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有哪些助力写专利交底书的ai工具

Answer

在撰写专利交底书的过程中,AI工具可以提供显著的帮助,提高撰写的效率和质量。以下是一些可以助力写专利交底书的AI工具:

  1. 积智湾:一个一站式知识产权智能服务平台,它使用AI智能撰写技术,能够将用户填写的“技术语言”智能生成为“专利语言”,一键生成专利申请的“五书”。积智湾平台将专利申请材料模块化,通过填写技术方案内容,包括概要、详情、摘要、附图等部分,然后进行创新性查重,最终生成专利申请文件初稿。

  2. PatentPal:使用生成式人工智能技术的专利申请文本自动生成工具。PatentPal可以自动化撰写专利申请的技术描述部分,包括流程图、系统框图、详细描述和摘要等内容。用户只需提供发明的基本信息,PatentPal就能生成相应的文本。

这些工具通过自动化和智能化的方式,可以辅助发明人和专利代理人更高效地完成专利交底书的撰写工作。不过,需要注意的是,AI工具生成的内容可能需要进一步的人工审核和修改,以确保满足专利申请的具体要求。同时,发明人或申请人在撰写专利交底书时,还应考虑技术方案的创新性、实用性和可专利性,确保技术交底书的质量。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

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AI辅助写专利交底书
以下是关于 AI 辅助写专利交底书和课题以及在写作中的应用的相关内容: AI 辅助写专利交底书: 近年来,AI 在专利审查领域得到广泛应用,能帮助专利审查员更高效地处理任务。具体应用包括: 1. 专利检索与分类:通过自然语言处理和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。例如 Google Patents、IBM Watson for IP 等平台。 2. 专利分析和评估:分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性等。如 TurboPatent、PatentBot 等平台。 3. 自动化专利申请:帮助自动生成专利申请文件,如 Specifio、PatentPal 等平台。 4. 专利图像和图表分析:利用 AI 技术分析专利中的图像和图表,如 Aulive、AIpowered image recognition tools 等平台。 利用 AI 写课题: 利用 AI 技术辅助写作课题可按以下步骤和建议进行: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择有价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改:借助 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保原创性,进行最后的格式调整。 AI 在写作中的正确应用: AI 虽能写出文章,但不应完全依赖它来写作。写作是思考过程,能锻炼思维能力,对于想做 IP 账号的人,个人特色很重要。不过,AI 可成为写作中的得力助手: 1. 头脑风暴:写作前让 AI 提供选题建议或内容方向。 2. 查找资料:快速汇总主题相关信息,节省查阅资料时间。 3. 优化表达:写完初稿后让 AI 检查语法、改善表达。 4. 拓展思路:卡壳时询问 AI 开拓新思路。
2025-01-24
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容: 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通: 课程安排:19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学,周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告:周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作,视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree:整合多种模型,可免费无限量试用,下载需科学上网,Mac 可拖到文件夹安装,推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布,主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理:网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹:每个项目通过在本地新建文件夹来区分,项目运行一轮一轮进行,可新建会话,终端可重开。 GitHub 仓库创建:仓库相当于本地项目,可新建,新建后有地址,可通过多种方式上传。 Python 环境安装:为方便安装提供了安装包,安装时要选特定选项,安装后通过命令确认。 代码生成与修改:在 tree 中输入需求生成代码,可对生成的代码提出修改要求,如添加滑动条、雪花形状、颜色等,修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库: 神秘风 Arcane:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容: 1. 对于技术纯小白: 从最基础的小任务开始,让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件,可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目,包含全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini,可在提示词最后添加生成创建脚本的要求,并请教如何运行脚本(Windows 机器则是 create.cmd)。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验: 单独让 AI 写小功能没问题,但对于复杂的程序框架,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例,可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩,及时肯定正确的,指出错误时要克制,不断完善其经验。 4. 