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保留上图的左边部分,即信号处理基础理论部分。把上右边部分图标换…
保留上图的左边部分,即信号处理基础理论部分。把上右边部分图标换成雷达通信、机械故障诊断、机器人、无人机
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2026.05.25
做同款
把上图中的机器人图标换成人形机器人,把文字“理论支撑”换成文字“算子中心”。把文字“信号处理基础理论”换成文字“理论、算法、程序、集成”
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生成一张图,说明信号处理基础理论对信号处理产品开发的重要性
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把上面的的文字“信号处理理论与产品开发支撑关系图”换成文字“算子中心支撑鸿创未来项目与产品”
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把上图左边子图中文字“傅里叶变换公式”换成文字“鸿创傅里叶快速算法”,把文字“滤波算法”换成文字“鸿创滤波算法”。把左边子图的右下角文字“专业XX”换成“鸿创性能”
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把左边子图第一次出现的文字“鸿创滤波算法”换成“鸿创双谱分析”
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数据处理与模型训练PPT页面,标题“数据处理与模型训练”,数据处理部分:数据采集收集同类别下3种不同类别的图像数据,数据标注使用Label Studio完成标注划分训练集测试集,预处理OpenCV实现尺寸统一归一化去噪增强;模型训练部分:基于TensorFlow搭建微调CNN卷积神经网络,完成三分类任务保存模型,输出准确率损失值确保预测置信度≥80%,保持科技蓝简约学术风格,和封面风格统一
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数据处理与模型训练PPT页面,标题“数据处理与模型训练”,数据处理部分:数据采集收集同类别下3种不同类别的图像数据,数据标注使用Label Studio完成标注划分训练集测试集,预处理OpenCV实现尺寸统一归一化去噪增强;模型训练部分:基于TensorFlow搭建微调CNN卷积神经网络,完成三分类任务保存模型,输出准确率损失值确保预测置信度≥80%,保持科技蓝简约学术风格,和封面风格统一
GD537012908
一张《人工智能应用导论》课程能力图谱信息图,横向宽幅布局,专业教育风格,清晰易读。顶部居中是课程名称《人工智能应用导论》,下方并列三个圆形图标分别标注知识目标、技能目标、素养目标。中间主横向轴用箭头串联8个学习单元,从左到右依次是:单元1人工智能与AIGC、单元2文本生成、单元3图像生成、单元4音频生成、单元5视频生成、单元6文档处理、单元7综合应用、单元8智能体开发,每个单元用彩色方块表示,上方标注能力递进路径:基础认知→文本AIGC→多媒体AIGC→文档智能处理→AIGC综合集成→AI智能体开发。每个单元向下伸出分支,分别列出主能力、子能力、核心知识点、实操技能点,用简洁图标和文字表示。右侧是输出成果区,列出提示词案例、AI图像/音视频素材、处理后文档、多模态综合作品、自建简易智能体、实践报告。底部是支撑层,包含实训工具平台、案例资源库、考核评价标准、伦理安全约束四个模块。整体配色以蓝绿色系为主,科技感教育风格,线条清晰,文字排版整齐,信息层次分明。
墨池96522
A clean, light-toned conceptual diagram for an academic presentation, illustrating communication-compute resource fragmentation in multi-robot industrial systems. Layout: Isometric 3D perspective on a soft off-white background (#F5F7FA). UPPER LEFT — A clean vertical pillar/tower rendered in soft muted teal (#81B29A), representing communication resource management. A Chinese text label at the top reads「通信管理」in bold sans-serif. On the pillar surface are minimal flat icons: signal waves, bandwidth bars, antenna — thin line style in slightly darker teal. The tower is enclosed in a translucent soft teal bubble. UPPER RIGHT — A separate clean vertical pillar/tower rendered in soft muted dusty blue (#6B8EAD), representing compute resource management. A Chinese text label at the top reads「计算管理」in bold sans-serif. On the pillar surface are minimal flat icons: CPU chip, GPU, memory bars — thin line style in slightly darker blue. This tower is enclosed in its own translucent soft blue bubble. CENTER GAP — Between the two towers, a visible vertical crack/fissure. Broken bridge fragments on both sides do not connect. A small muted red-orange (#E07A5F) glow highlights this severance. A Chinese label floats here reading「割裂」in muted red-orange. LOWER CENTER — Below the gap, 4 small mobile factory robots (AGV style, clean white and soft gray) are crowded together. From each robot, tangled thin dashed lines shoot upward toward both towers, crossing and overlapping chaotically. Small Chinese labels in the tangled zone: 「时延不一致」「资源争抢」「协同失稳」in muted gray text. The lines are messy, some broken, conveying contention and lack of coordination. Style: Light, airy, restrained academic figure aesthetic. Soft off-white background (#F5F7FA). Muted, desaturated color palette throughout — soft teal, dusty blue, warm terracotta, light gray, off-white. NO dark or black backgrounds. Clean flat design with very subtle soft shadows. Thin elegant line weight. Minimal and sophisticated, like an illustration from a premium academic journal. 16:9 aspect ratio.
