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数据采集的AI工具

Answer

以下是为您整理的关于数据采集的 AI 工具的相关信息:

  • 宝玉日报:数据收集采用 AI 搜索与手动下载权威资料相结合,并结构化提取数据。报告拆分按任务需求分步完成,使用 Excel 等工具进行数据处理。分析与写作中,AI 辅助分析并提供初步文字撰写,但需人工主导校验关键内容。亮点在于把 AI 作为辅助,优化信息处理和写作效率,注重人工与 AI 配合,确保数据准确性和结论可靠性。相关链接:https://baoyu.io/blog/ai-write-professional-regional-economic-report
  • Istra 发布的 Pixtral Large 124B 聊天应用:特点是免费使用的大型多模态模型,支持网络搜索、写作画布、Flux Pro 画图。亮点是网络搜索和画图功能实用且强大,适合多场景需求。相关链接:http://chat.mistral.ai 、https://chat.mistral.ai 、https://x.com/dotey/status/1858644663046930601
  • RPA+财务税务问答机器人:以在京东查询感冒灵并采集价格为例,通过拖拉拽指令控件来构建机器人任务,包括打开浏览器、填写搜索框、点击搜索、采集数据等步骤,采集数据后会生成数据表格且无需代码。编辑器有拖拉拽功能适合业务人员,也可切换为 Python 界面写代码,还封装了很多控件,如 Excel 控件等。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

宝玉 日报

数据收集:AI搜索与手动下载权威资料相结合,并结构化提取数据。报告拆分:按任务需求分步完成;使用工具如Excel进行数据处理。分析与写作:AI辅助分析并提供初步文字撰写,但需人工主导校验关键内容。?亮点把AI作为辅助,优化信息处理和写作效率。注重人工与AI配合,确保数据准确性和结论可靠性。?[https://baoyu.io/blog/ai-write-professional-regional-economic-report](https://baoyu.io/blog/ai-write-professional-regional-economic-report)4⃣️?Istra发布Pixtral Large 124B聊天应用特点:免费使用的大型多模态模型,支持网络搜索、写作画布、Flux Pro画图。亮点:网络搜索和画图功能实用且强大,适合多场景需求。?[http://chat.mistral.ai](http://chat.mistral.ai)?[https://chat.mistral.ai](https://chat.mistral.ai)?[https://x.com/dotey/status/1858644663046930601](https://x.com/dotey/status/1858644663046930601)

翻译:AI 行业分析:50 个访问量最大的 AI 工具及流量行为

接下来,我们的目标是更深入地研究人工智能受众的人口统计数据,仔细审查流量来源、设备和性别。这一探索旨在完善我们的参与策略,确保量身定制的交互并增强对人工智能多样化用户群的理解,以实现更有效的优化。[heading3]流量渠道的人工智能工具[content]观察AI工具用户的流量渠道分布,80.53%的用户直接访问这些工具,这表明用户基础良好或经常重复访问。有机搜索落后于11.40%,这表明这些平台中的SEO策略是有效的。推荐占6.73%,强调合作伙伴关系或通过用户的口碑。有趣的是,尽管人工智能在社交媒体上兴起,但有机社交仅带来了1.02%的流量,这可能表明存在机遇。付费搜索和其他内容的贡献最小,分别为0.21%和0.12%,这表明这些人工智能工具的付费广告投资有限。[heading3]按设备划分的AI工具用户[content]按平台分析人工智能工具的使用情况,63.20%的用户通过移动设备访问这些工具,这凸显了移动响应式设计和应用在人工智能领域的重要性。它还可能进一步强调前面提到的流量下降与Open AI推出其应用程序有何关系。相反,桌面用户占总数的36.80%,这表明虽然仍有大量用户从传统平台访问工具,但移动端优化的重要性显而易见。这种分布凸显了技术以移动为中心的持续趋势,以及人工智能工具开发人员优先考虑移动友好界面和功能的需求。[heading3]按性别划分的人工智能工具[content]从性别数据来看,人工智能工具的使用情况存在显著差异:男性用户占69.5%,女性用户占30.5%。这凸显了使用这些人工智能工具的性别差距,这也可能源于技术角色的根本差异。这种明显的差异可能会促使行业领导者调查根本原因,无论是社会、教育还是促销障碍。

RPA+财务税务问答机器人制作教程 2024年10月27日 - 智能纪要

