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能帮生成一个人工智能行业分析的PPT

Answer

以下是为您生成的人工智能行业分析的 PPT 相关内容：

一、AI 辅助的 PPT 工具

  1. Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，网址：https://gamma.app/
  2. 美图 AI PPT：由美图秀秀团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素，适用于多种场合，网址：https://www.x-design.com/ppt/
  3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，还可能包含互动元素和动画效果，网址：https://www.mindshow.fun/
  4. 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，网址：https://zhiwen.xfyun.cn/

二、Gamma 的用法 将 Claude 的答案放到 Google Docs 中并导入 Gamma app 可自动转成初始版只有文字没有图片的 PPT，可给 Gamma app 发送指令进行美化。

三、Claude 和 Gamma 的组合使用

  1. 用 Claude 解决不会使用学术网站条件搜索的问题。
    • 如让其搜索营销领域权威期刊、特定期刊中关于 ChatGPT 的最新论文并筛选等。
  2. 用 Claude 和 Gamma 达到以下目的：
    • 快速寻找符合条件的论文。
    • 提取精炼论文中某部分信息。
    • 找到适合的 PPT 制作工具并学会使用。

希望以上内容对您制作人工智能行业分析的 PPT 有所帮助。

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

References

问：有哪些做 PPT 的AI产品？

在当前的办公环境中，AI辅助的PPT工具正变得越来越流行，它们通过集成先进的人工智能技术，极大地提升了制作演示文稿的效率和质量。以下是一些市场上好用的AI PPT工具：Gamma：这是一个在线PPT制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如GIF和视频，以增强演示文稿的吸引力。https://gamma.app/美图AI PPT：美图AI PPT是由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出的AI PPT工具。它允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的PPT设计。美图AI PPT可能包含了丰富的模板库和设计元素，用户可以根据自己的需求选择不同风格和主题的模板，快速打造出适合行业分析、工作汇报、创意设计方案等多种场合的PPT。https://www.x-design.com/ppt/Mindshow：Mindshow是一款AI驱动的PPT辅助工具，它可能提供了一系列的智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，以帮助用户更高效地创建演示文稿。Mindshow的目标是通过简化设计流程，让用户能够专注于内容的表达和创意的发挥，而不是繁琐的设计工作。它可能还包括了一些互动元素和动画效果，以增强演示文稿的吸引力。https://www.mindshow.fun/讯飞智文：讯飞智文是由科大讯飞推出的AI辅助文档编辑工具。它利用了科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，可能提供了智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。讯飞智文旨在提高文档编辑的效率，特别是在需要处理大量文本内容时，它能够帮助用户快速整理思路、优化文案，并生成结构化的文档。https://zhiwen.xfyun.cn/

教学：帮助学生做好组会准备

然后我把Claude的答案放到了Google Docs中，并导入Gamma app，最终自动帮我转成了一份PPT，初始版只有文字没有图片。但是可以给Gamma app发送指令，进行美化，如下图所示。此时我觉得PPT需要几张关键的图表，所以我又咨询了Claude，但是它的答案符合预期。Q：The Road to Conversational Artificial Intelligence:Understanding Consumer Perceptions of and Responses to Chatbot-Based Service Encounters里面的关键图表可以帮我提取出来吗A：吧啦吧啦一堆总结Q：请问你可以把图表发给我看看吗A：很抱歉,我并没有这篇论文的原文和具体图表资料。我之前提供的图表内容总结和描述是根据论文摘要和结果推断得出的。作为一名AI助手,我没有办法直接获取和分享研究文章的原始资料。如果你需要查阅论文的原文和具体图表,我有以下建议:1.检查论文在线版本。有些期刊会发布论文的数字版本,包含原文、数据、图表和附录等内容。你可以在论文首页或期刊网站上检查相关链接,下载论文的在线全文PDF并查找所需要的图表资料。2.联系论文作者。如果论文的在线全文资料不可获得,你可以通过网络查找论文作者的联系方式,说明你对论文高度兴趣,希望能获取论文原文以查阅相关图表和数据信息。作者获取同意后有可能会向你发送电子版论文全文。3.咨询研究数据库。大学和公共图书馆通常订阅包括各类期刊在内的研究文献数据库。你可以联系相关馆员,说明论文题目和作者,请求他们帮你在数据库中查阅和获取该研究文章。这可能需要你前往图书馆亲自查阅,或支付少许费用获取电子资料。我理解你的需要,但作为AI系统我并不能直接提供研究原文和数据。我希望以上几点建议能对你有所帮助,取得论文原文和图表信息。如果在寻找资料的过程中需要任何进一步的建议或指导,请告诉我,我很乐意提供持续的支持和协助。祝研究顺利!期待能与你继续就这篇论文或相关话题进行深入讨论。

