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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

回答

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。

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参考资料

问:AI在医疗药品零售领域的应用

AI在医疗药品零售领域有着多方面的应用前景:1.药品推荐系统利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据,为用户推荐合适的非处方药品和保健品,提升销售转化率。1.药品库存管理通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素,AI系统可以预测未来某段时间内的药品需求量,优化药店的库存管理策略,降低成本。1.药品识别与查询借助计算机视觉技术,用户可以用手机拍摄药品图像,AI系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。1.客户服务智能助手基于自然语言处理技术,AI虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题,减轻人工客服的工作压力。1.药店运营分析AI可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据,发现潜在的运营问题和优化空间,为决策提供参考。1.药品质量监控通过机器视觉、图像识别等技术,AI能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格,及时发现问题。1.药品防伪追溯利用区块链等技术,AI可以实现全流程的药品溯源,确保药品供应链的安全性和真实可信度。总之,AI技术在药品零售领域可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全,是一个值得重视的发展方向。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:请问 AI 有哪些应用场景?

人工智能(AI)已经渗透到各行各业,并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景:1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像,例如X射线、CT扫描和MRI,以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程,例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据,帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务,并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据,向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务,回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障,帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷,提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链,提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人,提高生产效率。5.交通运输:

其他人在问
小白学习ai的学习计划
以下是为小白制定的学习 AI 的计划: 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,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,进行实践以巩固知识,尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库中查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己实践后的成果。 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。 此外,对于 0 绘画基础想要用 AI 为儿子做生日海报的情况,可以参考以下步骤: 1. 学习 AI 图像生成的原理: 参考 。 参考 。 2. 尝试工具和效果: 制定学习计划时,可以参考 。 可以根据自身情况逐步推进问题,明确每日需要投入的时间和每周用到的资源,并增加每周学习成果评估的要求。 根据实际情况调整学习计划,比如决定专心学习绘画。
2024-12-22
AIGC提示词工程师怎么考
成为 AIGC 提示词工程师通常需要具备以下条件: 1. 学历要求:本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 工具熟悉度:熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验;熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目经验:负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术理解:了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 5. 数据分析能力:对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维:具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 行业关注:对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程能力:具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成;具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 在面试过程中,以下方面是加分项: 1. 