产品设计与创新领域最大的人工智能提示目录
欢迎访问全球最大的人工智能提示目录，该目录致力于先进的产品设计、工程、科学、创新、质量和制造。虽然在线人工智能工具正在通过增强人类能力迅速改变工程领域，但其真正的威力是通过精确和专业的指令来释放的。本综合目录为您提供了一系列此类提示，使您能够指挥人工智能系统处理海量数据、识别复杂模式并生成新颖的解决方案，其效率远远超过传统方法。
发现并微调所需的准确提示，利用在线人工智能代理优化设计，以达到最佳性能和可制造性，加速复杂模拟，准确预测材料特性，并自动执行各种关键分析任务。
通过高级搜索过滤器可以快速访问这个内容广泛的目录，涵盖现代工程学的所有领域。
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- 代码生成和调试
人工智能提示 Debug VHDL State Machine Code Snippet
- 面向制造设计 (DfM), 优化设计, 故障模式和影响分析（FMEA）, 有限元法（FEM）, FPGA, 质量保证, 质量控制, 验证, 验证
This prompt analyzes a provided VHDL code snippet for a Finite State Machine (FSM) and a description of an observed incorrect behavior or error message. The AI should identify potential issues such as state transition errors output logic faults race conditions or syntax problems and suggest corrections. This aids in FPGA/ASIC development.
输出：
- 文本
- 不需要实时互联网
- Fields: {vhdl_code_snippet} {fsm_description_and_ports} {observed_problem_or_error_message} {target_fpga_family_optional}
- Best for: Identifying and suggesting fixes for common errors in VHDL FSM implementations helping engineers debug designs for FPGAs or ASICs more efficiently.
- 数据生成或扩充
人工智能提示 Generate Synthetic ADC Noise CSV
- 数字孪生, 机器学习, 质量保证, 质量控制, 信号处理, 模拟, 测试方法
This prompt generates a CSV dataset of synthetic Analog-to-Digital Converter (ADC) output codes incorporating various noise types. Users specify ADC resolution signal level and characteristics of quantization noise thermal noise and 1/f noise. This is useful for testing digital signal processing algorithms.
输出：
- CSV
- 不需要实时互联网
- Fields: {adc_resolution_bits} {num_samples} {noise_parameters_json} {dc_signal_level_percent_fs}
- Best for: Creating realistic ADC output data with controlled noise characteristics for simulating and testing DSP algorithms filter performance or ADC modeling without needing hardware.
- 信息提取
人工智能提示 Extract Algorithm Details Research Paper
- 控制图, 机器学习, 性能跟踪, 流程改进, 质量管理, 研究与开发, 信号处理, 统计分析
This prompt analyzes the text of a research paper focusing on a specific signal processing or control algorithm. It extracts key details such as the algorithms steps mathematical formulation performance metrics reported and implementation notes. The output is a structured text summary.
输出：
- 文本
- 不需要实时互联网
- Fields: {research_paper_text} {algorithm_name} {sections_to_focus_on_list}
- Best for: Efficiently understanding the core aspects of a new or complex algorithm presented in a research paper without reading the entire document useful for feasibility studies or implementation planning.
- 故障排除和诊断
- 电气工程
人工智能提示 Interpret SCADA Alarm Logs for Root Cause Analysis
- 电气工程, 故障模式和影响分析（FMEA）, 预测性维护算法, 流程改进, 工艺优化, 质量控制, 质量管理, 根本原因分析, 智能电网需求响应
This prompt processes SCADA alarm log extracts to cluster alarms temporally and logically to infer root causes and suggest preventive maintenance actions for electrical grid equipment.
输出：
- Markdown
- 不需要实时互联网
- Fields: {scada_alarm_log_text}
- Best for: SCADA alarm pattern recognition and fault cause summarization
- 数据生成或扩充
- 电气工程
人工智能提示 Expand Power System Fault Cases Dataset
- 机器学习, 预测性维护算法, 流程改进, 质量管理, 可再生能源, 风险分析, 模拟, 可持续发展实践
This prompt creates new, realistic fault case scenarios with varied parameters (fault type, location, duration) based on an existing power system faults dataset to assist in machine learning model training or stress testing.
输出：
- JSON
- 不需要实时互联网
- Fields: {power_faults_dataset_json} {number_of_new_cases}
- Best for: Augmenting fault datasets for power system simulations or ML training
- 数据生成或扩充
- 电气工程
人工智能提示 Generate Synthetic Sensor Noise Data
- 人工智能（AI）, 机器学习, 质量保证, 质量控制, 传感器, 信号处理, 模拟, 统计分析
This prompt generates synthetic noise data matching the statistical characteristics (mean, variance, distribution type) of the input sensor noise dataset for augmenting sensor signal measurements in electronic experiments or simulations.
输出：
- CSV
- 不需要实时互联网
- Fields: {sensor_noise_data_csv} {desired_number_of_points}
- Best for: Creating synthetic noise data sets for sensor analysis
- 数据生成或扩充
- 机械工程
人工智能提示 生成合成应力-应变曲线数据
- 合金, 有限元法（FEM）, 材料, 机械工业, 机械性能, 冶金, 产品开发, 模拟, 应力腐蚀
本提示根据关键力学性能生成假想金属合金的合成应力应变数据点。在没有实际实验数据的情况下，它可以为有限元预处理或教育目的创建说明性数据集。输出为 CSV 格式。
输出：
- CSV
- 不需要实时互联网
- 字段：{合金名称} {极限拉伸强度_mpa} {屈服强度_mpa} {断裂伸长率_百分数｝
- 最适合在缺乏具体实验数据的情况下，为模拟或教育示例创建可信的材料行为数据集。
- 信息提取
- 机械工程
人工智能提示 编制标准组件尺寸表
- 增材制造设计（DfAM）, 面向制造设计 (DfM), 紧固件, 材料, 机械工业, 产品设计, 产品开发, 质量保证, 质量控制
该提示有助于从所提供的工程手册文本片段或相关网页 URL 中提取常见机械部件（如螺栓、轴承、管道）的标准尺寸并制成表格。目标是获得这些尺寸的结构化表格。输出为 Markdown 表格，便于阅读。
输出：
- Markdown
- 需要实时互联网
- 字段：{手册章节文本或 URL} {组件名称} {尺寸标头列表{组件名称} {尺寸标头列表｝
- 最适合用于根据参考资料创建标准组件尺寸快速参考表，对设计和绘图非常有用。
- 信息提取
- 机械工程
人工智能提示 从研究中提取故障模式
- 腐蚀, 增材制造设计（DfAM）, 面向制造设计 (DfM), 故障分析, 故障模式和影响分析（FMEA）, 维护, 机械工业, 质量管理, 风险分析
本提示旨在扫描研究论文文本或可公开访问的研究论文 URL，以查找机械部件或系统中提及的特定失效模式。它将列出已识别的故障模式及其背景或原因。这有助于快速收集有关常见或新型故障机制的情报。
输出：
- Markdown
- 需要实时互联网
- 字段：{研究源文本或 URL}{组件类型｝{失败关键字列表}{搜索源文本或 URL}。
- 最适合用于从技术文献中汇总有关故障机制的知识，为设计、材料选择或维护策略提供参考。
没有人讨论这些目录在人工智能选择方面可能存在的偏见吗？人工智能无法避免偏见，各位。