🥇 Mail.ru समूहको प्राविधिक मुद्दा, जाडो २०१९

भर्खरै, हाम्रा तीन टेक्नोलोजी परियोजनाहरूका स्नातकहरूको अर्को जाडो रक्षा भयो - टेक्नोपार्क (बाउमन MSTU), टेक्नोस्फेयर (लोमोनोसोभ मस्को स्टेट युनिभर्सिटी) र टेक्नोट्रेक (MIPT)। टोलीहरूले Mai.ru समूहका विभिन्न डिभिजनहरूद्वारा प्रस्तावित वास्तविक व्यापार समस्याहरूको लागि आफ्नै विचारहरूको कार्यान्वयन र समाधानहरू प्रस्तुत गरे।

आयोजनाहरु मध्ये:

संवर्धित वास्तविकता संग उपहार बिक्री को लागी सेवा।
मेलिङ सूचीबाट प्रचार, छुट र प्रस्तावहरू जम्मा गर्ने सेवा।
लुगा लागि भिजुअल खोज।
भाडा विकल्पको साथ इलेक्ट्रोनिक बुक क्रसिङको लागि सेवा।
स्मार्ट खाना स्क्यानर।
आधुनिक अडियो गाइड।
परियोजना "Mail.ru कार्यहरू"
भविष्यको मोबाइल टेलिभिजन।

हामी तपाइँलाई विशेष गरी निर्णायक सदस्यहरू र सल्लाहकारहरू द्वारा हाइलाइट गरिएका छवटा परियोजनाहरूको बारेमा थप विस्तारमा बताउन चाहन्छौं।

लुगा लागि भिजुअल खोज

परियोजना टेक्नोस्फेयर स्नातकहरूको टोलीद्वारा प्रस्तुत गरिएको थियो। विश्लेषकहरूका अनुसार, रूसमा 2018 मा फेसन बजार लगभग 2,4 ट्रिलियन रूबल थियो। केटाहरूले एक सेवा सिर्जना गरे जुन वस्तुहरूको विशाल विविधतामा खरिद गर्नको लागि एक बुद्धिमान सहायकको रूपमा राखिएको छ। यो एक B2B समाधान हो जसले अनलाइन स्टोरहरूको कार्यक्षमता विस्तार गर्दछ।

UX परीक्षणको क्रममा, परियोजनाका लेखकहरूले पत्ता लगाए कि "समान पोशाक" द्वारा मानिसहरूले रंग वा ढाँचामा होइन, तर कपडाको विशेषताहरूमा समानता बुझ्छन्। तसर्थ, केटाहरूले एक प्रणाली विकसित गरे जुन दुई तस्विरहरू मात्र तुलना गर्दैन, तर सिमेन्टिक निकटता बुझ्दछ। तपाईले रूचि राख्नुभएको कपडाको वस्तुको छवि अपलोड गर्नुहुन्छ, र सेवाले यसको विशेषताहरूसँग सान्दर्भिक उत्पादनहरू चयन गर्दछ।

प्राविधिक रूपमा प्रणाली निम्नानुसार काम गर्दछ:

क्यास्केड मास्क-आरसीएनएन न्यूरल नेटवर्क पत्ता लगाउन र वर्गीकरणको लागि प्रशिक्षित गरिएको थियो। कपडाको विशेषताहरू र समानता निर्धारण गर्न, धेरै हेडहरू सहित ResNext-50 मा आधारित एक न्यूरल नेटवर्क विशेषताहरूको समूहको लागि प्रयोग गरिन्छ, र एक उत्पादनको फोटोहरूको लागि ट्रिपलेट हानि। सम्पूर्ण परियोजना माइक्रोसर्भिस आर्किटेक्चरमा आधारित थियो।

भविष्यमा यो योजना छ:

कपडा को सबै कोटिहरु को लागी एक सेवा सुरु गर्नुहोस्।
अनलाइन स्टोरहरूको लागि एपीआई विकास गर्नुहोस्।
विशेषता हेरफेर सुधार गर्नुहोस्।
प्राकृतिक भाषामा प्रश्नहरू बुझ्न सिक्नुहोस्।

