Sencillamente, el mayor directorio de sugerencias de IA especializado en diseño e innovación de productos
Bienvenido al mayor directorio de instrucciones de IA del mundo dedicado al diseño avanzado de productos, la ingeniería, la ciencia, la innovación, la calidad y la fabricación. Aunque las herramientas de IA en línea están transformando rápidamente el panorama de la ingeniería al aumentar las capacidades humanas, su verdadero poder se desbloquea a través de instrucciones precisas y elaboradas por expertos. Este completo directorio le proporciona una colección de tales instrucciones, permitiéndole comandar sistemas de IA que pueden procesar grandes cantidades de datos, identificar patrones complejos y generar soluciones novedosas de forma mucho más eficiente que los métodos tradicionales.
Descubra y perfeccione las instrucciones exactas necesarias para aprovechar los agentes de IA en línea con el fin de optimizar sus diseños para obtener el máximo rendimiento y facilidad de fabricación, acelerar simulaciones complejas, predecir con precisión las propiedades de los materiales y automatizar una amplia gama de tareas analíticas críticas.
Los filtros de búsqueda avanzada permiten acceder rápidamente a este amplio directorio y abarcan todo el espectro de la ingeniería moderna.
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- Clasificación y categorización
AI Prompt to Código Python para un modelo de regresión simple
- Diseño para fabricación aditiva (DfAM), Aprendizaje automático, Algoritmos de mantenimiento predictivo, Creación de prototipos, Software, Kit de desarrollo de software (SDK), Análisis estadístico
Genera un script básico en Python utilizando scikit-learn para un modelo simple de regresión lineal o polinómica. Este script pretende predecir una variable de salida a partir de una o más variables de entrada basándose en un fragmento de datos CSV de muestra proporcionado por el usuario, lo que facilita la creación rápida de prototipos de modelos. El resultado es código Python.
Salida:
- Pitón
- no requiere Internet en directo
- Campos: {nombres_de_variables_de_entrada_csv} {nombres_de_variables_de_salida} {sample_data_csv_snippet}
- Mejor para: ').split('
- Solución de problemas y diagnóstico
AI Prompt to Identificar las causas de la inestabilidad numérica
- Dinámica de fluidos computacional (CFD), Diseño para fabricación aditiva (DfAM), Análisis de modos de fallo y efectos (FMEA), Control de calidad, Gestión de riesgos, Simulación, Control estadístico de procesos (CEP)
Este comando evalúa la descripción del modelo matemático o el fragmento de código {description} para identificar posibles fuentes de inestabilidad numérica o problemas de convergencia. Genera un informe de diagnóstico detallado y recomendaciones para la estabilización.
Salida:
- Markdown
- no requiere Internet en directo
- Campos: {descripción}
- Lo mejor para: Detectar y resolver problemas de estabilidad numérica
- Generación y depuración de código
AI Prompt to Generar código Python para la integración simbólica
- Sistemas de álgebra computacional (CAS), Matemáticas, Optimización de procesos, Software, Kit de desarrollo de software (SDK), Ingeniería de software, Análisis estadístico, Sistema de álgebra simbólica (SAS)
Este prompt genera código Python usando la librería SymPy para realizar la integración simbólica de la expresión matemática de entrada {expresión} con respecto a la variable {variable}. El código debe incluir comentarios que expliquen cada paso y manejar integrales definidas si se proporcionan {límite_inferior} y {límite_superior}.
Salida:
- Pitón
- no requiere Internet en directo
- Campos: {expresión} {variable} {límite_inferior} {límite_superior}
- Ideal para: Automatizar tareas de integración simbólica
- Generación o aumento de datos
- Matemáticas
AI Prompt to Generar un conjunto de datos polinómicos sintéticos
- Artificial Intelligence (AI), Sistemas de álgebra computacional (CAS), Matemáticas, Red neuronal, Algoritmos de mantenimiento predictivo, Mejora de procesos, Análisis estadístico
Este comando genera un conjunto de datos sintéticos de polinomios con grados y rangos de coeficientes especificados. El conjunto de datos incluye expresiones polinómicas, sus derivadas y raíces aproximadas numéricamente. Esto es útil para entrenar o probar computación simbólica o algoritmos algebraicos.
Salida:
- CSV
- no requiere Internet en directo
- Campos: {grado} {rango_coeficiente_min} {rango_eficiente_max} {número_de_polinomios}
- Ideal para: Datos polinómicos sintéticos para probar y entrenar algoritmos
- Extracción de información
AI Prompt to Extraer valores y vectores propios de la descripción de matrices
- Artificial Intelligence (AI), Dinámica de fluidos computacional (CFD), Diseño para fabricación aditiva (DfAM), Aprendizaje automático, Matemáticas, Análisis estadístico, Pruebas estadísticas
Este comando extrae todos los valores propios y vectores propios descritos o listados en la entrada {text} relacionados con una matriz u operador. Devuelve una tabla CSV con el valor propio, la multiplicidad (si se indica) y los componentes del vector propio como listas separadas por comas. Esto facilita la catalogación rápida de propiedades espectrales a partir de registros experimentales o documentos.
