Саяхан манай Технопарк (Бауман МСТУ), Техносфер (Ломоносовын нэрэмжит Москвагийн Улсын Их Сургууль), Технотрек (MIPT) гэсэн гурван төслийн төгсөгчдийн өвлийн ээлжит хамгаалалт боллоо. Багууд Май.ру группын өөр өөр хэлтэсүүдийн санал болгож буй бизнесийн бодит асуудлуудыг шийдвэрлэх арга зам болон өөрсдийн санааг хэрэгжүүлэх талаар танилцуулав.
Төслүүдийн дунд:
- Өргөтгөсөн бодит байдал бүхий бэлэг борлуулах үйлчилгээ.
- Захидлын жагсаалтаас урамшуулал, хөнгөлөлт, саналуудыг нэгтгэдэг үйлчилгээ.
- Хувцасыг нүдээр хайх.
- Түрээсийн сонголттой цахим ном гатлах үйлчилгээ.
- Ухаалаг хүнсний сканнер.
- Орчин үеийн аудио гарын авлага.
- "Mail.ru Tasks" төсөл
- Ирээдүйн хөдөлгөөнт телевиз.
Шүүгчийн гишүүд, зөвлөгч нарын онцолсон зургаан төслийн талаар бид танд илүү дэлгэрэнгүй ярихыг хүсч байна.
Хувцасыг нүдээр хайх
Төслийг Техносферийн төгсөгчдийн баг танилцуулсан. Шинжээчдийн үзэж байгаагаар 2018 онд Оросын загварын зах зээл бараг 2,4 их наяд рубль болжээ. Залуус маш олон төрлийн бараа бүтээгдэхүүн худалдан авах ухаалаг туслахаар ажилладаг үйлчилгээг бүтээжээ. Энэ бол онлайн дэлгүүрүүдийн үйл ажиллагааг өргөжүүлэх B2B шийдэл юм.
UX туршилтын явцад төслийн зохиогчид "ижил төрлийн хувцас"-аар хүмүүс ижил төстэй байдлыг өнгө, хэв маягаар биш, харин хувцасны шинж чанараар ойлгодог болохыг олж мэдэв. Тиймээс залуус зөвхөн хоёр зургийг харьцуулаад зогсохгүй семантик ойролцоо байдлыг ойлгодог системийг боловсруулсан. Та сонирхож буй хувцасныхаа зургийг байршуулж, үйлчилгээ нь түүний шинж чанарт тохирсон бүтээгдэхүүнийг сонгодог.
Техникийн хувьд систем нь дараах байдлаар ажилладаг.
Cascade Mask-RCNN мэдрэлийн сүлжээг илрүүлэх, ангилахад сургагдсан. Хувцасны шинж чанар, ижил төстэй байдлыг тодорхойлохын тулд хэд хэдэн толгойтой ResNext-50-д суурилсан мэдрэлийн сүлжээг шинж чанаруудын бүлгүүдэд, гурвалсан алдагдалыг нэг бүтээгдэхүүний гэрэл зургийн хувьд ашигладаг. Төслийг бүхэлд нь микро үйлчилгээний архитектур дээр үндэслэн хэрэгжүүлсэн.
Ирээдүйд дараахь зүйлийг хийхээр төлөвлөж байна.
- Бүх төрлийн хувцасны үйлчилгээг эхлүүлнэ үү.
- Онлайн дэлгүүрүүдэд зориулсан API боловсруулах.
- Шинж чанаруудын зохицуулалтыг сайжруулах.
- Асуултуудыг байгалийн хэлээр ойлгож сур.
Төслийн баг: Владимир Беляев, Петр Зайдел, Эмиль Богомолов.
Ирээдүйн гар утасны телевиз
Технопаркийн багийн төсөл. Оюутнууд Оросын дижитал өргөн нэвтрүүлгийн үндсэн сувгуудын телевизийн хуваарь бүхий програмыг бүтээсэн бөгөөд үүнд IPTV (онлайн суваг) эсвэл антен ашиглан суваг үзэх функц нэмэгдсэн.
