我想通过在sciencedirect上输入关键词后，让AI帮助我整理该词条下文献的内容，输出当今的研究现状、现存问题、解决方法

以下是关于节点 AI 的相关信息： 在工作流中，节点是组成工作流的基本单元。Coze 平台支持的节点类型包括 LLM（大语言模型）、Code（代码）、Knowledage（知识库）、Condition（条件判断）、Variable（获取变量）、Database（数据库）。 对于 Code 节点，您可以在节点内使用 IDE 工具，通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑来处理输入参数并返回响应结果。该节点支持 JavaScript、Python 运行时。 JavaScript 支持 TypeScript，提供静态语言编码体验。内置了 dayjs（版本 1.8.36）和 lodash（版本 4.17.20）两个三方依赖库，运行时遵循 WinterCG 规范，支持 Minimum Common Web Platform API 列举的大多数 API。 Python 中，仅内置了 requests_async 和 numpy 两个三方依赖库，requests_async 依赖库与 requests 类似，但需要 await，且 Python 运行时暂不支持 Http.client 方式的请求。 在节点内的 Code 区域单击 Edit in IDE 可通过 IDE 编辑和调试代码。 您可以在 IDE 底部单击尝试 AI，并输入自然语言设定代码逻辑，AI 将自动生成代码。也可以选中代码片段，通过快捷键（macOS 为 CommandI、Windows 为 Ctrl+I）唤起 AI，并输入自然语言让 AI 帮助修改代码。如果已经为 Code 节点配置好了输入参数，则编辑时支持自动补全参数。单击测试代码，在测试面板以 JSON 格式输入参数进行测试，支持使用 AI 自动生成模拟数据进行测试。设置输入参数后，单击运行，可在输出区域查看运行结果。 相关参考文档和示例： 海外参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/use_workflow.html 国内参考文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_workflow 国内版本示例： 搜索新闻：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_search_news 使用 LLM 处理问题：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_llm 生成随机数：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_code 搜索并获取第一个链接的内容：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_get_content 识别用户意图：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_user_intent

很抱歉，您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例： 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作，以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求，结合先进的 AI 技术，提出创新的解决方案，提升财务工作的效率和质量，为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测，为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响，提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术，对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型，及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理，降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据，实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表，提高工作效率。 运用 AI 辅助审计，提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例，展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果，如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考，您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。

以下为您推荐一些好用的 AI 工具： AI 新闻写作工具： 1. 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，节省写作时间并提高效率。 2. 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信息快速生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员。 3. Jasper AI：主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 内容仿写 AI 工具： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 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。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是智能写作助手，支持多种文体写作，如心得体会、公文、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。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 是由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手，能提升写作者的写作效率和创作体验。 写代码或辅助编程的 AI 产品： 1. 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。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，能快速生成代码。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，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。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手，基于自研的基础大模型进行微调。 7. Codeium：由 AI 驱动，通过提供代码建议、重构提示和代码解释帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多相关工具可查看： 1. 更多 AI 写作类工具：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 2. 更多辅助编程 AI 产品：https://www.waytoagi.com/category/65 以上工具功能和适用场景可能不同，您可根据自身需求选择最适合的工具。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您推荐的一些 AI 爬虫工具： FireCrawl 开源爬虫工具：无需站点地图，可抓取任何网站的所有可访问子页面。抓取内容可转换为 Markdown 格式，支持 JavaScript 动态内容，并提供易用 API，简化内容爬取和转换。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1780592067586269465 MediaCrawler：支持小红书、抖音、快手、B 站和微博等平台内容抓取，集成 IP 代理池防封，支持视频、图片、评论等多种数据格式保存。链接：https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler 、https://x.com/imxiaohu/status/1769569874601546034?s=20

以下是为您推荐的一些优质 AI 信息源： 1. 在，Grok 能通过 X 平台实时了解世界，还能回答多数其他 AI 系统拒绝的棘手问题，独具幽默回答模式，可避免恶意提问，留下邮件可申请早期测试。 2. 「AI 研究报告》中文版，这是对 2022 年 10 月2023 年 10 月 AI 现状及进展最为全面的报告。 3. 即刻 App 的“”等免费圈子，这里有前沿信息线索，很多 Twitter 上的开发者大牛也会在此分享。 此外，AI 知识库的信息来源还有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。对于初学者入门，推荐看 Open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。还有经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，以及软件 2.0 时代相关内容。