需求拆解能力/产品需求嗅觉:考验需求拆解、控制 AI 稳定输出理想结果的能力。 2. 懂技术:Prompt 设计离不开有 AIGC 开发经验,懂开发和底层原理才能写出更好的 Prompt。 3. 有参与做过 AIGC 产品应用:例如用 Langchain 等框架去写,解决应用场景及其中的技术细节,包括商业化变现、解决 OpenAI 请求需要科学上网的问题、负载均衡/APIKey 管理等。 4. 想法在用户需求认知前面:面试官给出行业场景(例如美妆),在无提示情况下,能畅享 AI 在该行业上赋能的功能场景,能联想到 To B 或 B2B2C 的场景是加分项。因为用户往往无法感知到 AI 能带来的帮助,需要面试者去了解用户工作流,有种“创造需求”的感觉。 公司在筛选几百份简历后,最终选择的 AIGC 提示词工程师和 AI 训练师,通常是像爱折腾的 00 后,有技术开发背景,对 Prompt 有独特深刻见解的人员。
2024-12-22
ai与新闻
以下是关于“AI 与新闻”的相关内容: 首届北京城市形象 AI 创作征集活动即将正式启幕,相关媒体报道的链接包括北京日报、京报网、百家、头条、微博、企鹅等。 2023 年 4 月创立至今,“Way to AGI(通往通用人工智能之路)”构建了庞大的知识库体系,涵盖各种技术介绍、AI 行业新闻分析、AI 应用实操,获得了大量浏览和用户交流。 橘子的新文章对国内外已有的 18 家 AI 搜索做了测评,分组包括豆包、秘塔 AI 等。 介绍了六个国家公众对新闻中生成人工智能的看法,公众认为其可能更新时效性更好、成本更低,但对可靠性和透明度持怀疑态度,认为新闻媒体使用应适当披露或标注。 Ethan Mollick 提出作为商学院教授对 AI 崛起给学术研究带来危机和机遇的看法,包括四个“狭义奇点”。
2024-12-22
画分镜头的ai工具推荐4个
以下为您推荐 4 个画分镜头的 AI 工具: 1. Pika:对于奇幻感较强的画面把控较好,自然度高,但真实环境画面易糊,更新的唇形同步功能便捷。 2. Pixverse:在高清化方面有优势,对偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好,但生成视频有帧率问题,处理人物时易出戏。 3. Runway:在真实影像质感方面最佳,战争片全景镜头处理出色,控件体验感好,但爱变色,光影不稳定。 4. SVD:整体表现略差,仅在风景片测试中表现较好。 在实际使用中,可根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用,例如 Pixverse 擅长物体滑行运动,Runway 可辅助完成有手部特殊运动的画面,需要人物表情自然的画面可用 Pika 生成。
2024-12-22
画分镜头的ai
以下是关于画分镜头的 AI 相关内容: 在利用 AI 拆分镜时,完成前期设定和剧本生成对应的分镜内容后,GPT 虽有结构化的优势,但因分镜较细可能会丢失内容,需人工审核查缺补漏。制作分镜时要考虑视角,如第一人称视角还是第三人称视角,以及视角的切换,使读者更好地理解故事。 设计分镜时要注意详细的定义,例如从本子 311 到 314 的画面,通过视角的来回切换让故事走向更清晰。永远记住,剧本转化为影像时很多表达与文字不同,当前 AI 做不了长镜头,要做减法,分镜指令要明确,如“谁+干什么”“什么东西+在哪里”,不要用难以呈现画面的表述。制作分镜过程要按画面角度思考,以画面驱动文字,设计分镜表时要考虑人物视角、画面描述(可实现的动作、人物表情)。 用 AI 制作分镜时,AI 容易把段落当成一句话或把一个画面拆分成几个镜头,这需要人工干预检查景别、画面描述、前后镜关联。AI 拆分的分镜只能作为参考,需人工再看,否则出图会很痛苦,同时要注意前后镜的关系,避免画面割裂。
2024-12-22
画分镜头脚本的ai工具
以下为一些画分镜头脚本的 AI 工具及相关信息: 1. Claude:分镜提示词的结构为“我要做多长时间的视频+要出多少个分镜+每个分镜包含哪些内容+对输出格式有什么要求”。可将故事脚本改写成指定时长和格式的分镜脚本,例如 30 秒时长、包括序号、场景、景别等内容的广告片分镜脚本,并以 markdown 列表形式输出。其给出的分镜符合奔驰广告的特点,对于 30 秒的简短广告,10 个分镜较为合适,每个分镜平均 3 秒。景别是让 MJ 生图时的提示词内容之一,镜头时长设定了每个分镜的长度,画面内容可用于 MJ 生图,对话旁白可用于生成配音,音乐音效能为创作背景音提供思路。分镜脚本示例可参考: 2. GPTs:以的冰工厂赛道为例,分镜头脚本制作的参考 prompt 为“请帮我把一下(广告故事)设计成(30)秒的可执行分镜脚本,要求使用不同的景别进行画面切换,并给我(100 字)左右的详细画面描述,并每句都加入(高清,真实感,3D,blender)这些文字,整体节奏(顺畅紧张且有趣)”。 3. Anifusion:这是一款基于人工智能的在线工具,可通过输入文本描述生成漫画页面或动漫图像,还提供直观的布局工具、强大的画布编辑器、多种 AI 模型支持等功能。用户对创作的作品拥有完整的商业使用权,可用于独立漫画创作、快速原型设计、教育内容、营销材料等方面。其优点是非艺术家也能轻松创作漫画,基于浏览器无需额外安装软件,具有快速迭代和原型设计能力,并拥有创作的全部商业权利。
2024-12-22
数据采集的AI工具
以下是为您整理的关于数据采集的 AI 工具的相关信息: 宝玉日报:数据收集采用 AI 搜索与手动下载权威资料相结合,并结构化提取数据。报告拆分按任务需求分步完成,使用 Excel 等工具进行数据处理。分析与写作中,AI 辅助分析并提供初步文字撰写,但需人工主导校验关键内容。亮点在于把 AI 作为辅助,优化信息处理和写作效率,注重人工与 AI 配合,确保数据准确性和结论可靠性。相关链接:https://baoyu.io/blog/aiwriteprofessionalregionaleconomicreport Istra 发布的 Pixtral Large 124B 聊天应用:特点是免费使用的大型多模态模型,支持网络搜索、写作画布、Flux Pro 画图。亮点是网络搜索和画图功能实用且强大,适合多场景需求。相关链接:http://chat.mistral.ai 、https://chat.mistral.ai 、https://x.com/dotey/status/1858644663046930601 RPA+财务税务问答机器人:以在京东查询感冒灵并采集价格为例,通过拖拉拽指令控件来构建机器人任务,包括打开浏览器、填写搜索框、点击搜索、采集数据等步骤,采集数据后会生成数据表格且无需代码。编辑器有拖拉拽功能适合业务人员,也可切换为 Python 界面写代码,还封装了很多控件,如 Excel 控件等。
