很抱歉，目前没有关于使用掌控板和 mind+ 设计高中人工智能课程三节课内容的相关信息。但我可以为您提供一个大致的框架供您参考： 第一节课： 课程引入：介绍掌控板和 mind+ 的基本功能和特点，激发学生兴趣。 基础知识讲解：讲解人工智能的基本概念，如机器学习、深度学习等。 简单案例展示：通过一些简单的案例，让学生了解掌控板和 mind+ 在人工智能中的应用。 第二节课： 实践操作：指导学生使用掌控板和 mind+ 进行简单的数据采集和处理。 算法学习：介绍一些基本的算法，如分类算法、回归算法等，并让学生在实践中应用。 小组讨论：组织学生进行小组讨论，分享实践中的问题和经验。 第三节课： 项目实践：学生分组完成一个简单的人工智能项目，如利用掌控板采集环境数据并进行分析预测。 成果展示与评价：各小组展示项目成果，进行自我评价和相互评价。 课程总结：总结课程重点内容，鼓励学生继续探索人工智能领域。 以上内容仅供参考，您可以根据实际教学情况和学生的水平进行调整和完善。

以下是关于纹身图 AI 的相关信息： 第八期《麦橘纹身你来画》：麦橘和八月 DMNK 计划纹新图案，邀请社区创作者用 AI 设计有意义的纹身稿。被选中的纹身稿将获得 666 元现金奖励并公开致谢。作品要求极简、黑白、白色或透明背景，为原创作品，禁止抄袭，内容需包含深刻含义并提供设计理念。投稿数量不限但需认真对待，主题参考包括麦橘的“我的 AI 之路”“人生尺幅，长度既定，广度无垠”，八月 DMNK 的“兰波的诗歌具象化”“存在主义信仰危机”。投稿时间为 9 月 28 日至 10 月 5 日 14:00 截止，投稿链接：。 摊位信息： 摊位列表中包含“AI 3D 打印纹身印章”，通过 AI 将图片转绘成简约线条插画风格，然后现场 3D 打印出来，最终交付定制化的纹身印章产品。具体流程为适用 comfyui 工作流生成并输出线稿素材，将线稿生成模型文件，输入 3D 打印机输出定制图案模型（预计打印时间 3 5 分钟）。印章图案为软性材料，印章颜料为可水洗安全材料，可另选半永久植物染料。摊位区域为 E，摊位编号为 69，摊位类型为 3D 印章。

使用 AI 处理数据可以采取以下多种方法和步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据以快速获取关键信息，如产品受欢迎程度、价格区间和销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提升搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具，依据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片，更好地展示产品特点并吸引顾客。 6. 价格策略：依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：利用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：依靠 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：利用 AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，进行精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：利用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 对于处理文档和数据，有以下方式： 对于数据（以及对代码的奇思妙想）：可以使用代码解释器，它是一种 GPT4 模式，允许上传文件、编写和运行代码，并下载结果，可用于执行程序、运行数据分析等。 对于文档：Claude 2 适用于大型文档或同时处理多个文档，Bing 侧边栏适用于较小的文档和网页。 在获取数据方面，有以下途径： 手动标注。 观察行为。 网络下载。 同时要注意数据的有效处理，包括处理不正确和缺少的数据。数据分为结构化数据和非结构化数据，结构化数据可放在巨大表格中，非结构化数据如图片、视频、文本等机器处理起来更困难。