以下是为您提供的关于 AI 阅读习惯养成的相关内容： AI 稍后读助手的设计思路： 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。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统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。 阅读清单支持跨平台查看，提高可访问性。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成合适的阅读计划。 同在字节生态中的 Coze、飞书、飞书多维表格可以构建完整的 AI 工作流：通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体对话，在聊天窗口完成链接输入和阅读计划输出；由 Coze 调用大模型、插件完成内容整理和推荐；利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，无需开发插件和 APP 即可实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐。 关于 DeepSeek R1 的纯强化学习： DeepSeek R1 引入纯强化学习（RL），不依赖大量人类标注数据，通过自我探索和试错学习。在“冷启动”阶段，通过少量人工精选的思维链数据初步引导，建立符合人类阅读习惯的推理表达范式，随后主要依靠强化学习，在奖励系统反馈下（对结果准确率与回答格式进行奖励）自主探索推理策略，不断提升回答准确性，实现自我进化。准确率奖励用于评估最终答案是否正确，格式奖励强制结构化输出，让模型把思考过程置于<think></think>标签之间。如 Alpha Zero 只训练三天就完胜 Alpha Go Lee，Alpha Go 结合监督学习和强化学习，受人类局限，Alpha Zero 纯强化学习，具有创造性风格。大模型 AI 在纯强化学习下展现出超出想象的成长潜力，DeepSeek R1 更注重学习推理底层策略，培养通用推理能力，实现跨领域知识迁移运用和推理解答。

以下是一些常用的 prompt 自动化词条组合： 1. 情境：这是一个基础的提示词框架，可作为入手选择。 2. 对于 Dynamic Prompts 插件，魔法提示词能自动生成补充，如勾选魔法提示词并设置相关参数，包括创意度、模型选择等。以 MagicPrompt 模型为例，能根据输入的关键词生成丰富的补充内容。 3. 在 Prompt 的基础篇中，每个单独的提示词叫 tag（关键词），支持英语及 emoji 。语法规则包括用英文半角逗号分隔 tag ，改变 tag 权重有两种写法，还能进行 tag 的步数控制。 如果您觉得这些例子过于复杂，可结合自身生活或工作场景，如自动给班级孩子起昵称、排版微信群运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计商务会议调研问卷等，来思考能帮助简单自动化的场景。

以下是帮助您了解 AI 基本概念的一些途径和内容： 阅读相关资料：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，以及 AI 的主要分支和它们之间的联系。 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。 学习数学基础：包括统计学基础（熟悉均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（了解向量、矩阵等基本概念）、概率论（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 了解算法和模型：监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、降维）、强化学习（简介强化学习的基本概念）。 掌握评估和调优知识：如性能评估（包括交叉验证、精确度、召回率等）、模型调优（学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数）。 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。同时，AI 领域广泛，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块（比如图像、音乐、视频等）进行深入学习。

以下是关于使用 Coze 提取包含指定关键词的小红书内容数据进行汇总及分析的相关内容： 首先，在“一枚扣子：Coze 应用+多维表格的高速数据分析”中提到： 1. 需求是根据博主链接获取笔记并自动写入多维表格，然后进行批量分析。 2. 完成后端准备工作后，需找到博主地址，批量读取笔记并写入多维表格的 note_url 列。 3. 打开 Coze 创建应用，可选择 PC 模式，需要几个参数如多维表格地址、数据表名、小红书博主首页地址。 4. 设计读取博主笔记列表的工作流，包括创建应用、开发工作流等步骤。工作流实际上只有读取、转换、写入三步，开始节点设置三个参数，第二步需进行数据转换，添加代码节点，最后在插件市场选择多维表格插件并配置参数。 其次，在“舆情管理大师汽车 bot 小队.pptx”中： 1. 提到采集结果实时更新、智能总结链接内容、智能打分辅助判断等功能。 2. 构建高效数据流转体系，包括数据入表、关键词库等。 3. 任意关键词的工作流都适配，只需要调整 prompt。 最后，在“一枚扣子：2.0Coze 应用+多维表格+数据分析”中： 1. 介绍了配置管理，通过用户变量保存设置用于其他工作流。 2. 编排工作流，在开始节点添加变量接收 UI 输入的配置参数。 3. 包括账号分析、关键词/赛道分析等工作流，基础工作流用于查询，同步数据工作流涉及代码节点。 综上所述，使用 Coze 提取小红书内容数据进行汇总及分析需要创建应用、配置参数、设计工作流，并结合多维表格等工具实现相关功能。

