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人工智能技术在材料设计的应用

回答

以下是人工智能技术在材料设计方面的应用：

  1. 存在一些可辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具和插件，如 CADtools 12（Adobe Illustrator 插件）、Autodesk Fusion 360（集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件）、nTopology（基于 AI 的设计软件）、ParaMatters CogniCAD（基于 AI 的 CAD 软件），一些主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等也提供了基于 AI 的生成设计工具。这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用，对于初学者建议先学习基本的 3D 建模技巧。
  2. DeepMind 利用其深度学习工具 GNoME 发现了超过 220 万种新的晶体材料，其中约 38 万种被认为是稳定的。这展示了 AI 在新材料方面前所未有的预测规模和准确性，推动了材料发现革命，并且公开了发现的新材料数据供其他科学家研究和实验。
  3. 在新工业革命中，AI 正在工业化生物制药和医疗保健，被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能等各个方面。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：有没有用来画CAD图的AI工具

是的，存在一些AI工具和插件可以辅助或自动生成CAD图，特别是在设计和工程领域。以下是一些可以辅助创建CAD图的AI工具：1.CADtools 12：这是一个Adobe Illustrator（AI）插件，它为AI添加了92个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。2.Autodesk Fusion 360：Fusion 360是Autodesk开发的一款集成了AI功能的云端3D CAD/CAM软件，能够帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。3.nTopology：nTopology是一款基于AI的设计软件，它可以帮助用户创建复杂的CAD模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。4.ParaMatters CogniCAD：CogniCAD是一款基于AI的CAD软件，可以根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成3D模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。5.生成设计工具：一些主流CAD软件，如Autodesk系列、SolidWorks等，提供了基于AI的生成设计工具，这些工具可以根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。这些工具通常需要一定的CAD知识和技能才能有效使用。对于CAD初学者，建议先学习基本的3D建模技巧，然后尝试使用这些AI工具来提高设计效率。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

Han：基于现有能力项目应用的思考

|技术名称|应用场景|技术类型|简介|主要特点|工作原理|其他|官方网站|项目及演示|论文|Github|在线体验|附件|最后更新时间||-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-||DeepMind：通过AI发现了数百万种新材料|这个是否可以理解成和Q*想做到的是一样的想法？<br>不仅仅是根据提供已有的知识进行解答，<br>同时可以创造和发现新的科学，<br>而deepmind的这个材料细分领域发现新材料是一个阶段性实现呢？|AI学习模型|DeepMind利用其深度学习工具：GNoME，发现了超过220万种新的晶体材料。<br>这相当于近800年来人类所积累的知识量。<br>其中，大约38万种被认为是稳定的。<br>这展示了AI在新材料方面前所未有的预测规模和准确性。这将推动材料发现革命。<br>DeepMind公开了他们发现的这些新材料的数据，这样其他科学家就可以用这些信息来进行自己的研究和实验。<br>这项工作展示了利用人工智能在材料科学领域进行创新和发现的巨大潜力。|主要发现和成就：<br>1、新晶体的发现：GNoME预测了220万种新晶体，

新工业革命：生物技术×人工智能