[heading2]智能章节本章节主要是极星介绍创建机器人的相关内容。他演示创建电脑机器人,通过拖拉拽指令控件来构建机器人任务。以在京东查询感冒灵并采集价格为例,介绍了打开浏览器、填写搜索框、点击搜索、采集数据等步骤,该方式适合无IT经验者,还提及了采集多页数据的操作。[01:25:54](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnknad69gjd6449xvs9s8c?t=5154000)极星介绍无需代码即可完成数据采集的机器人及引导的优势本章节主要介绍了一个简单的机器四步操作,可通过此操作搭建机器人协助办公,采集数据后会生成数据表格且无需代码。编辑器有拖拉拽功能适合业务人员,也可切换为Python界面写代码,还封装了很多控件,如Excel控件等,约1000多个,这是其他RPA所不具备的优势。[01:27:40](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnknad69gjd6449xvs9s8c?t=5260000)RPA介绍及其与AI结合在工作自动化中的应用本章节首先介绍了RPA机器人可通过触发器设置,像搭建奥康1700多个脚本的案例还有方太450多个基线等,交付的是动态能力。还提到RPA加上AI效率极大提升,数字化分标准化、自动化、RPA加AI三个阶段,最后提及IP产品的搭建和使用。[01:30:02](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnknad69gjd6449xvs9s8c?t=5402000)引刀AI Power:企业一站式搭建、使用和管理AI能力的平台

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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
如何用coze创建工作流 采集生成视频号内容
以下是使用 Coze 创建工作流采集生成视频号内容的步骤: 1. 安装 Coze Scraper 扩展程序至浏览器,完成安装后可手动采集要上传到扣子知识库的内容。更多关于知识库的内容,详情请参考。 登录。 在左侧菜单栏,选择一个工作区。 在工作区内,单击知识库页签。 创建一个知识库或点击一个已存在的知识库。 在知识库页面,单击新增单元。 在文本格式页签下,选择在线数据,然后单击下一步。 单击手动采集,然后在弹出的页面点击权限授予完成授权。 在弹出的页面输入要采集内容的网址,然后单击确认。 在弹出的页面上,点击页面下方文本标注按钮,开始标注要提取的内容,然后单击文本框上方的文本或链接按钮。 单击查看数据查看已采集的内容,确认无误后再点击完成并采集。 2. 创建工作流: 登录到您的 Coze 账户,导航至个人空间页面。 在个人空间页面上,点击“工作流”按钮,系统会展示之前创建的工作流列表。 在页面的右上角,点击“创建工作流”按钮,打开创建工作流的界面。 在创建工作流的页面上,填写工作流的名称(必须使用英文字符)和描述(一段简洁的文本,帮助模型理解工作流的功能和用途以及触发情境)。 完成必填项后,系统将自动跳转到工作流的编辑页面,其中预设并配置了开始节点和结束节点。开始节点是用户输入内容的起点,结束节点是收尾角色,无论工作流中进行了哪些操作,最终都必须通过结束节点来完成。系统强制要求在工作流的最后步骤中包含结束节点,只有当整个流程的最终动作指向结束节点时,工作流才能够进行试运行和正式发布。 在工作流编辑页面的左侧,有组件库,包括大模型组件(用于执行复杂的数据处理任务)、代码组件(允许运行自定义代码段)、消息组件(用于发送或接收消息)、数据库组件(与数据库交互,执行查询或更新操作)、选择器组件(用于在工作流中进行条件判断和分支选择)。
2025-03-25
数据采集 存储规范
以下是关于数据采集和存储的规范: 风险评估:GDPR 规定数据控制者或处理者所进行的数据处理应当符合初始收集时的目的。企业在核查目标业务领域的数据使用和处理环节时,要比较数据使用和处理的目的、范围、主体等内容相对于初始收集时是否有变化。若有变化,需在使用和处理数据前对数据主体重新告知并取得合法有效同意。 遵循准确、必要、及时原则:数据处理应遵循准确、必要、及时的原则,并以相关、必要为限度。企业在核查时,要判断数据处理与收集目的的相关性、发生时间以及是否为实现收集目的所必要。 确保数据主体限制数据处理的权利:GDPR 明确数据主体有权限制数据控制者或处理者对其数据的处理活动。企业要核查是否建立特定机制或提供途径,确保数据主体在特定情形(如质疑数据准确性、数据处理非法且反对删除数据等)下可限制处理。 确保数据主体反对特定数据处理的权利:GDPR 明确数据主体有权反对数据控制者或处理者的特定数据处理活动。企业要核查是否建立特定机制或提供途径,确保数据主体在特定情形(如直接营销、数据画像等)下有权反对特定数据处理。 数据的存储:需遵循相关法规和标准进行规范存储。
2025-03-25
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
用cursor做网页采集文章插件总是报错怎么办