教学：帮助学生做好组会准备

上午做了个尝试，感觉AI近期就能帮大多数学生从繁琐细碎的组会准备工作中解放出来。我只使用了Claude+Gamma.app。其中Claude已经足够好用，帮我节省绝大部分时间。用这两个工具达到了以下目的：1.快速寻找符合条件的论文；2.提取精炼论文中某部分信息；3.帮我找到适合自己的PPT制作工具，并教会我使用。[heading2]二、Claude的用法[content]我一直以来不会使用各类学术网站的条件搜索，但是跟Claude对话解决了我的问题。为了节省篇幅，我只把我的问题罗列出来，并呈现一下最终的效果。Q1：帮我搜索一下营销领域最权威的期刊是哪几本Q2：好的谢谢，帮我搜索一下这几本期刊中关于chatgpt的最新论文，并帮我筛选出3篇被引用次数最多的论文Q3：请帮我分别把这三篇论文的主要内容做一个摘要，摘要应该包括以下内容：摘要描述、研究问题、基本假设、实验方法、实验结论、文章主要结论、研究展望，帮我用英文给出回复Q4：“The Road to Conversational Artificial Intelligence:Understanding Consumer Perceptions of and Responses to Chatbot-Based Service Encounters”帮我用英文介绍这篇文章的摘要、研究问题、详细假设、详细的实验方法和主要结论，我需要用这些内容制作一份介绍这篇研究的30页PPTQ5：请问能用英文回答我吗（这是因为上个问题的回答不是英文）Q6：这篇文章中还提到了哪些理论，能给我做个简单介绍吗，请使用英文Q7：哪些ai工具能帮我快速制作pptQ8：请问怎么使用gamma app把这些内容制作成一份ppt（gamma app不是Claude告诉我的，是我事先了解到的）