我们今天正站在这个转折点上。直到现在，医疗保健和生物技术仍然大量依赖服务——由受过专业培训的科学家和[医生](https://a16z.com/2019/06/13/ai-doctor-deep-medicine-topol/)提供——这些服务是算法无法替代的，更不用说为公司增加足够的价值来采纳它们了。但现在，我们正处于一个革命的起点，[AI正在](https://a16z.com/2019/11/19/ai-industrializing-discovery-biology-healthcare/)工业化生物制药和医疗保健，它被应用于从[药物设计](https://a16z.com/2020/05/26/investing-insitro/)和[诊断](https://a16z.com/2017/03/01/going-deeper-into-freenome/)到[医疗保健交付](https://a16z.com/2021/07/12/investing-in-bayesian-health/)和[后勤功能](https://a16z.com/2021/02/09/administration-healthcare-back-office-innovation/)的各个方面。（关于在生物学中应用AI的讨论经常出现的问题或挑战，我在[此处](https://a16z.com/2018/02/28/black-box-problem-ai-healthcare/)解决了医疗保健中AI的“黑箱”问题；并在[此处](https://a16z.com/2021/06/15/ai-is-too-dumb-for-now-2/)解决了我们获取智能[与“愚蠢”]AI的需求问题。）[heading4]但现在，我们正处于一个革命的起点，AI正在使生物制药和医疗保健产业化，并且它被应用到从药物设计和诊

其他人在问
人工智能与教育相关的
以下是关于人工智能与教育相关的内容： 可以使用人工智能帮助教育，包括辅助自学、让教师生活更轻松及课程更有效。例如，可以要求人工智能解释概念，获取良好结果。同时要注意因人工智能可能产生幻觉，关键数据需依据其他来源仔细检查。相关提示如“一个很好的自动导师”，可通过“https://chat.openai.com/share/ec1018ec1d864160b587354253c7d5cb”找到直接链接激活 ChatGPT 中的导师。 有一些 AI+教育的案例和投稿，如“书籍推荐：三本神经科学书籍”“AI 赋能教师全场景”“未来教育的裂缝：如果教育跟不上 AI”“化学：使用大型语言模型进行自主化学研究”。 推荐阅读可汗学院创始人的新书《Brave New Words:How AI Will Revolutionize Education》（中文翻译为《勇敢的新词：人工智能如何彻底改变教育》），书中提到人工智能在教育领域的未来将与科技合作，让教育变得更好，并非为了抢走老师的风头，而是帮助老师抢风头。
2024-11-25
人工智能
以下是关于人工智能的全面介绍： AGI 的 5 个等级： 1. 聊天机器人：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：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品执行任务后仍需人类参与。 4. 创新者：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：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。 人工智能简介和历史： 人工智能是研究如何使计算机表现出智能行为，例如做人类擅长的事情。最初由查尔斯·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，但仍遵循相同受控计算理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄，无法明确编程，因为不知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。 人工智能的应用场景： 1. 医疗保健： 医学影像分析：辅助诊断疾病。 药物研发：加速研发过程。 个性化医疗：提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：降低金融机构风险。 信用评估：帮助做出贷款决策。 投资分析：辅助投资决策。 客户服务：提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：根据客户数据推荐产品。 搜索和个性化：改善搜索结果和提供个性化体验。 动态定价：根据市场需求调整价格。 聊天机器人：回答客户问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障。 质量控制：检测产品缺陷。 供应链管理：优化供应链。 机器人自动化：提高生产效率。 5. 交通运输：（未具体说明应用场景）
