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神经网络相关书籍推荐

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以下是为您推荐的神经网络相关书籍：

  1. 《这就是 ChatGPT》：作者被称为“在世的最聪明的人”，研究神经网络几十年，创作了 Mathematica、Wolfram 等备受推崇的软件。该书的导读序是美团技术学院院长刘江老师回顾了整个 AI 技术发展的历史，对于了解 AI、大语言模型计算路线的发展，起到提纲挈领的作用。
  2. 关于神经网络信念网络方面的研究文献：
    • Gail A.Carpenter and Stephen Grossberg.1988.The ART of Adaptive Pattern Recognition by a Self-Organizing Neural Network.Computer 21,3(March 1988),77-88.
    • H.Bourlard and Y.Kamp.1988.Auto-association by multilayer perceptrons and singular value decomposition.Biol.Cybern.59,4-5(September 1988),291-294.
    • P.Baldi and K.Hornik.1989.Neural networks and principal component analysis:learning from examples without local minima.Neural Netw.2,1(January 1989),53-58.
    • Hinton,G.E.&Zemel,R.S.(1993),Autoencoders,Minimum Description Length and Helmholtz Free Energy.,in Jack D.Cowan;Gerald Tesauro&Joshua Alspector,ed.,‘NIPS’,Morgan Kaufmann,,pp.3-10.
    • Ackley,D.H.,Hinton,G.E.,&Sejnowski,T.J.(1985).A learning algorithm for boltzmann machines*.Cognitive science,9(1),147-169.
    • LeCun,Y.,Chopra,S.,Hadsell,R.,Ranzato,M.,&Huang,F.(2006).A tutorial on energy-based learning.Predicting structured data,1,0.
    • Neal,R.M.(1992).Connectionist learning of belief networks.Artificial intelligence,56(1),71-113.
    • Hinton,G.E.,Dayan,P.,Frey,B.J.,&Neal,R.M.(1995).The”wake-sleep”algorithm for unsupervised neural networks.Science,268(5214),1158-1161.

此外，您还可以参考“三本神经科学书籍”，原文地址：https://web.okjike.com/originalPost/64f2b8ff0c915376a20c5d61 作者：CyberDaily

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References

学习笔记：【这就是 ChatGPT】了解原理让大语言模型 AI 成为你的打工人

如果识别一个印刷体图片，我可能会怎么做神经网络解决的是未知规则的处理。先把图片都变成黑白大小变成固定尺寸和数据库的东西对比得出结论然而，这种情况过于理想化。不仅存在多种字体，即使对于印刷体，不同的拍摄角度也引入了多种例外情况。虽然存在图形算法进行矫正，但整体方法仍然是基于不断添加规则。这种方法本质上是试图通过不断增加和完善规则来解决问题，这显然是不可行的。虽然这种方法可以解决象棋的问题，但对围棋来说就非常困难了。围棋的每个节点有三种可能状态：白、黑或空，加上不同节点间状态的组合，现有的资源无法应对。神经网络专门处理未知规则的情况。将图片转换为黑白，调整图片至固定尺寸，与数据库中的内容进行对比，最终得出结论。神经网络的发展得益于生物学研究的支持，并且在数学上提供了一种方向，使其能够处理未知的情况，如手写体识别。关于这部分内容，非常建议看《这就是ChatGPT》这本书，它的作者是被称为”在世的最聪明的人”，研究神经网络几十年，创作了Mathematica、Wolfram等备受推崇的软件，这本书最特别之处还在于，导读序是美团技术学院院长刘江老师回顾了整个AI技术发展的历史，对于了解AI，大语言模型计算路线的发展，起到提纲挈领的作用，非常值得一读。本文写作过程中得到了[byzer-llm](https://github.com/allwefantasy/byzer-llm)作者祝威廉的大力支持，在此感谢。byzer-llm选择了一个非常特别的技术路线，在大模型时代显得尤为重要。

