Վերջերս տեղի ունեցավ մեր երեք տեխնոլոգիական նախագծերի շրջանավարտների հերթական ձմեռային պաշտպանությունը՝ Տեխնոպարկը (Բաումանի ՄՊՏՀ), Տեխնոսֆերան (Լոմոնոսովի անվան Մոսկվայի պետական համալսարան) և Տեխնոտրեկը (MIPT): Թիմերը ներկայացրել են ինչպես սեփական գաղափարների իրականացումը, այնպես էլ Mai.ru Group-ի տարբեր ստորաբաժանումների կողմից առաջարկված իրական բիզնես խնդիրների լուծումները:
Նախագծերի թվում.
- Ընդլայնված իրականությամբ նվերների վաճառքի ծառայություն.
- Ծառայություն, որը միավորում է գովազդները, զեղչերը և առաջարկները փոստային ցուցակից:
- Հագուստի տեսողական որոնում.
- Էլեկտրոնային գրքերի հատման ծառայություն՝ վարձակալության տարբերակով։
- Խելացի սննդի սկաներ:
- Ժամանակակից աուդիո ուղեցույց.
- «Mail.ru Tasks» նախագիծ
- Ապագայի բջջային հեռուստատեսություն.
Կցանկանայինք ավելի մանրամասն պատմել վեց նախագծերի մասին, որոնք հատկապես կարևորվել են ժյուրիի անդամների և մենթորների կողմից։
Հագուստի տեսողական որոնում
Նախագիծը ներկայացրել է Տեխնոսֆերայի շրջանավարտների թիմը։ Ըստ վերլուծաբանների՝ Ռուսաստանում նորաձեւության շուկան 2018 թվականին կազմել է գրեթե 2,4 տրիլիոն ռուբլի։ Տղաները ստեղծել են ծառայություն, որը դիրքավորվում է որպես խելացի օգնական՝ հսկայական տեսականիով գնումներ կատարելու համար: Սա B2B լուծում է, որն ընդլայնում է առցանց խանութների ֆունկցիոնալությունը:
UX թեստավորման ժամանակ նախագծի հեղինակները պարզել են, որ «նման հագուստով» մարդիկ հասկանում են նմանությունը ոչ թե գույնի կամ նախշի, այլ հագուստի հատկանիշների։ Հետևաբար, տղաները մշակեցին մի համակարգ, որը ոչ միայն համեմատում է երկու նկար, այլ հասկանում է իմաստային հարևանությունը: Դուք վերբեռնում եք ձեզ հետաքրքրող հագուստի պատկերը, և ծառայությունն ընտրում է իր հատկանիշներին համապատասխան ապրանքներ:
Տեխնիկապես համակարգը աշխատում է հետևյալ կերպ.
Cascade Mask-RCNN նեյրոնային ցանցը վերապատրաստվել է հայտնաբերման և դասակարգման համար: Հագուստի ատրիբուտներն ու նմանությունը որոշելու համար ResNext-50-ի վրա հիմնված նեյրոնային ցանցն օգտագործվում է մի քանի գլխիկներով ատրիբուտների խմբերի համար, իսկ Triplet կորուստը մեկ ապրանքի լուսանկարների համար: Ամբողջ նախագիծն իրականացվել է միկրոսերվիսային ճարտարապետության հիման վրա:
Հետագայում նախատեսվում է.
