Onlangs het die volgende winterverdediging van gegradueerdes van drie van ons tegnologieprojekte plaasgevind - Technopark (Bauman MSTU), Technosphere (Lomonosov Moscow State University) en Technotrek (MIPT). Die spanne het beide implementering van hul eie idees en oplossings vir werklike besigheidsprobleme aangebied wat deur verskillende afdelings van Mai.ru Group voorgestel is.
Onder die projekte:
- Diens vir die verkoop van geskenke met verhoogde werklikheid.
- 'n Diens wat promosies, afslag en aanbiedinge vanaf die poslys saamvoeg.
- Visuele soektog na klere.
- Diens vir elektroniese boekkruising met huuropsie.
- Slim kosskandeerder.
- Moderne oudiogids.
- Projek "Mail.ru-take"
- Mobiele televisie van die toekoms.
Ons vertel u graag in meer besonderhede van ses projekte wat veral deur die jurielede en mentors uitgelig is.
Visuele soektog na klere
Die projek is deur 'n span Technosphere-gegradueerdes aangebied. Volgens ontleders het die modemark in Rusland in 2018 byna 2,4 triljoen roebels beloop. Die ouens het 'n diens geskep wat geposisioneer is as 'n intelligente assistent vir aankope in 'n groot verskeidenheid goedere. Dit is 'n B2B-oplossing wat die funksionaliteit van aanlynwinkels uitbrei.
Tydens UX-toetsing het die outeurs van die projek uitgevind dat mense met "soortgelyke kleredrag" ooreenkoms nie in kleur of patroon verstaan nie, maar in die eienskappe van die klere. Daarom het die ouens 'n stelsel ontwikkel wat nie net twee prente vergelyk nie, maar ook semantiese nabyheid verstaan. Jy laai 'n prent op van die kledingstuk waarin jy belangstel, en die diens kies produkte wat relevant is tot sy eienskappe.
Tegnies werk die stelsel soos volg:
Die Cascade Mask-RCNN neurale netwerk is opgelei vir opsporing en klassifikasie. Om die eienskappe en ooreenkomste van klere te bepaal, word 'n neurale netwerk gebaseer op ResNext-50 met verskeie koppe gebruik vir groepe eienskappe, en Triplet verlies vir foto's van een produk. Die hele projek is geïmplementeer gebaseer op mikrodiensargitektuur.
In die toekoms word beplan:
- Begin 'n diens vir alle kategorieë klere.
- Ontwikkel 'n API vir aanlynwinkels.
- Verbeter kenmerk manipulasie.
- Leer om navrae in natuurlike taal te verstaan.
Projekspan: Vladimir Belyaev, Petr Zaidel, Emil Bogomolov.
Mobiele TV van die toekoms
Projek van die Technopark-span. Studente het 'n toepassing met 'n TV-skedule vir die belangrikste Russiese digitale uitsaaikanale geskep, waarby die funksie gevoeg is om kanale te kyk met behulp van IPTV (aanlyn kanale) of 'n antenna.
Die moeilikste ding was om die antenna aan die Android-toestel te heg: hiervoor het hulle 'n ontvanger gebruik, waarvoor die skrywers self 'n bestuurder geskryf het. Gevolglik het ons die geleentheid gekry om TV te kyk en die TV-programgids op Android in een toepassing te gebruik.
Projekspan: Konstantin Mitrakov, Sergey Lomachev.
'n Diens wat promosies, afslag en aanbiedinge vanaf poslyste saamvoeg
Dit is 'n projek op die kruising van advertensie- en postegnologie. Ons posbusse is vol strooipos en posbusse. Ons ontvang elke dag briewe met persoonlike afslag, maar ons maak dit al hoe minder oop en beskou dit as "nuttelose advertensies." As gevolg hiervan verloor gebruikers voordele en ly adverteerders verliese. ’n Studie deur Mail.ru Mail het getoon dat gebruikers ’n opsomming wil sien van die afslag wat hulle het.
Project versamel inligting oor afslag en promosies uit jou nuusbrief en vertoon dit in die vorm van 'n lint kaarte vanwaar jy na die promosiewebwerf of e-pos kan gaan. Die program kan met verskeie posbusse gelyktydig werk. Daar is 'n lys van geselekteerde aandele.
