Бюджет: 21000 UAH Срок: 7 дней
Здравствуйте,
Я разработчик в сфере AI/ML. Смогу выполнить Ваш проект. Напишите мне, обсудим.
Вхідні дані
• Получать от заказчика/команды фото или изображения (иконки, орнаменты, эскизы).
• Проверять качество: контраст, фон, детализация.
AI-обработка
• Использовать AI-сервисы (Reliefmod, Tripo, Meshy, Blender+MiDaS, другие) для генерации карты глубин (Depth Map).
• Создавать черно-белую версию изображения для четкого распознавания уровней.
• Генерировать базовый рельеф и конвертировать его в STL.
Доработка в специальном ПО
• Доводить модель в Blender / ArtCAM / Aspire / ZBrush:
– убирать шум,
– уточнять рельеф лиц, нимбов, рамок,
– добавлять/углублять орнаменты.
Тест и экспорт
• Проверять STL-файл на готовность к ЧПУ/лазерному фрезеру.
• Готовить финальный файл в форматах STL/OBJ.
• Сохранять оптимальные размеры/глубину рельефа под разные типы материала (дерево, акрил, композит).
Результат работы
• Чистый STL-файл, пригодный для непосредственного использования на станке.
• Визуализация (рендер) готового рельефа для предварительного согласования.
Бюджет: 21000 UAH Срок: 7 дней
Здравствуйте,
Я разработчик в сфере AI/ML. Смогу выполнить Ваш проект. Напишите мне, обсудим.
Бюджет: 10000 UAH Срок: 10 дней
1) Понимание задачи
На основе предоставленных изображений (икон, орнаментов, эскизов) строится карта глубин, далее — базовый рельеф, который доводится в специальном ПО (Blender/ArtCAM/Aspire/ZBrush) и готовится к производству: проверяется топология, технологические ограничения, формируются финальные STL/OBJ и превью-рендеры для согласования.
2) Объем работ (Scope)
Этап А — Входные данные и предобработка
Прием JPG/PNG/SVG/AI/PSD и короткого ТЗ (материал, габариты в мм, макс. глубина, пожелания к деталям).
Качественная проверка: контраст/фон/шум/разрешение; при необходимости — конвертация в ч/б, легкая чистка фона.
Этап B — AI-обработка / Depth Map
Построение depth-map: Reliefmod / Tripo / Meshy / (или локально Blender+MiDaS), выбор оптимального варианта.
Нормализация карты высот (16-bit, линейная/гамма), квантизация мелкого шума.
Этап C — Базовый рельеф + первичный STL
Генерация барельефа из depth-map, ограничение максимальной высоты (мм), масштаб в мм.
Начальная декимация полигонов до рабочего размера файла.
Этап D — Доработка в специальном ПО
Подчищение шума: удаление “мусора” геометрии, сглаживание (Laplacian/Surface), исправление нормалей.
Технологичность под ЧПУ: базовая плита (Solidify) 2–4 мм (или по ТЗ), отсутствие поднутрений.
Уточнение лиц/нимбов/рамок: локальное усиление контуров, мягкие фаски, выравнивание плоскостей.
Орнаменты: добавление/углубление (альфы/штампы или раскладка по кривым), согласование глубины канавок под диаметр фрезы.
Контроль минимальной ширины элементов (не менее D финишной фрезы; рекомендовано ≥1.5×D).
Этап E — Тест и экспорт
QA сетки: manifold, отсутствие самопересечений/дыр, нормали наружу.
Подбор пресетов под материал: дерево/акрил/композит (макс. глубина, база, рекомендованный stepover для финишной).
Экспорт: STL (Binary) и OBJ (при необходимости), масштаб 1:1 в мм.
Визуализация: 2–3 рендера (фронт, 3/4, близкие планы ключевых зон).
3) Критерии приемки (Acceptance)
Размер модели в мм соответствует ТЗ (Ш×В×макс. глубина).
Сетка manifold, нормали наружу, без поднутрений (для верхнего фрезерования).
Минимальная толщина базы ≥ согласованного значения (типично 2–4 мм).
Минимальная ширина деталей ≥ D фрезы (лучше ≥1.5×D).
Файлы: model_mm.stl (+ model_mm.obj при необходимости) и рендеры для согласования.
Дополнительно: короткий README с параметрами (материал, рекомендованный диаметр/stepover, Z-zero).
Напишите мне для уточнения деталей, смог бы такое реализовать.
Ищем специалиста или команду для внедрения AI-решений в коммуникацию медицинского центра КТ и МРТ. Необходимо: интегрировать AI в телефонию для обработки входящих и холодных звонков; обеспечить естественное украиноязычное общение с минимальными паузами; интегрировать AI-ассистента в чат Binotel или предложить эффективную альтернативу; автоматизировать ответы на вопросы, первичную консультацию и запись на обследование. Важно: сфера медицины требует точного сбора информации перед КТ или МРТ, в частности относительно зоны обследования, подготовки, направления и возможных противопоказаний. Решение должно быть эмпатичным, профессиональным и предусматривать передачу сложных случаев оператору. В отзыве прошу отправить релевантные кейсы, описание предложенного решения и ориентировочные сроки. Опыт в медицинских проектах будет преимуществом.
Необходимо разработать приложение в MATLAB, которое сможет обрабатывать изображения/видео, выделять отдельные предметы, анализировать их характеристики и при необходимости использовать методы машинного обучения для автоматизации анализа. Желательно: уверенное знание MATLAB; опыт в Computer Vision / Image Processing; опыт с Machine Learning;
разработчика для создания AI-ботов- мультиагентная система и автоматизаций в AI-приложении. Что нужно: владение n8n; опыт интеграции OpenAI и других AI-моделей через API; работа с вебхуками, REST API и Supabase; умение создавать надежные AI-воркфлоу и автоматизации. Создавать мультиагентные системы с нуля или с фрэймворк AI Agents, MCP, RAG
Подсчет готовой продукции и людейНекачественная продукция. На примере высокопроизводительной линии обеспечить точный подсчет пропускной способности, участие рабочей силы, выявление некачественной продукции и контекст остановок/переналадок, предоставляя готовую аналитическую информацию.
Добрый день, что нужно: 1. Сделать анализ процессов (личных руководителя) и бизнеса. 2. Подумать, где (в каких процессах) можно внедрить ИИ ассистентов. Где это будет целесообразно и эффективно. 3. Сделать разработку. Занимаемся публикациями научных статей.