相关资源和平台: AI 写小游戏平台:https://poe.com/ 图片网站:https://imgur.com/ 改 bug 的网站:https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台:https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是,使用 AI 写程序时,对于技术小白来说,入门容易但深入较难,若没有技术背景可能提不出问题,从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 1. 人才招聘与筛选 What:利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析,评估其与岗位的匹配度。 Why:节省 HR 大量的时间和精力,提高招聘效率和准确性。 How:通过自然语言处理和机器学习算法,训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What:根据员工的技能水平和职业发展目标,定制个性化的培训计划。 Why:提升员工的能力和绩效,增强员工对企业的忠诚度。 How:利用大数据分析员工的工作表现和学习需求,推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What:运用 AI 预测市场薪酬趋势,为企业制定合理的薪酬策略。 Why:保持企业薪酬的竞争力,吸引和留住优秀人才。 How:收集和分析行业薪酬数据,结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What:借助 AI 实时监测员工的工作表现,提供客观的绩效评估。 Why:减少人为偏差,确保评估的公正性和准确性。 How:利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What:通过 AI 分析员工的情绪和满意度,及时发现问题并解决。 Why:营造良好的工作氛围,提高员工的工作积极性和创造力。 How:使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What:利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置,提供组织架构调整建议。 Why:提高企业的运营效率和灵活性,适应市场变化。 How:基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What:根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why:提前做好人才储备和招聘计划,保障企业的正常运营。 How:运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What:使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容,提高传播效果。 Why:增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How:利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What:在 HR 服务中引入 AI 客服,解答员工常见问题。 Why:快速响应员工需求,提高服务质量。 How:训练智能客服模型,涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What:利用 AI 对人才库进行分类和更新,提高人才库的利用效率。 Why:方便快速找到合适的人才,降低招聘成本。 How:运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 场景一:AI 在企业招聘中的应用 What:利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why:能够快速处理大量简历,提高招聘效率和准确性,节省人力和时间成本,同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How:通过引入相关的 AI 招聘软件,与企业现有的招聘系统集成,对简历进行关键词提取和分析,利用机器学习算法进行人才匹配,并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二:AI 助力个性化人力资源管理 What:根据员工的个人特点和工作表现,提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why:能够充分发挥员工的潜力,提高员工满意度和忠诚度,促进企业的长期发展。 How:收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息,运用 AI 算法进行分析和预测,为员工制定专属的发展方案,并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三:AI 打造无人值守的 HR 平台 What:实现 HR 业务的自动化处理,如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why:减少人工操作的错误和繁琐流程,提高 HR 工作的效率和准确性,使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How:整合企业内部的各种 HR 系统和数据,利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化,同时建立监控和预警机制,确保平台的稳定运行。
2025-04-14
如果调教ai助力成为网文作家?选用市面上哪种ai模型好一些
如果想调教 AI 助力成为网文作家,以下是一些建议和可选用的 AI 模型: 借助 AI 分析好的文章: 找出您最喜欢的文章,投喂给 DeepSeek R1(理论上来说适合大多数 AI,尤其是有推理模型)。 分三次询问:第一次从写作角度分析;第二次从读者角度分析;第三次指出文章的缺点、不足及改善和提升的空间。 对作者进行侧写,分析成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 让 AI 对您写的文章进行点评:使用类似“现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师,拥有 30 年教育经验,是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章,然后对文章进行分析,然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析,指出问题所在,并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解,请尽量多举例子而非理论陈述”的提示词。 