Die projek het 'n mikrodiensargitektuur en bestaan uit drie hoofdele:
- OAuth-magtiging vir gerieflike verbinding van posbusse.
- Insameling en ontleding van briewe met promosies.
- Berging en vertoon van afslagkaarte.
Die projek gebruik natuurlike taalverwerkingstegnologie deur GPU-hulpbronne te gebruik: grafiese versnellers het dit moontlik gemaak om verwerkingspoed met 50 keer te verhoog. Die algoritme is gebaseer op 'n vraag-antwoord-stelsel, wat jou toelaat om vinnig voorraadkategorieë by te voeg in ooreenstemming met nuwe besigheidsvereistes.
Dié span het volgens die jurie nie net ’n plek in die topspanne verower nie, maar het ook die “Digital Tops 2019”-kompetisie gewen. Dit is 'n kompetisie vir Russiese ontwikkelaars wat IT-instrumente skep om die doeltreffendheid van sake- en regeringsagentskappe te verbeter, asook om persoonlike produktiwiteit te verhoog. Ons span het die studentekategorie gewen.
Die studente het groot planne vir die verdere ontwikkeling van die projek, die volgende is:
- Integrasie met posdienste.
- Implementering van 'n beeldontledingstelsel.
- Begin 'n projek vir 'n wye gehoor.
Projekspan: Maxim Ermakov, Denis Zinoviev, Nikita Rubinov.
Afsonderlik wil ons jou vertel van drie spanne wat erken is deur Mail.ru Groep-mentors wat regdeur die semester met studente gewerk het. Spesiale aandag is gegee aan projekkompleksiteit, implementering en spanwerk wanneer projekte gekies is.
Projek "Mail.ru-take"
Die projek is deur beide die jurie en mentors opgemerk.
"Tasks Mail.ru" is die eerste onafhanklike diens vir die instandhouding van 'n doenlys, ontwikkel deur die maatskappy. In die komende maande sal Take taaklyste in Mail.ru Kalender vervang, en nadat die projek vir alle gebruikers geaktiveer is, sal dit geïntegreer word in Mail.ru selfoon en web Mail.
Die projek is geïmplementeer deur vanlyn-eerste en mobiele-eerste benaderings te gebruik. Dit wil sê, jy kan die webtoepassing enige tyd, enige plek en op enigiets gebruik. Internettoegang maak nie saak nie: die data sal gestoor en gesinchroniseer word. Vir groter gerief kan u die toepassing vanaf die blaaier "installeer", en dit sal soos 'n oorspronklike een lyk.
Slim kosskandeerder
In die kruidenierswinkel kan ons nie altyd vinnig vasstel of 'n voedselproduk vir ons geskik is of nie, hoe veilig en gesond dit is nie. Die situasie word meer ingewikkeld as 'n persoon dieetbeperkings, verskeie allergieë het of op 'n dieet is. Die Foodwise Android-toepassing laat jou toe om 'n produk se strepieskode te skandeer en moeiteloos te kyk of dit die moeite werd is.
gebruik dit.
Die toepassing het drie hoofafdelings: "Profiel", "Kamera" en "Geskiedenis".
In die "Profiel" stel jy jou voorkeure: in die "Bestanddele"-afdeling kan jy enige van die 60 000 bestanddele wat in die databasis ingesluit is uit jou dieet uitsluit en inligting oor E-aanvullings lees. "Groepe" laat jou toe om 'n hele blok bestanddele op een slag uit te sluit. Byvoorbeeld, as jy "Vegetarisme" spesifiseer, sal alle produkte wat vleis bevat in rooi uitgelig word.
Daar is twee modusse in die "Kamera"-afdeling: skandeer strepieskodes en herkenning van groente en vrugte. Nadat u die strepieskode geskandeer het, sal u al die inligting oor die produk kry. Bestanddele wat jy uitgesluit het, sal in rooi uitgelig word.
Alle voorheen geskandeerde produkte sal in Geskiedenis gestoor word. Hierdie afdeling is toegerus met teks- en stemsoektog.
