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撰写一篇汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案，参照以下要求：（1） 选题应为课程相关的技术或者原理的应用。 （2） 重点撰写第2部分技术与服务，必须要使用到课程中所学到或者相关技术。 （3） 第6部分财务分析可根据情况适当缩减。 （4） 整体架构可以根据选题进行调整，可适当增加章节或者删减。 （5） 字体大小、标题等必须和模板相同。篇幅20页以上，不少于10000字，小四，宋体。 以下为一篇样稿，可参考其框架撰写 城市智能停车服务系统建设方案 目 录 1 项目背景 1 1.1 项目背景

Answer

以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容，您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充：

一、项目背景

人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛，正在深刻改变汽车的各个方面。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，使汽车能够自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中，AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能，通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面，AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置，包括座椅位置、音乐选择和导航系统。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，提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中，AI 用于自动化生产线，优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中，AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据，优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面，AI 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。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略，提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。

二、技术与服务

  1. 自动驾驶技术

    • 传感器融合：采用多种传感器，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析，提高环境感知的准确性和可靠性。
    • 深度学习决策：基于深度神经网络，训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据，让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策，如加速、减速、转向等。
    • 模拟训练：利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中，可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景，加速模型的训练和优化。

  2. 车辆安全系统

    • 实时监测与预警：利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据，如车速、加速度、转向角度等，以及外部环境信息，如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时，及时向驾驶员发出预警。
    • 自动紧急制动：基于 AI 的图像识别和距离检测技术，当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时，自动启动紧急制动系统，降低事故风险。

  3. 个性化用户体验

    • 偏好学习：通过收集驾驶员的日常操作数据，如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等，利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。
    • 智能推荐：根据学习到的偏好，为驾驶员提供个性化的推荐，如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。

  4. 预测性维护

    • 数据采集与分析：安装各类传感器收集车辆的运行数据，如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析，挖掘潜在的故障模式和趋势。
    • 故障预测模型：建立基于机器学习的故障预测模型，提前预测可能出现的故障，并及时通知驾驶员和维修人员，安排预防性维护。

  5. 生产自动化

    • 质量检测：利用机器视觉技术和 AI 算法，对生产线上的汽车零部件进行自动检测，识别缺陷和瑕疵，提高产品质量。
    • 生产流程优化：通过分析生产数据，如设备运行状态、生产节拍等，利用 AI 优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。

三、财务分析（可根据情况适当缩减）

  1. 初始投资

    • 技术研发费用：包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。
    • 车辆改装和设备安装成本：为实现自动驾驶功能，对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。

  2. 运营成本

    • 数据采集和处理费用：持续收集车辆运行数据和环境数据，并进行处理和分析的费用。
    • 维护和升级成本：对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。

  3. 收益来源

    • 车辆销售增值：配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价，增加销售收入。
    • 服务订阅费用：为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。

  4. 盈利预测

    • 根据市场需求、成本控制和收益增长情况，进行短期和长期的盈利预测。

以上内容仅供参考，您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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？

自动驾驶:AI可以用于开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。交通管理:AI可以用于优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。物流和配送:AI可以用于优化物流路线和配送计划，降低运输成本。无人机送货:AI可以用于无人机送货，将货物快速送达偏远地区。6.其他应用场景:教育:AI可以用于个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。农业:AI可以用于分析农田数据，提高农作物的产量和质量。娱乐:AI可以用于开发虚拟现实和增强现实体验。能源:AI可以用于优化能源的使用，提高能源效率。人工智能的应用场景还在不断扩展，未来人工智能将对我们的生活产生更加深远的影响。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

