AI開發應用、電腦視覺影像辨識、APP軟體開發、全部最新 109 筆接案案件

iPhone 拍照測距 ex. 書本, 帽子長寬 可運用 1.手機上傳照片，透過web service(ex.aws)運算回傳server ai model運算結果 2.手機local運算或ARkit 精度需要夠高 誤差< 0.5cm(或是1cm) 實作方式可討論 請直接聯繫討論 謝謝

用於哪個行業：刺青 細節說明：想寫一個n8n 系統 開放app 還有line聊天機器人

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項目概述與基本資訊 項目類型：行動應用程式 (App) / 遊戲開發 - 教育科技 (EdTech) 發包主旨：尋求外部團隊開發一款結合 AI 評測和遊戲化設計的 Android/iOS 雙平台音樂教育 App。 目標受眾：學生 (主要使用者)、老師、家長。 參考網站/Demo/競品：Duolingo、Yousician、Simply Piano 等音樂教育遊戲 風格：3D 俯視（主）＋現代像素風＋視角轉換（參考：Brown Dust；Guardian Tales；女神密令；OOGA BOOGA；Little Nightmare；第五人格） 核心價值與應用定位 願景目標：讓學校更省心、老師更輕鬆、學生更投入，真正實現寓教於樂的音教育新模式。 學習主軸：圍繞音樂樂理、音感、視唱練耳等抽象知識，內容需對照 ABRSM/TRINITY/YAMAHA/中國音樂學院等考試初中級內容。 獨特賣點：故事化劇情引導、PVE/PVP 模式、排行榜、AI 能力視覺化評測、老師減壓、數據透明化、統一化能力評估。 視覺風格與系統規格 美術風格 主視覺：3D 俯視（主） 風格元素：現代像素風 (Modern Pixel Art)、具有 Little Nightmare / Guardian Tales 的質感 鏡頭設計：需有視角轉換機制，以適應沉浸式故事線與解謎互動（參考：Brown Dust、Guardian Tales、Little Nightmare、第五人格）。 運行系統：Android 與 iOS 雙平台。 開發框架：請開發團隊提供最適合此風格和功能的技術棧。 核心功能模組需求 A. 遊戲化與內容模組 沉浸式故事線：需有流暢的故事線，玩家透過運用音樂知識解鎖劇情及推進故事。 關卡設計：有時長限制，每關卡遊玩時間需維持大約 5–15 分鐘（再商議）即可暫存離開，有利老師及家長對遊戲時間的時控。 難度調整：知識點內容範隨不同難度而增加，且需有動態對照故事情節調整的不同玩法。 訓練場/複習機制：每解鎖一種玩法/知識點，即在「訓練場」重複練習該玩法，供應試（音樂能力試）玩家刷題練習。 互動與探索：可有限度地在地圖沉浸式與 NPC 互動和探索區域，遭遇或任務解鎖卡、解謎、購買道具等。 獎勵與社群： 收集與解鎖機制：通過關卡可獲得樂器卡片等獎勵，透過交換解鎖更多物品/成就。 競爭元素：需設計 PVE/PVP 模式和排行榜。 