Others are asking
AIppt
以下是一些与 AI 相关的 PPT 产品： 1. AiPPT：爱设计推出的产品，是 AI 大模型与 PPT 场景深度结合，能够一键生成专业 PPT，提供丰富模板和低创作门槛。 2. Gamma：在线 PPT 制作网站，用户通过输入文本和想法提示可快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。网址：https://gamma.app/ 3. 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，用户输入简单文本描述可生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 4. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，可能包含互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 5. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/
2025-03-11
能帮我做一个介绍生成式AI的ppt吗？5页左右即可，介绍一些通用的，用户规模较大的即可，不超过5种。
以下是为您生成的关于生成式 AI 的 5 页 PPT 内容： 幻灯片 1：封面 标题：生成式 AI 简介 幻灯片 2：生成式 AI 的基础模型 大型预训练模型可适应或微调用于多种下游任务，如情感分析、图像字幕和对象识别。 有可能革新医疗、金融和客户服务等行业，检测欺诈并提供个性化支持。 幻灯片 3：在软件开发中的应用 提及 Bard 和生成式人工智能工作室等工具，可用于调试、代码转换和应用构建。 幻灯片 4：PALM API 的会话式人工智能引擎 用户可用自然语言交互。 可创建数字助手、自定义搜索引擎、知识库和培训应用。 能与 Maker Suite 集成，通过图形用户界面访问 API，套件包含模型训练、部署和监控工具。 幻灯片 5：参考资料 All Readings:Introduction to Generative AI Here are the assembled readings on generative AI: 此外，以下是一些常用的 PPT 生成工具（网站）： https://zhiwen.xfyun.cn/ 讯飞智文 http://Mindshow.fun Markdown 导入 http://kimi.ai 选 PPT 助手暂时免费效果好 http://Tome.app AI 配图效果好 http://Chatppt.com 自动化程度高 https://wenku.baidu.com 付费效果好 希望以上内容对您有所帮助！
2025-03-11
推荐一个做ppt的AI
以下是为您推荐的做 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供一系列智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 PPT：在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中表现出色，背后有强大的团队，能敏锐把握市场机遇，已确立市场领先地位。 这些工具通过自动化和智能化的设计流程，极大地简化了 PPT 的制作工作，您可以根据自己的需求和喜好选择合适的工具，以提高工作效率和演示效果。
2025-03-10
什么ai可以实现免费的ppt文档制作
以下是一些可以实现免费 PPT 文档制作的 AI 工具： 1. 歌者 PPT（gezhe.com）：这是一款永久免费的智能 PPT 生成工具。具有一键生成 PPT 内容、支持多种文件格式转 PPT、多语言支持、海量模板和案例库、在线编辑和分享以及增值服务等功能。其产品优势包括免费使用、智能易用、海量案例、资料转 PPT 专业、AI 翻译等。推荐理由为完全免费、智能化程度高、模板和案例丰富、支持多语言以及几乎无需学习成本就能上手使用。 2. Gamma：在免费版本中也能生成质量较高的 PPT，随着不断优化和改进，能满足大多数用户需求。个人使用体验良好，在内容组织、设计美观度和整体专业感方面表现出色。 3. WPS AI：可以对 PPT 大纲进行优化，大纲还可以二次修改。但可能存在未来收费的情况。
2025-03-10
文字生成PPT
以下是关于文字生成 PPT 的相关内容： 使用闪击生成 PPT 的步骤： 1. 访问国内网站：https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite ，无需魔法。 2. 选择模板。 3. 输入大纲和要点，若语法有偏差，可参考官方使用指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 ，将准备的大纲转换成适配闪击的语法。 4. 点击文本转 PPT，并在提示框中选择确定，得到转换后的 PPT。 5. 可进行在线编辑，但导出有一些限制，PPT 需要会员才能导出。 市面上 AI 生成 PPT 的一般思路： 1. AI 生成 PPT 大纲。 2. 手动优化大纲。 3. 导入工具生成 PPT。 4. 优化整体结构。 扩展阅读： 1. 《》 2. 《》 关于 MJ 生成 PPT 效果测试： 进行了一张拥有正副标题的 PPT 封面制作实验，拟需求一张用于商业宣传的路演 PPT 封面，文本内容是“AICanrovider of a onestop AIGC learning and communication community platform”，画面内容不限，但体现出科技感和青春感。