تازو، اسان جي ٽيڪنالوجي منصوبن جي گريجوئيشن جي ايندڙ سياري جو دفاع ڪيو - Technopark (Bauman MSTU)، Technosphere (Lomonosov ماسڪو اسٽيٽ يونيورسٽي) ۽ Technotrek (MIPT). ٽيمن Mai.ru گروپ جي مختلف ڊويزنن پاران پيش ڪيل حقيقي ڪاروباري مسئلن جي حل لاءِ پنهنجن پنهنجن خيالن جي عمل ۽ حل ٻنهي کي پيش ڪيو.
منصوبن جي وچ ۾:
- واڌاري واري حقيقت سان تحفا وڪڻڻ جي خدمت.
- هڪ خدمت جيڪا ميلنگ لسٽ مان پروموشنز، رعايتون ۽ آڇون گڏ ڪري ٿي.
- ڪپڙن لاء بصري ڳولا.
- اليڪٽرڪ بڪ ڪراسنگ لاءِ سروس ڪرائي جي اختيار سان.
- سمارٽ فوڊ اسڪينر.
- جديد آڊيو گائيڊ.
- پروجيڪٽ "Mail.ru ڪم"
- مستقبل جي موبائل ٽيليويزن.
اسان توهان کي ڇهن منصوبن بابت وڌيڪ تفصيل سان ٻڌائڻ چاهيون ٿا جيڪي خاص طور تي جيوري ميمبرن ۽ استادن پاران نمايان ڪيا ويا آهن.
ڪپڙن لاء بصري ڳولا
پروجيڪٽ ٽيڪنالاجي گريجوئيٽ جي ٽيم پاران پيش ڪيو ويو. تجزيه نگارن جي مطابق، روس ۾ فيشن مارڪيٽ 2018 ۾ تقريبن 2,4 ٽريلين روبل جي رقم هئي. ماڻهن هڪ خدمت ٺاهي آهي جيڪا هڪ ذهين اسسٽنٽ جي حيثيت سان رکيل آهي سامان جي وڏي قسم ۾ خريداري ڪرڻ لاءِ. هي هڪ B2B حل آهي جيڪو آن لائن اسٽورن جي ڪارڪردگي کي وڌائي ٿو.
UX جاچ دوران، پروجيڪٽ جي ليکڪن کي معلوم ٿيو ته "ساڳئي لباس" ذريعي ماڻهو هڪجهڙائي کي رنگ يا نموني ۾ نه، پر لباس جي خاصيتن ۾ سمجهندا آهن. تنهن ڪري، ماڻهو هڪ سسٽم ٺاهيا آهن جيڪي نه رڳو ٻن تصويرن جو مقابلو ڪن ٿا، پر سمجهه واري قربت کي سمجهي ٿو. توھان اپلوڊ ڪريو ھڪڙي تصوير جي ھڪڙي تصوير جي لباس جي توھان کي جنھن ۾ توھان دلچسپي رکو ٿا، ۽ خدمت چونڊيندو آھي مصنوعات جيڪي ان جي خاصيتن سان لاڳاپيل آھن.
ٽيڪنيڪل طور تي سسٽم ڪم ڪري ٿو:
Cascade Mask-RCNN نيورل نيٽ ورڪ کي تربيت ڏني وئي معلوم ڪرڻ ۽ درجه بندي لاءِ. لباس جي خاصيتن ۽ هڪجهڙائي کي طئي ڪرڻ لاءِ، ڪيترن ئي سرن سان ResNext-50 تي ٻڌل هڪ اعصابي نيٽ ورڪ خاصيتن جي گروپن لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي، ۽ هڪ پيداوار جي تصويرن لاءِ ٽرپلٽ نقصان. سڄو پروجيڪٽ microservice فن تعمير جي بنياد تي لاڳو ڪيو ويو.
مستقبل ۾ اهو منصوبو آهي:
- لباس جي سڀني قسمن لاء هڪ خدمت شروع ڪريو.
- آن لائن اسٽورن لاءِ هڪ API ٺاهيو.