4.4 历史更新

《[2024自动驾驶行业报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/ZMA6r91lveJzIlco0lGcqGzxnUb)》由甲子光年智库发布，强调汽车智能化快速发展，成为消费者购车的关键因素。报告指出，自动驾驶技术尤其是端到端自动驾驶的价值日益凸显，多家自动驾驶公司准备IPO，行业正在苏醒。端到端自动驾驶通过统一神经网络直接从传感器数据输出车辆控制指令，具有泛化性强、计算效率高等优势，但也面临算力、数据和可解释性等挑战。报告通过分析不同厂商的技术路线选择与实践，展望了端到端自动驾驶的未来发展。《[Agent Hospital|对话数据合成：清华利用多Agent合成大量医疗对话数据显著提升LLM在医疗场景效果](https://mp.weixin.qq.com/s/wm9NLBd06FvjwjMf2hhADg)》清华大学的研究团队提出了一种名为Agent Hospital的仿真医院系统，利用多个Agent生成大量医疗对话数据，用于培训LLM模型。他们证明在模拟环境中培训的医生Agent在医疗任务上性能显著提升，甚至在外部数据集上也表现优异。这项研究为医疗场景下的大型语言模型应用提供了新思路，也展示了多Agent合成数据对提升模型效果的重要性。《[OpenAI联合创始人Andrej Karpathy在2024年加州大学伯克利分校人工智能黑客马拉松颁奖典礼上的主题演讲](https://www.bilibili.com/video/BV1mE421A7Mu/)》，宝玉xp编译，OpenAI联合创始人Andrej Karpathy解释了新的计算范式：“我们正在进入一个新的计算范式，大语言模型就像CPU一样，使用Token而不是字节，并且有一个上下文窗口而不是RAM。这就是大语言模型操作系统（Large Language Model OS,LMOS）。”