测试中主要希望 MJ 能够输出有设计感的文本字体，主标题部分可以利用 MJ 绘制和设计，但副标题部分其实并不一定需要 AI 生成。因此或考虑不要求 MJ 生成副标题文本，只生成有设计感的主标题文本部分。相关描述如：“Cover design,graphic design,simple style,formal font design,bold text\"AICan\"in the center of the screen,and a line of text\"rovider of a onestop AIGC learning and communication community platform\"at the bottom of the screen.simple backgroundar 16:9v 6.0”等。
2025-03-09
哪些AI工具可以生产PPT
以下是一些可以生成 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由美图秀秀团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素，网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，提供智能文本生成等功能，网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 6. 闪击 7. Process ON 8. WPS AI 希望这些工具能够满足您的需求。
2025-03-07
人工智能发展历史
人工智能的发展历史如下： 起源于二十世纪中叶，最初符号推理流行，带来了专家系统等重要进展，但因方法局限性和成本问题，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着计算资源变便宜和数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型，为神经网络奠定基础。 1950 年，图灵最早提出图灵测试作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年，在美国达特茅斯学院召开的会议上，“人工智能”一词被正式提出并确立为一门学科。此后近 70 年，AI 的发展起起落落。 AI 技术发展历程包括早期阶段（1950s 1960s）的专家系统、博弈论、机器学习初步理论；知识驱动时期（1970s 1980s）的专家系统、知识表示、自动推理；统计学习时期（1990s 2000s）的机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）；深度学习时期（2010s 至今）的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点包括大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI（视觉 语言模型、多模态融合）、自监督学习（自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等）、小样本学习（元学习、一次学习、提示学习等）、可解释 AI（模型可解释性、因果推理、符号推理等）、机器人学（强化学习、运动规划、人机交互等）、量子 AI（量子机器学习、量子神经网络等）、AI 芯片和硬件加速。
2025-03-10
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的复杂性和高成本，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源更便宜，数据更多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面，早期以搜索为基础，发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法，后来采用基于案例的推理，而现代能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面，早期如 Eliza 基于简单语法规则，现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统，未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话，如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络已取得巨大成功。 最初查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算，现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程，这正是人工智能感兴趣的。 译者：Miranda，原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md 。
2025-03-10
可以帮我输出一张图，解释人工智能的工作原理？
