医学科研

以下是关于 AI 科研绘图的相关信息： 摄影与 AI 绘画中的构图及色彩运用： 摄影构图多样，不必严格遵循特定规则，可同时满足多种构图方式，如 S 构图、三角形构图、引导线构图等，掌握构图知识能分析出更多图片信息。 AI 绘画构图一般不会出大问题，除非刻意用提示词引导。 色彩方面： 色彩能影响人的情绪，在设计、市场营销、心理治疗等方面有重要作用，每年有流行色，不同颜色可表现多种正面和负面情绪。 三原色可调配出所有颜色，色环中有间色、复色，配色方案有同类色、邻近色、互补色等，不同配色有不同效果。 色彩三要素为色相、明度和纯度，色相指颜色种类，明度指亮度，纯度指饱和度。 3 月 17 日 AI 资讯中的绘图相关： Thera：新 sota 超分辨率模型，允许任意尺寸图像进行高清化。 学术艺术类 AGENT 中的绘图相关实用小工具： Brush Maker：生成 digital paint brush texture 的网站。 PixIcon Generator：用于创建漂亮的 Chrome 扩展像素图标。 色谱漫游：用户上传图片后，系统自动量化分析像素分布，按色彩占比排列色卡，支持点击色卡一键复制 HEX 代码，为创作者提供用色参考和灵感。 矢量图转换器：支持常见图片格式导入转化为矢量图格式，方便科研作图。

以下为您介绍一些 AI 科研工具： 一、综合类 1. AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 2. 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 3. 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 4. 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 5. 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 6. 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 7. 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 8. SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 9. Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 10. 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 11. 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 12. 市场营销 二、医学课题修改 1. Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，增强对科学文献的洞察。 2. Scholarcy：可提取文档结构化数据，生成文章概要，包含关键概念等板块内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供医学课题修改意见。 三、论文写作 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，管理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供云的 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，进行复杂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，处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供模板库和协作功能，简化编写过程。 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。 使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些专门针对科研人员科学研究过程的 AI 工具： 1. 对于需要修改医学课题的科研人员： Scite.ai：是为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，增强对科学文献的洞察。 Scholarcy：能从文档中提取结构化数据，生成文章概要，包含关键概念等板块内容。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供有关医学课题的修改意见。 2. 在论文写作方面： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：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，精简和优化论文内容。 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，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 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，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 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。 3. 其他工具： Deformity.ai：创新的表单创建平台，通过人工智能技术，用户可快速制作生动的对话式表单，支持多种功能和多语言互动。 Afforai：为研究人员设计的 AI 驱动的研究助手和聊天机器人，提供多种工具简化研究流程，支持多种文档格式和不同搜索模式。 Recall：新型知识管理工具，自动总结各种在线内容并保存到知识库，自动组织分类，通过知识图谱发现信息联系，提供间隔重复学习功能。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。

以下是一些适合科研人员的 AI 工具： 1. 对于需要修改医学课题的科研人员： Scite.ai：是为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，能简化学术工作。 Scholarcy：可以从文档中提取结构化数据，生成文章概要，包含关键概念等板块内容。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见。 2. 对于论文写作的科研人员： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：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，精简和优化论文内容。 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，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 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，提供丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 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。 3. 对于文章润色的科研人员： 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。 ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，用于多方面写作辅助。 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。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，帮助写作前头脑风暴和大纲规划。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，生成符合要求的学术论文。 这些工具可以从不同方面为科研人员提供帮助，您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些关于写科研可行性分析报告的提示词相关内容： 可以先确定整个调研报告的大纲目录，比如通过老师发的示例报告截图用手机识别。 确定整体的语言风格和特色，调研报告一般和论文差不多，语言风格通常是“逻辑清晰,层层递进,条理分明”，还可以把范文丢给 Claude 2 总结语言风格。 让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容，在 workflow 中设置循环结构，生成一段章节内容后经同意再进行下一章节，否则重新生成。 在生成内容前，需要 GPT4 判断某章节是否要调用 webpolit 插件查询相关信息后再来撰写报告章节部分。 为了让 GPT4 有更好的选择性搜索，可以选择使用 webpolit 插件。 不要过于限制 GPT4，否则可能导致生成效果不佳。

