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AI相关的书籍推荐

Answer

以下是为您推荐的与 AI 相关的书籍:

  • 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,涵盖认知神经科学的多个方面。
    • 《神经科学原理》(作者:Eric R. Kandel;James H. Schwartz):系统介绍神经元的细胞和分子生物学等内容。
    • 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G. Nicholls 等著):涵盖神经科学的方方面面。
  • Python 和 AI 相关:
    • Python 方面:
      • 《Python 学习手册》:名声在外。
      • 《Python 编程》:对新手友好。
    • AI 方面:
      • 《人类简史》:“认知革命”相关章节有价值。
      • 《深度学习实战》:梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。
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References

书籍推荐:三本神经科学书籍

可能你需要的3本基础学科书籍📖AI是多学科交叉的产物,在学习和运用具体的能力时,比如学习他人的prompt模板或设计prompt,与AI协作(对话沟通)等等,有一些基础学科作为基底,或许能打开AI的新天地:1.《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,认知神经科学之父经典力作,系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。CyberDaily:想象AI像人一样思考与决策,而不是让AI像计算机输入输出。2.《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel;James H.Schwartz)这本书,让你系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。CyberDaily:得益于神经网络的联结主义,知识并非存在于某个文档或者知识库或者在记忆区里,而是存在于知识与知识之间,这是一场流动的盛宴,而非躲藏在某个区域的金库。3.《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G.Nicholls等著)神经生物学领域内的一本世界级名著,涵盖了神经科学的方方面面,系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。CyberDaily:将以上两本一起食用,效果更佳,造物主设计的人脑值得细细研究和理解。

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

[heading3]书籍推荐-作为新手入门1.作为新手入门,在Python方面,我会推荐这些:《Python学习手册》:动物园家的书,名声在外《Python编程》:新手友好1.在AI方面,我会推荐这些:《人类简史》:「认知革命」的相关章节令我获益匪浅《深度学习实战》:按脉络,梳理了ChatGPT爆发前的AI信息与实践[heading3]课程&资源&信息推荐[content]对于Python,以及各种AI工具的使用,我会最优先的推荐B站up主「PAPAYA电脑教室」的Python入门课(他的很多课都很棒,而且完全免费):https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019对于现在的大模型,我相信很少有人比Andrej Karpathy讲得更好,毕竟他也是OpenAI创始团队的成员油管地址:https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_gB站地址:https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob对于资料库,我非常推荐AJ和众多小伙伴们共创的资料库(一个飞书文档):🌈通往AGI之路(一个飞书文档)这应该是当下最全的中文AI资料库,免费、开源、共创。包含了几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯,并永远是第一时间更新https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e[heading1]最后愿大家[heading1]Good Good Study[heading1]Day Day Up!!!

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

作为新手入门,在Python方面,我会推荐这些:《Python学习手册》:动物园家的书,名声在外《Python编程》:新手友好在AI方面,我会推荐这些:《人类简史》:「认知革命」的相关章节令我获益匪浅《深度学习实战》:按脉络,梳理了ChatGPT爆发前的AI信息与实践[heading3]课程&资源&信息推荐[content]对于Python,以及各种AI工具的使用,我会最优先的推荐B站up主「PAPAYA电脑教室」的Python入门课(他的很多课都很棒,而且完全免费):对于现在的大模型,我相信很少有人比Andrej Karpathy讲得更好,毕竟他也是OpenAI创始团队的成员油管地址:https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_gB站地址:对于资料库,我非常推荐AJ和众多小伙伴们共创的资料库(一个飞书文档):🌈通往AGI之路(一个飞书文档)这应该是当下最全的中文AI资料库,免费、开源、共创。包含了几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯,并永远是第一时间更新https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e