B. AI 評測與數據模組 AI 能力視覺化評測：應用 AI 自動按規範評核並具象化學生的能力（樂理/音感/節奏等）和學習曲線以及能力轉移（音樂能力提升→學力/反應力/專注力提升等）。 報告生成與追蹤： 學習報告：生成學習報告與評分，視覺化玩家能力的進/退步。 標準轉換：將不同評鑑標準轉換成統一的成績單模式，老師可一鍵生成學習分數。 專業分析：回推到各個面向，給出對應的強弱點分析。 後台數據透明化：老師/家長介面：家長可透過數據透明化即時掌握孩子的進度與成長。 C. 輔導與服務模組 AI 教練/LLM： 即時指導：內建 AI 教練提供即時指導與弱點補強及故事推進提示。 主動探究：訓練音樂特化 LLM 模型鼓勵學生在平台上主動探究音樂知識。 專家預約系統：設計專家預約系統，提供線上一對一專屬輔導（需涵蓋線上排課、支付、客服等基本功能）。 合作與交付要求 A. 合作模式與交付物（Deliverables） 專案交付：交付所有可執行的 Android/iOS App 程式碼、後端 API 程式碼、所有美術與聲音資源的原始檔。 技術文件：交付完整的系統架構圖、API 文件、程式碼註釋與部署說明。 智慧財產權：所有開發完成的程式碼、美術資源、故事腳本、以及 AI 模型的版權與訓練數據，全部智慧財產權須歸屬於澳門育維科技有限公司/育維科技（廣東）有限公司所有。 B. 驗收與支援 KPI 啟動時間：冷啟動 P50 ≤ 3s、P90 ≤ 5s（iPhone 11、Pixel 5 等基準機型） 畫面幀率：互動場景平均 FPS ≥ 30，幀落（低於 25fps）佔比 < 1% 時長 交互延遲：點擊至可回饋時間 ≤ 100ms；PVP 題庫對戰回合延遲 ≤ 200ms（同區） 安裝包體積：首包 ≤ 300MB；熱更新支持差分包 驗收方式：提供性能測試報告＋錄屏＋機型清單與原始數據 AI 準確度（替換） 定義樣本集：由甲方提供標註好的 1000 條測試樣本（或 ≥ 每題型各 200 條） 指標：總體準確率 ≥ 90%（Top-1）；各知識點準確率 ≥ 85%；95% 信賴區間 誤差定義：按題正誤與用時評分規範對齊 PRD；誤差 = |評分 - 標註分| / 滿分 回歸要求：每次版本釋出須跑離線評測，準確率下降 > 1% 需標紅說明 驗收方式：提交可重現的評估腳本、樣本集、混淆矩陣與報告 穩定性（替換） 崩潰率：日活加權 Crash Free Users ≥ 99.9%（即崩潰率 < 0.1%） ANR：Android ANR 率 < 0.5% 問題修復：Blocker 24h、Critical 72h、Major 7d、Minor 14d（見 SLA） 驗收方式：接入 Crashlytics/Sentry，提供首月穩定性儀表 畫面美觀（替換） 視覺基準：色彩對比遵循 WCAG AA；主題色飽和度與亮度在設計系統標準範圍內 光汙染限制：無大面積純白或高對比閃爍；動畫閃爍頻率 < 3Hz 品質門檻：提供設計系統（色板、字體、按鈕/表單/狀態組件）、3 套關鍵頁高保真稿與動態規範 用戶測試：至少 1 輪 5 名目標用戶可用性與舒適度訪談紀要

