如何利用ai做卷烟营销工商管理类论文的选题

自媒体可以使用的 AI 包括以下方面： AI 绘画：个体成为自媒体博主、个体商户应用、实体印刷（如 T 恤、杯子实物等）、AI 摄影、设计接单、AI 定制萌娃头像、电商商品、自媒体素材、AI 服装预售、AI 视频接单、培训老师等；公司方面可用于设计质量和效率提升、AI 绘画相关应用开发、CV 方面算法应用。 案例方面： 创作：社群的每日资讯、写科普内容等。 分发：内容分发。 沟通：小团队与甲方沟通。 创作：换脸应用。 语音：语音转文字，如 OpenAI 的 wishper。 创作：AI 博主素材，如 2023 年让你月赚 5w 的 48 个 AI 工具。

以下是一些 AI 对于自媒体有帮助的网站和相关信息： 10 分钟在网站上增加一个 AI 助手： 方案概览：在网站中引入一个 AI 助手，只需 4 步。 创建大模型问答应用：先通过百炼创建一个大模型应用，并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 搭建示例网站：通过函数计算，快速搭建一个网站，模拟企业官网或者其他站点。 引入 AI 助手：通过修改几行代码，实现在网站中引入一个 AI 助手。 增加私有知识：准备一些私有知识，让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题，帮助更好地应对客户咨询。 AI 绘画在自媒体中的应用： 个体方面：成为自媒体博主、个体商户应用、实体印刷（T恤，杯子实物等）、AI 摄影、设计接单、AI 定制萌娃头像、电商商品、自媒体素材、AI 服装预售、AI 视频接单、培训老师。 公司方面：设计质量和效率提升、AI 绘画相关应用开发、CV 方面算法应用。 2024 年 10 月 8 日的相关信息： 《》鼓励每个人建立自媒体。AI 播客方面，推出中文版 Demo 并吸引大量参与者。同时，开设了 AI 酒吧 Bar2AGI，成为行业交流的新场所。参与了活动，包括 Demo Inn 和云栖大会，感受到行业的快速发展和乐观氛围。 《》国庆节期间的重要 AI 新闻，如 OpenAI 推出 Canvas 功能和实时 API，微软发布新版 Copilot，具备深度系统集成和实时语音功能；Meta 发布 Meta Movie Gen 视频生成模型，自动配音质量高；LiquidAI 发布非 Transformer 模型 LFMs，推理效率显著提高。此外，Sora 项目负责人离职、多个新模型和工具发布，以及 OpenAI 完成新一轮融资，估值达到 1570 亿美元。

以下是一些 AI 工具站相关的信息： AI 工具大全网站： 产品经理 AI 工具集： 用户研究、反馈分析：Kraftful kraftful.com 脑图：Whimsical whimsical.com/aimindmaps 、Xmind https://xmind.ai 画原型：Uizard 项目管理：Taskade taskade.com 写邮件：Hypertype 会议信息：AskFred 团队知识库：Sense 需求文档：WriteMyPRD writemyprd.com 敏捷开发助理：Standuply standuply.com 数据决策：Ellie AI 企业自动化：Moveworks moveworks.com 10 分钟在网站上增加一个 AI 助手： 搭建示例网站： 创建应用：请点击打开函数计算应用模板，参考下图选择直接部署、并填写前面获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY。然后其他表单项保持默认，点击页面左下角的创建并部署默认环境，等待项目部署完成即可（预计耗时 1 分钟）。 访问网站：应用部署完成后，您可以在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击即可查看，确认示例网站已经部署成功。 为网站增加 AI 助手： 增加 AI 助手相关代码：回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件，然后取消③所在位置的代码注释即可。最后点击部署代码，等待部署完成即可。 验证网站上的 AI 助手：重新访问示例网站页面以查看最新效果。此时您会发现网站的右下角出现了 AI 助手图标，点击即可唤起 AI 助手。

