Жақында Технопарк (Бауман атындағы МТУ), Техносфера (Ломоносов атындағы Мәскеу мемлекеттік университеті) және Технотрек (МИПТ) сияқты үш технологиялық жобамыздың түлектерінің кезекті қысқы қорғауы өтті. Командалар Mai.ru Group-тың әртүрлі бөлімшелері ұсынған өз идеяларын және нақты бизнес мәселелерін шешу жолдарын ұсынды.
Жобалардың ішінде:
- Толықтырылған шындықпен сыйлықтар сату қызметі.
- Тарату тізіміндегі акцияларды, жеңілдіктерді және ұсыныстарды біріктіретін қызмет.
- Киімді визуалды іздеу.
- Жалға алу опциясы бар электронды кітап кроссинг қызметі.
- Ақылды тағам сканері.
- Қазіргі заманғы аудио нұсқаулық.
- «Mail.ru тапсырмалары» жобасы
- Болашақтың мобильді теледидары.
Қазылар алқасының мүшелері мен тәлімгерлер ерекше атап өткен алты жоба туралы толығырақ айтып өткіміз келеді.
Киімді визуалды іздеу
Жобаны Техносфера түлектерінің командасы таныстырды. Сарапшылардың пікірінше, Ресейдегі сән нарығы 2018 жылы шамамен 2,4 триллион рубльді құрады. Жігіттер әртүрлі тауарларды сатып алу үшін интеллектуалды көмекші ретінде орналастырылған сервисті құрды. Бұл интернет-дүкендердің функционалдығын кеңейтетін B2B шешімі.
UX тестілеу барысында жоба авторлары «ұқсас көйлек» арқылы адамдар ұқсастықты түс немесе үлгіде емес, киімнің атрибуттарында түсінетінін анықтады. Сондықтан, жігіттер екі суретті салыстырып қана қоймай, семантикалық жақындықты түсінетін жүйені әзірледі. Сіз өзіңізді қызықтыратын киімнің суретін жүктейсіз және қызмет оның атрибуттарына сәйкес келетін өнімдерді таңдайды.
Техникалық тұрғыдан жүйе келесідей жұмыс істейді:
Cascade Mask-RCNN нейрондық желісі анықтау және жіктеу үшін оқытылды. Киімнің атрибуттары мен ұқсастығын анықтау үшін атрибуттар топтары үшін бірнеше басы бар ResNext-50 негізіндегі нейрондық желі, ал бір өнімнің фотосуреттері үшін Triplet loss қолданылады. Барлық жоба микросервис архитектурасына негізделген.
Болашақта жоспарлануда:
- Киімнің барлық санаттарына арналған қызметті іске қосыңыз.
- Интернет-дүкендер үшін API әзірлеу.
- Атрибуттарды манипуляциялауды жақсарту.
- Табиғи тілдегі сұрауларды түсінуге үйреніңіз.
Жоба тобы: Владимир Беляев, Петр Зайдель, Эмиль Богомолов.
Болашақтың мобильді теледидары
Технопарк командасының жобасы. Студенттер ресейлік цифрлық хабар таратудың негізгі арналары үшін теледидар кестесі бар қосымшаны құрды, оған IPTV (онлайн арналар) немесе антенна арқылы арналарды қарау функциясы қосылды.
Ең қиыны антеннаны Android құрылғысына бекіту болды: бұл үшін олар тюнерді пайдаланды, ол үшін авторлар драйверді жазды. Нәтижесінде бір қолданбада Android жүйесінде теледидар көру және теледидар бағдарламасының нұсқаулығын пайдалану мүмкіндігіне ие болдық.
Жоба тобы: Константин Митраков, Сергей Ломачев.
Тарату тізімдеріндегі жарнамаларды, жеңілдіктерді және ұсыныстарды біріктіретін қызмет
Бұл жарнамалық және пошталық технологиялардың тоғысқан жеріндегі жоба. Біздің пошта жәшіктеріміз спам мен хаттарға толы. Біз күн сайын жеке жеңілдіктері бар хаттарды аламыз, бірақ біз оларды «пайдасыз жарнама» деп қабылдай отырып, оларды азырақ ашамыз. Осыған байланысты пайдаланушылар артықшылықтардан айырылады, ал жарнама берушілер шығынға ұшырайды. Mail.ru Mail зерттеуі пайдаланушылардың өздеріне тиесілі жеңілдіктердің қысқаша мазмұнын көргісі келетінін көрсетті.