需求概述：項目概述與基本資訊 項目類型：行動應用程式 (App) / 遊戲開發 - 教育科技 (EdTech) 發包主旨：尋求外部團隊開發一款結合 AI 評測和遊戲化設計的 Android/iOS 雙平台音樂教育 App。 目標受眾：學生 (主要使用者)、老師、家長。 參考網站/Demo/競品：Duolingo、Yousician、Simply Piano 等音樂教育遊戲 風格：3D 俯視（主）＋現代像素風＋視角轉換（參考：Brown Dust；Guardian Tales；女神密令；OOGA BOOGA；Little Nightmare；第五人格） 核心價值與應用定位 願景目標：讓學校更省心、老師更輕鬆、學生更投入，真正實現寓教於樂的音教育新模式。 學習主軸：圍繞音樂樂理、音感、視唱練耳等抽象知識，內容需對照 ABRSM/TRINITY/YAMAHA/中國音樂學院等考試初中級內容。 獨特賣點：故事化劇情引導、PVE/PVP 模式、排行榜、AI 能力視覺化評測、老師減壓、數據透明化、統一化能力評估。 視覺風格與系統規格 美術風格 主視覺：3D 俯視（主） 風格元素：現代像素風 (Modern Pixel Art)、具有 Little Nightmare / Guardian Tales 的質感 鏡頭設計：需有視角轉換機制，以適應沉浸式故事線與解謎互動（參考：Brown Dust、Guardian Tales、Little Nightmare、第五人格）。 運行系統：Android 與 iOS 雙平台。 開發框架：請開發團隊提供最適合此風格和功能的技術棧。 核心功能模組需求 A. 遊戲化與內容模組 沉浸式故事線：需有流暢的故事線，玩家透過運用音樂知識解鎖劇情及推進故事。 關卡設計：有時長限制，每關卡遊玩時間需維持大約 5–15 分鐘（再商議）即可暫存離開，有利老師及家長對遊戲時間的時控。 難度調整：知識點內容範隨不同難度而增加，且需有動態對照故事情節調整的不同玩法。 訓練場/複習機制：每解鎖一種玩法/知識點，即在「訓練場」重複練習該玩法，供應試（音樂能力試）玩家刷題練習。 互動與探索：可有限度地在地圖沉浸式與 NPC 互動和探索區域，遭遇或任務解鎖卡、解謎、購買道具等。 獎勵與社群： 收集與解鎖機制：通過關卡可獲得樂器卡片等獎勵，透過交換解鎖更多物品/成就。 競爭元素：需設計 PVE/PVP 模式和排行榜。 B. AI 評測與數據模組 AI 能力視覺化評測：應用 AI 自動按規範評核並具象化學生的能力（樂理/音感/節奏等）和學習曲線以及能力轉移（音樂能力提升→學力/反應力/專注力提升等）。 報告生成與追蹤： 學習報告：生成學習報告與評分，視覺化玩家能力的進/退步。 標準轉換：將不同評鑑標準轉換成統一的成績單模式，老師可一鍵生成學習分數。 專業分析：回推到各個面向，給出對應的強弱點分析。 後台數據透明化：老師/家長介面：家長可透過數據透明化即時掌握孩子的進度與成長。 C. 輔導與服務模組 AI 教練/LLM： 即時指導：內建 AI 教練提供即時指導與弱點補強及故事推進提示。 主動探究：訓練音樂特化 LLM 模型鼓勵學生在平台上主動探究音樂知識。 專家預約系統：設計專家預約系統，提供線上一對一專屬輔導（需涵蓋線上排課、支付、客服等基本功能）。 合作與交付要求 A. 合作模式與交付物（Deliverables） 專案交付：交付所有可執行的 Android/iOS App 程式碼、後端 API 程式碼、所有美術與聲音資源的原始檔。 技術文件：交付完整的系統架構圖、API 文件、程式碼註釋與部署說明。 智慧財產權：所有開發完成的程式碼、美術資源、故事腳本、以及 AI 模型的版權與訓練數據，全部智慧財產權須歸屬於澳門育維科技有限公司/育維科技（廣東）有限公司所有。 B. 驗收與支援 KPI 啟動時間：冷啟動 P50 ≤ 3s、P90 ≤ 5s（iPhone 11、Pixel 5 等基準機型） 畫面幀率：互動場景平均 FPS ≥ 30，幀落（低於 25fps）佔比 < 1% 時長 交互延遲：點擊至可回饋時間 ≤ 100ms；PVP 題庫對戰回合延遲 ≤ 200ms（同區） 安裝包體積：首包 ≤ 300MB；熱更新支持差分包 驗收方式：提供性能測試報告＋錄屏＋機型清單與原始數據 AI 準確度（替換） 定義樣本集：由甲方提供標註好的 1000 條測試樣本（或 ≥ 每題型各 200 條） 指標：總體準確率 ≥ 90%（Top-1）；各知識點準確率 ≥ 85%；95% 信賴區間 誤差定義：按題正誤與用時評分規範對齊 PRD；誤差 = |評分 - 標註分| / 滿分 回歸要求：每次版本釋出須跑離線評測，準確率下降 > 1% 需標紅說明 驗收方式：提交可重現的評估腳本、樣本集、混淆矩陣與報告 穩定性（替換） 崩潰率：日活加權 Crash Free Users ≥ 99.9%（即崩潰率 < 0.1%） ANR：Android ANR 率 < 0.5% 問題修復：Blocker 24h、Critical 72h、Major 7d、Minor 14d（見 SLA） 驗收方式：接入 Crashlytics/Sentry，提供首月穩定性儀表 畫面美觀（替換） 視覺基準：色彩對比遵循 WCAG AA；主題色飽和度與亮度在設計系統標準範圍內 光汙染限制：無大面積純白或高對比閃爍；動畫閃爍頻率 < 3Hz 品質門檻：提供設計系統（色板、字體、按鈕/表單/狀態組件）、3 套關鍵頁高保真稿與動態規範 用戶測試：至少 1 輪 5 名目標用戶可用性與舒適度訪談紀要