- خاصيت جي ڦيرڦار کي بهتر ڪريو.
- قدرتي ٻولي ۾ سوالن کي سمجهڻ سکو.
پروجيڪٽ ٽيم: ولاديمير Belyaev، Petr Zaidel، Emil Bogomolov.
مستقبل جي موبائل ٽي وي
ٽيڪنالاجي پارڪ ٽيم جو منصوبو. شاگردن هڪ ٽي وي شيڊول سان گڏ مکيه روسي ڊجيٽل براڊڪاسٽنگ چينلز لاءِ هڪ ايپليڪيشن ٺاهي، جنهن ۾ شامل ڪيو ويو چينل ڏسڻ جو ڪم IPTV (آن لائن چينلز) يا اينٽينا استعمال ڪندي.
سڀ کان وڌيڪ ڏکيو شيء انٽنا کي Android ڊوائيس سان ڳنڍڻ هو: هن لاء اهي هڪ ٽونر استعمال ڪيو، جنهن لاء ليکڪ پاڻ هڪ ڊرائيور لکيو. نتيجي طور، اسان کي ٽي وي ڏسڻ جو موقعو مليو ۽ ٽي وي پروگرام گائيڊ استعمال ڪريو Android تي هڪ ايپليڪيشن ۾.
پروجيڪٽ ٽيم: Konstantin Mitrakov، سرجي Lomachev.
هڪ خدمت جيڪا ميلنگ لسٽن مان پروموشنز، رعايتون ۽ آڇون گڏ ڪري ٿي
هي هڪ منصوبو آهي اشتهارن ۽ پوسٽل ٽيڪنالاجي جي چونڪ تي. اسان جا ميل باڪس اسپام ۽ ميلنگ سان ڀريل آهن. هر روز اسان ذاتي رعايتن سان خط وصول ڪندا آهيون، پر اسان انهن کي گهٽ ۽ گهٽ کوليندا آهيون، انهن کي "بيڪار اشتهارسازي" سمجهي. انهي جي ڪري، صارفين فائدا وڃائي رهيا آهن ۽ اشتهار ڏيندڙ نقصان جو شڪار آهن. Mail.ru Mail پاران هڪ مطالعو ڏيکاريو ويو آهي ته صارف انهن رعايتن جو خلاصو ڏسڻ چاهيندا آهن جيڪي انهن وٽ آهن.
پروجيڪٽ توهان جي نيوز ليٽر مان رعايتن ۽ پروموشنز بابت معلومات گڏ ڪري ٿي ۽ انهن کي ڪارڊن جي ربن جي صورت ۾ ڏيکاري ٿو جتان توهان پروموشن ويب سائيٽ يا اي ميل تي وڃي سگهو ٿا. پروگرام هڪ ئي وقت ڪيترن ئي ميل بڪس سان ڪم ڪري سگهي ٿو. منتخب ٿيل اسٽاڪ جي ھڪڙي فهرست آھي.
پروجيڪٽ ۾ هڪ microservice فن تعمير آهي ۽ ٽن مکيه حصن تي مشتمل آهي:
- ميل باڪس جي آسان ڪنيڪشن لاءِ OAuth اختيار.
- پروموشنز سان گڏ خطن جو مجموعو ۽ تجزيو.
- رعايتي ڪارڊ کي ذخيرو ڪرڻ ۽ ڊسپلي ڪرڻ.
پروجيڪٽ GPU وسيلن کي استعمال ڪندي قدرتي ٻولي پروسيسنگ ٽيڪنالاجي استعمال ڪري ٿو: گرافڪس تيز ڪندڙ اهو ممڪن ڪيو ته پروسيسنگ جي رفتار کي 50 ڀيرا وڌائڻ. الورورٿم هڪ سوال جواب سسٽم تي ٻڌل آهي، جيڪو توهان کي نئين ڪاروباري گهرجن جي مطابق جلدي اسٽاڪ زمرے شامل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
هن ٽيم نه رڳو جيوري جي مطابق ٽاپ ٽيمن ۾ جڳهه حاصل ڪئي، پر "ڊجيٽل ٽاپ 2019" مقابلو پڻ کٽيو. هي مقابلو آهي روسي ڊولپرز لاءِ جيڪي ٺاهيندا آهن آئي ٽي اوزار ڪاروبار ۽ سرڪاري ادارن جي ڪارڪردگي کي بهتر بڻائڻ لاءِ، انهي سان گڏ ذاتي پيداوار وڌائڻ لاءِ. اسان جي ٽيم شاگردن جي درجي کي فتح ڪيو.