2024-11-25
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
帮我提交一份最适合企业办公管理人员的中文AI提示词教程，浅显易懂，生动有趣，不超过60分钟的授课时间内容材料
很抱歉，目前没有适合企业办公管理人员的中文 AI 提示词教程相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架来创建这样的教程： 一、引言 介绍 AI 提示词的重要性和在企业办公中的应用场景。 二、基础概念 1. 解释什么是 AI 提示词。 2. 举例说明简单的提示词示例。 三、提示词的构建原则 1. 清晰明确 避免模糊和歧义。 具体描述需求。 2. 完整性 包含必要的信息。 不遗漏关键细节。 四、不同场景下的提示词应用 1. 数据分析与报告 如何获取准确的数据分析结果。 生成清晰的报告提示词技巧。 2. 项目管理 安排任务和跟踪进度的提示词。 协调团队的有效提示词。 3. 客户服务 快速解决客户问题的提示词。 提供满意答复的提示词要点。 五、实践与练习 让学员自己尝试构建提示词，并进行分享和讨论。 六、总结 回顾重点内容，鼓励学员在实际工作中应用。 您可以根据以上框架，结合具体的案例和生动的语言，来丰富和完善这份教程，使其满足您的需求。
2024-09-09
帮我提交一份最适合企业办公管理人员的AI提示词教程，浅显易懂，生动有趣，不超过60分钟的授课时间内容材料
以下是为企业办公管理人员准备的一份 AI 提示词教程，预计授课时间不超过 60 分钟，内容浅显易懂、生动有趣： 一、什么是 prompt（提示词） 为什么 prompt 又被称之为咒语，而使用 AI 的人被称之为魔法师呢？通过本部分的学习，您将明白其中的道理，并能迅速入门 prompt 的使用，达到一般公司设计岗所需的 AI 绘图水准。 建议：打开任意一款 SD 产品分屏对照使用。 二、人机协作 在短短 45 分钟的课堂中，您将了解到人机协作的重要性。比如通过兔龟的例子，您会明白在绘图提示词中，要清晰表达、给出具体描述。为了教垫图技巧，还会给出让兔龟站起来却失败的例子。 三、与 AI 对话迭代 不管是和 AI 脑洞机一起设计新生物，还是写歌词，您需要在和 AI 对话的过程中把自己的偏好告诉它。通过几次迭代，您将学会如何更好地与 AI 交流。 四、要有自己的判断 AI 可能会胡说八道，因此人类不能无脑依赖 AI。面对 AI 给的答案要多思考“它说得对吗”，多参考相关信息，避免被带偏。例如改良版荔枝瓢虫的故事，能让您记住人类得有自己的判断。 如果您在学习过程中有任何觉得不够清晰的地方，请在评论区留言，或者添加微信 designurlife1st 直接沟通（记得备注来意：ai 绘图交流）。
2024-09-09
有没有项目写作、材料评审写作相关的prompt
以下是一些与项目写作、材料评审写作相关的 prompt： 1. 写产品 MRD 的提示词： 目标市场：定义产品的目标用户群体和市场定位。 用户需求：列出用户的核心需求和痛点。 竞争分析：分析竞争对手的优势和劣势，确定差异化策略。 产品定位：明确产品在市场中的独特卖点。 功能性需求：描述产品必须实现的具体功能。 非功能性需求：包括性能、安全性、可用性等要求。 市场趋势：考虑当前市场趋势和未来发展。 商业目标：与业务目标和战略保持一致。 资源分配：规划实现产品所需的资源。 风险评估：识别可能的风险和应对策略。 2. 律师写作提示词： 第三部分：对案例进行进一步的分析，写明需要注意的关键点，分析可以改写自【基础材料】的【问答结果及分析】部分，这部分不要给建议。 第四部分：给出具体的操作建议，应分为：事前应注意事项；事中需要注意留存的证据；事后可以采取的补救措施，三个部分；每个部分分别给出三条清晰具体的建议。 第五部分：结语及对于本文作者的宣传，欢迎大家有其他问题联系咨询。 文章结构： 定义身份（边界），整体流程和所需资源描述。 对所需资源及如何使用进行描述。 对最终输出的结果进行描述。 3. Kimi 的 15 款官方提示词中相关的： 【📋会议精要】整理生成高质量会议纪要，保证内容完整、准确且精炼 【📈 PPT 精炼】整理各种课程 PPT，输出结构明晰、易于理解内容文档 【📝影评达人】专业生成引人入胜、富有创意的电影评论 【✍️期刊审稿】提前预知审稿人对文章的吐槽 【📖诗意创作】现代诗、五言/七言诗词信手拈来的诗歌创作助手 【📰推闻快写】专业微信公众号新闻小编，兼顾视觉排版和内容质量，生成吸睛内容 【📚要点凝练】长文本总结助手，能够总结用户给出的文本、生成摘要和大纲 【🎬短剧脚本】创作定制化短视频脚本，包含拍摄要求和分镜细节
2024-08-12
AI能帮我写一份高新技术企业申报材料吗