以下是关于人工智能工作原理的解释： 在音频生成方面，以谷歌的 V2A 系统为例： 首先，将视频输入编码为压缩表示。 然后，基于扩散模型从随机噪声中迭代改进音频，这一过程由视觉输入和自然语言提示引导，以生成与提示紧密配合的同步逼真音频。 最后，对音频输出进行解码，转化为音频波形，并与视频数据相结合。 在生成式人工智能的整体领域中： 监督学习用于标记事物，一直占据较大比例。 生成式 AI 由监督学习技术搭建，2010 2020 年是大规模监督学习的十年，为现代人工智能奠定了基础。 以生成文本为例，大语言模型通过使用监督学习不断预测下一个词语来生成新的文本内容，这需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 此外，大语言模型在写作、修改文本、翻译等方面有应用，但也存在编造故事产生错误信息的问题，需要鉴别信息准确性。人工智能作为一种通用技术，有大量的运用空间，如基于网络界面应用和基于软件程序应用等。
2025-03-10
人工智能是什么？
人工智能是一门令人兴奋的科学，旨在使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。 最初，查尔斯·巴贝奇发明了计算机，用于按照明确的程序进行数字运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循相同的受控计算理念。然而，对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务，我们无法明确其具体步骤，所以难以编写程序让计算机完成，这类任务正是人工智能感兴趣的。 简单来说，对于三年级的孩子，可以理解为人工智能是让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。 从法律法规的角度看，为有效监管人工智能并支持所提出框架的清晰性，需要对“人工智能”有共同的理解。目前没有被广泛认可的通用定义，人工智能的“适应性”使其系统结果的意图或逻辑难以解释，其系统是经过训练的，能推断出人类不易察觉的数据模式和联系，还能发展出人类程序员未直接设想的新推理能力；“自主性”使其结果的责任难以分配，有些系统能在没有人类明确意图或持续控制的情况下做出决策。
2025-03-10
学习人工智能，小白应该从哪学起？
对于小白学习人工智能，建议从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基本概念：首先，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。同时，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，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。 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，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，建议掌握提示词的技巧，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。 5. 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。 另外，您可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其中提到适合纯 AI 小白的学习模式是输入→模仿→自发创造。同时要记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2025-03-08
人工智能赋能玩具行业
以下是关于人工智能赋能玩具行业的相关内容： 2025 年 1 月 2 日，“威震天”变形金刚凭借先进的自动变形技术和高达 1700 美元的售价迅速售罄，反映出玩具行业通过 AI 和机器人技术实现创新，推动市场向情感消费转型。预计到 2025 年，AI 驱动的玩具将占全球市场 15%以上，智能玩具的拟人化特征将提升互动体验，吸引更多成年消费者。 有创业公司聚焦于陪伴 3 6 岁孩子成长的 AI Friends 场景，推出 AI 毛绒玩具。这类玩具能与孩子多轮对话、用 IP 角色的音色交流，非常自然。孩子们会把玩具当作有生命、会说话的，且对其不感到惊讶。目前大模型能力尚不足以成为成年人日常的 AI 助手，儿童陪伴场景用户容忍度更高，且 AI 毛绒玩具定价几百元，客单价低于家庭机器人，几乎没有市场教育成本。近年来，毛绒玩具市场快速增长，中国玩具品牌分散，全球销量前十的毛绒玩具里没有中国品牌。 在独立游戏《玩具帝国》开发中，人机 AI 采用 Unity 的 ml agent，通过强化学习训练能够进行长周期复杂决策。由于游戏是离线模式且对决策实时性和本地 AI 运行性能有要求，未选用调用 ChatGPT 之类的线上接口。通过“即时奖励”和“预测奖励”进行长周期决策 AI 的训练，数学模型可调，AI 可控。为让输入向量等长，对场上道路进行分块统计数值。先训练掌握基本规则的底模，再做分支训练得到适用于不同文明策略的模型。为避免过拟合，对初始条件和每次决策时的可选项进行随机处理。
2025-03-07
哪些AI应用可以直接生成思维导图
以下是一些可以直接生成思维导图的 AI 应用： 1. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，如提问、回答、自动生成等。 2. ProcessOn：国内思维导图与 AIGC 结合的工具，可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线 AI 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。 总的来说，这些工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。 此外，ChatMind 也是一款利用 AI 自动生成思维导图的在线工具，输入问题、文章、数据即可，还能对问题获取答案，可导出图片与 Markdown 文档两种格式。