Die herkenningsmodus vir vrugte en groente laat jou toe om inligting oor hul voedings- en energiewaarde te bekom. Byvoorbeeld, een appel bevat ongeveer 25 gram.
koolhidrate, wat onaanvaarbaar is vir mense op 'n lae-koolhidraat dieet.
Die toepassing is in Kotlin geskryf, die "Kamera" gebruik ML Kit om strepieskodes te skandeer en vrugte en groente te identifiseer. Die agterkant bestaan uit twee dienste: 'n API-bediener met 'n databasis,
wat 60 000 bestanddele en samestellings van 100 000 produkte stoor, sowel as 'n neurale netwerk wat in Python en Tensorflow geskryf is.
Projekspan: Artyom Andryukhov, Ksenia Glazacheva, Dmitri Salman.
Diens vir die verkoop van geskenke met verhoogde werklikheid
Elke persoon het ten minste een keer in hul lewe simboliese geskenke ontvang. Dikwels, vir mense, is die feit van aandag belangriker as die geskenk wat hulle ontvang. Sulke geskenke is nie voordelig nie, maar die produksie en wegdoening daarvan het 'n negatiewe impak op die aard van ons planeet. Dit is hoe die skrywers van die projek met die idee vorendag gekom het om 'n diens te skep vir die verkoop van geskenke met verhoogde werklikheid.
Om die relevansie van die idee te toets, het ons 'n studie gedoen. 82% van die respondente het die probleem gehad om 'n geskenk te kies. Vir 57% van die respondente was die grootste probleem met die keuse die vrees dat hul geskenke nie gebruik sou word nie. 78% van mense is gereed om te verander om omgewingsprobleme op te los.
Die skrywers het drie tesisse voorgehou:
- Geskenke leef in die virtuele wêreld.
- Hulle neem nie spasie op nie.
- Altyd naby.
Om verhoogde werklikheid op die web te implementeer, het die skrywers die AR.js-biblioteek gekies, wat uit twee hoofdele bestaan:
- Die eerste is verantwoordelik om grafika bo-op die kamerastroom te teken deur A-Frame of Three.js te gebruik.
- Die tweede deel is ARToolKit, wat verantwoordelik is vir die herkenning van 'n merker ('n spesiale karakter wat óf gedruk kan word óf op die skerm van 'n ander toestel gewys kan word) in die kamera-uitsetstroom. Die merker word gebruik om die grafika te posisioneer. Die teenwoordigheid van ARToolKit laat jou nie toe om merkerlose vermeerderde werklikheid te skep deur AR.js te gebruik nie.
AR.js verberg baie slaggate. Byvoorbeeld, die gebruik daarvan saam met A-Frame kan style regdeur die webwerf "breek". Daarom het die skrywers 'n "bondel" van AR.js + Three.js gebruik, wat gehelp het om sommige van die probleme op te los. En om AR.js gebaseer op Three.js in React in te sluit, waarin die projekwebwerf geskryf is, moes ons 'n AR-Test-2-bewaarplek skep (), wat 'n aparte React-komponent implementeer vir die gebruik van AR.js gebaseer op Three.js. Besigtiging van die model in verhoogde werklikheid en 3D (vir toestelle sonder 'n kamera) is geïmplementeer.
Dit het egter later geblyk dat gebruikers nie verstaan wat 'n merker is en hoe om dit te gebruik nie. Daarom het die skrywers oorgeskakel na tegnologie , wat tans aktief deur Google ontwikkel word. Dit gebruik ARKit (iOS) of ARCore (Android) om modelle in AR sonder 'n merker weer te gee. Die tegnologie is gebaseer op Three.js en sluit 'n 3D-modelkyker in. Die bruikbaarheid van die program het aansienlik verbeter, maar om uitgebreide werklikheid te sien, benodig jy 'n toestel met iOS 12 of later.
Die projek is nou beskikbaar by (), waar jy jou eerste geskenk kan ontvang.
Projekspan: Denis Stasyev, Anton Chadov.
Jy kan meer lees oor ons opvoedkundige projekte by . En besoek die kanaal meer gereeld , nuwe opvoedkundige video's oor programmering, ontwikkeling en ander dissiplines verskyn gereeld daar.
Bron: will.com