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根据原图内容和蓝白色调风格,生成一张全新的AI错觉示意图,包含AI错觉定义、常见类型和减少方法的模块布局,保持信息图表清晰专业,整体蓝白配色科技简约风,文字信息完整保留
牛奶咖啡芥末糖
一张简洁专业的数据架构图,白色背景,自上而下分为三个横向模块层,每层用不同深浅的蓝色矩形框表示,层与层之间有箭头连接表示数据流向。最上层为应用层(浅蓝色),中间层为算法层(中蓝色),最底层为数据层(深蓝色)。各层内文字内容如下(文字清晰易读,黑色或深灰色字体):应用层包含:智能布管设计、碰撞检测与修正、生成管架断面、工程量统计、智能出图、三维可视化展示、数据导出(PDMS / IFC 接口、可视化预览)。算法层包含:遗传算法(智能优化引擎)、粒子群算法(快速收敛)、模拟退火算法(局部冲突求解)、蚁群算法(协同路径规划)、多目标优化模型:经济性 安全性 可施工性 运维便利性。数据层包含:设计规范库(国标/行标)、历史项目库(案例)、设备材料库、约束条件库(净距・间距)、数据清洗与标准化。整体风格简洁商务,扁平化设计,排版整齐,适合技术方案展示。
浅夏xing
将第一张架构图修改为第二张图的样式和配色,使用蓝色白色为主的配色,模块样式保持和第二张参考图一致,保留第一张图中所有的文字内容和架构层级,输出重新设计后的架构图
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生成课题项目逻辑图,标题为"子课题三:面向柔性与非规则对象的精细操作策略自进化强化学习技术研究",整体分为三个纵向并排模块: 第一模块:(1)基于自研高保真仿真的策略大规模自主探索与优化 内容: 1.顶部:"融合多目标物理约束与自进化学习框架",包含多张机器人操作柔性/脆性对象的小配图,标注"抓取-放置-绕线-接触"作业 2.中部:多目标自适应致密化奖励体系公式 Rt=λtaskRtask,t+λcontactRcontact,t+λforceposRforce_pos,t,介绍三个核心奖励维度:任务完成质量致密化奖励、接触稳定性防滑移安全奖励、力位耦合变化一致性奖励 3.底部:"应力-多样性引导的仿真自进化",标注进化强化学习种群探索、黄金轨迹筛选经验回放。成果:"零风险大规模预训练,样本效率提升,适配特种材料操作" 配图:搭配工业机器人、仿真环境、神经网络示意图 第二模块:(2)视触觉融合感知与少量真实数据驱动的控制策略反馈优化 内容: 1.顶部:"视触觉融合异步双系统架构",System 2为VLM视觉大模型负责高层语义,System 1为高频触觉反馈力控,配图:视觉+触觉传感示意图,修正3D深度感知误差 2.中部:分层残差强化学习公式 atotal=πsim+πres,πsim是仿真预训练基准策略,πres是残差策略弥合动力学差异,引入扩展状态观测器监测扰动 3.底部:"微量真实数据在线微调",成果:"弥合仿真现实间隙,规避高昂试错成本" 配图:搭配物理机器人、多模态传感器示意图 第三模块:(3)策略闭环自进化与定向误差分解机制 内容: 1.顶部:"策略迭代-实物反馈 全生命周期闭环自进化",外环采集真实偏差数据,内环仿真优化迭代,LLM大语言模型做失效归因 2.中部:"定向误差分解机制",分为认知层失效(仿真优化权重)和执行层失效(调整奖励系数),配套力位混合控制安全兜底 3.底部:解决长期部署性能衰减,实现策略终身自进化 整体风格:蓝色科技风学术框图,和参考示例排版一致,文字清晰,每个模块配相应的技术示意图和操作实景小图,底部标注核心成果指标,整体信息完整,逻辑清晰,专业科研项目答辩用图
