KNN алгоритм используя R

Poszukujemy inżyniera 3D GenAI / dewelopera AI 3D Pipeline Potrzebujemy stworzyć rozwiązanie, które będzie w stanie jakościowo generować modele 3D z jednego lub kilku obrazów. Ważne, aby to nie była tylko gotowa demka, ale zrozumiały i powtarzalny proces: od wejściowego obrazu do pełnoprawnego zasobu 3D z siatką, geometrią, teksturami i możliwością dalszego wykorzystania. Co należy zrobić: * przetestować nowoczesne modele image-to-3D i podejścia; * określić, która opcja najlepiej pasuje do naszego zadania; * rozumieć Trellis, Hunyuan3D lub podobne rozwiązania; * w razie potrzeby wykorzystać Gaussian Splatting w 3D-pipeline; * skonfigurować konwersję Gaussian Splat / splat-reprezentacji na 3D mesh; * uzyskać użyteczną geometrię; * wygenerować tekstury wysokiej jakości; * doprowadzić wynik do stanu użytecznego zasobu 3D; * dobrać optymalną równowagę między jakością, szybkością generacji a złożonością pipeline; * zbudować zrozumiały proces, który można powtarzać dla różnych obrazów; * wykonać fine-tuning, LoRA lub inne adaptacje modeli pod konkretny typ obiektów; * umieć pracować z ComfyUI: rozumieć grafy, korzystać z API ComfyUI i w razie potrzeby pisać niestandardowe węzły. W odpowiedzi koniecznie pokażcie kilka przykładów w formacie: wejściowy obraz i uzyskany z niego model 3D. Format nie ma znaczenia: render, wideo, 3D-viewer, GLB, OBJ, FBX lub plik Blender. Przede wszystkim interesują nas realistyczne obiekty: meble, biżuteria, przedmioty wnętrzarskie, dekoracje, akcesoria i inne fizyczne towary. Przykłady z anime lub stylizowanymi postaciami nie są odpowiednie.

Witam wszystkich! Kto potrafi pracować i od dawna pracuje z agentami Open Claw do kodowania i innych zadań Muszę zorganizować równoległą pracę agentów open claw code do kodowania na wirtualnym serwerze potrzebuję: - pomocy w wyborze serwera dla agentów (jest wiele gotowych) - pomocy w skonfigurowaniu środowiska - podłączenia API Kto może to zrobić dzisiaj? Kto jest wolny? W sieci znalazłem takie opcje: https://clawhost.cloud/

O projekcieFirma produkcyjna z kilkoma magazynami na Ukrainie. Ponad 40 dostawców, zarówno krajowych, jak i z Chin. Każdy dostawca ma swoje warunki dotyczące czasu realizacji zamówień i logistyki.Co chcemy wdrożyćAgenta AI do automatyzacji zakupów i zarządzania przemieszczaniem towarów między magazynami. Agenta planuje się nauczyć pracy z każdym dostawcą według jego indywidualnych warunków.Obecna infrastrukturaDziała raport zakupów w QlikView (analiza BI przez przeglądarkę). Aktualizacja danych co 30 minut, raport generowany w przeglądarce na bieżąco. Można z niego eksportować pliki Excel.Jak widzimy realizacjęOkreślenie platformy (OpenClaw, Claude Cowork lub analog) do budowy agentaWdrożenie na serwerze VPSPodłączenie do raportu analitycznego przez przeglądarkęSzkolenie na przykładzie 2–3 dostawców jako pilotażFunkcjonalność agentaTworzenie zamówień dla dostawców (szkolenie dla każdego dostawcy osobno)Przemieszczanie towarów między wewnętrznymi magazynami w celu utrzymania dostępnościTworzenie zadań dla określonych grup towarów (na przykład cięcie na kawałki i uzupełnianie brakujących pozycji według długości)Wymagane integracjeTelegram: zarządzanie przez czat przez kilku pracownikówTworzenie zadań w naszej CRM przez APIWysyłanie zadań do konkretnych pracowników w czacie TelegramDalsze planyPo realizacji tego etapu planowane jest stworzenie agenta do analizy sprzedaży, również na podstawie raportu QlikView.

Witaj! Zadanie: Na stronie wordpress opracować i umieścić agenta (wstawienie kodu na sam wordpress programista ma). Użytkownik ma mieć możliwość komunikacji z agentem AI w formacie tekstowym lub głosowym (jeśli to możliwe) na podstawie konkretnego załadowanego tematu (treść: teksty, zdjęcia). Funkcjonalność: Użytkownik wchodzi na stronę serwisu. Widzi interfejs agenta AI: czat + przycisk komunikacji głosowej (jeśli to możliwe). Może zadawać pytania tekstowe. Może mówić głosem, a agent ma rozpoznawać mowę i odpowiadać. Agent odpowiada tylko na podstawie załadowanych materiałów na konkretny temat. Jeśli pytanie wykracza poza temat, agent powinien poprawnie poinformować, że może odpowiadać tylko na podstawie materiałów związanych ze Szkłodą. Odpowiedzi powinny być żywe, zrozumiałe i edukacyjne. Administrator powinien mieć możliwość ładowania i aktualizowania materiałów: tekstów, PDF, obrazów, audio, linków. Interesuje mnie koszt i terminy opracowania agenta.

Kontaktować się tylko z tymi, którzy potrafią to zrobić. I od razu terminy oraz budżet. Stworzenie własnej bazy Wiki na bazie obsidian note. Rejestracja na hostingu, uruchomienie lokalnej sztucznej inteligencji openKlo i jej podłączenie do stworzonej bazy Wiki. Wyjaśnienie w wideo YouTube. https://youtu.be/9DLyBdND22c?si=AqDvuTnteIBWAiyu