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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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如何学习AI
以下是新手学习 AI 的方法: 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、当前的应用和未来的发展趋势。 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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,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,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 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,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 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 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-01-26
openai发展史
OpenAI 的发展历程如下: 2015 年成立,一直将 AGI 作为战略目标之一。 2022 年 11 月 30 日,发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT,引发全球 AI 浪潮。 在其内部会议上分享了关于通用人工智能(AGI)的五个发展等级,分别为: 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。 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 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。 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可加速科学研究和新药发现。 组织(Organizations):最高级别,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。 AI 的起源最早可追溯到上世纪: 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 1950 年,图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年,在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开著名的达特茅斯会议,人工智能(Artificial Intelligence)一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。此后接近 70 年,AI 的发展起起落落。 Sam Altman 于 2025 年 1 月 6 日发表反思,回首创业历程,包括经历解雇等事件,也提到 2025 年首批 AI Agent 将融入劳动力市场,ChatGPT 两周岁时已迈入能进行复杂推理的全新模型时代,强调随着 AGI 临近,要回顾公司发展历程,继续探索。
2025-01-26
免费好用的Ai画布,可用于整理文档、思维导图
以下为您推荐一些免费好用的可用于整理文档、思维导图的 AI 画布工具: 1. Imagen 3: 功能点: 图像生成:根据用户输入的 Prompt 生成图像。 Prompt 智能拆解:能够自动拆解用户输入的 Prompt,并提供下拉框选项。 自动联想:提供自动联想功能,帮助用户选择更合适的词汇。 优势: 无需排队:用户可以直接使用,无需排队。 免费使用:目前 Imagen 3 是免费提供给用户使用的。 交互人性化:提供了人性化的交互设计,如自动联想和下拉框选项。 语义理解:具有较好的语义理解能力,能够根据 Prompt 生成符合描述的图像。 灵活性:用户可以根据自动联想的功能,灵活调整 Prompt 以生成不同的图像。 2. FunBlocks AIFlow: FunBlocks 是一个效率工具集成平台,集成了 AI Graphics(绘图)、AI Mindmap(思维导图)、AI Slides(演示文稿)、AI Youtube Summarizer(视频总结)等等多款 AI 应用。 FunBlocks AIFlow 是平台内一款自由画布类工具,近期更新后变得更加好用了!输入探索主题后,AI 会将其自动拆解成不同模块,并支持每个节点的深度编辑(包括外观设置、节点组合、内容编辑、内容可视化、生成文章等)。而且!FunBlocks AIFlow 还支持自由节点上传链接、图片、视频、笔记、任务列表等多种内容形式,对于多模态交互需求非常友好。 3. Lucidchart: 简介:Lucidchart 是一个强大的在线图表制作工具,集成了 AI 功能,可以自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。 功能: 拖放界面,易于使用。 支持团队协作和实时编辑。 丰富的模板库和自动布局功能。 官网:https://www.lucidchart.com/ 4. Microsoft Visio: 简介:Microsoft Visio 是专业的图表绘制工具,适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可以帮助自动化布局和优化图表设计。 功能: 集成 Office 365,方便与其他 Office 应用程序协同工作。 丰富的图表类型和模板。 支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 5. Diagrams.net: 简介:Diagrams.net 是一个免费且开源的在线图表绘制工具,适用于各种类型的示意图绘制。 功能: 支持本地和云存储(如 Google Drive、Dropbox)。 多种图形和模板,易于创建和分享图表。 可与多种第三方工具集成。 官网:https://www.diagrams.net/
