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在AI的背景下,運算是指機器學習模型和神經網絡執行的數學計算和數據操作。這些運算是基本構建塊,使AI系統能夠從數據中學習,進行預測和生成輸出。運算的概念隨著AI算法和硬件能力的進步而不斷發展。
核心功能
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如何使用
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HubSpot | 行銷自動化軟體。免費和高級方案。 | HubSpot 的 CRM 平台包含您需要的行銷、銷售、服務、運營和網站建設軟體,幫助您發展業務。借助 HubSpot,您可以無縫地在一個客戶平台上連接您的數據、團隊和客戶,並隨著業務發展而成長。 | |
TabSquare | 店內用餐管理 | 餐廳可以選擇TabSquare提供的多種產品,如SmartQR、SmartKiosk、SmartTab和SmartConnect來使用。這些解決方案實現店內點餐和支付,線上外送和物流,顧客關係管理,數據分析等功能。餐廳可以根據自身需求自定義其技術組合。 | |
Glide | 构建和部署强大的定制应用 | 使用Glide非常简单,只需注册账号,自定义应用界面,连接和同步业务数据,然后发布和共享应用。 | |
Writer | Writer 的一些核心功能包括: - 基於安全的企業級模型的LLMs - 創建:加快業務流程,根據您的用例獲得高度定制的輸出 - 分析:在幾秒鐘內生成比較、洞察和分析 - 管理:確保準確性和符合品牌、法律和監管准則 - 集成:與現有工具和工作流程無縫集成 - 數據隱私和安全:Writer 使您的數據安全,符合各種法規,並提供自主托管的選項。 | 要使用 Writer,您可以請求演示,以了解它如何為您的組織工作。一旦您使用平台,您可以輕鬆創建AI生成的內容,分析數據並生成洞察,執行法律和監管合規性,以及連接到您的業務數據以獲得準確的輸出。Writer無縫集成了Figma、Chrome、Word等工具,使其在您工作的任何地方都可以使用。 | |
B12 | AI動力網站建設 | B12使用方法:1. 在B12的網站上註冊並開始創建你的網站。2. 選擇行業並選擇想要在網站中添加的功能。3. B12的AI代碼將自動為您生成您所選行業的網站內容。4. 使用B12的DIY網站編輯器,自定義設計、內容和版面並進行最佳化。5. 整合社交媒體服務,最佳化您的網站SEO並實現線上預訂功能。6. 使用B12的客戶管理工具,加強與客戶的溝通並提高轉換率。7. 使用B12的申請表生成和線上預約功能,擴大業務並實現快速響應。8. 利用B12的範本生成和定制文件處理功能,擴大業務並實現快速響應。 | |
AirOps | 使用 AirOps Studio 創建 AI 應用程式 | 要使用 AirOps,首先註冊帳號並訪問 AirOps Studio。然後,您可以通過結合語言模型、數據、Python、JavaScript 和外部 API 來創建 AI 應用程式。您可以使用提供的模板來快速啟動應用程式開發,或自定義自己的工作流和聊天代理。應用程式構建完成後,您可以通過集成和 API 部署給您的團隊或客戶。AirOps 還提供版本控制、評估和日誌等功能,以管理和監控應用程式的性能。 | |
Aisera | AiseraGPT | 要使用Aisera,企業可以部署AiseraGPT即插即用解決方案,該解決方案採用與特定領域的LLM相結合的行動機器人,利用具有主動通知和可自定義提示的AI助手櫃臺機器人,利用個人化和權限感知結果的企業級AI搜索,以及使用AiseraLLM在幾週內構建自己的LLM並將其應用於機器人。 | |
Zeni | AI 自動簿記 | Zeni 的 AI 自動簿記每日更新您的帳目,提供即時見解,並在單一平台上提供專家個人化支持。 | |
Blink | 7000多種安全自動化功能 | 要使用 Blink,只需探索廣泛的自動化庫,其中包含7000多種安全自動化功能。這些自動化功能涵蓋各個領域,如雲安全、網絡安全、數據安全和隱私、郵件安全、身份和訪問管理等。用戶還可以利用任何雲平台或 API 的自動化模板,更快地提供新工作流程。此外,Blink 通過其自助服务门户实现协作,使用戶能夠通过即時應用程序为同事发布安全和平台操作。 | |
Corefactors - AI CRM 軟體 | 銷售線索管理 | 要使用Corefactors,只需在他們的網站上註冊免費試用。一旦您可以訪問平台,您可以探索提供的不同軟體套件,包括銷售套件、營銷套件、客服套件和成功套件。每個套件都配備特定的功能,以滿足具體的業務需求。首先設置客戶數據並將現有系統與Corefactors集成。然後,您可以開始使用與團隊目標相匹配的套件。例如,銷售套件有助於管理銷售流程,營銷套件自動化並個性化營銷交流,客服套件提供高效的客戶支持票務系統,成功套件則聚焦客戶保留。使用每個套件內的工具和功能來優化工作流程,提高協作效率並推動收入增長。 |
計算機視覺:用於圖像分類和目標檢測的卷積操作
自然語言處理:用於情感分析和機器翻譯的循環操作
推薦系統:用於協同過濾的矩陣分解操作
機器人技術:用於機器人控制和導航的強化學習操作
AI操作的用戶評論通常是積極的,許多人讚揚其在解決複雜問題方面的有效性。 但是,一些用戶強調了與理解和實施這些操作相關的挑戰,尤其是對於新手來說。 研究人員和從業者強調謹慎設計和選擇操作的重要性,以確保AI模型的性能和泛化。
用戶與通過自然語言處理運算驅動的聊天機器人進行交互
應用用戶根據矩陣分解運算為其提供個性化推薦
遊戲玩家通過遊戲引擎中深度學習運算生成逼真的圖形體驗現實圖形
為了在AI中使用運算,通常需遵循以下步驟:1)定義模型架構,指定要執行的層和操作;2)準備並預處理輸入數據;3)初始化模型參數;4)使用優化算法訓練模型,該算法根據計算出的梯度迭代調整參數;5)評估在測試數據上訓練的模型,如果有必要,微調超參數;6)將模型部署到新的未見數據上進行推理。
使AI模型能夠從數據中學習復雜的模式和關係
允許創建具有多層的深度神經網絡
促進在訓練期間優化模型參數
為不同任務設計AI架構提供靈活性