提升ChatGPT使用技巧与内容生成优化

1、让ChatGPT编写一段两个角色爱丽丝和鲍勃讨论周末徒步旅行计划的对话。对话应该是随意且自然交流的风格。

你可以向ChatGPT输入以下内容来实现该需求:

请以随意且自然交流的风格,编写一段爱丽丝和鲍勃讨论周末徒步旅行计划的对话。

2、让ChatGPT写一篇关于可再生能源的好处和挑战的文章。先让它生成一个大纲,然后让它将大纲的每个要点扩展成一个段落。

首先向ChatGPT发送提示:

“请生成一篇关于可再生能源的好处和挑战的文章的大纲”

待ChatGPT生成大纲后,再针对每个要点分别发送提示,如:

“请将大纲中关于[具体要点]的内容扩展成一个段落”

3、If ChatGPT generates a factually incorrect response or a response that doesn’t meet your expectations, how can you deal with it?

如果 ChatGPT 生成了事实性错误的回复或不符合你预期的回复,可通过修改提示语来纠正错误,并引导模型输出你期望的结果。

4、尝试不同的表述、指令和模型参数,以优化ChatGPT的性能。尝试针对你选择的提示生成尽可能最佳的回复。

这是一个实践任务,可按以下步骤操作:

  1. 选择一个提示
    例如:“请介绍人工智能在医疗领域的应用”。

  2. 尝试不同表述
    比如:“说说人工智能在医疗行业的具体应用有哪些”。

  3. 调整模型参数
    - 温度参数:可设置不同值观察随机性变化。
    - 最大令牌数参数:可设置不同长度限制。

本研究基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,构建了一套用于航天器姿态轨道协同控制的仿真系统。该系统采用参数化编程设计,具备清晰的逻辑结构和详细的代码注释,便于用户根据具体需求调整参数。所提供的案例数据可直接在MATLAB环境中运行,无需额外预处理步骤,适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业学生的课程设计、综合实践或毕业课题。 在航天工程实践中,精确的姿态轨道控制是保障深空探测、卫星组网及空间设施建设等任务成功实施的基础。扩展卡尔曼滤波作为一种适用于非线性动态系统的状态估计算法,能够有效处理系统模型中的不确定性测量噪声,因此在航天器耦合控制领域具有重要应用价值。本研究实现的系统通过模块化设计,支持用户针对不同航天器平台或任务场景进行灵活配置,例如卫星轨道维持、飞行器交会对接或地外天体定点着陆等控制问题。 为提升系统的易用性教学适用性,代码中关键算法步骤均附有说明性注释,有助于用户理解滤波器的初始化、状态预测、观测更新等核心流程。同时,系统兼容多个MATLAB版本(包括2014a、2019b及2024b),可适应不同的软件环境。通过实际操作该仿真系统,学生不仅能够深化对航天动力学控制理论的认识,还可培养工程编程能力实际问题分析技能,为后续从事相关技术研究或工程开发奠定基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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