شاگردن وٽ پروجيڪٽ جي وڌيڪ ترقي لاءِ وڏا منصوبا آهن، ايندڙ آهن:
- ميل سروسز سان انضمام.
- هڪ تصويري تجزياتي نظام جو نفاذ.
- وڏين سامعين لاءِ پروجيڪٽ شروع ڪرڻ.
پروجيڪٽ ٽيم: ميڪسم Ermakov، Denis Zinoviev، Nikita Rubinov.
الڳ الڳ، اسان توهان کي ٽن ٽيمن جي باري ۾ ٻڌائڻ چاهيون ٿا جيڪي Mail.ru گروپ جي استادن پاران سڃاتل هيون، جن سڄي سيمسٽر ۾ شاگردن سان گڏ ڪم ڪيو. منصوبي جي پيچيدگي، عمل درآمد ۽ ٽيم ورڪ تي خاص ڌيان ڏنو ويو جڏهن منصوبن کي چونڊيو ويو.
پروجيڪٽ "Mail.ru ڪم"
پروجيڪٽ ٻنهي جيوري ۽ استادن طرفان نوٽ ڪيو ويو.
“Tasks Mail.ru” ڪمپني پاران تيار ڪيل ڪم جي فهرست کي برقرار رکڻ لاءِ پهرين آزاد خدمت آهي. ايندڙ مهينن ۾، Tasks Mail.ru ڪئلينڊر ۾ ٽاسڪ لسٽن کي بدلائي ڇڏيندو، ۽ پروجيڪٽ سڀني صارفين لاءِ فعال ٿيڻ کان پوءِ، ان کي Mail.ru موبائل ۽ ويب ميل ۾ ضم ڪيو ويندو.
پروجيڪٽ آف لائن-پهرين ۽ موبائل-پهرين طريقا استعمال ڪندي لاڳو ڪيو ويو. اهو آهي، توهان ڪنهن به وقت، ڪٿي ۽ ڪنهن به شيء تي ويب ايپليڪيشن استعمال ڪري سگهو ٿا. انٽرنيٽ جي رسائي ڪا به اهميت ناهي: ڊيٽا محفوظ ڪئي ويندي ۽ هم وقت سازي ڪئي ويندي. وڌيڪ سهولت لاءِ، توهان برائوزر مان ايپليڪيشن کي ”انسٽال“ ڪري سگهو ٿا، ۽ اهو هڪ ڏيهي جهڙو نظر ايندو.
سمارٽ فوڊ اسڪينر
گروسري اسٽور ۾، اسان هميشه جلدي اهو طئي نٿا ڪري سگهون ته ڇا کاڌي جي پيداوار اسان لاءِ مناسب آهي يا نه، اهو ڪيترو محفوظ ۽ صحتمند آهي. صورتحال وڌيڪ پيچيده ٿي ويندي آهي جيڪڏهن ڪو ماڻهو غذائي پابنديون، مختلف الرجي، يا غذا تي آهي. Foodwise Android ايپ توهان کي هڪ پروڊڪٽ جو بارڪوڊ اسڪين ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي ۽ ڪوشش ڪري ڏسو ته ڇا اهو ان جي لائق آهي.
ان کي استعمال ڪريو.
ايپليڪيشن ۾ ٽي مکيه حصا آهن: "پروفائل"، "ڪئميرا" ۽ "تاريخ".
