1、我想做一个Python软件，gui界面，读取TXT文件，按照章节拆分内容，将内容上传到openai的gpt，让AI总结文字的概要，传回来，把每个章节的概要再合并为一个TXT。如何架构好，写一个伪代码。
只要人工智能（AI）是充当副驾驶而不是自动驾驶的角色，就存在开发一种促进人类与人工智能之间有效协作语言的空间。这可以通过减少认知负荷并支持快速测试来实现，从而显著地缩短迭代时间。此外，人工智能简化了新语言的采用。
本文探讨了法律人工智能对法律行业的影响，包括法律机器人、法律大数据、法律人工智能、法律科技、法律机器学习和法律区块链等方面。作者认为，未来10-20年法律行业将可能迎来一场巨变，法律人需要调整心态，积极拥抱新技术和新模式，并坚持对法律的理念和信仰，防止法律人工智能削弱、损害法律共同体所秉持的以及法律系统所坚持的观念和价值，让法律人工智能来促进司法正义，而非带来偏见和歧视，或者背道而驰、贬损正义。
在人工智能的多个领域中，AI绘图无疑是最富有创造性和最具吸引力的一部分。它代表着人工智能与创意、艺术的交融，开启了全新的创作方式。AI绘图，简单来说，是利用人工智能的技术，通过训练模型理解和学习人类的绘画技巧和风格，然后根据给定的提示或者条件创作出独特的图像。????️
在人工智能的多个领域中，AI绘图无疑是最富有创造性和最具吸引力的一部分。它代表着人工智能与创意、艺术的交融，开启了全新的创作方式。AI绘图，简单来说，是利用人工智能的技术，通过训练模型理解和学习人类的绘画技巧和风格，然后根据给定的提示或者条件创作出独特的图像。🖼️
随着人工智能技术的不断发展，我们越来越需要一个高效、智能的方式来管理和利用我们的知识。LinkAi 提供的智能语音识别和文本分析技术，可以帮助我们轻松地打造自己的知识库和数字人。
自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。
Shennina是一款功能强大的自动化主机渗透/漏洞利用框架，该项目的主要目的是使用人工智能技术来实现安全扫描、漏洞扫描/分析和漏洞利用开发的完全自动化。Shennina整合了Metasploit和Nmap这两款强大的网络安全工具实现其部分功能，并执行渗透测试。除此之外，该工具还整合了一个命令控制服务器用于从目标主机中自动过滤数据。
AI Transcription是一款功能强大、易于使用的语音转文字软件，适用于各种语音转文字的需求场景。它使用先进的人工智能技术，可以快速、准确地将音频或视频文件中的语音内容转换成文字文本，支持多种语言和实时转换，同时还支持批量转换、管理和分享等功能，可以提高工作效率。
这段代码设置了百度AI的APP_ID、API_KEY和SECRET_KEY，并使用这些参数创建了一个AipOcr对象。
《倚天屠龙记》相信大家都看过，一定被里面的各种盖世神功所吸引，也特别羡慕张无忌竟然能从无名小卒逆袭称为一等一的高手，而且最关键的是围着他的身边竟然有那么多美女，这也是众多粉丝最嫉妒的地方，为什么他可以这样？剧中结局是最终张无忌和赵敏郡主在一起了。
美国国家航空航天局（NASA）和国际商业机器公司（IBM）合作，利用大规模卫星和遥感数据，包括大地遥感卫星和哨兵-2 号（HLS）数据，创建了地球观测人工智能基础模型。通过奉行开放式人工智能和开放式科学的原则，两家机构都在积极为促进知识共享和加快创新以应对重大环境挑战的全球使命做出贡献。通过Hugging Face的平台，他们简化了地理空间模型的训练和部署，使开放科学用户、初创企业和企业能够在watsonx等多云人工智能平台上使用这些模型。此外，Hugging Face 还能在社区内轻松共享模型系列（我们的团队称之为 Prithvi）的管道，促进全球合作和参与。有关 Prithvi 的更多详情，请参阅 IBM NASA 联合技术论文。
Auto-GPT 是一款开源的 Python 应用程序，由 Significant Gravitas 于 2023 年 3 月 30 日发布至 GitHub。它基于 GPT-4 语言模型，并展示了人工智能的巨大潜力。通过链接 LLM“思维”，该程序允许 AI 在没有详尽提示的情况下自主行动，实现用户设定的目标。这种全新的“AI 智能体”概念意味着用户不再需要一步步引导和提供操作指令，而是可以简单地制定总体目标，然后让 Auto-GPT 逐步采取行动以实现目标。作为 GPT-4 完全自主运行的首批示例之一，Auto-GPT 推动了人工智能技术的可能性边界，也为未来的发展奠定了坚实的基础。
本文简绍了SnowNLP的使用方法，这是一个处理中文文本内容的python类库，其主要功能包括分词、词性标注、情感分析、汉字转拼音、繁体转简体、关键词提取以及文本摘要等等。
面对人工智能算法在端侧落地的需求，安霸在芯片产品线、工具链和软件开发包上都提供了完整成熟的解决方案。人工智能芯片CV2x系列提供了丰富多样的算力平台，完美适配从消费领域的智能门铃，工业安防领域的智能交通到智能汽车自动驾驶领域的感知、识别等不同使用场景。负责模型转换，优化和部署的安霸CV工具链全面支持飞桨等多种主流框架，给开发者提供了简单易用的算法部署体验。高效本土化的支持团队已协助各行各业众多公司使用CV2x系列芯片实现了量产落地。