Хамгийн хэцүү зүйл бол антенныг Android төхөөрөмжид холбох явдал байв: үүний тулд тэд тааруулагч ашигласан бөгөөд үүнд зохиогчид өөрсдөө драйвер бичсэн. Үүний үр дүнд бид ТВ үзэх, ТВ програмын гарын авлагыг Android дээр нэг аппликешн дээр ашиглах боломжтой болсон.
Төслийн баг: Константин Митраков, Сергей Ломачев.
Захидлын жагсаалтаас урамшуулал, хөнгөлөлт, саналуудыг нэгтгэдэг үйлчилгээ
Энэ бол зар сурталчилгаа, шуудангийн технологийн уулзвар дахь төсөл юм. Манай шуудангийн хайрцаг спам, шуудангаар дүүрэн байна. Бид өдөр бүр хувийн хямдралтай захидлуудыг хүлээн авдаг ч "ашиггүй сурталчилгаа" гэж ойлгоод тэдгээрийг улам бүр бага нээдэг. Үүнээс болж хэрэглэгчид ашиг алдаж, сурталчлагч нар хохирдог. Mail.ru Mail-ийн судалгаагаар хэрэглэгчид хөнгөлөлтийн хураангуйг харахыг хүсдэг болохыг харуулсан.
Төсөл нь таны мэдээллийн товхимолоос хөнгөлөлт, урамшууллын талаарх мэдээллийг цуглуулж, картын тууз хэлбэрээр харуулах бөгөөд үүнээс та урамшууллын вэбсайт эсвэл имэйл рүү орох боломжтой. Хөтөлбөр нь нэг дор хэд хэдэн шуудангийн хайрцагтай ажиллах боломжтой. Сонгосон хувьцааны жагсаалт байна.
Төсөл нь микро үйлчилгээний архитектуртай бөгөөд үндсэн гурван хэсгээс бүрдэнэ.
- Шуудангийн хайрцгийг холбоход тохиромжтой OAuth зөвшөөрөл.
- Урамшуулал бүхий захидал цуглуулах, дүн шинжилгээ хийх.
- Хөнгөлөлтийн картуудыг хадгалах, харуулах.
Төсөл нь GPU нөөцийг ашиглан байгалийн хэлээр боловсруулах технологийг ашигладаг: график хурдасгуур нь боловсруулалтын хурдыг 50 дахин нэмэгдүүлэх боломжтой болгосон. Алгоритм нь асуулт хариултын систем дээр суурилдаг бөгөөд энэ нь бизнесийн шинэ шаардлагын дагуу хувьцааны ангиллыг хурдан нэмэх боломжийг олгодог.
Энэ баг шүүгчдийн саналаар шилдэг багуудад шалгарсан төдийгүй “Дижитал топ 2019” тэмцээнд түрүүлсэн. Энэ бол бизнес болон төрийн байгууллагуудын үр ашгийг дээшлүүлэх, хувийн бүтээмжийг нэмэгдүүлэх зорилгоор мэдээллийн технологийн хэрэгслийг бий болгодог Оросын хөгжүүлэгчдэд зориулсан уралдаан юм. Оюутны төрөлд манай баг түрүүллээ.
Оюутнууд төслийг цаашид хөгжүүлэх томоохон төлөвлөгөөтэй байгаа бөгөөд дараагийнх нь:
- Шуудангийн үйлчилгээтэй нэгтгэх.
- Зургийн шинжилгээний системийг нэвтрүүлэх.
- Өргөн хүрээний үзэгчдэд зориулсан төсөл эхлүүлж байна.
Төслийн баг: Максим Ермаков, Денис Зиновьев, Никита Рубинов.
Бид тус тусад нь семестрийн турш оюутнуудтай хамтран ажилласан Mail.ru группын зөвлөгчөөр хүлээн зөвшөөрөгдсөн гурван багийн талаар танд хэлэхийг хүсч байна. Төслийг сонгохдоо төслийн нарийн төвөгтэй байдал, хэрэгжилт, багаар ажиллахад онцгой анхаарал хандуулсан.
"Mail.ru Tasks" төсөл
Төслийг тангарагтны болон зөвлөгчид хоёулаа тэмдэглэв.
