论文写作 | AI辅助latex公式输入 前言 随着科技的发展,LaTeX 公式在学术写作中的应用越来越广泛。然而,对于非专业人士而言,在 Word 中输入复杂的 LaTeX 公式仍然是一项挑战。 AI的存在大大简化这一过程,让更多的用户能够轻松地在 Word 中使用 LaTeX 公式。 项目目标 本项目的目标是记录使用AI辅助LATEX公式编辑,使用户能够更加便捷地完成学术写作中的公式编辑工作。 过程 插入公式:点击“插入”菜单,选择“公式”选项。 这将打开一个公式编辑器,您可以在其中手动输入或粘贴 LaTeX 代码 利用 AI 辅助输入:如果您有一个复杂的公式图像,可以将其上传到支持的 AI 平台(如通义)。 复制 LaTeX 代码:从 AI 平台中复制生成的 LaTeX 代码。 粘贴并格式化:回到 Word,将复制的 LaTeX 代码粘贴到之前打开的公式编辑器中。
抗战阵型,AI怎么看 团队提取了13种癌症4,759位患者的5,455幅数字化病理图像。在训练过程中,一位有经验的病理学家要在图像中标记TIL和坏死发生的区域。 △ 每列表示不同的特征 然后,系统根据TIL数量和密度等简单的数据,以及细胞群的属性和图像规律等复杂的细节,在临床数据和基因组数据的辅助之下,将肿瘤进行分类,绘制一幅关系对应图谱。 △ 表A是与人类相比的一致程度 从实验结果来看,AI的“染色”和传统H&E的染色区域虽不是完美重合,却也达到了不错的一致性。神经网络的表现让团队充满了希望。 你不是一个人 ? △ 泛癌症图谱项目 这项研究,是美国政府发起的癌症基因图集 (TCGA) 计划的一角,也是其收官项目泛癌症图谱(PanCancer Atlas) 发表的27篇论文中的一篇。 论文发表后不久,泛癌症图谱亦圆满落幕。研究团队希望,AI“染色”这个并不太贵的癌症诊断辅助工具,能够在未来得到推广。
智能设备相机助手 Arsenal,是一款来自Bozeman的极客设计发布的相机辅助设备,它利用了深度学习来确定您拍摄场景的最佳设置。
AI4EE是指 "AI for Engineering Efficiency",即应用人工智能(AI)技术来提升工程效能。 在去年,我们便开始推荐,采用类似于《Team AI:简化繁琐日常任务,打造团队智能协作》来提升团队的 开发效率,而在今年,越来越多的企业开始关注于如何构建全流程辅助的 AI4EE 能力。 AI 辅助研发。 上述的 prompt 也就要求了,AI4EE 的企业需要具备上述的四项要素。 企业级 AI4EE 能力构建 AI4EE是指 "AI for Engineering Efficiency",即应用人工智能(AI)技术来提升工程效能。
2024年,随着AI技术的进一步成熟,AI辅助研发的趋势将更加明显,其潜力也将得到更广泛的挖掘和应用。 一、AI辅助研发的技术进展 在2024年,AI辅助研发领域的技术突破和创新呈现出前所未有的活力和潜力。 2023年4月,OpenAI联合创始人布罗克曼现场演示了GPT的“自动模式”。 例如,2023年的GPT-4演示中,演示人员仅仅是在A4纸上手写了一个十分潦草的结构示意图,GPT-4就根据其自动生成了能够实际访问的网页。这无疑大大降低了开发IT服务的门槛。 四、人才培养与教育 在AI辅助研发的趋势下,培养具备AI技能的研发人才成为了一项紧迫的任务。
PS:本文节选自开源电子书《AI 辅助软件工程:实践与案例解析》第一部分《AI4SE 体系设计》(https://aise.phodal.com/design-aise.html) 受限于自身企业的规模与人员结构 ,AI 辅助软件工程(AI4SE)的设计与实施过程会有所差异。 诸如于: 研发外包型企业,对于 AI 辅助研发的需求并没有特别强烈? 下图是,Thoughtworks 在 2023 年初对 AI 辅助软件工程的流程分析,即在软件开发的不同阶段,AI 可以提供哪些辅助功能: 我们就可以探索如何在不同阶段使用 AI 工具,而在这时需要不同的角色参与到这个过程中 基于开源软件构建原型:AutoDev 示例 我们在 2023 年的早期构建了开源的 AI 辅助研发工具 AutoDev,作为国内首个开源的 AI 辅助研发方案。
