以下是关于如何向 AI 提问的一些方法和建议： 1. 在 Python 中，可以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来安装 FittenAI 编程助手。 2. 遵循特定格式提问，格式为：【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+（正面要求）详细需求和细节性信息+（负面要求）限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】。例如，律师在处理交通事故案件时，可清晰描述背景和目的，如：“给你一则交通事故案件事实 xxx，根据 xxx 法规，x 方的责任应如何划分？” 3. 学会提出好问题以提高回答准确性，包括使用清晰、具体的语言，避免模糊表述，同时了解 AI 的工作原理和限制，以便更好地设计问题。 4. 在应用 AI 之前，对工作流程进行细致拆解，将复杂任务分解成更小、更具体的环节，以便 AI 更精确执行。 5. 可以使用万能公式法，如问 AI 【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，然后根据给出的知识框架的每一个小点去提问，让 AI 帮助进行指数级深度思考。

很抱歉，目前知识库中没有关于从购买股票型基金到 TA 再到 APP 计算该基金资产收益流程的相关内容。但一般来说，计算股票型基金的资产收益流程大致如下： 首先，在购买股票型基金时，您需要支付申购费用，申购费用通常会从您的申购金额中扣除。申购成功后，您获得的基金份额 = 申购金额÷（1 + 申购费率）÷ 基金单位净值。 在持有基金期间，基金的资产价值会随着基金投资组合中股票的价格波动而变化。基金的单位净值会定期公布，您可以通过基金公司官网、TA 系统或相关 APP 查看。 当您想要赎回基金时，可能需要支付赎回费用。赎回金额 = 基金份额×基金单位净值×（1 赎回费率）。 您的资产收益 = 赎回金额 申购金额。 需要注意的是，不同的基金产品在申购、赎回费率以及计算方式上可能会有所差异，具体应以您所购买的基金产品的相关规定为准。

以下是关于秋叶绘画提示词的相关内容： 小田推荐在视频转绘制作美女相关图像时，使用麦?的写实模型和墨幽人造人模型。不推荐使用质量词，可先使用反推和 Deepbooru 获得提示词，再借助提示词插件删除无用词，保留与画面主体相关的提示词。主要受人物主体描述、皮肤质感增强、整体细节增强的 Loar 影响。 正向提示词：1girl,solo,black_hair,midriff,autolinklora:林鹤皮肤质感调整器差异炼丹功能性lora模型_林鹤v1:0.6autolink 负向提示词：NSFW,logo,text,blurry,low quality,bad anatomy 皮肤质感相关的 Lora 用于解决小姐姐素材磨皮严重、皮肤无质感的问题。 画小二整理了 Prompt 提示词关键词（双语版），包括视角、渲染方式等方面，如儿童画、门廊灯、冬天的颜色、3D 渲染等。 还有在教育类中，设置人格作为聊天机器人，扮演捉摸不透的小姐姐，副业是 Java 全栈开发工程师，并给出了相关的约束条件和台词语气示例。

Gamma AI PPT 的官方网址是：https://gamma.app/ 。Gamma 是一款在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式如 GIF 和视频以增强吸引力。即使是免费版本也能生成高质量的 PPT，在内容组织、设计美观度和整体专业感上表现出色。它还是一个新的通过人工智能来呈现思想的媒介，由一键模板和零代码编辑功能组成，可帮助用户快速创建精美的文档、演示文稿和网页。

生成的图片为黑色可能有以下原因： 1. 在 Photogram 技术中，纸张上完全曝光的区域在最终印刷品中会呈现黑色。通常结果是负片阴影图像，其色调会根据所用物体的透明度而变化。纸张上未接受光线照射的区域呈现白色；曝光时间较短或通过透明或半透明物体曝光的区域呈现灰色，而完全曝光的区域呈现黑色。 2. 在使用某些图像生成模型时，如在画图时提示词引导系数（CFG 值）设置不当，可能导致生成的图像不符合预期，出现颜色或其他方面的偏差，甚至可能出现黑色的情况。例如，随着 CFG 值的提高，画面与提示词关联度更高，但也可能出现画面崩坏的情况。

AI 技术在生活中有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于分析医学图像，辅助诊断疾病，如 X 射线、CT 扫描和 MRI 等。 药物研发：加速药物研发过程，识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 信用评估：评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出投资决策。 客户服务：提供 24/7 的客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据，推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障，避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高产品质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶：开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。 交通管理：优化交通信号灯和交通流量，缓解拥堵。 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 无人机送货：将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景： 教育：提供个性化学习，为学生提供定制化学习体验。 农业：分析农田数据，提高农作物产量和质量。 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 能源：优化能源使用，提高能源效率。 此外，AI 在医疗健康生物制药的研究中也发挥着重要作用，例如提前三年诊断胰腺癌、发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因、帮助抗衰老、寻找阿尔兹海默症的治疗方法等。AI 的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。

以下是一些能够对 Excel 进行数据分析的免费 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 自动完成任务，包括 Excel 中的数据分析和格式创建等。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，钉钉的 AI 助理也能帮助您洞察数据，智能生成透视表、图表，不写函数也能完成数据运算。 还有一些 text2sql 相关的 AI 工具可供参考： Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 建议您查看以下几个知名的 text2sql 项目： SQLNet：一个使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目。 Seq2SQL：一个将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型。 Spider：一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些做 PPT 的 AI 平台推荐： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路来完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 另外，如果您想翻译 PDF，以下是相关的 AI 产品： 1. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 2. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。

以下是一些可以进行数据分析的免费 AI 工具： Text2SQL：可将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 此外，关于 Excel 的 AI 工具和功能有： Excel Labs：Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具，通过聊天形式完成用户需求，如数据分析或格式创建。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，可生成公式、相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 在健身方面的 AI 工具包括： Keep：中国最大的健身平台，为用户提供全面的健身解决方案。链接：https://keep.com/ Fiture：沸彻魔镜由核心 AI 技术打造，集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。链接：https://www.fiture.com/ Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。链接：https://www.fitnessai.com/ Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练是专门针对健身的生成式人工智能，使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。链接：https://planfit.ai/

以下是为您提供的学习 AI 相关知识的建议： 对于中学生： 1. 从编程语言入手学习：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：例如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，以及百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 3. 学习 AI 基础知识：包括 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习），以及在教育、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。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，了解最新进展，培养思考和判断能力。 对于新手（包括不会代码的）： 1. 了解 AI 基本概念：阅读相关入门文章，熟悉术语和基础概念，如人工智能的分支及它们之间的联系，了解其历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在特定的学习路径中找到为初学者设计的课程，如在线教育平台（Coursera、edX、Udacity）上的课程，推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：根据个人兴趣选择特定领域（如图像、音乐、视频等）进行深入探究。 在学习过程中，对于不会代码的新手，还需要学习 Python 的属性和方法、继承和多态、异常处理、文件操作等知识。对于 AI 背景知识，要了解基础理论、历史发展、数学基础（统计学基础、线性代数、概率论）、算法和模型（监督学习、无监督学习）等内容。