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ai办公实用技能?

十九科技网 2025-01-27 11:02:54 178 °C

一、ai办公实用技能?

人工智能(AI)是一项快速发展的技术,可应用于许多不同的领域,包括医疗、金融、教育和商业等。以下是一些AI实用技巧:

1. 选取适当的数据集:人工智能的效果很大程度上依赖于数据集的质量,所以要选择一个与研究目标相关的合适数据集

2. 使用迁移学习:如果没有足够的数据集,可以考虑使用迁移学习。这种方法可以将已经处理好的模型应用于新的领域,并微调以适应新的数据集。

3. 了解常见模型:深度学习是常用的人工智能技术,了解常见的神经网络结构和算法,如卷积神经网络、循环神经网络、遗传算法等,有助于更好地应用人工智能技术。

4. 进行优化:以目标函数为基础的模型优化可以进一步提高模型的效果,在训练过程中不断调整参数等。

5. 可视化结果:可视化结果可以让非AI专业人士更容易理解人工智能的结果,同时也可以帮助研究人员对模型的表现进行更准确的评估。

6. 管理数据:在数据管理方面,需要确保数据质量,避免垃圾数据的影响。另外,还需要对代表真实数据的样本进行不断地收集和更新。

以上是一些常用的AI实用技巧。当然,人工智能技术的应用十分广泛,还有很多其他的技巧和方法,需要在实践中不断探索和研究。

二、AI速成公文实用不实用?

以下是对其实用性和不足之处的一些观点:

实用性:

1. 时间效益:AI速成公文可以节省用户大量的时间和精力。借助其快速生成的功能,用户可以迅速获得结构清晰、语言通顺的公文草稿,从而提高文档撰写效率。

2. 提供模板和参考:AI速成公文可以提供多种公文模板和示例,用户可以根据自己的需求进行选择和修改。这有助于用户快速了解公文的结构和特点,同时提供了参考文本以便用户撰写内容。

3. 帮助规范写作:AI速成公文在生成过程中会遵循特定的写作规范,例如格式、语法和用词等方面。它可以帮助用户避免一些常见的写作错误,确保文档的准确性和专业性。

不足之处:

1. 缺乏个性化:AI速成公文虽然提供了多种模板和示例,但仍然无法完全覆盖所有公文类型和特定需求。对于某些特定的、个性化的公文要求,用户可能仍然需要自行修改和调整。

2. 语境理解限制:AI速成公文的语义和语境理解能力有限。虽然它可以生成符合写作规范的文本,但对于复杂、抽象或涉及特定领域知识的公文,可能无法准确把握背后的含义和目的。

3. 风格一致性问题:AI生成的文本可能会缺乏个人或组织的独特风格。在一些需要强调品牌形象、口吻一致性或特定风格要求的公文中,用户可能需要进一步加工和润色。

综上所述,AI速成公文在减少时间和提供参考方面具有一定实用性。然而,它也存在一些潜在的不足之处,尤其在个性化需求和语境理解方面。因此,使用者在使用这种工具时需要综合考虑其优势和局限,谨慎决策。

三、ai和ui哪个实用?

首先这两者是有区别的

AI智能是计算机科学的一个分支,运用计算机技术开发出和人类智能相似的智能机器,人工智能领域主要研究语言识别、图像识别、智能机器人和专家系统等;

UI设计包括:web 界面设计,网页的界面设计是 web 界面的核心内容。 包括 web 界面设计、PC 客户端软件界面设计;移动界面设计,移动设备界面设计模块的内容是整个课程的核心。

如今正处在网络科技发展的时代,也是人工智能发展的时代,如果是我,我可能更倾向于AI,但也要考虑一下,会有很多竞争者,所以需要认真考虑,不过说起实用,相比AI,UI可能更贴近生活一点,所以还是UI更实用

四、ai机器人概念?

智能机器人是通过AI技术制造出来的能够自我控制的产品,具有人类所特有的某种智能行为的机器。它是一类具有高度自主性的自动化机器或设备,是机器人技术发展的高级形态。广泛应用于工业、农业、服务业、家庭陪护等方面。

五、Ai旅游的实用性?

人工智能将加速助推文化与旅游产业整体转型升级,全面提升文化和旅游产业的质量。人工智能时代,旅游不再是齐天大圣到此一游,景区也不再局限于“热山热水”,而是大众化、社交化、全域化的持续互动。

智能技术可从提升体验、留存记忆、传播文化、保障安全等方面加速助推文化和旅游产业,提质增效、转型升级和供需结构调整

六、手表ai语音功能实用吗?

手表语音功能非常实用。它可以通过语音控制来完成各种操作,如设置闹钟、查看天气、发送短信等。这样,用户可以在不用触摸手表的情况下完成各种任务,提高了使用的便捷性。此外,AI语音功能还可以进行语音识别和语音翻译,方便用户与外语交流。总之,手表AI语音功能的实用性使得用户可以更加方便地使用手表,提升了用户体验。

七、剁肉机器人实用吗?

