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如何用AI 做科研

Answer

利用 AI 做科研可以从以下几个方面入手:

  1. 确定研究主题:明确您的研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。
  2. 收集资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。
  3. 分析总结:借助 AI 文本分析工具处理收集到的资料,提取关键信息和主要观点。
  4. 生成大纲:运用 AI 写作助手制定课题大纲,涵盖引言、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 工具辅助完成文献综述,保证内容准确完整。
  6. 构建方法论:根据研究需求,参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。
  7. 数据分析:若课题涉及数据处理,使用 AI 数据分析工具进行收集、处理和解释。
  8. 撰写与编辑:依靠 AI 写作工具创作课题各部分,并检查语法和风格。
  9. 生成参考文献:通过 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。
  10. 审阅修改:利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,根据反馈进行调整。
  11. 提交前检查:使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,并做最后的格式调整。

需要注意的是,AI 工具只是辅助手段,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行科研时,要保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

1.1.Artificial intelligence(AI)is already delivering wide societal benefits,from medical advances1 to mitigating climate change.2 For example,an AI technology developed by DeepMind,a UKbased business,can now predict the structure of almost every protein known to science.3 This breakthrough will accelerate scientific research and the development of life-saving medicines–it has already helped scientists to make huge progress in combating malaria,antibiotic resistance,and plastic waste.2.2.The UK Science and Technology Framework4 sets out government’s strategic vision and identifies AI as one of five critical technologies.The framework notes the role of regulation in creating the environment for AI to flourish.We know that we have yet to see AI technologies reach their full potential.Under the right conditions,AI will transform all areas of life5 and stimulate the UK economy by unleashing innovation and driving productivity,6 creating new jobs and improving the workplace.3.3.Across the world,countries and regions are beginning to draft the rules for AI.The UK needs to act quickly to continue to lead the international conversation on AI governance and demonstrate the value of our pragmatic,proportionate regulatory approach.The need to act was highlighted by Sir Patrick Vallance in his recent Regulation for Innovation review.The report identifies the short time frame for government intervention to provide a clear,pro-innovation regulatory environment in order to make the UK one of the top places in the world to build foundational AI companies.74.4.While we should capitalise on the benefits of these technologies,we should also not overlook the new risks that may arise from their use,nor the unease that the complexity of AI technologies can produce in the wider public.We already know that some uses of AI could1The use of AI in healthcare and medicine is booming,Insider Intelligence,2023.2 How to fight climate change using AI,Forbes,2022;Tackling Climate Change with Machine Learning,Rolnick et al.,2019.

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

AI can enable scientific discovery.A computer vision model was used to piece together the first ever image of a black hole 55 million light years away,combining images from eight telescopes around the world.29AI solves decades old protein-folding puzzleAn AI company based in the UK trained neural networks to predict the structures of proteins,solving a problem that had long stumped scientists.The predictions are advancing the field of structural biology:scientists have already used them to prevent antibiotic resistance,30 advance disease research,31 and accelerate the fight against plastic pollution.32 As we find more uses for AI,it will rewrite scientific fields and change the way we learn about our world.Deep learning AI could improve breast cancer screeningAI could transform how diseases are detected,prevented,and treated.Doctors are testing if deep learning can be applied to breast cancer screening.Currently,every mammogram is double-checked by radiologists but this is labour-intensive and causes diagnosis delays.A UK medical technology company is working with the28See,for example,What are Large Language Models used for?NVIDIA,2023.29 Black hole pictured for first time–in spectacular detail,Nature,2019.30 Accelerating the race against antibiotic resistance,Deepmind,2022.31 Stopping malaria in its tracks,Deepmind,2022.32 Creating plastic-eating enzymes that could save us from pollution,Deepmind,2022.9A pro-innovation approach to AI regulationNHS to test AI for the second screening,meaning greater numbers of patients could be screened faster and clinicians could spend more time with patients and provide faster access to treatment.33Farming efficiency increased by AI robots

问:如何利用AI写课题

利用AI技术来辅助写作课题可以提高效率并激发新的创意。以下是一些步骤和建议:1.确定课题主题:明确你的研究兴趣和目标,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写作助手生成课题的大纲,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写作工具来撰写课题的各个部分,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审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性,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课题的原创性,并进行最后的格式调整。请记住,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进行课题写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

