营销自动化软件。免费和高级计划。
销售CRM软件。免费和高级计划。
客户服务软件。免费和高级计划。
内容管理软件。免费和高级计划。
运营软件。免费和高级计划。
B2B电子商务软件。免费和高级计划。
The AI Exchange, Andy AI, 财务运营, RazorSign, Zeni, 经常Ai, Received AI, Lina Chat, Kypso - 项目智能平台, fdo.ai 是最好的付费/免费 Operations tools.
在人工智能领域,操作指的是机器学习模型和神经网络执行的数学计算和数据操作。这些操作是构建AI系统的基本单元,使其能够从数据中学习、进行预测和生成输出。操作的概念随着AI算法和硬件性能的进步而不断发展。
核心功能
|
价格
|
如何使用
| |
---|---|---|---|
HubSpot | 营销自动化软件。免费和高级计划。 | HubSpot的CRM平台包含市场营销、销售、服务、运营和网站建设所需的软件,助您发展业务。通过HubSpot,您可以无缝连接数据、团队和客户,建立一个随着您业务增长而壮大的客户平台。 | |
TabSquare | 店内用餐管理 | 使用TabSquare,餐厅可以选择多种产品,如SmartQR、SmartKiosk、SmartTab和SmartConnect。这些解决方案可实现店内点餐和支付、在线外卖和物流、客户关系管理、数据分析等功能。餐厅可以根据自身需求定制技术堆栈。 | |
Writer | Writer的核心功能包括: | 要使用Writer,您可以请求演示以了解它如何为您的组织工作。一旦您获得了访问平台的权限,您就可以轻松创建AI生成的内容,分析数据并生成见解,确保符合法律和监管合规要求,并与您的业务数据连接以获得准确的输出。Writer与Figma、Chrome、Word和其他工具无缝集成,让您可以在任何工作场所进行访问。 | |
Glide | 构建和部署强大的定制应用 | 使用Glide,只需注册一个帐户,自定义应用的界面,连接和同步您的业务数据,然后发布和共享您的应用。 | |
B12 | 基于人工智能的网站构建工具 |
产品概述
| |
AirOps | 使用AirOps工作室创建AI应用 | 要使用AirOps,首先注册一个账户并访问AirOps工作室。然后,您可以通过组合语言模型、数据、Python、Javascript和外部API来创建AI应用。您可以使用提供的模板来快速启动应用程序开发,或自定义自己的工作流程和聊天代理器。构建完应用程序后,您可以通过集成和API将其部署给您的团队或客户。AirOps还提供版本管理、评估和日志等功能,以管理和监控应用程序的性能。 | |
Aisera | AiseraGPT | 要使用Aisera,企业可以部署AiseraGPT即插即用解决方案,其中包括由特定领域的LLMs驱动的行动机器人,利用具有主动通知和可自定义提示的AI Copilot礼宾机器人,利用个人化和权限感知的企业级AI搜索结果,并在几周内构建自己的LLM并使用AiseraLLM使其机器人运行起来。 | |
Zeni | 基于人工智能的记账 | Zeni的基于人工智能的记账系统可以每天为您更新账簿,提供实时洞察,并在一个平台上为您提供个性化支持。 | |
Corefactors - AI CRM软件 | 潜在客户管理 | 要使用Corefactors,只需在他们的网站上注册进行免费试用。一旦你获得了平台的访问权限,你可以探索不同的软件套件,包括销售盒子、市场营销盒子、支持盒子和成功盒子。每个套件都配有特定业务需求的功能和功能。首先设置你的客户数据,并将现有系统与Corefactors集成。然后,你可以开始使用与你的团队目标相匹配的套件。例如,销售盒子帮助管理销售流程,市场营销盒子自动化和个性化营销沟通,支持盒子提供一个高效的客户支持票务系统,而成功盒子专注于客户保留。使用每个套件中的工具和功能来简化工作流程、改善协作并推动收入增长。 | |
Blink | 7000+ 自动化安全功能 | 要使用 Blink,只需浏览拥有7000多个安全自动化功能的广泛自动化库。这些自动化功能涵盖了诸多领域,如云安全、网络安全、数据安全与隐私、电子邮件安全、身份和访问管理等。用户还可以利用任何云平台或API的自动化模板,以更快的速度交付新的工作流程。此外,Blink 还通过自助服务门户进行协作,让用户能够通过按需应用程序为同事发布自己的安全和平台操作。 |
计算机视觉:用于图像分类和目标检测的卷积操作
自然语言处理:用于情感分析和机器翻译的循环操作
推荐系统:用于协同过滤的矩阵分解操作
机器人技术:用于机器人控制和导航的强化学习操作
用户对AI操作的评价通常积极,许多人赞扬其在解决复杂问题方面的有效性。但是,一些用户强调了理解和实施这些操作的挑战,特别是对于新手而言。研究人员和从业者强调了仔细设计和选择操作的重要性,以确保AI模型的性能和泛化能力。
用户与由自然语言处理操作驱动的聊天机器人互动
应用用户根据矩阵分解操作接收个性化推荐
玩家在游戏引擎中体验由深度学习操作生成的逼真图形
要在AI中使用操作,通常遵循以下步骤:1)定义模型架构,指定要执行的层和操作;2)准备和预处理输入数据;3)初始化模型参数;4)使用优化算法训练模型,该算法根据计算梯度迭代调整参数;5)在测试数据上评估训练好的模型,如有必要,微调超参数;6)部署模型,对新的未知数据进行推断。
使AI模型能够从数据中学习复杂的模式和关系
允许创建具有多层的深度神经网络
促进训练过程中模型参数的优化
为各种任务设计AI架构提供灵活性