有没有档案分类助手

以下是关于优化提示词助手的相关内容： 在使用 Claude2 时，您可以让它对先前给出的答案进行“自我评估”。例如，如果您认为模型可能犯了错误，让它检查自己的工作，在任务中增加额外的审慎步骤，将回应分类为好或坏，或者让它说出更喜欢两个初始回应中的哪一个及原因。您还可以通过“提示链”自动执行类似的“额外审慎”步骤，并在要求它在文本中查找内容时，最好“给它一个出口”，以防止其胡编乱造。 Midjourney 机器人通过将提示分解为更小的单位（称为标记）来分析您的提示，这些标记可以是短语、单词甚至音节。带有不必要的单词、冗长的描述、诗意短语或对机器人的直接寻址的长提示可能会导致在图像中添加意想不到的元素，使用/shorten 命令可以帮助您发现提示中最重要的单词以及可以省略的单词。 XiaoHu.AI 日报中提到，通过链式思维等技术可自动改进提示词，提升 AI 模型回答的质量，具有示例增强、标准化、提示重写、预填充内容等功能特点，能显著提高模型的易读性和准确性。测试显示多标签分类准确率提升 30%，摘要任务可完全遵循字数要求。若提示缺少示例，Claude 还会自动生成合成示例，简化提示构建过程。

以下是关于 AI 助手的相关内容： AI 与宠物的结合： AI 宠物助手：基于自然语言处理和计算机视觉，能帮助主人照顾宠物，如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具：利用 AI 技术开发智能互动玩具，增强宠物娱乐体验，例如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动的玩具。 AI 宠物图像生成：使用生成式 AI 模型，根据文字描述生成宠物形象图像，帮助主人定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术，开发辅助诊断系统，通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉，分析宠物行为模式，帮助主人了解宠物需求和习性。 学习路径建议： 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型，并不断迭代优化。 总的来说，AI+宠物是充满想象空间的新兴赛道，结合 AI 技术和宠物行业需求，可开发出各种有趣有用的应用。 10 分钟在网站上增加一个 AI 助手 方案概览： 1. 创建大模型问答应用：通过百炼创建大模型应用，获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 2. 搭建示例网站：通过函数计算快速搭建网站，模拟企业官网或其他站点。 2.1 创建应用：点击打开函数计算应用模板，参考选择直接部署、填写百炼应用 ID 以及 APIKEY，其他表单项保持默认，点击创建并部署默认环境，等待项目部署完成（预计耗时 1 分钟）。 2.2 访问网站：应用部署完成后，在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击查看确认部署成功。 3. 引入 AI 助手：通过修改几行代码实现在网站中引入 AI 助手。 3.1 增加 AI 助手相关代码：回到应用详情页，在环境详情底部找到函数资源，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，取消相关代码注释，最后点击部署代码等待完成。 3.2 验证网站上的 AI 助手：重新访问示例网站页面查看最新效果，会发现网站右下角出现 AI 助手图标，点击唤起。 最后可以通过准备一些私有知识，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。

以下是一些适合做人文社科类学术研究的 AI 助手或工具： 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，能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，如果您有医学课题需要修改意见，以下工具可供选择： 1. Scite.ai：创新平台，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，增强对科学文献的洞察。 2. Scholarcy：能从文档提取结构化数据，生成文章概要，包含关键概念、摘要等板块内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见和帮助。 常见的文章润色工具包括： 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，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，帮助写作前的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，生成符合要求的学术论文。 在使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，请注意这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前有能够在医疗领域发挥作用的 AI 助手。在 AI 诊断准确率不断提升的背景下，C 端的 AI 陪诊、AI 助理等可以成为获取医疗数据的重要途径。 例如，在语音电子病历/护理记录方面，技术相对成熟。国外已有较多相关产品尝试，如微软 Nuance 的 DAX Express（基于 GPT4）、Augmedix（接入 Google MedPaLM2）、法国创业公司 Nabla Copilot（基于 GPT）等。这类产品主要是语音识别，不涉及诊断。 在国内，护理记录的需求比门诊病历的需求更强，护士场景需求较大。但在国内推广存在隐私等问题，较少敏感信息的护士操作助理会有更多的落地可能性。 此外，GPT4V 在医学图像理解和放射学报告生成方面也展现出一定的潜力，如能正确识别部分研究并提供准确诊断，但生成的报告仍需要医学专业人士评估以确保正确性和准确性。

