Жакында биздин үч технологиялык долбоорлордун – Технопарк (Бауман атындагы МТУ), Техносфера (Ломоносов атындагы Москва мамлекеттик университети) жана Технотректин (МИПТ) бүтүрүүчүлөрүнүн кезектеги кышкы коргоосу болуп өттү. Командалар өз идеяларын ишке ашырууну жана Mai.ru Groupтун ар кандай бөлүмдөрү сунуштаган реалдуу бизнес көйгөйлөрүн чечүү жолдорун көрсөтүштү.
Долбоорлордун арасында:
- Толукталган чындык менен белектерди сатуу кызматы.
- Почта тизмесинен жарнамаларды, арзандатууларды жана сунуштарды бириктирген кызмат.
- Кийимдерди визуалдык издөө.
- Ижарага алуу опциясы менен электрондук китеп өтүү кызматы.
- Акылдуу тамак-аш сканери.
- Заманбап аудио гид.
- "Mail.ru Tasks" долбоору
- Келечектин мобилдик телевидениеси.
Калыстар тобунун мүчөлөрү жана насаатчылар тарабынан өзгөчө көңүл бурган алты долбоор тууралуу кененирээк айтып бергибиз келет.
Кийимдерди визуалдык издөө
Долбоор Техносферанын бүтүрүүчүлөрүнүн командасы тарабынан сунушталды. Аналитиктердин айтымында, 2018-жылы Орусиядагы мода рыногу дээрлик 2,4 триллион рублди түзгөн. Балдар ар кандай товарларды сатып алуу үчүн интеллектуалдык жардамчы катары жайгашкан сервисти түзүштү. Бул онлайн дүкөндөрдүн функционалдуулугун кеңейтүүчү B2B чечими.
UX тестирлөө учурунда долбоордун авторлору “окшош кийим” деп адамдар окшоштукту түстө же үлгүдө эмес, кийимдин атрибуттарында түшүнөөрүн аныкташкан. Ошондуктан, балдар эки сүрөттү салыштырып гана тим болбостон, семантикалык жакындыкты түшүнгөн системаны иштеп чыгышты. Сизди кызыктырган кийимдин сүрөтүн жүктөйсүз жана кызмат анын атрибуттарына ылайыктуу өнүмдөрдү тандайт.
Техникалык жактан система төмөнкүдөй иштейт:
Cascade Mask-RCNN нейрон тармагы аныктоо жана классификациялоо үчүн үйрөтүлгөн. Кийимдин атрибуттарын жана окшоштугун аныктоо үчүн атрибуттардын топтору үчүн бир нече баштары бар ResNext-50 негизиндеги нейрон тармагы, ал эми бир буюмдун сүрөттөрү үчүн Triplet жоготуу колдонулат. Бардык долбоор микросервис архитектурасынын негизинде ишке ашырылган.
Келечекте төмөнкүлөр пландаштырылууда:
- Кийимдин бардык категориялары үчүн кызматты ишке киргизиңиз.
- Онлайн дүкөндөр үчүн API иштеп чыгуу.
- Атрибуттарды манипуляциялоону жакшыртуу.
- Табигый тилде суроолорду түшүнүүнү үйрөнүңүз.
Долбоордун командасы: Владимир Беляев, Петр Зайдель, Эмиль Богомолов.
Келечектин мобилдик телевидениеси
Технопарк командасынын долбоору. Студенттер россиялык санариптик берүүнүн негизги каналдары үчүн телеберүү графиги бар тиркемени түзүштү, ага IPTV (онлайн каналдар) же антенна аркылуу каналдарды көрүү функциясы кошулду.
Эң кыйыны антеннаны Android түзмөгүнө бекитүү болду: бул үчүн алар тюнерди колдонушкан, ал үчүн авторлор өздөрү драйвер жазышкан. Натыйжада, биз бир тиркемеде Android'де сыналгы көрүү жана телекөрсөтүү программасын колдонуу мүмкүнчүлүгүнө ээ болдук.
Долбоор тобу: Константин Митраков, Сергей Ломачев.
Почта тизмелериндеги жарнамаларды, арзандатууларды жана сунуштарды бириктирген кызмат
Бул жарнама жана почта технологияларынын кесилишиндеги долбоор. Биздин почта ящиктерибиз спам жана каттарга толгон. Күн сайын жеке арзандатуулары бар каттарды алабыз, бирок аларды «пайдасыз жарнама» катары кабыл алып, азыраак ачабыз. Ушундан улам колдонуучулар пайдадан, ал эми жарнамачылар жоготууга учурайт. Mail.ru Mail изилдөөсү көрсөткөндөй, колдонуучулар алар ээ болгон арзандатуулардын кыскача мазмунун көргүсү келет.