深度 | 神经网络和深度学习简史（第二部分）：BP算法之后的又一突破——信念网络

Gail A.Carpenter and Stephen Grossberg.1988.The ART of Adaptive Pattern Recognition by a Self-Organizing Neural Network.Computer 21,3(March 1988),77-88.H.Bourlard and Y.Kamp.1988.Auto-association by multilayer perceptrons and singular value decomposition.Biol.Cybern.59,4-5(September 1988),291-294.P.Baldi and K.Hornik.1989.Neural networks and principal component analysis:learning from examples without local minima.Neural Netw.2,1(January 1989),53-58.Hinton,G.E.&Zemel,R.S.(1993),Autoencoders,Minimum Description Length and Helmholtz Free Energy.,in Jack D.Cowan;Gerald Tesauro&Joshua Alspector,ed.,‘NIPS’,Morgan Kaufmann,,pp.3-10.Ackley,D.H.,Hinton,G.E.,&Sejnowski,T.J.(1985).A learning algorithm for boltzmann machines*.Cognitive science,9(1),147-169.LeCun,Y.,Chopra,S.,Hadsell,R.,Ranzato,M.,&Huang,F.(2006).A tutorial on energy-based learning.Predicting structured data,1,0.Neal,R.M.(1992).Connectionist learning of belief networks.Artificial intelligence,56(1),71-113.Hinton,G.E.,Dayan,P.,Frey,B.J.,&Neal,R.M.(1995).The”wake-sleep”algorithm for unsupervised neural networks.Science,268(5214),1158-1161.

书籍推荐：三本神经科学书籍

原文地址：https://web.okjike.com/originalPost/64f2b8ff0c915376a20c5d61作者：[CyberDaily](https://web.okjike.com/u/0c2eedcd-da35-4727-b8fc-a609a92aac09)

Others are asking
卷积神经网络模型原理
卷积神经网络（CNN）通常由卷积层、池化层和全连接层叠加构成。在卷积过程中，卷积层中的卷积核依次与输入图像的像素做卷积运算来自动提取图像中的特征。卷积核尺寸一般小于图像，并以一定的步长在图像上移动得到特征图。步长设置越大，特征图尺寸越小，但过大步长会损失部分图像特征。此外，池化层作用于产生的特征图上，能保证 CNN 模型在不同形式的图像中识别出相同物体，同时减少模型对图像的内存需求，其最大特点是为 CNN 模型引入了空间不变性。
2024-12-19
神经网络
神经网络是机器学习文献中的一类模型，受到生物神经网络的启发，是一种特定的算法，能应用于从输入到输出空间复杂映射的各类机器学习问题。 神经网络的发展历程如下： 早期，康奈尔航天实验室的 Mark I 感知机是第一台感知机的硬件，罗森布拉特用定制硬件的方法实现了感知机的想法，展示出它可对简单形状进行正确分类，自此机器学习问世。 神经网络本质上是多层感知机，在早期只有一层输出层。例如分辨手写数字时，输入是图像像素，有 10 个输出神经元，分别对应 10 个可能的数字，权值最高的和被视为正确输出。 神经网络的架构主要分为三类： 前馈神经网络：这是实际应用中最常见的类型。第一层是输入，最后一层是输出。若有多个隐藏层，则称为“深度”神经网络。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。 循环网络：在连接图中有定向循环，可按箭头回到起始点。其动态复杂，训练难度大，但更具生物真实性。 Geoffrey Hinton 对神经网络的发展做出了重要贡献。早在 80 年代初期，他和同事开展研究时，因电脑性能限制成果有限，且当时 AI 主流研究方向不同，处境艰难。但他们坚持下来，到 2004 年创立了 Neural Computation and Adaptive Perception 项目。随着时间推移和计算机能力发展，神经网络更加快速、灵活、高效和可扩展。 神经网络可用于解决分类和回归等问题，在多个输出值的函数或具有多个类别的分类任务中，多输出函数能用位于同一层的多个感知机来学习。
