AI代理在提高工作效率和决策质量方面扮演着关键角色。在工作场所,AI代理可以处理大量数据,快速识别模式和趋势,从而为决策者提供洞察和预测。这不仅加快了数据处理速度,还提高了...
AI代理在日常生活中的应用已变得越来越广泛。在健康护理领域,它们能够协助医生进行病情诊断,提供个性化的治疗建议,甚至远程监测患者的健康状况。在教育领域,AI代理作为智能辅导...
(AI)与人类关系的演变,是符合达尔文物种进化论。最初,AI被视为一种自动化工具,用于执行重复的任务和简化复杂的计算过程。然而,随着时间的推移和技术的进步,AI已不再局限于这些基础...
人工智能的历史始于20世纪40年代,最初是作为计算机科学的一个子领域。早期的AI研究主要集中在问题解决和符号逻辑上。进入21世纪,随着计算能力的提升和大数据的出现,AI经历了显...
在中国的广袤土地上,两位待业宝妈袁嘉丽和张女士的故事,犹如两颗璀璨的星辰,照亮了无数人前行的道路。袁嘉丽,这位来自湖南的勇敢女性,自怀孕之日起,便选择了辞职在家。她深知孕期...
刘森极是一位电商行业从业者,白天他勤勤恳恳地工作,而到了晚上,他则投身于短视频制作与运营的副业中。他的生活充实而忙碌,常常工作到凌晨2、3点才休息。这种“卷”的...
在过去的十二年里,张清华一直精心经营着一家传统的小型广告公司。然而,随着时代的变迁和科技的飞速发展,传统广告行业逐渐走向没落,竞争也日益激烈。面对这样的困境,张清华深知转...
在充满活力和变革的时代里,00后的黄振宏正以一名大学生的身份,积极探索着未来的职业道路。面对未来的不确定性和多变性,他没有被束缚在单一的职业和身份中,而是以一种开放和多元...
在这个时代,作品的魅力不再局限于其本身,而更多地在于其背后所蕴含的创意。莎莎,一个对自己的作品有着极高要求的艺术家,她更倾向于创作有深度、有故事的作品,而非仅仅是展现技巧...
一个作品,修改七八次也未必够,莎莎说这是处女座的强迫症在作祟,永远追求完美。就像这个视频片段,莎莎通过Stable Diffusion和一些插件完成了它。因为对手指等细节的不满意,每当发...
AI绘画,这是一个令人瞩目的领域,我怀揣着对美的热爱,追逐着它的脚步。我渴望走在时代的前沿,用AI技术重新定义美的内涵。莎莎,一位从事传统冷链行业的女性,她对美的追求如同处女座...
评审会是交流沟通的机会,产品经理既要把自己的思路、方案输出给参会人员,也要能够接收、倾听别人的意见,这样才能了解别人的想法。千万不要别人一提问题就着急,要通过摆事实、讲...
评审会是对完整设计方案的评审,不是技术讨论会。上会的设计方案必须是明确的,能够有效地指导开发工作。如果设计方案时存在技术上的疑问,产品经理要及时与技术人员确认解决,不要...
为了方便领导做决策或者指出修改方向,产品经理最好准备 2-3 个方案。同时需要准备大量的材料作为设计方案的铺垫,比如流程图、数据分析、竞品报告等。这些材料的目的是让领导...
有些公司产品需求主要是自上而下逐级传达而来,也就是大家常说“一句话需求”。产品经理接到来自上级的需求后,为了保证对需求理解的准确性,需要了解需求的背景、用户...
需求评审只是定义了需求是什么,但是实现方式有多种。B 端产品经理对需求理解更深入,为了方便沟通,减少需求传递过程的认知偏差,会直接产出产品原型。完成设计方案后,需要通过评审...
实际工作中,产品绝不缺少“需求来源”。除了产品经理主动挖掘需求外,业务、市场、运营、客户、领导都会提各种需求。这些需求并不一定是真正符合产品定位的“...
亲爱的各位朋友,大家好!我是梨花声音研修院的Yolanda,能被评为优秀学员,实属荣幸。今天,我更是满怀喜悦地与大家分享我的声音之旅。说起声音,其实我有一定的基础。我在大学的专业...
许多学员在朗读稿件时,常常会遇到多角色转换的问题,情感切换让他们手忙脚乱。其实,解决这个问题的方法非常简单,那就是不断地练习。只有通过不断的练习,我们才能逐渐达到专业配音...
提高模型的通用性和灵活性。通用性是指模型在不同的数据集上的适用性,比如模型能否在不同的语言、领域和场景下都能够工作。灵活性是指模型在不同的场景和目标上的调整性,比...
大模型在特征提取中的作用是提高数据的质量和多样性。什么是大模型呢?大模型是指具有超大规模参数和数据的深度学习模型,它们可以在多个领域和任务上表现出强大的泛化能力和创...
大模型是指具有超大规模参数和数据的深度学习模型,它们可以在多个领域和任务上表现出强大的泛化能力和创造力,例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等。大模型在...
用户画像生成是指利用训练好的模型,对用户的特征数据进行分类或预测,从而得到用户的标签或得分,例如用户的性格类型、消费水平、购买意愿、流失风险、忠诚度、满意度等。这些标...
模型训练是指利用提取出的特征数据,构建并训练一个能够对用户进行分类或预测的数学模型,例如线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林、K近邻、神经网络等。这...
特征提取是指从用户的原始数据中提取出有助于描述用户特征的信息,例如用户的年龄、性别、地域、职业、教育程度、收入水平、婚姻状况、兴趣爱好、消费偏好、行为习惯等。这些...