当使用 Cursor 做网页采集文章插件总是报错时,您可以参考以下内容: 1. 技术架构方面: 采用前后端分离架构,后端基于 Coze 工作流构建业务逻辑,前端为 Chrome 浏览器插件,提供轻量级交互界面。 2. 工作流搭建方面: 配置核心组件,包括插件大模型、工作流总览、大模型节点提示词、输出节点 markdown 排版(注意 markdown 里图片的渲染格式),注意输出图片的变量用的是 contentUrl。 3. 可视化界面和 chrome 插件开发方面: 使用 Cursor 开发时,要有架构思维,懂得如何向 AI 描述想要的东西,在实践中学习。 对于 Coze 关键数据,要获取授权令牌(Token),掌握工作流调用方法。查看 Coze 的 api 开发文档,查看执行工作流的实例,需要两个关键参数,即令牌密钥和工作流开发代码。在工作流界面获取工作流 id,让 Cursor 根据相关内容写一个调用 Coze 工作流的服务,注意声明入参为 article_url 以及让 Cursor 注意中文编码。 4. 报错处理方面: 如果报错、解析结果不对,可以点击 Raw Response,查看报错或者返回值,再根据返回值调整配置输出参数。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-02-06
有哪些信息采集的AI
以下是一些信息采集的 AI: 在欧盟相关法规中,提到了由委员会或市场监督机构根据《AI 法案》(特别是第 62 条)或其他相关文书收集的信息,以及支持评估《AI 法案》和相关报告的信息和分析。 4 月动态中提到的新产品: JamGPT AI Debug 小助手,网址:https://jam.dev/jamgpt ChatGPT2D 用于生成二维知识图谱,网址:https://www.superusapp.com/chatgpt2d/ Motörhead by metal 用于 LLM 的开源内存和信息检索服务器,网址:https://github.com/getmetal/motorhead 网页抓取工具:Hexomatic 网址:https://hexomatic.com/ ;WebscrapeAI 网址:https://webscrapeai.com/ ;Kadoa 网址:https://www.kadoa.com/ 个人数据处理工具:非结构化数据处理 Bloks 网址:https://www.bloks.app/ ;文本处理 Lettria 网址:https://www.lettria.com/ ;数据处理 Quadratic 网址:https://www.quadratichq.com/?ref=producthunt 能联网检索的 AI 有:ChatGPT Plus(开启 web browsing 功能)、Perplexity、Bing Copilot、You.com、Neeva AI 等。这些 AI 搜索工具结合了 AI 技术和搜索引擎,提升了数据集命中预期,为信息检索带来更多可能性。但请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-03
从网站、公众号等做数据的采集能否用大模型进行接卸搞定
数据采集可以通过大模型来辅助,但要完全依靠大模型来解决所有问题可能并不现实。大模型通常用于处理自然语言理解、文本生成、图像识别等任务,在数据采集方面可以发挥以下作用: 1. 内容抽取和识别:大模型可以帮助识别网页、公众号文章等的关键内容,提取需要的信息,例如标题、摘要、正文内容等。 2. 语义理解:大模型可以帮助理解文本内容的含义,从而更准确地判断网页或文章的相关性、质量等,有助于筛选出更有价值的数据。 3. 图像识别:如果涉及到图像数据的采集,大模型可以用于识别图像内容,从而帮助自动化地筛选出符合要求的图像数据。 4. 数据清洗和预处理:大模型可以用于自动化地清洗和预处理采集到的数据,例如去除重复内容、规范化格式、纠正错误等。 但需要注意的是,虽然大模型在某些方面可以提高数据采集的效率和准确性,但在实际应用中可能还需要结合其他技术和手段,例如规则引擎、数据抓取工具、人工审核等,才能更好地完成数据采集任务。此外,数据采集涉及到的网站、公众号等也可能会有反爬虫机制,需要针对性地处理和应对。因此,综合利用大模型和其他工具技术,可能更有利于完成复杂的数据采集任务。
2024-04-16
根据简历,模拟面试的工具
以下是一些根据简历进行模拟面试的工具: 1. Kimi 新出的常用语功能中有“【🎤面试模拟】”,它可以作为私人面试 mock 伙伴,根据简历信息和求职岗位进行模拟面试。 2. 通过让 ChatGPT 接入 Siri 可以模拟前端电话面试。具体操作是首先按照特定文章接入,然后在手机上唤起 ChatGPT 版本的 Siri 并设定身份和对话目的,如让其作为一位来面试的前端高级开发工程师,接着依次提问。 3. ChatGPT 可以更高效地辅助复习面试,您可以把问题给到 ChatGPT 让它帮您生成答案,并展示 demo 和解释,帮助您更好地掌握知识。相关文档在线地址:https://xzfeinterview.gitbook.io/feinterview/readme
2025-04-18