2024-11-01
AIGC的底层科学原理是神经网络吗？
AIGC 的底层科学原理包含神经网络。 神经网络是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。它由大量的人工神经元联结进行计算，是一种自适应系统，具备学习功能。 在 AI 领域，神经网络是一种重要的技术。深度学习就是一种参照人脑结构，包含神经网络和神经元的方法（因层数较多而称为深度）。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习等多种学习方式。 同时，Transformer 模型的出现也对 AIGC 产生了重要影响，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比循环神经网络更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-30
神经网络和深度学习简史
神经网络和深度学习有着丰富的发展历史： 1. 1958 年感知机神经网络诞生。 2. 70 年代经历了人工智能寒冬。 3. 1986 年 BP 算法让神经网络再度流行。 4. 尽管取得了一些成功，但在人工智能寒冬期间，用于神经网络研究的资金很少，人工智能一词近乎成为伪科学的代名词。 5. 1997 年，Hochreiter 和 Schmidhuber 为递归神经网络开发了长短期记忆（LSTM），但在当时被忽视。 6. 随着计算机变得更快和图形处理单元（GPU）的引入，神经网络逐渐与支持向量机相竞争。 7. 训练大型、深层网络存在梯度消失问题，解决方法包括逐层预训练，如 Schmidhuber 于 1992 年为递归神经网络开发的预训练方法，以及 Hinton 和 Salakhutdinov 于 2006 年为前馈网络开发的预训练方法。1997 年提出的长短期记忆（LSTM）也是解决递归神经网络中梯度消失问题的方案之一。
2024-10-23
神经网络的简单理解
神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型或计算模型，用于分析图像、视频、音频和文本等复杂数据类型。 对于不同类型的数据有专门优化的神经网络，如分析图像时常用卷积神经网络，其模仿人脑处理视觉信息的方式。 在 2017 年推出 Transformer 之前，理解文本常用循环神经网络。而 Transformer 完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性，在处理每个词时会注意输入序列里所有其他的词，并给予不同的注意力权重以捕获依赖关系和相关性，且具有自注意力机制和位置编码（因语言顺序很重要）。 神经网络由大量人工神经元联结进行计算，大多数情况下能在外界信息基础上改变内部结构，是一种自适应系统，具备学习功能。它是一种非线性统计性数据建模工具，通常通过基于数学统计学类型的学习方法得以优化，也是数学统计学方法的实际应用，能通过统计学方法让人 工神经网络具有类似人的简单决定和判断能力，这种方法比正式的逻辑学推理演算更具优势。 神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。
2024-09-06
卷积神经网络
卷积神经网络，也称为卷积网络，使用卷积层来过滤输入以获取有用信息。卷积层具有可学习的参数，能自动调整滤波器以提取对应任务的最有用特征。例如在一般目标识别中侧重对象形状信息，鸟类识别中更倾向于鸟的颜色信息，它会自动适配以找到最佳特征。 通常，多个卷积层依次作用，在每一层后对图像进行过滤，获取越来越多的抽象信息，形成层次特征。 卷积网络还常使用池层，以实现有限的平移和旋转不变性，即便对象出现在异常位置也能检测到，同时能减少内存消耗，从而支持使用更多卷积层。 近期的卷积网络采用初始模块，利用 1×1 卷积核进一步降低内存消耗并加快计算速度，提高训练效率。 例如在自动驾驶汽车场景中，可将驾驶员当前视野的图像输入到卷积神经网络，训练其预测下一个可能行动的奖励。相似状态的图像相似，行动也相似，网络能针对不同情况进行微调。 相关附加材料： 。 图 5 展示了一个交通标志的图像被 4 个 5×5 的卷积核过滤，生成 4 个特征图，再通过最大池化进行二次采样。下一层将 10 个 5×5 的卷积核应用于这些子采样图像，并再次将特征映射集中在一起。最后一层是完全连接的层，用于组合所有生成的特征并用于分类器（本质上是逻辑回归）。图像由提供。
