猿急送    103人浏览/21人投稿    1265天前    已托管赏金

需求描述：使用乐玩插件及易语言生成的软件打开PDF图纸，对其中的图块图例及文字进行统计分析，调用后台自定义录入的算法模型，通过判断算法识别图纸中的尺寸及比例关系、识别区域图块、识别文字及关键词，根据后台自定义录入的算法模型生成判断结果，导出WORD或PDF结果报告。

猿急送    418人浏览/12人投稿    1265天前    已托管赏金

需求描述：使用乐玩插件及易语言生成的软件打开PDF图纸，对其中的图块图例及文字进行统计分析，调用后台自定义录入的算法模型，通过判断算法识别图纸中的尺寸及比例关系、识别区域图块、识别文字及关键词，根据后台自定义录入的算法模型生成判断结果，导出WORD或PDF结果报告。

猿急送    214人浏览/38人投稿    1273天前    已托管赏金

一、简介：本项目开发机器学习算法的AI-Vtuber，通过数据训练出customized generic model，让AI在直播中实现简单的杂谈+唱歌+游戏的功能（项目预算和交付周期只是拟定的，可根据实际方案进行调整） 二、功能需求： （只是提供一种思路，若有其他更优思路可修改方案） ①bilibili直播间的事件实时监听框架（已有源码） ②使用自然语言处理技术（如NLU的语义理解和NLG文本生成）来处理观众的弹幕输入和虚拟主播的回复文本输出 ③使用文本转语音技术（如开源的VITS模型）将生成的回复文本转为语音 （暂时没想到用哪种技术实现唱歌功能，可以参考下diff

码市    188人浏览/2人投稿    1273天前    已托管赏金

简介：本项目开发机器学习算法的AI-Vtuber，通过数据训练出customized generic model，让AI在直播中实现简单的杂谈+唱歌+游戏的功能（项目预算和交付周期只是拟定的，可根据实际方案进行调整）基本功能需求：（只是提供一种思路，若有其他更优思路可修改方案） ①bilibili直播间的事件实时监听框架（已有源码） ②使用自然语言处理技术（如NLU的语义理解和NLG文本生成）来处理观众的弹幕输入和虚拟主播的回复文本输出③使用文本转语音技术（如开源的VITS模型）将生成的回复文本转为语音（暂时没想到用哪种技术实现唱歌功能，可以参考下diffsinger模型）④使用机器学习和深度学习技术（如 DQN 和 RL）来实现打游戏的功能⑤使用自研的VTS插件控制LIVE2D模型动作（通过捕捉桌面音频驱动LIVE2D模型的动作实现基本的同步口型等动作）⑥将上述技术整合到一个系统中，并在 bilibili 直播间中实现直播功能

码市    83人浏览/48人投稿    1278天前    已托管赏金

简介：本项目开发一个能机器学习的AI，通过AI在直播中实现杂谈互动+唱歌+游戏的功能需求：①bilibili直播间弹幕监听（源码已实现）②弹幕消息筛选和过滤： 两种方式： a.人工处理（AI框架外） 自己写一个代码逻辑，将弹幕信息发送给AI，需要构造一个AI类 b.AI处理（AI框架内） AI自主筛选弹幕消息③弹幕消息回复： 使用GPT-3 模型生成回复文本 使用VITS模型将文本转为语音并播放⑤LIVE2D模型动作控制 AI产生行为时，模型需要同步相应的动作 如回复弹幕时播放语音的同时需要同步Live2D模型的口型 读取情绪时做出相应的模型动作需要用到的技术：GPT-3 （语言回复模型，已有API接口）VITS（TTS，已有API接口） Live2D （虚拟形象建模，已有模型）

猿急送    395人浏览/46人投稿    1289天前    已托管赏金

1. 编写一个简单的python界面运行2-3个已有的开源深度学习代码 2. 界面需具备可拓展性，未来可能加入新的功能。 3. 代码需要有注释

码市    387人浏览/0人投稿    1302天前    已托管赏金

【概述】1、需通过canny算法对图像进行边缘二值处理，使用基准图将物体厚度转化为像素距离，通过对比基准图计算上下覆盖物厚度2、用AI机器学习，拿不同场景的图片进行训练，来识别物体的类型（可提供多场景的图片）具体需求匹配后详细沟通。

猿急送    76人浏览/28人投稿    1309天前    已托管赏金

一、需求描述 类别：神经网络模型搭建 技术：U-Ne网络、可变形卷积模块、多尺度残差网络模块 网络输入：4个32x32的矩阵；输出：1个32x32的矩阵； 功能：回归预测 二、人才要求 熟练掌握pytorch框架、搭建神经网络模型 三、合作方式 开发方式：远程开发 开发周期：一天

码市    78人浏览/6人投稿    1318天前    已托管赏金

该项目属于目标检测领域的项目，要求使用深度学习解决，使用Python语言和Pytorch架构，并设计出简单的UI界面。我方提供深度学习训练用的刀具表面缺陷的显微图像数据库，需要对方进行图像标注后使用模型进行训练，并达到较高的检测精度。

码市    93人浏览/44人投稿    1323天前    已托管赏金

利用词云匹配技术基于深度层级特征融合的中国传统视觉文化符号识别方法,属于图像处理与计算机视觉技术领域.首先利用深度学习中卷积神经网络来训练分类模型;其次在训练好的模型中提取各层的视觉文化符号特征,并利用Softmax回归来计算每一层的权重,将每一层的特征合并成一个长向量,作为每一类图像的图像特征表示;再将提取后的特征经过PCA降维并归一化后送入到浅层学习SVM中进行分类;最后再利用集成学习的思想,将深度学习的识别结果和深浅结合的识别结果利用回归树结合,得到最终的分类结果.