高新技术企业认定是一项复杂的工作，涉及到企业的技术创新能力、研发投入、知识产权、科技成果转化等多个方面。我可以帮你概述一个基本的框架和要点，但具体的内容需要你根据自己企业的实际情况来填写和完善。 高新技术企业申报材料框架 1. 封面 企业名称 申报年度 申报日期 2. 目录 列出所有申报材料的章节和页码 3. 企业基本情况 企业名称、注册地址、法人代表等基本信息 企业成立时间、注册资本、经营范围等 4. 企业法人营业执照复印件 提供营业执照的扫描件或复印件 5. 企业研发组织管理情况 研发机构设置情况 研发团队构成 研发管理制度 6. 知识产权情况 拥有的专利、软件著作权等知识产权清单 知识产权的法律状态证明 7. 科技成果转化能力 近三年科技成果转化项目清单 转化效益分析 8. 企业财务状况 近三年的财务报表 研发费用专项审计报告 9. 企业所得税年度纳税申报表 提供税务部门的纳税申报表 10. 高新技术产品（服务）收入情况 高新技术产品（服务）收入明细 收入占比分析 11. 企业职工和科技人员情况 职工总数及科技人员比例 科技人员名单及职务 12. 研究开发活动情况 研发项目清单 研发投入情况 13. 企业创新能力评价 技术创新点 技术先进性分析 14. 附件材料 相关证明材料、荣誉证书等 15. 承诺书 企业对申报材料真实性的承诺 16. 其他补充材料 根据具体要求提供的其他材料 注意事项 所有材料需要真实、准确，不得有虚假陈述。 材料需要按照当地科技局或相关部门的具体要求进行准备。 需要有详细的数据支持，如研发投入的具体数额、科技成果转化的具体效益等。 如果你需要更具体的帮助，比如撰写某个部分的内容，可以提供更多的信息，我会尽力协助你。
2024-07-03
帮我制作一个面向售前的大模型基础知识培训材料
制作一份面向售前的大模型基础知识培训材料需要涵盖大模型的基本概念、技术背景、应用场景、以及售前人员如何向客户展示和解释这些知识。以下是一个详细的培训材料框架： 1. 大模型基础知识 1.1 什么是大模型 定义：大模型通常指的是由大量参数组成的神经网络模型，能够处理复杂任务，如自然语言处理、图像识别等。 例子：GPT4、BERT、GPT3 等。 1.2 大模型的演变 历史背景：从简单的神经网络到深度学习，再到如今的超大规模模型。 关键技术突破：例如Transformer架构的引入。 1.3 大模型的特点 参数规模：数十亿到上千亿参数。 训练数据：需要海量的标注数据和未标注数据。 计算资源：训练大模型需要高性能计算资源，如GPU和TPU。 2. 大模型的技术背景 2.1 基本架构 Transformer：介绍其核心概念和工作原理。 注意力机制：解释为什么注意力机制在处理长序列任务中如此重要。 2.2 训练方法 预训练与微调：解释大模型通常的训练流程。 数据增强：如何通过数据增强技术提升模型性能。 2.3 性能评估 常用评估指标：如准确率、召回率、F1分数等。 基准测试：介绍GLUE、SQuAD等常用基准测试。 3. 大模型的应用场景 3.1 自然语言处理 生成式任务：如文本生成、对话系统。 理解任务：如文本分类、情感分析。 3.2 计算机视觉 图像分类：如人脸识别、物体检测。 图像生成：如GANs生成高质量图像。 3.3 多模态任务 文本图像联合处理：如图像描述生成、图文匹配。 4. 售前技巧 4.1 需求分析 了解客户业务需求：针对不同业务领域挖掘潜在应用场景。 确定客户痛点：明确大模型能解决的具体问题。 4.2 方案设计 定制化解决方案：根据客户需求设计个性化方案。 成本效益分析：展示大模型带来的商业价值和投资回报。 4.3 技术展示 演示和案例分享：展示成功案例和实际效果。 实时演示：通过在线演示让客户直观感受大模型的能力。 4.4 答疑解惑 常见问题解答：准备好应对客户常见问题的解答。 技术细节解释：根据客户的技术背景，适度讲解技术细节。 5. 实际案例分析 5.1 成功案例 具体案例：如某行业客户通过大模型提升业务效率的实际案例。 效果展示：使用前后对比，量化展示效果。 5.2 失败案例及教训 教训分享：避免哪些常见错误。 风险管理：如何在实施过程中规避风险。 6. 总结与展望 6.1 大模型的未来发展 技术趋势：如更大规模模型的训练、更高效的训练方法。 应用前景：大模型在不同领域的潜在应用。 6.2 持续学习与提升 推荐学习资源：如相关书籍、课程、社区论坛等。 实践机会：鼓励参与实际项目，提高实战经验。 以上是一个大模型基础知识培训材料的框架，具体内容可以根据实际需求进行细化和扩展。希望这能帮助你更好地向售前人员传授大模型的知识。
2024-06-04
我在学习VASP运算，想用它来计算材料的热电性能，第一步需要结构优化，最重要的是INCAR文件，能帮我写一个INCAR文件吗