2024-07-20
推荐学习Aigc的入门理论书籍
以下是为您推荐的学习 AIGC 的入门理论书籍和相关资料： 1. 《AIGC Weekly19》：其中包括腾讯非常系统的 Stable Diffusion 介绍文章，马丁整理的关于 AIGC 的碎片化思考，多邻国创始人 Luis von Ahn 专访，Meta AI 发布的自监督学习“烹饪书”，以及回顾大语言模型发展历程的内容。 2. 《AIGC Weekly01》：包含对 Stable Diffusion 工作原理的介绍，Emad 写的关于 SD V2 模型的笔记，Hugging Face Inference Endpoints 指南，GPT4 预测相关内容，以及关于 AI 时代工作未来的读物。 3. 【AI 学习笔记】：介绍了 AI 大模型的相关概念，如生成式 AI、相关技术名词（包括监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等）、技术里程碑（如 2017 年谷歌团队发表的提出 Transformer 模型的论文）等。
2025-01-01
如果用ai通过学习我所指定的书籍或网页，之后再输出给我想要查阅和学习的内容呢？
目前的 AI 技术可以通过对指定的书籍或网页进行学习，然后为您提供相关的内容。这通常涉及自然语言处理和机器学习的技术。 一种常见的方式是使用文本分类和信息抽取的算法，对输入的书籍或网页内容进行分析和理解，提取关键信息。然后，根据您的需求和查询，通过生成文本的方式为您输出相应的内容。 但要实现这一过程，可能需要一些特定的工具和技术，并且效果可能会受到数据质量、模型复杂度以及您的需求明确程度等多种因素的影响。 您可以考虑使用一些专门的知识管理工具或智能助手，它们可能具备这样的功能，能够帮助您更高效地获取所需的信息。
2024-12-30
生成式人工智能或者专门的书籍教程是什么意思？这种人工智能有什么用？现在市面上有免费的吗？要是没有免费的我去翻外网也可以
生成式人工智能是一种能够创建新内容的人工智能技术。以下是关于生成式人工智能的一些详细信息： 课程方面： 台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍了其基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共 12 讲，每讲约 2 小时。通过学习该课程，可掌握基本概念和常见技术，能使用相关框架搭建简单模型，了解发展现状和未来趋势。学习内容包括： 1. 什么是生成式 AI：定义和分类，与判别式 AI 的区别，应用领域。 2. 生成式模型：基本结构和训练方法，评估指标，常见模型及其优缺点。 3. 生成式对话：基本概念和应用场景，系统架构和关键技术，基于模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型：发展历程和关键技术，优缺点，在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望：面临的挑战和解决方法，未来发展趋势和研究方向。 改变创意工作方面： 生成式人工智能在创意工作中发挥着重要作用。例如，生成模型经过训练后，可针对特定内容领域进行“微调”，催生了用于生物医学、法律、法语等的专用模型，以及适用于不同目的的 GPT3 等。NVIDIA 的 BioNeMo 是用于在超级计算规模上训练、构建和部署大型语言模型的框架，适用于生成化学、蛋白质组学和 DNA/RNA 等内容。但使用生成式人工智能仍需人工参与，人类要输入提示让其创建内容，创造性的提示会产生创造性的输出，“即时工程师”可能成为新职业。该领域已出现 DALLE 2 图像提示书和提示市场。 学习资源： 1. 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。 2. 参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程：李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目：OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法：根据课程内容和资源，制定适合自己的学习计划，多实践、多思考。 目前市面上有部分免费的生成式人工智能资源，但也有收费的。需要注意的是，未经许可翻外网可能存在法律风险，请您谨慎选择。
2024-12-24
生成书籍阅读助手的 Prompt