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我是一名高校新媒体工作人员，由于文字能力一般，需要能力较强的ai文本工具，用于撰写公文，新闻稿，公众号推文，总结简报等。请推荐至少5个，并进行对比分析
以下为您推荐至少 5 个适用于高校新媒体工作人员的 AI 文本工具，并进行对比分析： Copy.ai： 功能强大，提供丰富的新闻写作模板和功能。 可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间，提高效率。 Writesonic： 专注于写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能。 智能算法能根据用户提供信息生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员。 Jasper AI： 人工智能写作助手，写作质量较高，支持多种语言。 虽主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容。 Grammarly： 不仅是语法和拼写检查工具，还提供一些排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 QuillBot： AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，同时保持原意。 秘塔写作猫： 是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。 支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作： 是智能写作助手，能应对多种文体写作，如心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等。 支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作： 由腾讯 AI Lab 开发，能探索用 AI 技术提升写作者的写作效率和创作体验。 选择工具时，您可根据具体需求（如文档类型、个人偏好等）进行考虑。例如，若主要需求是生成新闻类内容，Copy.ai、Writesonic 和 Jasper AI 可能更适合；若还需兼顾排版和语法检查，Grammarly 和 QuillBot 是不错的选择；若注重中文内容的改写，秘塔写作猫、笔灵 AI 写作和腾讯 Effidit 写作可优先考虑。
2025-02-26
基于deepseek撰写论文的方法
基于 DeepSeek 撰写论文的方法如下： 1. 高级调试策略 模糊指令优化 问题类型：宽泛需求 修正方案：添加维度约束 示例对比：原句“写小说”→修正“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构” 问题类型：主观表述 修正方案：量化标准 示例对比：原句“写得专业些”→修正“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用” 迭代优化法 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 2. 行业应用案例 技术开发场景 商业分析场景 3. 异常处理方案 信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法 格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行... 深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证 4. 效能监测指标 首次响应准确率：目标>75% 多轮对话效率：问题解决平均轮次<3 复杂任务分解：支持 5 级子任务嵌套
2025-02-25
怎么撰写指令才能让deepseek生成自己想要的图片提示词
要让 DeepSeek 生成自己想要的图片提示词，您可以参考以下要点： 1. 明确角色：您是一个专注于为中国儿童创作简单易懂绘画描述的专家。 2. 遵循生成规则： 当输入主体和图片风格后，生成符合逻辑且简单易懂的描述词汇，不增加除主体和画面描述外的其他元素。 若关键词未明显说明是外国，则提到中国。 若关键词未明确是古代，则默认是现代场景和人物。 描述镜头，如近景、远景、特写、中景等。 涉及多个元素时，描述角色方位以营造空间感。 主体为单个人物时，体现人物全身特写。 描述人物的维度包括人物主体、服饰穿搭、发型发色、五官特点、皮肤特点、面部表情、肢体动作、年龄、镜头等。 描述场景的维度包括室内户外、大场景、白天黑夜、特定时段、环境光照、天空、光源方向等。 强调画面主体，其他不体现。若主体是物体则画面主体是物体，是人则主体是人，是风景则主体是风景描述。 3. 利用反推功能：对于图生图，除文本提词框外，还可通过图片框输入。有两种反推提示词的按钮，CLIP 可反推出完整含义的句子，DeepBooru 可反推出关键词组，但可能存在瑕疵，需要手动补充提示词信息。 4. 具体使用步骤： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 认真阅读开场白后正式开始对话。 此外，还可参考一些成功的案例和设计思路，如将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，通过提示词文件让 DeepSeek 实现联网和深度思考功能，优化输出质量等。
2025-02-23
如何用AI撰写汉语言文学论文
在撰写汉语言文学论文时，可以利用以下 AI 工具和平台来提供辅助： 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，可提供相关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，有助于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，可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，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。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时需注意，AI 生成的内容仅供参考，仍需自己进行深入思考和创作。
2025-02-23
论文撰写的提示词