作者：@王威廉，美国卡内基梅隆大学计算机学院。授权转载。 最近微信朋友圈和微博上有一篇特火的奇葩文章[13]，叫做《人工智能达到奇点 - 最强论证文》，里面引用了不少Ray Kurzweil的理论，充满了各种科学臆想，各种没有来源的手绘图表，还包括如“时空穿梭”、“未来预测”、“吓尿单位”、”超人工智能“等吓人的名词，把许多不明真相的群众吓得一愣一愣的。如果是科幻文也就罢了，但是居然还说是论证。请问主要依据在哪？既然原文作者和中文小编硬要和人工智能扯上关系，我就只好帮大家科普一下Ray Kurzweil的其
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 喜大普奔，苹果现已正式推出的macOS 12.3版本，终于把自带的Python 2给删了！ 此前测试版推出时，就有网友激动地表示： 终于！虽然我是Python的死忠粉，但我真的希望操作系统们不要再内置Python了！！！ 操作系统捆绑编程语言是缺点而非优点。 毕竟，一顿操作猛如虎，最后因为Python版本混乱代码跑不起来的，应该不止我一个…… 具体的更新是酱婶的： 苹果表示，在此次更新中，原本内置安装的Python 2.7会被移除，并建议开发者
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
我们在处理很多数据分析任务时，不可避免地涉及到与文本内容相关的知识，这是属于文本挖掘（text mining）的内容，显然是NLP技术的范畴，基于这样的考虑我们先来对自然语言处理有一个基本的认识。
简介：文本挖掘中，情感分析是经常需要使用到，而进行主题模型分析之前，对数据集进行文本分类再进行分析具有必要性，因为分类以后，每一类的主题才会更明显。而snownlp是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，主要看上了他的情感分类功能(二分类)，分类是基于朴素贝叶斯的文本分类方法，当然也可以选择基于其他方法自己建立一个分词模型。
如何利用gpt和claude，从一个不知道内容的数据文件中，一键生成一篇像模像样的经济学"论文”。
从不会写代码，到自己独立能写代码解决问题 。这个问题很重要！盲目学习所谓的项目，最后还是不会自己写代码解决问题。首先解决了独立能写代码解决问题，再通过项目来加强训练。
机器之心报道 作者：蒋思源 近日 GitHub 用户 wu.zheng 开源了一个使用双向 LSTM 构建的中文处理工具包，该工具不仅可以实现分词、词性标注和命名实体识别，同时还能使用用户自定义字典加强分词的效果。机器之心简要介绍了这种双向 LSTM，并给出了我们在 Windows 上测试该工具的结果。 中文处理工具包 GitHub 地址：https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK 根据该项目所述，这个中文工具包的特点有如下几点： 可能不是最快的开源中文分词，但很可能是
1.机器学习概述 1.1 人工智能概述 1.人工智能起源 图灵测试 达特茅斯会议 2.人工智能三个阶段 1980年代是正式成形期 1990-2010年代是蓬勃发展期 2012年之后是深度学习期 3.人工智能、机器学习和深度学习 机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来 4.主要分支介绍 1.计算机视觉
苹果人工智能生态系统正逐渐形成，今天我们就借着一个简单的Core ML应用简单窥探一下。
💡💡💡本文主要内容:通过实战基于YOLOv8的摔倒行为检测算法，从数据集制作到模型训练，最后设计成为检测UI界面
分享一个大神的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！还带黄段子！希望你也加入到人工智能的队伍中来！http://www.captainbed.net/xiaohei
图像识别任务是人工智能计算机视觉领域一个重要的子任务，本篇文章将通过使用一个预训练模型来帮助读者快速上手图像识别任务，对应的文件可通过关注文章末尾的公众号领取
上个月，AI100.ai开放注册，我们发出1000份免费测试邀请，得到了开发者的积极参与和反馈，加速了AI00.ai的功能优化。AI00.ai今日正式上线，为感谢广大开发者的支持，现面向开发者启动ChatGPT API免费试用活动，免费试用时间截至2023年6月1日。 另外ChatGPT Prompt机器人和ChatDOC功能也给大家赠送了免费的“电量”可以免费畅用。我们的使命是：让中国所有的公司和开发者都能用上大模型。 （下文与AI100.ai相关信息由上一次ChatGPT辛苦生成，小编二次复用，生产力再
今天浏览国外的网站，发现一篇写得不错的文章，结合作者的观点，我做了一些注释。这是数据科学家阿诺特写的文章，他为我们梳理了如何将人工智能理念转化为可运行的软件的方法及经验。