Salida:
- CSV
- no requiere Internet en directo
- Campos: {text}
- Ideal para: Extraer datos espectrales de un texto
- Extracción de información
AI Prompt to Extraer definiciones de funciones de un texto
- Artificial Intelligence (AI), Pensamiento de diseño, Aprendizaje automático, Matemáticas, Investigación y desarrollo, Análisis estadístico, Pruebas estadísticas
Este prompt escanea la entrada {text} para extraer todas las definiciones de funciones matemáticas, incluyendo su dominio, codominio y fórmula. La salida es una matriz JSON donde cada elemento contiene el nombre de la función, el dominio, el codominio y la expresión. Esto automatiza la captura de detalles de funciones de trabajos de investigación o apuntes.
Salida:
- JSON
- no requiere Internet en directo
- Campos: {text}
- Ideal para: Extracción de datos de funciones estructuradas a partir de texto no estructurado
- Extracción de información
AI Prompt to Extraer constantes matemáticas de un texto
- Análisis de varianza (ANOVA), Diseño para Seis Sigma (DfSS), Matemáticas, Control de calidad, Gestión de calidad, Análisis estadístico, Pruebas estadísticas
Este indicador extrae y enumera todas las constantes matemáticas y sus valores mencionados explícitamente en el {texto} de entrada. Identifica constantes como π, e, γ, y otras, proporcionando una tabla LaTeX ordenadamente formateada con nombres de constantes, definiciones y aproximaciones numéricas. Es ideal para aislar rápidamente constantes clave de documentos o notas técnicas.
Salida:
- LaTeX
- no requiere Internet en directo
- Campos: {text}
- Ideal para: Extracción de constantes, documentación de referencia, resumen de valores numéricos
- Solución de problemas y diagnóstico
- Matemáticas
AI Prompt to Analizar la inestabilidad o los errores del modelo numérico
- Prevención de errores, Matemáticas, Mejora de procesos, Seguro de calidad, Control de calidad, Simulación, Análisis estadístico, Control estadístico de procesos (CEP)
Una simulación numérica basada en un modelo matemático está produciendo un comportamiento inesperado o inestable. La IA analiza los parámetros de las ecuaciones del modelo y (opcionalmente) los detalles de discretización para sugerir posibles fuentes matemáticas de sensibilidad a los parámetros de inestabilidad o errores de discretización significativos.
Salida:
- Texto
- no requiere Internet en directo
- Campos: {model_equations_and_parameters_text_or_latex} {description_of_unexpected_simulation_behavior_text} {texto de descripción del comportamiento de simulación no esperado {lenguaje_de_código_de_simulación_y_algoritmos_clave_utilizados_texto_opcional} {texto_opcional_parámetros_de_discretización}
- Lo mejor para: Ayudar a los matemáticos a diagnosticar comportamientos inesperados en simulaciones numéricas señalando posibles inestabilidades matemáticas sensibilidades de los parámetros o problemas con los métodos de discretización.
- Generación de hipótesis
- Matemáticas
AI Prompt to Identificar patrones y formular hipótesis a partir de datos matemáticos
- Artificial Intelligence (AI), Aprendizaje profundo, Aprendizaje automático, Matemáticas, Investigación y desarrollo, Análisis estadístico, Pruebas estadísticas
Analiza un conjunto de datos proporcionado de objetos matemáticos y sus propiedades (por ejemplo, gráficos e invariantes, secuencias numéricas y divisibilidad) para identificar patrones o correlaciones no evidentes. A partir de estos patrones, la IA formula un número determinado de hipótesis como conjeturas matemáticas.
Salida:
- Texto
- no requiere Internet en directo
- Campos: {objetos_matemáticos_y_propiedades_csv_data} {propiedad_objetivo_para_correlación_o_texto_de_enfoque} {número_de_hipótesis_integral}
- Ideal para: Descubrir posibles nuevas relaciones o teoremas matemáticos analizando conjuntos de datos de objetos matemáticos y formulando conjeturas basadas en datos.
- Solución de problemas y diagnóstico
AI Prompt to Solución de problemas de fugas en sótanos
- Ingeniería civil, Ingeniería de la construcción, Ingeniería ambiental, Geotecnia, Detección de fugas, Técnicas de resolución de problemas, Gestión de calidad, Prácticas de sostenibilidad, Contaminación del agua
Ayuda a solucionar las fugas de agua persistentes en un sótano teniendo en cuenta su diseño (descrito textualmente), los materiales de construcción, el historial de fugas, los intentos de reparación anteriores y las condiciones ambientales actuales. Sugiere un enfoque de diagnóstico.
Salida:
- Texto
- no requiere Internet en directo
- Campos: {descripción_de_detalles_del_sótano_como_se_construyó} {cronología_de_eventos_de_fugas_y_ubicaciones} {historia_de_los_intentos_de_reparación_y_los_materiales_utilizados} {condiciones_ambientales_actuales_por_ejemplo_datos_de_lluvia}
- Lo mejor para: Proporcionar un enfoque estructurado para que los ingenieros civiles diagnostiquen problemas complejos de fugas en sótanos teniendo en cuenta todos los factores relevantes y sugiriendo investigaciones específicas.
¿Nadie discute el posible sesgo en la selección de IA para estos directorios? La IA no es inmune a los prejuicios, amigos.