以下是关于 DeepSeek 生成助手提示词的相关内容： 一、核心原理认知 1. AI 特性定位 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文：对话式连续记忆（约 4K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 8000 字左右） 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 2. 系统响应机制 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的：任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感 二、基础指令框架 如果不知道如何表达，还是可以套用框架指令 1. 四要素模板 2. 格式控制语法 强制结构：使用```包裹格式要求 占位符标记：用{{}}标注需填充内容 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项 三、进阶控制技巧 1. 思维链引导 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 2. 知识库调用 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 3. 多模态输出 四、高级调试策略 1. 模糊指令优化 问题类型 修正方案 示例对比 宽泛需求：添加维度约束，原句：“写小说”→修正：“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构” 主观表述：量化标准，原句：“写得专业些”→修正：“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用” 2. 迭代优化法 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 五、行业应用案例 1. 技术开发场景 2. 商业分析场景 六、异常处理方案 1. 信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法 2. 格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行... 3. 深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证 七、效能监测指标 1. 首次响应准确率：目标>75% 2. 多轮对话效率：问题解决平均轮次<3 3. 复杂任务分解：支持 5 级子任务嵌套 此外，还有关于利用 DeepSeek 生成小红书爆款单词视频的相关内容： 1. 生成单词 开始：输入单词主题、图片风格、单词数量。 生成单词数组：选择 deepseekr1 模型，输入单词主题、单词数量，这样 deepseek 就可以为用户输出指定数量的几个单词，以数组方式输出。 2. 角色：您是一个专业的单词生成助手，擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词，为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。 3. 技能：输出关联英语单词，当用户输入主题时，分析主题内涵，运用专业知识，输出指定数量个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标，将该单词用于一句英文中（不超过 15 个单词），并将这句英文句子翻译成中文句子，并以数组形式呈现。 4. 限制：仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标，不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式，英文单词对应变量 yingwen，中文翻译对应变量 zhongwen，美式音标对应变量 yinbiao，英文句子对应变量 juzi_yingwen，中文句子翻译对应变量 juzi_zhongwen，不得有其他格式偏差。

以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例： 1. 阿里云百炼： 智能体应用：能够弥补大模型的不足，如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手：通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据，并通过复杂文档解析和视觉增强技术，提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线，需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院： AI 模特（虚拟换装）：支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售： 推广文案写作：通过内置的多样化营销场景的文体模板，基于用户输入的创作主题以及参考素材，大模型即可为您生成对应的营销文案，为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业： VOC 挖掘：是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录，都可以使用。通过选中或自定义标签，即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高；对于业务标签变动频繁的情况，也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜：基于深度调优的对话大模型，为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。

目前关于 AI 在档案领域的部署，知识库中暂时没有相关内容。但一般来说，AI 在档案领域的部署可能包括利用自然语言处理技术对档案内容进行智能检索和分类，通过机器学习算法对档案的重要性和价值进行评估，以及运用图像识别技术对档案中的图片、图表等进行数字化处理等方面。

