Koartlyn fûn de folgjende winter ferdigening fan ôfstudearden fan trije fan ús technologyprojekten plak - Technopark (Bauman MSTU), Technosphere (Lomonosov Moskou State University) en Technotrek (MIPT). De teams presinteare beide ymplemintaasjes fan har eigen ideeën en oplossingen foar echte saaklike problemen foarsteld troch ferskate divyzjes fan Mai.ru Group.
Under de projekten:
- Tsjinst foar it ferkeapjen fan kado's mei augmented reality.
- In tsjinst dy't promoasjes, koartingen en oanbiedingen sammelt út 'e mailinglist.
- Visueel sykjen nei klean.
- Tsjinst foar elektroanyske boek krusing mei hieropsje.
- Smart food scanner.
- Moderne audiogids.
- Projekt "Mail.ru Tasks"
- Mobile televyzje fan 'e takomst.
Oer seis projekten dy’t benammen troch de sjueryleden en mentors yn de gaten binne, fertelle wy jim graach yn mear detail.
Visueel sykjen nei klean
It projekt waard presintearre troch in team fan Technosphere-ôfstudearden. Neffens analysten bedroech de moademerk yn Ruslân yn 2018 hast 2,4 trillion roebel. De jonges makken in tsjinst dy't pleatst is as in yntelliginte assistint foar it meitsjen fan oankeapen yn in grut ferskaat oan guod. Dit is in B2B-oplossing dy't de funksjonaliteit fan online winkels útwreidet.
Tidens UX-testen fûnen de auteurs fan it projekt út dat troch "ferlykbere jurk" minsken oerienkomst net yn kleur of patroan begripe, mar yn 'e attributen fan' e klean. Dêrom, de jonges ûntwikkele in systeem dat net allinnich fergeliket twa foto, mar begrypt semantyske tichtby. Jo uploade in ôfbylding fan it item fan klean wêryn jo ynteressearre binne, en de tsjinst selekteart produkten dy't relevant binne foar har attributen.
Technysk wurket it systeem as folget:
It neurale netwurk fan Cascade Mask-RCNN waard trainearre foar deteksje en klassifikaasje. Om de attributen en oerienkomst fan klean te bepalen, wurdt in neurale netwurk basearre op ResNext-50 mei ferskate koppen brûkt foar groepen attributen, en Triplet-ferlies foar foto's fan ien produkt. It hiele projekt waard útfierd op basis fan microservice-arsjitektuer.
Yn 'e takomst is it pland:
- Starte in tsjinst foar alle kategoryen fan klean.
- Untwikkelje in API foar online winkels.
- Ferbetterje attribút manipulaasje.
- Learje fragen yn natuerlike taal te begripen.
Projektteam: Vladimir Belyaev, Petr Zaidel, Emil Bogomolov.
Mobile TV fan 'e takomst
Projekt fan it Technopark team. Studinten makken in applikaasje mei in TV-skema foar de wichtichste Russyske digitale útstjoerkanalen, wêrby't de funksje fan it besjen fan kanalen tafoege waard mei IPTV (online kanalen) as in antenne.
It dreechste wie om de antenne oan it Android-apparaat te befestigjen: dêrfoar brûkten se in tuner, dêr't de auteurs sels in stjoerprogramma foar skreaun hawwe. As resultaat krigen wy de kâns om TV te sjen en de TV-programmagids op Android te brûken yn ien applikaasje.
Projektteam: Konstantin Mitrakov, Sergey Lomachev.
In tsjinst dy't promoasjes, koartingen en oanbiedingen sammelt fan ferstjoerlisten
Dit is in projekt op 'e krusing fan reklame- en posttechnologyen. Us brievebussen steane fol mei spam en mailings. Elke dei krije wy brieven mei persoanlike koartingen, mar wy iepenje se hieltyd minder, en sjogge se as "nutteleaze reklame." Hjirtroch ferlieze brûkers foardielen en lije advertearders ferlies. In stúdzje fan Mail.ru Mail die bliken dat brûkers in gearfetting wolle sjen fan de koartingen dy't se hawwe.