”پروفائل“ ۾ توھان پنھنجيون ترجيحون مقرر ڪريو: ”اجزاء“ سيڪشن ۾ توھان پنھنجي غذا مان خارج ڪري سگھوٿا 60 اجزاء مان ڪنھن کي به ڊيٽابيس ۾ شامل ۽ پڙھي سگھوٿا E-supplements بابت معلومات. "گروپ" توهان کي هڪ ئي وقت ۾ اجزاء جي مڪمل بلاڪ کي خارج ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. مثال طور، جيڪڏھن توھان بيان ڪريو ٿا ”سبزيت“، پوءِ گوشت تي مشتمل سڀ شيون ڳاڙھي رنگ ۾ نمايان ٿينديون.
”ڪئميرا“ سيڪشن ۾ ٻه طريقا آهن: بارڪوڊس اسڪين ڪرڻ ۽ ڀاڄين ۽ ميون کي سڃاڻڻ. بارڪوڊ کي اسڪين ڪرڻ کان پوء، توهان کي پراڊڪٽ بابت سڀ معلومات ملندي. اجزاء جيڪي توهان خارج ڪيا آهن انهن کي ڳاڙهي ۾ نمايان ڪيو ويندو.
سڀ اڳ ۾ اسڪين ٿيل پراڊڪٽس کي تاريخ ۾ محفوظ ڪيو ويندو. هي سيڪشن متن ۽ آواز جي ڳولا سان ليس آهي.
ميون ۽ ڀاڄين جي سڃاڻپ جو طريقو توهان کي انهن جي غذائي ۽ توانائي جي قيمت بابت معلومات حاصل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. مثال طور، هڪ سيب لڳ ڀڳ 25 گرام تي مشتمل آهي.
ڪاربوهائيڊريٽ، جيڪو گهٽ ڪارب غذا تي ماڻهن لاء ناقابل قبول آهي.
ايپليڪيشن ڪوٽلن ۾ لکيل آهي، ”ڪئميرا“ بارڪوڊز کي اسڪين ڪرڻ ۽ ميون ۽ ڀاڄين کي سڃاڻڻ لاءِ ML کٽ استعمال ڪري ٿو. پس منظر ٻن خدمتن تي مشتمل آھي: ھڪڙو API سرور ھڪڙو ڊيٽابيس سان،
جيڪو 60 اجزا ۽ 000 پراڊڪٽس جي ڪمپوزيشن کي گڏ ڪري ٿو، انهي سان گڏ هڪ نيورل نيٽ ورڪ Python ۽ Tensorflow ۾ لکيل آهي.
پروجيڪٽ ٽيم: Artyom Andryukhov، Ksenia Glazacheva، دمتري سلمان.
واڌاري واري حقيقت سان تحفا وڪڻڻ جي خدمت
هر ماڻهو پنهنجي زندگيء ۾ گهٽ ۾ گهٽ هڪ ڀيرو علامتي تحفا حاصل ڪيو آهي. گهڻو ڪري، ماڻهن لاء، ڌيان جي حقيقت ان کان وڌيڪ اهم آهي جيڪا تحفا حاصل ڪندا آهن. اهڙا تحفا فائديمند نه آهن، پر انهن جي پيداوار ۽ ضايع ڪرڻ اسان جي ڌرتيء جي فطرت تي منفي اثر آهي. اهڙي طرح پروجيڪٽ جي ليکڪن کي خيال آيو ته تحفا وڪڻڻ لاءِ هڪ خدمت ٺاهڻ جو خيال وڌيل حقيقت سان.
خيال جي مطابقت کي جانچڻ لاء، اسان هڪ مطالعو ڪيو. 82٪ جواب ڏيڻ وارن کي تحفا چونڊڻ جي مسئلي کي منهن ڏيڻو پيو. جواب ڏيڻ وارن جي 57 سيڪڙو لاء، چونڊڻ ۾ بنيادي مشڪل اهو خوف هو ته انهن جا تحفا استعمال نه ڪيا ويندا. 78٪ ماڻهو ماحولياتي مسئلن کي حل ڪرڻ لاء تبديل ڪرڻ لاء تيار آهن.