- Գործարկեք ծառայություն հագուստի բոլոր կատեգորիաների համար:
- Մշակեք API առցանց խանութների համար:
- Բարելավել հատկանիշի մանիպուլյացիան:
- Սովորեք հասկանալ հարցումները բնական լեզվով:
Նախագծի թիմ՝ Վլադիմիր Բելյաև, Պետր Զայդել, Էմիլ Բոգոմոլով։
Ապագայի բջջային հեռուստատեսություն
Տեխնոպարկի թիմի նախագիծը. Ուսանողները ստեղծել են ռուսական հիմնական թվային հեռարձակման ալիքների համար հեռուստատեսային գրաֆիկով հավելված, որին ավելացվել է IPTV (առցանց ալիքներ) կամ ալեհավաքի միջոցով ալիքներ դիտելու գործառույթը։
Ամենադժվարը ալեհավաքը Android սարքին միացնելն էր. դրա համար նրանք օգտագործել են թյուներ, որի համար հեղինակներն իրենք գրել են դրայվեր։ Արդյունքում մենք հնարավորություն ստացանք դիտել հեռուստացույց և օգտագործել Android-ի հեռուստածրագրերի ուղեցույցը մեկ հավելվածում։
Նախագծի թիմ՝ Կոնստանտին Միտրակով, Սերգեյ Լոմաչև։
Ծառայություն, որը միավորում է գովազդները, զեղչերը և առաջարկները փոստային ցուցակներից
Սա գովազդային և փոստային տեխնոլոգիաների խաչմերուկում գտնվող նախագիծ է։ Մեր փոստարկղերը լի են սպամով և նամակագրություններով: Ամեն օր անձնական զեղչերով նամակներ ենք ստանում, բայց գնալով ավելի քիչ ենք բացում՝ ընկալելով որպես «անպետք գովազդ»։ Դրա պատճառով օգտվողները կորցնում են առավելությունները, իսկ գովազդատուները՝ կորուստներ: Mail.ru Mail-ի ուսումնասիրությունը ցույց է տվել, որ օգտատերերը ցանկանում են տեսնել իրենց ունեցած զեղչերի ամփոփագիրը։
Ծրագիր հավաքում է տեղեկատվություն զեղչերի և առաջխաղացումների մասին ձեր տեղեկագրից և ցուցադրում դրանք քարտերի ժապավենի տեսքով, որտեղից կարող եք գնալ գովազդային կայք կամ էլ. Ծրագիրը կարող է աշխատել միանգամից մի քանի փոստարկղերի հետ: Ընտրված բաժնետոմսերի ցանկ կա:
Նախագիծն ունի միկրոսերվիսային ճարտարապետություն և բաղկացած է երեք հիմնական մասից.
- OAuth թույլտվություն փոստարկղերի հարմար միացման համար:
- Նամակների հավաքագրում և վերլուծություն առաջխաղացումներով:
- Զեղչի քարտերի պահպանում և ցուցադրում:
Նախագիծն օգտագործում է բնական լեզվի մշակման տեխնոլոգիա՝ օգտագործելով GPU ռեսուրսները. գրաֆիկական արագացուցիչները հնարավորություն են տվել 50 անգամ բարձրացնել մշակման արագությունը: Ալգորիթմը հիմնված է հարց-պատասխան համակարգի վրա, որը թույլ է տալիս արագ ավելացնել բաժնետոմսերի կատեգորիաները՝ նոր բիզնես պահանջներին համապատասխան:
Այս թիմը ոչ միայն տեղ է գրավել ըստ ժյուրիի լավագույն թիմերում, այլև հաղթել է «Թվային գագաթներ 2019» մրցույթում։ Սա մրցույթ է ռուս ծրագրավորողների համար, ովքեր ստեղծում են ՏՏ գործիքներ բիզնեսի և պետական կառույցների արդյունավետությունը բարելավելու, ինչպես նաև անձնական արտադրողականությունը բարձրացնելու համար: Մեր թիմը հաղթեց ուսանողական անվանակարգում:
Ուսանողները մեծ ծրագրեր ունեն նախագծի հետագա զարգացման համար, հաջորդներն են.
- Ինտեգրում փոստային ծառայությունների հետ:
- Պատկերների վերլուծության համակարգի ներդրում.
- Լայն լսարանի համար նախագծի մեկնարկը.
