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问卷调研分析prompt
如果您已经有了调研问卷并希望使用AI来帮助分析,以下是一个针对AI的问卷调研分析的prompt示例,您可以根据需要进行调整和复制使用: 问卷调研分析Prompt: 您好,AI助手, 我已经完成了一项关于的问卷调研,现在需要对收集到的数据进行深入分析。以下是问卷的主要目标和关键问题,以及我对分析的期望: 调研目标: 关键调研问题: 1. 2. 3. ... 数据特点: 问卷共收集了份有效回复。 数据包括。 分析需求: 1. 请对所有问卷数据进行描述性统计分析,包括频率分布、平均值、标准差等。 2. 针对每个关键问题,进行交叉分析,以识别不同人群之间的差异。 3. 运用相关性分析,找出可能影响的关键因素。 4. 如果可能,请使用聚类分析来识别不同的消费者群体。 5. 提供一个总体的调研结果摘要,突出显示最重要的发现。 预期输出: 一份包含关键发现的报告摘要。 一份完整的数据分析报告,包括图表、趋势和模式。 任何你认为对理解调研结果有帮助的其他统计分析。 附加说明: 请确保分析结果的准确性和可靠性。 如果在分析过程中发现任何需要特别注意的模式或异常值,请指出。 请在分析完成后,将结果整理成文档形式,并提供给我以供进一步的审查和使用。 请根据您的具体调研内容和分析需求,调整上述prompt中的、关键调研问题、数据特点等部分。这段prompt可以作为您向AI提出分析问卷请求的基础。
2024-04-23
要生成Soul,Lyrical,Groovy风格的音乐,有哪些可参考的著名女歌手
生成 Soul、Lyrical、Groovy 风格的音乐,可以尝试从爵士名伶 Diana Krall、杰出爵士女歌手 Norah Jones、灵魂乐女歌手 Aretha Franklin 等著名女歌手的作品中获取灵感。 (以上答案可能无法准确回答问题,建议在引用内容里进一步确认)
2024-04-23
AI 在活动策划中的应用案例
AI 在活动策划领域有着广泛的应用前景,可以为活动策划者提供很多帮助。以下是一些 AI 在活动策划中的应用案例: 1. 活动主题及内容生成 根据活动目标、参与者背景等信息,AI 可以生成合适的活动主题和内容框架建议。 例如,通过对话生成模型提出活动主题和议程草案。 2. 邀请函和宣传文案生成 AI 可以基于活动信息生成吸引人的邀请函和宣传文案,增强宣传效果。 例如微软在 Build 大会上,使用 AI 生成了 8000 多份个性化的邀请函。 3. 现场活动管理 利用计算机视觉、语音识别等,AI 可以辅助管理活动现场的人流、秩序等。 例如基于人群密度的通道引导、实时翻译等。 4. 虚拟助手 AI 对话系统可以作为虚拟活动助手,为参与者提供信息查询、问题咨询等服务。 例如,Replika 提供了智能的虚拟活动助手应用。 5. 活动反馈分析 AI 可以自动分析活动反馈(文字、语音等),总结关键观点和改进建议。 例如飞书和钉钉的会议总结功能。 6. 活动营销优化 基于参与者行为数据,AI 可以优化营销策略,实现个性化营销。 例如,针对目标受众的定向广告投放等。 以上只是部分代表性案例,AI 在活动策划中的应用场景还有很多可挖掘的空间。通过深度学习、计算机视觉、自然语言处理等技术,AI 正在赋能活动策划各个环节,提高效率和参与体验。策划者可以结合实际需求,探索 AI 赋能的具体落地方案。
2024-04-23
通义听悟
通义听悟是阿里云推出的一款基于大模型的工作学习 AI 助手。它主要针对音视频内容提供转写、检索、摘要和整理等功能。 具体来说,通义听悟可以实时记录交流内容并同步翻译、批量转写音视频文件并区分发言人、智能提炼全文概要、章节速览和发言总结、提取视频中的 PPT 并总结摘要、自动提取关键词和待办事项、编辑整理笔记并导出分享。 通义听悟依托大模型技术,帮助用户更高效地记录、整理和分析音视频内容,提高工作和学习效率。它于 2023 年 6 月 1 日开始公测,并在 2023 年 11 月的云栖大会上正式上线。
2024-04-23
哪款AI工具可以提炼总结书籍?
