在开会时实现AI识别语音成文档

以下是一些国产的编码类 AI 产品： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，提高编程效率。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，具备行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手，基于自研基础大模型微调。 7. Codeium：由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高效率和准确性。 此外，字节最新发布的 AI 编程工具 Trae 的 Windows 版也已发布，具有以下特点： 1. 全中文界面，跨平台支持，包括 Windows 和 MacOS 系统，操作界面简洁直观，易于上手。 2. 内置 Claude3.5 和 GPT4o 两大顶尖 AI 模型，完全免费且不限使用次数。 3. 零门槛智能开发，不懂编程也能通过中文对话让 AI 生成所需代码，并自动识别和解决代码错误。 字节的 Trae 目前处于公测阶段，完全免费。它同时支持豆包 1.5 Pro 和 Deepseek R1、V3 等模型。虽然在处理复杂业务时可能不如 Cursor，但为不懂技术的人提供了新选择，有望实现一人搞定业务、产品、设计、开发、运维等全流程。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。

以下是新手学习 AI 的方法： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是关于用 AI 整理图片的相关内容： 在图像生成与优化方面： 初步生成：使用 DALLE 3 和 Midjourney（MJ）进行初步图像生成。DALLE 3 凭借强大的文本识别能力快速生成符合意图的画面，MJ 则通过垫图功能（Sref 和iw 组合）确保图像风格一致。 图像优化：对于 DALLE 3 和 MJ 跑不出来的图，使用 Stable Diffusion（SD）进行图像的细节处理，尤其是局部重绘，例如调整人物的手部细节。通过 magnific.ai 工具对图像进行超分处理，提高画质。 在关键词方面： 主题描述：图片内容分为二维插画和三维立体两种表现形式。描述场景、物体或人物时，应清晰准确，对于场景中的人物最好独立描述。 设计风格：可通过找风格类关键词参考或垫图/喂图，让 AI 生成特定风格的图片。材质相关的关键词有很多门道，需要针对某一种风格单独进行“咒语测试”。 在老照片处理方面： 将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰，但无法使头发、衣服等元素变清晰。 接着将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本放大两倍，切换到 sd2.1 模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写以免干扰原图。

以下是关于做 AI 音乐的经验和软件的相关内容： 经验方面： 1. 具备一定的 AI 音乐创作经验，如在 UDIO 和 SUNO 上制作过音乐。 2. 熟悉提示词（Prompt）的应用，了解如何使用 Prompt 进行创作。 3. 了解音乐编曲和结构，对编曲、歌曲结构有一定了解。 4. 掌握数字音频工作站（DAW）软件，如 Audition、Studio One 等。 5. 拥有对音乐的热爱，保持对音乐创作的热情和兴趣。 6. 在创建 AI 生成曲子的过程中，注意风格和语言的选择，以确保生成的曲子符合自己的需求。 7. 投喂给 AI 的旋律应保持清晰，避免复杂的节奏构架和变化，以提高 AI 的辨识度和创作效果。 软件方面： 1. 明天学习需要下载 flow 水果软件，可以在淘宝上购买并请人帮忙安装。 2. 可以使用 PS 里的工具进行抠图操作。 3. 利用分离人声的 AI 软件，能够将人声从背景音乐中分离出来。 4. 微软 AI 语音：制作使用了微软声音库制作旁白，语音库支持 147 种语言，还有定制声音。

在 AI 行业公开场合比较活跃的大佬包括谷歌相关研究人员（提出思维链等）。相关发言视频如林粒粒呀的科普视频、安克创新 CEO 阳萌的访谈视频等。发言切片合适的 tag 可能包括“AI 技术原理”“AI 未来发展”“AI 框架”等。但需要注意的是，目前提供的内容中未明确提及更多活跃大佬及其具体发言视频的详细信息。