分享一个根据文章内容对作者心理侧写的提示词:“我希望你扮演一个从业 20 多年,临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家,精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文,然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻,不要吹捧包装,不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。包括作者的基本画像、核心性格特质、认知与价值观、潜在心理动机、行为模式推测、矛盾与盲点、文化符号映射。” 在模型选择方面: 目前只推荐 Claude 3.7 Sonnet,Anthropic 对 Claude 在编程和美学方面有深度优化,效果较好。但您也可以使用 DeepSeek 等模型进行尝试。 对于模型的选用,没有强制必须用某个模型的说法。而是根据自己的习惯、实测的响应速度、生成质量、调用费用进行综合选择。比如 Doubao Function Call 模型,对于插件调用、Coze 内 json 格式输出比较擅长;MiniMax 处理文字速度很快;GLM 对于用户提示词的理解比较好。每个模型都有自己擅长的特点,而且每家模型都在不断的迭代。所以模型的选用,需要根据实测情况综合调整。一般可选择豆包·function call 32k,“function call”代表有着更好的 Coze 的工具调用能力,“32k”代表模型的上下文窗口大小,即模型在处理文本时能够考虑的单词或标记的数量。如果输出和输入的类型不是纯文本时,比如是 array、object 结构,请根据实测情况,考虑替换上豆包 function call 版本,其他的 LLM 可能会输出格式比较混乱。
2025-03-25
AI如何助力职业发展
AI 可以从以下几个方面助力职业发展: 1. 职业规划: 职业趋势分析:基于最新市场数据和行业报告,协助分析自身专业或职业的前景,了解未来趋势。 技能评估与提升:通过测评工具评估当前职业兴趣,提供针对性学习资源和课程建议,提升专业技能。 职业匹配与推荐:根据兴趣、技能和目标,推荐适合的职业路径和职位,提供个性化建议。 职业发展规划:结合个人情况和市场需求,制定详细的短、中、长期职业发展计划,帮助在 AI 时代找到职业定位。 2. 成为“超级个体”: 效率提升与技能拓展:个人借助 AI 工具学会新技能,参与跨职能工作,成为“全能型人才”。 专注深耕专业技能:AI 接管浅层、重复工作,让人有更多时间修炼深层次专业技能。 提高绩效与解锁可能性:掌握 AI 辅助技能,不仅提高当下绩效,还为自己创造更多发展机会。 放大个人价值:在效率革命推动下,个人利用 AI 成倍放大时间和精力价值,如个人创业者完成全链条工作,教师扩大授课规模,科研人员产出更多数据等。 3. 技术应用与转型: 企业运营:将 AI 前沿技术应用于企业运营,帮助企业完成数字化转型,优化运营效率。 个人成长:协助个人利用 AI 重构知识体系,实现个人成长,在 AI 时代轻松前行。
2025-03-18
目前全球有大量的AI工具,AI发展迅速,我该如何系统学习AI助力我的日常工作、学习和生活
以下是关于如何系统学习 AI 助力日常工作、学习和生活的建议: 一、英语学习 1. 智能辅助工具 利用 AI 写作助手(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错,帮助改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习 使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台 使用自适应学习平台(如 Duolingo),借助 AI 技术为您量身定制学习计划,提供个性化的英语学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人 利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 二、数学学习 1. 自适应学习系统 使用自适应学习系统(如 Khan Academy),结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题,根据您的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助 利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath),通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手 使用虚拟教学助手(如 Socratic),利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台 参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 三、新手学习 AI 1. 了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能及其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅 在「」中,找到为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 四、中学生学习 AI 1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,无论是在日常工作、学习和生活中,还是作为新手或中学生,都可以从不同方面入手全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的发展做好准备。但请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-01
生成一个讲座教案。关于AI助力大学生学习的。