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参考图中浅蓝色科技玻璃拟态风格,重新生成一张16:9横版海报,主题为用户反馈情绪与需求挖掘。画面中央为核心视觉主体(抽象数据大脑/声波图形/智能分析图标,浅蓝色发光科技感)。左侧两个毛玻璃卡片:上方卡片标题"用户评价情绪分析",内容包含正面/中性/负面三种情绪标签及占比数据;下方卡片标题"核心痛点提炼",列出3-4条典型痛点条目。右侧两个毛玻璃卡片:上方卡片标题"智能分类标签",包含物流问题、服务态度、质量问题、退换货等彩色标签;下方卡片标题"潜在需求挖掘",列出需求洞察条目。底部通栏毛玻璃条带展示四大核心能力图标及文字:情绪倾向识别、核心痛点提炼、潜在需求挖掘、应对建议输出。整体浅蓝色渐变背景,带微光粒子和科技网格,毛玻璃半透明卡片,蓝色发光边框,版式精美,层级分明,所有文字清晰可读,内容填充完整。
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绘制一张清晰简洁的信息方框图,主题为AI+《有机波谱分析》项目实施内容方框图,包含四个核心模块:1.构建“解析软件+AI工具”双驱动教学资源体系(下分UV、IR、NMR、MS四个子模块列软件和AI工具);2.推进“软件实操+AI对比”项目化教学实施(下分专项项目和综合项目);3.搭建“软件实操+AI对比”多元评价体系;4.开展“解析软件+AI工具”教学能力提升培训,整体采用层级清晰的方框结构连接,逻辑分明,专业学术风格。
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上面图是公司产品(电子产品)研发工作流程图。请提取该图意境,参考其他公司产品研发的流程图,然后生成一张更具有艺术性的图。
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学术信息海报第一页,标题为"学界动向——认知神经科学与人机共生 (Human-AI Symbiosis)",副标题"探讨从'工具使用'向'智能协作'的理论转型"。整体分为三个板块: 左侧栏:宏观趋势与政策核心方向:列出"神经人因学 (Neuroergonomics):利用脑机接口(BCI)和便携式脑成像技术监控工作负荷。可解释AI (XAI) 与信任建模:研究人类如何建立对算法决策的合理信任。道德与算法偏见:探讨人因干预在算法公平性中的学术地位。",下方是关键人物:"Raja Parasuraman:神经人因学奠基人,其理论持续影响当下的自动化研究。Ben Shneiderman:倡导'以人为本的AI(HCAI)',平衡人类控制与计算机自动化。",再下方是主要政策/刊物:"IEEE Transactions on Human-Machine Systems 前沿课题。欧盟《人工智能法案》(AI Act)对人机交互安全性的最新学术指引。" 中间板块:标题"前沿研究案例",国内研究案例:"清华/浙大 脑机交互实验室 突破点:异步非侵入式BCI在残障人士辅助系统中的应用,实现高精度的意图识别。解析:将认知模型转化为控制指令,突破传统肢体交互的物理极限。",国际研究案例:"斯坦福 Human-Centered AI (HAI) 中心 研究点:'情境感知的协作机器人(Cobots)'。解析:机器人通过眼动追踪和生理电信号判断工人的疲劳状态,动态调整协作步调。" 右侧板块:标题"学术演进对比与技术矩阵",列出技术应用对比表: 维度 | 传统人因工程 | 前沿人因工程 (HFE 4.0) 交互媒介 | 物理按键/屏幕 | 脑机/语音/手势/眼动 评估手段 | 问卷/主观量表 | 实时神经反馈/生理参数 人机关系 | 操作者与工具 | 协作伙伴与共生体 保持参考图的学术信息排版风格,米黄色背景,搭配浅蓝色和浅黄色信息块,清晰图文排版,学术简洁风格,信息完整清晰。
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请生成一幅画,体现下面文字意境:需求驱动- 算法创新,并行实现,验证优化, 成果转化
