在开会时实现AI识别语音成文档

以下是为您提供的 AI 绘图教程： 一、前言 如果您在工作中需要大量图片，又不想为图片付费或担心版权问题，AI 生图是高效的解决办法。人像、动物、自然风景或人造景观的图都能用 AI 完成。但主流工具如 midjourney（MJ）付费成本高，stable diffusion（SD）硬件门槛不低。不过，还有像这样的免费在线 SD 工具网站。本教程旨在解决入门玩家不会用的问题，让您在半个小时内就能自由上手创作绘图。 二、教程示例 1. 线稿上色 Midjourney + Stable Diffusion 在学习 AI 绘画时，发现其可提高出图质量和效率。例如用 midjourney 生成线稿，PS 修正，再用 controlnet 控制，stable diffusion 上色，多套 AI 组合拳可快速生成惊艳的图。 线稿产出：mj 关键词：Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white backgroundniji 5style expressive PS 手动重绘错误的地方：有些图出来没有阴影容易飘，可以自己画一个出来。 2. SD 新手：视频教程 强烈推荐从 0 入门的 AI 绘画教程系列章节教学视频： 第一节课：AI 绘画原理与基础界面 第二节课：20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置，您的 AI 绘画“咒语”学明白了吗？ 第三节课：打破次元壁！用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课：AI 绘画模型，“画风”自由切换 第五节课：提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课：LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课：定向修手修脸，手把手教您玩转局部重绘！ 第八节课：提示词补全翻译反推，“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课：LoRA 从原理到实践 第十节课：零基础掌握 ControlNet！ 三、注意事项 本教程适用于入门玩家，让读者看完就能自己作图玩或者应用到职场。如果半个小时不足以让您理解工具如何使用，问题在我，您可以通过评论区或加微信 designurlife1st（记得备注来意：ai 绘图交流）联系我。教程内容会持续更新，欢迎关注和催更。 如果您是大佬，愿意看的话，帮忙挑挑文章里面是否有错误或者不严谨的地方。如果我写得不清晰，可以评论区联系我。

以下是关于 AI 绘图的相关内容： 比赛与训练： 参加由麦乐园和摩达社区发起的“AI 梦一单一世界”比赛，需用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练 Lora，提交训练好的 Lora 及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。作图分三步，一是明确创作主题即锚点，根据 Lora 风格确定创作方向；二是确定主体，联想主体的角色设定；三是增加叙事感，让画面有一到两个及以上角色，制造反差和联想。 图片构成因素： 好看的图片的构成因素包括构图、色彩以及光影。 构图相关： 构图指在框架或空间内元素的摆放位置、形状、物体形状及纹理等，好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。构图分类包括景别（远景、全景、中景、近景、特写）和拍摄视角（俯视、平视、仰视，正面、侧面、背面）。构图要素有主体、陪体、前景、背景、点线面，合理运用可丰富画面。构图方式如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。在 AI 绘图中，推荐中景及以上景别，全身景别可能需开 AD 跳以确保作图质量。 AI 绘图 Imagen 3： 功能点包括根据用户输入的 Prompt 生成图像、Prompt 智能拆解、提供自动联想功能。优势有无需排队、免费使用、交互人性化、语义理解较好、具有灵活性。 AI 绘图在游戏开发中的应用： 在独立游戏开发中，如《玩具帝国》，AI 绘画在解决大量科技树图标绘制问题时，起初存在风格不适合、缺乏叙事性、已有素材泛化性差等问题。经过不断尝试不同的训练方式，如 Embedding、CKPT、Lora 等，最终达到了较为理想的效果。为引导 AI 画出前景后景区分明显的画，还专门画了一组引导图，并对训练集中人物朝向太固定的问题做了镜像处理。

以下是一些可以找到开源 AI Agent 的途径和相关信息： AutoGPT 和 BabyAGI 是最早实现让 LLM 自己做自动化多步骤推理的开源智能代理，在去年 GPT4 刚发布时风靡全球科技圈。 智谱·AI 开源了一些包含 Agent 能力的模型，如 AgentLM7B、AgentLM13B、AgentLM70B 等，相关信息和代码链接可在相应的平台获取。 Andrej 的 LLM OS 中包含了相关模块。 OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 曾写过一篇博客《LLM Powered Autonomous Agents》介绍了 Agent 的设计框架。

AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 它包括以下几个概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 3. Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 同时，AI Agent 还需要三个 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 2. Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 此外，心灵社会理论认为，智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务，如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。同时，在《心灵社会》中，明斯基还详细描述了不同类型的 Agent 及其功能，如专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等。 AI Agent 是一个融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多个学科精髓的综合实体。它不仅拥有实体形态，更蕴含着丰富的概念形态，同时它还具备了许多人类特有的属性。因为这些学科大多以人为研究对象，致力于探索人类内在的本质。

以下是一些可以在您找工作写简历和准备面试时提供辅助的 AI 软件： 1. 写简历方面： Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 2. 面试准备方面： Applicant AI：人工智能面试系统，通过 AI 视频聊天快速筛选求职者，匹配招聘标准，自动推送合适候选人至下一阶段，减少人工干预，可安排面试流程，提高招聘效率。 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障，能帮助企业完成面试，借助人岗匹配模型，自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 InterviewAI：在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。 需要注意的是，使用这些产品时，要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。

以下是一些关于生成文本生成提示词的相关信息： OpenAI API 可应用于多种自然语言、代码或图像生成任务，提供不同能力级别的模型，可微调自定义模型，模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本。 设计提示词本质上是对模型进行“编程”，可通过提供指令或示例完成，适用于内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等任务。 在 OpenAI Playground 中，有可选的模型、提示词结构、温度等参数。提示词结构区分了 SYSTEM 和 USER 对话框，SYSTEM 可用于控制角色设定。温度控制生成文本的随机性，取值 0 到 2 之间，0 时结果确定无聊，过高则可能输出乱码。 关于生成提示词的工具，推荐顺序为 chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4 等。对于文本纠错，可使用飞书文档自带纠错功能或通过 prompt 让大模型检查并改正。对于国产大模型，智谱和文心等可以文生图。

以下是一些可以学习文档并根据文档内容生成完整 Python 代码程序的免费软件或网站： 1. ：这是一个开源的 AI 开发助手，能根据产品需求生成完整的代码库，代码具有简单、安全、易于理解的结构，具备高度灵活性和定制性，适合开发人员使用。 2. 直接使用。

以下是一些可以学习文档并生成完整 Python 代码程序的 AI 助手： 1. Wing Python IDE Pro：由 Wingware 开发的专为 Python 编程设计的开发环境，集成了代码编辑、导航和调试功能，具备智能自动补全、代码重构、多选功能和代码片段工具。价格：年度许可证起价 179 美元/月。 2. Smol Developer：开源的 AI 开发助手，可以根据产品需求生成完整的代码库，具备简单、安全、易于理解的代码结构，同时高度灵活和定制。价格：开源项目，遵循 MIT 许可证。 3. Cody：Sourcegraph 的 AI 工具，能理解整个代码库，解答问题并编写代码，还能详细解释代码，定位特定组件，并提出修复建议。可通过 VS Code 扩展直接使用，个人使用免费。 4. FittenAI 编程助手：安装前需先安装 Python 的运行环境，安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace。安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标，注册登录后即可开始使用。其功能包括智能补全（按下 Tab 键接受所有补全建议，按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议）、AI 问答（通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行对话）、自动生成代码（Fitten Code 工具栏中选择“Fitten Code生成代码”，然后在输入框中输入指令即可生成代码）、代码转换（选中需要进行翻译的代码段，右键选择“Fitten Code–编辑代码”，然后在输入框中输入需求即可完成转换）。

将文档转训练集通常可以按照以下步骤进行： 1. 手动收集数据集：公司通常会雇用人员，为其提供标签说明，要求人们提出问题并写下答案。 2. 注重质量：预训练阶段的文本可能来自互联网，数量大但质量较低。在第二阶段，应更看重质量而非数量，例如采用 100,000 个高质量的对话文档。 3. 形成 SOP：初期可以先手动形成标准操作流程（SOP），然后逐步实现自动化，此过程初期可能需要大量人力。

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。

以下是一些可以帮助编写并生成 WORD 文档的工具： 1. 生成 Word 的插件“create_document”，它要求输入参数为 Markdown 格式。因为 Markdown 格式标记了层级，所以生成的 Word 能够保留小标题的层级，便于在导航窗格中从大纲快速跳转，并且能够插入自动目录。而普通文本格式输入的变量，小标题没有层级，无法生成大纲目录，甚至换行也存在问题。 2. 作为资深研究者和教授，利用 GPT4 按照特定步骤进行操作，包括请求数据集和研究领域、制定研究假设、进行文献综述、假设检验、撰写论文等，最终能够以 Word 文档的形式提交。 希望这些信息对您有所帮助。

