په دې وروستیو کې، زموږ د دریو ټیکنالوژۍ پروژو د فارغانو راتلونکی ژمي دفاع ترسره شوه - Technopark (Bauman MSTU)، Technosphere (Lomonosov Moscow State University) او Technotrek (MIPT). ټیمونو د خپلو نظریاتو پلي کول او د ریښتیني سوداګریزو ستونزو لپاره حلونه وړاندې کړل چې د Mai.ru ګروپ د بیلابیلو څانګو لخوا وړاندیز شوي.
د پروژو په منځ کې:
- د لوړ شوي واقعیت سره د ډالیو پلورلو خدمت.
- یو خدمت چې د بریښنالیک لیست څخه ترویجونه ، تخفیفونه او وړاندیزونه راټولوي.
- د جامو لپاره بصری لټون.
- د کرایې اختیار سره د بریښنایی کتاب کراس کولو لپاره خدمت.
- د سمارټ خواړو سکینر.
- عصري آډیو لارښود.
- پروژه "Mail.ru Tasks"
- د راتلونکي ګرځنده تلویزیون.
موږ غواړو تاسو ته د شپږو پروژو په اړه په تفصیل سره ووایو چې په ځانګړې توګه د جرګې غړو او ښوونکو لخوا په ګوته شوي.
د جامو لپاره بصری لټون
پروژه د ټیکنالوژۍ د فارغانو د ټیم لخوا وړاندې شوه. د شنونکو په وینا، په روسیه کې د فیشن بازار په 2018 کې نږدې 2,4 ټریلیون روبلو ته رسیدلی. هلکانو یو داسې خدمت رامینځته کړی چې په پراخه کچه د توکو پیرودلو لپاره د هوښیار معاون په توګه موقعیت لري. دا د B2B حل دی چې د آنلاین پلورنځیو فعالیت پراخوي.
د UX ازموینې په جریان کې، د پروژې لیکوالانو وموندله چې د "ورته جامو" په واسطه خلک ورته والی د رنګ یا نمونې په اړه پوهیږي، مګر د جامو په ځانګړتیاو کې. له همدې امله ، هلکانو یو سیسټم رامینځته کړی چې نه یوازې دوه عکسونه پرتله کوي ، مګر سیمانټیک نږدې والی پوهیږي. تاسو د هغه جامو عکس اپلوډ کړئ چې تاسو یې لیوالتیا لرئ، او خدمت هغه محصولات غوره کوي چې د دې ځانګړتیاوو سره تړاو لري.
په تخنیکي توګه، سیسټم په لاندې ډول کار کوي:
د Cascade Mask-RCNN عصبي شبکه د کشف او طبقه بندي لپاره روزل شوې وه. د جامو د ځانګړتیاوو او ورته والي د ټاکلو لپاره، د ډیری سرونو سره د ResNext-50 پر بنسټ یو عصبي شبکه د ځانګړتیاوو ګروپونو لپاره کارول کیږي، او د یو محصول عکسونو لپاره درې اړخیز تاوان. ټوله پروژه د مایکرو سرویس جوړښت پر بنسټ پلي شوې.
په راتلونکي کې پلان شوی دی:
- د ټولو کټګوریو جامو لپاره خدمت پیل کړئ.
- د آنلاین پلورنځیو لپاره API رامینځته کړئ.
- د صفاتو لاسوهنې ته وده ورکړئ.
- په طبیعي ژبه د پوښتنو پوهیدل زده کړئ.
د پروژې ټیم: ولادیمیر بیلیایف، پیټر زیدیل، ایمیل بوګومولوف.
د راتلونکي ګرځنده تلویزیون
د ټیکنوپارک ټیم پروژه. زده کونکو د اصلي روسی ډیجیټل نشراتي چینلونو لپاره د تلویزیون مهالویش سره یو غوښتنلیک رامینځته کړی ، کوم چې د IPTV (آنلاین چینلونو) یا انتن په کارولو سره د چینلونو لید فعالیت اضافه شوی.