2025-03-11
推荐一下可以直接生成思维导图的AI
以下是一些可以直接生成思维导图的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，如提问、回答、自动生成等。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 的工具，可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线 AI 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。 总的来说，这些工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。 此外，在一些工作和生活场景中，如读书会活动，也可以通过特定的方法利用 AI 生成思维导图。例如，使用 kimichat 让 AI 拆解书籍内容并按照 markdown 产出，然后复制到在线思维导图 Markmap 中生成并微调。在 Coze 中，也有一键生成思维导图的插件和相关功能。
2025-03-11
用户画像分析与销售话术生成器
以下是关于用户画像分析与销售话术生成器的相关内容： 销售话术总结优缺点方面： 关键词库包括产品特点、服务优势、目标客户需求和痛点等 13 个方面。 提问模板有两种情况，一是学习从其他地方收集到的销售话术文档或 PDF 等，并让 ChatGPT 分析优缺点和迭代新话术；二是先收集已有的销售话术，通过 ChatGPT 学习理解后分析优缺点，再迭代新话术。 可借鉴的落地场景方面： AI 营销赛道中，AI 可辅助“市场营销”和“新媒体运营”，如汽车+热点营销、用户画像预测等；提升“销售体验”，如智能“试驾”、“金牌销售”智能导购等；提升“销售能力”，如基于汽车销售场景自动出题等。 开发方向智能体大赛方面： 激活老用户的工具包括竞争分析系统、用户画像生成器、社交媒体监测和分析等。 还有互动式客户反馈平台、忠诚度计划管理生成器、市场细分分析工具等。 以及销售预测模型、情感分析工具、客户细分工具等。 包括市场预测模型、忠诚度计划定制器、交叉销售和向上销售建议器、客户流失预测、语音反馈分析工具等。
2025-03-11
总结文章内容，生成内容总结，最后输出图片、海报类的内容总结，用什么工具如何实现？
以下是对上述文章内容的总结： 文章主要介绍了三种与总结文章内容、生成相关图片和推送相关内容有关的工作流： 1. Yeadon 的 coze 扣子闪光卡片制作工作流：包括输入原文链接、提取链接内容、生成原文二维码、图片搜索、利用代码节点改变 HTML 展示信息变量、HTML 代码转图片内容、抠图提取卡片主体等步骤。具有页面自动对齐、修改方便、模板复用等优势，有待提升的方面包括自由选择显示内容和添加更多动画效果等。 2. 【拔刀刘】的自动总结公众号内容并定时推送到微信的工作流：包括使用大模型节点批量总结文章内容，选择模型和配置参数，使用代码节点汇总格式化最终输出内容，通过自建插件将格式化好的内容推送到用户微信。 3. 【买买买！💥产品买点提炼神器强化版🚀】的一站式营销内容解决方案工作流：包括卖点提炼模块，通过提问引导用户发掘卖点，或由大模型帮助生成；卖点修改模块，对大模型总结的卖点进行精细化调整；内容展示模块，将生成的内容制作成可保存的图片并输出图片链接。 关于生成图片、海报类内容总结的工具和实现方式，在 Yeadon 的工作流中，通过代码节点将 HTML 代码转成图片内容，在【买买买！💥产品买点提炼神器强化版🚀】的工作流中，利用图像流制作美观的图片模板，并传入相关信息展示在图片中。
2025-03-11
阿里巴巴详情页生成
使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化，可以参考以下步骤： 1. 市场分析：借助 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为及竞争对手情况，快速获取产品受欢迎程度、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化：利用 AI 分析并推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提升搜索排名与可见度。 3. 产品页面设计：通过 AI 设计工具，依照市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：运用 AI 文案工具创作有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：依靠 AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片，更好地吸引顾客并展示产品特点。 6. 价格策略：让 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：借助 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：利用 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：依靠 AI 分析不同营销活动效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：使用 AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：利用 AI 帮助卖家在社交媒体上找到目标客户群体，进行精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：借助 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。
