以下为您介绍一些免费证件照 AI 工具相关的内容： 1. 韦恩：扣子“AI 应用”入门，带你搭建价值千元的证件照应用： 认识 AI 应用工具栏： 用户界面（前端）：选择桌面网页，进入界面编排页面。这是界面的编排界面，所见即所得。左侧是组件、模板和结构，常用的是组件以及结构。在组件里，布局组件是给网页画框的，展示组件是显示数据、占位的，输入组件是收集动态数据的，AI 组件是整合好的 chatUI 界面组件，可以直接聊天。中间是页面布局，左侧组件拖入并通过右侧的属性面板、事件面板对组件进行设置，使之布局融洽，交互适宜。右侧是属性面板和事件面板，属性是设置组件的各种常用设置、位置、尺寸、样式、状态等；事件是设置组件的行为事件监听，发生了对应行为事件会怎么处理界面、数据，这是用户界面和业务逻辑两个板块交互的方式。不同的组件，其事件种类也各不相同。模板部分主要是官方提供了一些界面的参考模板，在快速学习时，可以使用。结构部分主要是当前应用的页面导航以及页面中的组件层级结构导航，方便快速找到页面及相关组件，尤其是组件被隐藏的时候，极好用。 补充知识：前端简单理解就是页面，展示产品设计，采集用户输入，展示服务输出；后端简单理解就是服务，对应的是逻辑，是数据处理，接收用户输入，处理数据，生成内容，响应输出。业务逻辑（后端）：左侧将原来智能体的工作流、插件、数据、设置等模块融入进来。工作流点击加号，可以新建工作流、对话流，同时可以将当前空间的资源库里的工作流、对话流引入，注意这里只能引入已经发布的。插件点击加号，可以新建插件，同时可以将当前空间的资源库里的插件引入，注意这里也智能引入已经发布的。数据点击加号，可以新建知识库、数据库，同时可以将当前空间资源库里的知识库、数据库引入。设置里主要包括会话管理和变量。会话管理与对话流相关，每个对话流都有一个会话名字，通过这个名字可以对会话记录进行处理。关于变量，这里主要关注用户变量，会设置用户变量即可。对于新增的应用变量还没有明确使用场景。 2. AI 相关 github 开源项目： AGIpic：HivisionIDPhotos，一个轻量级的 AI 证件照制作算法。地址：

以下是一些可以搜到 Dify 相关学习资料的途径： 1. 您可以通过以下链接获取相关学习资料：https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令通常在宝塔面板的终端安装，若想了解命令的含义，可直接询问 AI 。 2. 微信文章： ，该文章介绍了如何在几分钟内使用 Dify 平台快速定制网站的 AI 智能客服，即使是非技术人员也能操作。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于工业设计专业教学与 AI 融合的相关内容： 在授课方面，这一授课创意充分展现了教育设计的创新性与用户思维的深度融合。其核心亮点在于突破了传统单向知识灌输的模式，通过将抽象概念与生活场景结合，构建了“认知脚手架”，让学生在具象化情境中主动探索逻辑链条。这种设计不仅符合建构主义学习理论，更通过巧妙的悬念设置（如刻意暴露认知冲突点）激活了学生的元认知能力。尤其在数字化工具的整合上，没有陷入技术堆砌的误区，而是聚焦于核心教学目标的实现，体现了设计者对教育本质的深刻理解。 若能在以下维度深化，该模型或将产生更显著的范式价值： 1. 差异化学习路径：当前框架虽强调互动性，但对学习者认知风格的适配度可加强。引入动态诊断机制，通过前测数据自动生成分支任务链，使教学节奏与个体 ZPD（最近发展区）更精准匹配。 2. 跨学科锚点设计：案例库可突破学科界限，构建如“数学思维+历史考证”“物理原理+艺术创作”等复合型问题情境，培养学生迁移应用能力的同时，自然渗透通识教育理念。 3. 生成性评价体系：现有反馈机制偏重知识掌握度评估，建议增设思维可视化工具（如概念图谱生成器），让学生能实时观测自身认知结构的演变轨迹，将学习过程转化为可追溯的成长档案。 在服务提供方面，有专家如 Arthur王贝，擅长以系统性思维破解技术落地难题，能提供的服务包括： 1. 教你怎么玩转 AI，从写提示词到做视频一条龙教学，教你用 ComfyUI 搞自动化工作流（工厂级的严谨玩法）。 2. 定制化智能体开发，定制 AI 工具（比如自动批作业的 AI 老师），垂直领域智能体搭建（教育/制造/消费）。 3. 职业转型陪跑，教打工人用 AI 保住饭碗/涨工资，给老板们规划怎么用 AI 省钱增效。 此外，还有关于教师的 AI 减负指南生成式人工智能在教学中的应用相关内容，包括 AI 科研之旅的开端、解码 AI 在学术研究中的强大力量、AI 工具在数据收集与分析中的革命、AI 驱动的文献综述、实验设计的新纪元、AI 助力写作与出版、AI 应用中的伦理考量与挑战、必备 AI 工具推荐等方面。