"Tasks Mail.ru" нь тус компанийн боловсруулсан ажлын жагсаалтыг хөтлөх анхны бие даасан үйлчилгээ юм. Ирэх саруудад Tasks нь Mail.ru Хуанли дахь даалгаврын жагсаалтыг орлох бөгөөд төслийг бүх хэрэглэгчдэд идэвхжүүлсний дараа Mail.ru гар утасны болон вэб шуудантай нэгтгэх болно.
Төслийг Offline-first, Mobile-first аргыг ашиглан хэрэгжүүлсэн. Өөрөөр хэлбэл, та вэб програмыг хэзээ ч, хаана ч, юу ч дээр ашиглах боломжтой. Интернетэд нэвтрэх нь хамаагүй: өгөгдлийг хадгалж, синхрончлох болно. Илүү хялбар болгохын тулд та хөтөчөөс програмыг "суулгах" боломжтой бөгөөд энэ нь уугуул програм шиг харагдах болно.
Ухаалаг хүнсний сканнер
Хүнсний дэлгүүрт бид хүнсний бүтээгдэхүүн бидэнд тохирох эсэх, хэр аюулгүй, эрүүл болохыг тэр бүр хурдан тодорхойлж чадахгүй. Хэрэв хүн хоолны дэглэмийн хязгаарлалт, янз бүрийн харшилтай эсвэл хоолны дэглэм барьж байгаа бол нөхцөл байдал илүү төвөгтэй болно. Foodwise Android аппликейшн нь бүтээгдэхүүний бар кодыг уншуулж, үнэ цэнэтэй эсэхийг хялбархан шалгах боломжийг олгодог.
үүнийг хэрэглэ.
Энэхүү програм нь "Профайл", "Камер", "Түүх" гэсэн гурван үндсэн хэсэгтэй.
"Профайл" хэсэгт та өөрийн сонголтоо тохируулна уу: "Орц" хэсэгт та мэдээллийн санд багтсан 60 орцын аль нэгийг нь хоолны дэглэмээс хасч, цахим нэмэлтүүдийн талаархи мэдээллийг уншиж болно. "Бүлэг" нь бүхэл бүтэн найрлагыг нэг дор хасах боломжийг танд олгоно. Жишээлбэл, хэрэв та "Цагаан хоолтон" гэж зааж өгвөл мах агуулсан бүх бүтээгдэхүүнийг улаанаар тодруулах болно.
"Камер" хэсэгт зураасан кодыг сканнердах, хүнсний ногоо, жимс жимсгэнэ таних гэсэн хоёр горим байдаг. Баркод уншуулсны дараа та бүтээгдэхүүний талаарх бүх мэдээллийг авах болно. Таны хассан орцуудыг улаанаар тодруулна.
Өмнө нь сканнердсан бүх бүтээгдэхүүн Түүхэнд хадгалагдах болно. Энэ хэсэг нь текст болон дуут хайлтаар тоноглогдсон.
Жимс, хүнсний ногоог таних горим нь тэдгээрийн тэжээллэг чанар, эрчим хүчний үнэ цэнийн талаар мэдээлэл авах боломжийг танд олгоно. Жишээлбэл, нэг алим нь ойролцоогоор 25 грамм агуулдаг.
нүүрс ус багатай хоолны дэглэм барьдаг хүмүүст хүлээн зөвшөөрөгдөхгүй нүүрс ус.
Уг програм нь Котлин хэл дээр бичигдсэн бөгөөд "Камер" нь бар кодыг сканнердах, жимс, хүнсний ногоог тодорхойлоход ML Kit ашигладаг. Backend нь хоёр үйлчилгээнээс бүрдэнэ: мэдээллийн сан бүхий API сервер,
60 орц найрлага, 000 бүтээгдэхүүний найрлагыг хадгалдаг, мөн Python болон Tensorflow хэл дээр бичигдсэн мэдрэлийн сүлжээ.
Төслийн баг: Артём Андрюхов, Ксения Глазачева, Дмитрий Салман.
