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什么是CensysGPT？CensysGPT Beta 是一款功能强大的工具，旨在简化构建有效且高效的 Censys 搜索查询的过程。CensysGPT的主要特征：简化查询构建：简化创建有效 Censys 搜索查询的过程。主动侦察：执行全面的主机分析以主动寻找威胁。时间优化：通过高效的查询构建为威胁搜寻和风险管理分配更多时间。持续改进：该工具会根据用户反馈定期更新和增强。CensysGPT的用例：： • 利用 CensysGPT Beta 的力量进行主动侦察行动。 • 简化构建有效且高效的Censys 搜索查询的过程。 • 将遗留的 Censys 查询转换为新的查询语言以改进功能。 • 翻译来自其他平台（如 Shodan、Zoomeye 和 BinaryEdge）的查询以实现无缝集成。体验 CensysGPT Beta 的便利和高效，因为它简化了构建有效的 Censys 搜索查询的过程。

什么是"Encord DICOM Tool"？Encord DICOM标注工具是一款领先的医学标注工具，可以帮助用户快速、准确地标注医学数据，从而加速模型开发和创建高质量的训练数据。该工具支持多种标注选项，包括边界框、旋转框、多边形、多段线、关键点和分类，满足不同模型的需求。用户还可以自定义工作区布局，支持3D标注和挂图协议，提供灵活、可定制的医学级体验。"Encord DICOM Tool"有哪些功能？提供高效的像素级标注工具，支持AI辅助标注，加速标注工作流程。支持自定义工作流程，集成人工标注，提高训练数据创建效率。支持多种标注选项，包括边界框、旋转框、多边形、多段线、关键点和分类。提供模型集成功能，支持自定义模型，加速标注和训练过程。支持3D标注和挂图协议，提供全面的标注功能。产品特点：快速高效：提供先进的标注编辑器，支持强大的自动化功能，加速标注工作流程。精准标注：通过Meta AI的“Segment Anything Model 2”技术，实现像素级的精准分割标注。可定制化：支持自定义工作区布局，满足用户个性化的标注需求。3D标注：支持3D标注功能，提高标注准确性。挂图协议：支持自定义挂图协议，定制化工作区布局。模型集成：支持将自定义模型集成到Encord平台，实现模型辅助标注。应用场景：Encord DICOM标注工具适用于医学影像领域，可以用于医学影像分割、病灶检测、疾病诊断等多种应用场景。用户可以利用该工具快速标注医学影像数据，创建高质量的训练数据，从而加速医学AI模型的开发和部署。该工具还支持多种标注选项和自定义工作流程，满足不同医学影像处理需求。"Encord DICOM Tool"如何使用？登录Encord平台并创建新项目。上传医学影像数据集并选择合适的标注选项。根据需求进行像素级标注、边界框标注等操作。可选择集成自定义模型进行标注辅助。完成标注后，导出训练数据用于模型训练。常见问题：Q: Encord DICOM标注工具支持哪些标注选项？A: Encord支持边界框、旋转框、多边形、多段线、关键点和分类等多种标注选项。Q: 是否可以自定义工作流程？A: 是的，用户可以自定义工作流程，集成人工标注和自定义模型，提高标注效率。Q: Encord DICOM标注工具适用于哪些应用场景？A: 该工具适用于医学影像分割、病灶检测、疾病诊断等多种医学影像处理场景。

什么是Kodezi ai？Kodezi是一个 AI 开发者工具助手，旨在使用机器学习和自然语言处理来提高编码效率。主要特点和优势包括：自动更正代码：提供错误修复的详细说明并优化代码以提高效率代码翻译：将代码翻译成另一种语言以增加通用性集成：作为 Visual Studio 代码扩展和 Web 集成提供Kodezi 的用例可满足不同用户的需求：学习编码并寻求错误修复帮助的学生希望提高代码质量和效率的开发人员旨在提高编程生产力的团队总的来说，Kodezi 致力于帮助开发人员编写更好的代码并提高编程世界的生产力。

什么是"Merge"？Merge Blueprint是一款基于人工智能的工具，用于分析API结构并将其转换为统一API中使用的标准化数据模式。Merge Blueprint的会计集成正在帮助TaxBit在拉丁美洲和欧洲扩张。了解更多信息。"Merge"有哪些功能？使用AI技术分析API结构将API转换为统一API中的标准化数据模式加速集成开发过程产品特点：支持自动化API转换提供快速的API兼容性确认加速新集成的开发过程应用场景：Merge Blueprint的应用场景非常广泛，包括但不限于：帮助企业快速构建统一API集成加速新产品上线的时间提高数据处理效率"Merge"如何使用？输入API文档URL选择类别并生成API定义提交请求并等待Merge团队处理常见问题：Blueprint是否会创建可用的集成？部分是的。Blueprint可以快速确认API与Merge统一API的兼容性，Merge团队会根据Blueprint的输出自动化部分构建过程。什么是好的和坏的Blueprint URL示例？好的URL指向API参考的根页面，并展示相应的数据模型。坏的URL可能指向平台的主页或API指导页面。我需要提交哪些信息给Merge？使用Blueprint时，您需要提交工具要求的信息，包括您希望与之集成的API的公共文档URL。Merge会构建我请求的任何集成吗？这取决于多个因素，帮助我们决定如何优先添加新集成。我们鼓励您提交任何集成请求以帮助我们跟踪需求。