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ABBYYFineReader是一款OCR文字识别软件，它可以对图片、文档等进行扫描识别，并将其转换为可编辑的格式，比如Word、Excel等，操作也是挺方便的。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 用ChatGPT正经搞科研，现在有更方便的工具啦。 不仅自带中英文翻译能力，能一键帮你写摘要。 一键分析润色文章。 甚至一整个项目的代码，都能直接扔进去让ChatGPT帮你读，再也不怕老哥们不写注释了…… 这个全新科研神器，名叫ChatGPT学术优化（chatgpt_academic），已经在GitHub上狂揽16.4k⭐️，还冲上了GitHub热榜。 话不多说，一起来看看这么一个效率工具，具体怎么用~ 具体功能 在项目主页上，作者已经列出了“C
在本文中我们将探讨使用开源大型语言多模态模型(Large Language Multi-Modal)构建检索增强生成(RAG)系统。本文的重点是在不依赖LangChain或LLlama index的情况下实现这一目标，这样可以避免更多的框架依赖。
“在未来30年， 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样，我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。 设计师打交道最多是图像
非正式讨论的自由平台，往往更容易发现问题、激发新的思考。因此新一届ICLR计划增加论坛讨论的形式，对以往的研究进行一次系统化梳理总结。
网络安全领域的独特对抗属性给人工智能应用落地带来了重重困难，但我们并不认为这最终会阻碍人工智能成为网络安全利器。我们尝试分析了人工智能在网络安全应用里的潜在困难，并试着解决它们。
容大教育人工智能班数据分析阶段实战项目：人工智能相关职位数据分析 小组成员：雷坤、韦民童、李波、陶宇 项目周期5天，数据分析为第2天的需求。
---- 新智元报道 编辑：Q 【新智元导读】1024开发者节大会上，讯飞听见发布「智慧办公服务平台」，让办公不止于「听见」。 智能语音，一直被认为是人工智能时代各种终端的「入口」，长期以来都是各大公司的「必争之地」。 在刚刚过去的1024开发者节上，科大讯飞向我们展示了虚拟人交互，多模态等多种前沿技术的落地应用，更是将400多项能力开放给数百万开发者使用，其中就包括多项科大讯飞深耕多年的智能语音技术。 在大会的现场，讯飞听见同传为大会提供了实时语音转写翻译服务，为远程观看的观众提供更贴心的双
Python基础进阶需要掌握哪些知识点？Python将是每个程序员的标配，有编程基础再掌握Python语言对于日后的升职加薪更有利。Python语言简洁利于理解，语法上相对容易能够让开发者更专注于业务逻辑的实现。
CVPR 是首屈一指的年度计算机视觉盛会，在机器学习领域享有盛名。今年的 CVPR 将于 6 月 16 日-20 日于美国加州的长滩市举行。
您是那些觉得编写Dockerfiles和docker-compose.yml很痛苦的人之一吗？ 至少我从来没有享受过。我总是想知道我是否遵循了最佳实践，并且在编写配置文件时是否在不知不觉中引入了安全Dockerfile漏洞。 好吧，我不必再担心这个问题了，感谢 Docker 的优秀人员，他们更好地利用了生成式人工智能，而没有引起太多噪音。他们创建了一个 CLI 实用工具 —docker init
SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码，所以使用时请自行decode成unicode编码。
8月8日，OpenAI 推出了GPTBot，和谷歌、Bing等类似的网络爬虫工具，能够自动抓取网站的数据，用来训练 GPT-4 或 GPT-5，提升未来人工智能系统的准确性和能力。
1、输入问题【linux系统运维入门学习路线】，并且后面要加【用Markdown代码块输出，必须是Markdown代码块输出】
总之，智能标注相对于人工标注有着更高的效率、更高的精度、更强的灵活性和更好的适用性，可以更好地满足用户的需求。
关于GPT_Vuln-analyzer GPT_Vuln-analyzer是一款基于人工智能技术实现的网络安全工具，该工具能够演示如何使用人工智能技术为漏洞分析生成准确的结果。该工具使用了当前炙手可热的ChatGPT API，以及Python Nmap和DNS Recon模块，并使用了GPT3模型基于Nmap扫描数据和DNS扫描信息创建漏洞报告，而且还可以执行漏洞分析、DNS枚举以及子域名枚举等网络安全分析任务。 值得一提的是，该工具还使用了customtknet和tkinter作为GUI。这也就意味着
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