以下是为您挑选的向 40 岁左右科研从业者科普人工智能和大模型的提纲内容： 一、AI 大模型的基本概念 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC 2. 相关技术名词 AI：人工智能 机器学习：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：有标签的训练数据，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：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：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗 深度学习：参照人脑有神经网络和神经元，因层数多称为深度，神经网络可用于多种学习方式 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式 LLM：大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，大语言模型的生成只是处理任务之一，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解 二、AI 大模型的技术里程碑 1. 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，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 三、AI 模型及相关进展 1. 包括视频生成模型、相关论文，以及 AI 在诺奖和蛋白质研究领域的应用等 2. 人工智能发展历程：从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统，再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型，经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段 3. 大模型的基石：由数据、算法、算力构成，算法有技术架构的迭代，如英伟达的显卡辅助模型训练，数据质量对生成理想的大模型至关重要 4. 针对弱智 8 的问题对大模型进行测试，开展让大模型回复问题并找出真人回复的活动，且国内大模型的回答能力有很大改进 5. 大语言模型的特点：早期回复缺乏情感，如今有所改进，后续将体验几个大模型的回复场景

AI 在医学领域有以下应用： 1. 医学影像分析：可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：加速药物研发过程，如识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 3. 个性化医疗：分析患者数据，为每个患者提供个性化治疗方案。 4. 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 此外，AI 在医疗健康生物制药的研究中也发挥着重要作用，例如： 1. 提前三年诊断胰腺癌。 2. 发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 3. 帮助抗衰老，筛查高效的药物候选物。 4. 寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 5. 早期诊断帕金森。 在 2024 年，AI 在医疗领域的应用与发展趋势包括： 1. 利用大模型生成合成数据，如微调 Stable Diffusion 中的 UNet 和 CLIP 文本编码器，从大量真实胸部 X 射线及其相应报告中生成大型数据集。

以下是为您提供的关于 AI 医学文献的相关信息： 在医疗保健方面，AGI 会带来重大变革。医疗诊断将更精准快速，能综合海量医学文献、患者症状和检查结果给出诊断和治疗方案。在一些问诊场景中，ChatGPT 的表现甚至超过真人医生。未来患者可能先与 AI 健康助手交流，AI 能降低医疗咨询门槛，缓解医生短缺问题。在医学成像诊断上，AI 已显示出高水平，AGI 会进一步提升能力，减少漏诊误诊。治疗方面，AGI 可定制优化方案，参与手术规划和操作。远程医疗也会因 AGI 更实用，精神健康领域 AGI 可能充当心理疗愈师角色，但也存在对其治疗效果和隐私的顾虑，需要医疗监管机构制定标准。 在蛋白质结构预测和合成方面，ChatGPT 引发的范式转移涉及该领域，过去两周有大量突破。用于生成漂亮图片的 AI 可帮助科学家研究并设计新的蛋白质，如 AlphaFold 等多个系统在蛋白质结构预测方面表现出色，还有新的 AI 系统能创造自然界中不存在的蛋白质，以及用于识别个体细胞中蛋白质模式等的新工具。相关文献参考：https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm 、https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions 、https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514 。 如果您有一篇医学课题需要 AI 帮您给出修改意见，可以考虑使用以下工具： 1. Scite.ai：是为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：是科研神器，能提取结构化数据，生成文章概要等。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见。 这些工具可从不同角度审视和改进您的医学课题，您可根据具体需求选择合适的工具尝试。但请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前，通过 AI 工具的结合，在一定程度上可以根据已调研完成的病例数据输出医学报告。例如 GPT4V 在医学图像理解方面显示出了有效性，能够为各种医学图像生成完整的放射学报告。在一些案例中，如腹部 X 射线图像和右膝的 MRI 图像，GPT4V 能正确识别研究并提供准确诊断。但也存在一些错误，比如在手部/腕部 X 射线图像中错过远侧桡骨骨折，在胸部 CT 中错误识别结节位置和产生测量误差。尽管生成的报告能保持高质量格式，可作为模板减轻医学专业人士起草报告的工作负担，但由医学专业人士评估生成的报告以确保其正确性和准确性仍是至关重要的。

以下是一些能够分析医学化验单的 AI 工具： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，能简化学术工作。 2. Scholarcy：一款科研神器，能从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些好的医学 AI 软件： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，能简化学术工作。 2. Scholarcy：一款科研神器，能从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，包含关键概念、摘要、学术亮点等板块内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供医学课题的修改意见。 此外，还有一些与医学相关的 AI 应用： 1. 微医 APP：AI 医疗健康管理平台，利用 AI 技术分析用户的健康数据，为用户提供个性化的健康管理方案。 2. 彩云天气专业版：AI 天气预报定制服务，根据用户需求提供个性化天气预报服务。 在 AI 公司的产品方面，也有一些与医学相关或具有创新性的： 1. MedARC：一种新颖、开放和协作的医学 AI 研究方法。 2. DeepFloyd：最新最先进的开源文本图像模型，生成的图像具有高度真实感。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

如果您要查找医学论文文献，以下几种 AI 工具可能较为合适： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，能增强对科学文献的洞察，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：一款科研神器，能从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。 此外，在论文写作领域，还有以下常用的 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，帮助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，可帮助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，便于进行数据分析和可视化。 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，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 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。 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。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。