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机械工程最佳人工智能提示

人工智能提示 机械工程
Ai 机械工程
人工智能驱动的工具通过先进的数据分析和模式识别,提高了设计优化、仿真速度、预测性维护和材料选择的能力,为机械工程带来了革命性的变化。

通过增强人类在设计、分析方面的能力,在线人工智能工具正在迅速改变机械工程、 制造业和维护。与传统方法相比,这些人工智能系统可以更快地处理海量数据、识别复杂模式并生成新的解决方案。例如,人工智能可以帮助您优化性能和可制造性设计,加速复杂的模拟,预测材料特性,并自动执行各种分析任务。

The prompts provided below will for example help on generative design, accelerate simulations (FEA/CFD), help on predictive maintenance where AI analyzes sensor data from machinery to forecast potential failures, enabling proactive servicing and minimizing downtime, help on  material selection and much more.

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人工智能提示 研究摘要简化

将复杂的机械工程主题研究论文摘要简化为通俗易懂的语言,适合普通工程读者或与非专业人士交流。它旨在传达核心信息和意义,而不使用过多的专业术语。输出为文本。

输出: 

人工智能提示 技术报告结构增强器

此提示可指导人工智能提高机械工程报告中某一章节草稿的清晰度、连贯性和技术严谨性。用户输入草稿文本和报告章节名称,就能得到一个经过改进、结构合理的版本。

输出: 

人工智能提示 多语言词汇生成器

以多种目标语言生成用户提供的机械工程术语词汇表。这有助于创建一致的多语言文档和交流。输出为 CSV 格式的词汇表。

输出: 

人工智能提示 赠款预算说明生成器

本提示要求人工智能根据列出预算项目、成本和用途的 CSV 输入表,为机械工程拨款提案生成详细的预算理由说明。它有助于向审核人员清楚地阐述资金需求。

输出: 

人工智能提示 专利申请普通语言改编

将正式的专利权利要求改写成通俗易懂的解释,让没有法律或专利领域深厚技术知识的受众也能理解。这有助于传达发明的精髓。输出为文本。

输出: 

人工智能提示 文献综述摘要生成器

本提示要求人工智能对以标题和摘要列表形式提供的与机械工程主题相关的学术论文或文章进行总结和归纳。它可生成结构化的文献综述概述。

输出: 

人工智能提示 材料进步文献综述

总结特定类别材料的最新进展(过去 N 年),重点关注其在特定机械工程领域的应用。它能识别关键研究趋势和突破性出版物。输出为标记符摘要。

输出: 

人工智能提示 主要研究人员识别工具

确定并列出在某一机械工程专题领域高度活跃的主要研究人员或研究小组及其附属机构。这有助于寻找合作专家或相关文献。输出为 CSV 列表。

输出: 

人工智能提示 设计方法演变分析

分析和概述特定机械设计方法或理念的历史演变、关键里程碑和当前趋势。这有助于工程师了解设计方法的背景和进步。输出为标记符叙述或时间轴。

输出: 

人工智能提示 从摘要中识别知识差距

通过分析最新研究摘要集,确定特定机械工程领域内潜在的知识差距或未来研究领域。这有助于研究人员确定新的研究问题。输出为标记符列表。

输出: 

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    Historical Context

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

    涵盖的主题: 测试提示、验证、用户输入、数据收集、反馈机制、互动测试、调查设计、可用性测试、软件评估、实验设计、性能评估、问卷调查、ISO 9241、ISO 25010、ISO 20282、ISO 13407 和 ISO 26362。

    1. 温特

      我们是否假设人工智能总能生成机械工程方面的最佳提示?这些提示是如何生成的?

    2. 吉赛尔

      人工智能会让人类工程师变得多余吗?

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