AI赋能：从泛式输出到定制化应用
这篇文章介绍了一位AI俱乐部的成员分享其在创业路上的另一个AI经历，即AI定制企业赋能。该成员强调AI工具的价值在于其可以根据特定需求进行定制，为企业节省人力和成本。然而，他也指出学习AI需要耗费大量时间，因此对于想要快速上手的读者，可以考虑定制化的AI工具。最后，他以跨境母婴品类连锁店的暑期特惠为例，展示了如何利用AI提高工作效率和提供更好的服务。
【使用指南】如何使用小瑞AI快速润色文章&论文
各位小伙伴大家好啊！！ 前天给大家推荐【你的专属 ChatGPT 小瑞 AI】不知道大家体验如何呀，有任何反馈和意见欢迎大家在后台回复我哦！ 今天来为大家介绍一下如何利用【小瑞 AI】对文章&论文进行润色和修饰。不知道如何进入【小瑞 AI】的同学看这里！长按识别即可抢先体验哦！ 书归正传。在回答如何利用【小瑞 AI】润色文章&论文这个问题之前， 我们要以人的思维来理解【小瑞 AI】。 如果把【小瑞 AI】当作一个具有大学生智商的机器人，这就大大弱化了它的能力。实际上，【小瑞 AI】的智能大脑在回答一个问题的时候是到处都在“兴奋”状态，所以我们必须给它一个定位，或者一个角色，指定它大脑中应该兴奋的一块区域，然后再跟它交流，这样可以提高我们获取问题回答的满意度。 简而言之：你给【小瑞 AI】的定位越清晰，问题的描述越详细具体，【小瑞 AI】给你的反馈越准确。 在论文润色方面，我们可以请它扮演一名在某领域的专业的论文审稿人，对论文草稿进行评审，并根据意见重新审视论文。在修改具体的论文内容时，让它扮演我所研究的领域的专家，这样可以使其表达更加准确。 来看一下实例： 作为一名中文学术论文写作改进助理，你的任务是改进所提供文本的拼写、语法、清晰、简洁和整体可读性，同时分解长句，减少重复，并提供改进建议。请只提供文本的更正版本，避免包括解释。请编辑以下文本:智能建造（Intelligent Construction）是指利用先进的信息技术和智能化技术，实现建造过程的数字化、智能化、自动化和可持续发展的目标。智能建造涵盖了建造前、建造中和建造后的全过程，包括建筑设计、施工管理、设备调试、运营维护等环节。通过智能化技术的应用，可以提高建造效率、质量和安全性，降低建造成本和能耗，实现可持续发展。 来看看【小瑞 AI】的回复： 智能建造（Intelligent Construction）的定义是 利用现代的信息技术和智能化技术以达到建造过程的数字化、智能化、自动化以及可持续发展的目标。 智能建造的范围涵盖了全部建造的过程，从建造前的设计，到建造中的管理， 再到建造后的设备调试和运营维护。应用智能化技术能够显著提高建造的效率、质量以及安全性， 同时降低建造成本和能耗，实现可持续发展。 除了角色定位，还可以提出我们的要求，除了上述对文章进行润色外，还可以进行文章扩写，比如： 作为一名中文学术论文写作改进助理，你的任务是进行文章扩写，要求使用学术化语言。请扩写以下文本:智能建造（Intelligent Construction）是指利用先进的信息技术和智能化技术，实现建造过程的数字化、智能化、自动化和可持续发展的目标。智能建造涵盖了建造前、建造中和建造后的全过程，包括建筑设计、施工管理、设备调试、运营维护等环节。通过智能化技术的应用，可以提高建造效率、质量和安全性，降低建造成本和能耗，实现可持续发展。 来看看【小瑞 AI】的回复： 在现代建筑领域中，智能建造（Intelligent Construction）已经成为了一个炙手可热的话题。 智能建造是指利用先进的信息技术和智能化技术，以数字化、智能化、自动化和可持续发展为目标， 将建造过程中的各个环节纳入集成化的管理系统中。 智能建造的范围包括了建造前、建造中和建造后的全过程， 其中包括建筑设计、施工管理、设备调试、运营维护等方面。 通过智能化技术的应用，智能建造能够在多个方面带来显著的优势。 首先，智能化技术的应用可以提高建造过程的效率， 将传统复杂而繁琐的流程转变为更加精简和高效的集成化管理。 其次，智能建造可以提升建造项目的质量，帮助建造人员发现和预防潜在的问题， 从而提升建筑质量和安全性。...
AI绘画差生与优等生的鲜明对比：Prompts的重要性
这篇文章主要介绍了AI绘画中Prompts的重要性以及如何学习和使用它们。首先，作者强调，要想学好Prompts，第一步是根据官网学习，掌握最基本的知识；第二步则是向同行学习，因为优秀的Prompt能很大程度上提高AI绘画的效果。最后，作者分享了一些AI Prompts的网站，包括官方文档和Discord里的midjourney公共频道，以便于读者进一步了解和学习。
零基础顶刊文章：ChatGPT论文润色+工具
众所周知，现在发文章越来越卷，如何才能发高分文章呢？小编整理了一些高分文章的特征，我们一起来看一下吧~ER影像组学 一、技术路线：1.数据收集整理，ROI标注，ITK-SNAP，3D Slicer。2.临床指标统计分析，单因素、多因素回归筛选。3.Pyradiomics提取特征，Shape、First Order、Texture特征;LoG、Wavelet小波变换等。4.特征筛选a.ICC，随机挑选30，多人标注，选择特征鲁棒性高的。b.统计检验筛选，utest、ttest、、ANOVA检验，筛选p value<0.05c.mRmR，相关系数筛选，spearman、pearson、kendal1系数等，相关系数大于0.9的两者保留其一。d.Lasso，10折交叉验证，权重曲线、rad score公式、权重图。5.问题建模，筛选出来的特征，输入到机器学习算法，COX、LR、SVM、RF、XGBoost、LightGBM等模型，构建Signature。6.指标解释a.统计对比表格，准确率、AUC、Sensitivity，Specificity，F1。b.挑最好的模型，ROC曲线，DCA曲线、校准曲线。c.混淆矩阵，所有样本预测概率分布图。d.Signature融合，Nomogram，增加临床可解释性。二、涉及方法：病理+多模态组学 一、技术路线：1、数据收集整理，WSI 级别进行 ROI标注，可以考虑使用 CellProfilerQuPath,提取特征。2、临床指标统计分析，单因素、多因素回归筛选。3、病理深度学习模型构建A.将 WSI裁剪成 patch (tiles)B.根据 ROI标注信息，进行深度学习模型训练。 a.训练分类任务，例如: VGG、ResNet、Inception、DenseNet 等 b.训练分割任务，例如: FCN、Deeplab、 unet 等C. 提取深度学习特征 a.所有的 patch 融合成类别 histogram 直方图或者做成TF-IDF特征。 b.所有 patch 识别的概率信息，做成概率直方图2. c.使用深度学习中间层特征，然后使用深度模型进行融合4、问题建模，筛选出来特征，分数据输入到机器学习算法，构建 Signature。5、指标解释，效能对比A. 深度学习模型可解释 a.训练过程中训练集、测试集 loss、准确率变化 ...