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AI在工程施工管理中的应用

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AI 在工程施工管理中的应用包括以下方面:

  1. 项目管理和任务跟踪工具:如 Jira、Trello 等项目管理软件已开始集成 AI 功能,可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度。
  2. 文档和协作工具:微软的 Copilot 可集成到 Office 套件中,为项目文档撰写、编辑等提供帮助。云存储服务如 Google Drive 也提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。
  3. 风险管理和决策支持工具:一些 AI 工具能帮助识别和分析项目风险,并提供决策建议。
  4. 沟通和协作工具:AI 助手可辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。
  5. 创意生成工具:如文心一格、Vega AI 等 AI 绘画工具,可帮助快速生成创意图像素材。

AI 在汽车行业的应用案例有:

  1. 自动驾驶技术:利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试自动驾驶汽车。
  2. 车辆安全系统:用于增强车辆的安全性能,如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。
  3. 个性化用户体验:根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置,如座椅位置、音乐选择和导航系统。
  4. 预测性维护:通过分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求,减少停机时间和维修成本。
  5. 生产自动化:在汽车制造中用于自动化生产线,提高生产效率和质量控制。
  6. 销售和市场分析:分析市场趋势、消费者行为和销售数据,以制定营销策略和优化产品定价。
  7. 电动化和能源管理:在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。
  8. 共享出行服务:如 Uber 和 Lyft 等,使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度。
  9. 语音助手和车载娱乐:如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等语音助手,允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。
  10. 车辆远程监控和诊断:远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。

在制造业领域,AI 的应用包括:

  1. 产品设计和开发:利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等,可根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素,提高设计效率。
  2. 工艺规划和优化:结合大语言模型的自然语言处理能力,自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案,优化生产过程。
  3. 设备维护和故障诊断:分析设备运行数据,预测设备故障,并自动生成维修建议,提高设备可靠性。
  4. 供应链管理:根据历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容,提高管理效率。
  5. 客户服务:基于对话模型的 AI 客服机器人,自动生成个性化的客户回复,提升客户体验。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问: 是否有适合软件项目经理的 AI 工具?

确实存在一些适合软件项目经理使用的AI工具,主要包括以下几类:1.项目管理和任务跟踪工具一些项目管理软件如Jira、Trello等已经开始集成AI功能,可以辅助项目经理制定计划、分配任务、跟踪进度等。2.文档和协作工具微软的Copilot可以集成到Office套件中,为项目文档撰写、编辑等提供AI助手功能。一些云存储服务如Google Drive也开始提供AI驱动的文档管理和协作功能。3.风险管理和决策支持工具一些AI工具可以帮助项目经理识别和分析项目风险,并提供决策建议。4.沟通和协作工具AI助手可以辅助项目经理进行团队沟通协调、客户关系维护等。5.创意生成工具一些AI绘画工具如文心一格、Vega AI等,可以帮助项目经理快速生成创意图像素材。总的来说,随着AI技术的发展,越来越多的工具正在为软件项目经理提供智能化的辅助功能,涵盖项目管理的各个环节。这些AI工具有助于提高项目经理的工作效率和决策能力。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

问:人工智能在汽车行业的应用案例

人工智能(AI)在汽车行业的应用已经非常广泛,它正在改变汽车的设计、制造、销售和使用方式。以下是一些人工智能在汽车行业的应用案例:1.自动驾驶技术:利用AI进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。公司如特斯拉(Tesla)、Waymo和Cruise等都在开发和测试自动驾驶汽车。2.车辆安全系统:AI被用于增强车辆的安全性能,如自动紧急制动(AEB)、车道保持辅助(LKA)和盲点检测系统。这些系统通过分析来自摄像头和传感器的数据来预防事故。3.个性化用户体验:AI可以根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置,如座椅位置、音乐选择和导航系统。这提供了更加个性化和舒适的驾驶体验。4.预测性维护:通过分析车辆的实时数据,AI可以预测潜在的故障和维护需求,从而减少停机时间和维修成本。这有助于提高车辆的可靠性和效率。5.生产自动化:在汽车制造过程中,AI被用于自动化生产线,提高生产效率和质量控制。AI系统可以监测设备状态,优化生产流程,并减少人为错误。6.销售和市场分析:汽车公司使用AI来分析市场趋势、消费者行为和销售数据,以便更好地理解客户需求,制定营销策略和优化产品定价。7.电动化和能源管理:AI在电动汽车(EV)的电池管理和充电策略中发挥作用,通过优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。8.共享出行服务:AI支持的共享出行服务,如Uber和Lyft,使用AI来优化路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度。9.语音助手和车载娱乐:AI驱动的语音助手,如Amazon Alexa Auto和Google Assistant,允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。10.车辆远程监控和诊断:AI系统可以远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持,帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。

问:有制造业的 AI 应用吗?