各式AI影像辨識開發, 如合作愉快,可長期合作.

用於哪個行業：美商金融公司 細節說明：規劃要建立在AWS上，從UI/UX，前端後端到資料庫系統，自動化處理與AI技術。

用於哪個行業：軟體設計相關行業 細節說明：製造業AI智慧化諮詢診斷建議報告雲端軟體開發,使用python或C#结合mcp, n8n等程式語言或者工作流完成

用於哪個行業：AI伺服器地端應用 細節說明：於單一台高階AI伺服器上，同時運行六個獨立且高負載的AI應用程式，並分別輸出至六個螢幕，以展示硬體之極限多工處理能力與算力。 初步規劃如下： 1.(影像)人臉辨識: 情緒/ 年齡/ 換臉 2.(無人機)手勢控制: 手動取代"一般飛手訓練". 3.(無人機)目標偵測: 車輛/ 戰車/ 建築/ 人群. 4.(影像)手勢辨識: 控制電腦3D圖形/ 鍵盤/ 滑鼠 5.(語言)LLM訓練: ML/DL、訓練/優化 6.(性能介面): 伺服器內建1對6應用與資源變化. 以上小程式主題可再進行討論，接受進一步細談，也接受專家建議。 如有意願詳談，請寄E-mail：m11405827@mosolid.com.tw聯繫，謝謝。

AI 應用的行業/領域：電子商務/零售 主要的培訓對象：全體員工 培訓形式：線上課程/工作坊

本次會議主要目的是了解 Anthropic（Claude）於企業場景導入之可行性， 希望由具實務操作經驗之顧問分享： ˙ 實際使用經驗 ˙ 導入架構建議 ˙ 成本與風險說明 ˙ 成功案例介紹 ( 本次為一次性顧問會議，暫不進行正式系統建置 ) 【顧問需具備條件】 1.曾實際使用 Anthropic Claude API 進行專案導入 2.熟悉 RAG 架構與企業資料整合 3.能說明 token 成本結構與實際營運經驗 4.可分享 1~2 個實際案例（去識別化即可） 會議時間：1~1.5 小時 費用：$3,000 / hr 總預算：約 $3,000 ~ $4,500

我目前是學生，想製作一款在電腦桌面上運行的遊戲，需要使用unity開發，結合桌面寵物互動與類似桌面農場的養成玩法，希望能先取得可行的開發方案與報價區間，希望可以分期方式支付，以利在有限預算下逐步完成可展示、可上架或可對外測試的版本。