什么是AI CLI？开源 GPT -3 Powered CLI 当前提示长度为 ~840 个令牌，1K 令牌的 text-davinci-002 定价为 0.02 美元，即 ~0.017 美元/命令。我们将看看是否可以通过微调改善响应并降低每条命令的成本。

什么是"ML5.js"？ml5.js 是一个旨在让机器学习变得更加友好的开源库，专为艺术家、创意编码者和学生设计。它提供了一种简单的方式，让用户能够在浏览器中访问机器学习算法和模型，构建在 TensorFlow.js 之上，无需其他外部依赖。通过 ml5.js，用户可以轻松地将机器学习应用于各种创意项目，探索人工智能的无限可能性。"ML5.js"有哪些功能？ml5.js 提供了多种强大的功能，帮助用户实现各种机器学习任务。以下是一些主要功能：全身姿态估计：通过 BodyPose 功能，用户可以实现全身姿态的实时检测，适用于舞蹈、运动分析等场景。手部跟踪：HandPose 功能支持手指骨架的追踪，适合于手势识别和交互应用。面部网格检测：FaceMesh 功能能够检测面部的多个关键点，广泛应用于面部表情识别和增强现实。图像分类：ImageClassifier 功能可以识别图像内容，适合于图像搜索和内容推荐。音频分类：SoundClassifier 功能支持音频的检测和分类，适用于音乐分析和环境声音识别。自定义神经网络：ml5.js 还允许用户训练自己的神经网络，满足特定需求。产品特点：ml5.js 的设计理念是让机器学习变得更加易于使用和理解。以下是其主要特点：友好的接口：ml5.js 提供了简单易用的 API，使得即使是初学者也能快速上手。丰富的文档和示例：官方文档详细介绍了每个功能的使用方法，并提供了丰富的示例代码，帮助用户理解和应用。社区支持：ml5.js 拥有活跃的开发者社区，用户可以在社区中交流经验、分享项目和获取帮助。跨平台兼容性：作为一个基于浏览器的库，ml5.js 可以在各种设备上运行，无论是桌面还是移动设备。应用场景：ml5.js 的应用场景非常广泛，适合于多个领域的创意项目。以下是一些具体的应用场景：艺术创作：艺术家可以利用 ml5.js 实现互动艺术作品，通过姿态和手势控制艺术效果，创造出独特的视觉体验。教育工具：教师可以使用 ml5.js 开发教育工具，帮助学生理解机器学习的基本概念，通过实践项目激发他们的学习兴趣。游戏开发：游戏开发者可以利用手部跟踪和姿态估计功能，创造更加沉浸式的游戏体验，提升玩家的互动感。社交媒体：在社交媒体平台上，用户可以使用面部网格检测功能，创建有趣的滤镜和效果，增强用户的互动体验。科学研究：研究人员可以使用 ml5.js 进行数据分析和模式识别，帮助他们在各自的领域中进行深入研究。"ML5.js"如何使用？使用 ml5.js 非常简单，用户只需按照以下步骤进行操作：引入库：在 HTML 文件中引入 ml5.js 库，可以通过 CDN 链接或下载本地文件。html初始化模型：根据需要选择合适的模型进行初始化，例如图像分类模型。javascriptconst classifier = ml5.imageClassifier('MobileNet', modelReady);加载数据：准备好输入数据，例如图像或音频文件，并将其传递给模型进行处理。javascriptfunction modelReady() {console.log('Model Loaded!');}进行预测：调用模型的预测方法，获取结果并进行后续处理。javascriptclassifier.classify(image, gotResult);处理结果：根据模型返回的结果进行相应的操作，例如更新界面或执行特定的逻辑。javascriptfunction gotResult(error, results) {if (error) {console.error(error);return;}console.log(results);}常见问题：ml5.js 是否适合初学者使用？是的，ml5.js 设计上非常友好，适合初学者和非专业人士使用。我可以在移动设备上使用 ml5.js 吗？可以，ml5.js 是一个基于浏览器的库，支持在各种设备上运行。如何获取更多的使用示例和文档？用户可以访问 ml5.js 的官方网站，那里提供了丰富的文档和示例代码。ml5.js 是否支持中文？ml5.js 的文档主要是英文，但用户可以在社区中找到中文的使用教程和交流。我可以贡献代码或建议吗？当然，ml5.js 是一个开源项目，欢迎任何人参与贡献和提出建议。