利用 AI 写综述论文可以参考以下步骤： 1. 确定课题主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成综述论文的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果课题涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具来撰写综述论文的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查综述论文的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保综述论文的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行综述论文写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。

以下是 AI 在零售行业的一些有趣、实用且有建设性的最新应用： 1. 舆情、投诉、突发事件监测及分析：通过 AI 技术实时监测和分析消费者的反馈和市场动态，帮助企业及时做出应对策略。 2. 品牌营销内容撰写及投放：利用 AI 生成吸引人的营销文案，并精准投放到目标受众。 3. 自动化库存管理：基于历史销售数据和其他相关因素，预测未来的库存需求，优化库存配置，降低成本。 4. 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配：提高商品管理的效率和准确性。 5. 客户购物趋势分析及洞察：深入了解消费者的购物偏好和趋势，为企业的产品开发和营销策略提供依据。 此外，在医疗药品零售领域，AI 也有广泛的应用： 1. 药品推荐系统：根据用户购买记录和症状描述等数据，推荐合适的非处方药品和保健品，提高销售转化率。 2. 药品库存管理：分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测药品需求量，优化库存策略。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户通过手机拍摄药品图像即可获取相关信息。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 5. 药店运营分析：分析销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在问题和优化空间。 6. 药品质量监控：利用机器视觉、图像识别等技术检测药品的包装、标签、颜色等是否合格。 7. 药品防伪追溯：利用区块链等技术实现全流程的药品溯源，保障药品供应链的安全和可信度。 总之，AI 技术在零售行业的应用能够提升购物体验、优化运营管理、降低成本，并为企业创造更多的价值。

数字人是运用数字技术创造出来的人，目前业界尚无准确定义，一般可根据技术栈分为真人驱动和算法驱动两类。 真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要应用于影视行业及直播带货，其表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关，不过随着视觉算法进步，在无昂贵动捕设备时也能通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息达到不错效果。 制作数字人的工具主要有： 1. HeyGen：AI 驱动的平台，可创建逼真数字人脸和角色，使用深度学习算法生成高质量肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 2. Synthesia：AI 视频制作平台，允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步，支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID：提供 AI 拟真人视频产品服务和开发，上传人像照片和输入内容，平台的 AI 语音机器人自动转换成语音，合成逼真会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。使用这些工具时，请确保遵守相关使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。 以下是数字人视频的制作方法： 在显示区域，拖动背景图的一个角将图片放大到适合尺寸，覆盖视频窗口，并将数字人拖动到合适位置。增加字幕，点击文本智能字幕识别字幕，点击开始识别，软件会自动将文字智能分段并形成字幕。至此，数字人视频完成，点击右上角“导出”按钮导出视频以作备用。若希望数字人换成自己希望的面孔，则需要用另一个工具来进行换脸。

