Nýlega fór fram næsta vetrarvörn útskriftarnema úr þremur af tækniverkefnum okkar - Technopark (Bauman MSTU), Technosphere (Lomonosov Moscow State University) og Technotrek (MIPT). Liðin kynntu bæði útfærslur á eigin hugmyndum og lausnum á raunverulegum viðskiptavandamálum sem mismunandi deildir Mai.ru Group lögðu fram.
Meðal verkefna:
- Þjónusta til að selja gjafir með auknum veruleika.
- Þjónusta sem safnar saman kynningum, afslætti og tilboðum af póstlistanum.
- Sjónræn leit að fötum.
- Þjónusta við rafbókaferð með leigumöguleika.
- Snjall matarskanni.
- Nútíma hljóðleiðbeiningar.
- Verkefnið "Mail.ru verkefni"
- Farsímasjónvarp framtíðarinnar.
Okkur langar til að segja nánar frá sex verkefnum sem dómnefndarmenn og leiðbeinendur lögðu sérstaka áherslu á.
Sjónræn leit að fötum
Verkefnið var kynnt af hópi útskriftarnema í Technosphere. Samkvæmt sérfræðingum nam tískumarkaðurinn í Rússlandi árið 2018 tæpum 2,4 billjónum rúblum. Strákarnir bjuggu til þjónustu sem er staðsettur sem greindur aðstoðarmaður til að gera innkaup í gríðarstórum vörum. Þetta er B2B lausn sem eykur virkni netverslana.
Við UX prófun komust höfundar verkefnisins að því að með „svipuðum kjól“ skilur fólk líkindi ekki í lit eða mynstri, heldur í eiginleikum fatnaðar. Þess vegna þróuðu strákarnir kerfi sem ber ekki aðeins saman tvær myndir heldur skilur merkingarlega nálægð. Þú hleður upp mynd af fatnaðinum sem þú hefur áhuga á og þjónustan velur vörur sem skipta máli fyrir eiginleika þess.
Tæknilega virkar kerfið sem hér segir:
Cascade Mask-RCNN tauganetið var þjálfað til að greina og flokka. Til að ákvarða eiginleika og líkindi fatnaðar er tauganet byggt á ResNext-50 með nokkrum hausum notað fyrir hópa eiginleika og Triplet tap fyrir ljósmyndir af einni vöru. Allt verkefnið var útfært á grundvelli örþjónustuarkitektúrs.
Í framtíðinni er fyrirhugað:
- Opnaðu þjónustu fyrir alla flokka fatnaðar.
- Þróaðu API fyrir netverslanir.
- Bættu eigindameðferð.
- Lærðu að skilja fyrirspurnir á náttúrulegu máli.
Verkefnahópur: Vladimir Belyaev, Petr Zaidel, Emil Bogomolov.
Farsímasjónvarp framtíðarinnar
Verkefni Technopark teymisins. Nemendur bjuggu til forrit með sjónvarpsdagskrá fyrir helstu rússnesku stafrænu útsendingarstöðvarnar, við það bættist aðgerðin að skoða rásir með IPTV (netrásum) eða loftneti.
Það erfiðasta var að festa loftnetið við Android tækið: fyrir þetta notuðu þeir útvarpstæki, sem höfundarnir sjálfir skrifuðu bílstjóri fyrir. Fyrir vikið fengum við tækifæri til að horfa á sjónvarp og nota sjónvarpsdagskrána á Android í einu forriti.
Verkefnahópur: Konstantin Mitrakov, Sergey Lomachev.
Þjónusta sem safnar saman kynningum, afslætti og tilboðum af póstlistum
Þetta er verkefni á mótum auglýsinga- og pósttækni. Pósthólfin okkar eru full af ruslpósti og póstsendingum. Á hverjum degi fáum við bréf með persónulegum afslætti, en við opnum þau minna og minna og lítum á þau sem „gagnslausar auglýsingar“. Vegna þessa missa notendur bætur og auglýsendur verða fyrir tjóni. Rannsókn Mail.ru Mail sýndi að notendur vilja sjá samantekt á þeim afslætti sem þeir hafa.