以下是关于知网关键词提问以及相关 AI 应用的一些信息： 知网关键词提问： 对于论文写作，在知网中提问关键词时，可以参考以下方面：书籍、报告、文件、详细信息、查询、主题、作者、出版日期、出版社、问题、方面、原则、方法、概括、主要观点、解释。 提问模板： 第一步：输入信息。向 ChatGPT 提供您要查询的书籍、报告或文件的详细信息，提供越详细，越能针对问题提供准确答案。例如：书籍：（书名）+（作者）+（出版日期）+（出版社）；报告：（时间）+（主题）；文件：（名称）。 第二步：提出问题。例如：这本书当中提到了关于 XXX 的哪些方面/原则/方法？根据 XXX 报告，XXX 行业的增长趋势是怎样的？请给我一个关于《XXX》报告的简要概括等。 AI 应用： 在图片生成方面，为了生成想要的图片，一般图片内容会分为二维插画以及三维立体两种主要表现形式。生成图片时，主题描述可以包括场景、故事、物体、人物的细节和搭配等。设计风格可以通过找风格类的关键词参考或垫图/喂图让 AI 生成相应风格的图片。但一个大场景中有多个角色的细节不太容易通过关键词生成。 开搜 AI 搜索是一款免费无广告、直达结果的搜索工具，具有以下应用场景： 帮助在校学生快速搜集专业领域的学术资料，智能总结关键信息，助力撰写论文和报告，同时支持查看来源出处，参考价值高。 方便教育教师群体获取丰富的教学资源，自动生成教案和课题研究报告，提高教学内容的准备效率。 助力职场办公人群高效查找工作所需信息，简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报的准备工作。 为学术研究人员提供深入的行业分析，通过 AI 技术整合和总结大量数据，形成有深度的研究报告。

学习 AI 关键词可以从以下几个方面入手： 1. 主题描述： 可以描述场景、故事、元素、物体或人物的细节和搭配。 对于场景中的人物，要进行独立描述，避免用一长串文字，将其拆分为多个部分，如“一个男孩、穿着红色盔甲、站在山顶”，这样更易接近想要的场景。但大场景中多个角色的细节不太容易通过关键词生成。 2. 设计风格： 设计师可能难以直接表达设计风格，可找风格类关键词参考或用垫图/喂图的方式，让 AI 根据给出的图片风格结合主题描述生成相应风格的图片。 研究特定材质如玻璃、透明塑料、霓虹色彩等的关键词，某些情况下可能需要加入设计师风格，单纯控制材质较难达到要求。 3. 视频镜头： 例如黑白镜头，提示词可为“黑白镜头，展示一个老街区的复古场景，增强怀旧感”。 特写镜头，如“特写镜头展示一双男性眼睛”。 微距镜头，如“微距镜头，超近距离拍摄一个蚂蚁的触角，背景虚化，增强画面的细腻感和真实感”。 掌握并理解提示词中的核心关键词并不困难，只要方法正确，就能独立还原并创新创作过程。大家可以一起收集和测试适用 AI 绘画提示词中的核心关键词，根据关键词做创意，收录不错的作品。

很抱歉，目前没有查找到以轨道式、巡检机器人为关键词的国外文献十五篇及原文链接。建议您通过以下途径进行查找： 1. 学术数据库，如 Web of Science、Scopus 等。 2. 相关领域的专业学术期刊网站。 3. 大学图书馆的电子资源库。

在 Stable Diffusion 中，通常只能识别英语关键词。但不用担心，您可以直接使用翻译工具将中文关键词翻译成英语后输入。比如，若您想生成一个漂亮的小姐姐站在大街上，可以写成“1 girl, beautiful, standing, street”这样的形式。输入关键词时，常用一个个单词并用英文状态下的逗号隔开。不过，对于中文字体的处理，也有一些方法，如将中文字做成白底黑字存成图片样式，再使用文生图的方式等。在输入关键词时，还可以先写一些提升照片质量的词语，使生成的照片更加精致。

以下是关于可以反推关键词的 AI 的相关内容： 在 Midjourney 中，AI 以半抽象方式解析提示，更倾向处理整体概念。获得理想结果的关键在于具体性，可从简单提示或参数修改开始逐步调整。此外，还可通过反推关键词来解析，方法如下： 1. 初始提示：例如“Prompt：A banana is floating in the airv 6.1 提示：一个香蕉漂浮在空中v 6.1”，查看生成结果，若不错但缺乏特定艺术方向，可进一步迭代优化。 2. 优化描述：如“Prompt：Banana shaped hologram of molten liquid metal,floating in air,isolated on a lilac background,minimalist design,vector illustration,high resolution photographyv 6.1 提示：香蕉形态的液态金属全息图，漂浮在空气中，在淡紫色背景上，极简设计，矢量插图，高分辨率摄影v 6.1”。 在 StableDiffusion 中，图生图功能除文本提词框外还有图片框输入口，可通过图片反推提示词。例如，随便一张照片拖入后，文本输入框旁有两个反推提示词的按钮：CLIP 可反推出完整含义的句子；DeepBooru 可反推出关键词组。但两种方式生成的提示词可能有瑕疵，需手动补充信息。 在使用 AI 生成图片时，若想让生成的图片更可控，可利用 seed 参数反向生成。Midjourney 会用种子号绘图，默认随机，可使用Seed 或same eseed 参数指定相同种子号和提示符以产生类似结尾图片。例如“caiyunyiueji is a cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,emoji,expression sheet,8kseed 8888”，能保证每次生成相同的图，还可反向利用此特性对已确定的效果图进行微调。