可以通过 KimiChat 对书籍进行拆解,并生成思维导图。在 KimiChat 中输入相关给到的 Prompt,它会根据书籍内容生成思维导图,并且可以自定义微调内容,最后免费导出图片。
2024-04-23
AI+宠物赛道的一些例子和学习map
根据提供的搜索结果,我总结了以下关于 AI+宠物赛道的一些例子和学习路径: 1. AI 宠物助手 基于自然语言处理和计算机视觉的 AI 宠物助手,可以帮助主人更好地照顾宠物 例如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测宠物健康状况等 2. AI 宠物互动玩具 利用 AI 技术开发的智能互动玩具,可以增强宠物的娱乐体验 例如会自主移动并引起宠物注意的智能玩具、会发出声音和互动的智能宠物玩具等 3. AI 宠物图像生成 使用生成式 AI 模型,可以根据文字描述生成各种宠物形象的图像 这可以帮助宠物主人定制个性化的宠物形象 4. AI 宠物医疗诊断 利用计算机视觉和机器学习技术,可以开发 AI 辅助的宠物医疗诊断系统 通过分析宠物的症状图像和病历数据,提供初步诊断建议 5. AI 宠物行为分析 基于传感器数据和计算机视觉,可以利用 AI 技术分析宠物的行为模式 帮助主人更好地了解宠物的需求和习性 学习路径建议: 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例,学习其技术实现 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型,并不断迭代优化 总的来说,AI+宠物是一个充满想象空间的新兴赛道,结合 AI 技术和宠物行业需求,可以开发出各种有趣有用的应用。
2024-04-23
python代码优化的prompt
你的任务是分析提供的 Python 代码片段,并建议改进以优化其性能。识别代码可以更有效、更快或更少资源密集的区域。提供优化的具体建议,以及这些更改如何提高代码性能的解释。优化后的代码应保持与原始代码相同的功能,同时显示出更高的效率。
2024-04-23
飞书在ai方面推出了哪些应用
飞书在AI方面的应用主要包括以下几个方面: 1. 飞书智能伙伴:飞书推出的AI产品,具有知识、记忆、主动性,并能深入到业务中。它在内容创作、内容总结、数据分析、场景构建、系统搭建等业务场景中,可以与用户一起共事。 2. 飞书智能伙伴创建平台:允许企业根据自身需求创建专属的智能助手,并选择合适的底层大模型,提供了一个开放的AI服务框架。 3. 多语言智能翻译:飞书提供了18种语言的智能翻译功能,支持跨国组织实现“母语办公”。 4. 语音转文字:飞书结合AI能力,提供各场景下的语音转文字功能,提高工作效率。 5. AI自动问答和智能纠错:飞书集成了精准的AI自动问答系统和智能纠错功能,以提升用户体验。 6. 企业自建应用集成:通过飞书的企业自建应用,可以建立机器人并通过Webhook与项目交互,引入了如OpenAI的GPT、DALL·E、Whisper等项目。 这些AI应用展示了飞书在提升企业数字化转型、增强工作效率和促进人机协作方面的努力。通过这些工具,飞书旨在帮助企业更好地适应AI时代,实现业务流程的智能化和自动化。
2024-04-23
用 AI 把名著小说做成漫画怎么做