在制造业领域也有一些AIGC(AI Generated Content)的应用:1.产品设计和开发:利用AI生成工具如Adobe Firefly、Midjourney等,可以根据文字描述快速生成产品的3D模型、渲染图、插图等设计元素,大幅提高产品设计效率。2.工艺规划和优化:结合大语言模型的自然语言处理能力,可以自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案,优化生产过程。3.设备维护和故障诊断:利用AI模型分析设备运行数据,可以预测设备故障,并自动生成维修建议,提高设备可靠性。4.供应链管理:AI可以根据历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容,提高供应链管理效率。5.客户服务:基于对话模型的AI客服机器人,可以自动生成个性化的客户回复,提升客户体验。总的来说,AIGC技术正在制造业各环节得到广泛应用,从产品设计到生产管理再到客户服务,都能发挥重要作用,提高企业的效率和竞争力。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

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如何用AI修改论文
以下是关于如何用 AI 修改论文的相关内容: 在论文写作领域,AI 技术的应用正迅速发展,能提供多方面的辅助,包括文献搜索、内容生成、语言润色、数据分析、论文结构和格式以及研究伦理和抄袭检测等。以下是一些常用的 AI 工具和平台: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供相关文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高论文语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 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,便于进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可进行复杂的数据分析和模型构建。 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,简化论文编写过程。 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。 如果您的医学课题需要 AI 给出修改意见,可以考虑以下专业工具: Scite.ai:为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,简化学术工作。 Scholarcy:可提取文档结构化数据,生成文章概要,包含关键概念等板块内容。 ChatGPT:强大的自然语言处理模型,能提供医学课题的修改意见。 此外,有作者在修改小说时的经验分享:首先将原文喂给 code interpreter 并保存为 excel 文件备用,然后让 GPT 读取文件并给出反馈。从情节合理与连贯性角度修改,细节修改时 Arthur 的结构化 prompt 效果较好,修改过程中要注意保存备份。一轮修改完成后可进行新一轮,修改重点会有所变化。最后还提到了未来的探索方向,包括琢磨 prompts 和设计 agent 框架等。 使用这些工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。
2025-03-03
怎么学习AI基础知识
以下是学习 AI 基础知识的方法: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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,比如图像、音乐、视频等,根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,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,了解它们的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,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: 可以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。 如果您不会代码但希望在 20 分钟上手 Python + AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2025-03-03
怎么用AI写论文
利用 AI 写论文可以按照以下步骤进行: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:借助 AI 工具撰写文献综述部分,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写课题各部分,并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:借助 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。 