долбоору Сиздин маалымат бюллетениңизден арзандатуулар жана жарнамалар жөнүндө маалыматты чогултат жана аларды жарнамалык веб-сайтка же электрондук почтага кире турган карталардын лентасы түрүндө көрсөтөт. Программа бир эле учурда бир нече почта ящиктери менен иштей алат. Тандалган акциялардын тизмеси бар.
Долбоор микросервис архитектурасына ээ жана үч негизги бөлүктөн турат:
- Почта ящиктерин ыңгайлуу туташтыруу үчүн OAuth авторизациясы.
- Акциялар менен каттарды чогултуу жана талдоо.
- Дисконттук карталарды сактоо жана көрсөтүү.
Долбоор GPU ресурстарын колдонуу менен табигый тилди иштетүү технологиясын колдонот: графикалык тездеткичтер иштетүү ылдамдыгын 50 эсеге көбөйтүүгө мүмкүндүк берди. Алгоритм суроо-жооп системасына негизделген, ал жаңы бизнес талаптарына ылайык акциялардын категорияларын тез кошууга мүмкүндүк берет.
Бул команда калыстар тобунун тандоосу боюнча алдыңкы командалардын ичинен орун алып гана тим болбостон, “Digital Tops 2019” сынагында да жеңишке жетти. Бул бизнестин жана мамлекеттик органдардын натыйжалуулугун жогорулатуу, ошондой эле жеке өндүрүмдүүлүктү жогорулатуу үчүн IT инструменттерин түзгөн орусиялык иштеп чыгуучулар үчүн сынак. Биздин команда студенттик категорияда жеңишке жетти.
Долбоорду мындан ары өнүктүрүү боюнча студенттердин чоң пландары бар, кийинкилери:
- Почта кызматтары менен интеграция.
- Сүрөттү талдоо системасын ишке ашыруу.
- Кеңири аудитория үчүн долбоорду ишке киргизүү.
Долбоордун командасы: Максим Ермаков, Денис Зиновьев, Никита Рубинов.
Сиздерге Mail.ru Group насаатчылары тарабынан семестр бою студенттер менен иштеген үч команда жөнүндө өзүнчө айтып бермекчибиз. Долбоорлорду тандоодо долбоордун татаалдыгына, ишке ашырууга жана командада иштөөгө өзгөчө көңүл бурулду.
"Mail.ru Tasks" долбоору
Долбоор калыстар тобу тарабынан да, насаатчылар тарабынан да белгиленди.
"Tasks Mail.ru" - бул компания тарабынан иштелип чыккан иштердин тизмесин жүргүзүү үчүн биринчи көз карандысыз сервис. Жакынкы айларда Tasks Mail.ru Календарындагы тапшырмалардын тизмелерин алмаштырат жана долбоор бардык колдонуучулар үчүн иштетилгенден кийин, ал Mail.ru мобилдик жана веб почтасына бириктирилет.
Долбоор Offline-first жана Mobile-first ыкмаларын колдонуу менен ишке ашырылган. Башкача айтканда, сиз веб тиркемени каалаган убакта, каалаган жерде жана каалаган нерседе колдоно аласыз. Интернетке кирүү маанилүү эмес: маалыматтар сакталат жана синхрондолот. Көбүрөөк ыңгайлуулук үчүн, сиз тиркемени браузерден "орнотуп" алсаңыз болот жана ал жергиликтүү тиркемедей көрүнөт.
Акылдуу тамак-аш сканери
Азык-түлүк дүкөнүндө биз ар дайым эле азык-түлүктүн бизге ылайыктуу же ылайыктуу эместигин, анын канчалык коопсуз жана пайдалуу экенин тез аныктай албайбыз. Кырдаал татаалдашат, эгерде адамда диеталык чектөөлөр, ар кандай аллергия, же диета кармаса. Foodwise Android колдонмосу продуктунун штрих-кодун сканерлеп, анын татыктуу экенин оңой эле көрүүгө мүмкүнчүлүк берет.
аны колдон.
Тиркемеде үч негизги бөлүм бар: "Профиль", "Камера" жана "Тарых".
"Профильде" сиз өз каалооңузду белгилейсиз: "Ингредиенттер" бөлүмүндө сиз маалымат базасына кирген 60 000 ингредиенттин каалаганын рационуңуздан чыгарып, E-кошумчалар жөнүндө маалыматты окуй аласыз. "Группалар" бир эле учурда ингредиенттердин бүтүндөй блогун алып салууга мүмкүндүк берет. Мисалы, "Вегетариандык" деп көрсөтсөңүз, анда этти камтыган бардык азыктар кызыл түс менен белгиленет.
"Камера" бөлүмүндө эки режим бар: штрих-коддорду сканерлөө жана жашылча-жемиштерди таануу. Штрих-кодду сканерлегенден кийин, сиз продукт жөнүндө бардык маалыматты аласыз. Сиз чыгарып салган ингредиенттер кызыл түс менен белгиленет.
