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Meilleur Répertoire de Prompts d'IA pour Sciences et Ingénierie

Prompts IA

Simplement le plus grand répertoire de prompts d'IA spécialisé en conception de produits et innovation

Incitations à la conception de produits
A comprehensive ai prompts directory designed to enhance product design, engineering, and innovation grâce à l'optimisation du traitement des données et de la génération de solutions.

Welcome to the world’s largest AI prompts directory dedicated to advanced conception de produits, engineering, science, innovation, quality, and fabrication. Si les outils d'IA en ligne transforment rapidement le paysage de l'ingénierie en augmentant les capacités humaines, leur véritable puissance est révélée par des instructions précises et élaborées par des experts. Ce répertoire complet vous fournit une collection de telles instructions, vous permettant de commander des systèmes d'IA capables de traiter de vastes quantités de données, d'identifier des modèles complexes et de générer des solutions inédites bien plus efficacement que les méthodes traditionnelles.

Découvrez et affinez les invites exactes nécessaires pour exploiter les agents d'IA en ligne afin d'optimiser vos conceptions pour des performances et une fabricabilité maximales, d'accélérer les simulations complexes, de prédire avec précision les propriétés des matériaux et d'automatiser une gamme variée de tâches analytiques critiques.
Les filtres de recherche avancés permettent un accès rapide à ce vaste répertoire et couvrent tout le spectre de l'ingénierie moderne.

Compte tenu des ressources et du temps disponibles sur le serveur, les invites elles-mêmes sont réservées aux membres enregistrés et ne sont pas visibles ci-dessous si vous n'êtes pas connecté. Vous pouvez vous inscrire, 100% gratuit : 

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Invitation à l'IA à Facteurs contribuant à la défaillance de l'IGBT

Identifie les facteurs potentiels contribuant à la défaillance d'un module IGBT (Insulated Gate Bipolar Transistor) dans un entraînement à fréquence variable (VFD) sur la base des données opérationnelles et du mode de défaillance. Cela permet de prévenir les pannes futures.

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Invitation à l'IA à Analyse des 5 raisons de la défaillance du système SCADA

Formule une analyse des "5 raisons" pour remonter à la cause première d'une défaillance de communication dans un système SCADA. Ce questionnement structuré permet de découvrir des problèmes systémiques plus profonds que les symptômes initiaux.

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Invitation à l'IA à Causes profondes du bruit de l'amplificateur

Propose des causes fondamentales potentielles pour un bruit inattendu dans un circuit d'amplificateur sur la base de sa conception et de ses caractéristiques de bruit. Cela facilite le dépannage et le diagnostic des problèmes dans les circuits électroniques.

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Invitation à l'IA à Diagramme en arête de poisson Panne d'électricité RCA

Génère une structure textuelle pour un diagramme en arête de poisson (Ishikawa) afin d'analyser les causes profondes potentielles d'une panne d'électricité récurrente. Ce diagramme fournit un cadre pour l'étude systématique des problèmes.

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Invitation à l'IA à Prévision de la charge à court terme du micro-réseau

Développe une prévision de charge à court terme pour un micro-réseau à l'aide des données historiques de charge et des données météorologiques fournies, en produisant des prédictions au format CSV. Cela facilite la planification opérationnelle des micro-réseaux.

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Invitation à l'IA à Code Python Efficacité du moteur

Génère un extrait de code Python utilisant scikit-learn pour un modèle de régression linéaire simple afin de prédire l'efficacité des moteurs électriques sur la base de caractéristiques définies par l'utilisateur. Cela permet de démarrer rapidement les tâches de modélisation prédictive de base.

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Invitation à l'IA à Identifier les variables de prévision énergétique

Identifie les principales variables d'entrée et suggère des sources de données publiques pour un modèle de prévision de la consommation d'énergie dans un bâtiment commercial dans une région spécifique. Cela permet d'exploiter les ressources en ligne pour les facteurs externes pertinents.

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Invitation à l'IA à Plan Transformateur Modèle RUL

Décrit les étapes clés, les exigences en matière de données et les considérations de modélisation pour le développement d'un modèle prédictif de la durée de vie utile restante des transformateurs (RUL). Cela permet de structurer le processus de développement d'un tel système.

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Invitation à l'IA à Alternatives pour l'essai d'isolation HT

Propose des méthodologies alternatives pour caractériser les ruptures d'isolation à haute tension en se référant aux avancées récentes des ressources en ligne spécifiées. Cela permet aux ingénieurs d'explorer des techniques d'essai modernes et potentiellement plus efficaces.

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Invitation à l'IA à Optimiser la surveillance de la qualité de l'énergie

Propose une stratégie optimisée de collecte de données pour la surveillance de la qualité de l'énergie dans une usine industrielle, compte tenu de son système électrique et de ses charges critiques. Cela permet d'identifier et de diagnostiquer efficacement les problèmes de qualité de l'énergie.

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Table des matières
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    (if date is unknown or not relevant, e.g. "fluid mechanics", a rounded estimation of its notable emergence is provided)

    Sujets abordés : invites de test, validation, saisie par l'utilisateur, collecte de données, mécanisme de retour d'information, tests interactifs, conception d'enquêtes, tests d'utilisabilité, évaluation de logiciels, conception expérimentale, évaluation des performances, questionnaire, ISO 9241, ISO 25010, ISO 20282, ISO 13407, et ISO 26362.

    1. Lexi Peña

      Personne n'a discuté de la partialité potentielle de la sélection de l'IA pour ces annuaires ? L'IA n'est pas à l'abri des préjugés.

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