2025-01-26
Ai画布,可用于整理文档、思维导图
以下是一些关于 AI 画布可用于整理文档、思维导图的相关信息: 自由画布类 AIGC 工具: Flowith 2.0:是一款出海应用,在具备 Refly 几乎所有功能的基础上,有很多独特设计。如知识库允许自行上传制作并发布,还能添加或购买他人的知识库;内容编辑器有多种模式;强化了 Agent 功能设计和对话模式;支持团队协作。 FunBlocks AIFlow:是 FunBlocks 效率工具集成平台内的一款自由画布类工具,输入探索主题后,AI 会自动拆解成不同模块,并支持每个节点的深度编辑,还支持多种内容形式的自由节点上传。 AI 画示意图的工具和步骤: 假设创建项目管理流程图,可使用 Lucidchart,步骤如下: 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。 绘制示意图的推荐 AI 工具和平台: Lucidchart:强大的在线图表制作工具,集成 AI 功能,可绘制多种示意图,具有拖放界面、支持团队协作和实时编辑、丰富模板库和自动布局功能等。官网: Microsoft Visio:专业的图表绘制工具,适用于复杂图表,AI 功能可帮助自动化布局和优化设计,集成 Office 365,有丰富图表类型和模板,支持自动化和数据驱动的图表更新。官网: Diagrams.net:免费开源的在线图表绘制工具,适用于各种示意图绘制,支持本地和云存储,有多种图形和模板,易于创建和分享图表,可与多种第三方工具集成。官网:
2025-01-26
ai可以做什么,我可以学习什么
AI 具有广泛的应用和学习方向,以下为您详细介绍: 在获取信息和学习方面,AI 可用于辅助教育和自学。您可以要求 AI 解释概念,能获得不错的结果。比如,有很好的提示可作为自动导师,您可通过相关链接激活 ChatGPT 中的导师。但使用时需注意,因 AI 可能产生幻觉,关键数据要依据其他来源仔细核查。 在医疗保健领域,AI 会不可逆转地改变疾病的预防和治疗方式。医生可将文档工作交给 AI 书记员,初级医疗服务提供者能依赖聊天机器人进行分诊,预测蛋白结构库能加速药物开发。为实现真正的变革,应创建像优秀医生和药物开发者那样学习的“专家”AI 模型生态系统。成为领域顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始,再经过学徒实践。AI 学习也应通过堆叠模型训练,而非仅依赖大量数据和生成模型。例如,应先训练生物学、化学模型,再添加特定数据点。就像医学生和药物设计科学家,需要从基础课程逐步学习积累,培养处理细微差别决策的直觉。
2025-01-26
ai实训营
以下是关于 AI 实训营的相关信息: 第二期: 讲师:梦飞,WaytoAGI Agent 核心创作者,词元映射 CEO 课表: 01/22 20:00(直播回放:https://b23.tv/iQcVksx) 0 基础入门篇:写代码像聊天一样简单 可以进入钉钉群获取更多文档:https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/yQod3RxJKGvvkP3rfj5Lgoy7Jkb4Mw9r?utm_scene=person_space AI 编程的能力与边界 通义灵码上手指南 一句话 AI 编程小游戏展示 01/23 20:00(直播回放:https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnazg6vi2c7y25xn3898tw?from=ai_minutes) AI 编程实战篇:人人都能“福从天降” 0 基础带练“福从天降”小游戏 自然语言生成更多小游戏 如何在 Github 部署并生成在线链接 加入通义灵码钉钉共学群,大咖在线答疑!(钉钉群号:78080029971) 第一期: 课表: 01/07 20:00(直播回放:https://www.bilibili.com/video/BV1NmrdYCEqA/?spm_id_from=333.999.0.0) 必须了解的企业级 AI 应用开发知识点 阿里云百炼大模型平台全解析 企业级服务场景对号入座 百闻不如体验,实操方有感知 01/08 20:00(直播回放:https://www.bilibili.com/video/BV1NErzYbE5P?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=290a2836f7818edc2c18c6eb525d4abe) 更好用的文本知识库应用跟学,快速上手阿里云百炼 生态能力解析:手把手案例带做 服务场景透视:企业级案例应用 AI 机器人搭建:企业知识问答场景全覆盖 01/09 20:00(直播回放:https://www.bilibili.com/video/BV1jic7eKEEG/) 更热门的多模态交互案例带练,实操掌握 AI 应用开发 阿里云百炼大模型多模态能力解析 商家运营场景&企业级解决方案分享 实践课堂:拍立得场景构建 全新升级上线: 春节在家偷偷努力的机会来了! 免费学习,交作业拿好礼 共学、共享、共实践,1 月 24 号正式开课 本期课程聚焦模型多模态应用落地,从模型选型、微调到 RAG 图搜与音视频应用构建实操,由浅至深带你在阿里云百炼零代码实现企业级多模态应用落地。 阿里云资深专家带你掌握 AI 应用场景最新实操! 快来加入学习吧~(https://click.aliyun.com/m/1000401471/)
2025-01-26
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
我需要能辅助我做股票研究的AI应用
以下是一些可能辅助您做股票研究的 AI 应用: 1. 东方财富网投资分析工具:利用 AI 技术分析金融市场数据,为投资者提供投资建议和决策支持。例如根据股票的历史走势和市场趋势,预测股票的未来走势。 2. 博主林亦 LYi 的《AI 炒股?我开了一家员工全是 AI 的公司,自动帮我炒股》:在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景,面向个人消费者的产品较少。一方面高度智能化的 Agent 能力需要打磨,概念落地还有距离;另一方面 AI 和娱乐消费诉求的结合几乎没有,其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向,目前只看到“私人助理”场景。