(PS:更多详细的内容,可以查看这个github网页:https://github.com/llq20133100095/AICodeGeneration)1.可使用的AI生成代码工具Name收费情况Tags OpenAI联合开发的模型框架https://github.com/features/copilot/Tabnine两渠道:免费 + 收费-https://www.tabnine.com/Mutable AI copilot就可以根据对应的英文描述,给出代码建议:如果对上面的代码不满意,copilet还可以利用快捷键进行替换:得到更详细的意见可以通过快捷键 Ctrl+Enter 来得到copilot的更多详细的辅助编程信息 :补全代码的参数Cheat.sh:4.综合打分Name优点缺点综合打分(最高5星)Copilot学生和对github仓库有贡献的开发者,可以免费使用有一定的中文识别能力代码生成功能较完整基于大量的github AI Accelerated Software Development.Mutable AI, Copilot alternative (autocomplete and more): Python,
本文将探讨AI如何辅助前端应用开发,从代码生成、自动化测试到用户体验优化等多个维度分析AI所带来的变革。 通过引入AI工具,前端开发者能够提升编码效率,减少重复性工作,专注于更具创造性的任务。 一、AI辅助前端应用开发 1.用ChatGPT阅读 Vue3(setup) 源码 AI辅助前端应用开发是一种利用人工智能技术提升前端开发工作效率和质量的方法。 4); // 插入 4 后,2 会被移除,因为它是最近最少使用的 console.log(lruCache.get(2)); // 输出 -1 (2 已经被移除) console.log(lruCache.get (3)); // 输出 3 console.log(lruCache.get(4)); // 输出 4 ### 代码解析 1. 3.自动优化代码 我们平时在构建代码时,如果觉得自己的代码逻辑构建得不太好,需要改进,增强它的扩展性和可读性,就可以利用AI辅助优化代码。 请注释以下代码,并进行优化改进。
前言 在这个AI迅速发展的阶段,涌现出了一大批好用的AI辅助编程工具。AI辅助编程工具能够提高开发效率、改善代码质量、降低bug率,是现代软件开发过程中的重要助手。 今天大姚给大家分享4款AI辅助编程工具(并且都支持C#语言),希望对大家有所帮助。 AI辅助编程工具 以下四个AI辅助编程工具都已收录到DotNetGuide中,假如你有更好的AI辅助编程工具推荐欢迎文末留言或者RP。 https://github.com/YSGStudyHards/DotNetGuide GitHub Copilot GitHub Copilot 是一款 AI 编码助手,可帮助你更快、更省力地编写代码 Fitten Code Fitten Code是由非十大模型驱动的AI编程助手,它可以自动生成代码,提升开发效率,帮您调试Bug,节省您的时间。还可以对话聊天,解决您编程碰到的问题。
本月的论文推荐除了GPT-4以外还包括、语言模型的应用、扩散模型、计算机视觉、视频生成、推荐系统和神经辐射场。 这篇论文试图为各种职业量化这一点。 通过观察历史上主流未来主义者在预测哪些事情难以自动化以及 AI 将首先学习做什么方面表现得多么糟糕来作为序言。然后量化了使用 LM 的不同任务的生产力收益。 都算作Exposure但是具体哪一个还没有结论,论文里有一些数据表明在不同任务中使用 LM 辅助性能有多大的相关性。 Bernstein 这篇论文展示了让生成式AI具备记忆、规划、沟通和反思的能力,让其像人类一样自然活动、社交、成长。 1)AI自己建立了记忆体系并定期进行深层次反思,从而获得对新鲜事物的见解; 2)AI之间建立了关系并记住了彼此; 3)AI之间学会了相互协调; 4)AI之间学会了共享信息; 5)AI具备了定制和修改计划的能力
AI 辅助工具在 Android 应用开发中得到了广泛应用,不仅可以帮助开发者快速生成代码,还能提供智能建议、自动化测试和错误检测等功能,从而大幅提升开发效率和产品质量。 我们将介绍一些实用的 AI 辅助开发工具,并分享最佳实践,以帮助开发者充分发挥 AI 的优势,实现更高效的开发流程。 无论您是 Android 开发的初学者,还是经验丰富的开发者,这篇文章都将为您提供有价值的见解和实用技巧,助力您在 AI 辅助编程的新时代中,与时俱进,提升开发水平。 让我们一起探索 AI 如何改变 Android 应用开发的未来! 一、AI辅助 Android 应用开发 要充分发挥 ChatGPT 的能力,关键在于使用编程行业的相关术语,以准确且客观的方式提问。 4.
