现如今it行业本科最好的就业方向

以下是一些系统学习利用 AI 帮助书写论文和报告的建议： 一、了解常用的 AI 工具和平台 1. 文献管理和搜索 Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作 Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 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，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行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：检测潜在抄袭问题。 二、学习使用 AI 辅助撰写论文和报告的方法 1. 信息收集：利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 2. 内容拆分：针对报告需求将内容拆分，避免 AI 单次处理任务过长。 3. 数据处理：借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 4. 分析与撰写：通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，可指定风格并校验数据与结论准确性。 三、注意事项 1. AI 仅作辅助，最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。 2. 保持科学的态度和方法，遵循科学伦理原则。 3. 了解现阶段 AI 在教育领域应用的局限性，如知识适配的层次性问题、教育应用的安全性考量等。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是运用 AI 写作一篇行政管理专业本科毕业论文的一些参考方法： 首先，您可以向 LLM 提供关于您的背景信息和具体指令，例如：“根据以下关于我的信息，写一篇行政管理专业本科毕业论文：”。但需要注意的是，利用 AI 写作论文并非是道德的使用方式，了解这种可能性的存在以及它已被部分学生使用这一情况很重要。这超出了简单介绍的范围，关于 LLM 或整个生成式 AI 引入的所有可能的伦理、法律或道德问题，不在此详细讨论。另一方面，如果您是接收方，最好为您的组织准备好迎接各种 AI 生成的内容。幸运的是，对于此类情况，已经有检测 AI 生成内容的相关努力正在进行。

目前依靠 AI 直接写出一篇完美的本科毕业论文且保证低 AI 率和低查重率是不可取的。撰写本科毕业论文需要您自己深入研究课题、收集资料、整理思路并进行独立创作。 虽然 AI 可以在一些方面提供帮助，比如语言润色、提供思路参考等，但不能完全依赖它来完成整篇论文。如果过度依赖 AI 生成的内容，可能会导致论文缺乏创新性和个人见解，并且存在较高的查重风险。 建议您在撰写论文时，首先明确研究课题和目标，通过图书馆、学术数据库等渠道收集相关的权威资料，整理自己的观点和论证逻辑，然后逐步撰写论文的各个部分。在写作过程中，可以适当使用 AI 工具来检查语法错误、优化表述，但务必对其提供的内容进行审慎评估和修改，确保论文的原创性和学术规范性。

使用 AI 写本科毕业论文需要谨慎，虽然可以借助其提供帮助，但不能完全依赖。以下是一些可能的步骤和注意事项： 1. 明确论文的主题和要求：清晰地确定您的研究方向、问题和目标。 2. 提供详细的背景信息：例如您的研究领域、相关课程学习经历、个人观点等。 3. 向 AI 提出具体的指令：例如“根据以下信息，为我生成一篇关于的本科毕业论文大纲”。 4. 对 AI 生成的内容进行评估和修改：AI 生成的内容可能存在不准确、不完整或不符合学术规范的地方，需要您进行仔细的检查和修正。 需要注意的是，使用 AI 写论文并非道德的方式，并且可能存在各种问题。接收方也需要做好检测 AI 生成内容的准备。同时，您可以通过学校教务系统查询相关的论文格式要求等信息。

以下是利用 AI 写本科生论文的一些指令和步骤： 1. 确定论文主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成论文的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析（若涉及）：如果论文涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具来撰写论文的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查论文的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保论文的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代您的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行论文写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。

以下为您生成几个关于学前教育专业且包含数据分析的本科论文题目，供您参考： 1. 《基于数据分析的学前教育课程设置对幼儿发展的影响研究》 2. 《学前教育中幼儿游戏行为的数据分析与教育策略研究》 3. 《通过数据分析探究家庭环境对学前儿童心理健康的影响》 4. 《基于大数据分析的学前教育师资培训效果评估》 5. 《利用数据分析研究学前教育机构设施配备与幼儿学习效果的关系》