以下是一些免费的 AI 效率工具： 辅助编程的 AI 工具： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程相关能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码。 Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。 Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，可查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建，有拖放界面。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 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，支持多种视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种视图创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过描述文本自动生成视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，支持视图创建。 Archi：免费开源工具，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。 思维导图相关的 AI 工具： GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 ProcessOn：国内思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 AmyMind：轻量级在线工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 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。 TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求由 AI 自动生成思维导图。 EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括头脑风暴功能。 需要注意的是，这些工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。同时，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 智能体简单来说就是 AI 机器人小助手。参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。它拥有各项能力，可以帮助人们做特定的事情。目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。体验过 GPT 或文心一言大模型的小伙伴应该知道，现在基本能用自然语言来编程，降低了编程门槛。但之前使用 GPT 或文心一言大模型时会出现胡编乱造、时效性差、无法满足个性化需求等问题，而 AI 智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式。AI 智能体包含了自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，再结合大模型的自然语言理解能力，就可以完成比较复杂的工作。所以 AI 智能体的出现就是结合自身的业务场景，针对自身需求，捏出自己的 AI 智能体来解决问题。 例如在社交方向，用户注册之后先捏一个自己的 Agent，然后让自己的 Agent 和其他人的 Agent 聊天，两个 Agent 聊到一起后再真人介入，这是一个有趣的场景。在 B 端，如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台，类似 APP 时代的个人开发者，那还有一个机会就是帮助 B 端商家搭建 Agent，类似 APP 时代专业做 APP 的。

以下是关于 AI 换背景的相关内容： 使用 Segment Anything 进行人物背景更换： 有时需要更精确的蒙版，如人物眼睛或配饰等，可使用 Segment Anything 中的 GroundingDINO。启用 GroundingDINO 时，AI 会自动下载模型，若无法使用魔法，可去云盘下载并放到指定文件目录。在检测提示词中输入“eye”，可自动检测出眼睛部分并设置蒙版，还能通过预览箱体得到眼睛编号进行单一调整。上传生成的背景蒙版，选择大模型和正向提示词，如“简单背景、花、国画、工笔”，蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。若头发部分没抠好，可放入图生图中用 tile 模型细化，或在 PS 中用创成式填充修复。 使用 Photoshop 2023 Beta 进行背景更换： 大致使用下来，PS 凭空生成的图形质量可能不如 MJ 和 SD 的效果，但其擅长对原有图像扩充。利用“创成式填充”可去掉主体以外人物，在水面画选区添加渔船，选择头部区域添加棒球帽，选择草地部分创成式填充为沙滩，选择树添加椰树，调整颜色和构图并用创成式填充补全。但在换背景时可能生成质量不高的图，添加物品可能不匹配，“创成式填充”能快速提供素材，还需更多尝试和后期处理。 AE 套模版相关： 可在 ae 插件模版网站 1talk ae（https://www.talkae.com/）搜索安装插件。免费模版网站有 envato（带可商用版权有证书，可淘宝代下或包月），代下网站：https://sucai.ixling.com/login。付费可商用网站有 vj 师（https://www.vjshi.com/），视频背景可替换成 AI 生成的素材。