VASP（Vienna Ab initio Simulation Package）是一款基于密度泛函理论（DFT）的第一性原理计算软件，广泛应用于材料科学中的电子结构计算和分子动力学模拟。使用VASP进行材料的热电性能计算时，确实需要对晶体结构进行优化，并且正确设置`INCAR`文件是至关重要的。 `INCAR`文件包含了VASP运行时的所有输入参数。一个基本的结构优化`INCAR`文件可能包含如下参数： ```plaintext 基本参数 PREC = Accurate 计算精度 ENCUT = 450 截断能，根据具体元素调整 ISMEAR = 1 采用Gaussian smearing方法 SIGMA = 0.2 用于ISMEAR的高斯宽度 NBANDS = 40 带数 EDIFF = 1e6 能量的收敛标准 EDIFFG = 0.02 离子的收敛标准 IBRION = 2 使用快速离子弛豫算法 EDIFF = 1e5 控制总能量的收敛 NSW = 50 最大离子步数 动力学计算参数（如果需要） LEPSILON = .TRUE. 计算宏观介电常数 KPOINTS = 自定义 K点设置，根据实际体系大小和对称性调整 其他可能需要的参数 LPEAD = .TRUE. 计算极化电荷 DIPOL = 自定义 电偶极子设置，用于分子动力学 NWRITE = 0 控制输出信息量 LCHARG = .TRUE. 计算并输出电荷密度 ``` 请注意，这只是一个示例文件，实际的`INCAR`文件需要根据你的具体体系和计算目标进行调整。例如，`ENCUT`需要根据你体系中元素的电子数来设定，`ISMEAR`和`SIGMA`的值可能需要根据费米能级的位置进行调整，`NBANDS`和`EDIFF`也需要根据计算的精度要求来设定。 对于热电性能的计算，你可能还需要考虑额外的参数，比如`LEPSILON`来计算介电常数，或者`DIPOL`来计算电偶极矩等。 在开始计算之前，强烈建议阅读VASP手册和相关文献，以确保正确设置所有参数，并理解每个参数的物理意义。此外，对于热电性能的计算，可能还需要进行额外的热力学和动力学分析，这通常涉及到更复杂的`INCAR`文件设置和后处理步骤。
2024-05-25
建筑行业如何应用AI
在建筑行业，AI 有以下应用方式和相关工具： 审核规划平面图： 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 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值高。 Maket.ai：主要面向住宅行业，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。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，可在住宅设计早期引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能将建筑全寿命周期内的信息集成管理。 绘制 CAD 图： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化等。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件的生成设计工具：如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，可根据设计目标和约束条件自动产生多种方案。 需要注意的是，每个工具都有其特定应用场景和功能，应根据具体需求选择合适的工具。
2024-11-25
医疗试剂公司法规注册部AI方面的应用
目前，AI 正在使生物制药和医疗保健产业化，并被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能等各个方面。例如，在医疗保健中，AI 可用于药物设计和诊断等环节。但在监管方面，我们的框架是基于具体情境的，不会为整个部门或技术分配规则或风险级别，而是根据 AI 在特定应用中可能产生的结果进行监管。比如，并非所有关键基础设施中的 AI 应用都被归为高风险，有些用途如识别机器表面的划痕风险相对较低。同样，用于在线服装零售商客服请求分类的 AI 聊天机器人，与作为医疗诊断过程一部分的类似应用，监管方式应有所不同。此外，政府会优先与企业合作，了解如何设计和提供支持以满足其需求，例如通过监管沙盒模式等方式。同时，政府也在持续评估监管机构在不同方面的能力需求。
2024-11-25
法规注册部方面的AI应用
在法规注册部方面，AI 有以下应用： 英国致力于在基础模型方面建设其能力，其基础模型任务组将支持政府构建英国的能力，并确保英国利用这一新兴技术带来的好处。 大型语言模型（LLMs）属于监管框架的范畴，其在搜索引擎、医疗设备、金融和法律服务等应用中带来新机会的同时也存在局限性。 深度学习 AI 可改善乳腺癌筛查，一家英国医疗技术公司正与 NHS 合作进行测试，以实现更快的筛查和更高效的治疗。 农业中应用机器人和 AI 可提高效率、可持续性和生产力，例如轻型自主测绘和监测机器人能在各种条件下长时间工作，减少土壤压实，并为农民提供数据以改善杂草和害虫管理。 科学家可能已成功使用生成式 AI 设计与人类癌症相关蛋白质结合的抗体。 在打击最严重和有害的犯罪方面，AI 用于儿童图像滥用数据库，以识别受害者和犯罪者，能快速有效采取行动，并保护工作人员福利。 提供网络安全服务的公司越来越多地使用 AI 分析大量恶意软件数据，并以超人类的速度应对网络安全漏洞。