本文将探讨 AI 如何辅助 iOS 应用开发,通过智能化的工具和技术,提高开发效率、优化代码质量,以及增强用户体验。 一、AI辅助 iOS 应用开发1.AI能帮 iOS 开发者做哪些事AI 辅助 iOS 应用开发是指在开发 iOS 应用时,利用 AI 技术来帮助完成一些任务,如代码生成、界面设计、测试和性能优化等。 AI 辅助开发能够提高开发效率,减少开发人员的工作量,并降低开发过程中的错误率。那么,AI 究竟有多强大呢?让我们看看 AI 自己是怎么说的。AI能帮iOS开发者做哪些事? UI/UX 设计- **自动生成界面**:AI可以根据设计文档或用户需求自动生成基本的用户界面布局。- **用户行为分析**:通过分析用户行为数据,AI可以提供优化建议以提升用户体验。### 4. ### 4.
谷歌旗下 PAIR 团队最近开源了一款神器:Lumi,一款专为 arXiv 论文阅读打造的 AI 智能阅读助手。 它能在网页端直接帮你总结、提问、解释,让你“边读边问”,不离开论文页面。 • 智能问答:选中文本提问,AI基于原文回答,避免幻觉。 • 图片解释:AI分析图表,提供解释或问题解答。 • 无缝交互:所有操作均在论文界面内完成,阅读不打断。 • 流式前端架构:保持论文加载与 AI 交互的实时性 理想使用场景 • 学术研究者:快速了解论文主旨与实验细节 • 技术博主:阅读并整理论文要点做内容输出 • 学生:遇到复杂概念可即时提问,辅助学习 • 团队研讨:用 Lumi 做论文精读与总结更高效 写在最后 Lumi 是一款让 AI 真正融入论文阅读过程的工具。 它不替你读论文,而是陪你读、帮你读、让你更懂论文。 对科研工作者、AI 研究生、或热衷阅读论文的开发者来说,它能让“读论文”从一件枯燥的事, 变成一次流畅、互动的知识探索体验。
近年来,随着NLP技术的快速发展,毕业论文辅助系统逐渐从简单的文本处理工具,演变为覆盖全流程的智能写作平台。 本文从技术原理出发,解析这类系统的核心能力,并以论文辅助系统为案例,说明其在实际场景中的应用方式。 以论文辅助系统为例,其语义级降重技术可将查重率从40%稳定降至8%以内,同时保留原文的核心观点和专业术语。 三、论文辅助系统使用流程以下以论文辅助系统为例,说明毕业论文辅助系统的典型使用流程:第一步:智能选题输入专业方向和研究兴趣关键词,系统在30秒内推荐一批适配的论文选题,每个选题附带研究背景和核心思路。 AIGC兼容性:是否能通过高校的AIGC检测模板库质量:高校格式模板是否全面、更新是否及时数据安全保障:论文内容是否加密处理、是否会泄露结语毕业论文辅助系统的核心价值,在于将学生从繁琐的机械性工作中解放出来
目录 前言 介绍 Obsidian Text-Generator 使用教程 安装Obsidian 安装Text Generator 插件安装 获取开放 AI API 密钥 插件选项配置 初体验 --- Text generator的目标是同时拥有Obsidian的功能和所有的笔记和开放 AI GPT-3 的功能,这有望使写作非常流畅、快速和强大。 其他AI写作工具及其比较: ---- 使用教程 安装Obsidian 1、官网下载安装包:Obsidian 如果想默认安装,就直接点“快速开始”。 获取开放 AI API 密钥 生成开放 AI API 密钥。请按照以下步骤操作: 1. 在 OpenAI 上创建一个帐户(您将获得一个 18 美元的免费试用帐户;如何创建账户请另外搜索)。 2. 生成插件将使用的 API 密钥 4. 将密钥放入插件中 插件选项配置 在“文本生成器插件”中,我建议您设置三个命令:和 .