परियोजना टोली: व्लादिमीर Belyaev, Petr Zaidel, Emil Bogomolov।

भविष्यको मोबाइल टिभी

टेक्नोपार्क टोलीको परियोजना। विद्यार्थीहरूले मुख्य रूसी डिजिटल प्रसारण च्यानलहरूको लागि टिभी तालिकाको साथ एउटा अनुप्रयोग सिर्जना गरे, जसमा आईपीटीभी (अनलाइन च्यानलहरू) वा एन्टेना प्रयोग गरेर च्यानलहरू हेर्ने कार्य थपिएको थियो।

सबैभन्दा गाह्रो कुरा एन्ड्रोइड उपकरणमा एन्टेना संलग्न गर्न थियो: यसका लागि तिनीहरूले ट्युनर प्रयोग गरे, जसको लागि लेखकहरूले आफैले ड्राइभर लेखे। नतिजाको रूपमा, हामीले टिभी हेर्ने र एन्ड्रोइडमा टिभी कार्यक्रम गाइड एक अनुप्रयोगमा प्रयोग गर्ने अवसर पायौं।

परियोजना टोली: Konstantin Mitrakov, Sergey Lomachev।

मेलिङ सूचिहरूबाट प्रचार, छुट र प्रस्तावहरू जम्मा गर्ने सेवा

यो विज्ञापन र हुलाक प्रविधिको प्रतिच्छेदन मा एक परियोजना हो। हाम्रा मेलबक्सहरू स्प्याम र मेलिङले भरिएका छन्। हरेक दिन हामी व्यक्तिगत छुट सहित पत्रहरू प्राप्त गर्छौं, तर हामी तिनीहरूलाई "बेकारको विज्ञापन" को रूपमा बुझेर कम र कम खोल्छौं। यस कारणले गर्दा प्रयोगकर्ताहरूले फाइदा गुमाउँछन् र विज्ञापनदाताहरूले घाटा बेहोर्छन्। Mail.ru मेल द्वारा गरिएको एक अध्ययनले देखाएको छ कि प्रयोगकर्ताहरूले उनीहरूसँग छुटहरूको सारांश हेर्न चाहन्छन्।

परियोजना मेलडील तपाइँको न्यूजलेटरबाट छुट र पदोन्नतिहरू बारे जानकारी सङ्कलन गर्दछ र तिनीहरूलाई कार्डहरूको रिबनको रूपमा प्रदर्शन गर्दछ जसबाट तपाइँ पदोन्नति वेबसाइट वा इमेलमा जान सक्नुहुन्छ। कार्यक्रमले एकै पटक धेरै मेलबक्सहरूसँग काम गर्न सक्छ। त्यहाँ चयन गरिएको स्टकहरूको सूची छ।

परियोजनामा माइक्रोसर्भिस आर्किटेक्चर छ र यसमा तीन मुख्य भागहरू छन्:

मेलबक्सहरूको सुविधाजनक जडानको लागि OAuth प्राधिकरण।
पदोन्नति संग पत्र को संग्रह र विश्लेषण।
छुट कार्डहरू भण्डारण र प्रदर्शन गर्दै।

परियोजनाले GPU स्रोतहरू प्रयोग गरेर प्राकृतिक भाषा प्रशोधन प्रविधि प्रयोग गर्दछ: ग्राफिक्स एक्सेलेरेटरहरूले यसलाई 50 गुणाले प्रशोधन गति बढाउन सम्भव बनायो। एल्गोरिथ्म प्रश्न-उत्तर प्रणालीमा आधारित छ, जसले तपाईंलाई नयाँ व्यापार आवश्यकताहरू अनुसार तुरुन्तै स्टक कोटीहरू थप्न अनुमति दिन्छ।