以下是一些最新的 AI 相关进展新闻： 在医疗领域： ChatGPT 和 Google Bard 等技术极大加速了医疗健康生物制药的研究，AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面发挥着重要作用。例如，AI 提前三年诊断胰腺癌；两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因；AI 帮助抗衰老，筛查出高效的药物候选物；利用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法；使用神经网络分析患者体液中的生物标志物以早期诊断帕金森。 在技术应用方面： AI Agent 的突破让行业看到更多可能性，如机器人获得自主行动能力。AI 编程工具的进展预示着人机协作模式的变革。 2024 年 AI 关键进展时间线包括：2 月 OpenAI 发布视频生成模型 Sora；3 月 Suno 发布 V3 版本；4 月 Meta 发布高性能开源大模型 Llama3；5 月 GPT4 发布等。 赛博月刊显示，AI 音频公司在效果和延迟方面取得突破，3D 世界生成领域处于初级阶段但有望在明年取得巨大进步，AI 应用的更新集中在搜索、知识库、编程等领域，越来越多应用公司受到资本青睐。

以下是关于根据代码生成需求文档的 prompt 相关内容： 背景： 手动写 prompt 很麻烦，只想在出现缺陷时修修改改，所以让 GPT 来起草提示词。 结论： 1. 起草效果不错，按照结构化 prompt 结构输出，具有朴实有用的 Skills，符合先后以及事务本身处理顺序的 Workflows，至少有 3 个支持 Workflows 思维链陈述的 Examples。 2. 节省时间以及脑力，Skills、Workflows、Examples 初稿不用再思考。 3. API 接口中“gpt40613”效果可用且优秀，chatGPT 网页版不理解这个提示词，生成稳定，下方是连续测试 4 次的提示词及其效果。 优化方向：暂无 生成需求文档的步骤： 1. 生成设计方案：将需求抽象简化，分别用不同的 Prompt 生成多份设计方案进行对比。通过调整 Prompt 找到最优方案，避免限制 AI 的发挥空间。 2. 生成代码：确定方案后，完善细节，将完整设计交给 AI 生成代码。如果生成结果有问题，通过调整 Prompt 或更换模型反复优化。 关于 prompt 的基础知识： 1. prompt 是一段指令，用于指挥 AI 生成您所需要的内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 2. 支持的语言为英语（不用担心英语不好的问题，），另外 emoji 也可以用。 3. 语法规则： 用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重： ：数值从 0.1~100，默认状态是 1，低于 1 就是减弱，大于 1 就是加强。 括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制（高级玩法）：就是 SD 先按您输入的这个 tag1 开始生成，然后在达到您设定的步数之后，tag1 停止产生作用，此时 tag2 再参与到对内容生成的影响。，数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1，第 X 步后变成 tag2，数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1，之后变成 tag2。

以下是一些可以学习文档并根据文档内容生成完整 Python 代码程序的免费软件或网站： 1. ：这是一个开源的 AI 开发助手，能根据产品需求生成完整的代码库，代码具有简单、安全、易于理解的结构，具备高度灵活性和定制性，适合开发人员使用。 2. 直接使用。

以下是一些可以学习文档并生成完整 Python 代码程序的 AI 助手： 1. Wing Python IDE Pro：由 Wingware 开发的专为 Python 编程设计的开发环境，集成了代码编辑、导航和调试功能，具备智能自动补全、代码重构、多选功能和代码片段工具。价格：年度许可证起价 179 美元/月。 2. Smol Developer：开源的 AI 开发助手，可以根据产品需求生成完整的代码库，具备简单、安全、易于理解的代码结构，同时高度灵活和定制。价格：开源项目，遵循 MIT 许可证。 3. Cody：Sourcegraph 的 AI 工具，能理解整个代码库，解答问题并编写代码，还能详细解释代码，定位特定组件，并提出修复建议。可通过 VS Code 扩展直接使用，个人使用免费。 4. FittenAI 编程助手：安装前需先安装 Python 的运行环境，安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace。安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标，注册登录后即可开始使用。其功能包括智能补全（按下 Tab 键接受所有补全建议，按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议）、AI 问答（通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行对话）、自动生成代码（Fitten Code 工具栏中选择“Fitten Code生成代码”，然后在输入框中输入指令即可生成代码）、代码转换（选中需要进行翻译的代码段，右键选择“Fitten Code–编辑代码”，然后在输入框中输入需求即可完成转换）。