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。

以下是关于文字转语音的相关信息： 使用 DubbingX 2.0.3 进行文字转语音： 界面与国内版相似，第一个选项是文字转语音，操作方式与国内版相同。 重点介绍第二项“创建您的语音克隆”： 上传语音（即想克隆的声音原始文件）。 给声音命名，方便以后配音选择。 选择语言。 勾选相关选项，点击右下角转变即可生成。 注意：若原音频带有背景音乐，最好在剪影中去除，以获得更好更纯净的音色模型。 去除原音频中的背景杂音： 打开剪映。 点击开始创作，导入原始的音频或视频。 在制作 AI 视频过程中的音频制作环节： 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。 游戏中的文字转语音： 可使用 GVoice 提供的语音录制和识别能力，中文识别率优秀。 ChatGPT 返回的中文文字，通过内部自研的 TTS 服务选择合适的声音播放出来。

以下是一些可以文本转语音的工具： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ 这是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能生成逼真、高品质的音频，可高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ 这是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用，能将文本转换为音频文件，用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal 这是 Microsoft Azure 的服务，提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供了自定义的语音模型，能适应特定领域的术语、背景噪声以及不同的口音。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ 这是一款 AI 工具，可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用，适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 此外，还有开源的 StyleTTS 2：一个开源的媲美 Elevenlabs 的文本转语音工具，结合文本角色内容+场景音=快速生成有声小说。其工作原理是利用风格扩散和与大型语音语言模型（SLM）的对抗性训练来实现接近人类水平的 TTS 合成。

GPTSoVITS 是一个用于声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架，具有以下特点和使用方法： 特点： 零样本 TTS：输入 5 秒的声音样本即可体验即时的文本到语音转换。 少量样本训练：只需 1 分钟的训练数据即可微调模型，提高声音相似度和真实感，模仿出来的声音更接近原声且自然。 跨语言支持：支持与训练数据集不同语言的推理，目前支持英语、日语和中文。 易于使用的界面：集成了声音伴奏分离、自动训练集分割、中文语音识别和文本标签等工具，帮助初学者更容易地创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。 适用于不同操作系统：项目可以在不同的操作系统上安装和运行，包括 Windows。 预训练模型：项目提供了一些已经训练好的模型，可直接下载使用。 使用方法： 前置数据获取处理：选择音频，开启切割；有噪音时，进行降噪处理；降噪处理完成，开启离线 ASR。 GPTSowitsTTS：训练集格式化，开启一键三连，耐心等待；微调训练，开启 SoVITS 训练和 GPT 训练；推理时，开始推理、刷新模型、选择微调后的模型。 声音复刻：实现跨多语种语言的声音。 注册 colab，启动准备：点击进入按照步骤注册，新建笔记本，运行脚本启动 GPTSo VITS，整个过程比较漫长，需要耐心等待，可以整个脚本一起运行，也可以一段一段运行。运行成功后会出现 public URL，还需准备训练音频并上传。 相关资源： GitHub：https://github.com/RVCBoss/GPTSoVITS 视频教程：https://bilibili.com/video/BV12g4y1m7Uw/ 开源项目：https://github.com/RVCBoss/GPTSoVITS colab 注册及启动：https://colab.research.google.com/scrollTo=Wf5KrEb6vrkR&uniqifier=2 实践的样本： AIyoyo 普通话 满江红： AIyoyo 粤语版 满江红：

以下是一种通过多维表格接入的 AI 功能来简化客户拜访跟进记录信息录入的方法： 1. 定义任务目标：让 AI 成为您的私人 CRM，即客户管理系统。 2. 编写指令： 定义角色：希望 AI 作为一名顶级的客户服务与销售总监，负责记住客户的爱好与信息。 提供背景信息：简单描述自己的身份，例如负责什么产品的销售。 明确任务目标和输出要求：在每次拜访客户后，把重要信息发送给 AI，要求 AI 每次接到新的客户消息后，只用回复一句“收到，知道了。” 3. 信息录入方式：可以通过语音录音的方式将拜访客户的信息传达给 AI。 4. 语音解析：利用 AI 的语音识别和自然语言处理能力，对语音内容进行解析。 5. 输出的关键字段：可能包括客户姓名、联系方式、拜访时间、拜访内容要点、客户需求、客户反馈等。 6. 提示词：例如“请整理本次拜访客户的关键信息”“提取重要内容并生成表格”等。 您可以参考以上方法，根据实际需求进行调整和优化。