以下是关于论文撰写提示词的相关内容： 1. 通用原则： 目标明确：确保每一步的目标清晰，AI 需要明确指导以产生相关和有价值的输出。 逻辑性：在所有提示策略中，逻辑性是关键，清晰、结构化的提示有助于 AI 更有效地生成输出。 分步骤：无论是进行深度分析还是遵循特定结构，确保提示按清晰步骤进行至关重要。 考虑变量：在某些情境中尤为重要，需考虑可能影响结果的所有因素。 2. 实验示例： 运用 CoD 将文章做摘要的实验，通过 GPT 的五轮输出，以中英文两种方式撰写提示词，个人观点认为英文提示词加上中文输出的方式效果较好，密度等级 4 的结果较让人满意。 3. 学术场景数据处理： 论文内容总结：大模型结合有效的提示词可迅速总结概括文档，节省时间，如 GLM4Plus 结合良好的提示词能帮助学生快速总结论文内容。 论文内容翻译：大模型可弥补翻译软件的不足，帮助学生快速翻译论文内容，如 GLM 结合良好的提示词能提高论文阅读效率。 论文内容扩写润色：可将论文内容转化为社交媒体的科普内容，精心设计的润色提示词能根据特定场景调整，生成多样化润色结果，如针对小红书使用场景调整提示词。 4. PromptAgent 相关： 通过将 PromptAgent 应用于涵盖三个实用且不同领域的 12 个任务，能够发现有生产力的专家级提示词。PromptAgent 从初始人工编写的提示词和小组训练样本开始，不仅提高了初始人类提示词的性能，还超越了强大的 ChainofThought 和近期的提示词优化基线。大量定性结果突显了优化提示词的专家级方面，随着更强大 LLM 的出现，专家级的提示词引导将引领提示词工程的下一个时代，PromptAgent 站在了开创性的步骤上。
2025-02-21
提示词撰写方法
以下是关于提示词撰写方法的详细介绍： 1. 明确任务：清晰地定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，在提示词中提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出。 5. 使用示例：如有特定期望结果，提供示例帮助模型理解需求。 6. 保持简洁：提示词简洁明了，避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代。 此外，还有一些具体的提示词句式，如： “我想了解xxxx，我应该向你问哪些问题？” “请给我列出xxx领域/行业相关的，最常用的50个概念，并做简单解释。如果有英文缩写，请给出完整的英文解释。” “请详细介绍一下elon musk的主要生平事迹。请详细介绍一下tesla这家企业的发展历程。” 等。 在星流一站式AI设计工具中： 提示词用于描绘画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型F.1、基础模型XL使用自然语言，基础模型1.5使用单个词组，支持中英文输入。 写好提示词的方法包括： 预设词组，小白用户可点击官方预设词组生图，提示词内容准确，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，帮助AI理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能，让AI明白重点内容，可对已有提示词权重进行编辑。 辅助功能有翻译、删除所有提示词、会员加速等。
2025-01-23
有没有好用的小红书爆款笔记从选题到爆款笔记生成的ai工具
以下是一些好用的从选题到生成小红书爆款笔记的 AI 工具： DeepSeek：可用于脑爆活动方案、会议纪要总结、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写绘画提示词、创作小红书笔记、做私有模型等。 赛博发型师：基于 AI 技术的个性化发型设计服务，能通过分析用户面部特征等生成发型设计方案和效果图，设计报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版：专为企业营销团队等设计，提供从文案框架创作到生成的一站式服务，还提供营销数据分析服务。 小红书账号文案、表情包、爆款名片生成等个性化小工具：例如小红书爆款文案生成。
2025-03-03
想要搜集社交媒体的爆款，建立对标账号库和选题库，该如何高效搜索？是否有可使用的AI工具？
以下是高效搜集社交媒体爆款、建立对标账号库和选题库的方法及可使用的 AI 工具： 1. 对于找对标账号的爆款文章： 在电脑微信上打开对标账号的微信公众号相关界面。手机支持长截图也可，但不推荐，因手机易被干扰。 刷文章时不仅看当前文章，还应点开作者后台查看其他文章，关注“低粉爆款”（即平常阅读量几百，突然有几万阅读量的异常值文章），大号的阅读量参考价值较低。 遇到不错的对标账号，想获取所有阅读量数据和标题时，可使用长截图结合中文识别能力强的大模型，如 kimichat，飞书客户端自带的长截图功能好用，其截图快捷键在设置中可查看和修改（Windows 为 Ctrl+Shift+A，Mac 为 Alt+Shift+A）。 2. 搭建选题库和标题库： 使用飞书文档创建一个文档，并打开选题库模板（https://zi6nfl20s5u.feishu.cn/wiki/J7KvwzJZLi7mX0k5B5EcQ0ahnIc?from=from_copylink），根据自身需要制作表格。 3. 可使用的 AI 工具：腾讯元宝，这是一个基于腾讯混元大模型的 AI 助手 App，提供包括 AI 搜索、AI 总结、AI 写作等多种功能，能在公众号等平台搜索和总结相关内容，使用提示词句式“去公众号搜索关于「xxx」的文章”。
2025-02-24
我现在想根据我的博士论文，想出一个国家社科基金的选题。但是我的博士论文感觉核心不是特别突出，我希望找到一个AI助手，让AI帮我读论文的PDF格式然后总结出一个最合适的选题，有没有推荐的AI工具？
以下是一些关于利用 AI 辅助完成您需求的建议： 1. 先拆解您的博士论文工作流程，搞清楚每个步骤的输入输出和相互关系。 2. 思考论文中的哪些环节可以引入 AI 工具来提效，一切要从业务逻辑出发，AI 是锦上添花，不能本末倒置。 3. 搭建选题库，明确论文的定位（可用 AI 辅助分析），找相关的对标论文和优秀研究。 4. 在写作环节，可用 AI 辅助拆解对标论文，提炼写作技巧，然后根据借鉴的技巧结合自身特色列出写作大纲，并使用 AI 优化大纲、查找资料、润色文章，但核心内容要自己完成，不能过度依赖 AI。 5. 起标题与配图方面，用 AI 辅助批量生成标题，再自己修改优化，评估标题是否足够吸引眼球，让 AI 分析论文提供配图建议，去免费图库搜索配图。 6. 养成习惯与总结，做每件事前都思考 AI 能提供什么帮助，把整套流程实践几次，形成肌肉记忆，不断打磨完善属于自己的 AI 辅助流程，同时警惕过度依赖，AI 只是辅助，核心能力要靠自己。 目前常见的可用于辅助您的 AI 工具如 ChatGPT 等，但具体的选择还需根据您的实际需求和使用体验来决定。