在论文写作领域,常用的 AI 工具和平台有: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,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,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行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,提供丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 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。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行论文写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。同时,如果担心 AI 对孩子思考力产生负面影响,应正确引导使用方法。例如,将任务设置为让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录,重点评价孩子能否说清楚 AI 作文的优缺点及如何修改。
2025-03-03
现阶段AI应用软件有哪些好用的
以下是一些好用的现阶段 AI 应用软件: AI 摄影参数调整助手:使用图像识别、数据分析技术,常见于摄影 APP 中,能根据场景自动调整摄影参数,市场规模达数亿美元。 AI 音乐情感分析平台:运用机器学习、音频处理技术,有音乐情感分析软件,可分析音乐的情感表达,市场规模达数亿美元。 AI 家居智能照明系统:基于物联网技术、机器学习,如小米智能照明系统,实现家居照明的智能化控制,市场规模达数十亿美元。 AI 金融风险预警平台:采用数据分析、机器学习技术,有金融风险预警软件,能提前预警金融风险,市场规模达数十亿美元。 AI 旅游路线优化平台:借助数据分析、自然语言处理技术,如马蜂窝路线优化功能,可根据用户需求优化旅游路线,市场规模达数亿美元。 AI 儿童安全座椅推荐系统:通过数据分析、机器学习,如宝宝树安全座椅推荐,为家长推荐合适的儿童安全座椅,市场规模达数亿美元。 AI 汽车保养套餐推荐系统:利用数据分析、机器学习,如途虎养车保养推荐,根据车辆情况推荐保养套餐,市场规模达数十亿美元。 AI 物流快递柜管理系统:基于数据分析、物联网技术,如丰巢快递柜管理系统,优化快递柜使用效率,市场规模达数十亿美元。 AI 招聘面试模拟平台:运用自然语言处理、机器学习,如智联招聘面试模拟功能,帮助求职者进行面试模拟,市场规模达数亿美元。 AI 房地产装修设计平台:借助图像生成、机器学习,如酷家乐装修设计软件,为用户提供装修设计方案,市场规模达数十亿美元。 AI 游戏道具推荐系统:通过数据分析、机器学习,如游戏内商城推荐功能,根据玩家需求推荐游戏道具,市场规模达数亿美元。 AI 天气预报分时服务:采用数据分析、机器学习技术,如彩云天气分时预报,提供精准的分时天气预报,市场规模达数亿美元。 AI 医疗病历分析平台:利用数据分析、自然语言处理,如医渡云病历分析系统,分析医疗病历,辅助诊断,市场规模达数十亿美元。 AI 会议发言总结工具:借助自然语言处理、机器学习,如讯飞听见会议总结功能,自动总结会议发言内容,市场规模达数亿美元。 AI 书法作品临摹辅助工具:通过图像识别、数据分析,如书法临摹软件,帮助书法爱好者进行临摹,市场规模达数亿美元。
2025-03-03
现阶段AI应用有哪些
现阶段 AI 应用主要包括以下方面: 1. AI 视频生成: 专业创作者(艺术家、影视人等):能够为作品赋予独特风格和想象力,提供灵感,降低后期制作门槛和成本,目前主要集中在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。 自媒体、非专业创作者:解决视频剪辑痛点,如快速生成脚本分镜、视频,将文章高效转 PPT 再转视频,解决同一素材在不同平台分发的成本问题。 企业客户:为小企业、非盈利机构大幅缩减视频制作成本。 2. 交通领域: 自动驾驶:提高交通安全性和效率。 交通管理:优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。 物流和配送:优化物流路线和配送计划,降低运输成本。 无人机送货:将货物快速送达偏远地区。 3. 其他领域: 教育:提供个性化学习体验。 农业:分析农田数据,提高农作物产量和质量。 娱乐:开发虚拟现实和增强现实体验。 能源:优化能源使用,提高能源效率。 此外,从使用场景来看,还包括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 等方向;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 社区等。目前产品大多分布在 PC 端。
2025-03-03
我想通过ai换脸,把一张网图的照片变成我的脸,该怎么办
以下是将网图照片换成您的脸的一些方法和步骤: 1. 星流一站式 AI 设计工具: 选中图像进入扩展功能界面,自动提取面部信息。 上传想要替换到图像的图片。 参数方面:提示词框会自动根据图像进行填充,无需手动填写;重绘风格选择与放大图像相对应的风格,会提升换脸效果,其余参数默认即可。 2. 【SD】无需 Lora,一键换脸插件 Roop: 勾选相关项目,确保包含 Python 和 C++包。 更改到您想要安装的位置,点击右下角的安装。 安装时间较长,需耐心等待。 安装好后,打开 SD 文件目录下的相关文件夹,在地址栏输入“cmd”,然后回车。 在打开的 dos 界面里,粘贴“python m pip install insightface==0.7.3 user”代码,自动开始安装 insightface。 