2025-03-11
角色：你是一名软件开发公司的运营经理 背景：现在要准备入局AI导航网站市场，通过AI导航网站实现布局产品流量入口，来获取AI风口的流量。 任务：请你完成AI导航网站的国内外市场调研 要求：调研内容包括AI网站导航的市场、竞品、用户分析以及产品规划、团队人员需求及资源需求、有哪些风险点
以下是对您需求的调研分析： 一、市场分析 目前，AI 领域发展迅速，AI 导航网站作为获取相关信息和资源的入口，具有较大的市场潜力。随着人们对 AI 技术的关注度不断提高，对于便捷、高效的 AI 资源导航需求也在增加。 二、竞品分析 暂未获取到直接关于 AI 导航网站的竞品详细信息。 三、用户分析 用户可能包括对 AI 技术感兴趣的个人、开发者、研究人员、企业等。他们希望通过导航网站快速找到所需的 AI 工具、资源、案例等。 四、产品规划 1. 提供全面、准确的 AI 网站分类和链接，涵盖工具、研究成果、应用案例等。 2. 设立用户评价和推荐系统，帮助用户筛选优质资源。 3. 提供个性化推荐功能，根据用户的浏览历史和偏好推送相关内容。 五、团队人员需求 1. 技术人员：负责网站的开发和维护，如前端开发、后端开发等。 2. 内容编辑：收集、整理和更新 AI 网站信息。 3. 运营人员：负责推广、用户互动和数据分析。 六、资源需求 1. 服务器和带宽资源，以保证网站的稳定运行和快速响应。 2. 数据采集和更新的工具和技术。 七、风险点 1. 市场竞争激烈，可能面临已有成熟竞品的压力。 2. AI 技术发展迅速，需要及时更新网站内容，以保持竞争力。 3. 可能存在版权和法律合规方面的风险。 4. 用户获取和留存的挑战，需要提供优质的服务和用户体验。
2025-03-11
数据分析师常用的prompt
以下是数据分析师常用的 prompt 相关内容： 1. ChatGPT 助力数据分析： 第一个 user prompt：限定 SELECT SQL，不要用 SELECT查询全部列，仅回复一条 SELECT SQL 语句，至少查询两列（数据项、数据值），不能直接查询长类型字段（如 mediumtext/longtext），可用 count/substring 等函数查询。 system prompt 是表结构信息，如有难以理解的字段可告知 GPT 字段意义，多个表可分开描述。 需校验 GPT 生成的 SQL，不通过直接返回提示“抱歉，不支持此类请求”，通过再执行 SQL 查询数据。 数据分析的 user prompt：提示数据分析，限定返回的 JSON 格式（conclusion、keyMap、title），keyMap 用于数据 key 的映射，获取结果数据对应的维度、数据项、数据值的 key 值，用于映射数据渲染图表，根据结果数据 tableData 的维度选择对应的 prompt 传递给 GPT。 结果数据 tableData 跟随接口返回到前端，已通过 SQL 查询的数据，不能让 GPT 再次生成，否则耗时。 2. 数据：数据分析 prompt：https://notion.castordoc.com/gptprompts，castordoc 整理的适合数据团队日常使用的 prompt 案例。 3. 潘帅：手把手分享法律人如何用好 AI—Prompt 篇： 律师常用 Prompt 场景： 案例检索：最好使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 存在问题。 Prompt 指令词示例： 请搜索近五年内关于商标侵权案件中“混淆可能性”标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。 检索近三年内所有涉及软件算法专利侵权的案例，分析法院判决中关于技术特征对比和侵权判定的标准，为即将面临的专利侵权案件提供参考。 比对不同地区法院在处理劳动争议案件时对加班费计算标准的差异判决，总结对雇主有利的判决趋势，为客户提供合规操作指导。 研究环境法相关案例，特别是涉及工业废弃物处理的法律责任，为客户提供合规处理建议，以降低潜在的法律风险。 Promopt 结构提示：【案例领域或类型+明确需要查找的重点内容+查找案例的目的+其他希望 AI 做的事情】 类案检索：最好使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 存在问题。
2025-03-11
根据论文题目："基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析"，列出详细框架列出框架，每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求