2025-02-16
有哪些找选题的好用AI工具
以下是一些找选题的好用 AI 工具及相关方法： 1. 明确定位：可以用 AI 辅助分析受众特征。 2. 找对标：用元宝快速搜索相关账号和文章。 找对标账号和文章是选题的重要步骤。对标账号即与您定位类似且做得更好的公众号，通过搜索关键词找到对标账号，查看其高阅读量文章，借鉴思路但不照搬内容，同时关注评论区发现读者痛点和需求。 3. 即时记录：用微信群这个工具记录精彩选题。 4. 系统整理：使用飞书文档工具整理选题库。
2025-01-17
我正在找能够帮我生成优质短视频选题的AI
以下是为您提供的关于能够生成优质短视频选题的 AI 的相关信息： 在选题方面，找选题是一个学习和积累的过程。就像大语言模型通过监督学习从优秀文本示例中学习一样，我们人类也需要从大量成功的案例中培养写作感觉。例如，在刷大号文章时，要分析其选题思路、文章结构和表达方式，学习但不照搬，融会贯通形成自己的风格。不主动学习容易陷入低水平重复。 在视频内容生产方面，有技术可打通传统制作数字人口播视频的多个环节，为企业提供包括选题生成等定制化服务，解决获客难题。同时，还设计了提示词工具和创作的标准操作流程，帮助学员写出成功的故事。 在工作流方面，有人分享了目前使用 AI 的心得，如起床让 AI 排 TODO 优先级，工作中有傲娇 AI 小助理加油，重点事项分成 bot 团队组，包括内容选题、标题、框架、扩写等，并不断优化 bot，将知识库和 Prompt 资产放入飞书维护，未来还可能将公司业务搬入飞书等。
2025-01-17
如何利用ai做卷烟营销工商管理类论文的选题
利用 AI 做卷烟营销工商管理类论文的选题是一个具有挑战性的任务，因为卷烟营销受到严格的法律法规限制。然而，您可以从以下几个方面考虑选题： 1. 基于 AI 的卷烟市场需求预测模型研究：探讨如何运用 AI 技术分析市场数据，预测消费者对卷烟的需求趋势。 2. AI 在卷烟品牌形象塑造与传播中的应用策略：研究如何利用 AI 技术优化卷烟品牌的形象塑造和传播方式。 3. 运用 AI 提升卷烟营销渠道管理效率的研究：分析 AI 技术在优化卷烟销售渠道、提高配送效率等方面的作用。 需要注意的是，卷烟营销必须严格遵守相关法律法规和道德规范。
2025-01-13
设计面向青少年的AI课程大纲，核心是围绕以DeepSeek技术专题为核心的各类技术到应用的设计
很抱歉，目前没有关于以 DeepSeek 技术专题为核心设计面向青少年的 AI 课程大纲的相关内容。但我可以为您提供一个通用的以技术到应用为思路的 AI 课程大纲框架供您参考： 一、课程简介 介绍课程的目标、重要性以及学习 AI 对青少年的益处。 二、基础知识 1. 什么是 AI 及其发展历程 2. 常见的 AI 应用领域 三、DeepSeek 技术基础 1. DeepSeek 技术的原理 2. 相关算法和模型 四、技术应用实践 1. 利用 DeepSeek 技术进行图像识别项目 2. 基于 DeepSeek 的自然语言处理应用 五、案例分析 1. 成功运用 DeepSeek 技术的实际案例 2. 案例中的创新点和可借鉴之处 六、创新与拓展 1. 鼓励学生提出基于 DeepSeek 技术的新应用想法 2. 小组讨论和展示 七、课程总结与回顾 复习重点知识，总结学习成果。 您可以根据实际需求和教学条件对上述大纲进行调整和完善。
2025-03-01
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
有哪些deepseek培训课程
以下是关于 DeepSeek 的培训课程信息： 课程名称：第三期「AI 实训营」手把手学 AI【第三期：尝鲜阿里云上的 DeepSeek 玩法】 讲师：许键 时间：2025.02.25/26 日两天，每晚 20:00 课程内容： 第一节：用 DeepSeek 搭建智能体 第二节：全网最简单的 DeepSeek 的部署和蒸馏手把手教程 飞书会议链接：https://vc.feishu.cn/j/254331715 共学文档链接： 具体课表： 02/25 20:00：阿里云百炼篇：用 DeepSeek 搭建智能体，包括阿里云百炼满血版 DeepSeek 介绍、基于阿里云百炼的 DeepSeek 智能体搭建，课程文档： 02/26 20:00：人工智能平台 PAI 篇：本地部署满血版 DeepSeek，包括 DeepSeek R1 技术原理、解锁 DeepSeek 的不同玩法（问答助手、蒸馏、微调）、实战演练：DeepSeek R1 满血版快速部署&蒸馏训练，课程文档： 阿里云百炼地址:https://bailian.console.aliyun.com/ 开通满血版 R1 模型：模型广场找到 DeepSeekR1，授权。在这个页面上可以看到免费的 100w 额度和已经使用量，每个人都会免费送 100w 额度，过期了就亏了。这个 deepseekr1 模型是阿里云自主部署的，并且在阿里强大的技术实力下做了推理优化，强过 99.99%的市面上教的满血版本地部署的性能。用完还有免费的蒸馏版的 R1 模型，也是 100w token。这些模型都可以在“首页”或者“直接体验”直接使用，或者直接模型效果对比，也可以用 API 调用，比如 chatbox 直接使用。
2025-02-28
求AI大模型基础原理课程，讲的简单通俗
以下是关于 AI 大模型基础原理的简单通俗课程： 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系 AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 深度学习是一种参照人脑的方法，具有神经网络和神经元（因层数多称为深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，不依赖循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
2025-02-27
AI与广告设计有什么相关课程推荐