It projekt sammelet ynformaasje oer koartingen en promoasjes út jo nijsbrief en toant se yn 'e foarm fan in lint fan kaarten wêrfan jo kinne gean nei de promoasje webside of e-mail. It programma kin wurkje mei ferskate brievebussen tagelyk. D'r is in list mei selekteare oandielen.
It projekt hat in mikroservice-arsjitektuer en bestiet út trije haaddielen:
- OAuth-autorisaasje foar handige ferbining fan postfakken.
- Samling en analyze fan brieven mei promoasjes.
- Opslaan en werjaan fan koartingskaarten.
It projekt brûkt natuerlike taalferwurkingstechnology mei GPU-boarnen: grafyske accelerators makken it mooglik om de ferwurkingssnelheid mei 50 kear te ferheegjen. It algoritme is basearre op in fraach-antwurd-systeem, wêrtroch jo oandielkategoryen fluch kinne tafoegje yn oerienstimming mei nije saaklike easken.
Dit team wûn neffens de sjuery net allinnich in plak yn de topteams, mar wûn ek de kompetysje “Digitale Tops 2019”. Dit is in konkurrinsje foar Russyske ûntwikkelders dy't IT-ark meitsje om de effisjinsje fan bedriuws- en oerheidsynstânsjes te ferbetterjen, en ek om persoanlike produktiviteit te ferheegjen. Us team wûn de kategory studinten.
De learlingen hawwe grutte plannen foar de fierdere ûntwikkeling fan it projekt, de folgjende binne:
- Yntegraasje mei post tsjinsten.
- Implementaasje fan in byld analyze systeem.
- In projekt lansearje foar in breed publyk.
Projektteam: Maxim Ermakov, Denis Zinoviev, Nikita Rubinov.
Separate wolle wy jo fertelle oer trije teams dy't waarden erkend troch Mail.ru Group mentors dy't wurken mei studinten hiele semester. By de seleksje fan projekten waard spesjaal omtinken jûn oan projektkompleksiteit, útfiering en teamwurk.
Projekt "Mail.ru Tasks"
It projekt waard notearre troch sawol de sjuery as mentors.
"Tasks Mail.ru" is de earste ûnôfhinklike tsjinst foar it behâld fan in to-do list, ûntwikkele troch it bedriuw. Yn 'e kommende moannen sille Tasks taaklisten ferfange yn Mail.ru Calendar, en nei it projekt is ynskeakele foar alle brûkers, sil it yntegreare wurde yn Mail.ru mobile en web Mail.
It projekt waard ymplementearre mei Offline-earste en Mobile-earste oanpak. Dat is, jo kinne de webapplikaasje altyd, oeral en op alles brûke. Ynternet tagong makket net út: de gegevens wurde bewarre en syngronisearre. Foar grutter gemak kinne jo de applikaasje "ynstallearje" fan 'e browser, en it sil lykje as in lânseigen.
Smart food scanner
Yn de boadskippen kinne we net altyd gau bepale oft in itensprodukt foar ús geskikt is of net, hoe feilich en sûn it is. De situaasje wurdt komplisearre as in persoan hat dieetbeperkingen, ferskate allergyen, of is op in dieet. De Foodwise Android-app lit jo de barcode fan in produkt scannen en sûnder muoite sjen oft it it wurdich is.
brûk it.
De applikaasje hat trije haadseksjes: "Profyl", "Kamera" en "Skiednis".
Yn it "Profyl" stelle jo jo foarkar yn: yn 'e seksje "Yngrediïnten" kinne jo ien fan 'e 60 yngrediïnten dy't yn 'e databank opnommen binne út jo dieet útslute en ynformaasje oer E-supplementen lêze. "Groepen" kinne jo in hiele blok fan yngrediïnten tagelyk útslute. As jo bygelyks "Fegetarisme" oantsjutte, dan wurde alle produkten mei fleis yn read markearre.
D'r binne twa modi yn 'e seksje "Kamera": barcodes scannen en griente en fruit erkennen. Nei it skennen fan de barcode krije jo alle ynformaasje oer it produkt. Yngrediïnten dy't jo hawwe útsletten sille wurde markearre yn read.
Alle earder skande produkten sille wurde bewarre yn Skiednis. Dizze seksje is foarsjoen fan tekst- en stimsykjen.