以下是一份关于 AI 助力大学生学习的讲座教案: 一、引言 教育科技长期以来在有效性和规模之间存在权衡,但 AI 的出现改变了这一状况。现在可以大规模部署个性化的学习计划,为大学生提供“口袋里的老师”。 二、AI 在学科学习中的应用 1. 语言学习 像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的应用能够提供实时交流,并对发音或措辞给予反馈。 2. 数学学习 Photomath 和 Mathly 等应用可以指导学生解决数学问题。 3. 历史学习 PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 三、AI 在作业中的辅助 1. 写作方面 Grammarly、Orchard 和 Lex 等工具帮助学生克服写作难题,提升写作水平。 2. 其他内容形式 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 四、不同时代教育与技术的关系 1. 口传时代 传授生存技能,传承部落文化,通过口诀、歌谣、神话故事等方式,在生活场景和部落仪式中,以口耳相传、身体力行示范等方法进行教学。 2. 手抄时代 掌握典籍知识,培养识字写字能力,学习经学典籍、礼仪、历史等,在私塾、官学、书院中,通过手抄本,采用背诵领会、注疏评点等方式教学。 3. 印刷时代 进行启蒙教育和专业教育,为科举考试准备,学习四书五经、史地文学等,在学校、课堂、图书馆中,利用印刷书籍,通过讲授说理、考试评价等方式教学。 4. 电子媒体时代 开展基础教育、职业教育、成人教育,学习多学科知识和实用技能,在课堂、演播室、函授、远程教育中,使用广播电视教材、函授讲义等,通过程序教学、自学辅导等方式教学。 5. 数字媒体时代 借助互联网等数字媒体,实现更个性化、多样化的学习。 五、AI 对教育的影响与思考 1. 优势 提供个性化学习计划,满足每个学生的独特需求。 节省时间,提高学习效率。 2. 挑战与思考 如何防止 AI 取代人类思考。 如何确保学生在使用 AI 辅助学习时,真正掌握知识和技能,而不是依赖工具。 六、总结与展望 AI 为大学生学习带来了诸多机遇,但也需要合理利用,以实现更好的教育效果。 以上教案仅供参考,您可以根据实际需求进行调整和完善。
2024-10-29
假如你是一名测试工程师,要写一个关于《AI智能体输入输出验证》专利申请书,申请书的内容包括以下几点: 1、发明名称(一种xxxxxxxx算法/架构/设计/外观等等等等) 2、发明背景技术 3、具体的技术方案描述 4、本发明的有益效果
以下是为您生成的关于《AI 智能体输入输出验证》的专利申请书内容: 发明名称:一种基于 Coze 工作流的 AI 智能体输入输出验证算法 发明背景技术: 在当前的 AI 应用中,构建和测试智能体的功能至关重要。特别是在处理复杂的任务,如生成思维导图时,需要确保输入和输出的准确性和有效性。然而,现有的技术在配置子任务节点和验证其可用性方面存在不足,导致效率低下和结果不稳定。 具体的技术方案描述: 1. 对于生成思维导图的任务,首先确定处理方式为“单次”,因为一次精读任务仅需生成一张思维导图。 2. 在输入方面,<generateTreeMind>插件节点仅需设置{{query_text}}变量,格式为 string 字符串,通过引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量来提供输入。 3. 在输出方面,观察输出区的众多字段,根据字段名称、「查看示例」中的示例说明或试运行来确定所需的字段。对于生成图片格式的思维导图,确定 pic 为所需的输出。 4. 完成任何一个节点的配置后,进行试运行测试。具体步骤包括:点击「测试该节点」,按格式要求输入待测试的内容(对于 array 等其他格式,自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求),点击「展开运行结果」,检查输入、输出项是否有误。若有误,依次检查“测试输入内容”、“节点配置”以及优化“提示词”,以提升对生成内容的约束力。 本发明的有益效果: 1. 提高了 AI 智能体在处理生成思维导图等任务时输入输出配置的准确性和效率。 2. 通过明确的步骤和规范的测试流程,有效减少了错误和不确定性,提升了智能体的稳定性和可靠性。 3. 能够更好地满足用户在复杂任务中的需求,为相关领域的应用提供了更优质的解决方案。
2025-03-04
怎么用ai写发明专利
以下是关于如何用 AI 写发明专利的相关知识: 在专利法律框架下,人工智能具有以下 3 种存在形式: 1. 专利法所保护的客体,即人工智能“本身”作为专利法保护的发明。在这种情况下发生专利侵权时,关于侵权的认定以及责任的界定与传统的专利侵权并无差别。 2. 发明创造的“辅助工具”,即人工智能作为人类进行发明创造活动所依赖的辅助性技术研发的工具。人工智能作为其本身作为一种技术方案并不侵权,但是其为了完成人类交付的任务或者是程序设定的任务而实施的技术方案则可能构成侵权。在数据收集和算法学习阶段,有可能因未经许可使用他人现有的专利作为其研发工具而构成侵权。在生成阶段,人工智能利用文字处理、同义替换等方式来规避现有的技术权利要求,从而生成大量的与现有技术实质相似的技术方案,但实质上并未改进智力成果,因此也可能存在潜在的专利侵权风险。从理论上讲,在设计人工智能系统时,人类可以提前干预将仍处于保护期内的专利技术信息排除在训练数据库之外,从而防止专利侵权的情形。但是当下的技术水平并不足以支撑此种需求,在对人工智能模型进行训练时仍需要将人类科技应用领域中最具创造力的结果纳入其中,在满足此种需求的前提下要求完全防止专利侵权并不现实。其次是人工智能生成物侵犯专利权从结果上来说具有不可预测性,即便是人类提前介入干预,也并不能保证人工智能是否会从其他专利技术中组合、转换甚至开拓出的技术方案不侵犯专利权。 3. 发明创造活动的主体,即完全脱离人类的干预和控制,自主进行发明创造活动的人工智能。就目前而言,这种情况很难实现,尤其是在实行实质审查制度的我国。2018 年,有研发者就 DABUS,一个模拟人脑运行进行内容输出的 AI 系统向美国、欧洲、英国等多国专利部门提交了 DABUS 为发明人的专利申请。绝大多数专利部门都认为,从文义本身出发进行解释,立法者并不打算允许非人类作为发明人,从而拒绝了其专利申请。有趣的是,澳大利亚联邦法院在审理中推翻了该国知识产权局驳回 DABUS 专利申请的决定,并指出:发明人(inventor)一词是表示动作的代理名词,表示执行“发明”这一动作的实体,并未将非人类发明者排除在外,只有这样才能与专利法“鼓励技术创新、通过创新及技术的传播来促进经济福祉”的目标保持一致。虽然这一判决最终又被上诉法院驳回,但对于我们理解人工智能专利权的问题,仍有一定参考价值。 近年来,人工智能(AI)在专利审查领域得到了广泛应用。以下是一些具体的 AI 应用和平台,它们在专利审查过程中发挥了重要作用: 1. 专利检索与分类:AI 可以帮助进行高效的专利检索和分类,通过自然语言处理(NLP)和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。示例平台:Google Patents、IBM Watson for IP。 2. 专利分析和评估:AI 可以分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性,预测专利的授权可能性。示例平台:TurboPatent、PatentBot。 3. 自动化专利申请:AI 可以帮助自动生成专利申请文件,减少人工编写和审查时间。示例平台:Specifio、PatentPal。 4. 专利图像和图表分析:AI 可以分析专利申请中的图像和图表,帮助识别和分类技术内容。示例平台:Aulive、AIpowered image recognition tools。