以下是为您推荐的与 AI 和广告设计相关的课程： 1. AIGC Weekly06 中的课程： 学习如何利用工具创造虚拟形象。 了解如何通过 Runway Academy 将视频剪辑片段变成 AI 图像的风格。 阅读关于“什么是人工智能以及它将如何影响营销人员”的文章，主要聚焦于内容生产方面，比如广告文案以及广告素材。 学习提示驱动设计的相关内容。 2. 关于 AI 生成 CAD 图的学习资源： 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文。 专业书籍：查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍。 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程，在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 技术论坛和社区：加入 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，关注相关博客和新闻网站。 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用。 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例。 3. 2024 年 AI 与创意设计知识库共建中的相关内容： 创意设计相关文章&报告：。 综合趋势研究：。
2025-02-27
AI与环境艺术设计有什么课程推荐？
以下是为您推荐的与 AI 和环境艺术设计相关的课程： 1. 【野菩萨】课程 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费课程机会：如果想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle，每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。 冠军奖励：4980 课程一份；亚军奖励：3980 课程一份；季军奖励：1980 课程一份；入围奖励：598 野神殿门票一张。 扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。 2. 【AI 梦：一丹一世界（下）2025 年 2 月 8 日副本】课程 智能章节：本章节主要讨论颜色的冷暖特性，展示了配色案例，阐述色彩空间感理论；moon 讲解色彩运用规律，提到一般作品采用前暖后冷的色彩搭配；本章节主要围绕家装色彩展开，还展示艺术家单纯色块表现空间的装置作品。 总结：AI 炼丹直播共学课第二节课，包括比赛要求说明、作图思路分享、图片构成因素、创作有趣作品、关于构图的介绍与分析（构图概念、分类、要素、方式）、AI 绘图应用等。
2025-02-27
用deep seek写一篇论文的指令
以下是关于使用 DeepSeek 写一篇论文的相关指导： 一、高阶能力调用 1. 文风转换矩阵 作家风格移植：例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交：比如“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化：像“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 2. 领域穿透技术：例如行业黑话破解，如“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论” 二、场景化实战策略 1. 商业决策支持 2. 创意内容生成 3. 技术方案论证 三、效能增强技巧 1. 对话记忆管理 上下文锚定：“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯：“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置：“回到最初讨论的供应链问题” 2. 输出质量控制 问题类型：过度抽象、信息过载、风格偏移 修正指令：如“请具体说明第三步操作中的温度控制参数”“用电梯演讲格式重新组织结论”“回归商务报告语气，删除比喻修辞” 四、特殊场景解决方案 1. 长文本创作 分段接力法：“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验” 逻辑粘合剂：“确保新章节与前文的三处细节呼应” 2. 敏感内容处理 概念脱敏法：“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法：“假设在火星殖民地讨论该议题” 五、高级调试策略 1. 模糊指令优化 问题类型：宽泛需求、主观表述 修正方案：添加维度约束、量化标准 示例对比：原句“写小说”→修正“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构”；原句“写得专业些”→修正“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用” 2. 迭代优化法 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 六、行业应用案例 1. 技术开发场景 2. 商业分析场景 七、异常处理方案 1. 信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法 2. 格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行... 3. 深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证 八、效能监测指标 1. 首次响应准确率：目标>75% 2. 多轮对话效率：问题解决平均轮次<3 3. 复杂任务分解：支持 5 级子任务嵌套 希望以上内容对您使用 DeepSeek 写论文有所帮助。
2025-03-03
我想利用ai写一篇本科毕业论文，我该怎样使用？或者说有什么对ai的指令吗？
利用 AI 写本科毕业论文时，以下是一些相关的信息和示例供您参考： 有示例表明，如果向 LLM 提供关于个人背景的信息和指令，比如“根据以下关于我的信息，写一篇四段的大学申请论文：我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件，比如我 6 岁时父亲去世，但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期，我经常换学校，从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后，以及在我的学习过程中，我做过老师、服务员，甚至建筑工人。”，LLM 可以为您生成论文。但需要注意的是，这并非提倡这种方式是道德的使用方式。 在教育领域也有相关例子，比如一位历史老师让 GPT 参与教学。通过不同的提示方式，GPT4 能产生差异较大的结果。例如，让 ChatGPT 扮演“一个经过训练、熟悉获奖研究生和本科生论文的高级语言模型”，并要求其从自我反思和大纲开始，生成的内容质量会更好。但随着学生在优化提示方面变得更擅长，在家完成写作作业时作弊会变得更容易。不过，让 LLM 进行角色扮演也使其成为有趣的教育工具，特别是作为历史模拟器。 需要强调的是，使用 AI 辅助撰写论文时，不能完全依赖其生成的内容，应遵守学术道德和规范，确保论文的原创性和学术诚信。