ترټولو ستونزمن کار دا و چې انټینا د Android وسیلې ته وصل کړئ: د دې لپاره دوی یو تونر کارولی ، د کوم لپاره چې لیکوالان پخپله ډرایور لیکلي. د پایلې په توګه، موږ فرصت ترلاسه کړ چې تلویزیون وګورو او په یو اپلیکیشن کې په Android کې د تلویزیون برنامې لارښود وکاروو.
د پروژې ټیم: Konstantin Mitrakov، Sergey Lomachev.
یو خدمت چې د بریښنالیک لیستونو څخه ترویجونه ، تخفیفونه او وړاندیزونه راټولوي
دا د اعلاناتو او پوستي ټیکنالوژیو په تقاطع کې یوه پروژه ده. زموږ میل باکسونه د سپیم او بریښنالیکونو څخه ډک دي. هره ورځ موږ د شخصي تخفیفونو سره لیکونه ترلاسه کوو، مګر موږ یې لږ او لږ خلاصوو، دوی د "بې ګټې اعلاناتو" په توګه ګورو. د دې له امله، کاروونکي ګټې له لاسه ورکوي او مشتریان تاوان کوي. د Mail.ru میل لخوا یوې مطالعې ښودلې چې کاروونکي غواړي د هغه تخفیف لنډیز وګوري چې دوی لري.
پروژه ستاسو د خبر پاڼی څخه د تخفیفونو او ترویجونو په اړه معلومات راټولوي او د کارتونو ربن په بڼه یې ښیې چې تاسو کولی شئ د ترویج ویب پاڼې یا بریښنالیک ته لاړ شئ. برنامه کولی شي په یوځل کې د څو میل باکسونو سره کار وکړي. د ټاکل شوي سټاک لیست شتون لري.
پروژه د مایکرو سرویس جوړښت لري او له دریو اصلي برخو څخه جوړه ده:
- د میل باکسونو د اسانه پیوستون لپاره د OAuth اجازه.
- د ترویجونو سره د لیکونو راټولول او تحلیل.
- د تخفیف کارتونو ذخیره کول او ښودل.
پروژه د GPU سرچینو په کارولو سره د طبیعي ژبې پروسس کولو ټیکنالوژي کاروي: د ګرافیک سرعت کونکي دا امکان لري چې د پروسس سرعت 50 ځله زیات کړي. الګوریتم د پوښتنې ځواب سیسټم پراساس دی ، کوم چې تاسو ته اجازه درکوي په چټکۍ سره د نوي سوداګرۍ اړتیاو سره سم د سټاک کټګورۍ اضافه کړئ.
دې ټیم نه یوازې د جیوري له مخې په غوره ټیمونو کې ځای ترلاسه کړ، بلکې د "ډیجیټل ټاپ 2019" سیالۍ هم وګټله. دا د روسی پراختیا کونکو لپاره سیالي ده چې د سوداګرۍ او دولتي ادارو موثریت ته وده ورکولو لپاره د معلوماتي ټیکنالوژۍ وسیلې رامینځته کوي ، او همدارنګه د شخصي تولید زیاتوالي لپاره. زموږ ټیم د زده کونکو کټګورۍ وګټله.
زده کونکي د پروژې د لا پراختیا لپاره لوی پلانونه لري، راتلونکي یې دا دي:
- د بریښنالیک خدماتو سره یوځای کول.
- د عکس تحلیل سیسټم پلي کول.
- د پراخه لیدونکو لپاره د پروژې پیل کول.
د پروژې ټیم: ماکسیم ایرماکوف، ډینس زینوویف، نیکیتا روبینوف.
په جلا توګه، موږ غواړو تاسو ته د دریو ټیمونو په اړه ووایو چې د Mail.ru ګروپ ښوونکي لخوا پیژندل شوي چې په ټول سمستر کې د زده کونکو سره کار کوي. ځانګړې پاملرنه د پروژې پیچلتیا، پلي کولو او ټیم کار ته د پروژو په ټاکلو کې ورکړل شوې.
پروژه "Mail.ru Tasks"
پروژه د جیوری او مشاورینو لخوا یادونه وشوه.
