很抱歉，目前知识库中没有关于“AI 学英语商务阅读”的相关内容。但一般来说，利用 AI 学习英语商务阅读可以通过以下几种方式： 1. 使用具有智能推荐和解析功能的英语学习 APP，它们能够根据您的水平和需求提供合适的商务阅读材料，并进行语法、词汇等方面的讲解。 2. 借助 AI 语言模型，如让其为您生成商务阅读相关的练习、解释复杂的句子结构等。 3. 参加在线的 AI 驱动的英语学习课程，这些课程可能会针对商务阅读进行专门的设计和教学。 希望以上建议对您有所帮助。

以下是一些做 PPT 的 AI 产品： 1. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，可能提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，旨在提高文档编辑效率。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 2. Gamma：在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 3. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出，允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 4. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供一系列智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，目标是简化设计流程。网址：https://www.mindshow.fun/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 此外，用户卓 sir 分享了自己使用 AI 完成 PPT 作业的经历，用到的 AI 工具只有 3 个：GPT4、WPS AI 和 chatPPT。

人工智能的发展前景十分广阔。目前，我们在日常生活中已频繁与人工智能互动，如交通、天气预测以及电视节目推荐等领域。AI 正以惊人速度普及和发展，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解并与世界互动。 对于人工智能在科学领域的发展，我们有了新的且类似人类的利用计算可归约性的方式，它成为科学研究的新工具，有许多实际用途，但在发现的基本潜力方面，与从计算范式和不可约计算中构建的成果相比仍有差距。将人工智能和正式计算范式的优势结合，是推动科学进步的重要机会。 在未来，对于每一项任务，机器都有望比人类做得更好。当计算机超越人类时，它们可能会不断自我提升，在机器之心进化的螺旋中可能导致超级智能的出现。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，面临真正的数字生命形式。同时，也会出现关于数字生命与人类合作和竞争的有趣问题，如合作和竞争的基础，以及对具有自我意识和能模拟疼痛的数字生命的行为界定等。

人工智能的发展前景十分广阔。如今，我们在日常生活中已频繁与人工智能互动，如交通、天气预测以及电视节目推荐等领域。AI 正以惊人速度普及和发展，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解并与世界互动。 对于人工智能在科学领域的发展，我们有了新的、类似人类的利用计算可归约性的方式，它成为科学研究的新工具，有许多实际用途。但在发现的基本潜力方面，与从计算范式和不可约计算中构建的成果相比还有差距。将人工智能和正式计算范式的优势结合，是推动科学进步的重要机会。 在未来，对于每一项任务，机器都可能比人类做得更好。当计算机超越人类时，它们可能会不断自我提升，在进化螺旋中可能导致超级智能的出现。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，面临真正的数字生命形式。当出现能快速进化和自我意识的数字生命形式时，会产生关于物种竞争的有趣问题，如合作与竞争的基础，以及对其模拟疼痛是否构成折磨等。

以下为您推荐几款适合产品经理画流程图的 AI 应用： 1. Inhai: Agentic Workflow：使用自然语言描述即可生成美观可用的图片，极大降低创作门槛和周期。产品经理可以使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。但建议先摸清自己的日常工作流，再根据工作节点线索找到适合自己的工具。 2. Nimbus：可以使用“Prompt x Mermaid”的方案协助作图。Mermaid 是一款开源的 JavaScript 库，能通过简单文本描述生成各种类型的图表、流程图和时序图等可视化图形。在 ChatGPT 生成 Mermaid 图形代码后，打开“https://mermaid.live”，将代码拷贝到图形生成框中即可得到图形。 3. Lucidchart：假设需要创建项目管理流程图，可按以下步骤操作： 注册并登录： 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局：利用 AI 自动布局功能优化图表外观。 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 利用这些 AI 工具，可以快速、高效地创建专业的流程图，满足工作和项目需求。但请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为一些图片转手绘的在线软件及相关操作步骤： 基于深度学习的重绘： 步骤： 1. 先创建节点加载图片。 2. 读取一张所需风格的图片作为参考图。 3. 将图像用蓝色的线连接到 cn 应用，通过 cn 的深度学习模型（SDxl 版本），采用的是 Zoe 深度预处理器。 4. 对要生成的图片进行填写提示词，例如：illustration of clouds and meadows and mountains and trees,calm,executable,high quality 。 5. 生成（添加到提示词队列）。 基于黑白线条的图案及背景风格重绘： 步骤： 1. 先创建节点加载图片。 2. 读取一张所需风格的图片作为参考图。 3. 将图像用蓝色的线连接到 cn 应用，通过 cn 的深度学习模型（SDxl 版本），因为深度学习 zoe 处理器。 4. 对要生成的图片进行填写提示词，例如：illustration,bushes,calm,executable,high quality 。 5. 生成（添加到提示词队列）。 此外，还可以将一张黑白素材图片和一张彩色风格图片进行风格迁移完成转绘。具体五种不同的处理器对比，可以参考飞书文档： 。