以下是为您生成的书籍阅读助手的 Prompt 相关内容： 如果想让 AI 帮助您像“樊登读书”或者“得到”这样给您讲书，您需要设计一个叫做“书籍阅读助手”的 Prompt。要把通用型的读书方法论复刻到 Prompt 里，再根据不同类型的书籍测试，不断优化和迭代。 通用型读书方法论的访谈问题包括： 1. 不同类型的书是不是有不同的阅读和记忆方法？如何分类，有没有一些共性的方法论可以给出？ 2. 阅读和记忆是不是有不同的思维模型或者小技巧，能列出来参考吗？ 3. 读书时更需要的好像是一种自驱力，如何优先选择自己“一定看得下去”的书籍？怎么通过目录大纲确定一本书的核心内容？ 4. 一本书您会读几遍？有什么顺序上的讲究吗？ 5. 您会在读的过程中做笔记吗？还是读完以后回忆来做大纲呢？ 6. 如果要教您大学刚毕业的孩子学会有效读书，怎么才能快速教会他呢？ 当上述问题都有清晰、明确的答案之后，就可以开始设计 Prompt 了。 如果想要让 AI 在“选书”和“督促我读书”这个环节起作用，那要做的是一个叫做“催我读书”的 Prompt，要重点研究如何选出适合用户的书，如何实现 Prompt 的激励效果和让自己读完有获得感（例如生成读书笔记）。 如果更侧重读完书后的知识内化部分，要重点研究的是读书的效率和信息转化问题，这里更重要的是结构化信息能力和有效的记忆存储和调取。
2024-12-19
有没有阅读书籍的ai 工具
以下是一些可以用于阅读书籍的 AI 工具： Elicit：可以让用户直接向文章本身提出问题，有助于在不必阅读整篇文章的情况下了解文章是否涉及提出的问题。 ChatGPT：向其提供要查询的书籍的详细信息，提供越详细，越能针对问题提供准确答案。 此外，在创作小说方面，以下 AI 工具可以辅助创作： ChatGPT：擅长构思。 Claude：文笔好于 ChatGPT。 彩云小梦、Kimi、MidReal 等。 其他开源模型。
2024-12-12
关于ai的书籍推荐
以下是为您推荐的关于 AI 的书籍： 神经科学相关： 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者：Michael S. Gazzaniga; Richard B. Lvry; George R. Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，是认知神经科学之父的经典力作，系统涵盖了认知神经科学的诸多方面。 《神经科学原理》（作者：Eric R. Kandel; James H. Schwartz）：能让您系统了解神经元的细胞和分子生物学、突触传递等内容。 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G. Nicholls 等著）：神经生物学领域的世界级名著，涵盖了神经科学的各个方面。 Python 和 AI 相关： Python 方面：《Python 学习手册》《Python 编程》。 AI 方面：《人类简史》《深度学习实战》。 希望这些推荐能满足您的需求。
2024-11-25
有没有multi agent相关项目可以推荐一下吗
以下是为您推荐的一些与 multi agent 相关的项目： 1. 《Multi Agent 策略架构基础（1）》：https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvunQZGoT5vB2r29i9PWi6W ，其中介绍了有代表性的 Multi Agent demo 项目包括 AutoGPT、Smallville 小镇和面壁智能 ChatDev，探讨了 Multi Agent 领域的相关内容以及其面临的挑战和限制。 2. 吴恩达最新演讲中提到的清华面壁智能的开源项目 ChatDev，展示了多智能体协作的场景，如不同身份的智能体合作开发小游戏。 此外，为您补充一些关于 multi agent 的知识： 多智能体（MultiAgent）是由多个自主、独立的智能体（Agent）组成的系统。每个智能体都能感知环境、决策并执行任务，且它们之间能信息共享、任务协调与协同行动以实现整体目标。 随着大型语言模型（LLM）的出现，以 LLM 为核心构建的 Agent 系统受广泛关注。目前常见框架集中在单 Agent 场景，其核心是 LLM 与工具协同配合，可能需与用户多轮交互。而多 Agent 场景为不同 Agent 指定角色，通过协作完成复杂任务，与用户交互可能减少。 构建多 Agent 框架主要组成部分包括： 环境（environment）：所有 Agent 处于同一环境，环境包含全局状态信息，Agent 与环境有信息交互与更新。 阶段（stage）：采用 SOP 思想将复杂任务分解为多个子任务。 控制器（controller）：可以是 LLM 或预先定义好的规则，负责环境在不同 Agent 和阶段之间切换。 记忆：在多 Agent 框架中，由于 Agent 数量增多，消息数量及每条消息需记录的字段也相应增加。
2025-01-14
AI语音，变声器推荐