将文档转训练集通常可以按照以下步骤进行： 1. 手动收集数据集：公司通常会雇用人员，为其提供标签说明，要求人们提出问题并写下答案。 2. 注重质量：预训练阶段的文本可能来自互联网，数量大但质量较低。在第二阶段，应更看重质量而非数量，例如采用 100,000 个高质量的对话文档。 3. 形成 SOP：初期可以先手动形成标准操作流程（SOP），然后逐步实现自动化，此过程初期可能需要大量人力。

以下是一些可以实现免费 PPT 文档制作的 AI 工具： 1. 歌者 PPT（gezhe.com）：这是一款永久免费的智能 PPT 生成工具。具有一键生成 PPT 内容、支持多种文件格式转 PPT、多语言支持、海量模板和案例库、在线编辑和分享以及增值服务等功能。其产品优势包括免费使用、智能易用、海量案例、资料转 PPT 专业、AI 翻译等。推荐理由为完全免费、智能化程度高、模板和案例丰富、支持多语言以及几乎无需学习成本就能上手使用。 2. Gamma：在免费版本中也能生成质量较高的 PPT，随着不断优化和改进，能满足大多数用户需求。个人使用体验良好，在内容组织、设计美观度和整体专业感方面表现出色。 3. WPS AI：可以对 PPT 大纲进行优化，大纲还可以二次修改。但可能存在未来收费的情况。

以下是一些可以帮助编写并生成 WORD 文档的工具： 1. 生成 Word 的插件“create_document”，它要求输入参数为 Markdown 格式。因为 Markdown 格式标记了层级，所以生成的 Word 能够保留小标题的层级，便于在导航窗格中从大纲快速跳转，并且能够插入自动目录。而普通文本格式输入的变量，小标题没有层级，无法生成大纲目录，甚至换行也存在问题。 2. 作为资深研究者和教授，利用 GPT4 按照特定步骤进行操作，包括请求数据集和研究领域、制定研究假设、进行文献综述、假设检验、撰写论文等，最终能够以 Word 文档的形式提交。 希望这些信息对您有所帮助。

以下是关于文字转语音的相关信息： 使用 DubbingX 2.0.3 进行文字转语音： 界面与国内版相似，第一个选项是文字转语音，操作方式与国内版相同。 重点介绍第二项“创建您的语音克隆”： 上传语音（即想克隆的声音原始文件）。 给声音命名，方便以后配音选择。 选择语言。 勾选相关选项，点击右下角转变即可生成。 注意：若原音频带有背景音乐，最好在剪影中去除，以获得更好更纯净的音色模型。 去除原音频中的背景杂音： 打开剪映。 点击开始创作，导入原始的音频或视频。 在制作 AI 视频过程中的音频制作环节： 利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 游戏中的文字转语音： 可使用 GVoice 提供的语音录制和识别能力，中文识别率优秀。 ChatGPT 返回的中文文字，通过内部自研的 TTS 服务选择合适的声音播放出来。

以下是一些可以文本转语音的工具： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ 这是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能生成逼真、高品质的音频，可高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ 这是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用，能将文本转换为音频文件，用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal 这是 Microsoft Azure 的服务，提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供了自定义的语音模型，能适应特定领域的术语、背景噪声以及不同的口音。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ 这是一款 AI 工具，可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用，适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 此外，还有开源的 StyleTTS 2：一个开源的媲美 Elevenlabs 的文本转语音工具，结合文本角色内容+场景音=快速生成有声小说。其工作原理是利用风格扩散和与大型语音语言模型（SLM）的对抗性训练来实现接近人类水平的 TTS 合成。