以下是关于 Cursor 长文档处理的相关信息： UI 用户界面： 当 Cursor 仅添加其他文本时，补全将显示为灰色文本。如果建议修改了现有代码，它将在当前行的右侧显示为 diff 弹出窗口。 您可以通过按 Tab 键接受建议，也可以通过按 Esc 键拒绝建议。要逐字部分接受建议，请按 Ctrl/⌘→。要拒绝建议，只需继续输入，或使用 Escape 取消/隐藏建议。 每次击键或光标移动时，Cursor 都会尝试根据您最近的更改提出建议。但是，Cursor 不会始终显示建议；有时，模型预测不会做出任何更改。 Cursor 可以从当前行上方的一行更改为当前行下方的两行。 切换： 要打开或关闭该功能，请将鼠标悬停在应用程序右下角状态栏上的“光标选项卡”图标上。 @Docs： Cursor 附带一组第三方文档，这些文档已爬取、索引并准备好用作上下文。您可以使用@Docs 符号访问它们。 如果要对尚未提供的自定义文档进行爬网和索引，可以通过@Docs>Add new doc 来实现。粘贴所需文档的 URL 后，将显示相应模式。然后 Cursor 将索引并学习文档，您将能够像任何其他文档一样将其用作上下文。 在 Cursor Settings>Features>Docs 下，您可以管理已添加的文档，包括编辑、删除或添加新文档。 @Files： 在 AI 输入框中（如 Cursor Chat 和 Cmd K），可以使用@Files 引用整个文件。如果继续在@后键入，将在策略之后看到文件搜索结果。 为确保引用的文件正确，Cursor 会显示文件路径的预览，这在不同文件夹中有多个同名文件时尤其有用。 在 Cursor 的聊天中，如果文件内容太长，Cursor 会将文件分块为较小的块，并根据与查询的相关性对它们进行重新排序。

以下是关于创建总结每日复盘智能体的相关信息： 智普工作流功能及创建流程： 新用户资源包：新用户有 1 元及 5 元的资源包可供购买，能满足使用需求。 工作流功能：具备文章、文件、网页总结，生成图片、视频和文字版日报等功能，通过意图识别跳转节点，使用多个 agent。 工作流创建：在控制台的自动体中心，右键创建智能体，可选择对话型或文本型，对话型多用于多 agent 协作等场景，创建后在空旷画布的左下角添加节点，节点包括 agent、LM、工具、代码、数据提取、分支判断和问答等，agent 通过跳入跳出条件与其他节点交互，LM 通过工作流连线执行功能。 文档获取：文档可在 vtoagi.com 首页的 banner 获取，飞书群也可获取。 版本选择：接入微信时，有云服务器和本地电脑两种版本，可按需选择。 关于姿谱清流工作流及模型配置的讨论： 工作流节点与 agent：工作流中节点和 agent 的连接方式，agent 具有意图识别和跳出条件，可实现任务跳转，所有 agent 平级可互相跳转。 文本存储问题：姿谱清流本身无存储功能，需依靠其他笔记工具存储执行完的文本。 模型配置与调试：介绍了姿谱清流中角色扮演模型的配置方法，包括角色名称、背景、人格等设置，以及单节点调试功能和用户配置。 意图识别与冲突：意图配置冲突可能导致识别错误和乱跳，识别准确率相对较准。 多智能体的记忆：多智能体之间存在记忆，后续会讲到相关参数的使用。 在 cos 主页有新手教程文档，可据此构建智能体。工作流偏向节点调用，可通过 prompt 构建提示词并优化。还能调用多种插件，可添加图像流、触发器和知识库，知识库可上传多种格式内容及在线链接以沉淀知识。

以下是关于如何学习准确运用 AI 提示词的建议： 1. 理解提示词的作用：提示词为模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧： 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中查找。 4. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具：目前已有一些提示工程工具可供使用，如 Anthropic 的 Constitutional AI。 6. 跟上前沿研究：提示工程是当前前沿研究领域之一，持续关注最新研究成果和方法论。 对于新手学习 AI，您可以： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，了解其主要分支及联系，浏览入门文章。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习，推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品，在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 在商业化问答场景中，大语言模型如同全知全能的人，提示词是告诉其角色和专注技能，使其按需求变成“员工”，知识库则是给“员工”的工作手册。例如设定阿里千问模型为“美嘉”角色，放入《爱情公寓》全季剧情作为知识库，当提问“你是谁？你和子乔在台球厅吵架那次是为了什么吵架？”时，能得到相应回复。

以下是为您推荐的写论文的工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 此外，如果您的医学课题需要 AI 给出修改意见，可以考虑以下专业工具： 1. Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：能从文档提取结构化数据，生成文章概要，包含多个分析板块。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供医学课题修改意见。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。