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我该如何使用AI提示词
以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍: 1. 什么是提示词: 提示词用于描绘您想要的画面。 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(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),且支持中英文输入。 启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词: 预设词组:小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图,提示词内容应准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能:可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先,也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能:包括翻译功能(一键将提示词翻译成英文)、删除所有提示词(清空提示词框)、会员加速(加速图像生图速度,提升效率)。 3. 编写提示词的建议: 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 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。 使用清晰语言:尽量简单、清晰,避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求:明确格式或风格要求。 使用示例:如有特定期望结果,提供示例。 保持简洁:简洁明了,避免过多信息。 使用关键词和标签:帮助 AI 理解任务主题和类型。 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整。 4. 对 AI 的认识: 基于 AI“似人”的一面,要接受其存在的“不稳定性”,可能会学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行,需要教育、监督、鞭策。 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案,给到 AI 的提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”,真正的成果需要在对话中产生,并在对话中限缩自己思维中的模糊地带。
2025-01-22
分析英文期刊论文的ai有哪些?哪个好用?
以下是一些可用于分析英文期刊论文的 AI 工具: 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,可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,有助于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。 此外,以下是一些常见的文章润色 AI 工具: 1. 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。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 3. 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。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化文章语言表达。 6. 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。 在 AI 文章排版工具方面: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex:广泛用于学术论文排版的软件,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. 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。 5. Wordtune:重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. 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您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 通常是受欢迎的选择;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-22
你这里有AI报告的合集吗
以下是为您提供的部分 AI 报告合集: 2024 年 5 月 9 日: 《》 《》 《》 《》 《》 2023 年 11 月 15 日: 《》 《》 《》 2024 年 12 月 23 日: 《 Fastdata 极数:《》 《》 清华大学五道口金融学院:《》 国盛证券:《》 托尼·布莱尔全球变化研究所:《》 腾讯云:《》 您可以在以下链接查看更多详细内容:
2025-01-22
有什么ai 可以用来核实信息
以下是一些可以用来核实信息的 AI 相关内容: 马斯克认为真正的 AI 应能理解物理世界,比如能帮助人们在世界各地找到不同的事物。如果 AI 做不到像在机场找到咖啡这样的简单任务,那就不是一个好的 AI。 Twitter 上的很多数据可用于构建验证器。 存在能联网检索的 AI,例如 ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网,Perplexity 结合了问答和搜索引擎功能,Bing Copilot 可简化在线查询和浏览,还有 You.com 和 Neeva AI 等提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据私密性的搜索引擎。 但使用 AI 时需注意,它可能会“产生幻觉”生成错误内容,需要检查所有结果。AI 不会真正解释自己,给出的解释可能是编造的,且可能被不道德地用于操纵或作弊,用户要对其输出负责。
2025-01-22
输出一个“BIM工程师如何用AI辅助工作”的PPT