以下是关于 AI 就业的相关信息： AI 就业市场： 1. 求职者要做好信息甄别，除了参考 boss 直聘的招聘评价，还应提前在脉脉等平台收集公司的其他信息。 2. 部分企业搞不懂 AI 能带来的价值，求职者若有咨询和商业化思维，能帮助公司厘清业务增长机会，则可以与这类企业交流。 3. 不同公司对 AI 产品经理的定位不同，招聘市场上的岗位职责和任职要求也各异，未来会逐渐统一标准，这是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业是不够的，业务创新也很重要，比如找到细分场景痛点并完成 PMF 验证，海外有很多优秀案例。 AI 求职者所需技能： 1. 核心技能包括产品设计与开发（如产品设计、规划、用户需求分析、交互设计、用户体验、开发、逻辑思维、测试、功能规划、创新、策划等）、人工智能与技术（如人工智能、NLP、AIGC、AI 技术、AI 产品设计与规划、大语言模型、云计算等）、市场与用户研究（如竞品分析、用户调研、市场分析、需求分析、洞察等）、沟通与协作（如沟通能力、跨部门与团队协作、执行力等）、分析工具与方法（如 SPSS、学习能力、创新与思维、审美等）。 2. 非核心技能包括技术与开发（如数据库、技术规划、OpenCV、ERP、产品经理、需求文档、ASR、Mysql、Hadoop、Spark、数据结构、处理、软件开发、Python、SQL 等）、数据分析与人工智能（如行业动态、医疗知识图谱、数据质量、算法开发、模式识别、Kafka、洞察、分析、推荐算法等）、市场营销与销售（如市场洞察、营销、调研、功能设计、自驱力、协调能力、资源协调等）、管理与沟通（如管理、产品生命周期管理、需求管理、英语等）。

以下是关于 AI 就业的相关信息： AI 就业市场： 1. 求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer，除了看 boss 直聘的招聘评价，一定要提前收集其他信息，如在脉脉上搜一下公司是否靠谱。 2. 部分公司未搞懂 AI 能为自身带来的价值，只是跟风要做 AI，求职者需有咨询和商业化思维，帮助公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理的定位不同，招聘市场上对其岗位职责和任职要求也不同，未来会逐渐统一标准，这是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业是不够的，还需业务创新，找到细分场景痛点并完成 PMF 验证，海外有很多优秀案例。 AI 求职所需的技能： 1. 核心技能包括产品设计与开发（如产品设计、规划、用户需求分析、交互设计、用户体验、开发、逻辑思维、测试、功能规划、创新、策划等）、人工智能与技术（如人工智能、NLP、AIGC、AI 技术、产品设计与规划、大语言模型、云计算等）、市场与用户研究（如竞品分析、用户调研、市场分析、需求分析、洞察等）、沟通与协作（如沟通能力、跨部门与团队协作、执行力等）、分析工具与方法（如 SPSS、学习能力、创新与思维、审美等）。 2. 非核心技能包括技术与开发（如数据库、技术规划、OpenCV、ERP、产品经理、需求文档、ASR、Mysql、Hadoop、Spark、数据结构、处理、软件开发、Python、SQL 等）、数据分析与人工智能（如行业动态、医疗知识图谱、数据质量、算法开发、模式识别、Kafka、洞察、分析、推荐算法等）、市场营销与销售（如市场洞察、营销、调研、功能设计、自驱力、协调能力、资源协调等）、管理与沟通（如管理、产品生命周期管理、需求管理、英语等）。

对于 211 本科人工智能专业毕业，考研一志愿结果不理想可能被调剂到双非院校的情况，在就业方面可以有以下几个方向： 大学老师：如果您有继续深造的意愿，在研究生阶段取得优异成果，未来仍有机会进入高校任教，但可能相对较难进入重点高校。 大厂：大厂通常对学历和能力都有较高要求。虽然您的研究生院校可能是双非，但如果在研究生期间积累丰富的项目经验、具备扎实的专业技能，仍有机会进入大厂。 中小厂：中小厂对于学历的要求相对宽松，更注重实际能力。您可以在中小厂获得更多实践机会，积累工作经验，为未来的职业发展打下基础。 国企：国企的稳定性较高，对于学历的要求也相对灵活。您可以关注国企的招聘信息，寻找与人工智能相关的岗位。 考公考编：公务员和事业单位的工作稳定性强，一些与科技、信息化相关的部门可能会招聘人工智能专业的人才。 选调生：如果您符合选调生的选拔条件，可以尝试通过选调生途径进入政府部门工作。 总之，无论选择哪个方向，都需要在研究生期间不断提升自己的专业能力和综合素质，增加就业竞争力。