若此阶段出现错误,建议下载最新的秋叶 4.2 整合包(6 月 23 号更新),后台回复【SD】即可下载。 安装完成后,重新打开启动器,后台会继续下载一些模型,全程需保证科学上网。 启用 ROOP 插件,选择想要替换的人物照片,面部修复选择“GFPGAN”。右边的参数数值越低,人物会越像,但图像会很模糊;数值越高人物越不像,但图像会很清晰,可根据需求设置,如使用 0.5 测试。最下面还有放大算法,可使用一个模型放大图像,相当于高清修复。设置好后点击生成。若人脸部分像素偏低、有点模糊,可将图发送到“图生图”,开一个较小的重绘幅度。 需要注意的是,AI 换脸存在一定的法律风险。除上述诈骗、寻衅滋事、编造、传播虚假信息罪外,AI 换脸技术既然要对“人脸”进行更换,其民事侵权风险自不言而明,相对应地构成侮辱、诽谤罪及制作、贩卖、传播淫秽色情物品罪的案例亦会出现。就民事侵权而言,《民法典》第一千零一十九条明确规定,“任何组织或者个人不得以丑化、污损,或者利用信息技术手段伪造等方式侵害他人的肖像权。未经肖像权人同意,不得制作、使用、公开肖像权人的肖像,但是法律另有规定的除外。”因此,一旦换脸技术所生成之人脸系自然人的肖像,那么未经他人同意,使用他人肖像的行为当然侵犯了自然人的肖像权。在刑事犯罪方面,行为人使用他人肖像进行 AI 换脸旨在侮辱、诽谤、恶意丑化他人,并在网络上肆意传播,该行为就极有可能涉嫌刑法上的侮辱、诽谤罪。此外,现阶段还存在大量行为人利用 AI 换脸技术专门进行违法犯罪活动,其中较为典型的是诈骗罪和制作、复制、出版、贩卖、传播淫秽物品牟利罪或传播淫秽物品罪。
2025-03-03
一个可以总结文章的AI应用是怎么训练出来的?
一个可以总结文章的 AI 应用通常通过以下方式训练: 1. 数据准备:收集大量的文本数据,包括各种类型和主题的文章。 2. 模型选择:使用适合自然语言处理任务的大型语言模型,如 OpenAI 的 GPT 系列。 3. 导入相关库和加载 API 密钥:例如导入 OpenAI 并加载 API 密钥。 4. 设计提示:制定明确的提示,如要求从电子商务网站的产品评论中生成简短摘要。 5. 针对不同需求训练: 文字总结:对一般性的文字进行总结。 针对某种信息总结:例如特定领域或特定类型的信息。 尝试“提取”而不是“总结”:更侧重于关键信息的提取。 针对多项信息总结:处理多个相关的文本信息。 6. 应用拓展:不仅可以总结文章,还能总结群聊消息、B站视频等。对于 B 站视频,通过获取字幕并发送给 AI 来实现总结。 7. 与 API 配合:通过 OpenAI API 等获取有效密钥,并结合示例代码进行开发和优化。
2025-03-03
提供一些思维导图的AI应用
以下是一些思维导图的 AI 应用: 1. GitMind:免费的跨平台思维导图软件,支持多种模式,如提问、回答、自动生成等,可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn:国内的思维导图+AIGC 工具,能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,有助于提升生产力。 此外,还有一些适用于绘制示意图的 AI 工具: 1. Creately:在线绘图和协作平台,利用 AI 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、丰富模板库和实时协作等功能。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,具有直观界面、拖放操作和协作功能。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、丰富模板和工具以及集成其他项目管理工具的功能。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:如需团队协作,可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。
2025-03-03
AI在人力资源方面的最新应用实践
AI 在人力资源方面的最新应用实践包括以下几个方面: 1. 招聘初期:如职位描述生成、简历分析、面试题设计。 2. 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。 3. 员工培训与发展:辅助员工的培训和职业发展规划。 在全行业中,基础办公提效方面,如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等,都可以从【单个任务 task>角色 role>角色间协同 collaboration】显著提高工作效率。 例如在游戏行业,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的剧情体验,还内嵌了全自动“AI 作词机”。 在文科白领方面,AI 在个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色,能完成 80%到 90%的工作。 用友的调研报告预测,随着技术进步,AI 将进一步推动个性化人力资源管理,创造无人值守的 HR 平台,推动企业持续发展。
2025-03-03
应用场景
