通过 AI 技术实现图像识别、智能跟踪、目标检测等功能，用于监控、拍摄、影像处理等领域。(智慧园区中增加)

基于用户行为和偏好进行个性化推荐的应用，如新闻客户端、电商平台、音乐播放器等

包括医疗影像诊断、智能问诊、健康数据监测分析等应用，帮助提升医疗服务水平和健康管理效果。（待定）

通过在Android应用中集成大型文本生成模型（如GPT-3等），结合用户输入的上下文信息和提示词，可以实现更加智能和自然的文字交互。这可以应用于聊天机器人、智能客服、写作辅助等场景。相关技术包括自然语言处理（NLP）、上下文理解和生成模型的集成。（集成）

结合大型语言模型和用户输入的提示词，可以实现更加智能和个性化的搜索和推荐功能。通过理解用户的搜索意图和上下文，提供更符合用户需求的搜索结果和推荐内容。相关技术包括信息检索、语义理解和推荐系统。（集成）

在Android设备上集成大型语音识别和自然语言处理模型，结合用户的语音输入和提示词，可以实现更加智能和个性化的语音交互。这可以应用于语音助手、智能家居控制、语音搜索等场景。相关技术包括语音识别、语音合成和对话管理。（集成）

通过在Android应用中集成大型语言模型，结合用户输入的上下文和提示词，可以实现更智能的文本编辑和补全功能。这可以应用于写作辅助、智能笔记等场景。相关技术包括文本生成、上下文理解和用户意图识别。（集成）

在Android应用中，提示词（prompt）可以用于引导大型语言模型生成特定的回复或内容。它可以是一个问题、一个关键词、一个部分句子或一段文字，旨在为模型提供上下文和指导，以生成符合预期的回答或输出。 使用提示词可以帮助模型更好地理解用户的意图，并生成更准确、相关的响应。以下是一些使用提示词的常见场景：

将用户的输入作为提示词，引导模型生成与之相关的对话回复。例如，用户输入"今天天气怎么样?”作为提示词，模型可能会生成回复"今天的天气晴朗，最高温度为25摄氏度。”(集成)

问答系统将用户提出的问题作为提示词，帮助模型生成准确的答案。例如，用户提问“什么是深度学习?"，模型可以根据这个提示生成完整的解释性答案。(集成)

将已经写好的部分句子作为提示词，让模型继续生成接下来的内容。这对于写作文章或创作故事时提供灵感和帮助是很有用的。（集成）