2025-01-25
目前在TO C场景中,AI在哪前三个场景中应用最为广泛
在 To C 场景中,AI 应用较为广泛的前三个场景包括: 1. 角色扮演类产品:如“猫箱”“剧本戏”“名人朋友圈”等,在 LLM 基础上通过添加特定角色定义实现。 2. 陪伴类产品:以“星野”“Talkie”“BubblePal”等为代表,在 LLM 基础上对长短记忆进行处理,突出陪伴意义,随着时间积累知识库,使 AI 更懂用户。 3. 搜索工具类产品:像“秘塔”“360 搜索”等,本质上是 RAG 方案,部分产品会对搜索内容结构化,形成图谱或脑图。
2025-01-25
AI在国际贸易上的应用
以下是 AI 在国际贸易上的一些应用相关资料: 世界经济论坛发布的白皮书《生成式 AI 与国际贸易分析》探讨了 AI 对国际贸易的影响。 美国国际开发署(USAID)的《AI 在全球发展中的 PLAYBOOK》。 此外,英国在 AI 监管方面的国际策略包括: 继续推行包容的、多利益相关方的方法,例如支持其他国家实施支持包容性、负责任和可持续人工智能的法规和技术标准。 确保有效的国际技术标准在更广泛的监管生态系统中发挥作用,以支持跨境贸易,减少贸易技术壁垒,增加市场准入。 在多边合作中,利用各论坛的优势、专业知识和成员资格,确保为全球 AI 治理讨论增加最大价值,并与民主价值观和经济优先事项相关。 同时,英国的 AI 监管框架强调协作、适度和适应性,以与国际方法充分对齐,最大化市场准入和商业机会,且形成反馈循环的重要部分,理解该制度的运行情况及如何迭代。
2025-01-25
python现在能和ai软件怎么结合应用
Python 与 AI 软件可以通过以下方式结合应用: 1. 安装编程助手插件,如 FittenAI 编程助手或灵码 AI 编程助手: 安装 Python 的运行环境,可参考 。 对于 FittenAI 编程助手,安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace,安装完成后左侧会出现插件图标,注册登录后即可开始使用。使用时,按下 Tab 键接受所有补全建议,按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议;通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行 AI 问答;在 Fitten Code 工具栏中选择“Fitten Code生成代码”,然后在输入框中输入指令即可自动生成代码;选中需要进行翻译的代码段,右键选择“Fitten Code–编辑代码”,然后在输入框中输入需求即可完成代码转换;Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释。 对于灵码 AI 编程助手,安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace,安装完成插件会提示登录,按要求注册登录即可,使用上和 Fitten 差不多。 2. 如果希望更深入地结合应用,最好体系化地了解编程以及 AI 知识,至少熟悉以下内容: Python 基础:包括基本语法(如变量命名、缩进等)、数据类型(如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等)、控制流(如条件语句、循环语句)、函数(定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间)、模块和包(导入模块、使用包)、面向对象编程(类和对象、属性和方法、继承和多态)、异常处理(理解异常、异常处理)、文件操作(文件读写、文件与路径操作)。
2025-01-25
ai在营销方面的应用
以下是 AI 在营销方面的应用: 1. 营销 AI 产品: Synthesia:允许用户创建由 AI 生成的高质量视频,包括数字人视频,提供多种定价计划,可用于制作营销视频、产品演示等。 HeyGen:基于云的 AI 视频制作平台,用户可从 100 多个 AI 头像库中选择,并通过输入文本生成数字人视频,适合制作营销视频和虚拟主持人等。 Jasper AI:人工智能写作助手,可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等,提供多种语气和风格选择,写作质量较高。 Copy.ai:AI 营销文案生成工具,可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容,有免费和付费两种计划。 Writesonic:AI 写作助手,专注于营销内容创作,如博客文章、产品描述、视频脚本等,提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站:https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。 2. 生成式人工智能在营销中的改变: DALLE 2 和其他图像生成工具已用于广告,如亨氏使用番茄酱瓶的图像论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”,雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版销售酸奶品牌,Stitch Fix 服装公司使用 DALLE 2 根据客户偏好创建服装可视化,美泰使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。 3. 2025 年数字营销趋势中的 AI 驱动营销: AI 将继续成为未来数字营销的基石,但使用需要具备战略性和明确目的,以确保品牌真实性,应追求提升用户体验。 预计到 2025 年,全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元。采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高了 35%,广告成本减少了 20%,显示出 AI 在提升效率和成本优化方面的作用。 以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-24