我自己试了试AI写作助手 ? image.png 居然可以根据题目关键词摘要等等不同的部分来分开检索,非常实用! 不经可以写作的时候用,在找论文的时候也可以输入关键词来找对应的论文。
因此,AI技术在软件测试领域的应用已成为一种必然趋势。 应用领域 描述 测试需求分析 AI技术可以协助测试人员快速、准确地分析和整理测试需求,从而更好地理解需求,为后续的测试工作提供支持。 一、AI辅助测试与调试应用案例 1.制定测试策略 请根据以下上传文件的需求描述,制定一份详细的测试策略。需求描述如下: 1.文件数量限制:单次上传文件的数量不超过5个。 7.测试过程中用到的工具 你现在作为一名高级测试工程师,测试过程中会使用什么工具来辅助测试定位问题、提高测试质量以及工作效率? 作为高级测试工程师,使用以下工具可以辅助测试定位问题、提高测试质量和工作效率: ### 1. **其他辅助工具** - **Charles Proxy**: 用于捕获和分析 HTTP 和 HTTPS 请求和响应。
同时当时启了两个账号,辅助Kiro编程工具,每个月有免费的50积分额度。但是到了后期,特别是到了3月中后,Antigravity的使用额度骤降,已经基本很难支撑我日常编程POC小应用的需求。 而DeepSeek用于写文章辅助相当便宜,一次差不多2毛钱左右。 具体实现和关键算法点(包括需求探索,本体建模,数据映射,AI核心推理算法流程,报告输出等) 4. 项目总结和应用收益分析 整个ppt我希望在30页左右。ppt采用16:9宽屏模式。 整个系统比我上一个用DeepSeek V4做的版本整体效果还是要好很多。 注意我需要你结合我个人成长案例来辅助说明观点。如果没有就不添加,不要胡编乱造。
我们分别使用 PaddleNLP 和 FauxPilot 将 CodeGen 模型代理为可通过 HTTP 请求访问的接口,并通过 VS Code 插件在 IDE 中获得与 GitHub Copilot 类似的 AI 辅助编码能力。 但不论是这种方式也好,或者是 GitHub Copilot,能够辅助编写的都是通用代码,无法辅助编写内部框架或私有类库的相关代码。 这个场景可以通过对 CodeGen 模型进行微调来实现。 进行加速,最终在 VS Code 的 FauxPilot[5] 插件中,实现让 AI 辅助编写内部代码的效果。 350M-multi: https://huggingface.co/Salesforce/codegen-350M-multi [2] DeepSpeed: https://www.deepspeed.ai
即便是我有意刁难,想方设法地否定AI的回答,设置各种障碍和拐点,AI也会不厌其烦地调整问题的方向,然后不断地给出新的解决方法。 对比应用AI前后的变化: 在没有使用AI之前,当我们遇到问题,甚至陷入困境时,如果自行探索解决,少不了会多走些弯路,成效缓慢;如果寻求专业人士帮助,又不得不支付不菲的咨询费用。 在使用AI之后,我们可以尝试让AI模拟一个资深的Life Coach,按照Life Coach的沟通方式,进行多轮会话,通过AI提出的有洞察力、开放式问题,启发探索和思考,帮助自己不断澄清问题,并找到解决问题的方法 但同时也由此引发出一些相关的思考: 如果AI可以替代人类进行咨询、培训和教练,是不是就意味着,AI将会给整个咨询行业带来巨大的挑战——既然提问AI就可以得到想要的答案,谁还会付费咨询呢? 如果AI无法替代人类进行咨询、培训和教练,那么,人类的优势究竟是什么?