以下是为您推荐的一些 AI 语音变声器： ：提供实时语音和口音转换流媒体服务。 ：为高效在线会议提供的 AI 驱动软件解决方案。 ：免费的实时语音变换器。 ：为创作者、开发者和虚拟会议提供的降噪产品。 ：其软件在复杂声学环境中提升语音的清晰度和可懂度。 ：声称不制作音频，而是让音频更好。 ：用于会议和音频的降噪。 ：采用最先进的 AI 技术消除视频会议通话中的所有背景噪音。 ：一套 AI 驱动的音频质量增强工具。 ：将智能手机变成高级语音增强设备的应用程序。 ：去除干扰性背景噪音的智能手机应用程序。 ：用于音频和语音产品的智能音频解决方案。 ：通过引入机器学习功能来革新麦克风。 ：生成式 AI 音频增强。 此外，还有以下相关资源和工具： 实时变声的 sovits 一键包： 基于 sovits4.0 一键包 2.0 链接：https://share.weiyun.com/Afv83T5j 密码：INT16 链接：https://pan.baidu.com/s/1Vx0BnpkmPIRziQtORFvJg?pwd=INT8 提取码：INT8 不需要安装 python 和 cuda，双击运行 Hugging face 可以直接测试的模型：https://huggingface.co/spaces/akhaliq/RealTimeVoiceCloning 达摩院的产品，可以在线测试：https://modelscope.cn/studios/damo/personal_tts/summary 软件界面，支持加载各种 VC（它使用各种语音转换 AI（VC，Voice Conversion）为客户进行实时语音转换）：https://github.com/wokada/voicechanger 语言声音 AI 模型相关： 使用 AI 的实时语音转换器（Trainer）：https://github.com/isletennos/MMVC_Trainer AI 孙燕姿音色训练 svc：https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc 基于检索的语音转换 WebUI，一基为 VITS 简单易用的语言转换器（语音转换器）框架：https://github.com/liujing04/RetrievalbasedVoiceConversionWebUI 基于 DDSP（可微分数字信号处理）的实时端到端歌声转换系统：https://github.com/yxlllc/DDSPSVC 浅扩散模型（DDSP+DiffSVC 重构版）
2025-01-14
个人AI推荐
以下是为您提供的个人 AI 推荐： 对于技术爱好者： 1. 从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本，尝试用 AI 辅助编码，熟悉其能力和局限性。 2. 探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor，从生成注释或简单函数逐步过渡到复杂任务。 3. 参与 AI 社区，如 Stack Overflow 的 AI 板块或 Reddit 的 r/artificial 子版块，与开发者交流，了解最新趋势。 4. 构建 AI 驱动的项目，如开发聊天机器人或图像识别应用，深入理解实际应用过程。 对于内容创作者： 1. 利用 AI 辅助头脑风暴，针对主题生成创意方向并选择深化。 2. 建立 AI 写作流程，从生成文章大纲开始，逐步让 AI 扩展段落或提供数据支持。 3. 探索多语言内容，用 AI 辅助翻译和本地化内容，从一篇博文开始逐步扩大。 4. 借助 AI 工具优化 SEO，根据建议调整标题、元描述和关键词使用。 私人定制类产品： 1. 允许用户对 AI 模型进行个性化选择。 2. 支持用户创建自己的 AI Agent 满足特定需求。 3. 支持设计和实现自定义工作流程。 4. 通常需要一定前端技术知识，能提供更大灵活性和创造空间，但学习成本较高，适合愿意投入时间和精力深入了解 AI 技术并适配自身需求的用户。
2025-01-13
AI推荐
以下是一些 AI 的应用场景： 1. 医疗药品零售领域： 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 2. 其他领域： 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。 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。 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。 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。 交通运输：（未具体列举相关应用） 此外，还有如 AI 儿童安全座椅推荐系统、AI 汽车保养套餐推荐系统、AI 物流快递柜管理系统、AI 招聘面试模拟平台、AI 房地产装修设计平台等特定领域的应用。