很抱歉,目前没有关于“BIM 工程师如何用 AI 辅助工作”的 PPT 相关内容。但 BIM 工程师可以考虑以下几个方面利用 AI 辅助工作: 1. 利用 AI 进行建筑信息模型的自动生成和优化,提高建模效率和准确性。 2. 借助 AI 对建筑性能进行模拟和预测,例如能耗分析、结构稳定性评估等。 3. 通过 AI 实现施工进度的智能规划和监控,及时发现潜在的延误风险。 4. 运用 AI 辅助进行建筑材料和设备的选型,以达到成本控制和质量提升的目的。 您可以根据以上思路来制作 PPT。
2025-01-22
如何系统地学习AI
以下是系统学习 AI 的方法: 1. 编程语言基础:从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用工具和平台: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、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 阅读入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 4. 参与实践项目: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。 6. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。 7. 开始学习之旅: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。 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。 8. 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。在知识库分享实践后的成果。 9. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 实际应用的第一手体验。 10. 加入学习社区:如,按照新手指引入门,避免走弯路。
2025-01-22
神经网络相关书籍推荐
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 SelfOrganizing Neural Network.Computer 21,3,7788. H.Bourlard and Y.Kamp.1988.Autoassociation by multilayer perceptrons and singular value decomposition.Biol.Cybern.59,45,291294. P.Baldi and K.Hornik.1989.Neural networks and principal component analysis:learning from examples without local minima.Neural Netw.2,1,5358. Hinton,G.E.&Zemel,R.S.,Autoencoders,Minimum Description Length and Helmholtz Free Energy.,in Jack D.Cowan;Gerald Tesauro&Joshua Alspector,ed.,‘NIPS’,Morgan Kaufmann,,pp.310. Ackley,D.H.,Hinton,G.E.,&Sejnowski,T.J.,147169. LeCun,Y.,Chopra,S.,Hadsell,R.,Ranzato,M.,&Huang,F..A tutorial on energybased learning.Predicting structured data,1,0. Neal,R.M.,71113. Hinton,G.E.,Dayan,P.,Frey,B.J.,&Neal,R.M.,11581161. 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:
2025-01-14
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
推荐3个ai 提示词工具
以下为您推荐 3 个 AI 提示词工具: 1. OpenPromptStudio:这是一款帮助撰写 MJ 和 SD 提示词的工具,支持将大段的 Prompt 提示词翻译成单词块、可拖拽单词块调整顺序、点击隐藏单词块使其在大段 Prompt 中消失、点击空白处新建单词块、提示词词典连接个人 Notion 数据库。整体交互设计出色,准确洞察了大家写提示词时的痛点。访问地址:https://moonvy.com/apps/ops/ 。 2. Majinai: 。 3. 词图: 。
2025-01-22
推荐一个数据分析的AI产品
以下为您推荐一些数据分析的 AI 产品: 1. PandasAI:让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具,用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题,它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型,OpenAI API key 需自备。链接:https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel:自动进行数据清理并可视化执行过程,帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业,并符合 GDPR/PDPA 标准。链接:https://datasquirrel.ai/ 3. 医渡云病历分析系统:利用 AI 分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。 4. 讯飞听见会议总结功能:在会议中利用 AI 自动总结发言者的主要观点和重点内容,方便回顾和整理。
2025-01-21
推荐一个数据分析的AI产品
以下为您推荐一些数据分析的 AI 产品: 1. PandasAI:让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具,用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题,它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型,OpenAI API key 需自备。链接:https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel:自动进行数据清理并可视化执行过程,帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业,且平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接:https://datasquirrel.ai/ 3. 医渡云病历分析系统:利用 AI 分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。 4. 讯飞听见会议总结功能:在会议中利用 AI 自动总结发言者的主要观点和重点内容,方便回顾和整理。