ليکڪ ٽن مقالا پيش ڪيا آهن:
- تحفا مجازي دنيا ۾ رهن ٿا.
- اهي جڳهه نه وٺندا آهن.
- ويجھي هميشه.
ويب تي واڌاري واري حقيقت کي لاڳو ڪرڻ لاءِ، ليکڪن AR.js لائبريري کي چونڊيو، جيڪو ٻن مکيه حصن تي مشتمل آهي:
- پهريون A-Frame يا Three.js استعمال ڪندي ڪئميرا جي اسٽريم جي مٿان گرافڪس ڊرائنگ ڪرڻ جو ذميوار آهي.
- ٻيو حصو ARToolKit آهي، جيڪو ڪئميرا آئوٽ اسٽريم ۾ مارڪر کي سڃاڻڻ جو ذميوار آهي (هڪ خاص ڪردار جيڪو يا ته پرنٽ ٿي سگهي ٿو يا ڪنهن ٻئي ڊوائيس جي اسڪرين تي ڏيکاريو ويو آهي). مارڪر گرافڪس کي پوزيشن ڪرڻ لاء استعمال ڪيو ويندو آهي. ARToolKit جي موجودگي توهان کي AR.js استعمال ڪندي بغير نشان جي وڌايل حقيقت ٺاهڻ جي اجازت نٿي ڏئي.
AR.js ڪيترن ئي نقصانن کي لڪائي ٿو. مثال طور، ان جو استعمال A-Frame سان گڏ سڄي سائيٽ ۾ اندازن کي ”ٽڙڻ“ ڪري سگھي ٿو. تنهن ڪري، ليکڪن AR.js + Three.js جو "بنڊل" استعمال ڪيو، جنهن ۾ ڪجهه مسئلا حل ڪرڻ ۾ مدد ڪئي. ۽ AR.js کي Three.js جي بنياد تي React ۾ شامل ڪرڻ لاءِ، جنهن ۾ پروجيڪٽ جي ويب سائيٽ لکيل آهي، اسان کي هڪ AR-Test-2 مخزن ٺاهڻو هو ()، جيڪو Three.js جي بنياد تي AR.js استعمال ڪرڻ لاءِ الڳ رد عمل جو حصو لاڳو ڪري ٿو. ماڊل کي ڏسڻ ۾ اضافو حقيقت ۽ 3D (ڪئميرا کان سواء ڊوائيسز لاء) لاڳو ڪيو ويو.
بهرحال، اهو بعد ۾ ظاهر ٿيو ته صارفين کي اهو نه سمجهيو ته مارڪر ڇا آهي ۽ ان کي ڪيئن استعمال ڪجي. تنهن ڪري، ليکڪن کي تبديل ڪيو ٽيڪنالاجي، جيڪا هاڻي فعال طور تي گوگل طرفان ترقي ڪئي پئي وڃي. اهو ARKit (iOS) يا ARCore (Android) استعمال ڪري ٿو ماڊل کي AR ۾ بغير نشان جي. ٽيڪنالاجي Three.js تي ٻڌل آهي ۽ هڪ 3D ماڊل ناظر شامل آهي. پروگرام جي استعمال جي قابليت تمام گهڻو بهتر ٿي چڪي آهي، جڏهن ته، واڌاري حقيقت کي ڏسڻ لاء، توهان کي iOS 12 يا بعد ۾ هڪ ڊوائيس جي ضرورت آهي.
پروجيڪٽ هاڻي دستياب آهي ()، جتي توهان حاصل ڪري سگهو ٿا پنهنجو پهريون تحفو.
پروجيڪٽ ٽيم: Denis Stasyev، Anton Chadov.
توهان اسان جي تعليمي منصوبن بابت وڌيڪ پڙهي سگهو ٿا . ۽ چينل کي وڌيڪ دورو ڪريو پروگرامنگ، ڊولپمينٽ ۽ ٻين مضمونن بابت نوان تعليمي وڊيوز اتي باقاعدي ظاهر ٿيندا رهن ٿا.
جو ذريعو: www.habr.com