AI教育都有哪些应用
AI 教育的应用主要包括以下几个方面: 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,通过对数百万学生的行为模式分析,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)自动批改学生的作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,能够分析和理解学生写作内容,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:如 AI 教师能够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 头盔进入虚拟化学实验室进行安全实验操作,并立即得到 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。 此外,AI 在教育领域的应用还体现在为每个学生提供定制化学习体验、帮助教师生活更轻松和课程更有效、用于自学学习等方面。但使用时需注意对关键数据根据其他来源仔细检查,以防人工智能产生幻觉。
2025-01-24
分析英文期刊论文的ai有哪些?哪个好用?
以下是一些可用于分析英文期刊论文的 AI 工具: 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,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,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,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。 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,以下是一些常见的文章润色 AI 工具: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化文章语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可生成符合要求的学术论文。 在 AI 文章排版工具方面: 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:广泛用于学术论文排版的软件,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。 4. 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。 5. Wordtune: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 通常是受欢迎的选择;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。
2025-01-22
推荐一个数据分析的AI产品
以下为您推荐一些数据分析的 AI 产品: 1. 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,它会以自然语言、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。链接:https://github.com/gventuri/pandasai 2. 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。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业,并符合 GDPR/PDPA 标准。链接:https://datasquirrel.ai/ 3. 医渡云病历分析系统:利用 AI 分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。 4. 讯飞听见会议总结功能:在会议中利用 AI 自动总结发言者的主要观点和重点内容,方便回顾和整理。
2025-01-21
推荐一个数据分析的AI产品
以下为您推荐一些数据分析的 AI 产品: 1. 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,它会以自然语言、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。链接:https://github.com/gventuri/pandasai 2. 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。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业,且平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接:https://datasquirrel.ai/ 3. 医渡云病历分析系统:利用 AI 分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。 4. 讯飞听见会议总结功能:在会议中利用 AI 自动总结发言者的主要观点和重点内容,方便回顾和整理。
2025-01-21
AI的数据分析工具
