Бюджет: 21000 UAH Термін: 7 днів
Привіт,
Я розробник у сфері AI/ML. Зможу виконати Ваш проект. Напишіть мені, обговоримо.
Вхідні дані
• Отримувати від замовника/команди фото або зображення (ікони, орнаменти, ескізи).
• Перевіряти якість: контраст, фон, деталізація.
AI-обробка
• Використовувати AI-сервіси (Reliefmod, Tripo, Meshy, Blender+MiDaS, інші) для генерації карти глибин (Depth Map).
• Створювати чорнобілу версію зображення для чіткого розпізнавання рівнів.
• Генерувати базовий рельєф і конвертувати його у STL.
Доробка у спеціальному ПЗ
• Доводити модель у Blender / ArtCAM / Aspire / ZBrush:
– підчищати шум,
– уточнювати рельєф облич, німбів, рамок,
– додавати/поглиблювати орнаменти.
Тест і експорт
• Перевіряти STL-файл на готовність до ЧПУ/лазерного фрезера.
• Готувати фінальний файл у форматах STL/OBJ.
• Зберігати оптимальні розміри/глибину рельєфу під різні типи матеріалу (дерево, акрил, композит).
Результат роботи
• Чистий STL-файл, придатний для безпосереднього використання на верстаті.
• Візуалізація (рендер) готового рельєфу для попереднього погодження.
Бюджет: 21000 UAH Термін: 7 днів
Привіт,
Я розробник у сфері AI/ML. Зможу виконати Ваш проект. Напишіть мені, обговоримо.
Бюджет: 10000 UAH Термін: 10 днів
1) Розуміння задачі
На основі наданих зображень (ікон, орнаментів, ескізів) будується карта глибин, далі — базовий рельєф, який доводиться у спеціальному ПЗ (Blender/ArtCAM/Aspire/ZBrush) та готується до виробництва: перевіряється топологія, технологічні обмеження, формуються фінальні STL/OBJ та прев’ю-рендери для погодження.
2) Обсяг робіт (Scope)
Етап А — Вхідні дані та передобробка
Прийом JPG/PNG/SVG/AI/PSD та короткого ТЗ (матеріал, габарити в мм, макс. глибина, побажання до деталей).
Якісна перевірка: контраст/фон/шум/роздільна; за потреби — конвертація у ч/б, легка чистка фону.
Етап B — AI-обробка / Depth Map
Побудова depth-map: Reliefmod / Tripo / Meshy / (або локально Blender+MiDaS), вибір оптимального варіанта.
Нормалізація карти висот (16-bit, лінійна/гамма), квантування дрібного шуму.
Етап C — Базовий рельєф + первинний STL
Генерація барельєфа з depth-map, обмеження максимальної висоти (мм), масштаб у мм.
Початкова декімація полігонів до робочого розміру файлу.
Етап D — Доробка у спеціальному ПЗ
Підчищення шуму: видалення “сміття” геометрії, згладження (Laplacian/Surface), виправлення нормалей.
Технологічність під ЧПУ: базова плита (Solidify) 2–4 мм (або за ТЗ), відсутність піднутрень.
Уточнення облич/німбів/рамок: локальне підсилення контурів, м’які фаски, вирівнювання площин.
Орнаменти: додавання/поглиблення (альфи/штампи або розкладка по кривих), узгодження глибини канавок під діаметр фрези.
Контроль мінімальної ширини елементів (не менше D фінішної фрези; рекомендовано ≥1.5×D).
Етап E — Тест і експорт
QA сітки: manifold, відсутність самоперетинів/дірок, нормалі назовні.
Підбір пресетів під матеріал: дерево/акрил/композит (макс. глибина, база, рекомендований stepover для фінішної).
Експорт: STL (Binary) та OBJ (за потреби), масштаб 1:1 у мм.
Візуалізація: 2–3 рендера (фронт, 3/4, близькі плани ключових зон).
3) Критерії приймання (Acceptance)
Розмір моделі у мм відповідає ТЗ (Ш×В×макс. глибина).
Сітка manifold, нормалі назовні, без піднутрень (для верхнього фрезерування).
Мінімальна товщина бази ≥ узгодженого значення (типово 2–4 мм).
Мінімальна ширина деталей ≥ D фрези (краще ≥1.5×D).
Файли: model_mm.stl (+ model_mm.obj за потреби) та рендера для погодження.
Додатково: короткий README з параметрами (матеріал, рекомендований діаметр/stepover, Z-zero).
Напишіть мені для уточнененя деталей зміг би таке реалізувати.
Шукаємо фахівця або команду для впровадження AI-рішень у комунікацію медичного центру КТ та МРТ. Потрібно: інтегрувати AI у телефонію для обробки вхідних і холодних дзвінків; забезпечити природне українськомовне спілкування з мінімальними паузами; інтегрувати AI-асистента в чат Binotel або запропонувати ефективну альтернативу; автоматизувати відповіді на запитання, первинну консультацію та запис на обстеження. Важливо: сфера медицини потребує точного збору інформації перед КТ або МРТ, зокрема щодо зони обстеження, підготовки, направлення та можливих протипоказань. Рішення має бути емпатичним, професійним і передбачати передачу складних випадків оператору. У відгуку прошу надіслати релевантні кейси, опис запропонованого рішення та орієнтовні терміни. Досвід у медичних проєктах буде перевагою.
Необхідно розробити додаток в MATLAB, який зможе обробляти зображення/відео, виділяти окремі предмети, аналізувати їх характеристики і за необхідності використовувати методи машинного навчання для автоматизації аналізу. Бажано: впевнене знання MATLAB; досвід у Computer Vision / Image Processing; досвід з Machine Learning;
розробника для створення AI-ботів - мультиагентна система та автоматизацій в AI-додатку. Що потрібно: володіння n8n; досвід інтеграції OpenAI та інших AI-моделей через API; робота з вебхуками, REST API та Supabase; уміння створювати надійні AI-воркфлоу та автоматизації. Створювати мультиагентні системи з нуля або з фреймворку AI Agents, MCP, RAG
Підрахунок готової продукції та людейНекондиційна продукція.Yа прикладі високопродуктивної лінії, забезпечити точний підрахунок пропускної спроможності, участь робочої сили, виявлення некондиції та контекст зупинок/переналагоджень, надаючи готову аналітичну інформацію.
Доброго дня що потрібно: 1. Зробити аналіз процесів (особистих керівника) та бізнесу. 2. Подумати де (в яких процесах) можна впровадити АІ асистентів. Де це буде доцільно і ефективно. 3. Зробити розробку. Займаємось публікаціями наукових статей.