Жоба ақпараттық бюллетеньден жеңілдіктер мен акциялар туралы ақпаратты жинайды және оларды жарнамалық веб-сайтқа немесе электрондық поштаға өтуге болатын карталар лентасы түрінде көрсетеді. Бағдарлама бірден бірнеше пошта жәшіктерімен жұмыс істей алады. Таңдалған акциялардың тізімі бар.
Жоба микросервис архитектурасына ие және үш негізгі бөліктен тұрады:
- Пошта жәшіктерін ыңғайлы қосу үшін OAuth авторизациясы.
- Акциялары бар хаттарды жинау және талдау.
- Дисконттық карталарды сақтау және көрсету.
Жоба GPU ресурстарын пайдалана отырып, табиғи тілді өңдеу технологиясын пайдаланады: графикалық үдеткіштер өңдеу жылдамдығын 50 есе арттыруға мүмкіндік берді. Алгоритм сұрақ-жауап жүйесіне негізделген, ол жаңа бизнес талаптарына сәйкес қор санаттарын жылдам қосуға мүмкіндік береді.
Бұл команда қазылар алқасының таңдауы бойынша үздік командалар қатарынан орын алып қана қоймай, «Digital Tops 2019» байқауының жеңімпазы атанды. Бұл бизнес пен мемлекеттік органдардың тиімділігін арттыру, сондай-ақ жеке өнімділікті арттыру үшін АТ құралдарын жасайтын ресейлік әзірлеушілерге арналған байқау. Студенттер номинациясында біздің команда жеңімпаз атанды.
Студенттердің жобаны одан әрі дамыту бойынша үлкен жоспарлары бар, келесілері:
- Пошта қызметтерімен интеграция.
- Кескінді талдау жүйесін енгізу.
- Кең аудиторияға арналған жобаны іске қосу.
Жоба тобы: Максим Ермаков, Денис Зиновьев, Никита Рубинов.
Біз семестр бойы студенттермен жұмыс істеген Mail.ru Group тәлімгерлері мойындаған үш команда туралы бөлек айтқымыз келеді. Жобаларды таңдау кезінде жобаның күрделілігіне, іске асыруға және топтық жұмысқа ерекше көңіл бөлінді.
«Mail.ru тапсырмалары» жобасы
Жобаны қазылар алқасы да, тәлімгерлер де атап өтті.
«Tasks Mail.ru» - бұл компания әзірлеген істер тізімін жүргізуге арналған алғашқы тәуелсіз сервис. Алдағы айларда Tasks Mail.ru күнтізбесіндегі тапсырмалар тізімдерін ауыстырады және жоба барлық пайдаланушылар үшін қосылғаннан кейін ол Mail.ru мобильді және веб поштасына біріктіріледі.
Жоба Offline-бірінші және Mobile-бірінші тәсілдерін қолдану арқылы жүзеге асырылды. Яғни, веб-қосымшаны кез келген уақытта, кез келген жерде және кез келген жерде пайдалануға болады. Интернетке кіру маңызды емес: деректер сақталады және синхрондалады. Ыңғайлы болу үшін қолданбаны браузерден «орнатуға» болады және ол жергілікті қолданбаға ұқсайды.
Ақылды тағам сканері
Азық-түлік дүкенінде біз азық-түлік өнімінің бізге жарамды немесе жарамсыз екенін, оның қаншалықты қауіпсіз және пайдалы екенін әрдайым тез анықтай алмаймыз. Егер адамда диеталық шектеулер болса, әртүрлі аллергия болса немесе диетада болса, жағдай күрделене түседі. Foodwise Android қолданбасы өнімнің штрих-кодын сканерлеуге және оның лайықты екенін оңай көруге мүмкіндік береді.
пайдаланыңыз.
Қолданбада үш негізгі бөлім бар: «Профиль», «Камера» және «Тарих».
«Профильде» сіз өзіңіздің қалауларыңызды белгілейсіз: «Ингредиенттер» бөлімінде сіз өзіңіздің диетаңыздан мәліметтер базасына енгізілген 60 000 ингредиенттің кез келгенін алып тастай аласыз және электронды қоспалар туралы ақпаратты оқи аласыз. «Топтар» ингредиенттердің тұтас блогын бірден алып тастауға мүмкіндік береді. Мысалы, «Вегетариандық» дегенді көрсетсеңіз, құрамында еті бар барлық өнімдер қызыл түспен бөлектеледі.
«Камера» бөлімінде екі режим бар: штрих-кодтарды сканерлеу және көкөністер мен жемістерді тану. Штрих-кодты сканерлегеннен кейін сіз өнім туралы барлық ақпаратты аласыз. Сіз алып тастаған ингредиенттер қызыл түспен бөлектеледі.