以下是为您提供的相关信息： ElevenLabs 发布了全球最精准的语音转文字模型 Scribe，它支持 99 种语言，语音转录准确率超越 Gemini 2.0 和 OpenAI Whisper v3，可识别 32 个不同说话者，并标记笑声、鼓掌等非语言元素，提供单词级时间戳，方便字幕同步和音频编辑，输出结构化 JSON，便于开发者集成。相关链接： 另外，为您推荐以下在线 TTS 工具： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，ElevenLabs Prime Voice AI 是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，使创作者和出版商能够生成逼真、高品质的音频。人工智能模型能够高保真地呈现人类语调和语调变化，并能够根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ ，Speechify 是一款人工智能驱动的文本转语音工具，使用户能够将文本转换为音频文件。它可作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用，可用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，Microsoft Azure Speech Studio 是一套服务，它赋予应用程序能力，让它们能够“听懂、理解并与客户进行对话”。该服务提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能。此外，它还提供了自定义的语音模型，这些模型能够适应特定领域的术语、背景噪声以及不同的口音。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，AI 工具可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许您创建自定义语音模型。Voicemaker 易于使用，非常适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些支持会议语音识别并转为总结、思维导图的开源项目： 1. 熊猫大侠： 基于 COW 框架的 ChatBot 实现。 支持多端部署，可接入个人微信、微信公众号、企业微信应用。 具备基础对话功能，支持私聊及群聊的消息智能回复，多轮会话上下文记忆，支持 GPT3、GPT3.5、GPT4、文心一言模型。 支持语音识别，可识别语音消息，通过文字或语音回复，支持 azure、baidu、google、openai 等多种语音模型。 支持图片生成和图生图，可选择 DellE、stable diffusion、replicate、Midjourney 模型。 拥有丰富插件，支持个性化插件扩展，已实现多角色切换、文字冒险、敏感词过滤、聊天记录总结等插件。 Tool 工具能与操作系统和互联网交互，支持最新信息搜索、数学计算、天气和资讯查询、网页总结，基于实现。 可通过上传知识库文件自定义专属机器人，作为数字分身、领域知识库、智能客服使用，基于 LinkAI 实现。 项目地址 项目地址 2. 阿里云百炼大模型平台： 具备对话分析能力，可根据对话内容生成标题和质检项等，结果以 JSON 结构呈现。 支持 API 调用，为实现企业级应用融合，可接入 API 将应用包装到工作流程链路中，满足企业数据安全隔离等需求。 支持图像生成，可通过 Flux 模型等生成图像，设置参数如正向提示词、负面提示词等。 支持文本生成，能生成小红书风格文案、朋友圈文案等各种营销文案，还能结合多模态模型创作歌曲。 拥有语音模型，包括语音合成和识别，可选择多种角色和自定义内容，对通用文字识别准确，对专有名词可微调识别。 支持视频处理，如影视传媒理解，能提取视频信息、分析爆点、生成字幕和思维导图等。 支持工作流串联，实时语音识别后可生成会议纪要，实现企业级应用中的工作流串联。 支持智能体应用的搭建与发布，工作流应用由多个节点组成，包括大模型节点、知识库节点、API 节点等，可实现意图分类和商品导购，还能进行文本转换兜底。 智能体应用创建有多种应用模板，可添加知识库，如客服话术知识库，能通过提示词和知识库数据进行智能客服问答。 支持多模态交互，包括语音交互和视频交互，语音交互可配置是否智能打断，视频交互需使用 VO 模型。 发布渠道有官方应用、钉钉机器人、微信公众号等，还有低代码开发平台，可快速创建 Web 应用。

目前没有关于如何编写对接金蝶云之家 OA 并实现识别上传发票是否重复提交的具体内容。但一般来说，要实现这样的插件，您可能需要以下步骤： 1. 了解金蝶云之家 OA 的接口和数据格式规范，以便能够与之进行有效的交互。 2. 建立发票数据的存储和管理机制，用于保存已上传的发票信息。 3. 设计发票识别的算法和逻辑，能够提取发票的关键特征，如发票号码、日期、金额等。 4. 对比新上传发票的特征与已存储发票的特征，判断是否存在重复。 这是一个较为复杂的开发任务，可能需要涉及到软件开发、数据库管理、算法设计等多方面的知识和技术。