यो टोलीले निर्णायक मण्डलका अनुसार शीर्ष टोलीमा स्थान मात्र जितेको छैन, तर "डिजिटल टप २०१९" प्रतियोगिता पनि जितेको छ। यो रूसी विकासकर्ताहरूको लागि प्रतिस्पर्धा हो जसले व्यापार र सरकारी एजेन्सीहरूको दक्षता सुधार गर्न, साथै व्यक्तिगत उत्पादकता बढाउन IT उपकरणहरू सिर्जना गर्दछ। हाम्रो टोलीले विद्यार्थी वर्ग जित्यो।

विद्यार्थीहरूसँग परियोजनाको थप विकासको लागि ठूला योजनाहरू छन्, अर्कोहरू निम्न हुन्:

मेल सेवाहरूको साथ एकीकरण।
छवि विश्लेषण प्रणाली को कार्यान्वयन।
फराकिलो दर्शकहरूको लागि परियोजना सुरु गर्दै।

परियोजना टोली: मैक्सिम Ermakov, डेनिस Zinoviev, निकिता Rubinov।

अलग रूपमा, हामी तपाईंलाई तीनवटा टोलीहरूको बारेमा बताउन चाहन्छौं जुन Mail.ru समूहका सल्लाहकारहरू द्वारा पहिचान गरिएको थियो जसले विद्यार्थीहरूसँग सेमेस्टरभर काम गरेका थिए। परियोजना चयन गर्दा परियोजना जटिलता, कार्यान्वयन र टोली कार्यमा विशेष ध्यान दिइयो।

परियोजना "Mail.ru कार्यहरू"

परियोजना निर्णायक र सल्लाहकार दुवै द्वारा नोट गरिएको थियो।

"Tasks Mail.ru" कम्पनीले विकसित गरेको कामको सूची कायम राख्नको लागि पहिलो स्वतन्त्र सेवा हो। आगामी महिनाहरूमा, Tasks ले Mail.ru क्यालेन्डरमा कार्य सूचीहरू प्रतिस्थापन गर्नेछ, र परियोजना सबै प्रयोगकर्ताहरूको लागि सक्षम भएपछि, यो Mail.ru मोबाइल र वेब मेलमा एकीकृत हुनेछ।

यो परियोजना अफलाइन-फर्स्ट र मोबाइल-फर्स्ट दृष्टिकोणहरू प्रयोग गरी कार्यान्वयन गरिएको थियो। त्यो हो, तपाइँ कुनै पनि समय, कहीं र कुनै पनि वेब अनुप्रयोग प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। इन्टरनेट पहुँचले फरक पार्दैन: डाटा बचत र सिङ्क्रोनाइज हुनेछ। थप सुविधाको लागि, तपाइँ ब्राउजरबाट अनुप्रयोग "स्थापना" गर्न सक्नुहुन्छ, र यो नेटिभ जस्तो देखिनेछ।

स्मार्ट खाना स्क्यानर

किराना पसलमा, हामी जहिले पनि खाद्य उत्पादन हाम्रो लागि उपयुक्त छ वा छैन, यो कत्तिको सुरक्षित र स्वस्थ छ भनेर द्रुत रूपमा निर्धारण गर्न सक्दैनौं। यदि एक व्यक्तिलाई आहार प्रतिबन्धहरू, विभिन्न एलर्जीहरू, वा आहारमा छन् भने स्थिति थप जटिल हुन्छ। फूडवाइज एन्ड्रोइड एपले तपाईंलाई उत्पादनको बारकोड स्क्यान गर्न र यो मूल्यवान छ कि छैन भनेर सहजै हेर्न अनुमति दिन्छ।
यसको प्रयोग गर।