GPTSoVITS 是一个用于声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架，具有以下特点和使用方法： 特点： 零样本 TTS：输入 5 秒的声音样本即可体验即时的文本到语音转换。 少量样本训练：只需 1 分钟的训练数据即可微调模型，提高声音相似度和真实感，模仿出来的声音更接近原声且自然。 跨语言支持：支持与训练数据集不同语言的推理，目前支持英语、日语和中文。 易于使用的界面：集成了声音伴奏分离、自动训练集分割、中文语音识别和文本标签等工具，帮助初学者更容易地创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。 适用于不同操作系统：项目可以在不同的操作系统上安装和运行，包括 Windows。 预训练模型：项目提供了一些已经训练好的模型，可直接下载使用。 使用方法： 前置数据获取处理：选择音频，开启切割；有噪音时，进行降噪处理；降噪处理完成，开启离线 ASR。 GPTSowitsTTS：训练集格式化，开启一键三连，耐心等待；微调训练，开启 SoVITS 训练和 GPT 训练；推理时，开始推理、刷新模型、选择微调后的模型。 声音复刻：实现跨多语种语言的声音。 注册 colab，启动准备：点击进入按照步骤注册，新建笔记本，运行脚本启动 GPTSo VITS，整个过程比较漫长，需要耐心等待，可以整个脚本一起运行，也可以一段一段运行。运行成功后会出现 public URL，还需准备训练音频并上传。 相关资源： GitHub：https://github.com/RVCBoss/GPTSoVITS 视频教程：https://bilibili.com/video/BV12g4y1m7Uw/ 开源项目：https://github.com/RVCBoss/GPTSoVITS colab 注册及启动：https://colab.research.google.com/scrollTo=Wf5KrEb6vrkR&uniqifier=2 实践的样本： AIyoyo 普通话 满江红： AIyoyo 粤语版 满江红：

以下是一种通过多维表格接入的 AI 功能来简化客户拜访跟进记录信息录入的方法： 1. 定义任务目标：让 AI 成为您的私人 CRM，即客户管理系统。 2. 编写指令： 定义角色：希望 AI 作为一名顶级的客户服务与销售总监，负责记住客户的爱好与信息。 提供背景信息：简单描述自己的身份，例如负责什么产品的销售。 明确任务目标和输出要求：在每次拜访客户后，把重要信息发送给 AI，要求 AI 每次接到新的客户消息后，只用回复一句“收到，知道了。” 3. 信息录入方式：可以通过语音录音的方式将拜访客户的信息传达给 AI。 4. 语音解析：利用 AI 的语音识别和自然语言处理能力，对语音内容进行解析。 5. 输出的关键字段：可能包括客户姓名、联系方式、拜访时间、拜访内容要点、客户需求、客户反馈等。 6. 提示词：例如“请整理本次拜访客户的关键信息”“提取重要内容并生成表格”等。 您可以参考以上方法，根据实际需求进行调整和优化。