以下是关于 AI 的数据分析工具的相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 实现了两种方式支持多维数据分析: SQL 分析:分析平台自身的使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关的数据。 个性化分析:平台上支持上传数据,可提供数据信息(非必填),以此自定义分析用户自己上传的数据。 分析完成后展示结果数据的图表(折线图和柱状图可随意切换)和分析结论。 中小企业利用 AI 进行转型中的数据分析和洞察: 目标是通过使用 AI 工具分析大量的客户和市场数据,为企业决策提供有力支持。 步骤包括:利用 AI 工具分析客户数据、市场数据,深入理解客户行为、市场趋势和业务机会;为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导;与相关部门紧密合作,确保数据洞察被有效利用;持续监控策略执行效果,并收集相关数据,形成闭环,不断优化数据分析和业务决策。 推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接: Text2SQL:将英文转换为 SQL 查询。链接:https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql:高效且无错误的 SQL 构建器。链接:https://www.ai2sql.io/ EverSQL:从 SQL 查询翻译英文文本。链接:https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL:从 NLP 生成 SQL 查询。链接:https://supasql.com/ SQLgenius:使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接:https://sqlgenius.app/ SQL Chat:与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接:https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease:从自然语言输入生成 SQL 查询。链接:https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables:翻译和查询数据库。链接:https://talktotables.com/ 此外,还建议查看以下几个知名的 text2sql 项目: SQLNet:一个使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目。 Seq2SQL:一个将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型。 Spider:一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战。
2025-01-21
能帮生成一个人工智能行业分析的PPT
以下是为您生成的人工智能行业分析的 PPT 相关内容: 一、AI 辅助的 PPT 工具 1. 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,如 GIF 和视频,网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由美图秀秀团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素,适用于多种场合,网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等,还可能包含互动元素和动画效果,网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 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,网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 二、Gamma 的用法 将 Claude 的答案放到 Google Docs 中并导入 Gamma app 可自动转成初始版只有文字没有图片的 PPT,可给 Gamma app 发送指令进行美化。 三、Claude 和 Gamma 的组合使用 1. 用 Claude 解决不会使用学术网站条件搜索的问题。 如让其搜索营销领域权威期刊、特定期刊中关于 ChatGPT 的最新论文并筛选等。 2. 用 Claude 和 Gamma 达到以下目的: 快速寻找符合条件的论文。 提取精炼论文中某部分信息。 找到适合的 PPT 制作工具并学会使用。 希望以上内容对您制作人工智能行业分析的 PPT 有所帮助。
2025-01-21
人工智能行业分析
以下是关于 AI 行业分析的相关内容: 50 个访问量最大的 AI 工具及流量行为 在过去的一年里,人工智能是无所不在的主题,短时间内突破界限并重新定义多个行业。从 2022 年 9 月到 2023 年 8 月,仅排名前 50 位的人工智能工具就产生了超过 240 亿次的访问量,月均访问量增长了 2.363 亿次。其中,ChatGPT 占据了 140 亿流量,覆盖所分析流量的 60%。 研究方法 使用 SEMrush 工具,从列出 AI 工具的各种目录中抓取数据来研究 3000 多种 AI 工具,从中分离出访问量最大的 50 个工具,这些工具反映了研究期间(2022 年 9 月至 2023 年 8 月)人工智能行业 80%以上的流量。本研究旨在深入研究人工智能行业的行为,分析流量模式、人口统计、趋势和消费者行为。 过去 12 个月的流量增长 过去 12 个月里,人工智能行业是最重要的技术发展之一。在研究起始的 2022 年 9 月,分析的工具产生了 2.418 亿次访问。在研究期间,所有 50 个工具的总流量增长了 10.7 倍。2023 年 8 月,这些工具产生了 28 亿次访问量。从研究开始一个月到结束,流量增加了 26 亿,相当于在 12 个月内平均每月访问量增加 2.363 亿次。这一飞跃从去年 11 月 ChatGPT 成为最快达到 100 万用户的平台开始,2023 年 5 月达到峰值约 41 亿,之后行业流量回落 12 亿。整个期间的平均流量为每月 20 亿,最近 6 个月每月平均流量为 33 亿。 流量来源、设备、性别 流量渠道方面,80.53%的用户直接访问,有机搜索占 11.40%,推荐占 6.73%,有机社交仅带来 1.02%的流量,付费搜索和其他内容贡献最小。 设备使用方面,63.20%的用户通过移动设备访问,36.80%的用户通过桌面访问,凸显了移动响应式设计和应用在人工智能领域的重要性。 性别方面,男性用户占 69.5%,女性用户占 30.5%,存在显著的性别差距。
2025-01-21