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产业链信息图,9:16竖版,清晰分层展示物理AI具身智能产业链:分为上游物理AI大脑(标注世界模型、VLA、工业仿真平台)、中游核心硬件(标注谐波减速器、伺服电机、传感器等)、下游具身智能落地场景(分别标注短期确定性赛道和中长期赛道),科技金融风格,深蓝主色调,清晰文字排版,突出产业链结构。
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[主图-4] 功率分析仪SPAW7000多行业应用场景图。 [氛围风格] 黑科技工业风 深色背景 多场景展示 专业应用 [画质] 商业摄影质感 场景真实 产品清晰 科技感强 [元素] 功率分析仪SPAW7000主体位于画面上方中央 产品完整展示 屏幕亮起 下方分为三个场景小图横向排列 分别展示航空航天电力检测场景 实验室设备连接测试场景 新能源汽车研发测试场景 每个场景图中都有功率分析仪的应用示意 背景为深色带有科技感线条连接产品和三个场景 保持产品外观物理结构材质质感颜色与输入产品图绝对一致 杜绝任何变形和色差 精细化处理 商品主体占比约45% 画面满屏无边框 [光影] 产品区域主光从上方照射 产品清晰 下方三个场景图各自有独立光源 整体光影统一 科技感强 [配色] 主色调黑色 科技蓝 深灰色 辅助色各场景点缀色 [视角构图] 上下分栏构图 上半部分产品展示 下半部分三宫格场景 景深中等 [文字版式] 顶部居中主标题多行业适用 专业功率分析解决方案 白色超大号粗体无衬线 下方三个场景图上方分别标注 航空航天电力检测 机器人研发 新能源汽车研发 白色中号字 每个场景图下方有简短说明 白色小字 底部通栏深蓝色条 更多行业应用 电力电子 电机驱动 光伏储能 白色小字 [输出要求] 16:9比例 文字清晰可辨 超高清商业摄影质感 [负向提示词] 变形 文字错乱 产品图模糊 背景杂乱 水印 电商平台Logo
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单独提取顶部系统介绍区域,包含六边形相机图标和全部介绍文字本系统是一套集成高精度机器视觉、AI推理诊断与PLC底层数据交互技术的智能工业视觉检测平台,保留深蓝色科技风格,生成一张独立清晰的图片,比例适合导入PPT
用户2858
功能演示与问题解决PPT页面,标题“功能演示与问题解决”,功能演示流程:1.网页端上传图片 2.点击预测按钮 3.查看识别结果(类别+置信度);常见问题解决:跨域问题配置Flask跨域支持,模型加载失败检查模型路径与格式,图片尺寸不匹配前端后端统一预处理尺寸,接口异常使用Postman定位接口问题,保持科技蓝简约学术风格,和封面风格统一
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公众号文章插图,第一性原理三步法概念图,扁平化商务风格。画面分为三个部分横向排列:左侧是一个人站在原点思考,标注'回到原点',象征回归业务本质和客户需求;中间是被拆解成多个小方块的拼图或齿轮,标注'拆解要素',象征把业务拆成最小颗粒,识别重复劳动、经验决策、沉睡数据;右侧是AI芯片光芒中重新组合的全新结构,标注'重新组合',象征用AI重新定义流程。整体色调以深蓝、科技蓝、白色为主,简洁现代,适合公众号头图。画面顶部有大标题'第一性原理',底部有副标题'回到原点 · 拆解要素 · 重新组合',字体清晰易读。
丈夫的无能
9:16竖版科技示意图,展示物理AI行业技术挑战和发展机会,画面分为三栏分别对应数据壁垒、算法泛化、零部件国产化三个方向,用线条图标搭配深蓝色科技背景,抽象表现行业发展主题
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删除背景图案,把背景变为白色
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