2025-01-13
法律咨询ai、agent推荐
以下为为您推荐的法律咨询 AI 和 agent： 法信智能法律咨询：这是一个 AI 法律咨询助手，运用自然语言处理和知识图谱技术，能够解答法律问题并提供法律咨询。其市场规模达数亿美元。 Casetext：在法律领域表现出色，2023 年 4 月访问量约 479 万，2024 年 3 月增至 628 万，占比提升至 68%。它是法律赛道的领先产品，可能因提供高质量法律信息和工具而受用户青睐。
2025-01-13
AI律师，法律咨询类如何借助ai来搞定，推荐文章和工具
以下是关于法律咨询类如何借助 AI 来搞定的相关内容： 潘帅提出，使用 AI 进行数据分析时，应将各环节分开处理以优化性能和便于发现修正问题。针对复杂问题，律师可逐步深化细化提问方式。要给 AI 提供参考和学习内容，包括操作指南、行业最佳实践、案例研究等，并编写详细流程和知识。利用专业领域术语引导 AI 回答方向，如在处理合同纠纷时提示特定方面。使用 AI 回答后要进行交叉验证，结合自身专业知识筛选判断。还可指定 AI 模仿资深律师的风格，要求其提供多个例子和从多个角度思考，如给出多种诉讼策略并分析优劣。 陶力文律师认为不能期待设计一个完美的提示词让 AI 百分百给出完美答案，应把提示词当作相对完善的“谈话方案”，在对话中产生成果。对于尝试 AI 的朋友，建议多给 AI 几轮对话修正的余地，不要期望一次输入就得到想要的东西。 潘帅还提到了 PEMSSC 方法，包括个性化的风格、给参考或一定逻辑结构、从多个角度思考、总结概括、区分以及明确能力或角色，并分别举例说明了如何应用。
2025-01-13
在comfyUI中可以接入哪些api，又和3D相关的吗
在 ComfyUI 中可以接入以下与 3D 相关的 API： 1. @CSM_ai：可以将文本、图像或草图转换为 3D 素材，并直接应用于游戏中，无需后期处理。体验地址：https://cube.csm.ai ，https://x.com/xiaohuggg/status/1763758877999587757?s=20 2. Move AI 推出的 Move API：可以从 2D 视频生成 3D 运动数据，支持多种 3D 文件格式导出，为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据。链接：https://move.ai/api ，https://x.com/xiaohuggg/status/1761590288576061573?s=20 3. ComfyUI 3D Pack 引入 3D 图像处理：可以快速将图片转换为 3D 模型，支持多角度查看，使用 3D 高斯扩散技术提升模型质量，支持多种格式导出，集成先进 3D 处理算法。链接：https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main ，https://x.com/xiaohuggg/status/1755824687811346514?s=20 此外，ZHO 博主有关于 ComfyUI 的更新记录： 1. 4 月 18 日，ComfyUI Stable Diffusion 3 API 已更新为 V1.5 版，图生图和 SD3 Turbo 都可以正常使用，但 SD3 图生图模式不支持选择比例，SD3 Turbo 模型不支持负面提示词。使用方法是先申请 API，然后填入 config.json 文件即可（每账户 25 免费积分），SD3 每张图 6.5 积分（比较贵）。项目地址：https://github.com/ZHOZHOZHO/ComfyUIStableDiffusion3API ，SD3 API ComfyUI 节点测试成功。 2. 4 月 17 日，Stability AI 刚刚发布了 Stable Diffusion 3 和 Stable Diffusion 3 Turbo，现在已经可通过 Stability AI 开发者平台 API 使用，SAI 计划在不久的将来通过会员资格提供模型权重。详情：https://bit.ly/3W43FjY
2025-01-14
我该如何了解AI相关的知识 通往AHI之路有手机端吗
以下是一些了解 AI 相关知识的途径： 1. 访问《通往 AGI 之路》知识库，其提供了全面系统的 AI 学习路径，涵盖从常见名词到应用等各方面知识。您可以通过访问。 2. 关注相关的社交媒体账号，如公众号“通往 AGI 之路”、等，获取 AI 消息和知识普及视频。 3. 学习 AE 软件，了解其功能及与 AI 结合运用的方式，比如在 B 站找丰富的入门课程自学，或从包图网下载工程文件学习。 4. 阅读相关的研究报告，如艾瑞的《2024 年移动端 AI 应用场景研究报告》。 另外，《通往 AGI 之路》知识库目前没有手机端。
