飞书 Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供了一个简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。 云雀是一款由字节跳动研发的语言模型，通过便捷的自然语言交互，能够高效的完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 飞书智能伙伴创建平台（Aily）是一款全新的飞书 AI 应用搭建平台，企业开发者可通过此平台快速搭建出 AI 应用，让用户可以通过自然语言的方式与应用进行交互，实现便捷访问数据、更新信息、实时获取商业洞察等。

以下是一些免费且效果较好的文本转语音工具： Speechify：一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用，用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 Azure AI Speech Studio：一套服务，使应用程序能够“听懂、理解并与客户进行对话”。 Wavel Studio：支持 30 多种语言的配音，音质自然流畅，自动去除背景噪音和杂音，提供添加字幕和文本叠加层的工具，界面友好，提供多种自定义选项。 Elai.io：支持 65 多种语言的配音，音色和语调真实，自动将唇形与语音同步，生成字幕，提高视频的可访问性，支持多位配音者，适合复杂对话场景。 Rask AI：支持 130 多种语言的配音，包括稀有和濒危语言，采用先进语音合成技术，音质高保真，提供语音参数自定义和音效添加工具，与多种视频编辑平台和工作流程整合。 Notta：提供快速实惠的多语言配音解决方案，保留原声说话风格和细微差别，提供调整语音速度和音调的工具，支持批量处理，高效完成多视频配音。 Dubverse：支持 60 多种语言的配音，音质接近真人，提供文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和情感添加工具。 这些工具都具有不同的特点和功能，你可以根据自己的需求和喜好选择适合自己的工具。

人工智能可以通过多种方式帮助一年级的小学生学习古诗，以下是一些例子： 1. 通过自然语言处理技术：人工智能可以通过自然语言处理技术，理解和解释古诗的含义和背景。这可以帮助一年级的小学生更好地理解古诗的内容和意义。 2. 通过机器学习技术：人工智能可以通过机器学习技术，对大量的古诗进行分析和学习，从而提高自己的古诗理解和解释能力。这可以帮助一年级的小学生更好地学习和理解古诗。 3. 通过语音识别技术：人工智能可以通过语音识别技术，将古诗朗诵出来，帮助一年级的小学生更好地记忆和理解古诗。 4. 通过图像识别技术：人工智能可以通过图像识别技术，将古诗中的场景和人物呈现出来，帮助一年级的小学生更好地理解古诗的内容和意义。 5. 通过智能辅导系统：人工智能可以通过智能辅导系统，为一年级的小学生提供个性化的辅导和指导，帮助他们更好地学习和理解古诗。 总之，人工智能可以通过多种方式帮助一年级的小学生学习古诗，提高他们的学习兴趣和能力。

人工智能如何帮助人类学习古诗 人工智能在学习古诗方面可以为人类提供一些帮助。例如，人工智能可以通过分析大量的古诗文本，提取出其中的语言模式和结构，帮助人类更好地理解和记忆古诗。此外，人工智能还可以通过语音识别和自然语言处理技术，将古诗转化为语音或文本，帮助人类更方便地学习和背诵古诗。 然而，需要注意的是，人工智能并不能完全取代人类在学习古诗方面的作用。学习古诗需要人类的情感和思维参与，需要人类通过自己的感受和理解来体会古诗的意境和情感。因此，人工智能在学习古诗方面的作用应该是辅助性的，而不是替代性的。 总之，人工智能可以为人类学习古诗提供一些帮助，但并不能完全取代人类的学习和思考。

在 WaytoAGI 中学习 AI 的方法如下： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读 WaytoAGI 中的「从这里启程」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。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「入门：AI 学习路径」中，你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台上的课程，你可以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：根据个人兴趣选择 AI 的某个分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）进行深入学习。可以参加相关的课程、阅读相关书籍和论文，并进行实践项目。 4. 参与社区和交流：加入 WaytoAGI 社区，与其他 AI 爱好者和专业人士进行交流和讨论。参与线下活动、分享经验和项目，获取反馈和指导。 5. 持续学习和实践：AI 是一个不断发展和更新的领域，持续学习和实践是提升技能的关键。关注最新的 AI 技术和应用，参与开源项目，不断挑战自己，提升自己的 AI 能力。 总之，学习 AI 需要系统的学习和实践，同时要保持热情和耐心。在 WaytoAGI 中，你可以找到丰富的学习资源和社区支持，帮助你逐步掌握 AI 知识和技能。

有许多 AI 工具可以帮助分析表格，以下是其中一些常见的工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，它新增了生成式 AI 功能，允许用户直接在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：这是微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。通过聊天的形式，用户可以告知 Copilot 他们的需求，Copilot 将自动完成这些任务。 3. Formula Bot：提供了数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可以通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：是一款支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除了公式生成外，还可以根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，使得用户可以更加高效地进行数据分析和决策。

