在演示中应用 ChatGPT和我一样，您使用平板电脑生产和白色聚合物的次数可能比您愿意承认的要多，通常最好让演示与您演示的观众相关。有时，我会查阅研究论文和在线文章（通常很难找到）来了解特定行业及其流程，通读它们并尝试确定对质量参数（即溶出度）和流程参数至关重要的内容。影响它（即筛网尺寸、研磨时间、喷涂速率、涂料粘度、混合时间）及其相互作用（例如喷涂速率*涂料粘度、涂料粘度*研磨时间）。然后，通过更改列名称和缩放值的魔力，您将获得更相关的数据集。
我很好奇这个过程是否可以简化，因为它通常相当耗时，并且为了赶上潮流，我发现 ChatGPT（即新的 Google）在提供用于此目的的高级信息方面做得不错任务。显然它需要健全性检查，但我认为它绝对可以成为锐化演示的有用工具。
在下面的示例中，我展示了 ChatGPT 捕获粉末涂层工艺的工艺参数及其相互作用。很好奇其他 SE 是否发现 ChatGPT 对他们的工作有用。请随意分享。
ChatGPT describing powder coat process parametersChatGPT describing powder coat process parametersChatGPT 描述粉末涂层工艺参数
回复：在演示中应用 ChatGPT讨论很有趣，以下是我在被要求使用行业示例展示 JMP 时经常发现的一些问题：
- 它存在引发有关数据关系的争论的风险，这进一步分散了我们目标的注意力。
- 请求背后有更深层次的原因，例如抵制变革（教育/支持需求），或者他们可能还没有准备好进行数据分析或 DOE（在这种情况下，我们最好将他们放入我们的培育或现场营销桶中，直到他们准备好参与）。
我确实认为这是一个很好的机会，可以通过一些悬而未决的问题进行更深入的挖掘，以确定是否存在超出需要查看“他们的”数据的 JMP 的潜在问题。 如果不是那就太好了，但如果请求背后还潜藏着其他东西，那么最好尽早发现。
回复：在演示中应用 ChatGPT@尼克谢尔顿，很好的建议，虽然它没有构建完整的数据集，但它确实提供了一个已经有用的小样本。一些带有噪声的随机公式和回归公式可以填补其余部分。
回复：在演示中应用 ChatGPT@mzwald这是一个有趣的用例，对于你我来说，你刚刚让我看到了一百万种不同的应用程序！ 让我们首先从这个开始：您是否要求它提供示例数据集？ “给我基于粉末涂装工艺典型工艺参数的 250 行数据？
回复：在演示中应用 ChatGPT我发现对于特定领域的学者来说尤其如此。 通常，基于有趣或引人入胜但基本上不相关的主题的演示更有效，其原因正是您所说的@mzwald 。
回复：在演示中应用 ChatGPT马克，这个回答充满了智慧。回复：在演示中应用 ChatGPT好主意马克。感谢分享。
回复：在演示中应用 ChatGPT附带说明一下，我发现让演示与观众过于相关存在潜在的危险。如果演示与观众的领域知识过于一致，他们将能够将数值放入上下文中，这可能会导致关于数据准确性的偏离主题的讨论，从而分散对演示本身的注意力。根据我的经验，在行业/应用程序的一般范围内进行演示是很好的，但不要太具体地针对观众的确切用例。当然，请使用最佳判断来判断何时做有意义的事情。
回复：在演示中应用 ChatGPT哇。 这是我认为不太为人所知的另一个例子（机器人非常接近）