以下是为您提供的相关信息： COZE 工作流中关于数据库节点的教程： 1. 在 SQL 输入中添加 SQL 代码，如果不会写 SQL 语言或不懂代码，可以借助 AI 帮助。例如将相关需求发送给豆包，如学习特定文档并根据具体需求撰写用于工作流的 SQL 语句。 2. 向豆包提出具体要求，如指定数据库表名称（如“user_question_answer”）和存储字段名称（“create_time”“answer”“question”），并说明数据写入的需求。 3. 豆包会回复生成的 SQL 语句（如“INSERT INTO user_question_answer”），将其复制到数据库节点里 SQL 的位置。 4. 试运行时提供输入内容并选择第一步使用的 bot，成功后发布工作流即可记录对应数据到数据库。 另外，欧盟数据法案英文版.pdf 中提到：成员国主管当局应确保对违反本法规规定义务的行为处以处罚。在这样做时，应考虑到所涉公共利益、违规行为的性质、严重程度、复发和持续时间、所开展活动的范围和种类以及违规者的经济能力。委员会应在必要时考虑特定部门的条件和自愿数据共享机制的现有做法，为企业间数据共享合同制定和推荐非强制性示范合同条款。这些示范合同条款应主要是帮助特别是小企业签订合同的实用工具。当广泛和完整地使用时，这些示范合同条款也应具有有益的效果，影响关于访问和使用数据的合同设计，从而在访问和共享数据时更广泛地导致更公平的合同关系。为消除通过联网产品和相关服务的物理组件（如传感器）获得或生成的数据库中的数据持有者声称根据第 96/9/EC 号指令第 7 条享有的特殊权利（如果此类数据库不符合特殊权利的条件）从而阻碍用户根据本法规有效行使访问和使用数据以及与第三方共享数据的权利的风险，本法规应明确该特殊权利不适用于此类数据库，因为保护要求未得到满足。

以下是一些可以输入文本快速生成组织架构图的软件推荐： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。

以下是一些好用的知识库介绍： 扣子：其知识库功能强大，可上传和存储外部知识内容，提供多种查找知识的方法。能解决大模型有时出现的幻觉或专业领域知识不足的问题，支持多种格式文件，如文本格式。在智能体中使用时，回答用户前会先检索知识库内容。还可添加开场白提升体验。 扣子提供的存储和记忆外部数据的方式包括： 知识库：大量知识分片，通过语义匹配为模型补充知识。例如车型数据，每个知识库分段保存一种车型基础数据，用户提问时能匹配对应分段获取信息。 数据库：类似传统软件开发的数据库功能，以表格结构存储信息，通过 NoSQL 方式使用，目前提供关系型数据库，有多种应用场景。 AI 便签：记录用户提交的便签，支持提交、查询操作，通过 NL2SQL 完成。 单词本：记录用户背过的单词及未记住的单词等。 Coze 中创建知识库的步骤： 路径：个人空间 知识库 创建知识库。 支持的文档类型：本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，本次使用【本地文档】。 按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。 小技巧：知识库的好用程度与内容切分粒度有关，可在内容中加特殊分割符如“”便于自动切分数据，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。最终的知识库结果中，同一颜色代表同一个数据段，有误可编辑或删除。

以下是关于 AI 混剪视频或批量生产视频的工作流： 1. 利用扣子搭建工作流，解决国内可直接使用且批量生产的需求。但批量生产可能需要牺牲一定质量的文案和图片效果。 2. 批量生成句子：不同于全程手动搭建，可一次性生成句子并进行生成图片处理，但一次生成句子不宜过多，建议一次生成五句，以保证质量和处理时间。 3. 句子提取：把生成的句子逐个提取出来，针对每个句子进行画图。 4. 图片生成：根据生成的句子，结合特有的画风等描述绘图。 5. 图片和句子结合：扣子工作流本身支持 Python 代码，但可能缺少画图、图片处理所需包，可替换成搞定设计的方式处理图片，会用 PS 脚本效果也不错。 6. 深入实践 AI 视频制作，可从简单创作开始，如生成零散视频片段或图片进行混剪，选用现成音乐并根据节奏剪辑，学习主流创意软件操作。在成功产出简单作品后，尝试完成更完整的工作流，如选题→剧本→分镜描述→文生图→图生视频→配音配乐→剪辑后期。 您可以根据实际情况和需求，对这些工作流进行调整和优化。

以下是一些能够自动提取视频英文字幕的 AI 工具： Whisper：可以生成原视频的英文字幕。 360AI 浏览器：不仅能帮用户观看 B 站的字幕视频，短短几秒就能总结概要生成脑图，告诉用户视频的重点和高潮剧情在哪，还可以对英文字幕进行翻译，帮助用户理解内容。同时可通过 AI 助手对话，就视频内容进行追问和扩展提问。

