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MCPverse is a search and discovery tool for MCP (Model Context Provider) servers hosted on GitHub. It ranks and displays repos with client configs in a clean, interactive UI.
MCP server for interacting with Apache Iceberg catalog from Claude, enabling data lake discovery and metadata search through a LLM prompt.
MCP server for podcast discovery through web crawling
Model Context Protocol (MCP) server that wraps ProjectDiscovery's subfinder tool for powerful subdomain enumeration through a JSON-RPC API.
YouTube MCP Server is an AI-powered solution designed to revolutionize your YouTube experience. It empowers users to search for YouTube videos, retrieve detailed transcripts, and perform semantic sear
Mirror of
A powerful server implementation for managing Electric Vehicle (EV) charging stations, trip planning, and resource management. This server provides a comprehensive set of tools and APIs for EV-related
The Shodan MCP Server by ADEO Cybersecurity Services provides cybersecurity professionals with streamlined access to Shodan's powerful reconnaissance capabilities through an intuitive Model Context Pr
A Ticketmaster MCP server that provides query capabilites from the Discovery API
MCP Discovery & Recommendation Service - Find the right MCP server for your needs
Lovart 全球首个设计 Agent 体验 Lovart 的三个特点: 一、全链路设计和执行,一句话搞定 以前的文生图工具,它们所提供的任务是“生成图片”这一环。 而设计 Agent,则像一位“设计执行官”,覆盖从创意拆解到专业交付的整个视觉流程。 从意图拆解 → 任务链 → 最后成品,一句话全搞定。 单次可以执行上
DreamFit是什么 DreamFit是字节跳动团队联合清华大学深圳国际研究生院、中山大学深圳校区推出的虚拟试衣框架,专门用在轻量级服装为中心的人类图像生成。框架能显著减少模型复杂度和训练成本,基于优化文本提示和特征融合,提高生成图像的质量和一致性。DreamFit能泛化到各种服装、风格和提示指令,生成高质量的人物图像。DreamFit支持与社区控制插件的无缝集成,降低使用门槛。 Dre
一、核心技术:自学习和自修复的治疗引擎 PathOS Platform™是Pathos AI 的专有平台,构建于现代数据基础设施之上,能够自动化地进行靶点识别和优先级排序。 核心技术为自学习和自修复的Discovery Engine(发现引擎): 1、自动靶点识别:利用多种正交方法(orthogonal methods)自动识别和优先排序药物靶点。 2、自适应模型:能够根据新数据进行自我学
微软发布了名为 “NLWeb” 的开源项目,旨在简化创建网站的自然语言对话界面,使任何网站都能轻松转变为 AI 驱动的应用程序。 NLWeb 定位为 “智能体 Web 时代的 HTML”,支持自定义模型与数据交互,旨在帮助开发者轻松将网站转化为支持自然语言交互的 AI 应用,可提供 “类似 ChatGPT 的聊天界面”。 NLWeb 开源地址:https://github.com/micr
TripoSG 是 VAST-AI-Research 团队推出的基于大规模修正流(Rectified Flow, RF)模型的高保真 3D 形状合成技术, 通过大规模修正流变换器架构、混合监督训练策略以及高质量数据集,实现了从单张输入图像到高保真 3D 网格模型的生成。TripoSG 在多个基准测试中表现出色,生成的 3D 模型具有更高的细节和更好的输入条件对齐。 TripoSG的主要功能
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