2025-01-14
长文本生成对应场景的视频，有相关AI软件直接制作完成吗
目前有相关的 AI 软件可以将长文本生成对应场景的视频，以下是具体的制作流程和相关工具： 制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 相关工具： 1. Pika：擅长动画制作，并支持视频编辑。 网址：https://pika.art/waitlist 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 6. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。 网址：https://github.com/StabilityAI 7. Midjourney（MJ）：适用于创建小说中的场景和角色图像。 网址：https://www.midjourney.com 8. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。 网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 9. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 10. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。 网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 11. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 网址：https://tiger.easyartx.com/landing 12. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。 网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 更多的文生视频的网站可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/38
2025-01-14
我想全面了解学习 ai 写作步骤相关的知识
以下是全面学习 AI 写作步骤的相关知识： 利用 AI 写课题的步骤： 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：使用 AI 抄袭检测工具确保原创性，进行最后的格式调整。 利用 AI 写行业调研报告的步骤： 1. 让 AI 阅读学习：一篇优秀的行业调研报告，总结方法论，输出研究方法和操作框架。 2. 问 AI：文章收集行业数据时使用的一手和二手数据，推荐靠谱的行业资料收集网站。 3. 要求 AI：参考上述内容，写一份“XXX 行业调研报告”，推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号，并输出框架。 4. 要求 AI：针对框架丰富每一章节内容，每章字数大于 200 字。 5. 完成初稿后，根据需求让 AI 完善章节内容，结合自身经验和知识润色调整。 需要注意的是，AI 工具可作为辅助，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 写作时，应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。“有深度”可通过自身对行业的了解整理深度洞察和见解，或深度咨询 AI 并借助其知识，边学习、研究、总结。获取操作示例可点击链接： 欢迎交流，共同进步！
2025-01-10
我作为一名OA软件的行业的售前，我的工作中会涉及到AI与OA结合落地的智能化场景，所以我对AI知识有简单的了解，我现在想转型AI行业的售前，我该如何系统的学习AI的相关知识，请帮我制定一个计划
以下是为您制定的从 OA 软件售前转型到 AI 行业售前的系统学习计划： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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。 三、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。您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、掌握相关技能和知识 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。 总之，作为转型者，您可以从以上多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来在 AI 行业的售前工作做好准备。
2025-01-07