AI 的就业方向主要包括以下几种： 1. 产品经理：负责 AI 相关产品的规划、设计和推广。要求具备对市场需求的敏锐洞察力、良好的沟通协调能力以及一定的技术理解能力。工作地点如北京、上海等地，薪酬范围较广，从 30 70k 不等，工作年限要求从经验不限到 5 10 年，学历通常要求本科。 2. AI 应用架构岗：专注于 AI 技术在特定领域的应用架构设计。例如在杭州的金融城商行，要求 3 5 年工作经验，统招本科学历，薪酬为 40 60k·13 薪。 需要注意的是，不同企业和岗位对具体的技能和经验要求可能会有所差异。

以下是关于从事 AI 就业前景的相关信息： 在 AI 时代，技术专业人士需要发展 AI 难以替代的技能，如团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。因为 AI 虽能输出代码，但无法建立团队、跨越文化交流或激发团队创造力，所以技术就业市场会为能融合技术智慧和人际交往能力的人提供机会。 对于从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者，需重新思考职业生涯规划，可能要学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 生成式人工智能正在重塑技术就业市场的未来，带来挑战的同时也提供新机遇。技术专业人士关键在于理解并适应变化，发展不可替代的技能，在新生态中找到位置。 在就业方面： 1. 学生和应届毕业生：可通过相关产品了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估兴趣和技能，选择职业路径并制定规划，还能根据职业目标获得个性化学习建议和资源提升技能。 2. 职场新人和职业转换者：职场新人能制定职业发展计划，明确短期和长期目标。希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者，可获得详细转型路径和必要技能培训资源。 3. 企业：可利用产品评估应聘者 AI 技能水平，选择合适候选人，为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议，培养内部 AI 人才，为员工制定个性化职业发展计划，提升员工职业满意度和留任率。 4. 教育机构：可将相关产品作为学生职业指导一部分，帮助了解职业机会和发展路径，提升就业率，还能根据市场需求和学生职业规划优化课程设置，提供针对性 AI 技能培训。 5. 职业咨询师：可使用产品为客户提供更精准职业规划建议和技能评估，基于产品提供的市场数据和职业趋势分析，为客户提供更全面和前瞻性的职业指导。 此外，AI 就业市场存在一些情况： 1. 鱼龙混杂，求职者要做好信息甄别，除看招聘评价，还要提前收集其他信息。 2. 部分企业未搞懂 AI 能带来的价值，求职者要有咨询和商业化思维，帮公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理定位不同，岗位职责和任职要求也不同，会逐渐统一标准，这是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会，目前应用层机会在“AI+行业”，只懂 AI 或行业是不够的，业务创新也很重要。

学习 AI 以后的就业前景较为乐观，但并非绝对。 人工智能领域存在许多高薪工作岗位，如数据科学家、机器学习工程师等。掌握 AI 技术能够在这些岗位上获得不错的收入，且 AI 技术在金融、医疗、制造业等众多行业均有应用，这增加了就业机会和职业发展的可能性。 然而，能否在该领域赚钱取决于多种因素。个人的学习能力、实际应用能力以及对市场和商业的理解等都至关重要。仅仅学会基础知识可能不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。 对于学生和应届毕业生而言，通过相关产品可以了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估自身兴趣和技能，选择合适的职业路径并制定规划，还能根据职业目标获得个性化学习建议和资源以提升技能。 对于职场新人和职业转换者，可根据自身职业目标和市场需求制定发展计划，明确短期和长期目标。对于希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者，能获得详细的转型路径和必要的技能培训资源以顺利转型。 企业可以利用相关产品评估应聘者的 AI 技能水平，选择合适的候选人，为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议，培养内部 AI 人才。 教育机构能将相关产品作为学生职业指导的一部分，帮助学生了解 AI 领域的职业机会和发展路径，提升就业率，还能根据市场需求和学生职业规划优化课程设置，提供更有针对性的 AI 技能培训。 职业咨询师可以使用相关产品为客户提供更精准的职业规划建议和技能评估，提升咨询服务质量和效率，并基于产品提供的市场数据和职业趋势分析为客户提供更全面和前瞻性的职业指导。 此外，AI 已经在许多领域带来了重大进步和效率提升，未来还有巨大的发展潜力，有望创造更多的就业岗位和推动经济增长。但这只是开始，随着 AI 变得更强大以及创新者探索新的应用方式，将会有更多的 AI 应用出现。