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白,我已经学习了怎么编写prompt,接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ,接下来可以学习以下内容: 1. 理解 Token 限制:形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感,把握有效记忆长度,避免在超过限制时得到失忆的回答。同时,编写 Prompt 时要珍惜 Token ,秉承奥卡姆剃刀原理,精简表达,尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换,若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出,节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子,如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能:重点学习提示词技术,编写更清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体(AI Agents),将工作单元切割开,赋予其特定角色和任务,协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则,如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升: 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系,用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升,尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景,想一个能简单自动化的场景,如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写,比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
那些ai工具可以world转pdf
以下是一些可以将 Word 转换为 PDF 的 AI 工具: 1. DeepL(网站):点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用):下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
作图的ai工具
以下是一些常见的作图 AI 工具: 绘制软件架构视图(逻辑视图、功能视图、部署视图)的工具: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,有拖放界面方便创建架构图。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板。 draw.io(diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种视图创建。 PlantUML:文本到 UML 转换工具,可通过描述文本生成逻辑视图相关图表。 Gliffy:基于云的绘图工具,支持创建架构图。 Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持逻辑视图和部署视图创建。 绘制 CAD 图的工具: CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360:集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology:基于 AI 的设计软件,帮助创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件(如 Autodesk 系列、SolidWorks 等)中的生成设计工具。 此外,Controlnet 的作者 lllyasviel(张吕敏)在 Github 上发布了全新的开源 AI 绘画工具 Fooocus,可像 Stable diffusion WebUI 一样部署到本地免费使用,且有类似 midjourney 的便捷操作界面。
2025-04-15
装修设计可以使用哪些AI工具
以下是一些可用于装修设计的 AI 工具: 1. 酷家乐装修设计软件:利用图像生成和机器学习技术,为用户提供装修设计方案,用户可根据喜好选择和调整。 2. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360:集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能创建复杂几何形状和优化设计。 4. nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 6. 生成设计工具:一些主流 CAD 软件,如 Autodesk 系列、SolidWorks 等,提供基于 AI 的生成设计工具,可根据输入自动产生多种设计方案。 7. HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 8. Maket.ai:面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有探索,能根据输入自动生成户型图。 9. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期引入标准和规范约束生成的设计结果。 10. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内信息集成,实现数据汇总与管理。 但每个工具都有特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-04-15