अनुप्रयोगमा तीन मुख्य खण्डहरू छन्: "प्रोफाइल", "क्यामेरा" र "इतिहास"।

"प्रोफाइल" मा तपाईंले आफ्नो प्राथमिकताहरू सेट गर्नुभयो: "सामग्री" खण्डमा तपाईंले डाटाबेसमा समावेश गरिएका 60 सामग्रीहरू मध्ये कुनै पनि आफ्नो आहारबाट बहिष्कृत गर्न सक्नुहुन्छ र ई-पूरकहरूको बारेमा जानकारी पढ्न सक्नुहुन्छ। "समूहहरू" ले तपाईंलाई एकैचोटि अवयवहरूको सम्पूर्ण ब्लक बहिष्कार गर्न अनुमति दिन्छ। उदाहरणका लागि, यदि तपाईंले "शाकाहार" निर्दिष्ट गर्नुभयो भने, मासु समावेश भएका सबै उत्पादनहरू रातोमा हाइलाइट हुनेछन्।

"क्यामेरा" खण्डमा दुईवटा मोडहरू छन्: बारकोडहरू स्क्यान गर्ने र तरकारी र फलफूलहरू पहिचान गर्ने। बारकोड स्क्यान गरेपछि, तपाईंले उत्पादनको बारेमा सबै जानकारी पाउनुहुनेछ। तपाईंले बहिष्कार गर्नुभएका सामग्रीहरू रातोमा हाइलाइट गरिनेछ।

सबै पहिले स्क्यान गरिएका उत्पादनहरू इतिहासमा सुरक्षित हुनेछन्। यो खण्ड पाठ र आवाज खोज संग सुसज्जित छ।

फलफूल र तरकारीहरूको लागि पहिचान मोडले तपाईंलाई तिनीहरूको पोषण र ऊर्जा मूल्यको बारेमा जानकारी प्राप्त गर्न अनुमति दिन्छ। उदाहरणका लागि, एउटा स्याउमा लगभग २५ ग्राम हुन्छ।
कार्बोहाइड्रेट, जुन कम कार्बोहाइड्रेट आहारमा मानिसहरूका लागि अस्वीकार्य छ।

अनुप्रयोग कोटलिनमा लेखिएको छ; "क्यामेरा" ले बारकोडहरू स्क्यान गर्न र फलफूल र तरकारीहरू पहिचान गर्न ML किट प्रयोग गर्दछ। ब्याकइन्डमा दुईवटा सेवाहरू हुन्छन्: डाटाबेस भएको API सर्भर,
जसले 60 सामग्रीहरू र 000 उत्पादनहरूको रचनाहरू, साथै Python र Tensorflow मा लेखिएको न्यूरल नेटवर्क भण्डारण गर्दछ।

परियोजना टोली: Artyom Andryukhov, Ksenia Glazacheva, दिमित्री सलमान।

संवर्धित वास्तविकता संग उपहार बिक्री को लागी सेवा

प्रत्येक व्यक्तिले आफ्नो जीवनमा कम्तिमा एक पटक प्रतीकात्मक उपहारहरू प्राप्त गरेको छ। अक्सर, मानिसहरूको लागि, ध्यानको तथ्य उनीहरूले प्राप्त गरेको उपहार भन्दा बढी महत्त्वपूर्ण छ। त्यस्ता उपहारहरू लाभदायक छैनन्, तर तिनीहरूको उत्पादन र निपटानले हाम्रो ग्रहको प्रकृतिमा नकारात्मक प्रभाव पार्छ। यसरी परियोजनाका लेखकहरूले संवर्धित वास्तविकताका साथ उपहारहरू बेच्नको लागि सेवा सिर्जना गर्ने विचार लिए।

विचारको सान्दर्भिकता परीक्षण गर्न, हामीले एक अध्ययन सञ्चालन गर्यौं। 82% उत्तरदाताहरूले उपहार छनौट गर्ने समस्याको सामना गरे। 57% उत्तरदाताहरूको लागि, छनौट गर्नमा मुख्य कठिनाई उनीहरूको उपहारहरू प्रयोग हुनेछैन भन्ने डर थियो। 78% मानिसहरू वातावरणीय समस्याहरू समाधान गर्न परिवर्तन गर्न तयार छन्।