目前已知以下智能客服算法： 天猫小蜜智能客服算法：由浙江天猫网络有限公司提供，应用于手机天猫（APP）的在线智能客服场景，能识别文字或语音问题，结合智能客服知识库生成回答。 钉钉智能客服算法：由钉钉科技有限公司提供，应用于钉钉（APP）的在线智能客服场景，能根据用户咨询内容结合知识库生成多种形式的回答。 淘票票小蜜智能客服算法：由上海淘票票影视文化有限公司提供，应用于淘票票（APP）的在线智能客服场景，能根据用户咨询生成文本或语音智能回答。 1688 阿牛智能客服算法：由杭州阿里巴巴广告有限公司提供，应用于 1688 工业品（APP）、阿里巴巴（APP、网站）的在线智能客服场景，能结合知识库生成多种形式的回答。 但尚未有一款明确表明能同时接入抖音、天猫、淘宝、京东、拼多多、得物等主流平台售前售后咨询问题，并根据客户关键字自动回复的智能客服软件。

在代数领域，分类思想有着广泛的应用，主要体现在以下几个方面： 1. 线性代数：是机器学习中常用的数学主题，在基本的模型分类、聚类、回归任务中，如线性回归、SVM、KNN、随机森林等算法中都有极高的可用性。对于数据集中存在的每个特征，通常都有大量样本，考虑具有 n 个数据样本的特征向量，它将是一个 n 维向量，了解 n 维向量的属性（如点积、叉积、加法和减法）至关重要。 2. 向量之间的距离：在机器学习中，每个特征都被视为一维，通常数据集包含大量特征。首先计算两个特征之间的距离来观察它们的相似性，因此，计算两个 n 维向量之间的距离的知识至关重要。距离计算的直接用例可以在 KNN 和 KMeans 算法中找到。 3. 超平面投影：在 SVM 中，尝试找到 n 维样本与 n 维平面之间的距离，通常会将该样本投影到超平面上，因此平面投影的概念和超平面的知识至关重要。 此外，在解决数学问题时，如陶哲轩解决新问题时，会用到多种方法，包括理解问题、简化表达、使用归纳法、利用生成函数、进行渐近分析、收集数值证据、寻找类似问题以及寻求反馈和合作等。 在神经网络和深度学习中，当函数的输出值是一个有限集时（例如逻辑函数），给带权重的和设置阈值是没问题的，问题在于对输入数据做好合适的标签（分类问题）。例如感知机可以用来学习对 20×20 像素输入中的简单形状进行正确分类。

AI 大模型可以从以下几个方面进行分类和理解： 1. 概念方面： 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑的方法，具有神经网络和神经元，因层数多被称为深度，神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。

要利用 AI 对数学题目进行知识点提炼分类，可以参考以下方法： 1. 题目内容识别：通过适当的方式将数学题目输入给 AI，让其理解题目内容。 2. 利用经过训练的 AI 模型：这些模型可能能够对题目中的数学概念、公式、定理等进行初步的分析和提取。 3. 人工校对与验证：AI 给出的结果需要人工进行校对，确保知识点提炼分类的准确性。 4. 清晰完整的指令输入：向 AI 提供清晰、准确且完整的指令，以提高其处理效果。 需要注意的是，AI 目前仍存在一定的局限性，不能完全替代人的思考和判断，在使用其结果时要谨慎验证。

以下是一些常见的闭源模型分类和典型案例： 通用大模型：字节云雀大模型。 行业大模型：如蚂蚁金融大模型等。 在 2023 年，还有众多闭源模型的发布和升级，例如： 文心一言：经历了从 1.0 到 V3.5 的版本升级。 星火：科大讯飞发布的星火 1.0 及后续的升级版本。 此外，Qwen 系列模型也有出色表现，Qwen2 在性能上超越了目前所有开源模型和国内闭源模型，如文心 4.0 等。Qwen2 具有多种尺寸的预训练和指令调整模型，在大量基准评估中表现出先进的性能，提升了代码、数学、推理等多方面的能力，并在多个国际权威测评中获得冠军。