2024-11-25
法规注册AI应用
以下是关于法规注册 AI 应用的相关内容： 为提供有效的沙箱，考虑了四种服务重点选项： 单部门、单监管机构：与单个监管机构合作，专注于一个选定的行业部门，将 AI 产品推向市场。 多部门、单监管机构：与能够跨多个行业部门工作的单个监管机构合作，支持 AI 创新者。 单部门、多监管机构：建立仅在一个行业部门运作，但能够支持其市场路径需要与该部门一个或多个监管机构互动的 AI 创新者的沙箱。 多部门、多监管机构：沙箱能够与一个或多个监管机构在一个或多个行业部门合作，帮助 AI 创新者进入目标市场。 中央政府将与监管机构合作制定指导，帮助其以符合预期的方式实施原则，包括： 采取相称的方法，通过关注特定背景下 AI 带来的风险来促进增长和创新。 考虑相称的措施来解决优先风险，同时考虑政府进行或代表政府进行的跨领域风险评估。 设计、实施和执行适当的监管要求，并在可能的情况下将原则的实施整合到现有的监测、调查和执法过程中。 酌情制定联合指导，以支持行业遵守原则和相关监管要求。 考虑可靠的 AI 工具（如保证技术和技术标准）如何支持监管合规。 积极主动地与政府对框架的监测和评估合作。 已确定了一组将推动监管一致性并支持监管机构职责的功能，此功能必须集中执行，以考虑整个监管格局，为企业和消费者提供有用的指导。其作用包括使监管制度清晰、值得信赖、协作和促进创新，具体活动包括监测 AI 发展的新兴趋势和机会，主动召集行业、前沿研究人员、学术界和其他关键利益相关者等。
2024-11-25
国内的，AI学习类关于阅读和听力提升的应用（具备AI能力的应用）或者工具有哪些？
目前国内具备 AI 能力、有助于提升阅读和听力的应用和工具相对较多。例如，流利说英语在听力和口语训练方面表现出色，它能通过 AI 技术为用户提供个性化的学习方案和精准的发音纠正。还有百词斩，其在单词记忆和阅读拓展方面有独特的功能，利用 AI 算法推荐适合用户水平的阅读材料。此外，网易有道词典也具备一定的 AI 辅助功能，能帮助用户提升听力理解和阅读能力。
2024-11-23
AI学习类关于阅读和听力提升的应用或者工具有哪些？
以下是一些有助于提升阅读和听力的 AI 学习应用或工具： 英语学习方面： 1. 智能辅助工具：如 Grammarly，可进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：例如 Call Annie，用于口语练习和发音纠正，提供实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：像 Duolingo，利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：比如 ChatGPT，可进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习方面： 1. 自适应学习系统：如 Khan Academy，结合 AI 技术提供个性化数学学习路径和练习题，精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：例如 Photomath，通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：如 Socratic，利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台：如 Wolfram Alpha，参与数学学习课程和实践项目，进行数学建模和问题求解。 此外，在教育领域，还有一些其他的应用： 1. 语言学习：Speak、Quazel、Lingostar 等，提供实时交流和发音反馈。 2. 数学指导：Photomath、Mathly 帮助学生解决数学问题。 3. 历史学习：PeopleAI、Historical Figures 通过模拟与杰出人物聊天教授历史。 4. 写作辅助：Grammarly、Orchard、Lex 帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 5. 内容处理：Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-23
AI设计
