注意“信息茧房”的危害,平衡其潜力与局限,注意技术引入的全局影响。 然而,AI 技术对传统教育体系的冲击也带来诸多挑战,如教育体系内部惯性、教师技能更新、课程内容适时调整、评估和认证机制改革等。
2024-12-26
零编程基础的人会使用的低代码应用开发工具
以下是一些零编程基础的人可以使用的低代码应用开发工具: 1. Notion 和 Airtable:人们可以用其制作电子表格来管理课程、个人仪表板等,执行复杂操作,但工作托管在云端,需支付订阅费,且自主权受限。 2. Coze:新兴的低代码开发平台,用户无需编程基础,通过自然语言操作和拖拽式工作流,能可视化构建复杂逻辑,搭建 AI 对话机器人,并发布到社交平台和通讯软件上。 3. Bolt․new:用户只需撰写简单提示,它能自动写代码、运行、部署复杂全栈应用,全部在浏览器中完成,无需安装额外软件,但处于 alpha 测试阶段,可能存在问题,目前仅支持小到中型仓库。
2024-12-26
企业微信自建应用可以接扣子api么
企业微信自建应用能否接入扣子 API 的相关信息如下: 在扣子官网左下角选择扣子 API,在 API 令牌中选择“添加新令牌”,为令牌起名,设置过期时间为永久有效,选择指定团队空间,勾选所有权限,并保存好令牌的 Token,切勿向他人泄露。 获取机器人 ID,在个人空间中找到要接入微信的机器人,点击进入编辑界面,浏览器地址栏 bot/之后的数据即为该机器人的 Bot ID。 进行 API 授权,点击右上角发布,勾选 Bot as API,确定应用已成功授权 Bot as API。 可以通过扣子工作流,用代码模块进行 HTTP 访问,实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM,而且可以参考相关教程将扣子接入微信机器人,但有微信封号风险。 对于扣子插件的搭建,GET 方法中传递参数的方式包括 Body(通常在 GET 方法中不用于传递参数)、Path(可传递参数,常编码为 URL 一部分)、Query(最常用的参数传递方式)、Header(通常不用于传递参数,而是定义请求头部信息)。配置输出参数时,若填写无误可点击自动解析,调试与校验时可查看输出结果。
2024-12-25
如何学习应用AI
以下是关于学习应用 AI 的全面指导: 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。了解人工智能是什么,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。同时,浏览入门文章,了解 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,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。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。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。 六、针对不同人群的学习建议 1. 对于中学生: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,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。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与学校或社区组织的 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。 关注 AI 发展的前沿动态,思考其对未来社会的影响。 2. 对于偏向技术研究方向的学习者: 掌握数学基础,如线性代数、概率论、优化理论等。 学习机器学习基础,包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 深入研究深度学习,如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 钻研自然语言处理,包括语言模型、文本分类、机器翻译等。 探索计算机视觉,如图像分类、目标检测、语义分割等。 关注前沿领域,如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等,并进行科研实践,包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 3. 对于偏向应用方向的学习者: 具备编程基础,如 Python、C++等。 掌握机器学习基础,如监督学习、无监督学习等。 熟悉深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等。 了解应用领域,如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 掌握数据处理,包括数据采集、清洗、特征工程等。 学会模型部署,如模型优化、模型服务等,并进行行业实践,包括项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-25