目前在制作 PPT 方面，没有绝对的“最好”的大模型。例如，Claude 3.7 在将 PDF 转换为 HTML 方面效果较好，但国内用户使用不太方便，可改用 DeepSeekR1 实现。某上市公司使用某互联网大厂研发的千亿 AI 大模型产品声称能 3 分钟制作 PPT，但接入公司系统时出现“一连接就死机”的情况。同时需要注意的是，过去几个月内国内的 AI 大模型在某些方面大同小异，且大部分远未达到可商用化程度。

目前在 AI 绘画领域，没有绝对最好的工具，不同的工具各有其特点和优势。以下为您介绍一些常见的 AI 绘画工具： Stable Diffusion：有多种相关的插件，如脸部修复插件 After Detailer、UI 界面美化插件 Kitchen、高宽比锁定插件 Aspect Ratio、提示词自动翻译插件 promptallinone、最强控制插件 ControlNet 等，可满足不同的需求。 Photoshop 2023 Beta 爱国版：在某些方面表现出色。 即梦 3.0：在中文场景下有较好的表现，不仅提升了大字的准确性、设计感和丰富度，还大幅改善了小字的稳定性问题。相比即梦 2.1 和 GPT4o 在中文场景中的表现，即梦 3.0 更具优势。 您可以根据自己的具体需求和使用场景选择适合您的 AI 绘画工具。

以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目，供您参考： 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》

垂直大模型是专注于特定领域的大模型，例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内，大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力，在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括： 1. 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像，甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关的问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务的门槛。 关于发展趋势，尽管当前市场以基础大模型为主，但将大模型与行业专业知识结合，以满足不同行业的需求，成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出，如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时，在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉，暂时无法为您提供相关图片。

以下是一些关于 0 1 学习 AI 绘画的建议和当前好用的工具： 您可以通过观看相关视频教程来入门，比如： “10 分钟教会你如何手把手撰写提示语，全网最细 ChatGPT 对话指南，保姆级教程！” ，视频使用到的 AI 工具包括 AI 提示语，平台链接： 。 “零基础 AI 绘画入门，Midjourney、Stable Diffusion，小白速成，一站式使用和最强入门教程” ，视频使用到的 AI 工具包括 AI 提示语，一个无需魔法上网的 AI 绘画工具，平台链接： 。 目前，Midjourney 和 Stable Diffusion 是比较受欢迎的 AI 绘画工具。

以下是 AI 在零售行业的一些有趣、实用且有建设性的最新应用： 1. 舆情、投诉、突发事件监测及分析：通过 AI 技术实时监测和分析消费者的反馈和市场动态，帮助企业及时做出应对策略。 2. 品牌营销内容撰写及投放：利用 AI 生成吸引人的营销文案，并精准投放到目标受众。 3. 自动化库存管理：基于历史销售数据和其他相关因素，预测未来的库存需求，优化库存配置，降低成本。 4. 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配：提高商品管理的效率和准确性。 5. 客户购物趋势分析及洞察：深入了解消费者的购物偏好和趋势，为企业的产品开发和营销策略提供依据。 此外，在医疗药品零售领域，AI 也有广泛的应用： 1. 药品推荐系统：根据用户购买记录和症状描述等数据，推荐合适的非处方药品和保健品，提高销售转化率。 2. 药品库存管理：分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测药品需求量，优化库存策略。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户通过手机拍摄药品图像即可获取相关信息。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 5. 药店运营分析：分析销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在问题和优化空间。 6. 药品质量监控：利用机器视觉、图像识别等技术检测药品的包装、标签、颜色等是否合格。 7. 药品防伪追溯：利用区块链等技术实现全流程的药品溯源，保障药品供应链的安全和可信度。 总之，AI 技术在零售行业的应用能够提升购物体验、优化运营管理、降低成本，并为企业创造更多的价值。