以下是为您提供的关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”的论文框架： 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述机器学习在金融领域的应用现状 强调股市波动率预测的重要性 说明中、美股市对比的价值 2. 研究目的和问题 明确预测股市波动率的具体目标 提出中、美股市对比的关键问题 3. 研究方法和数据来源 介绍所采用的机器学习算法 说明中国股市和美股市场的数据获取途径 二、相关理论与文献综述 1. 机器学习在股市预测中的应用 列举常见的机器学习模型及其在股市预测中的效果 分析其优缺点 2. 股市波动率的理论和测量方法 解释波动率的概念和计算方法 介绍常用的波动率模型 3. 中、美股市的特点和差异 对比两国股市的交易制度、投资者结构等方面 总结已有研究中关于中、美股市波动率的差异 三、数据预处理与特征工程 1. 数据收集与清洗 详细描述中国股市和美股市场的数据收集范围和时间跨度 处理缺失值、异常值等数据问题 2. 特征选择与构建 确定影响股市波动率的关键特征 构建新的特征变量 3. 数据标准化与归一化 说明对数据进行标准化和归一化的方法和目的 四、模型构建与训练 1. 选择合适的机器学习模型 比较不同模型（如随机森林、支持向量机、神经网络等）的适用性 确定最终选用的模型 2. 模型训练与优化 描述训练过程中的参数调整和优化方法 展示模型的性能评估指标 3. 模型验证与比较 使用交叉验证等方法验证模型的准确性 对比不同模型的预测效果 五、中国股市波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现中国股市波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析预测结果的准确性和可靠性 探讨影响预测效果的因素 3. 敏感性分析 研究模型参数和输入特征对预测结果的敏感性 六、美股市场波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现美股市场波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析美股市场预测结果的特点和差异 对比中、美股市预测结果的异同 3. 影响因素分析 探讨美股市场特有的影响波动率的因素 七、中、美股市波动率对比分析 1. 波动率特征对比 比较中、美股市波动率的均值、方差、峰度等统计特征 分析波动率的周期性和趋势性 2. 影响因素对比 对比两国股市中影响波动率的宏观经济因素、政策因素等 讨论投资者行为对波动率的影响差异 3. 风险评估与管理对比 评估中、美股市的风险水平 对比风险管理制度和策略 八、结论与展望 1. 研究结论总结 概括中、美股市波动率预测的主要成果 总结对比分析的关键发现 2. 研究的局限性 指出研究过程中存在的不足之处 3. 未来研究方向 提出进一步改进模型和拓展研究的方向 对中、美股市波动率研究的展望 数据图表要求： 1. 中、美股市历史波动率的折线图 2. 不同机器学习模型预测效果的对比柱状图 3. 中、美股市波动率特征的统计表格 4. 影响中、美股市波动率的因素的相关性矩阵图 5. 中、美股市风险评估的雷达图
2025-03-11
在本地环境下要搭建一个医疗数据分析的BI智能体，应该怎么做
抱歉，您提供的内容中没有关于在本地环境下搭建医疗数据分析的 BI 智能体的相关有效信息。一般来说，要在本地环境搭建这样的智能体，您可以考虑以下步骤： 1. 明确需求和目标：确定您希望通过智能体实现的具体医疗数据分析功能和目标。 2. 选择合适的技术和工具：例如，选择适合数据分析的编程语言（如 Python）、数据库管理系统（如 MySQL、SQL Server 等）、数据分析库（如 Pandas、NumPy 等）。 3. 数据收集和预处理：获取相关的医疗数据，并进行数据清洗、转换和归一化等预处理操作，以确保数据的质量和可用性。 4. 模型选择和训练：根据需求选择合适的机器学习或深度学习模型，如分类模型、回归模型等，并使用预处理后的数据进行训练。 5. 智能体的开发和集成：使用所选的技术和工具，开发智能体的逻辑和功能，并将其与数据处理和模型预测部分进行集成。 6. 测试和优化：对搭建好的智能体进行测试，根据测试结果对其进行优化和改进。 7. 部署和维护：将智能体部署到本地环境中，并定期进行维护和更新，以适应新的数据和需求变化。
2025-03-11
1.根据论文题目："基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析"，列出详细框架列出框架，每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求。
很抱歉，暂时没有关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”这一论文题目的详细框架相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考： 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述中国股市和美股市场的重要性 说明波动率预测的价值 2. 研究目的和问题 明确对比分析的主要目标 提出具体的研究问题 二、文献综述 1. 机器学习在股市波动率预测中的应用 总结相关方法和模型 分析其优缺点 2. 中国股市和美股市场波动率的特征 回顾已有研究成果 指出研究空白 三、理论基础与方法 1. 机器学习算法介绍 如随机森林、支持向量机等 解释其原理和适用场景 2. 数据来源和预处理 说明中国股市和美股市场的数据来源 描述数据清洗和预处理的步骤 3. 波动率计算方法 介绍常用的波动率计算指标 四、实证分析 1. 模型构建与训练 运用所选机器学习算法构建预测模型 展示训练过程和参数调整 2. 结果评估与比较 评估中国股市和美股市场预测结果的准确性 进行对比分析 数据图表要求：绘制预测结果与实际波动率的对比图 3. 影响因素分析 探讨可能影响波动率预测的因素 数据图表要求：绘制影响因素与波动率的关系图 五、结论与展望 1. 研究结论总结 概括中国股市和美股市场波动率预测的成果 对比分析的主要发现 2. 研究的局限性 指出研究中存在的不足 3. 未来研究方向 提出进一步研究的建议和方向 以上框架仅供参考，您可以根据实际研究需求进行调整和完善。
2025-03-10