Project safnar upplýsingum um afslátt og kynningar úr fréttabréfinu þínu og birtir þær í formi kortaborða sem þú getur farið á kynningarvefinn eða tölvupóst. Forritið getur unnið með nokkur pósthólf í einu. Það er listi yfir valin hlutabréf.
Verkefnið er með örþjónustuarkitektúr og samanstendur af þremur meginhlutum:
- OAuth heimild fyrir þægilega tengingu pósthólfa.
- Söfnun og greining bréfa með kynningum.
- Geymsla og birting afsláttarkorta.
Verkefnið notar náttúrulega málvinnslutækni sem notar GPU auðlindir: grafíkhraðlar gerðu það mögulegt að auka vinnsluhraða um 50 sinnum. Reikniritið byggir á spurninga-svarakerfi, sem gerir þér kleift að bæta við hlutabréfaflokkum fljótt í samræmi við nýjar viðskiptakröfur.
Þetta lið vann ekki aðeins sæti í efstu liðunum samkvæmt dómnefnd heldur vann einnig keppnina „Digital Tops 2019“. Þetta er keppni fyrir rússneska þróunaraðila sem búa til upplýsingatækniverkfæri til að bæta skilvirkni fyrirtækja og ríkisstofnana, sem og til að auka persónulega framleiðni. Liðið okkar vann nemendaflokkinn.
Nemendur hafa stór áform um frekari þróun verkefnisins, þau næstu eru:
- Samþætting við póstþjónustu.
- Innleiðing á myndgreiningarkerfi.
- Hleypt af stokkunum verkefni fyrir breiðan markhóp.
Verkefnahópur: Maxim Ermakov, Denis Zinoviev, Nikita Rubinov.
Sérstaklega viljum við segja þér frá þremur teymum sem fengu viðurkenningu frá leiðbeinendum Mail.ru Group sem unnu með nemendum alla önnina. Sérstaklega var hugað að verkefnaflækju, framkvæmd og teymisvinnu við val verkefna.
Verkefnið "Mail.ru verkefni"
Verkefnið vakti athygli bæði af dómnefnd og leiðbeinendum.
„Tasks Mail.ru“ er fyrsta óháða þjónustan til að viðhalda verkefnalista, þróuð af fyrirtækinu. Á næstu mánuðum munu Verkefni koma í stað verkefnalista í Mail.ru Calendar og eftir að verkefnið hefur verið virkt fyrir alla notendur verður það samþætt í Mail.ru farsíma- og vefpóst.
Verkefnið var hrint í framkvæmd með því að nota Offline-first og Mobile-first nálgun. Það er, þú getur notað vefforritið hvenær sem er, hvar sem er og á hvað sem er. Internetaðgangur skiptir ekki máli: gögnin verða vistuð og samstillt. Fyrir meiri þægindi geturðu „sett upp“ forritið úr vafranum og það mun líta út eins og innfæddur.
Snjall matarskanni
Í matvöruverslun getum við ekki alltaf ákveðið hvort matvara henti okkur eða ekki, hversu örugg og holl hún er. Staðan verður flóknari ef einstaklingur er með takmarkanir á mataræði, ýmiss konar ofnæmi eða er í megrun. Foodwise Android appið gerir þér kleift að skanna strikamerki vöru og sjá áreynslulaust hvort það sé þess virði.
nota það.
Forritið hefur þrjá meginhluta: „Profile“, „Camera“ og „History“.
Í „Profile“ stillir þú kjörstillingar þínar: í „Hráefni“ hlutanum geturðu útilokað hvaða 60 innihaldsefni sem eru í gagnagrunninum frá mataræði þínu og lesið upplýsingar um E-fæðubótarefni. „Hópar“ gera þér kleift að útiloka heila hráefnisblokk í einu. Til dæmis, ef þú tilgreinir „Grænmetisæta“, þá verða allar vörur sem innihalda kjöt auðkenndar með rauðu.
Það eru tvær stillingar í hlutanum „Myndavél“: að skanna strikamerki og þekkja grænmeti og ávexti. Eftir að hafa skannað strikamerkið færðu allar upplýsingar um vöruna. Hráefni sem þú hefur útilokað verða auðkennd með rauðu.
Allar áður skannaðar vörur verða vistaðar í sögu. Þessi hluti er búinn texta- og raddleit.