2025-01-21
推荐一下CAD的AI工具
以下是一些可以用于 CAD 绘图的 AI 工具: 1. CADtools 12:这是一个 Adobe Illustrator 插件,为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具,涵盖图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360:Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能帮助创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可协助创建复杂的 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具:一些主流 CAD 软件,如 Autodesk 系列、SolidWorks 等,提供了基于 AI 的生成设计工具,可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能。对于 CAD 初学者,建议先学习基本的 3D 建模技巧,然后再尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。 如果您想获取关于 AI 生成 CAD 图的相关资料,可以参考以下几个方面: 1. 学术论文:通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文,了解 AI 在 CAD 领域的应用和研究成果。 2. 专业书籍:查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍,了解其应用和案例。 3. 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。 4. 技术论坛和社区:加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等相关论坛和社区,与专业人士交流学习。 5. 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。 6. 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,了解实际项目中的应用和效果。 在学习和研究过程中,掌握相关基础知识和技术细节非常重要。通过阅读学术论文、参加在线课程、观看教程视频和交流学习,您可以逐步掌握 AI 在 CAD 领域的应用和实现。随着 AI 技术的发展,其在 CAD 设计中的应用将越来越广泛,为设计师和工程师提供更多辅助和支持。
2025-01-21
自动生成PPT的AI工具推荐
以下是为您推荐的自动生成 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。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,可根据需求选择不同风格和主题的模板,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,提供一系列的智能设计功能,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,利用科大讯飞在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/ 此外,还有以下工具: 1. 爱设计 2. 闪击 3. Process ON 4. WPS AI 选择合适的工具并非一成不变,而是要根据自己的实际需求进行调整。试用和体验总比盲目跟风更为明智。
2025-01-21
推荐几张ai领域图片
以下为您推荐几张 AI 领域的图片: 1. 节目单: 图片主题:风景,祖国河山 描述:AI 还原的中国自然景观,一些前所未有的角度,带来视觉震撼。 图片主题:AI 与画手的对话 描述:展示 AI 作为艺术创作工具,表明 AI 不是只会抄袭,而是画手的好工具。 图片主题:搞笑图/扩图轮播 描述:全网搞笑图片的二创。 图片主题:诗与远方 描述:诗词与 AI 结合的视觉艺术,呈现唯美画面。 图片主题:AI 红包 描述:直播制作红包封面并分发,炒热气氛。 2. 摊位信息: 摊位主题:乐易科学院 描述:通过 AI 技术,结合量子、暗物质、天体运行规律等能量形式,从科学、物理学、天文学、心理学等方面讲解国学和传统文化,可进行批八字、调风水、性格色彩分析。 摊位主题:AIGC 策划程序美术(3AI 简称 3A 游戏)应用独立游戏开发 摊位主题:AI 人像摄影绘画 摊位主题:B2B AI 营销与 AI 落地项目快速落地 描述:涵盖 AI 训练 to b 出应用、智能体 agent、文生图生视频等,以及美国独立站搭建、Google seo 与 AI 结合等,展示相关技术尝试和工具。 3. 他山之石|如何防止 AI 取代人类思考一切: 原文主要探讨了手写笔记和手绘对于学习和思考的重要性,认为在学习新技能时应先依靠人类自身,不应过早使用 AI,还提到了与朋友 Trevor Muir 关于此问题的交流。
2025-01-21
电商商品相关AI有哪些
电商商品相关的 AI 应用包括以下方面: 1. 阿里巴巴营销技巧和产品页面优化: 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 关键词优化:AI 推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述。 产品页面设计:AI 设计工具生成吸引人的页面布局。 内容生成:AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 图像识别和优化:AI 技术选择或生成高质量产品图片。 价格策略:分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 客户反馈分析:了解客户需求,优化产品和服务。 个性化推荐:根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 聊天机器人:提供 24/7 客户服务,解答疑问。 营销活动分析:了解活动效果,吸引顾客并产生销售。 库存管理:预测需求,优化库存。 支付和交易优化:分析支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 社交媒体营销:在社交媒体上找到目标客户群体,提高品牌知名度。 直播和视频营销:分析观众行为,优化直播和视频内容。 2. 图片处理服务: 为电商卖家提供全面的图片处理服务,包括 AI 商品图、AI 场景图、AI 模特、AI 素材、AI 海报等。利用先进 AI 技术,帮助卖家无需专业设计经验即可创作出独特且充满想象力的优质素材。创作素材可商用,有助于安全可靠地提升商品出单率。
