Python在人工智能中的实际运用，以下两例就是：
1.TensorFlow最初是由谷歌公司机器智能研究部门旗下Brain团队的研究人员及工程师们所开发。这套系统专门用于促进机器学习方面的研究，旨在显著加快并简化由研究原型到生产系统的转化。
2.Scikit-learn是一套简单且高效的数据挖掘与数据分析工具，可供任何人群、多种场景下进行复用。它立足NumPy、SciPy 以及matplotlib构建，遵循BSD许可且可进行商业使用。
Python没有原型链的概念，因为Python是一种面向对象的编程语言，它使用类和实例来实现面向对象编程的特性，而不是通过原型链来继承属性和方法。
在Python中，类可以派生出子类，并且子类可以继承父类的属性和方法，但这是通过继承而不是原型链来实现的。因此，可以说Python不具有原型链这样的特性。相反，Python的面向对象编程是基于类和继承的。
Python可以实现许多办公自动化任务，以下是一些例子：1. 自动发送邮件：可以使用Python的smtplib库来编写脚本，实现自动发送邮件，可用于定时发送报表、通知等。2. 数据处理与分析：Python在数据处理和分析方面非常强大，可以使用pandas库进行数据清洗、转换和分析，matplotlib库进行数据可视化等。3. 文档处理：Python的docx库可以用于操作Word文档，如创建新文档、提取内容、插入表格等。4. 自动化报表生成：可以使用Python库生成各种格式的报表，如Excel、PDF等，可以自动从数据源中提取数据并生成报表。5. 数据库操作：Python的数据库驱动库（如MySQLdb、psycopg2等）可以用于连接和操作各种数据库，可以自动执行SQL查询、更新数据等。6. 自动化任务调度：使用Python的APScheduler库可以实现定时任务的调度，如定时执行脚本、备份文件、删除过期文件等。7. 自动化办公软件操作：通过Python的pyautogui库可以模拟鼠标和键盘操作，实现自动化办公软件的操作，如自动点击、输入等。8. 网络爬虫：可以使用Python的库（如BeautifulSoup、Scrapy等）编写网络爬虫，自动从网页中提取数据，并保存为文件或导入到其他应用程序中使用。总之，Python在办公自动化方面非常灵活和强大，可以处理各种办公任务，提高工作效率。