以下是一些常见的 AI 应用场景: 1. 算法学习方面: KNN 近邻算法: 分类问题:如文本分类、图像识别、手写数字识别、医学诊断等。 回归问题:如房价预测、股票价格预测等。 异常检测:常用于识别异常值或离群点。 推荐系统:找到与用户兴趣相似的其他用户或物品进行推荐。 图像分割:识别图像中的区域并进行分割。 聚类分析:适用于数据集中簇非明显球形或高斯分布的聚类任务。 Adaptive Boosting: 程序化广告领域,辅助在 ocpx 领域单一 KPI 场景下进行“展示”或“不展示”的逻辑门判断。 证明观点,如判断 40 岁以上、收入>50k 的人群更倾向于购买商品的观点是否成立。 解决回归问题,如预测连续值。 2. 医疗保健: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:分析患者数据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。 3. 金融服务: 风控和反欺诈:识别和阻止欺诈行为,降低风险。 信用评估:评估借款人信用风险,辅助贷款决策。 投资分析:分析市场数据,辅助投资决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 4. 零售和电子商务: 产品推荐:分析客户数据进行推荐。 搜索和个性化:改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 5. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 6. 交通运输:(此处未给出具体应用场景的详细描述)
2025-03-03
希望用AI工具帮助小学生建立学习习惯,管理学习,学习习惯统计管理
目前针对使用 AI 工具帮助小学生建立学习习惯、管理学习以及进行学习习惯统计管理,暂时没有相关的具体内容。但可以考虑以下思路: 1. 利用智能学习软件,这类软件可以根据小学生的学习进度和表现制定个性化的学习计划,并进行学习时间的管理和提醒。 2. 借助具有语音交互功能的 AI 助手,鼓励小学生通过与它交流来分享学习心得和困惑,从而培养良好的学习反思习惯。 3. 运用一些具备学习数据统计分析功能的工具,帮助家长和老师了解小学生的学习行为模式,以便针对性地进行引导和纠正。 需要注意的是,在使用 AI 工具时,要确保其内容适合小学生的年龄和认知水平,同时也要关注使用时间,避免过度依赖。
2025-03-03
企业部署本地AI模型管理
企业部署本地 AI 模型管理可以参考以下内容: 1. 使用 Ollama 框架: 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 易于在本地环境(包括 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu)启动和运行。 提供模型库,用户可从中下载不同参数和大小的模型,通过 https://ollama.com/library 查找。 支持自定义模型,可修改温度参数等设置特定系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用集成。 社区贡献丰富,有多种集成插件和界面。 先安装,访问 https://ollama.com/download/ 下载安装,安装完确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 2. 部署和训练自己的 AI 开源模型: 选择合适的部署方式,如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署,根据自身资源、安全和性能需求选择。 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够训练数据覆盖目标应用场景,准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 选择合适的预训练模型作为基础,如使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等,也可自行训练基础模型。 针对目标任务进行模型微调训练,根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练,优化模型结构和训练过程以提高性能。 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,对部署的模型进行在线调试和性能优化。 注意安全性和隐私保护,重视大模型涉及的大量数据和隐私信息的安全性和合规性。 3. LangChain 携手 NVIDIA: NVIDIA NIM 是一系列加速企业内部生成式 AI 部署进程的用户友好微服务,支持广泛 AI 模型,开发者利用行业标准 API 数行代码即可构建企业级 AI 应用,基于 NVIDIA Triton Inference Server、NVIDIA TensorRT、NVIDIA TensorRTLLLLM 等强大推理引擎及 PyTorch 等技术构建,提供无缝 AI 推理体验,在本地服务器或云端环境中均是大规模、高性能生成式 AI 推理的最佳选择。 对 NVIDIA NIM 充满期待的原因:自托管特性,数据保留在服务器上不外传,适合处理敏感信息的 RAG 应用;提供一系列预构建容器,轻松选择使用最新生成式 AI 模型,无需复杂配置;具有可扩展性,解决服务部署的稳定性和可用性挑战。 开始使用 NIM 很简单,在 NVIDIA API 目录中可访问多种 AI 模型用于构建和部署生成式 AI 应用,NIM 是 NVIDIA AI Enterprise 的一部分,这是全面的基于云的软件平台,旨在简化生产级 AI 应用的开发和部署流程,可通过相关博客获取详细指南。
2025-03-02
如何把ai作为培训技术手段,建立和制作港口企业管理人员、职能技术专业人员、技能人员以及理货、驾驶、起重人员培训课程