2025-02-28
我想用deepseek写一篇论文该怎么要求他？
如果您想用 DeepSeek 写一篇论文，以下是一些建议： 1. 投稿要求： 原创、严谨、有深度。 配图说明更佳。 观点明确，结构清晰。 建议字数 1500 5000 字。 2. 高级调试策略： 模糊指令优化：对于宽泛需求，添加维度约束；对于主观表述，量化标准。 迭代优化法：首轮生成获取基础内容，然后进行特征强化、风格调整和最终校验。 3. 效能监测指标： 首次响应准确率：目标>75%。 多轮对话效率：问题解决平均轮次<3。 复杂任务分解：支持 5 级子任务嵌套。 另外，在使用 DeepSeek 时，虽然其推理能力较强，但有些表达不一定完全与模型吻合，建议多加清晰指令。同时，注意处理可能出现的异常情况，如信息幻觉、格式偏离、深度不足等。 需要注意的是，提交后 2 3 个工作日会有反馈，必要时可能会沟通修改建议。优质内容将有机会收录知识库。
2025-02-28
我想要用AI写一篇学术论文
以下是关于用 AI 写学术论文的相关信息： AI 文章排版工具： Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档风格和流畅性。 QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 Latex：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 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。 Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 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 是受欢迎的选择。 文章润色工具： 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。 ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 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。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 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。 论文写作的 AI 产品： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，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。 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。 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，进行复杂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，提供丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 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：检测潜在抄袭问题。 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。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-28
如何让AI生成一篇文献综述
以下是让 AI 生成一篇文献综述的步骤和建议： 1. 确定研究主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成文献综述的大纲，包括引言、相关研究概述、研究方法、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查文献综述的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 7. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保文献综述的原创性，并进行最后的格式调整。 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 进行文献综述写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 例如，在生成式人工智能方面，近年来大型语言模型（LLM）的飞速进步，为信息检索领域带来了新的机遇和挑战。2022 年 OpenAI 发布 ChatGPT，引发轰动，其在对话中展现出理解复杂问题和生成连贯文本的能力，使其被视为对传统搜索引擎的一种颠覆性竞争。ChatGPT 的成功直接引发了搜索引擎巨头的紧迫感：谷歌在 2023 年 3 月迅速推出了 Bard，并在当年内逐步向 180 多个国家开放服务。Bard 同样基于谷歌的 LaMDA 模型且具备联网检索能力。百度也推出了文心一言等生成式 AI 搜索功能，以求在本土市场保持搜索引擎的领先地位。微软则将 GPT4 集成到必应搜索中推出新版本的 Bing Chat。早期观察指出，聊天机器人式的搜索在提供直接答案的同时，也存在回答不准确甚至“幻觉”信息的问题。值得注意的是，生成式 AI 在早期应用中也暴露出一些局限。例如，现阶段许多用户对 AI 答案的准确性和可靠性仍存疑虑。
2025-02-28
怎样分析一篇PDF文档中的信息并创建问答对，将问答对按行输出到多维表格？
以下是分析一篇 PDF 文档中的信息并创建问答对，按行输出到多维表格的一些要点： 1. 文档格式规范： Markdown：建议优先使用 Markdown 格式。 Word：优先采用 2007 版或之后的 Word 格式，使用全局样式，统一使用全局标题和段落样式，避免字符样式，使用段落样式保持文档格式一致性。 PDF：避免使用图片，将图像中的重要信息转录成文本并按规范组织，不包含嵌入压缩文件，保持文档单栏布局。 CSV：避免使用图片，不嵌入压缩文件，表头作为第一行。 2. 问答对内容规范： 推荐保存 FAQ（常见问题解答）中的问答对，问题表述清晰明确，答案简洁易懂，使用用户熟悉的术语，突出关键词，以提高检索召回准确度。 不推荐在 CSV 中上传复杂的关系型数据表，可能导致数据处理时间超长和失败。 希望这些要点对您有所帮助。若您想深入了解 RAG，可以进入知识库专区：
2025-02-25