剁肉机器人实用,这样可以大量的剁肉,节约时间,节约人力。

现在是科学发迖的社会,有很多机器人,为社会的发展做出了很大的贡献,这样为人们节约很多时间,节约很多人力。也让很多人失业,也让人们有更多时间去做更有用的事。

剁肉机器人剁的肉口感没有人用刀剁肉好吃。

八、什么是ai智能机器人?

目前很多行业的人工都显得非常的珍贵,那么这个时候要考虑降低企业成本,那就只有在线上或者Ai产品上下功夫,今天就给大家介绍一下,一套完整的AI应该包含哪些部分?首先你要装一套Ai就需要拥有一个服务器,服务器的大小和你的客户多少有关系以及你ai运营的数量有关系,最好的肯定是阿里云的服务器,但是阿里云的服务器有一个小缺点那就是比较贵,其实就是腾讯和华为云的服务器,这两种服务器的话在使用上问题不大,只要你会调试,价格呢也相对于要便宜一些!

AI机器人搭建完成之后,就需要制作自己的话术了,话术设计的话,在任何一个行业只需要穷举这个行业的100~200句,比较经典的话,基本上能够构成大部分完整的对话,这个看自己对话术的一个需求。

话术制作完成之后,就是找自己行业类比较适合的资源进行外呼,比如你是做房地产的,那么你所涉及到的肯定是一些具有购房意向的客户,如果是做其他行业的话,也有自己的行业客户的一个积累,现在稍微好一点的AI机器人都会配备客户搜索的功能,还有客户的一个公海,可以进行取用。

而且现在AI机器人把人机耦合也做到了里面,在机器人外呼完成之后,会把客户转到我们的人工系统里面,进行跟进和回访,这样整套机器人的业务流程就会非常的流畅,不会造成人员的一个浪费。

九、ai机器人哪家的好?

---智能AI语音机器人

AI语音机器人,适用于金融催缴、电话回访、电话邀约、房产电销、电话审核等服务。功能智能语音交互;利用语音技术实现电话智能交互,自动外呼;批量全自动机器人外呼,未接通用户自动重拨。全程录音;全程录音,识别优化,越用越聪明。24小时服务 ;节省企业客服成本。操作简单 ;话术配置简易,导入客户电话即可开始外呼。报表分析 ;实时报表统计分析为提供依据判断。

AI智能语音机器人的技术优势:

AI智能语音机器人的应用场景:

一.AI智能语音机器人外呼催缴接近人工

某大型金融合作的“智能电话催收机器人”,整体呼通率达到65%,大幅超过传统人工50%呼通率。通过训机师团队的不断训练和优化,机器人外呼当天催收率由最初20%提升接近50%。基本接近人工催收水平。并且智能机器人的能力不断提升中。

人工智能

1.解放人力资源可有效降低催收工作的80%的人力占用

2.降低员工流失率,减少50%员工流失

3.高效率人均产值100次的催收外呼

4.员工培训更轻松,成长周期缩短50%

二.AI智能语音机器人尝试精准营销领域

移动-彩铃营销电话机器人(呼出型)

当前:电话机器人呼通率为54%超过人工的45%。成单率10.3%,超过人工10.2%的平均水平;效益:人工成单25单/日,机器人成单≥1000单/日。

(1)精准营销

(2)AI语音机器人进入保险回访领域

首创人机融合智能回访方案

试用场景:财产险、寿险等回访场景;

带来改变:

1.解决人力:人机融合智能回访,效率更高,每个坐席配备多个机器人,每日可完成原来5-10个人的工作;

2.营销机会挖掘:回访话术设计可探话术实现营销机会挖掘,快速营销机会挖掘;、

3.大数据分析:沟通语音非结构化语音在线转结构化文字,可分析;

4.实时全量质检:智能机器人标准应对话术,无需质检,专注分析。

十、ai 绘画机器人如何制作?

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我创作了“诗人皮耶特拉”。它使用 MidJourney 模型自动生成图像,最后使用 GPT-3 davinci 模型生成文本。

这是连续运行我的脚本 3 次的样子,用了non-cherry-picked的结果是:

让我们来看看这是如何实现的过程

1.生成图像:

为了生成图像,我使用了一个名为 MidJourney ,让我们先谈谈图像生成过程,然后我将讨论以自动化方式制作它的挑战。

图像模型接收某种形式的输入并生成输出(图像),在 MidJourney 的情况下,输入称为** prompt** (包含您希望模型生成的文本)。

一些例子:

一个简单的提示:“死神”

一个复杂的提示:“女战士作为死亡天使,身穿盔甲,背部有巨大的黑色翅膀,黑暗幻想,薄雾,雾气,天堂之光,史诗,巴洛克,洛可可,细节,逼真渲染,3ds max + v ray,非常详细和复杂,中心构图,优雅,vfx,虚幻引擎 5,辛烷值渲染,极端对比度,极其锐利的线条,8k,--ar 2:3"。

请注意,提示中的详细程度和“标签”在生成更复杂、详细和有创意的图像方面起着巨大的作用,这通常被称为“ 提示质量 ”,有趣的是它不一定是关于提示的大小,它是关于使用模型将理解的“标签”。

这是我们刚刚生成的图像的放大版本。

如何生成高质量的提示?