以下是关于 AI 设计的相关内容： AI 室外设计的最佳实践： 1. 充分利用 AI 的创意生成能力：使用 AI 图像生成工具，输入关键词如“后院”“庭院”等，生成多种创意设计方案，获取新颖独特的设计灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能：利用 AR/VR 等技术，将 AI 生成的设计方案在实际环境中进行模拟和可视化，以便更好地评估和验证设计方案。 3. 运用 AI 的分析和优化能力：使用 AI 工具对设计方案进行采光、动线、材料等方面的分析和优化，确保符合使用者的实际需求和体验。 4. 借助 AI 的自动化设计功能：利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等，提高设计效率，缩短设计周期。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式：人工设计师与 AI 工具形成互补，在创意、分析、优化等环节充分利用 AI 的能力，提升整体的设计效率和质量。 生成 Logo 的 AI 产品： 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：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：根据用户输入的品牌名称和行业类别快速生成 Logo 设计方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助用户创建个性化 Logo。 Midjourney 商业实战案例 UI 设计篇： 1. 数据图标设计：蓝色渐变磨砂玻璃，磨砂玻璃建筑，白色透明科技感白色城市建筑场景，数据线链接，芯片，OCrenderer，大数据，工业机械，高细节灰色背景与简单的线性细节，工作室照明，3d,c4d，纯白背景，8k。 2. B 端图标设计：质感不错，可多尝试不同构图的图片，喂图玩法中参考图影响最大，建议多跑跑图。 3. 音乐软件 UI 设计：关键词为“music app ui design,ux design,white,light,bright,data,modern,smooth,behance,dribbble,–upbeta –q 2 –v 4”。目前 Midjourney 在 UI 设计这块只能作为风格参考，已有很多 AI 生成的 UI 设计软件开始内测。
2024-11-24
我想做ui设计来模仿微信做一个app，想找各种图标素材 怎么用ai找这些素材
以下是使用 AI 找模仿微信做 App 所需图标素材的方法： 1. 对于直播礼物风格图标：可以在素材网站上找到喜欢的 icons 风格，然后喂图给 Midjourney 机器人，并加上关键词，如“喂图 + 耳机图标等。 2. 对于主题应用 icons：使用关键词“icon design，light texture，glow，Dribbble，3D，frostedglass effect，3d，ui，ux，–upbeta –q 2 –v 4”。 3. 对于 B 端图标：可以喂图加上关键词“A data icon，blue gradient frosted glass，frostedglass building，white transparent technology sensewhite city building scene，data line link，chip，OCrenderer，big data，industrial machinery，high detailight gray background with simple linear details，studio lighting，3d，c4d，pure white background，8k”。 4. 对于音乐软件 UI 设计：使用关键词“music app ui design，ux design，white，light，bright，data，modern，smooth，behance，dribbble，–upbeta –q 2 –v 4”。 需要注意的是，Midjourney 生成的图片可能在某些方面不够规范或完善，只能作为风格参考。
2024-11-22
如何起步开始学习ai设计
以下是关于如何起步开始学习 AI 设计的一些建议： 1. 阅读相关文章： 如 ，了解市场动态和生成式 AI 商业模式的相关问题。 ，认识到尽早学习的重要性，避免被其他熟练掌握 AI 动力设计技巧的设计师超越。 ，了解设计的当前状态、常见问题及实用技巧。 ，学习最佳实践和利用 UX 策略使 AI/ML 系统更易于解释和透明。 2. 利用工具： 了解星流一站式 AI 设计工具，在入门模式下，熟悉右侧生成器的图片参考部分，如快速参考、风格迁移、Tile 分块、重新上色等功能。 掌握基础模型，包括星流通用大模型及基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5 等，了解它们在效果和生成速度上的差异。 了解增强模型，可通过收藏、查看例图和选择风格等方式进行使用。
2024-11-22
哪些AI软件可以设计提示词和优化提示词