2025-01-21
ai语言模型记忆能力与什么相关,可以拥有人类相当的记忆吗
AI 语言模型的记忆能力主要与以下因素相关: 1. 长期记忆:主要有长文本(持久化)、总结、RAG 等实现方式。长文本处理中的 KV Cache 可通过缓存历史计算的 Key(K)和 Value(V)减少冗余计算,但需额外存储空间,可能导致显存占用增加,未来结合持久化 KV Cache、KV Cache 的压缩技术有望控制成本,从而打造出记忆力超越人类的智能体。 2. 短期记忆:主要存在于模型的上下文中,由对话内容(用户输入、模型输出)和系统提示词组成。 Inworld AI 开发的角色引擎,增加了可配置的安全性、知识、记忆、叙事控制、多模态等功能,其中长期记忆方面,角色能以类似人类的记忆功能操作,从闪存和长期记忆中检索信息。 人类的思维是由自然语言或感官记忆构成的超高维时间序列,而人工智能与人类不同,人类会为事物赋予意义与价值,人工智能则更追求“更准”。强化学习是人工智能的一个重要分支,通过定义状态、动作与奖励等元素,让 AI 求解如何选择动作以获得最大的期望奖励总和。
2025-01-20
有什么AI相关的证书可以考
以下是一些 AI 相关的证书可以考: 1. 国家工信部初级人工智能工程师证书。 2. 微软初级人工智能工程师证书。 3. 讯飞初级人工智能工程师证书。 4. 阿里云大模型工程师 ACA 认证(免费)。 5. 阿里云人工智能高级工程师 ACP 认证。
2025-01-17
想用coze做一个可以提取上传pdf文档相关内容的智能体,请给我思路
以下是使用 Coze 做一个可以提取上传 PDF 文档相关内容的智能体的思路: 前期准备: 1. 简化“收集”: 实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作。 考虑到待阅读内容通常都有网页链接,最理想的方式是只需输入一个 URL 就能完成收集。借鉴微信文件传输助手的直观操作方式,通过聊天窗口完成收集输入会更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”: 为便于存储和回顾已收集的阅读清单,系统应在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 同时,这份阅读清单最好也能支持跨平台查看,提高可访问性。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录,结合用户的阅读兴趣,进行相关性匹配,并生成最合适的阅读计划。 逐步搭建 AI 智能体: 1. 搭建整理入库工作流: 新建工作流「url2table」,根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置: 开始节点:输入 url,由于希望收到用户输入的待收藏 url 就开始流程,所以不需要额外配置(至于如何判断哪些用户输入是需要收藏的 url,则交由外层 bot 的大模型判断)。 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,为了便于维护充当稍后读存储地址的飞书多维表格链接,我们需要将这个链接存储在 bot 的变量中,并在工作流运行时进行引用。 插件节点:获取页面内容,这一步直接把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}},引入到参数{{url}}中;随便设置{{timeout}}为 60000。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出,由 Coze 调用大模型、插件,完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据。这样一来,理论上无需开发任何插件、APP,也能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。
2025-01-17
注意Cursor 相关报错原因,如重复安装依赖项、重新创建文件
以下是关于 Cursor 相关报错原因及实践的一些内容: 报错原因: 重复安装依赖项。 重新创建文件。 导入的路径不对。 错误导入已经废弃的文件。 突破 AI 记忆的东西。 Cursor 缓存未更新。 实践经验: 前期描述好需求,在设置里注意 Rules for AI 的提示词。 按照功能模块单独建立实现文档,包括深入理解需求、技术实现、测试等。 学会看代码,了解每一步文件的作用,有助于提升技术理解。 分阶段实现需求,效率更高,只考虑本阶段需求。 主动思考,大语言模型有局限性,如在 Cursor 中可能出现报错排查指引错误的情况,需要人工强介入。 注意细节操作,每次修改完代码要保存再运行,整体修改慎用,新增功能可新开对话,每个项目新建文件夹并将相关文件放在里面,代码中多带日志方便报错调试。 进行单元测试时可能遇到安装缺失库进度慢、Cursor 工作位置错误导致关键文档放错位置和创建垃圾文件等问题。
2025-01-16
如何才能分清因果关系和相关关系
因果关系和相关关系的区分可以从以下几个方面考虑: 1. 定义和本质:因果关系指一个事件(原因)导致另一个事件(结果)的发生,存在内在的因果机制;相关关系则只是表明两个或多个事件之间存在某种关联,但不一定存在因果联系。 2. 确定性:因果关系具有较强的确定性和方向性,原因导致结果;相关关系的关联程度可能较弱,且不一定有明确的方向。 3. 可解释性:因果关系通常可以通过合理的机制和理论来解释;相关关系可能只是数据上的关联,难以给出明确的因果解释。 4. 实验验证:确定因果关系可能需要通过控制实验等方法来验证;相关关系可以通过观察数据中的相关性来发现。 例如,在投资领域,风险投资的结果可能需要很长时间才出现,很难确定复盘所做的工作和得到的结果之间的因果关系。在学术研究中,判断论文中的论点是否涉及因果关系需要分析研究方法等。同时,还有一些方法可以帮助人们判断,比如以轻松幽默、略带挖苦的风格,通过生动的类比和实例向对统计学几乎一无所知的听众进行阐释,在开始前先询问听众想讨论的论文名称或具体论文,然后分析研究方法是否支持确定因果关系,并向听众解释分析结果和如何提出因果关系的论断。
2025-01-16