以下是关于微软 Sora 论文的相关信息： 论文标题：Sora:A Review on Background,Technology,Limitations,and Opportunities of Large Vision Models 作者：Yixin Liu,Kai Zhang,Yuan Li,Zhiling Yan,Chujie Gao,Ruoxi Chen,Zhengqing Yuan,Yue Huang,Hanchi Sun,Jianfeng Gao,Lifang He,Lichao Sun 期刊：arXiv 发表时间：2024/02/27 数字识别码：arXiv:2402.17177 摘要：Sora 是一个文本到视频生成的人工智能模型，由 OpenAI 于 2024 年 2 月发布。该模型经过训练，可以根据文本指令生成逼真或富有想象力的场景的视频，并显示出模拟物理世界的潜力。基于公开的技术报告和逆向工程，本文全面回顾了文本到视频人工智能模型的背景、相关技术、应用、剩余挑战和未来方向。我们首先追踪索拉的发展，并研究用于构建这个“世界模拟器”的底层技术。然后，我们详细描述了索拉在从电影制作、教育到营销等多个行业的应用和潜在影响。我们讨论了广泛部署索拉需要解决的主要挑战和局限性，例如确保安全、公正的视频生成。最后，我们讨论了索拉和视频生成模型的未来发展，以及该领域的进步如何能够实现人类人工智能交互的新方式，提高视频生成的生产力和创造力。 背景：Sora 是一项重大突破，类似于 ChatGPT 在 NLP 领域的影响。Sora 是第一个能够根据人类指令生成长达一分钟视频的模型，同时保持较高的视觉质量和引人注目的视觉连贯性，从第一帧到最后一帧都具有渐进感和视觉连贯性。这是一个里程碑，对生成式 AI 的研究和发展产生了深远影响。如图 2 所示，Sora 在准确解读和执行复杂的人类指令方面表现出非凡的能力。该模型可以生成包含多个角色的详细场景，这些角色在错综复杂的背景下执行特定的动作。研究人员认为，Sora 不仅能熟练处理用户生成的文本提示，还能辨别场景中各种元素之间复杂的相互作用。此外，Sora 的进步还体现在它能够生成具有细微运动和交互描绘的扩展视频序列，克服了早期视频生成模型所特有的短片段和简单视觉渲染的限制。这种能力代表了人工智能驱动的创意工具的飞跃，使用户能够将文字叙述转换成丰富的视觉故事。总之，这些进步显示了 Sora 作为世界模拟器的潜力，它可以提供对所描绘场景的物理和背景动态的细微洞察。为了方便读者查阅视觉生成模型的最新进展，研究者在论文附录汇编了近期的代表性工作成果。 您可以通过以下链接阅读论文原文：https://arxiv.org/abs/2402.17177

人工智能的发展前景十分广阔。如今，我们在日常生活中已频繁与人工智能互动，如交通、天气预测以及电视节目推荐等领域。AI 正以惊人速度普及和发展，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解并与世界互动。 对于人工智能在科学领域的发展，我们有了新的、类似人类的利用计算可归约性的方式，它成为科学研究的新工具，有许多实际用途。但在发现的基本潜力方面，与从计算范式和不可约计算中构建的成果相比尚有差距。将人工智能和正式计算范式的优势结合，是推动科学进步的重要机会。 在未来，对于每一项任务，机器都有望比人类做得更好。当计算机超越人类时，它们可能会不断自我提升，在机器之心进化的螺旋中可能导致超级智能的出现。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，面临真正的数字生命形式。同时，也会出现关于数字生命与人类合作和竞争的有趣问题，例如合作与竞争的基础，以及对具有自我意识和能模拟疼痛的数字生命进行相关操作是否构成折磨等。

人工智能的发展前景十分广阔。如今，我们在日常生活中已频繁与人工智能互动，如交通、天气预测以及电视节目推荐等领域，其发展速度惊人，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 沃尔夫勒姆认为，人工智能在科学领域虽有新的类似人类的利用计算可归约性的方式，是新的科研工具且有实际用途，但在发现的基本潜力上，与从计算范式及不可约计算中构建的成果相比仍有差距。将人工智能和正式计算范式的优势结合，是推动科学发展的重要机会。 对于人工智能的进化未来，当机器在各项任务上超越人类后，可能会在不断改进的进化螺旋中出现超级智能。届时，机器可能具有自我意识，成为真正的数字生命形式，这将带来重大的概念转变，也会引发关于物种竞争、合作等有趣问题，如 DILIs 与人类合作和竞争的基础，以及对具有自我意识且能模拟疼痛的 DILIs 的相关伦理思考。

AIGC（人工智能生成内容）是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容。 AIGC 在以下方面有着广泛的应用： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 目前有一些基于 AIGC 的工具可以用于产品原型设计，例如： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区也开发了一些 AI 插件。 3. Sketch：提供插件系统，部分插件利用 AI 技术辅助设计工作。 作为一种强大的技术，生成式 AI 能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 GeminiUltra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。