De erkenningsmodus foar fruit en griente lit jo ynformaasje krije oer har fiedings- en enerzjywearde. Bygelyks, ien appel befettet likernôch 25 gram.
koalhydraten, dat is net akseptabel foar minsken op in leech-carb dieet.
De applikaasje is skreaun yn Kotlin, de "Kamera" brûkt ML Kit om barcodes te scannen en fruit en grienten te identifisearjen. De backend bestiet út twa tsjinsten: in API-tsjinner mei in databank,
dy't bewarret 60 yngrediïnten en komposysjes fan 000 produkten, en ek in neural netwurk skreaun yn Python en Tensorflow.
Projektteam: Artyom Andryukhov, Ksenia Glazacheva, Dmitry Salman.
Tsjinst foar it ferkeapjen fan kado's mei augmented reality
Elke persoan hat op syn minst ien kear yn har libben symboalyske kado's krigen. Faak is foar minsken it feit fan oandacht wichtiger as it kado dat se krije. Sokke kado's binne net foardielich, mar har produksje en beskikking hawwe in negative ynfloed op 'e natuer fan ús planeet. Dit is hoe't de auteurs fan it projekt op it idee kamen om in tsjinst te meitsjen foar it ferkeapjen fan kado's mei augmented reality.
Om de relevânsje fan it idee te testen, hawwe wy in stúdzje útfierd. 82% fan de respondinten konfrontearre it probleem fan it kiezen fan in kado. Foar 57% fan 'e respondinten wie de wichtichste muoite by it kiezen de eangst dat har kado's net brûkt wurde. 78% fan 'e minsken binne ree om te feroarjen om miljeuproblemen op te lossen.
De skriuwers sette trije stellingen foar:
- Gifts libje yn 'e firtuele wrâld.
- Se nimme gjin romte yn.
- Altyd tichtby.
Om augmented reality op it web te ymplementearjen, keas de auteurs de AR.js-bibleteek, dy't bestiet út twa haaddielen:
- De earste is ferantwurdlik foar it tekenjen fan grafiken boppe op 'e kamerastream mei A-Frame of Three.js.
- It twadde diel is ARToolKit, dat ferantwurdlik is foar it werkennen fan in marker (in spesjaal karakter dat kin wurde printe of werjûn op it skerm fan in oar apparaat) yn 'e kamera-útfierstream. De marker wurdt brûkt om de grafiken te pleatsen. De oanwêzigens fan ARToolKit lit jo net meitsje om markerless augmented reality te meitsjen mei AR.js.
AR.js ferberget in protte pitfalls. Bygelyks, it gebrûk dêrfan tegearre mei A-Frame kin stilen "brekke" oer de heule side. Dêrom brûkten de auteurs in "bondel" fan AR.js + Three.js, dy't holp guon fan 'e problemen op te lossen. En om AR.js basearre op Three.js yn te ynbêden yn React, wêryn de projektwebside is skreaun, moasten wy in AR-Test-2 repository oanmeitsje (), dy't in aparte React-komponint ymplementearret foar it brûken fan AR.js basearre op Three.js. Besjoch fan it model yn augmented reality en 3D (foar apparaten sûnder in kamera) waard ymplementearre.
It die lykwols letter bliken dat brûkers net begripe wat in marker is en hoe't se it brûke. Dêrom skeakelen de auteurs oer nei technology , dy't op it stuit aktyf ûntwikkele wurdt troch Google. It brûkt ARKit (iOS) of ARCore (Android) om modellen yn AR te werjaan sûnder in marker. De technology is basearre op Three.js en befettet in 3D-model werjouwer. De brûkberens fan it programma is signifikant ferbettere, lykwols, om augmented reality te besjen, hawwe jo in apparaat nedich mei iOS 12 of letter.
It projekt is no beskikber op (), wêr't jo jo earste kado kinne ûntfange.
Projektteam: Denis Stasyev, Anton Chadov.
Jo kinne mear lêze oer ús edukative projekten op . En besykje it kanaal faker , nije edukative fideo's oer programmearring, ûntwikkeling en oare dissiplines ferskine dêr geregeld.
Boarne: www.habr.com