2025-03-04
如何基于你的模型对一台工业设备(钢板划线印字装备)进行故障诊断和预测性维护,从以下几个方面进行分析 1.技术栈:数据采集与通讯,数据库,算法,前端,微服务、应用等,并进行软件选型 2.硬件选型:工业设备、边缘计算设备,软件部署硬件,分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性:要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性:考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性,若以此进行招标,如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容: Transformer 模型和 BERT 模型: 模型训练与评估:定义模型后,传递训练数据集和验证数据集及训练时期数,训练完成后评估性能,如达到 85%准确率。 模型性能可视化:绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型:使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径,保存后可加载进行预测。 预测示例:对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI:检查模型签名,上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶,在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程: 策略:将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧:使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中,根据客户查询分类提供具体指令,如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串,使系统成为状态机,更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南: 战术:将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略:使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中,基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串,将系统变成状态机,通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
帮我撰写专利分析报告的ai有哪些
以下是一些可用于撰写专利分析报告的 AI 工具和平台: 1. 专利检索与分类: Google Patents:使用 AI 技术帮助用户检索和分析专利文献。 IBM Watson for IP:利用 NLP 和机器学习技术,自动化地检索和分类专利文献,提高检索的准确性和效率。 2. 专利分析和评估: TurboPatent:使用 AI 技术进行专利文档的自动审查和分析,评估专利的授权可能性和潜在风险。 PatentBot:AI 驱动的平台,可以自动分析专利文本,评估专利的技术范围和创新性。 3. 自动化专利申请: Specifio:利用 AI 技术自动生成专利申请文件,包括专利说明书和权利要求书,提高专利申请的效率。 PatentPal:使用 AI 技术自动生成和编辑专利申请文件,减少人工工作量。 4. 专利图像和图表分析: Aulive:利用 AI 技术分析专利中的图像和图表,自动识别技术内容和创新点。 AIpowered image recognition tools:用于专利文献中的图像识别和分析,提高图像处理的效率和准确性。 5. 专利趋势分析和预测: Innography:利用 AI 技术分析专利数据,提供技术趋势分析和竞争情报。 PatSnap:AI 驱动的平台,分析专利数据和技术趋势,提供全面的专利情报和市场分析。 使用这些平台的一般步骤如下: 1. 注册和登录:在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献:上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能:根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告:查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理:根据分析结果进行进一步的人工审查和处理,或者直接生成专利申请文件。 需要注意的是,AI 技术在专利审查领域的应用,可以极大地提高工作效率,减少人工工作量,提高专利检索、分类和分析的准确性和效率。但在使用时,仍需仔细甄别结果。
2024-10-31
有没有自动生成专利申请文件的平台
以下是一些可以自动生成专利申请文件的平台: 1. Specifio:利用 AI 技术自动生成专利申请文件,包括专利说明书和权利要求书,能提高专利申请的效率。 2. PatentPal:使用 AI 技术自动生成和编辑专利申请文件,可减少人工工作量。 在专利小助手中,还有以下插件可用于相关工作: 1. Kimi:可以用于自动生成专利申请文档的草稿、摘要或专利描述,提高文档撰写效率。 2. TreeMind 树图:可以用来创建专利结构的思维导图,帮助用户理解专利的组成部分和它们之间的关系。 3. ProcessOn 流程图:可以用于设计和展示专利申请和管理的详细流程,帮助用户理解每一步的操作和所需材料。 4. Word 文档:可以用来处理专利申请文件、专利描述、权利要求书等文档。 使用这些平台通常需要以下步骤: 1. 注册和登录:在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献:上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能:根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告:查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理:根据分析结果进行进一步的人工审查和处理,或者直接生成专利申请文件。
2024-09-18