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如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai科研绘图
以下是关于 AI 科研绘图的相关信息: 摄影与 AI 绘画中的构图及色彩运用: 摄影构图多样,不必严格遵循特定规则,可同时满足多种构图方式,如 S 构图、三角形构图、引导线构图等,掌握构图知识能分析出更多图片信息。 AI 绘画构图一般不会出大问题,除非刻意用提示词引导。 色彩方面: 色彩能影响人的情绪,在设计、市场营销、心理治疗等方面有重要作用,每年有流行色,不同颜色可表现多种正面和负面情绪。 三原色可调配出所有颜色,色环中有间色、复色,配色方案有同类色、邻近色、互补色等,不同配色有不同效果。 色彩三要素为色相、明度和纯度,色相指颜色种类,明度指亮度,纯度指饱和度。 3 月 17 日 AI 资讯中的绘图相关: Thera:新 sota 超分辨率模型,允许任意尺寸图像进行高清化。 学术艺术类 AGENT 中的绘图相关实用小工具: Brush Maker:生成 digital paint brush texture 的网站。 PixIcon Generator:用于创建漂亮的 Chrome 扩展像素图标。 色谱漫游:用户上传图片后,系统自动量化分析像素分布,按色彩占比排列色卡,支持点击色卡一键复制 HEX 代码,为创作者提供用色参考和灵感。 矢量图转换器:支持常见图片格式导入转化为矢量图格式,方便科研作图。
2025-03-31
介绍一些AI科研工具
以下为您介绍一些 AI 科研工具: 一、综合类 1. AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 2. 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 3. 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 4. 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 5. 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 6. 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen 7. 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 8. SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 9. Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 10. 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 11. 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman 12. 市场营销 二、医学课题修改 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,增强对科学文献的洞察。 2. Scholarcy:可提取文档结构化数据,生成文章概要,包含关键概念等板块内容。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供医学课题修改意见。 三、论文写作 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,管理参考文献。 Semantic Scholar: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:提供文本校对、语法修正和写作风格建议。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,进行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,处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供模板库和协作功能,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:检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时,应结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-21
有哪些专门针对科研人员的科学研究过程的AI工具
以下是一些专门针对科研人员科学研究过程的 AI 工具: 1. 对于需要修改医学课题的科研人员: Scite.ai:是为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,增强对科学文献的洞察。 Scholarcy:能从文档中提取结构化数据,生成文章概要,包含关键概念等板块内容。 ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供有关医学课题的修改意见。 2. 在论文写作方面: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,精简和优化论文内容。 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,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 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,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 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:检测潜在抄袭问题。 3. 其他工具: Deformity.ai:创新的表单创建平台,通过人工智能技术,用户可快速制作生动的对话式表单,支持多种功能和多语言互动。 Afforai:为研究人员设计的 AI 驱动的研究助手和聊天机器人,提供多种工具简化研究流程,支持多种文档格式和不同搜索模式。 Recall:新型知识管理工具,自动总结各种在线内容并保存到知识库,自动组织分类,通过知识图谱发现信息联系,提供间隔重复学习功能。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。
2025-03-20
有哪些适合科研人员的AI工具
以下是一些适合科研人员的 AI 工具: 1. 对于需要修改医学课题的科研人员: Scite.ai:是为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,能简化学术工作。 Scholarcy:可以从文档中提取结构化数据,生成文章概要,包含关键概念等板块内容。 ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供修改意见。 2. 对于论文写作的科研人员: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,精简和优化论文内容。 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,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 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,提供丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 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:检测潜在抄袭问题。 3. 对于文章润色的科研人员: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,用于多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,帮助写作前头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化文章语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,生成符合要求的学术论文。 这些工具可以从不同方面为科研人员提供帮助,您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-20
有没有写科研可行性分析报告的提示词之类工具
以下是一些关于写科研可行性分析报告的提示词相关内容: 可以先确定整个调研报告的大纲目录,比如通过老师发的示例报告截图用手机识别。 确定整体的语言风格和特色,调研报告一般和论文差不多,语言风格通常是“逻辑清晰,层层递进,条理分明”,还可以把范文丢给 Claude 2 总结语言风格。 让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容,在 workflow 中设置循环结构,生成一段章节内容后经同意再进行下一章节,否则重新生成。 在生成内容前,需要 GPT4 判断某章节是否要调用 webpolit 插件查询相关信息后再来撰写报告章节部分。 为了让 GPT4 有更好的选择性搜索,可以选择使用 webpolit 插件。 不要过于限制 GPT4,否则可能导致生成效果不佳。
2025-03-18
我想跟大概40岁左右的科研从业者科普人工智能和大模型的相关知识,挑选合适的内容作为提纲。
以下是为您挑选的向 40 岁左右科研从业者科普人工智能和大模型的提纲内容: 一、AI 大模型的基本概念 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC 2. 相关技术名词 AI:人工智能 机器学习:电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习 监督学习:有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类 强化学习:从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗 深度学习:参照人脑有神经网络和神经元,因层数多称为深度,神经网络可用于多种学习方式 生成式 AI:可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式 LLM:大语言模型,生成图像的扩散模型不是大语言模型,大语言模型的生成只是处理任务之一,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解 二、AI 大模型的技术里程碑 1. 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖循环神经网络或卷积神经网络 三、AI 模型及相关进展 1. 包括视频生成模型、相关论文,以及 AI 在诺奖和蛋白质研究领域的应用等 2. 人工智能发展历程:从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统,再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型,经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段 3. 大模型的基石:由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练,数据质量对生成理想的大模型至关重要 4. 针对弱智 8 的问题对大模型进行测试,开展让大模型回复问题并找出真人回复的活动,且国内大模型的回答能力有很大改进 5. 大语言模型的特点:早期回复缺乏情感,如今有所改进,后续将体验几个大模型的回复场景
2025-03-13