Notice bibliographique
Résumé
In today's digital world, advertisements have a big impact in promoting small business, products or organizations. However most of them struggles to create best and quality advertisements because it can be challenging to design and requires creativity and skills. Also the softwares or tools available in market are costly and difficult to understand. To solve amd overcome this problem, PromoBot was developed as an AI based platform that helps users to easily generate advertisements for their business without requiring any design experience or knowledge of software or tools.PromoBot only requires a simple text input from the user and after submitting, it automatically creates complete and professional advertisements in the form of short videos or images. PromoBot used Natural Language Processing (NLP) for generating ad scripts, Text-to-Speech (TTS) for voiceovers, and AI avatars to make the advertise more human-like. The web application is built using React.js, Next.js, Tailwind CSS. To manage user data, authentication and media storage, Convex Database, Clerk API and ImageKit.io was used.During testing, PromoBot actually reduced the time and effort needed to design an advertisement. It was truly beginner friendly. The generated ads maintained professional quality and were visually appealing. PromoBot let user to customise ad and ready for sharing it on social media. In conclusion, PromoBot shows how AI can speed up and simplify advertisement creation, making it more accessible and efficient for beginners.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».