Նախագծի թիմ՝ Մաքսիմ Էրմակով, Դենիս Զինովև, Նիկիտա Ռուբինով։
Առանձին-առանձին մենք կցանկանայինք պատմել երեք թիմի մասին, որոնք ճանաչվել են Mail.ru խմբի մենթորների կողմից, ովքեր աշխատել են ուսանողների հետ ամբողջ կիսամյակի ընթացքում: Նախագծեր ընտրելիս հատուկ ուշադրություն է դարձվել ծրագրի բարդությանը, իրականացմանը և թիմային աշխատանքին:
«Mail.ru Tasks» նախագիծ
Նախագիծը նշել են ինչպես ժյուրին, այնպես էլ մենթորները:
«Tasks Mail.ru»-ն անելիքների ցանկի պահպանման առաջին անկախ ծառայությունն է, որը մշակվել է ընկերության կողմից: Առաջիկա ամիսներին Tasks-ը կփոխարինի Mail.ru Calendar-ում առաջադրանքների ցուցակները, և բոլոր օգտատերերի համար նախագիծը միացնելուց հետո այն կմիացվի Mail.ru բջջային և վեբ փոստին:
Ծրագիրն իրականացվել է Offline-first և Mobile-first մոտեցումների կիրառմամբ: Այսինքն, դուք կարող եք օգտագործել վեբ հավելվածը ցանկացած ժամանակ, ցանկացած վայրում և ցանկացած բանի վրա: Ինտերնետ հասանելիությունը նշանակություն չունի. տվյալները կպահպանվեն և կհամաժամացվեն: Ավելի մեծ հարմարության համար դուք կարող եք «տեղադրել» հավելվածը բրաուզերից, և այն նման կլինի բնիկին:
Խելացի սննդի սկաներ
Մթերային խանութում մենք միշտ չենք կարող արագ որոշել՝ սննդամթերքը մեզ հարմար է, թե ոչ, որքանով է այն անվտանգ և առողջարար։ Իրավիճակն ավելի է բարդանում, եթե մարդը սննդային սահմանափակումներ ունի, տարբեր ալերգիաներ է ունենում, կամ դիետա է պահում։ Foodwise Android հավելվածը թույլ է տալիս սկանավորել ապրանքի շտրիխ կոդը և առանց ջանքերի տեսնել՝ արդյոք արժե այն:
Օգտագործիր դա.
Հավելվածն ունի երեք հիմնական բաժին՝ «Պրոֆիլ», «Տեսախցիկ» և «Պատմություն»:
«Պրոֆիլում» դուք սահմանում եք ձեր նախասիրությունները. «Բաղադրիչներ» բաժնում կարող եք բացառել ձեր սննդակարգից տվյալների բազայում ընդգրկված 60 բաղադրիչներից որևէ մեկը և կարդալ էլեկտրոնային հավելումների մասին տեղեկությունները: «Խմբերը» թույլ են տալիս միանգամից բացառել բաղադրիչների մի ամբողջ բլոկ: Օրինակ, եթե նշեք «Բուսակերություն», ապա միս պարունակող բոլոր ապրանքները կարմիր գույնով կնշվեն:
«Տեսախցիկ» բաժնում կա երկու ռեժիմ՝ շտրիխ կոդերի սկանավորում և բանջարեղենի և մրգերի ճանաչում: Շտրիխ կոդը սկանավորելուց հետո դուք կստանաք ապրանքի մասին ողջ տեղեկատվությունը: Ձեր բացառած բաղադրիչները կնշվեն կարմիրով:
Բոլոր նախկինում սկանավորված արտադրանքները կպահվեն Պատմության մեջ: Այս բաժինը հագեցած է տեքստային և ձայնային որոնմամբ:
Մրգերի և բանջարեղենի ճանաչման ռեժիմը թույլ է տալիս տեղեկատվություն ստանալ դրանց սննդային և էներգետիկ արժեքների մասին: Օրինակ, մեկ խնձորը պարունակում է մոտավորապես 25 գրամ:
ածխաջրեր, ինչն անընդունելի է ցածր ածխաջրերի դիետա ունեցող մարդկանց համար:
Հավելվածը գրված է Կոտլինով, «Camera»-ն օգտագործում է ML Kit՝ շտրիխ կոդերը սկանավորելու և մրգերն ու բանջարեղենը նույնականացնելու համար: Backend-ը բաղկացած է երկու ծառայություններից՝ API սերվեր՝ տվյալների բազայով,
որը պահպանում է 60 բաղադրիչ և 000 արտադրանքի բաղադրություն, ինչպես նաև Python-ով և Tensorflow-ով գրված նյարդային ցանց:
Նախագծի թիմ՝ Արտյոմ Անդրյուխով, Քսենիա Գլազաչովա, Դմիտրի Սալման։
Ընդլայնված իրականությամբ նվերների վաճառքի ծառայություն
Յուրաքանչյուր մարդ կյանքում գոնե մեկ անգամ ստացել է խորհրդանշական նվերներ։ Հաճախ մարդկանց համար ուշադրության փաստն ավելի կարևոր է, քան ստացած նվերը։ Նման նվերները ձեռնտու չեն, սակայն դրանց արտադրությունն ու տնօրինումը բացասաբար են անդրադառնում մեր մոլորակի բնության վրա։ Այսպես նախագծի հեղինակների մոտ առաջացավ հավելյալ իրականությամբ նվերների վաճառքի ծառայություն ստեղծելու գաղափարը։
Գաղափարի արդիականությունը ստուգելու համար մենք ուսումնասիրություն կատարեցինք։ Հարցվածների 82%-ը բախվել է նվեր ընտրելու խնդրին։ Հարցվածների 57%-ի համար ընտրության հիմնական դժվարությունը եղել է վախը, որ իրենց նվերները չեն օգտագործվի։ Բնապահպանական խնդիրները լուծելու համար մարդկանց 78%-ը պատրաստ է փոխվել.