AI 的研究可以分为多个不同的分类，并非仅仅局限于神经网络与知识图谱这两个大的分类。 在常见的分类中： 非监督学习：最著名的是聚类，只需提供大量数据，让 AI 自行找出有趣信息。 迁移学习：在任务 A 中学习的内容可用于帮助完成任务 B，在计算机视觉领域有较多应用。 强化学习：根据输出好坏给予奖励或惩罚，利用“奖励信号”让 AI 自动学习最大化奖励，但需要大量数据。 生成对抗网络：由生成器和判别器构成，两者不断训练和竞争，提高生成真实数据的能力，广泛应用于多种领域。 此外，从技术和应用的角度来看： 知识图谱：在搜索等场景中展示关键信息，如人物相关信息、酒店信息等。 在企业中建构人工智能方面，NLG 可作为全新场景讨论，生成内容分为根据任务要求生成标准结果和根据信息进行内容创作两类，分别偏向 B 端和 C 端。NLP 能做的事情较标准化，LLM 的出现对其有提升和冲击。知识图谱领域本身有多种技术路径，与 LLM 可能是互补关系。 对于希望精进的学习者，还需要了解 AI 的背景知识，包括基础理论、历史发展、数学基础（统计学、线性代数、概率论），掌握算法和模型（监督学习、无监督学习、强化学习），学会评估和调优（性能评估、模型调优），以及神经网络基础（网络结构、激活函数）等。

以下是为您制作的关于如何使用 AI 进行办公提效以及 AI 工具分类对比和测评的 PPT 内容： 幻灯片 1：封面 标题：AI 助力办公提效及工具测评 幻灯片 2：目录 AI 在办公中的应用场景 常用 AI 办公工具分类对比 各工具的详细测评 幻灯片 3：AI 在办公中的应用场景 辅助文档处理 自动生成会议记录 办公文件分类管理 语言学习纠错 幻灯片 4：常用 AI 办公工具分类对比（表格形式） |工具名称|是否收费|国内是否可用|主要面向对象|优点|缺点|突出功能| |||||||| |平安好医生 APP|部分功能收费|是|医疗工作者和患者|辅助医生诊断，提高准确性|可能存在误判|辅助疾病诊断| |腾讯会议|部分高级功能收费|是|企业和个人|自动生成会议记录，方便回顾|语音识别准确性有待提高|会议记录生成| |字体管家 APP|部分字体收费|是|设计和文字工作者|生成多种书法字体|字体版权问题|书法字体生成| |醒图 APP|部分功能收费|是|摄影爱好者|提供构图建议，提升照片质量|对复杂场景的建议有限|摄影构图建议| |游戏内商城推荐功能|部分游戏收费|是|游戏玩家|根据需求推荐道具|推荐的精准度因人而异|游戏道具推荐| |彩云天气分时预报|部分功能收费|是|出行人群|提供精准分时天气预报|天气变化的不确定性|分时天气预报| |医渡云病历分析系统|收费|是|医疗机构|分析病历辅助诊断|数据安全性|病历分析| |讯飞听见会议总结功能|部分功能收费|是|企业和个人|自动总结会议发言内容|对复杂语言理解有限|会议发言总结| |书法临摹软件|部分功能收费|是|书法爱好者|提供临摹指导和评价|对不同书法风格的适应性|临摹辅助| |下厨房口味调整功能|部分功能收费|是|烹饪爱好者|根据反馈调整菜谱口味|口味调整的局限性|菜谱口味调整| |英语流利说纠错功能|部分课程收费|是|语言学习者|帮助纠正错误|对口语表达的纠错有限|语言学习纠错| |豆瓣电影剧情分析工具|免费|是|电影爱好者|提供剧情深度解读|分析的主观性|剧情分析| |腾讯文档分类功能|部分高级功能收费|是|企业和个人|自动分类办公文件|分类准确性依赖数据|文件分类| |美丽修行定制方案功能|部分功能收费|是|美容护肤人群|定制个性化护肤方案|方案的普适性|护肤方案定制| 幻灯片 5：总结 强调 AI 在办公领域的重要性和潜力 鼓励根据实际需求选择合适的 AI 工具提升办公效率 以上 PPT 内容仅供参考，您可以根据具体需求进行修改和完善。