Мурда сканерленген бардык өнүмдөр Таржымалда сакталат. Бул бөлүм текст жана үн менен издөө менен жабдылган.
Жашылча-жемиштерди таануу режими алардын азыктык жана энергетикалык баалуулугу жөнүндө маалымат алууга мүмкүндүк берет. Мисалы, бир алма болжол менен 25 граммды камтыйт.
углеводдор, бул аз углеводдор диетасын кармаган адамдар үчүн кабыл алынгыс.
Колдонмо Котлин тилинде жазылган, "Камера" штрих-коддорду сканерлөө жана жашылча-жемиштерди аныктоо үчүн ML Kitти колдонот. Backend эки кызматтан турат: маалымат базасы бар API сервери,
60 000 ингредиенттерди жана 100 000 продукциянын курамын, ошондой эле Python жана Tensorflow тилдеринде жазылган нейрон тармагын сактайт.
Долбоордун командасы: Артём Андрюхов, Ксения Глазачева, Дмитрий Салман.
Толукталган чындык менен белектерди сатуу кызматы
Ар бир адам өмүрүндө жок дегенде бир жолу символикалык белектерди алган. Көбүнчө адамдар үчүн көңүл буруу фактысы алар алган белекке караганда маанилүү. Мындай белектер пайдалуу эмес, бирок аларды өндүрүү жана жок кылуу биздин планетанын табиятына терс таасирин тийгизет. Долбоордун авторлору толукталган чындык менен белектерди сатуу кызматын түзүү идеясын ушинтип ойлоп табышты.
Идеянын актуалдуулугун текшерүү үчүн биз изилдөө жүргүздүк. Респонденттердин 82% белек тандоо көйгөйүнө туш болушкан. Респонденттердин 57%ы үчүн тандоодогу негизги кыйынчылык алардын белектери колдонулбай калат деген коркуу болгон. Адамдардын 78% экологиялык көйгөйлөрдү чечүү үчүн өзгөрүүгө даяр.
Авторлор үч тезисти ортого салышкан:
- Белектер виртуалдык дүйнөдө жашайт.
- Алар орун ээлебейт.
- Ар дайым бар.
Интернетте кеңейтилген чындыкты ишке ашыруу үчүн авторлор эки негизги бөлүктөн турган AR.js китепканасын тандашкан:
- Биринчиси A-Frame же Three.js аркылуу камера агымынын үстүнө графика тартуу үчүн жооптуу.
- Экинчи бөлүк - ARToolKit, ал маркерди (башка түзүлүштүн экранында басылып чыга турган же көрсөтүлө турган өзгөчө белги) камеранын чыгуу агымында таануу үчүн жооптуу. Маркер графиканы жайгаштыруу үчүн колдонулат. ARToolKitтин болушу AR.js аркылуу маркерсиз толукталган чындыкты түзүүгө мүмкүндүк бербейт.
AR.js көптөгөн тузактарды жашырат. Мисалы, аны A-Frame менен бирге колдонуу бардык сайттагы стилдерди "сындырышы" мүмкүн. Ошондуктан, авторлор кээ бир көйгөйлөрдү чечүүгө жардам берген AR.js + Three.js "топтомун" колдонушкан. Ал эми Three.js негизиндеги AR.jsти долбоордун веб-сайты жазылган Reactга киргизүү үчүн AR-Test-2 репозиторийсин түзүшүбүз керек болчу (), Three.js негизинде AR.js колдонуу үчүн өзүнчө React компонентин ишке ашырат. Моделди толукталган реалдуулукта жана 3D форматында көрүү (камерасыз түзмөктөр үчүн) ишке ашырылган.
Бирок, кийинчерээк колдонуучулар маркер деген эмне экенин жана аны кантип колдонууну түшүнбөй жатканы белгилүү болду. Ошондуктан авторлор технологияга өтүшкөн , ал учурда Google тарабынан активдүү иштелип жатат. Ал AR режиминде моделдерди маркерсиз көрсөтүү үчүн ARKit (iOS) же ARCore (Android) колдонот. Технология Three.js негизинде түзүлгөн жана 3D моделин көрүүчүнү камтыйт. Программанын ыңгайлуулугу бир топ жакшырды, бирок кошумчаланган чындыкты көрүү үчүн сизге iOS 12 же андан кийинки версиясы бар түзмөк керек.
Долбоор азыр жеткиликтүү (), биринчи белегиңизди алсаңыз болот.
Долбоордун командасы: Денис Стасьев, Антон Чадов.
Биздин билим берүү долбоорлору тууралуу кененирээк бул жерден окуй аласыз . Жана каналга бат-баттан кириңиз , программалоо, иштеп чыгуу жана башка дисциплиналар жөнүндө жаңы билим берүүчү видеолор ал жерде үзгүлтүксүз пайда болот.
Source: www.habr.com