python数据分析
以下是关于 Python 数据分析的相关内容: BORE 框架与数据分析: 自动驾驶产品经理的工作中会涉及大量数据分析,数据分析是一门独立完整的学科,包括数据清洗、预处理等。从工具和规模上,写 Excel 公式、用 Hadoop 写 Spark 算大数据等都属于数据分析;从方法上,算平均数、用机器学习方法做回归分类等也属于数据分析。 用 ChatGPT 做数据分析的工具: 1. Excel:是最熟悉和简单的工具,写公式、Excel 宏等都属于进阶用法,能满足产品的大部分需求。ChatGPT 可轻松写出可用的 Excel 宏。 2. Python:有很多强大的数据分析库,如 pandas、numpy 用于数据分析,seaborn、plotly、matplotlib 用于画图,产品日常工作学点 pandas 和绘图库就够用。一般数据分析的代码可用 Jupyter Notebook 运行,用 Anaconda 管理安装的各种包。 3. R 语言:专门用于搞统计,但 Python 通常已够用。 实践:用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图: 1. 项目要求:绘制气温趋势折线图+月降雨天数柱状组合图,即双 y 轴的图形。 2. 打开数据集,分析数据:发现关键表头与数据可视化目的的关联。 3. 新建 Python 文件,开始编程:包括调用库、读取数据、数据处理、创建图表、添加标题与图例、保存并显示图形等步骤。 4. 试运行与 Debug:发现左纵坐标数据有误,重新分析数据集并修改代码,最终实现可视化目的。 关于 ChatGPT 的预设 prompt: 在特定的设置下,当发送包含 Python 代码的消息给 Python 时,它将在有状态的 Jupyter 笔记本环境中执行,有 60 秒的超时限制,'/mnt/data'驱动器可用于保存和持久化用户文件,本次会话禁用互联网访问,不能进行外部网络请求或 API 调用。
2025-04-14
数据集去哪下载
以下是一些数据集的下载途径: 对于微调 Llama3 的数据集,获取及原理可参考文档:。 鸢尾花数据集下载请点击链接:https://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_iris.html 。 天气数据集下载请点击链接:https://www.kaggle.com/datasets/muthuj7/weatherdataset 。建议创建一个文件夹,将下载下来的数据集放入文件夹中。
2025-04-14
基于多维评价数据,使用大模型生成个性化的家庭教育方案的可靠性高吗?
基于多维评价数据使用大模型生成个性化的家庭教育方案具有一定的可靠性,但也存在一些限制。 一方面,大模型在教育领域展现出了强大的能力。例如,能够为教师提供源源不断的真题库和错题练习库,模仿各类考试题型有模有样。在作文批改评分方面,如 GLM 模型,具备好词好句识别评测、作文综合评价评分等功能,能够综合考虑文章的多个维度给出评价,提供个性化反馈,保证评分的一致性等。 另一方面,也存在一些挑战。对于高学段理科等复杂领域,大模型的表现可能有限。在解读学生作文中的深层次含义,如隐喻、双关等修辞技巧,以及涉及特定文化背景和历史知识的内容时,仍存在一定难度。 然而,只要提示词到位、示例清晰,大模型在生成个性化家庭教育方案方面具有很大的潜力,可以为家长和孩子提供有价值的参考和帮助。但不能完全依赖大模型,还需要结合人工的判断和调整。
2025-04-13
如何利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述(以抖音、小红书平台为例)】
利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述(以抖音、小红书平台为例)】可以参考以下方法: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,处理大量数据以快速识别关键信息,如受欢迎的产品、价格区间和销量等。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点。 6. 价格策略:依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:利用 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 10. 营销活动分析:使用 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:依靠 AI 预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:利用 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:利用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 此外,还可以参考以下具体案例: 赛博发型师:基于 AI 技术为用户提供个性化的发型设计服务,通过分析用户面部特征、个人风格和偏好,自动生成发型设计方案,用户可上传照片,系统分析后生成详细报告和效果图,报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版:专为企业营销团队等设计,提供从文案框架创作到生成的一站式服务,通过分析产品信息等挖掘痛点和卖点,生成营销文案,并提供营销数据分析服务以优化策略和提高协作效率。 