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。

以下是关于抖音选题智能体的相关内容： 1. 多智能体 AI 搜索引擎方案详情： 第一步，快速搜索补充参考信息：根据用户任务<调研市场上主流的开源搜索引擎技术架构>，使用搜索工具 API WebSearchPro 补充更多信息，参考文档：https://bigmodel.cn/dev/api/searchtool/websearchpro 。包括请求代码和搜索结果。 第二步，用模型规划和分解子任务：使用大模型 GLM40520 把用户问题拆分成若干子搜索任务，并转换为 JSON 格式。参考 API 文档：https://bigmodel.cn/dev/api/normalmodel/glm4 。JSON 格式处理参考：https://bigmodel.cn/dev/howuse/jsonformat 。包括请求代码和拆分问题（格式可解析成 JSON OBJECT）。 第三步，用搜索智能体完成子任务：AI 搜索智能体具备联网搜索和自主分析多轮搜索任务的能力。智能体 API 的调用方式参考文档：https://bigmodel.cn/dev/api/qingyanassistant/assistantapi 。智能体 id：659e54b1b8006379b4b2abd6 ，简介：连接全网内容，精准搜索，快速分析并总结的智能助手。包括请求代码和子问题搜索结果。 第四步，总结子任务生成思维导图：智能体能调用各种插件，如思维导图、流程图、PPT 工具等。智能体 API 的调用方式参考文档：https://bigmodel.cn/dev/api/qingyanassistant/assistantapi 。智能体 id：664e0cade018d633146de0d2 ，简介：告别整理烦恼，任何复杂概念秒变脑图。包括请求代码和总结并生成脑图。 2. 汽车栏目主持人（零壹老师）智能体经验分享： 创作视角以用户真实需求为视角，分析车主遇到车辆问题时的各种解决方案及存在的问题，如自行搜索短视频或文章、门店咨询或投诉、找熟人、问专家等方式的优缺点。 智能体方案：角色为汽车栏目主持人（博主），抖音账号为汽车人一零，功能为 24 小时在线的汽车问答专家，随问随答随搜，知无不言。 3. 智能体的相关知识： 智能体的应用：在自动驾驶、家居自动化、游戏 AI、金融交易、客服聊天机器人、机器人等领域扮演重要角色。 智能体的设计与实现：通常涉及定义目标、感知系统、决策机制、行动系统、学习与优化等步骤。 总结：智能体在现代计算机科学和人工智能领域是基础且重要的概念，通过自主感知和行动在广泛应用领域发挥重要作用，其技术不断发展和应用正在改变生活方式和工作模式。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 AI 论文选题的一些建议和相关案例： 利用 AI 写课题的步骤和建议： 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，使用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改：用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：确保原创性并进行最后的格式调整。 需注意，AI 工具是辅助，不能替代研究者的专业判断和创造性思维，应保持批判性思维，保证研究质量和学术诚信。 相关论文案例： 1. 《ScreenAI:A VisionLanguage Model for UI and Infographics Understanding》 作者：Gilles Baechler,Srinivas Sunkara,Maria Wang,Fedir Zubach,Hassan Mansoor,Vincent Etter,Victor C˘arbune,Jason Lin,Jindong Chen,Abhanshu Sharma 核心观点与亮点：介绍了专门用于理解和处理用户界面和信息图表的视图语言模型 ScreenAI，通过结合 PaLI 架构和 pix2struct 的灵活拼贴策略，在独特数据集混合上训练，在 UI 和信息图表理解任务上取得新最佳性能。 链接： 2. AI+教育相关案例： 医疗：健康生物制药的研究 AI 洞察：一线医生如何实际使用 ChatGPT 笔记：与 AI+教育前辈聊天 数学：OpenAI 发表论文大幅提高 ChatGPT 的数学准确性

以下是为您提供的一些关于无人驾驶三年内有争议、有公众性时效性且贴近生活、有新意的新闻评议选题： 1. 《无人驾驶汽车事故频发，谁来负责？》 2. 《无人驾驶能否解决城市交通拥堵难题？》 3. 《无人驾驶普及，传统司机将何去何从？》 4. 《无人驾驶技术，是便利还是安全隐患？》 5. 《无人驾驶车辆的隐私保护，你放心吗？》 6. 《无人驾驶时代，驾照是否会成为历史？》 7. 《无人驾驶汽车的保险政策，公平吗？》 8. 《无人驾驶上路，行人安全如何保障？》 9. 《无人驾驶出租车，你敢坐吗？》 10. 《无人驾驶公交，能否改变城市出行方式？》

图像识别是指利用计算机技术对图像进行处理和分析，以识别和理解图像中的内容。 对于小白来说，图像识别是让计算机像人一样“看懂”图像。它基于深度学习、机器学习等技术，通过对大量图像数据的学习和训练，能够自动提取图像的特征，并进行分类、识别等操作。 图像识别的应用非常广泛，比如在安防领域，用于人脸识别、车牌识别等；在医疗领域，辅助疾病诊断、医学影像分析；在交通领域，实现交通标志识别、车辆检测等。 图像识别与多个领域存在交叉，如计算机视觉，它不仅关注图像的识别，还包括图像的生成、处理等；与人工智能的其他分支如自然语言处理也有结合，实现图文转换等功能；在工业领域，与自动化生产相结合，进行产品质量检测等。 对于研究生来说，以下是一些参考选题： 1. 基于小样本学习的图像识别算法研究。 2. 融合多模态信息的图像识别模型优化。 3. 针对特定场景（如复杂环境、低光照等）的图像识别改进。 4. 图像识别在医疗诊断中的精准度提升策略。 5. 结合深度学习和传统方法的图像识别性能比较。 6. 基于新型神经网络架构的图像识别应用。