关键词 "Zoom meeting converter" 的搜索结果, 共 21 条, 只显示前 480 条
Exposing ZoomRx AP APIs via MCP server
MCP server for converting Figma designs to React components
PDF to Markdown conversion tool
Markdown To PDF Conversion MCP
A MCP server that provides file conversion tools
MCP server for Zoom
MCP Server for converting markdown to PDF
An MCP server for conversion of units related to cooking
An MCP server to deliver context to the MeetingBaaS chat
ZoomEye MCP Server - 网络资产搜索与用户信息查询
A MCP server for accessing Zoom recordings and transcripts without requiring direct authentication from the end user.
A Model Context Protocol server that provides network asset information based on query conditions. This server allows LLMs to obtain network asset information and supports querying network asset infor
An MCP server for interacting with Zoom Cloud Recording transcripts
The Outlook Calendar MCP enables Claude to directly manage Microsoft Outlook calendars on Windows systems, offering a privacy-focused solution that keeps all data local. Users can view events, create
This MCP server allows you to create calendar events, create events with attendees (including finding their email addresses). It integrates seamlessly with other MCP servers, such as the GitHub MCP se
ContextGem:轻松从文档中提取 LLM ContextGem 是一个免费的开源 LLM 框架,它可以让您以最少的代码更轻松地从文档中提取结构化数据和见解。 💎 为什么选择 Contex
智面星是AI面试助手,帮助求职者提升面试技巧。通过实时识别面试问题提供专业回答建议,增强用户在面试中的表现。智面星具备个性化模拟面试功能,结合用户简历生成定制问题,通过反馈报告帮助用户识别优势和不足。整合了大厂HR面试题库,让用户熟悉不同企业的面试风格。智面星基于先进的AI技术,如微调模型和RAG技术,为用户提供精准的面试指导,助力求职者在职场竞争中脱颖而出。 主要功能 实时答案提示:
Screenify是先进的AI面试工具,帮助企业高效筛选候选人,优化招聘流程。通过自动化面试流程,让企业能快速创建面试、定义评估标准自动发送给候选人,节省了安排面试和收集反馈的时间。AI面试官根据职位要求、候选人经验和回答进行个性化调整,确保评估的一致性和公平性,消除了人为偏见,提供客观的评分和反馈。Screenify支持候选人通过Google Meet或Zoom随时随地进行面试,整个流程无缝融入
Amie是AI会议记录工具,帮助用户高效管理会议内容和后续工作。通过自动录音和生成会议总结,让用户在短时间内分享会议要点、更新CRM、计划行动项以及安排下次会议。Amie支持多种视频会议平台,如Zoom、Google Meet、Slack Huddle和Microsoft Teams,能自动记录会议生成笔记。用户可以在会议前或会议中添加私人笔记,笔记将作为总结的重点参考,用户可以自定义标题和关键数
视觉语言模型(VLM),基于像素空间推理增强模型对视觉信息的理解和推理能力。模型能直接在视觉输入上进行操作,如放大图像区域或选择视频帧,更细致地捕捉视觉细节。Pixel Reasoner用两阶段训练方法,基于指令调优让模型熟悉视觉操作,用好奇心驱动的强化学习激励模型探索像素空间推理。Pixel Reasoner在多个视觉推理基准测试中取得优异的成绩,显著提升视觉密集型任务的性能。 Pixel R
只显示前20页数据,更多请搜索
Showing 337 to 357 of 357 results