大模型在金融领域的量化投研领域的应用
大模型在金融领域的量化投研领域有以下应用和特点: 1. 大型系统工程: 量化和大模型都需要大型计算集群,上万张卡的互联是对基础设施的极致挑战。量化对性能和效率有极致追求,交易指令速度至关重要;大模型在基础设施层面的每一点提升都能优化训练效率。 细节在大型系统工程中十分关键。量化交易系统包含多个方面,任何环节出问题都会导致交易系统失败;大模型预训练从数据到评估包含大量细节,如数据配比、顺序、训练策略等。 2. 本土化机会: 很多 Global 的量化基金到中国会水土不服,国家政策也限制其大规模开展业务,给国内量化基金崛起机会。 OpenAI、Google、Meta 等的模型中文能力一般,未对中国国情优化,不符合政策要求,给国内大模型公司本土化预训练机会。 两者都受政策影响极大,需要有效监管才能健康发展。 3. 其他相似之处: 少数精英的人赚大量的钱,做大模型和金融量化都不用很多人,但每个人都要绝顶聪明。 核心问题一样,下一个 token 预测和下一个股价预测类似。 都需要大量数据,都追求可解释性。 作者:黄文灏 源地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/646909899 最近和朋友讨论发现大模型预训练和金融量化有很多相似之处,作者恰好同时具有两者背景,做了对比。
2024-12-25
大模型在办公场景的应用
大模型在办公场景有诸多应用,具体如下: 基础办公提效:在 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等方面,能从单个任务 task 到角色 role 再到角色间协同 collaboration 显著提高工作效率。 人力资源管理:覆盖招聘初期(如职位描述生成、简历分析、面试题设计)、员工绩效评估(分析员工工作表现,识别绩效趋势和提升点,为管理层提供数据支持的绩效反馈)以及员工培训与发展各个环节,提高工作效率。 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,能够理解自然语言,进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其训练和使用过程可类比为上学参加工作: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:即用合适的算法讲述“书本”中的内容,让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为了让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,正式干活,比如进行翻译、问答等,在大模型里称之为推导(infer)。 在 LLM 中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,能代表单个字符、单词、子单词,甚至更大的语言单位,具体取决于所使用的分词方法(Tokenization)。Token 是原始文本数据与 LLM 可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时,会对其进行数字化,形成一个词汇表(Vocabulary)。 此外,在游戏行业,大模型能降低成本,打造创新玩法,提供更好的游戏体验。如网易推出的首款 AI 手游《逆水寒》,将 AIGC 应用于美术开发,在 NPC 与玩家的交互上呈现独特剧情体验,还内嵌了全自动“AI 作词机”。在健身行业,AI 减重顾问既能解决售前客服问题,也能解决学员离开健身营之后的健康监护,提高学员体验。
2024-12-25
AI直播SWOT分析
SWOT 分析是由著名管理学教授海因茨·威里克首次提出的一种策略规划工具,用于帮助个人或组织识别其项目或业务策略的优势(S)、劣势(W)、机会(O)和威胁(T)。最初主要用于企业发展战略的制定,如今已广泛应用于广告营销、经济管理以及个人发展分析等众多领域。 过去,人们使用 SWOT 分析时,常按照时间维度区分优势、劣势、机会和危机,认为当前的有利和不利条件分别为优势和劣势,未来存在的有利和不利条件分别为机会和风险,这种方式是错误的。正确的做法是以内部、外部、有利、不利作为基础坐标,内部有利为优势,内部不利为劣势,外部有利为机会,外部不利为风险。是否属于未来的情况,要依据当前分析对象的计划和外部因素来决定。 当按照最终形成的坐标收集好各个象限的信息后,还未完成。我们还需要重新分配线索以导出可操作的结果,即将 SWOT 两两叠加,产生 4 个具有指导意义的问题: 1. 利用哪些优势来抓住什么机会 2. 利用什么机会来化解哪些劣势 3. 利用哪些优势来避开什么危机 4. 在什么危机中规避哪些劣势 这样就能在有限的线索中,以组合填空的游戏形式,找到指导接下来行动的答案。 使用过程中有两个技巧: 1. 客观评估任何维度,不掺杂任何感情。 2. 分析要全面,但不是越复杂越好,应理清主次,不重要的放后面或者干脆删除。
2024-12-25
声音情感分析