我們需要設計一個AI聊天機器人網站，希望是透過Gemini api or ChatGPT來串接 並且需要輸入指定的系統指令 讓AI能在特定範圍跟客人互動

一、 核心功能需求 (Functional Requirements) ​多模型對接與切換： ​整合 Gemini Pro API 與 OpenAI GPT-4o 系列接口，建立可彈性切換的後端架構。 ​設定 API 取用限制（Rate Limiting）以控制營運預算。 ​系統提示詞（System Prompting）管理： ​設計後端管理介面，讓案主能隨時調整 AI 的「角色設定」、「專業範疇限制」與「語氣」。 ​針對餐飲/旅遊業情境進行 Prompt Engineering，防止 AI 產生幻覺（Hallucination）或回答無關問題。 ​交談式 UI/UX 網站： ​響應式設計（Responsive Web Design），確保手機與桌面端皆有良好的對話體驗。 ​支援流式輸出（Streaming output），減少使用者等待感。 ​歷史對話紀錄儲存（Session persistence）。 ​關鍵字與流程引導： ​整合「常用問題快速鍵」（Quick Replies），方便客人在進入對話前快速選取。 ​二、 技術架構規劃 (Technical Stack) ​前端：建議使用 React 或 Next.js，能提供更流暢的單頁應用體驗（SPA）。 ​後端：Node.js (Express/NestJS) 或 Python (FastAPI)，便於處理非同步 API 呼叫。 ​資料庫：PostgreSQL 或 MongoDB，用於儲存對話紀錄、系統指令與用戶資訊。 ​部署環境：建議部屬在 Vercel, Google Cloud (GCP) 或 AWS，並配置 SSL 憑證確保傳輸安全。 ​三、 進階擴充建議 (Optional Add-ons) ​這部分可以用來增加你的提案競爭力（及預算爭取空間）。 ​RAG 知識庫整合 (Retrieval-Augmented Generation)： ​將餐飲菜單或旅遊行程 PDF/Excel 上傳至 Vector Database (如 Pinecone)，讓 AI 根據真實資訊回答，而非胡謅。 ​後端管理後台： ​儀表板監控：查看每日對話量、熱門諮詢話題（透過 AI 自動分類）。 ​手動接管機制：當 AI 無法解決問題時，可通知人工客服。 ​多語言支援：考量旅遊業特性，自動偵測使用者語系並切換回覆語言。 ​四、 專案交付物 ​網站原始碼 (Frontend & Backend Source Code)。 ​API 串接文件與系統架構圖。 ​系統管理操作手冊（教導案主如何修改 Prompt）。 ​三個月至半年的系統維護與 API 穩定性監測。

背景與目標：我需要一套可用AI產生衣服圖片的模型與操作流程，用於快速生成不同款式、顏色、材質與版型的服裝視覺圖，提升設計發想與行銷素材產出效率。希望生成結果風格一致、細節可信，並能依照文字描述或參考圖進行控制，降低反覆修圖與外包拍攝成本。 需求描述：請協助評估並建置適合的服裝圖片生成方案，包含模型選型與環境部署、資料蒐集與清理、必要的微調訓練或風格一致性設定、提示詞與參數範本、以及輸出規格與品質檢核流程；需支援依文字生成與以參考圖生成兩種情境，並能控制服裝類別、顏色、材質質感、花紋與背景風格，避免明顯變形與不合理細節；交付內容需包含可重現的工作流程文件、可直接使用的生成範本與示例結果，並提供一次線上教學與基本疑難排解，確保我方能獨立產出可用的服裝圖片。

一、案件說明：主要以ASP.Net或ASP.Net core(C#)、SQL資料庫、WEB/雲端系統程式設計或APP/IoT等專案設計開發 二、執行時間：依專案而定 三、接案身分：公司或專職SOHO/工作室，需有1年以上經驗。 四、配合地點：可長期配合的，在台南的或平日上班時間，若有需要可配合到客戶端者優先。 五、注意事項：應徵請附上相關作品、使用工具、需依專案需求配合參加會議，謝謝

一、案件說明：AI應用專案規劃／設計／開發 二、執行時間：依專案而定 三、接案身分：公司或專職SOHO/工作室，需有1年以上經驗。 四、配合地點：可長期配合的，在台南的或平日上班時間，若有需要可配合到客戶端者優先。 五、注意事項：應徵請附上相關作品、使用工具、需依專案需求配合參加會議，謝謝

需求概述：需求名稱：公司內部系統架構 用於哪個行業：營造業 細節說明： 建立在公司網站內，可連動手機APP，系統內資料庫展開有各分支等架構

需求概述：需求名稱：平台開發 用於哪個行業：運動產業 細節說明：架構網站與Line mini app