以下是为您提供的关于将 AI 作为培训技术手段建立和制作港口企业各类人员培训课程的一些建议: 首先,参考相关法律法规,如《2020 年国家人工智能倡议法案》,其中提到要为人工智能研究和发展提供持续、一致和协调的支持,包括通过拨款、合作协议、测试平台以及获取数据和计算资源等方式。 对于港口企业管理人员、职能技术专业人员、技能人员以及理货、驾驶、起重人员的培训课程制作,可以利用以下方法: 1. 支持开发自愿性的标准、最佳实践和基准,以确保培训课程的质量和有效性。 2. 为各级教育项目提供支持,在正式和非正式的学习环境中,让员工能够使用和与人工智能系统互动,并适应其对社会和经济的潜在变革性影响。 3. 支持跨学科的研究、教育和培训项目,促进学生和研究人员学习人工智能的方法和系统,培养跨学科的视角和合作,涵盖计算机科学、数学、统计学、工程、社会科学、心理学、行为科学、伦理学、安全、法律学术等相关领域的专家。 需要注意的是,在实际操作中,应根据港口企业的具体需求和人员特点,有针对性地设计和优化培训课程。
2025-02-28
我是一名港口行业国有企业职工培训专员,想结合当前AI技术应用,出一份既涵盖管理人员序列、职能人员序列,又包括技能操作序列职工的,可直接执行的年度培训计划文案,字数不超过1000字。
以下是为您提供的一份结合当前 AI 技术应用的港口行业国有企业职工年度培训计划文案,希望对您有所帮助: 一、培训目标 提升管理人员、职能人员和技能操作序列职工在 AI 技术应用方面的知识和技能,增强企业整体竞争力。 二、培训对象 管理人员序列、职能人员序列、技能操作序列职工。 三、培训内容 1. 管理人员序列 AI 技术在企业管理中的应用趋势与案例分析。 基于 AI 的决策支持系统的使用与解读。 2. 职能人员序列 AI 办公软件的应用技巧,如自动化流程处理。 利用 AI 进行数据分析与报告生成。 3. 技能操作序列职工 港口智能化设备中 AI 技术的原理与操作维护。 基于 AI 的安全监控系统的操作与应急处理。 四、培训方式 1. 线上课程:利用网络平台提供相关课程,方便职工自主学习。 2. 线下讲座:邀请专家进行现场讲解和互动交流。 3. 实践操作:在实际工作场景中进行模拟训练和实际操作。 五、培训时间安排 1. 每月安排一次线上课程。 2. 每季度组织一次线下讲座。 3. 不定期进行实践操作培训,根据实际工作需求灵活安排。 六、培训效果评估 通过考试、实际操作考核、项目成果评估等方式,检验职工的学习成果,并将其与绩效考核挂钩,激励职工积极参与培训。
2025-02-28
prompt 管理工具
以下是一些常见的 prompt 管理工具和相关网站: PromptPal: 开发指向: 特点: 专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计。 作为集中化平台,便于在 AI 项目中管理提示,实现无缝协作和工作流程优化。 支持本地部署和云原生,架构轻量级。 简易设置,可通过 Docker 快速部署。 集成多种数据库解决方案。 提供 SDK 支持,简化不同语言的集成过程。 具备提示跟踪与分析功能。 提供协作工具。 ChainForge: 开发指向: 特点: 开源的可视化编程环境,用于测试大型语言模型的提示。 支持多模型测试,可同时查询多个 LLMs。 能进行响应质量比较,在不同提示、模型和设置之间比较。 可设置评估指标,可视化结果。 支持多对话管理,测试模板参数。 Promptknit: 网站: 文本类 Prompt 网站: LangChain Hub:提示词管理工具,LangChain 推出的提示词上传、浏览、拉取和管理的工具, 微软 Prompt Flow:微软发布的开源 LLM 开发工具集,简化基于 LLM 的人工智能应用程序的端到端开发周期, 未来力场:对 OpenAI 官方文档清晰解读, 其他 Prompt 相关网站: FlowGPT:国外最大的 prompt 站,内容全面,更新快, PromptPort(支持中文):AI Prompt 百科辞典,聚合市场上大部分优质的 prompt 词库, Learning Prompt:详尽的 Prompt 学习资源,包括 ChatGPT 和 MidJourney, ChatGPT Shortcut:提供众多 ChatGPT 提示词使用模板, ClickPrompt:轻松查看、分享和一键运行模型,创建 Prompt 并与他人分享, Prompt Extend:让 AI 帮你自动拓展 Prompt,
2025-02-25
作为外贸公司管理人员,ai能为我做什么?
作为外贸公司管理人员,AI 能为您带来多方面的帮助: 1. 客服工作优化:像客服人员一样,将日常回答的问题记录下来,利用 AI 减轻工作量,更快地回答客户关于产品的各种问题。 2. 辅助精读论文:能帮助翻译、拆解公式,分析代码等,例如使用工具 https://scispace.com 。 3. 撰写相关文案:包括产品宣传文案,根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 4. 调研问卷设计与整理:生成调研框架,回收非结构化问卷,按指定框架生成指定表头表格。 5. 竞品分析:用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件,按指定框架对比各项数据,如 DAU、用户结构、市场占比等。 6. 解释专业名词:很多垂直领域的缩写或行业黑话,都可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 此外,在创业团队,尤其对于做海外产品的管理人员,AI 的价值可能会更大。同时,国际上对于 AI 监管也在不断推进,包括继续追求多利益相关方参与的方式,支持其他国家建立对 AI 技术的认识和能力,确保国际技术标准在监管生态系统中发挥作用,以促进跨境贸易等。
2025-02-21