Бұрын сканерленген барлық өнімдер «Тарих» ішінде сақталады. Бұл бөлім мәтіндік және дауыстық іздеумен жабдықталған.
Жемістер мен көкөністерді тану режимі олардың тағамдық және энергетикалық құндылығы туралы ақпарат алуға мүмкіндік береді. Мысалы, бір алмада шамамен 25 грамм бар.
көмірсулар, бұл төмен көмірсутекті диетадағы адамдар үшін қолайсыз.
Қолданба Котлин тілінде жазылған, «Камера» штрих-кодтарды сканерлеу және жемістер мен көкөністерді анықтау үшін ML жинағын пайдаланады. Backend екі қызметтен тұрады: дерекқоры бар API сервері,
60 000 ингредиенттер мен 100 000 өнімнің композицияларын, сондай-ақ Python және Tensorflow тілдерінде жазылған нейрондық желіні сақтайды.
Жоба тобы: Артём Андрюхов, Ксения Глазачева, Дмитрий Салман.
Толықтырылған шындықпен сыйлықтар сату қызметі
Әрбір адам өмірінде кем дегенде бір рет символдық сыйлықтар алды. Көбінесе адамдар үшін назар аудару фактісі олар алған сыйлыққа қарағанда маңызды. Мұндай сыйлықтар пайдалы емес, бірақ оларды өндіру және жою планетамыздың табиғатына теріс әсер етеді. Осылайша жоба авторлары толықтырылған шындықпен сыйлықтар сату қызметін құру идеясына келді.
Идеяның өзектілігін тексеру үшін біз зерттеу жүргіздік. Респонденттердің 82% сыйлық таңдау мәселесіне тап болды. Респонденттердің 57%-ы үшін таңдаудағы басты қиындық олардың сыйлықтары пайдаланылмай ма деген қорқыныш болды. Адамдардың 78 пайызы экологиялық проблемаларды шешу үшін өзгеруге дайын.
Авторлар үш тезис ұсынды:
- Сыйлықтар виртуалды әлемде өмір сүреді.
- Олар орын алмайды.
- Әрқашан жабыңыз.
Интернетте кеңейтілген шындықты енгізу үшін авторлар екі негізгі бөліктен тұратын AR.js кітапханасын таңдады:
- Біріншісі A-Frame немесе Three.js көмегімен камера ағынының жоғарғы жағында графиканы салуға жауапты.
- Екінші бөлік ARToolKit болып табылады, ол камераның шығыс ағынындағы маркерді (басып шығаруға немесе басқа құрылғының экранында көрсетуге болатын арнайы таңба) тануға жауап береді. Маркер графиканы орналастыру үшін қолданылады. ARToolKit болуы AR.js көмегімен маркерсіз толықтырылған шындықты жасауға мүмкіндік бермейді.
AR.js көптеген қателерді жасырады. Мысалы, оны A-Frame-мен бірге қолдану сайттағы стильдерді «бұза алады». Сондықтан авторлар кейбір мәселелерді шешуге көмектесетін AR.js + Three.js «бумасын» пайдаланды. Жоба веб-сайты жазылған React ішіне Three.js негізіндегі AR.js ендіру үшін бізге AR-Test-2 репозиторийін жасау керек болды (), ол Three.js негізінде AR.js пайдалану үшін бөлек React компонентін жүзеге асырады. Модельді толықтырылған шындықта және 3D (камерасыз құрылғылар үшін) қарау жүзеге асырылды.
Алайда, кейінірек қолданушылар маркердің не екенін және оны қалай пайдалану керектігін түсінбейтіні белгілі болды. Сондықтан авторлар технологияға көшті , қазір оны Google белсенді түрде жасап жатыр. Ол AR жүйесінде маркерсіз үлгілерді көрсету үшін ARKit (iOS) немесе ARCore (Android) пайдаланады. Технология Three.js негізінде жасалған және 3D үлгісін қарау құралын қамтиды. Бағдарламаның ыңғайлылығы айтарлықтай жақсарды, дегенмен толықтырылған шындықты көру үшін iOS 12 немесе одан кейінгі нұсқасы бар құрылғы қажет.
Жоба қазір қол жетімді (), онда сіз бірінші сыйлықты ала аласыз.
Жоба тобы: Денис Стасьев, Антон Чадов.
Біздің білім беру жобаларымыз туралы толығырақ мына жерден оқи аласыз . Және арнаға жиі кіріңіз , онда бағдарламалау, әзірлеу және басқа пәндер туралы жаңа білім беру бейнелері үнемі шығады.
Ақпарат көзі: www.habr.com