Viðurkenningarstilling fyrir ávexti og grænmeti gerir þér kleift að fá upplýsingar um næringar- og orkugildi þeirra. Til dæmis inniheldur eitt epli um það bil 25 grömm.
kolvetni, sem er óviðunandi fyrir fólk á lágkolvetnamataræði.
Forritið er skrifað í Kotlin, „Myndavélin“ notar ML Kit til að skanna strikamerki og bera kennsl á ávexti og grænmeti. Bakendinn samanstendur af tveimur þjónustum: API netþjóni með gagnagrunni,
sem geymir 60 innihaldsefni og samsetningar af 000 vörum, auk taugakerfis skrifað í Python og Tensorflow.
Verkefnahópur: Artyom Andryukhov, Ksenia Glazacheva, Dmitry Salman.
Þjónusta til að selja gjafir með auknum veruleika
Sérhver einstaklingur hefur fengið táknrænar gjafir að minnsta kosti einu sinni á ævinni. Oft, fyrir fólk, er staðreyndin um athygli mikilvægari en gjöfin sem það fær. Slíkar gjafir eru ekki gagnlegar, en framleiðsla þeirra og förgun hefur neikvæð áhrif á eðli plánetunnar okkar. Þannig komust höfundar verkefnisins með þá hugmynd að búa til þjónustu til að selja gjafir með auknum veruleika.
Til að prófa mikilvægi hugmyndarinnar gerðum við rannsókn. 82% svarenda stóðu frammi fyrir því vandamáli að velja gjöf. Hjá 57% svarenda var helsti vandi valið óttinn við að gjafir þeirra yrðu ekki notaðar. 78% fólks eru tilbúin að breyta til að leysa umhverfisvandamál.
Höfundar settu fram þrjár ritgerðir:
- Gjafir lifa í sýndarheiminum.
- Þeir taka ekki pláss.
- Alltaf nálægt.
Til að innleiða aukinn veruleika á vefnum völdu höfundar AR.js bókasafnið, sem samanstendur af tveimur meginhlutum:
- Sá fyrsti er ábyrgur fyrir því að teikna grafík ofan á myndavélarstrauminn með því að nota A-Frame eða Three.js.
- Seinni hlutinn er ARToolKit, sem ber ábyrgð á því að þekkja merki (sérstaf sem annað hvort er hægt að prenta eða sýna á skjá annars tækis) í úttaksstraumi myndavélarinnar. Merkið er notað til að staðsetja grafíkina. Tilvist ARToolKit gerir þér ekki kleift að búa til merkjalausan aukinn veruleika með því að nota AR.js.
AR.js felur margar gildrur. Til dæmis getur notkun þess ásamt A-Frame „brotið“ stíla um alla síðuna. Þess vegna notuðu höfundar „búnt“ af AR.js + Three.js, sem hjálpaði til við að leysa sum vandamálin. Og til að fella AR.js byggt á Three.js inn í React, þar sem vefsíða verkefnisins er skrifuð, þurftum við að búa til AR-Test-2 geymslu (), sem útfærir sérstakan React hluti til að nota AR.js byggt á Three.js. Skoðun á líkaninu í auknum veruleika og þrívídd (fyrir tæki án myndavélar) var útfærð.
Hins vegar kom síðar í ljós að notendur skilja ekki hvað merki er og hvernig á að nota það. Þess vegna skiptu höfundar yfir í tækni, sem nú er í virkri þróun hjá Google. Það notar ARKit (iOS) eða ARCore (Android) til að gera líkön í AR án merkis. Tæknin byggir á Three.js og inniheldur 3D líkanskoðara. Nothæfi forritsins hefur batnað verulega, en til að skoða aukinn veruleika þarftu tæki með iOS 12 eða nýrri útgáfu.
Verkefnið er nú fáanlegt á (), þar sem þú getur fengið fyrstu gjöfina þína.
Verkefnahópur: Denis Stasyev, Anton Chadov.
Þú getur lesið meira um fræðsluverkefni okkar á . Og heimsækja rásina oftar , þar birtast reglulega ný fræðslumyndbönd um forritun, þróun og aðrar greinar.
Heimild: www.habr.com