"Tasks Mail.ru" د کار کولو لیست ساتلو لپاره لومړی خپلواک خدمت دی چې د شرکت لخوا رامینځته شوی. په راتلونکو میاشتو کې، دندې به د Mail.ru په کیلنڈر کې د کاري لیستونو ځای ونیسي، او وروسته له دې چې پروژه د ټولو کاروونکو لپاره فعاله شي، دا به په Mail.ru ګرځنده او ویب میل کې مدغم شي.
دا پروژه د آفلاین - لومړی او ګرځنده - لومړۍ طریقې په کارولو سره پلي شوې. دا دی، تاسو کولی شئ د ویب غوښتنلیک هر وخت، هرچیرې او هر څه وکاروئ. د انټرنیټ لاسرسی مهمه نده: ډاټا به خوندي او همغږي شي. د ډیرې اسانتیا لپاره، تاسو کولی شئ د براوزر څخه غوښتنلیک "انسټال" کړئ، او دا به د اصلي په څیر ښکاري.
د سمارټ خواړو سکینر
د کرایې په پلورنځي کې، موږ تل په چټکۍ سره نشو ټاکلی چې ایا د خوړو محصول زموږ لپاره مناسب دی که نه، څومره خوندي او صحي دی. وضعیت خورا پیچلی کیږي که چیرې یو څوک د رژیم محدودیتونه ، مختلف الرجی ولري ، یا په رژیم کې وي. د Foodwise Android ایپ تاسو ته اجازه درکوي د محصول بارکوډ سکین کړئ او په اسانۍ سره وګورئ چې ایا دا ارزښت لري.
وکاروئ.
غوښتنلیک درې اصلي برخې لري: "پروفایل"، "کیمره" او "تاریخ".
په "پروفایل" کې تاسو خپل غوره توبونه تنظیم کړئ: د "اجزاوو" برخه کې تاسو کولی شئ د خپل رژیم څخه د 60 اجزاو څخه کوم چې په ډیټابیس کې شامل دي خارج کړئ او د E-Supplements په اړه معلومات ولولئ. "ډلې" تاسو ته اجازه درکوي په یوځل کې د اجزاو ټول بلاک خارج کړئ. د مثال په توګه، که تاسو "سبزیانېزم" مشخص کړئ، نو ټول هغه محصولات چې غوښه لري به په سور کې روښانه شي.
د "کیمرې" برخه کې دوه حالتونه شتون لري: د بارکوډونو سکین کول او د سبزیجاتو او میوو پیژندل. د بارکوډ سکین کولو وروسته، تاسو به د محصول په اړه ټول معلومات ترلاسه کړئ. هغه اجزا چې تاسو خارج کړي وي په سور کې به روښانه شي.
ټول پخواني سکین شوي محصولات به په تاریخ کې خوندي شي. دا برخه د متن او غږ لټون سره سمبال ده.
د میوو او سبزیجاتو لپاره د پیژندلو حالت تاسو ته اجازه درکوي د دوی د تغذیې او انرژي ارزښت په اړه معلومات ترلاسه کړئ. د مثال په توګه، یوه مڼه تقریبا 25 ګرامه لري.
کاربوهایډریټ ، کوم چې د ټیټ کاربوهایډریټ رژیم خلکو لپاره د منلو وړ ندي.
غوښتنلیک په کوټلین کې لیکل شوی؛ "کیمره" د بارکوډونو سکین کولو او میوو او سبزیجاتو پیژندلو لپاره ML کټ کاروي. پس منظر دوه خدمتونه لري: یو API سرور د ډیټابیس سره،
کوم چې 60 اجزا او د 000 محصولاتو ترکیبونه ذخیره کوي ، په بیله بیا په Python او Tensorflow کې لیکل شوي عصبي شبکه.
د پروژې ټیم: آرتیوم اندریوخوف، کیسنیا ګلازاچوا، دیمتري سلمان.
د لوړ شوي واقعیت سره د ډالیو پلورلو خدمت
هر سړی لږترلږه په خپل ژوند کې یو ځل سمبولیک ډالۍ ترلاسه کړي. ډیری وختونه، د خلکو لپاره، د پاملرنې حقیقت د ډالۍ په پرتله خورا مهم دی چې دوی یې ترلاسه کوي. دا ډول ډالۍ ګټورې ندي، مګر د دوی تولید او ضایع کول زموږ د سیارې په طبیعت منفي اغیزه لري. دا څنګه د پروژې لیکوالان د پرمختللي واقعیت سره د ډالیو پلورلو لپاره د خدماتو رامینځته کولو مفکورې سره راغلل.
