ELN AI Project:重塑实验记录本 ELN AI Project(生成式电子实验记录本)是一个基于 AI 技术的智能实验管理平台,旨在通过集成先进技术,为生物实验的信息化管理提供智能化的解决方案。 1. 项目定位与核心价值 ELN AI Project 的核心目标是实现实验的全流程 AI 辅助,覆盖实验的三个关键阶段:实验前设计、实验中管理和实验后分析。 该项目的核心价值和技术特色体现在以下几个方面: • 智能化实验记录:平台能够通过自然语言描述自动生成结构化实验记录。 • 多 Agent 协作:系统基于 LangGraph 框架,构建了多 Agent(智能体)系统,以实现复杂实验任务的编排和协作执行。 • 知识驱动决策:项目深度集成 RAG(检索增强生成)技术,能够基于历史实验数据和知识库提供智能建议,辅助决策。 • 企业级应用:平台支持多租户、权限管理和数据安全等企业级特性。 2. 核心服务模块 ELN AI Project 采用微服务架构,主要由以下四个核心服务模块构成: 1. ELN AI 服务:提供智能化的实验记录本功能,涵盖实验前(如实验设计、ELN 模板生成)、实验中(如自然语言查询、智能数据插入)和实验后(如智能图表生成、结果分析)的全流程 AI 辅助。 2. Agent 管理服务:负责管理、调度和协调多个 AI Agent 的协作执行,是工作流和任务分解的核心引擎。 3. 知识库服务:负责构建、管理和维护智能化的知识体系,集成了 RAG 检索、知识图谱构建和向量数据库管理等功能。 4. 工作流服务:作为核心编排组件,负责基于自然语言描述自动生成和执行复杂的工作流,实现实验流程的自动化管理。
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可行性研究报告怎么写?3步搞定,从小白到专家的万能模板来了! 可行性研究报告,到底该怎么写? 很多人一拿到任务就懵了:项目背景怎么写?市场分析写多少?技术、资金、风险分析又从哪下手?😫 别急!其实只要抓住**“结构逻辑 + 数据支撑 + 结论建议”**这三点,哪怕是0基础,也能写出专业级报告。 ✅ 一份完整的可行性研究报告,必须包含这6大核心模块: 1️⃣ 项目概况(写清项目名称、投资主体、建设内容) 2️⃣ 市场分析(用数据说话,竞争格局+需求预测) 3️⃣ 技术方案(项目怎么落地,技术路线怎么选) 4️⃣ 投资预算与经济效益(用表格+测算结果体现逻辑) 5️⃣ 风险评估(从政策、市场、资金三维度分析) 6️⃣ 结论与建议(可行or不可行,提出优化路径) 📊 小技巧:写报告时一定要逻辑清晰、数据真实、语言简洁,结论必须能“说服投资人、打动评审人”。 很多人想写可行性研究报告,但苦于没模板、没方向。 我整理了一份【万能版可行性研究报告模板+范文合集】, 从企业立项、创业融资、项目申报到毕业论文研究,都能直接套用!🔥如果到这里还有不会的,你懂哈,👉 在评论区留言“可行性报告”让你从“不会写”到“写得漂亮”,一次就过审 ✅#可行性研究报告 #可行性研究报告怎么写 #可行性研究报告代写 #可行性研究报告编制 #可行性研究报告收费
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视觉艺术家Raven Kwok的Processing案例分享 实验编程"AI与交互"系列 Processing单元,视觉艺术家郭锐文 Raven Kwok 案例分享。 Processing单元由Raven来讲编码/算法/生成艺术,这在最近AI编程和Vibe Coding的混乱盛行时期,尤为珍贵。不管你是否使用AI写代码,都将为你真正去理解代码和算法艺术打开最近的那扇门。 Raven Kwok (郭 锐文) 是一位视觉艺术家兼创意技术专家。他的艺术创作和学术研究领域集中于探索计算机程序算法在视觉美学表达上的可能性。他于2014年毕业于伦斯勒理工学院电子艺术专业 (RPI iEAR) 并获得艺术硕士学位。他的作品受邀在全球各个媒体艺术与电影节展览展映,其中包括奥地利电子艺术节(林茨,奥地利),国际电子语言艺术节(圣保罗,巴西),维也纳独立短片电影节(维也纳,奥地利),点与线抽象电影艺术节(雷克雅維克,冰岛),共振媒体艺术节(贝尔格莱德,塞尔维亚),FIBER 媒体艺术节(阿姆斯特丹,荷兰),等等。 他于2023年获得第44届美国新闻与纪录片艾美奖:杰出图形设计与艺术指导。 Processing 是一个面向艺术家和设计师的开源编程语言与开发环境。诞生于麻省理工学院媒体实验室,核心目标是让非程序员也能轻松用代码创作视觉艺术。 - 易上手:语法简洁,学习曲线比传统编程语言平缓。 - 视觉导向:天生为绘图、动画、交互而设计,几行代码就能生成丰富图像。 - 跨学科:连接艺术、设计、建筑、音乐与科学,成为生成艺术和互动媒体的重要工具。 - 开放社区:有大量示例和库,适合实验性创作和教学。 - P5:Processing才是真正的P5。 使用Processing 为主要教学工具,教授学员打开黑盒并了解生成艺术背后的算法原理(暂 定为向量场)以及涉及的数理知识。引导学员编写代码来构建这些算法并设计新的逻辑来 使视觉结果更具个性化。此外教授学员调用其他数据(位图、字形、声音)来驱动生成系 统的运作,实现作品的实时交互性。 #实验编程 #Processing #生成艺术 #ai新星计划 #新媒体艺术
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