声音情感分析是一个新兴且具有广泛应用的研究领域。 在音乐方面,基于音频的情感分析利用先进的计算技术和机器学习算法来解读和理解音乐中的情感。其技术实现包括音频特征提取(如使用梅尔频谱图从原始音频信号中提取有用特征)、情感模型训练(利用长短期记忆网络等递归神经网络模型)以及情感预测(输出情感维度的量化值)。通过预测音乐片段的情感变化,还能实现无缝音乐过渡。其应用领域涵盖音乐治疗(帮助治疗师选择或创作适合特定情绪状态的音乐)、情感驱动的音乐推荐(为用户提供个性化听觉体验)、音乐创作辅助(指导作曲家和制作人调整作品)以及情感研究(供心理学家和社会学家研究音乐对人的影响)。 情感计算主要有“识别”“表达”和“决策”三个方向。“识别”是让计算机准确识别人类的情感,可以基于文本、语音、视觉、生理等数据进行情感分析,或者融合不同模态之间的信息。文本情感计算研究情感状态与文本信息的对应关系,语音情感计算研究语音包含的语言情感内容和声音本身的情感特征,视觉情感计算研究面部表情和肢体动作的情感识别,生理信号情感计算常用脑电、眼动、肌电、皮肤电、心电、呼吸信号等生理特征。“表达”是让计算机能够把情感以合适的信息载体表示出来,“决策”是利用情感机制来进行更好地决策。 在 TTS 数据整理中,声音标签包含性别、类别、风格、年龄、语言、领域、情感、人设等方面,例如女学姐音、男明朗清澈音等。
2024-12-25
可以对数据进行分析,生成报表的AI工具或网站
以下是一些可以对数据进行分析并生成报表的 AI 工具或网站: 1. 在金融服务领域,生成式 AI 能够帮助金融服务团队从更多数据源获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如,它可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化,自动创建文本、图表、图形等报告内容,还能在会计和税务、采购和应付账款等方面提供帮助。 2. 对于撰写专业区域经济报告,可利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,将报告内容拆分处理,借助传统工具如 Excel 结合 AI 指导操作数据筛选与图表生成,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,但最终内容需人工主导校验。 3. 一些具体的工具和网站包括: PandasAI:将 Pandas DataFrame 转换为“聊天机器人”,用户可以以自然语言提问,它会以自然语言、表格或图表形式回答,目前仅支持 GPT 模型,需自备 OpenAI API key。网址:https://github.com/gventuri/pandasai 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,平台符合 GDPR/PDPA 标准。网址:https://datasquirrel.ai/
2024-12-25
态势感知、流量分析的AI开源项目有哪些
目前在态势感知和流量分析方面,较为知名的 AI 开源项目相对较少。但您可以通过以下途径去寻找和发现相关的开源项目: 1. 在开源代码托管平台如 GitHub 上,使用相关的关键词进行搜索。 2. 关注相关的技术论坛和社区,了解其他开发者的分享和推荐。 由于这方面的特定开源项目有限,建议您持续关注行业动态,以便及时获取新的信息。
2024-12-24
AI能对医院医用耗材出入库数据做怎样的数据处理,方便耗材管理人员对相关数据进行分析
AI 在医院医用耗材出入库数据处理方面可以发挥以下作用,以方便耗材管理人员进行数据分析: 1. 预测需求:通过分析历史出入库数据、医院科室使用情况、季节变化等因素,预测未来某段时间内的耗材需求量,优化库存管理策略,降低成本。 2. 库存优化:实时监控库存水平,及时发现库存过高或过低的情况,提醒管理人员进行调整。 3. 数据分类与整合:对大量的出入库数据进行分类和整合,使其更易于分析和理解。 4. 异常检测:识别出入库数据中的异常情况,如突然的大量领用或长时间未领用等,及时发现潜在问题。 5. 成本分析:计算不同种类、不同批次耗材的采购成本和使用成本,为成本控制提供依据。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-22
用户声音分析
以下是关于用户声音分析的相关内容: 人工智能音频初创公司: :通过更强的听觉感知创造卓越的人类体验。 :先进的声音识别解决方案,能够分类如尖叫、枪声、咳嗽和哭泣等声音。 :下一代声音 AI 平台,能够像人类一样理解任何声音。 :语音控制的家庭自动化系统。 :世界上首个智能家居听觉系统。 :可用于从音频源中提取隐藏数据的 AI 模型。 :无需键盘、按钮或触摸屏,无缝融合物理世界和数据世界。 :为手机、VR/AR 头戴设备、智能手表、扬声器和笔记本电脑提供上下文感知。 :智能音频穿戴设备。 :我们将声音转化为信息。 :使用先进的深度学习技术进行声音事件检测和上下文识别,为世界上的每一个声音赋予意义。 分析报告范例: GPT + SBERT 做用研统计:无法做 SBERT 统计频次。 邬嘉文:AI 做用户研究|Claude 3 Opus 可以直接输出用户研究报告:无法做 SBERT 统计频次。报告中提到了眼镜佩戴的相关问题,如长时间佩戴的不适(鼻垫、耳杆问题)、大小和重量问题、对特定用户群体的不适(视力、眼间距问题)、音频体验的限制等。
2024-12-19