Өргөтгөсөн бодит байдал бүхий бэлэг борлуулах үйлчилгээ
Хүн бүр амьдралдаа дор хаяж нэг удаа бэлгэдлийн бэлгийг хүлээн авсан байдаг. Ихэнхдээ хүмүүсийн хувьд анхаарал хандуулах нь тэдний хүлээн авсан бэлэгнээс илүү чухал байдаг. Ийм бэлэг нь ашиг тустай биш боловч тэдгээрийг үйлдвэрлэх, устгах нь манай гаригийн байгальд сөргөөр нөлөөлдөг. Төслийн зохиогчид нэмэгдүүлсэн бодит байдлыг ашиглан бэлэг борлуулах үйлчилгээг бий болгох санааг ингэж гаргажээ.
Энэ санааны хамаарлыг шалгахын тулд бид судалгаа хийсэн. Судалгаанд оролцогчдын 82% нь бэлэг сонгох асуудалтай тулгарсан. Санал асуулгад оролцогчдын 57% нь сонгоход тулгардаг гол бэрхшээл нь тэдний бэлгийг ашиглахгүй байх вий гэсэн айдас байв. Хүмүүсийн 78 хувь нь байгаль орчны асуудлыг шийдэхийн тулд өөрчлөгдөхөд бэлэн байдаг.
Зохиогчид гурван тезис дэвшүүлжээ.
- Бэлэг нь виртуал ертөнцөд амьдардаг.
- Тэд зай эзэлдэггүй.
- Үргэлж ойрхон.
Өргөтгөсөн бодит байдлыг вэб дээр хэрэгжүүлэхийн тулд зохиогчид хоёр үндсэн хэсгээс бүрдэх AR.js номын санг сонгосон.
- Эхнийх нь A-Frame эсвэл Three.js ашиглан камерын урсгал дээр график зурах үүрэгтэй.
- Хоёрдахь хэсэг нь камерын гаралтын урсгал дахь тэмдэглэгээг (хэвлэх эсвэл өөр төхөөрөмжийн дэлгэц дээр харуулах тусгай тэмдэгт) таних үүрэгтэй ARToolKit юм. Тэмдэглэгч нь графикийг байрлуулахад ашиглагддаг. ARToolKit байгаа нь AR.js ашиглан тэмдэглэгээгүй нэмэгдүүлсэн бодит байдлыг бий болгох боломжийг танд олгодоггүй.
AR.js олон алдааг нуудаг. Жишээлбэл, үүнийг A-Frame-тэй хамт ашиглах нь сайтын хэв маягийг "эвдэж" чадна. Тиймээс зохиогчид AR.js + Three.js-ийн "багц" ашигласан нь зарим асуудлыг шийдвэрлэхэд тусалсан. Төслийн вэбсайтыг бичсэн React-д Three.js дээр суурилсан AR.js-г оруулахын тулд бид AR-Test-2 репозитори үүсгэх шаардлагатай болсон (), Three.js дээр суурилсан AR.js-г ашиглахад зориулсан тусдаа React бүрэлдэхүүнийг хэрэгжүүлдэг. Загварыг өргөтгөсөн бодит байдал болон 3D (камергүй төхөөрөмжүүдэд) харах боломжийг хэрэгжүүлсэн.
Гэсэн хэдий ч хэрэглэгчид маркер гэж юу болох, түүнийг хэрхэн ашиглахыг ойлгодоггүй нь хожим тодорхой болсон. Тиймээс зохиогчид одоо Google-ээс идэвхтэй хөгжүүлж байгаа технологид шилжсэн. Энэ нь ARKit (iOS) эсвэл ARCore (Android) ашиглан загваруудыг AR дээр маркергүйгээр дүрсэлдэг. Технологи нь Three.js дээр суурилсан бөгөөд 3D загвар харагчтай. Хөтөлбөрийг ашиглах чадвар мэдэгдэхүйц сайжирсан боловч нэмэгдүүлсэн бодит байдлыг үзэхийн тулд танд iOS 12 эсвэл түүнээс хойшхи хувилбартай төхөөрөмж хэрэгтэй.
Төслийг одоо (), та анхны бэлгээ авах боломжтой.
Төслийн баг: Денис Стасьев, Антон Чадов.
Та манай боловсролын төслүүдийн талаар дэлгэрэнгүй унших боломжтой . Мөн сувагт илүү олон удаа зочилно уу , програмчлал, хөгжүүлэлт болон бусад салбаруудын талаархи боловсролын шинэ видеонууд тэнд тогтмол гарч ирдэг.
Эх сурвалж: www.habr.com