以下是为您提供的相关信息： ElevenLabs 发布了全球最精准的语音转文字模型 Scribe，它支持 99 种语言，语音转录准确率超越 Gemini 2.0 和 OpenAI Whisper v3，可识别 32 个不同说话者，并标记笑声、鼓掌等非语言元素，提供单词级时间戳，方便字幕同步和音频编辑，输出结构化 JSON，便于开发者集成。相关链接： 另外，为您推荐以下在线 TTS 工具： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，ElevenLabs Prime Voice AI 是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，使创作者和出版商能够生成逼真、高品质的音频。人工智能模型能够高保真地呈现人类语调和语调变化，并能够根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ ，Speechify 是一款人工智能驱动的文本转语音工具，使用户能够将文本转换为音频文件。它可作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用，可用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，Microsoft Azure Speech Studio 是一套服务，它赋予应用程序能力，让它们能够“听懂、理解并与客户进行对话”。该服务提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能。此外，它还提供了自定义的语音模型，这些模型能够适应特定领域的术语、背景噪声以及不同的口音。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，AI 工具可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许您创建自定义语音模型。Voicemaker 易于使用，非常适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些支持会议语音识别并转为总结、思维导图的开源项目： 1. 熊猫大侠： 基于 COW 框架的 ChatBot 实现。 支持多端部署，可接入个人微信、微信公众号、企业微信应用。 具备基础对话功能，支持私聊及群聊的消息智能回复，多轮会话上下文记忆，支持 GPT3、GPT3.5、GPT4、文心一言模型。 支持语音识别，可识别语音消息，通过文字或语音回复，支持 azure、baidu、google、openai 等多种语音模型。 支持图片生成和图生图，可选择 DellE、stable diffusion、replicate、Midjourney 模型。 拥有丰富插件，支持个性化插件扩展，已实现多角色切换、文字冒险、敏感词过滤、聊天记录总结等插件。 Tool 工具能与操作系统和互联网交互，支持最新信息搜索、数学计算、天气和资讯查询、网页总结，基于实现。 可通过上传知识库文件自定义专属机器人，作为数字分身、领域知识库、智能客服使用，基于 LinkAI 实现。 项目地址 项目地址 2. 阿里云百炼大模型平台： 具备对话分析能力，可根据对话内容生成标题和质检项等，结果以 JSON 结构呈现。 支持 API 调用，为实现企业级应用融合，可接入 API 将应用包装到工作流程链路中，满足企业数据安全隔离等需求。 支持图像生成，可通过 Flux 模型等生成图像，设置参数如正向提示词、负面提示词等。 支持文本生成，能生成小红书风格文案、朋友圈文案等各种营销文案，还能结合多模态模型创作歌曲。 拥有语音模型，包括语音合成和识别，可选择多种角色和自定义内容，对通用文字识别准确，对专有名词可微调识别。 支持视频处理，如影视传媒理解，能提取视频信息、分析爆点、生成字幕和思维导图等。 支持工作流串联，实时语音识别后可生成会议纪要，实现企业级应用中的工作流串联。 支持智能体应用的搭建与发布，工作流应用由多个节点组成，包括大模型节点、知识库节点、API 节点等，可实现意图分类和商品导购，还能进行文本转换兜底。 智能体应用创建有多种应用模板，可添加知识库，如客服话术知识库，能通过提示词和知识库数据进行智能客服问答。 支持多模态交互，包括语音交互和视频交互，语音交互可配置是否智能打断，视频交互需使用 VO 模型。 发布渠道有官方应用、钉钉机器人、微信公众号等，还有低代码开发平台，可快速创建 Web 应用。

目前没有关于如何编写对接金蝶云之家 OA 并实现识别上传发票是否重复提交的具体内容。但一般来说，要实现这样的插件，您可能需要以下步骤： 1. 了解金蝶云之家 OA 的接口和数据格式规范，以便能够与之进行有效的交互。 2. 建立发票数据的存储和管理机制，用于保存已上传的发票信息。 3. 设计发票识别的算法和逻辑，能够提取发票的关键特征，如发票号码、日期、金额等。 4. 对比新上传发票的特征与已存储发票的特征，判断是否存在重复。 这是一个较为复杂的开发任务，可能需要涉及到软件开发、数据库管理、算法设计等多方面的知识和技术。

意图识别是根据输入的内容决定后续环节的流程，有点像 if/else 。从输出看，其 reason 通常为英文。可以简单理解为是一个简化版的大语言模型节点，为更精准识别，可优化选项使其更精准凝练，不行的话可换用大语言模型节点。 在自然语言处理领域，意图识别已被广泛讨论。随着大型模型兴起，尤其是用作智能体的 Brain 模块时，承担了主要工作任务。当用户输入指令，通过感知模块传递到 Brain 模块，Brain 模块需做出反应，本质上是一种分类任务，区分用户具体意图，在单一或多智能体系统中都至关重要。通过如 Siri、小爱同学等常见智能助手的例子可更直观理解。大型模型执行意图识别任务主要基于前期大量数据训练得到的模型，可通过微调适应特定领域需求。 在 Manus 多智能体通用任务系统中，意图识别从用户输入中提取关键词和任务类型，引导用户补充信息以明确需求。