लेखकहरूले तीनवटा थेसहरू राखेका छन्:

उपहारहरू भर्चुअल संसारमा बस्छन्।
तिनीहरूले ठाउँ लिँदैनन्।
सधैं नजिकै

वेबमा संवर्धित वास्तविकता लागू गर्न, लेखकहरूले AR.js पुस्तकालय रोजे, जसमा दुई मुख्य भागहरू छन्:

पहिलो A-Frame वा Three.js प्रयोग गरेर क्यामेरा स्ट्रिमको शीर्षमा ग्राफिक्स कोर्न जिम्मेवार छ।
दोस्रो भाग ARToolKit हो, जुन क्यामेरा आउटपुट स्ट्रिममा मार्कर (अर्को यन्त्रको स्क्रिनमा छाप्न वा देखाउन सकिने विशेष क्यारेक्टर) पहिचान गर्न जिम्मेवार छ। मार्कर ग्राफिक्स स्थिति को लागी प्रयोग गरिन्छ। ARToolKit को उपस्थितिले तपाईंलाई AR.js प्रयोग गरेर मार्करलेस संवर्धित वास्तविकता सिर्जना गर्न अनुमति दिँदैन।

AR.js ले धेरै समस्याहरू लुकाउँछ। उदाहरणका लागि, A-Frame सँग यसको प्रयोगले सम्पूर्ण साइटमा शैलीहरू "ब्रेक" गर्न सक्छ। त्यसकारण, लेखकहरूले AR.js + Three.js को "बन्डल" प्रयोग गरे, जसले केही समस्याहरू समाधान गर्न मद्दत गर्‍यो। र तीन.js मा आधारित AR.js लाई प्रतिक्रियामा इम्बेड गर्न, जसमा परियोजना वेबसाइट लेखिएको छ, हामीले एउटा AR-Test-2 भण्डार सिर्जना गर्नुपर्‍यो (https://github.com/denisstasyev/AR-Test-2), जसले Three.js मा आधारित AR.js प्रयोग गर्नको लागि छुट्टै प्रतिक्रिया कम्पोनेन्ट लागू गर्दछ। संवर्धित वास्तविकता र 3D (क्यामेरा बिना यन्त्रहरूको लागि) मा मोडेलको अवलोकन लागू गरिएको थियो।

यद्यपि, पछि यो पत्ता लाग्यो कि प्रयोगकर्ताहरूले मार्कर के हो र यसलाई कसरी प्रयोग गर्ने भनेर बुझ्दैनन्। त्यसकारण, लेखकहरूले प्रविधिमा स्विच गरे, जुन अहिले Google द्वारा सक्रिय रूपमा विकसित भइरहेको छ। मार्कर बिना AR मा मोडेलहरू रेन्डर गर्न यसले ARKit (iOS) वा ARCore (Android) प्रयोग गर्छ। प्रविधि Three.js मा आधारित छ र 3D मोडेल दर्शक समावेश छ। कार्यक्रमको उपयोगिता उल्लेखनीय रूपमा सुधार भएको छ, तथापि, संवर्धित वास्तविकता हेर्न, तपाईंलाई iOS 12 वा पछिको यन्त्र चाहिन्छ।

परियोजना अब उपलब्ध छ (https://e-gifts.site/demo), जहाँ तपाइँ तपाइँको पहिलो उपहार प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ।

परियोजना टोली: डेनिस Stasyev, Anton Chadov।

तपाईं हाम्रो शैक्षिक परियोजनाहरूको बारेमा थप पढ्न सक्नुहुन्छ यो लिङ्क। र धेरै पटक च्यानल भ्रमण गर्नुहोस् टेक्नोस्ट्रीमप्रोग्रामिङ, विकास र अन्य विषयहरू बारे नयाँ शैक्षिक भिडियोहरू त्यहाँ नियमित रूपमा देखा पर्छन्।

स्रोत: www.habr.com

Mail.ru समूहको प्राविधिक मुद्दा, जाडो २०१९