2024-12-22
有做企业工作助手智能体的解决方案吗?结合企业内部数据+外部市场环境,做企业工作助手和客服助手
以下是关于企业工作助手智能体的一些解决方案: 职业规划导师(校招版): 职业趋势分析:基于最新市场数据和行业报告,协助分析自身专业或职业的前景,了解未来职业趋势。 技能评估与提升:通过测评工具评估当前职业兴趣,提供针对性学习资源和课程建议,提升专业技能。 职业匹配与推荐:根据兴趣、技能和职业目标,推荐适合的职业路径和职位,提供个性化职业建议。 职业发展规划:结合个人情况和市场需求,制定详细的短、中、长期职业发展计划,帮助在 AI 时代找到职业定位。 智能客服助手搭建思路: 利用企业已有的知识积累,结合大模型的能力,为用户提供准确简洁的答案。 创建企业私有知识库,收录企业过去的问答记录和资料。 利用大模型处理用户咨询问题,确保回答的准确性和一致性,必要时提供原回答的完整版。 对接人工客服,在智能助手无法解决问题时,用户可快速转接,确保问题及时解决,提升整体服务质量和客户满意度。 Agent 构建平台: Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,拓展 Bot 能力边界。 Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的环境感知和记忆功能,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 用 Coze 在微信里搭建机器人并挖掘销售线索: 目的:训练公司自有数据,让机器人提供客服功能;将机器人与企业微信绑定提供客服功能;进阶版可根据客户咨询信息收集用户联系方式形成销售线索。 使用工具:字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具,需要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 功能体验:扣子画小二智能小助手:https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cjksvpbk000a ;B站公开视频
2024-12-21
如何通过提示词提高模型数据对比和筛选能力
以下是一些通过提示词提高模型数据对比和筛选能力的方法: 1. 选择自定义提示词或预定义话题,在网站上使用如 Llama3.1 8B Instruct 模型时,输入对话内容等待内容生成,若右边分析未刷新可在相关按钮间切换。由于归因聚类使用大模型,需稍作等待,最终结果可能因模型使用的温度等因素而不同。 2. 在写提示词时不能依赖直觉和偷懒,要实话实说,补充详细信息以避免模型在边缘情况上犯错,这样也能提高数据质量。 3. 在分类问题中,提示中的每个输入应分类到预定义类别之一。在提示末尾使用分隔符如“\n\n\n\n”,选择映射到单个 token 的类,推理时指定 max_tokens=1,确保提示加完成不超过 2048 个 token,每班至少有 100 个例子,可指定 logprobs=5 获得类日志概率,用于微调的数据集应在结构和任务类型上与模型使用的数据集相似。例如在确保网站广告文字正确的案例中,可微调分类器,使用合适的分隔符和模型。
2024-12-20
免费的可以进行excel数据处理的AI工具
以下是一些免费的可以进行 Excel 数据处理的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,基于 OpenAI 技术新增了生成式 AI 功能,允许用户在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了多种办公软件,用户可通过聊天形式告知需求,让 Copilot 自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力,让用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-20
excel数据整理的AI工具
以下是一些用于 Excel 数据整理的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,基于 OpenAI 技术新增了生成式 AI 功能,可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了包括 Excel 在内的多种办公软件,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 会自动完成任务,如数据分析、格式创建等。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术的不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但需注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-20
智能送餐机器人大数据分析
很抱歉,目前知识库中没有关于智能送餐机器人大数据分析的相关内容。但一般来说,智能送餐机器人大数据分析可能涉及以下方面: 1. 送餐路径优化:通过分析机器人的运动轨迹和送餐时间,优化送餐路径,提高送餐效率。 2. 客户需求预测:根据历史订单数据,预测不同区域和时间段的客户需求,合理安排机器人的配送任务。 3. 机器人性能评估:分析机器人的运行数据,如电池寿命、故障频率等,评估其性能,以便进行维护和改进。 4. 服务质量分析:通过收集客户的反馈数据,分析机器人送餐的服务质量,如准时性、准确性等,从而进行针对性的提升。 希望以上内容能为您提供一些思路和方向。
2024-12-19