以下是一些可以设计和优化提示词的 AI 软件： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 在 prompt 输入框中可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入，中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词，更生动描述画面内容。 写好提示词的方法包括使用预设词组、保证内容准确（包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等）、调整负面提示词、利用“加权重”功能突出重点内容，还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt 网站精选： ：AI 艺术提示词生成器。 ：通过玩游戏练习 Prompt 书写。 NovelAI tag 生成器：设计类 Prompt 提词生成器，地址为。 魔咒百科词典：简单易用的 AI 绘画 tag 生成器，地址为。 KREA：设计 AI 的 Prompt 集合站，create better prompts，网址为。 Public Prompts：免费的 prompt 合集，收集高质量的提示词，网址为。 AcceleratorI Prompt：AI 词汇加速器，加速 Prompt 书写，通过按钮帮助优化和填充提示词，网址为。 3. OpenAI API： 设计提示词本质上是对模型进行“编程”，通常通过提供指令或示例完成。 模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本，可通过分词器工具了解更多。 需要注意的是，在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度，文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，约为 2048 个 Token 或 1500 个单词）。
2024-11-22
我想设计房屋装修，有平面图，寻找你能参与的3D建模软件，自行设计房屋装修
以下是一些可用于房屋装修 3D 建模的软件： 1. Polycam：这是一个免费的 3D 建模工具。您只需上传至少 20 张图片或至少 20 秒的视频，Polycam 就能自动处理并构建一个 3D 模型。生成后还可以编辑模型，支持 12 种以上的格式导出到流行的 3D 软件中，如 Blender、SketchUp、Unreal、Unity 等。100 张图像的云处理建模时间大约 1 2 分钟。可以在网站以及 iOS 和 Android 应用中创建、编辑和存储 3D 模型。此外，Polycam 还可以轻松将无人机拍摄的图像转换为广阔的 3D 模型，与所有流行的无人机兼容。官方网站： 2. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360：这是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能够帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 4. nTopology：这是一款基于 AI 的设计软件，可以帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD：这是一款基于 AI 的 CAD 软件，可以根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 需要注意的是，对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。
2024-11-21
设计研究的AI工具
以下是一些可以用于设计研究的 AI 工具： 在软件架构设计中，绘制逻辑视图、功能视图和部署视图的工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用，支持逻辑视图创建。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述文本自动生成相关视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建架构图功能。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。 在建筑设计中审核规划平面图的工具： HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载建筑大模型。 Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，能引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，实现数据汇总与管理。 需要注意的是，每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。同时，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-19