就我而言,我创建了一个机器学习模型,该模型从高质量提示数据集中学习,现在能够生成随机的高质量提示。

为了实现这一点,我必须创建这样的数据集,我使用了 selenium,这是一个浏览器自动化工具,并使用它进行了所谓的网络抓取,访问 MidJourney 网站和一些不和谐频道以检索大量高质量提示别人做的。如果您在桌面上,您可以在此 链接。(https://datastudio.google.com/reporting/3fd9c46a-bae3-4e54-9cc3-05f7a5e10c74

MidJourney 网站有一个关于特色创作的部分,展示了令人惊叹的创作以及用于生成它们的提示,这一事实确实很有帮助。

在网络抓取提示后,根据他们生成的图像和我对图像的个人意见,手动标记并为每个人分配一个分数,我终于准备好使用我的数据集了。

然后我训练了一个机器学习模型来预测一个可以从我那里获得高分的提示。

唯一剩下的就是将提示传递给 MidJourney,以便它可以生成图像,但这有一个挑战。

像 DALL-E 这样的一些图像模型计划提供一个 API,一种在代码中与模型交互的方式,通过 API,集成图像模型并使用该模型创建您自己的项目、产品或解决方案非常简单,无需API 仍然有一些方法可以与之交互,但它们更加不一致,我不建议在任何严重或生产中这样做。

目前(在撰写本文时)MidJourney 没有 API,因此要使用此模型自动生成图像,我必须制作一个使用 selenium(我提到的浏览器自动化工具)的自定义脚本来登录不和谐浏览器中的帐户,然后使用它的 /imagine 命令与 MidJourney 机器人交互。

2.生成文本:

为了生成文本,我使用 OpenAI 模型 text-davinci-002

起初,我想只是将 MidJourney 提示发送给 davinci,但结果总是很笼统,或多或少相同。

由于诸如“渲染”、“8k”、“插图”、“详细”、“虚幻引擎”、“hdr”、“高对比度”之类的词在这些提示中很常见,我经常看到达芬奇谈论它们并离开主题,谈论视频游戏行业等(因为渲染和虚幻引擎等主题)。

结果感觉纯粹是描述性的,我在中途意识到这并不是我的目标,我意识到我想要一些更有诗意的东西,但不是一首明确的诗。

所以一开始我对提示进行了清理,删除了一堆让 davinci 跑题的词,它变得更好了,但我仍然对结果不满意。

然后我考虑将图像中可以找到的确切内容传递给davinci,而不仅仅是用于生成它的提示。

为了实现这一点,我使用 Google Vision 来获取图像的确切特征和元素。

如果您不熟悉此 Google 产品,请查看它的一些功能。

认识谷歌愿景

它提供了一个“标签”列表,这些标签是模型进行的分类,它通常包含图像中存在的对象以及一些见解,如“虚构人物”。

它提供了一个“对象”列表,通常,它返回的对象很少,但图像中出现的对象更多。

它提供了一个“属性”列表,其中包含图像中存在的颜色及其纵横比等信息。

通过向 davinci 提供所有这些信息,它将生成的文本将与图像中可以找到的元素、颜色和特征有关,因此它将不那么通用,而对图像本身更加具体。

目前,我正在混合我的两个想法,我已经从提示中排除了一组单词(如“虚幻引擎”和“渲染”),并且我正在通过经过清理的提示以及谷歌云视觉达芬奇模型的图像信息。这是最终结果:

不和谐的死亡天使结果

总而言之,这就是正在发生的事情:

我的云架构如下所示:

(由于我无法修改谷歌云功能运行时来安装 chrome 并使用 selenium,所以我使用 google cloud run with docker 代替)

您可以在下面准确找到我正在执行的 davinci API 调用,其中变量“formatted_all_features”包含图像中的颜色、标签和对象,“formatted_sanitized_prompt”包含没有与 davinci 无关的关键字的 MidJourney 提示文本生成。

response = openai.Completion.create(
  model='text-davinci-002',
  prompt=(
    f"Write a text talking loosely about the art that you made and its"
    f" {formatted_all_features} and {formatted_sanitized_prompt}"
  ),
  temperature=1,
  max_tokens=800,
  top_p=1,
  frequency_penalty=1.02,
  presence_penalty=1.02
)

希望您喜欢阅读。

  • 这篇文章的横幅是使用 MidJourney 生成的
  • MidJourney 是一个不断发展的项目,体验仍在显着变化,本文中包含的图像生成于 2022 年 8 月 7 日 (%m/%d/%Y)

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