抖音商家客服(C 端用户)/抖音带货知识库工具(B 端商家):作为 AI 客服系统建设助手,帮助企业实现一站式 AI 客服解决方案。 在实际操作中,还可以参考以下经验: 飞书、多维表格、扣子相关应用优化及自媒体账号分析演示分享:包括直播课程相关内容,优化社区文档问题,介绍技术栈选择,强调扣子、多维表格及 AI 字段捷径结合做数据分析的优势,现场演示账号分析效果,展示同步数据的自动化流程。 高效数据分析应用搭建实操讲解:先介绍数据在多维表格执行无二次请求的优势,接着进行技术实操,从新建“数据 AI 高效数据分析”应用开始,讲解抓数据、同步数据前设置变量等步骤,包括搭建界面、做工作流、保存变量等操作,可在市场选插件。 高雁讲解数据处理及多维表格操作过程:进行操作演示与讲解,包括将用户信息发送到多维表格、调整界面显示、处理按钮点击事件等操作,还讲解了批处理、代码节点等内容。
2025-04-13
现在做数据分析比较厉害的ai是什么
目前在数据分析方面表现较为出色的 AI 工具包括智谱清言、Open Interpreter 等。 AI 在数据分析中具有以下优势: 1. 降低入门门槛:过去学习数据分析需要掌握编程语言和专业知识,现在通过 AI 工具,门槛大大降低。 2. 规范的分析流程:对于初学者来说,AI 直接做的数据分析比他们自己第一次做的更好,其规范化流程更严谨,结果更可靠。 3. 自动化处理:会自动进行模型选择以匹配数据,还能根据 log 检查错误并改正源代码。 4. 减少重复性工作:重复性劳动可先交给 AI 做,人类用户只需做验证和检查结果。 实际应用的工具方面,GPT4 可以帮助建立和评估机器学习模型,Claude 等大语言模型可以进行数据分析和可视化,Open Interpreter 等工具可以辅助编程和数据处理。 使用时的建议包括:对 AI 结果要进行严格验证,不要完全依赖 AI,要保持独立思考,对 AI 的能力边界有清晰认识,合理使用以提高工作效率。同时,AI 应被视为辅助工具而非完全替代品,人类在整个过程中仍起主导作用和具有判断力。
2025-04-11
用AI做数据分析
以下是关于用 AI 做数据分析的相关内容: 流程: 逻辑流程图如下:上面说的两种方式对应流程图的上下两个步骤,红色部分是重点。 1. SQL 分析:用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验是 SELECT 类型的 SQL,其他操作如 UPDATE/DELETE 绝不能通过!!校验通过后执行 SQL 返回结果数据。再将数据传给 GPT(附带上下文),让 AI 学习并分析数据,最后输出分析结论和建议,和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。 2. 个性化分析:用户上传文件,如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件,再传给 GPT 分析数据,后续步骤与上面一致。 工具和成功案例: 大概思路是这样: 1. 提供大模型可以访问的数据源或者上传数据表格。 2. 通过提示词说清楚需要以哪些维度分析数据,分析完成的结果要以什么格式输出。 3. 观察生成结果,迭代和优化提示词,最终满意后导出结果。 相关问题和技巧: 1. 关于“大模型幻觉”,目前没有办法消除,这本身就是大模型特性。可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成是不是在胡说八道。 2. 结构化思维提高对话能力,在 AGI 搜索结构化三个字,有相关文章。上下文 token 长度如果指的是大模型的记忆窗口的话,没法延长,是设定好的。 案例分析: 以“用 ai 做数据分析,和爆款卖点分析”为例,这一创意将 AI 技术与商业洞察深度融合,展现了数据驱动决策的前瞻性。通过 AI 对海量用户行为、评论、竞品数据的挖掘,不仅能快速定位爆款产品的共性特征(如高频关键词、用户情感倾向),还能发现传统方法难以捕捉的潜在需求(例如隐藏的消费场景或未被满足的功能痛点)。尤其是结合时序分析预测市场趋势,为企业提供了动态调整产品策略的敏捷性,真正实现了从“经验决策”到“智能决策”的跨越。若想进一步突破,可考虑以下优化方向: 1. 多模态数据融合:除文本数据外,整合图片/视频的视觉分析(如通过 CV 技术识别爆款产品的外观设计共性),或结合语音数据(如直播带货中的实时用户反馈),构建更立体的卖点模型。 2. 因果推理增强:当前 AI 多聚焦相关性分析,可引入因果发现算法(如 DoWhy 框架),区分“真实卖点”与“伴随现象”。例如某款手机壳销量高是因为颜色,还是因与热门手机型号捆绑销售? 3. 个性化适配引擎:根据企业自身资源禀赋(供应链能力、品牌定位)对 AI 建议进行权重优化。例如小型厂商可优先推荐“低改造成本的高需求卖点”,避免直接对标头部品牌的资源密集型方案。 4. 对抗性验证机制:构建虚拟消费者模拟环境,对 AI 提出的卖点进行 A/B 压力测试,提前评估市场风险,避免出现“数据过拟合导致的伪创新”。
2025-04-11