很抱歉，目前没有关于基于深度学习的草莓目标识别毕设的具体内容。但我可以为您提供一个大致的指导框架： 首先，您需要收集大量包含草莓的图像数据，并对这些数据进行标注，例如标记出草莓的位置和类别。 然后，选择适合的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），可以考虑使用经典的模型架构如 VGG、ResNet 等，或者根据您的需求进行适当的修改和优化。 在训练模型时，要注意设置合适的超参数，如学习率、迭代次数等，并使用合适的优化算法，如随机梯度下降（SGD）、Adagrad 等。 在模型训练完成后，进行评估和验证，可以使用准确率、召回率、F1 值等指标来衡量模型的性能。 最后，对模型进行优化和改进，以提高识别效果。 希望以上框架对您有所帮助，祝您顺利完成毕业设计！

对于您的“基于深度学习的草莓目标识别系统”毕业设计，以下是一些制作的步骤和可能用到的 AI 工具： 制作步骤： 1. 数据收集：收集大量包含草莓的图像数据，并对其进行标注，例如标记出草莓的位置和类别。 2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、增强、裁剪等操作，以提高数据质量和模型的泛化能力。 3. 选择模型架构：可以考虑使用常见的深度学习目标检测模型，如 Faster RCNN、YOLO 等。 4. 训练模型：使用预处理后的数据对选择的模型进行训练。 5. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，如准确率、召回率等指标。 6. 模型优化：根据评估结果对模型进行调整和优化，例如调整超参数、增加数据量、使用更复杂的模型等。 可能用到的 AI 工具： 1. TensorFlow：一个广泛使用的深度学习框架，提供了丰富的模型构建和训练工具。 2. PyTorch：另一个流行的深度学习框架，具有灵活的编程接口和强大的计算能力。 3. OpenCV：用于图像处理和数据预处理。 4. LabelImg：用于图像数据的标注。 希望以上内容对您有所帮助，祝您毕业设计顺利！

卷积神经网络（CNN）是一种用于图像分类识别的 AI 算法技术。 ImageNet 成为深度神经网络革命的首选数据集，其中由 Hinton 领导的 AlexNet 就是基于卷积神经网络（CNN）。自 2012 年以来，在深度学习理论和数据集的支持下，深度神经网络算法大爆发，包括卷积神经网络（CNN）等。 连接主义的全面逆袭从 2012 年开始，欣顿教授和他的学生建立的 AlexNet 就是使用反向传播算法训练的卷积神经网络（CNN），其在图像识别方面击败了当时最先进的逻辑程序。 虽然 CNN 模型取得了显著成果并解决了许多问题，但也存在一些缺陷，如不能从整幅图像和部分图像识别出姿势、纹理和变化，池化操作导致模型不具备等变、丢失很多信息，需要更多训练数据来补偿损失，更适合像素扰动极大的图像分类，对某些不同视角的图像识别能力相对较差。因此，在 2011 年，Hinton 和他的同事们提出了胶囊网络（CapsNet）作为 CNN 模型的替代。

图片识别是一个复杂但重要的领域，以下为您介绍相关知识： 神经网络在图片识别中的应用：神经网络专门处理未知规则的情况。例如，将图片转换为黑白，调整图片至固定尺寸，与数据库中的内容进行对比，最终得出结论。其发展得益于生物学研究的支持，在数学上提供了方向，能够处理如手写体识别等未知情况。 感知机网络在图片识别中的工作方式：受大脑神经元网络的启发，罗森布拉特提出应用感知机网络执行视觉任务，如人脸和物体识别。以识别手写数字为例，将图像转换为一组数值输入，确定感知机的权重分配和阈值，使其能正确输出。感知机通过类似行为心理学中的训练方式，在样本上进行监督学习来获得正确的权重和阈值。 判断图片是否为 AI 生成：现在有不少网站通过对大量图片数据的抓取和分析来判断画作属性。例如 ILLUMINARTY 网站，但在测试中可能存在误判，如将结构严谨的真实摄影作品识别为 AI 作图，这反映出鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种表现。