Հեղինակները առաջ են քաշել երեք թեզ.
- Նվերներն ապրում են վիրտուալ աշխարհում:
- Նրանք տեղ չեն զբաղեցնում:
- Միշտ մոտ.
Համացանցում ընդլայնված իրականությունն իրականացնելու համար հեղինակներն ընտրել են AR.js գրադարանը, որը բաղկացած է երկու հիմնական մասից.
- Առաջինը պատասխանատու է A-Frame-ի կամ Three.js-ի միջոցով տեսախցիկի հոսքի վերևում գրաֆիկա նկարելու համար:
- Երկրորդ մասը ARToolKit-ն է, որը պատասխանատու է տեսախցիկի ելքային հոսքում մարկերի (հատուկ նիշ, որը կարելի է տպել կամ ցուցադրել մեկ այլ սարքի էկրանին) ճանաչելու համար: Մարկերը օգտագործվում է գրաֆիկները տեղադրելու համար: ARToolKit-ի առկայությունը թույլ չի տալիս ստեղծել առանց նշագծի լրացված իրականություն՝ օգտագործելով AR.js-ը:
AR.js-ը թաքցնում է բազմաթիվ թակարդներ: Օրինակ, դրա օգտագործումը A-Frame-ի հետ միասին կարող է «կոտրել» ոճերը ամբողջ կայքում: Հետևաբար, հեղինակներն օգտագործել են AR.js + Three.js-ի «փաթեթը», որն օգնեց լուծել որոշ խնդիրներ: Եվ Three.js-ի վրա հիմնված AR.js-ը React-ում, որում գրված է նախագծի կայքը, մենք պետք է ստեղծեինք AR-Test-2 պահոց (), որն իրականացնում է առանձին React բաղադրիչ՝ Three.js-ի վրա հիմնված AR.js-ի օգտագործման համար: Իրականացվել է մոդելի դիտումն ընդլայնված իրականության և 3D (առանց տեսախցիկի սարքերի համար):
Սակայն ավելի ուշ պարզվեց, որ օգտատերերը չեն հասկանում, թե ինչ է մարկերը և ինչպես օգտագործել այն։ Ուստի հեղինակներն անցան տեխնոլոգիային, որն այժմ ակտիվորեն մշակվում է Google-ի կողմից։ Այն օգտագործում է ARKit (iOS) կամ ARCore (Android) մոդելները AR-ում առանց մարկերի ցուցադրելու համար: Տեխնոլոգիան հիմնված է Three.js-ի վրա և ներառում է 3D մոդելի դիտիչ: Ծրագրի օգտագործելիությունը զգալիորեն բարելավվել է, այնուամենայնիվ, ընդլայնված իրականությունը դիտելու համար անհրաժեշտ է iOS 12 կամ ավելի նոր օպերացիոն համակարգով սարք:
Նախագիծն այժմ հասանելի է (), որտեղ կարող եք ստանալ ձեր առաջին նվերը։
Ծրագրի թիմ՝ Դենիս Ստասև, Անտոն Չադով:
Մեր կրթական նախագծերի մասին ավելին կարող եք կարդալ այստեղ . Եվ ավելի հաճախ այցելեք ալիք , այնտեղ պարբերաբար հայտնվում են նոր ուսումնական տեսանյութեր ծրագրավորման, զարգացման և այլ առարկաների մասին։
Source: www.habr.com