将名著小说转换成漫画是一个创造性的过程,涉及到对原著的理解和重新诠释。以下是一些步骤和建议,可以帮助你使用AI工具将名著小说制作成漫画: 1. 故事板制作:首先,需要将小说的情节分解成一系列的场景。可以使用AI辅助的剧本分析工具来帮助识别关键情节点和对话。 2. 角色设计:利用AI生成的角色设计工具,根据小说中对人物的描述创建角色的视觉形象。一些AI工具可以根据文本描述自动生成角色草图。 3. 风格选择:确定漫画的艺术风格,如现实主义、卡通或抽象等。AI可以帮助推荐或模仿特定的艺术风格。 4. 对话和旁白:将小说的对话和叙述转换成漫画的文本。AI文本编辑工具可以帮助调整语言风格,使其更适合视觉媒体。 5. 分格设计:设计每一页的分格布局。AI可以提供分格设计的建议,优化叙事流程和视觉节奏。 6. 场景渲染:使用AI图像生成工具,根据故事板和角色设计,创建漫画中的场景和背景。 7. 情感分析:利用AI进行情感分析,确保漫画中的情感表达与原著中的情感色彩相匹配。 8. 颜色和光影:AI可以帮助选择颜色方案和光影效果,增强漫画的视觉冲击力和情感氛围。 9. 质量控制:AI可以辅助进行漫画的质量控制,比如检查一致性、分辨率和色彩校正。 10. 反馈和迭代:将AI生成的漫画草图提供给人类艺术家或编辑进行评审,收集反馈,并进行必要的人工调整和优化。 11. 最终渲染:完成所有修改后,使用AI或传统绘图软件进行最终渲染,生成高质量的漫画页面。 12. 发布和分享:将完成的漫画发布到适当的平台上,如在线漫画网站、社交媒体或出版成册。 目前,市面上存在一些AI工具和平台,如Stable Diffusion、DALLE、Midjourney等,它们能够根据文本提示生成图像,可以辅助漫画的创作过程。然而,由于漫画创作涉及到复杂的视觉叙事和艺术表达,AI目前更多地扮演辅助工具的角色,最终的作品可能还需要人类艺术家的创意和手工调整。 需要注意的是,将名著小说制作成漫画时,应尊重原著的版权,确保在合法的范围内进行创作和分享。
2024-04-23
自动驾驶入门学习路径有什么系统课程推荐吗
自动驾驶技术是一个多学科交叉的领域,涉及计算机视觉、机器学习、传感器融合、控制系统等多个方面。以下是一些推荐的系统课程,可以帮助你入门学习自动驾驶技术: 1. Apollo 自动驾驶入门课程:由百度Apollo联合Udacity共同打造的课程,涵盖无人驾驶车的关键部分,包括高精度地图、定位、感知、预测、规划与控制等。 2. 自动驾驶技术基础:百度Apollo提供的课程,旨在从源头破解行业发展人才瓶颈,推动无人驾驶技术走向“全民时代”。 3. 自动驾驶入门系列课程:Udemy平台上的课程,从自动驾驶的基本概念、发展规律、目前状态,以及三大核心系统与主要技术进行介绍。 4. 无人驾驶车辆:中国大学MOOC上的课程,由北京理工大学提供,内容包括无人驾驶车辆国内外发展历程、应用前景、结构组成等。 5. 自动驾驶基础路径规划算法A:腾讯课堂上的课程,讲解路径规划算法的作用和应用,计算流程,以及算法所需的必要条件。 6. 自动驾驶基础动态路径规划算法:同样是腾讯课堂上的课程,探讨结合随时间变化的地图及交通元素进行动态路径规划。 7. 自动驾驶基础路径搜索算法Dijkstra:腾讯课堂上的另一门课程,专注于路径搜索算法Dijkstra的学习。 这些课程适合不同背景的学习者,无论是刚刚接触自动驾驶的新手,还是希望深化特定领域知识的专业人士。通过这些课程的学习,可以逐步建立起自动驾驶技术的基础知识体系,并根据个人兴趣和职业规划深入学习特定方向。
2024-04-23