د دې مفکورې د مطابقت ازموینې لپاره، موږ یوه څیړنه ترسره کړه. د ځواب ویونکو 82٪ د ډالۍ غوره کولو له ستونزې سره مخ وو. د 57٪ ځواب ویونکو لپاره، په غوره کولو کې اصلي ستونزه دا ویره وه چې د دوی ډالۍ به ونه کارول شي. 78٪ خلک د چاپیریال ستونزې حل کولو لپاره بدلون ته چمتو دي.
لیکوالان درې مقالې وړاندې کوي:
- ډالۍ په مجازی نړۍ کې ژوند کوي.
- دوی ځای نه نیسي.
- تل نږدې.
په ویب کې د لوړ شوي واقعیت پلي کولو لپاره، لیکوالانو د AR.js کتابتون غوره کړ، کوم چې دوه اصلي برخې لري:
- لومړی د A-Frame یا Three.js په کارولو سره د کیمرې جریان په سر کې د ګرافیک رسم کولو مسؤلیت لري.
- دویمه برخه د ARToolKit ده، کوم چې د کیمرې محصول جریان کې د مارکر پیژندلو مسؤلیت لري (یو ځانګړی کرکټر چې یا هم چاپ کیدی شي یا د بل وسیلې په سکرین کې ښودل کیدی شي). مارکر د ګرافیک موقعیت لپاره کارول کیږي. د ARToolKit شتون تاسو ته اجازه نه ورکوي چې د AR.js په کارولو سره بې نښه شوي وده شوي واقعیت رامینځته کړئ.
AR.js ډیری نیمګړتیاوې پټوي. د مثال په توګه، د A-Frame سره یوځای کارول کولی شي په ټول سایټ کې سټایلونه "مات" کړي. له همدې امله، لیکوالانو د AR.js + Three.js "بنډل" کارولی، کوم چې د ځینو ستونزو په حل کې مرسته کړې. او په عکس کې د Three.js پر بنسټ د AR.js د ځای په ځای کولو لپاره، په کوم کې چې د پروژې ویب پاڼه لیکل شوې، موږ باید د AR-Test-2 ذخیره جوړه کړو ()، کوم چې د Three.js پر بنسټ د AR.js کارولو لپاره جلا غبرګون برخې پلي کوي. په وده شوي واقعیت او 3D کې د ماډل لیدل (د کیمرې پرته د وسیلو لپاره) پلي شوي.
په هرصورت، وروسته معلومه شوه چې کاروونکي نه پوهیږي چې مارکر څه شی دی او څنګه یې کارول کیږي. له همدې امله، لیکوالانو ټیکنالوژۍ ته مخه کړه ، کوم چې اوس مهال په فعاله توګه د ګوګل لخوا پرمخ وړل کیږي. دا ARKit (iOS) یا ARCore (Android) کاروي ترڅو ماډلونه په AR کې پرته له مارکر وړاندې کړي. ټیکنالوژي د Three.js پراساس ده او د 3D ماډل لیدونکي پکې شامل دي. د برنامه کارول د پام وړ ښه شوي ، په هرصورت ، د لوړ شوي واقعیت لیدو لپاره ، تاسو د iOS 12 یا وروسته سره وسیله ته اړتیا لرئ.
پروژه اوس شتون لري ()، چیرې چې تاسو کولی شئ خپل لومړی ډالۍ ترلاسه کړئ.
د پروژې ټیم: ډینس ستاسیوف، انتون چادوف.
تاسو کولی شئ زموږ د تعلیمي پروژو په اړه نور ولولئ دلته . او چینل ته ډیر ځله مراجعه وکړئ د پروګرام کولو، پراختیا او نورو څانګو په اړه نوي تعلیمي ویډیوګانې په منظمه توګه شتون لري.
سرچینه: www.habr.com