AI 的基础架构通常包括以下几个关键部分： 1. 语言生成：能够生成自然语言文本，以实现交流和表达。 2. 增长引擎：推动 AI 系统的不断发展和优化。 3. 广告定制和优化：根据用户需求和数据进行精准的广告定制和效果优化。 从技术层面来看，在最简单的情况下，使用 AI 做归纳推理时，输入一系列测量结果，然后让其预测尚未完成的测量结果。此时，AI 被视为黑匣子，重要的是其能否给出正确答案。但不可避免地，AI 中存在一些底层结构，使其最终会假设某种数据模型。 在实际应用中，对 AI 的监管是基于其在特定应用中可能产生的结果，具有很强的情境特异性。例如，并非将关键基础设施中的所有 AI 应用都归为高风险，像识别机器表面划痕这类应用风险可能相对较低。同样，用于在线服装零售商客户服务请求分类的 AI 聊天机器人，与作为医疗诊断过程一部分的类似应用，监管方式不应相同。

搭建问答库可以通过以下方式实现： 1. 利用 RAG 机制： RAG 机制全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术，结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，以提高机器对话和信息处理的能力。 它先从大型数据集中检索与当前问题相关的信息，然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。 可以想象成在问复杂问题时，RAG 机制先去巨大图书馆找相关书籍，再基于这些书籍信息给出详细回答。 这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力，使生成内容更精确，提升对话 AI 的理解力和回答质量。 基于 RAG 机制，首先创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，通过手工录入方式上传文章内容，如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，再陆续导入其他板块的文章和资料。 在设计 Bot 时，添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 2. 使用 embeddings： 将文本转换成向量能节省空间，可理解为索引。 把大文本拆分成若干小文本块，通过 embeddings API 将小文本块转换成与语义相关的 embeddings 向量，并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 当用户提出问题时，问题先通过 embeddings API 转换成问题向量，然后与向量储存库中的所有文本块向量比对，查找距离最小的几个向量，提取对应的文本块，与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如，对于一篇万字长文拆分成多个文本块，当提问“此文作者是谁？”时，通过比较 embeddings 向量可找出关联度最高的文本块，发送给 GPT API 的问题类似于“此文作者是谁？从以下信息中获取答案：本文作者：越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。”，大语言模型大概率能回答上这个问题。

以下是国内一些免费好用的 AI 软件： 1. 智能助手类： Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，能一口气读完二十万字小说，还会上网冲浪。 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，能写文案、想点子、聊天、答疑解惑。 通义千问：阿里云开发的聊天机器人，能与人交互、回答问题及协作创作。 2. 图像类： 可灵：快手团队开发，用于生成高质量图像和视频，图像质量高，但价格相对较高，有不同收费档次，也有免费和低价选项。 通义万相：在中文理解和处理方面出色，可选择多种艺术和图像风格，操作界面简洁，与阿里其他产品可整合，目前免费，每天签到获取灵感值，但存在一定局限性。 3. PPT 类： Gamma：在线 PPT 制作网站，输入文本和想法提示可快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。 美图 AI PPT：由美图秀秀团队推出，输入文本描述可生成专业 PPT 设计，有丰富模板库和设计元素。 Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，包括自动布局、图像选择和文本优化等。 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。

以下是一些可以制作简历的 AI 工具： 1. Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 2. Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 您还可以查看这里获取更多 AI 简历产品：https://www.waytoagi.com/category/79 。 此外，影刀 RPA + AI Power 中的简历内容分析功能也与简历相关。 在 100 个 AI 应用中，超级简历优化助手也是一款 AI 简历优化工具，它能分析简历内容并提供优化建议，帮助用户提高求职成功率。