意图识别是根据输入的内容决定后续环节的流程，有点像 if/else 。从输出看，其 reason 通常为英文。可以简单理解为是一个简化版的大语言模型节点，为更精准识别，可优化选项使其更精准凝练，不行的话可换用大语言模型节点。 在自然语言处理领域，意图识别已被广泛讨论。随着大型模型兴起，尤其是用作智能体的 Brain 模块时，承担了主要工作任务。当用户输入指令，通过感知模块传递到 Brain 模块，Brain 模块需做出反应，本质上是一种分类任务，区分用户具体意图，在单一或多智能体系统中都至关重要。通过如 Siri、小爱同学等常见智能助手的例子可更直观理解。大型模型执行意图识别任务主要基于前期大量数据训练得到的模型，可通过微调适应特定领域需求。 在 Manus 多智能体通用任务系统中，意图识别从用户输入中提取关键词和任务类型，引导用户补充信息以明确需求。

很抱歉，目前没有关于基于深度学习的草莓目标识别毕设的具体内容。但我可以为您提供一个大致的指导框架： 首先，您需要收集大量包含草莓的图像数据，并对这些数据进行标注，例如标记出草莓的位置和类别。 然后，选择适合的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），可以考虑使用经典的模型架构如 VGG、ResNet 等，或者根据您的需求进行适当的修改和优化。 在训练模型时，要注意设置合适的超参数，如学习率、迭代次数等，并使用合适的优化算法，如随机梯度下降（SGD）、Adagrad 等。 在模型训练完成后，进行评估和验证，可以使用准确率、召回率、F1 值等指标来衡量模型的性能。 最后，对模型进行优化和改进，以提高识别效果。 希望以上框架对您有所帮助，祝您顺利完成毕业设计！

对于您的“基于深度学习的草莓目标识别系统”毕业设计，以下是一些制作的步骤和可能用到的 AI 工具： 制作步骤： 1. 数据收集：收集大量包含草莓的图像数据，并对其进行标注，例如标记出草莓的位置和类别。 2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、增强、裁剪等操作，以提高数据质量和模型的泛化能力。 3. 选择模型架构：可以考虑使用常见的深度学习目标检测模型，如 Faster RCNN、YOLO 等。 4. 训练模型：使用预处理后的数据对选择的模型进行训练。 5. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，如准确率、召回率等指标。 6. 模型优化：根据评估结果对模型进行调整和优化，例如调整超参数、增加数据量、使用更复杂的模型等。 可能用到的 AI 工具： 1. TensorFlow：一个广泛使用的深度学习框架，提供了丰富的模型构建和训练工具。 2. PyTorch：另一个流行的深度学习框架，具有灵活的编程接口和强大的计算能力。 3. OpenCV：用于图像处理和数据预处理。 4. LabelImg：用于图像数据的标注。 希望以上内容对您有所帮助，祝您毕业设计顺利！

卷积神经网络（CNN）是一种用于图像分类识别的 AI 算法技术。 ImageNet 成为深度神经网络革命的首选数据集，其中由 Hinton 领导的 AlexNet 就是基于卷积神经网络（CNN）。自 2012 年以来，在深度学习理论和数据集的支持下，深度神经网络算法大爆发，包括卷积神经网络（CNN）等。 连接主义的全面逆袭从 2012 年开始，欣顿教授和他的学生建立的 AlexNet 就是使用反向传播算法训练的卷积神经网络（CNN），其在图像识别方面击败了当时最先进的逻辑程序。 虽然 CNN 模型取得了显著成果并解决了许多问题，但也存在一些缺陷，如不能从整幅图像和部分图像识别出姿势、纹理和变化，池化操作导致模型不具备等变、丢失很多信息，需要更多训练数据来补偿损失，更适合像素扰动极大的图像分类，对某些不同视角的图像识别能力相对较差。因此，在 2011 年，Hinton 和他的同事们提出了胶囊网络（CapsNet）作为 CNN 模型的替代。

图片识别是一个复杂但重要的领域，以下为您介绍相关知识： 神经网络在图片识别中的应用：神经网络专门处理未知规则的情况。例如，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。其发展得益于生物学研究的支持，在数学上提供了方向，能够处理如手写体识别等未知情况。 感知机网络在图片识别中的工作方式：受大脑神经元网络的启发，罗森布拉特提出应用感知机网络执行视觉任务，如人脸和物体识别。以识别手写数字为例，将图像转换为一组数值输入，确定感知机的权重分配和阈值，使其能正确输出。感知机通过类似行为心理学中的训练方式，在样本上进行监督学习来获得正确的权重和阈值。 判断图片是否为 AI 生成：现在有不少网站通过对大量图片数据的抓取和分析来判断画作属性。例如 ILLUMINARTY 网站，但在测试中可能存在误判，如将结构严谨的真实摄影作品识别为 AI 作图，这反映出鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种表现。