有很多AI工具可以帮助制作和分析报表，这些工具利用数据分析、机器学习和自然语言处理等技术，为用户提供高效、智能的报表生成和数据分析功能。以下是一些流行的AI驱动的报表分析工具： 1. Tableau 网址: 特点: 强大的数据可视化工具，支持多种数据源。 通过Tableau's Ask Data功能，用户可以用自然语言查询数据，生成可视化报表。 提供详细的分析和交互式仪表盘，便于数据探索和洞察。 2. Microsoft Power BI 网址: 特点: 结合了数据准备、数据发现和交互式仪表盘的功能。 使用AI增强的数据分析功能，如Power BI Q&A，用户可以用自然语言查询数据。 提供丰富的可视化选项和报告定制功能。 3. Google Data Studio 网址: 特点: 免费的在线数据可视化和报表生成工具。 与Google生态系统无缝集成，支持多种数据源。 提供实时数据更新和交互式仪表盘。 4. Sisense 网址: 特点: 结合数据分析和商业智能功能的综合平台。 使用AI驱动的分析功能，如Sisense AI Explainer，自动生成数据洞察和解释。 支持复杂的数据建模和自定义报表。 5. Looker 网址: 特点: 数据分析和商业智能平台，支持自定义报表和数据探索。 与Google Cloud AI功能集成，提供高级分析和预测功能。 支持实时数据连接和互动式仪表盘。 6. Qlik Sense 网址: 特点: 提供自助式数据分析和报表生成工具。 使用Qlik’s Associative Engine，用户可以自由探索数据并发现关系。 提供AI驱动的洞察和建议，帮助用户更好地理解数据。 7. IBM Cognos Analytics 网址: 特点: 强大的商业智能和报表工具，支持大规模数据分析。 提供AI驱动的数据发现和可视化功能。 提供自然语言查询和自动生成的分析报告。 8. ThoughtSpot 网址: 特点: 通过搜索驱动的数据分析，用户可以用自然语言查询数据。 提供自动生成的图表和报表，用户可以快速获得数据洞察。 支持复杂的分析和自定义报表。 9. Zoho Analytics 网址: 特点: 提供数据可视化和分析的综合平台。 使用Zia，Zoho的AI助手，自动生成报表和数据洞察。 支持多种数据源和互动式仪表盘。 10. DataRobot 网址: 特点: 提供自动化机器学习平台，帮助用户构建和部署预测模型。 提供AI驱动的报表和数据分析功能。 支持数据准备、模型训练和结果解释，帮助用户做出数据驱动的决策。 如何选择适合的工具 1. 数据源和集成：选择支持你主要数据源的工具，并且能与现有系统无缝集成。 2. 易用性：根据团队的技术水平选择易于使用和上手的工具。 3. 功能需求：确定你需要的核心功能，如数据可视化、自然语言查询、AI驱动的分析等。 4. 预算：考虑工具的成本，包括初始购买、订阅费用和潜在的培训成本。 5. 支持和培训：选择提供良好客户支持和丰富学习资源的工具，以便快速解决问题和提升使用技能。 这些AI工具可以显著提高报表制作和数据分析的效率，帮助你快速获得数据洞察，做出更明智的决策。

如何使用 Python 进行机器学习 Python 是一种流行的编程语言，广泛应用于机器学习领域。下面是一些使用 Python 进行机器学习的基本步骤： 1. 数据准备：首先需要准备用于机器学习的数据。这些数据可以是结构化的（例如表格数据），也可以是非结构化的（例如文本数据）。在使用数据之前，需要对数据进行清洗、预处理和特征工程等操作，以确保数据质量和可用性。 2. 选择模型：根据数据和问题的特点，选择适合的机器学习模型。常见的机器学习模型包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。 3. 模型训练：使用准备好的数据训练机器学习模型。在训练过程中，需要调整模型的超参数，以提高模型的性能和泛化能力。可以使用交叉验证等技术来评估模型的性能。 4. 模型评估：在训练完成后，需要对模型进行评估。可以使用交叉验证、混淆矩阵、准确率、召回率等指标来评估模型的性能。 5. 模型调优：如果模型的性能不满足要求，可以对模型进行调优。可以尝试不同的超参数组合、调整模型结构等方法来提高模型的性能。 6. 模型部署：在模型调优完成后，可以将模型部署到生产环境中。可以使用 Python 的各种库和框架来实现模型的部署和服务。 7. 持续学习：机器学习是一个不断发展和变化的领域。为了保持竞争力，需要不断学习和更新机器学习的知识和技能。可以关注机器学习领域的最新进展和技术，参加相关的会议和培训等。 以上是使用 Python 进行机器学习的基本步骤。当然，这只是一个简单的概述，实际的机器学习项目可能会涉及更多的步骤和技术。

机器学习是人工智能的一部分，它使用数据来训练计算机，使其能够自动学习和改进。机器学习的过程包括数据收集、数据预处理、模型选择和训练、模型评估和调整等环节。 在机器学习中，我们首先需要获取一些数据，并根据这些数据训练一个模型。模型的训练过程可以看作是一个学习过程，在这个过程中，模型会不断地暴露在新的、不熟悉的数据中，并根据反馈来调整自己的预测。这个学习过程通常是在参数空间中进行的，模型会通过调整参数来提高自己的预测性能。训练一个具有良好预测性能的模型可能需要多次迭代，直到模型的预测不再改善为止。 除了传统的机器学习方法，还有一种模拟大脑中神经元的方法，即构建人工神经网络，并通过举例教它解决问题。这种方法类似于新生儿通过观察周围环境来学习的过程。 总的来说，机器学习是一种非常强大的工具，可以帮助我们解决很多复杂的问题，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

AI 在医疗领域的应用包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。在医疗药品零售领域，AI 可以用于药品推荐系统、药品库存管理、药品识别与查询、客户服务智能助手、药店运营分析、药品质量监控和药品防伪追溯等方面。