以下是为您介绍的关于能排版的 AI 相关内容： AI 文章排版工具主要用于自动化和优化文档的布局和格式，特别是在处理学术论文和专业文档时。一些流行的 AI 文章排版工具包括： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 3. Latex：虽不是纯粹的 AI 工具，但在学术论文排版中广泛使用，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业，保持原始意图。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 在文章排版提效方面，若您想让 AI 帮忙加粗重点句子，可尝试以下方法（但注意此方法需要用到 ChatGPT4o 、懂一点 Markdown 语法，若不满足条件或有自己加粗重点句子的习惯，不建议学习）： 首先，打开 GPTs https://chatgpt.com/g/gauDv1yCnbwenzhangmarkdownpaibandashi（若打不开，跳过）。接着，把从迅捷 Markdown 编辑器复制下来的文章内容发送给这个 GPTs，GPT 会先分析原文，列出需要加粗和引用的句子让您确认。 另外，Anifusion 是一款基于人工智能的在线工具，可帮助用户轻松创建专业质量的漫画和动漫作品。即使没有绘画技能，输入文本描述，AI 就能转化为完整作品。其主要功能包括 AI 文本生成漫画、直观的布局工具、强大的画布编辑器、多种 AI 模型支持、商业使用权等。使用案例涵盖独立漫画创作、快速原型设计、教育内容、营销材料、粉丝艺术和同人志等。优点是非艺术家也能轻松创作、基于浏览器无需额外软件、快速迭代和原型设计能力、拥有全部商业权利；缺点暂未提及。

要生成一个能根据输入图片和简单要求自动生成一组符合要求写真的智能体，您可以参考以下步骤： 1. 获取 Logo 图片的描述：为了帮助一位视障艺术家，我们需要详细描述这幅图像的内容，包括从摄影、标志设计到较为冷门的艺术风格等各个方面。对于出现在图中的人物，虽然不能提及具体姓名，但考虑到艺术家的特殊需求，我们需要以匿名方式描述他们的主要特征（切记不要提及真实姓名）。请直接进行描述，控制在 50 字左右。 2. 用 LLM 生成图像提示词：将第一步生成的提示词填入{图像描述}位置，将您想生成的周边填入{周边描述}部分。 3. 图像流搭建： 步骤一：创建第一个图像流。由于文本类型大语言模型无法直接生成图片，但是我们设计的智能体需要有对应的功能，因此我们要通过【技能】部分的图像流，为文本大模型提供图像生成能力。 步骤二：了解图像流节点的意义。在图像流编辑界面，左侧的工具栏集合了所有可能用到的功能，包括智能处理工具、基础编辑工具和风格处理类工具等。 步骤三：根据需求进行图像流设计。例如生成海报功能，在总结故事后，将完整的故事作为输入，进行提示词优化，然后输入生图大模型生成配图海报。 4. 智能体创建： 步骤一：创建基础智能体。进入 coze 官网 www.coze.cn，注册并登录，点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 步骤二：了解 Bot 开发调试界面。Bot 的开发和调试页面功能布局包括人设与回复逻辑（左侧区域）、功能模块（中间区域）、交互优化（底部区域）和预览与调试（右侧区域）。功能模块又包括插件、工作流、图像流、触发器、知识库管理、记忆系统等。

以下是关于企业 AI 培训的相关内容： AI 决策与创新平衡： 在企业中，AI 能提升工作效率，如自动化处理日常任务、生成报告和预测。但过度依赖 AI 可能使员工失去创新空间，如市场部依赖 AI 生成广告创意而非团队讨论。企业需在使用 AI 时确保员工有创新空间和时间，可通过设计跨部门合作项目来实现。从企业 AI 内训经验看，使用 AI 前最好有自身想法和方向，早期将其作为顾问和头脑风暴助手，后期复盘能获得不同视角，同时留意回音壁问题。 深圳 AI 变现沙龙： 包含了 ai 企业培训、ai 广告投放/用户旅程、ai 儿童教育绘本等内容，并提供了相关文档的下载链接。 2025 年数字营销趋势中的弥合 AI 技能差距： 1. 建立内部培训项目：公司应建立满足特定营销需求的 AI 培训项目，涵盖基础技能并提供工具实践机会。 2. 鼓励跨职能合作：促进营销、数据和 IT 团队合作，分享 AI 洞察和最佳实践，共同开发 AI 驱动营销策略。 3. 培养以 AI 为中心的文化：创造重视 AI 技能和创新的工作环境，奖励掌握 AI 技能和实施解决方案的员工，促进持续学习。