Technopark (Bauman MSTU), Technosphere (Lomonosov මොස්කව් රාජ්ය විශ්ව විද්යාලය) සහ Technotrek (MIPT) - මෑතකදී, අපගේ තාක්ෂණික ව්යාපෘති තුනක උපාධිධාරීන්ගේ ඊළඟ ශීත ඍතු ආරක්ෂාව සිදු විය. Mai.ru සමූහයේ විවිධ අංශ විසින් යෝජනා කරන ලද සැබෑ ව්‍යාපාරික ගැටළු සඳහා ඔවුන්ගේම අදහස් සහ විසඳුම් ක්රියාත්මක කිරීම යන දෙකම කණ්ඩායම් විසින් ඉදිරිපත් කරන ලදී.
ව්යාපෘති අතර:
- වැඩිදියුණු කළ යථාර්ථය සමඟ තෑගි විකිණීම සඳහා සේවාව.
- තැපැල් ලැයිස්තුවෙන් උසස්වීම්, වට්ටම් සහ දීමනා එකතු කරන සේවාවක්.
- ඇඳුම් සඳහා දෘශ්‍ය සෙවීම.
- කුලියට ගැනීමේ විකල්පය සමඟ ඉලෙක්ට්‍රොනික පොත් හරස් කිරීම සඳහා සේවාව.
- ස්මාර්ට් ආහාර ස්කෑනරය.
- නවීන ශ්රව්ය මාර්ගෝපදේශය.
- ව්යාපෘතිය "Mail.ru කාර්යයන්"
- අනාගතයේ ජංගම රූපවාහිනිය.
ජූරි සභිකයින් සහ උපදේශකයින් විසින් විශේෂයෙන් ඉස්මතු කරන ලද ව්යාපෘති හයක් පිළිබඳව අපි ඔබට වඩාත් විස්තරාත්මකව පැවසීමට කැමැත්තෙමු.
ඇඳුම් සඳහා දෘශ්‍ය සෙවීම
Technosphere උපාධිධාරී කණ්ඩායමක් විසින් මෙම ව්යාපෘතිය ඉදිරිපත් කරන ලදී. විශ්ලේෂකයින්ට අනුව, 2018 දී රුසියාවේ විලාසිතා වෙළඳපොල රුබල් ට්‍රිලියන 2,4 කට ආසන්න විය. යාලුවනේ විශාල භාණ්ඩ වර්ග මිලදී ගැනීම සඳහා බුද්ධිමත් සහායකයෙකු ලෙස ස්ථානගත කර ඇති සේවාවක් නිර්මාණය කළේය. මෙය අන්තර්ජාල වෙළඳසැල් වල ක්රියාකාරිත්වය පුළුල් කරන B2B විසඳුමකි.
UX පරීක්ෂණය අතරතුර, ව්‍යාපෘතියේ කතුවරුන් සොයා ගත්තේ “සමාන ඇඳුමෙන්” මිනිසුන් සමානකම් තේරුම් ගන්නේ වර්ණය හෝ රටාවේ නොව ඇඳුම්වල ගුණාංගවල බවයි. එමනිසා, යාලුවනේ පින්තූර දෙකක් සංසන්දනය කරනවා පමණක් නොව, අර්ථකථන සමීපත්වය තේරුම් ගන්නා පද්ධතියක් නිර්මාණය කළේය. ඔබ උනන්දුවක් දක්වන ඇඳුම් අයිතමයේ රූපයක් උඩුගත කරන අතර, සේවාව එහි ගුණාංගවලට අදාළ නිෂ්පාදන තෝරා ගනී.
තාක්ෂණික වශයෙන්, පද්ධතිය පහත පරිදි ක්රියා කරයි:
Cascade Mask-RCNN ස්නායු ජාලය හඳුනා ගැනීම සහ වර්ගීකරණය සඳහා පුහුණු කරන ලදී. ඇඳුම්වල ගුණාංග සහ සමානතාවය තීරණය කිරීම සඳහා, හිස් කිහිපයක් සහිත ResNext-50 මත පදනම් වූ ස්නායු ජාලයක් ගුණාංග කණ්ඩායම් සඳහා භාවිතා කරන අතර, එක් නිෂ්පාදනයක ඡායාරූප සඳහා ත්‍රිත්ව අලාභය. සම්පූර්ණ ව්යාපෘතිය ක්රියාත්මක වූයේ ක්ෂුද්‍ර සේවා ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය මත ය.
අනාගතයේදී එය සැලසුම් කර ඇත:
- සියලුම ඇඳුම් වර්ග සඳහා සේවාවක් දියත් කරන්න.
- අන්තර්ජාල වෙළඳසැල් සඳහා API එකක් සංවර්ධනය කරන්න.
- ගුණාංග හැසිරවීම වැඩි දියුණු කරන්න.
- ස්වාභාවික භාෂාවෙන් විමසුම් තේරුම් ගැනීමට ඉගෙන ගන්න.
ව්යාපෘති කණ්ඩායම: Vladimir Belyaev, Petr Zaidel, Emil Bogomolov.
අනාගතයේ ජංගම රූපවාහිනිය
Technopark කණ්ඩායමේ ව්යාපෘතිය. සිසුන් ප්රධාන රුසියානු ඩිජිටල් විකාශන නාලිකා සඳහා රූපවාහිනී කාලසටහනක් සහිත යෙදුමක් නිර්මාණය කළ අතර එයට IPTV (මාර්ගගත නාලිකා) හෝ ඇන්ටෙනාවක් භාවිතයෙන් නාලිකා නැරඹීමේ කාර්යය එකතු කරන ලදී.
වඩාත්ම දුෂ්කර දෙය වූයේ ඇන්ඩ්‍රොයිඩ් උපාංගයට ඇන්ටෙනාව ඇමිණීමයි: මේ සඳහා ඔවුන් සුසරකයක් භාවිතා කළ අතර ඒ සඳහා කතුවරුන් විසින්ම ධාවකයක් ලිවීය. එහි ප්‍රතිඵලයක් වශයෙන්, රූපවාහිනිය නැරඹීමට සහ Android හි රූපවාහිනී වැඩසටහන් මාර්ගෝපදේශය එක් යෙදුමකින් භාවිතා කිරීමට අපට අවස්ථාව ලැබුණි.
ව්යාපෘති කණ්ඩායම: Konstantin Mitrakov, Sergey Lomachev.
තැපැල් ලැයිස්තු වලින් උසස්වීම්, වට්ටම් සහ දීමනා එකතු කරන සේවාවක්
මෙය වෙළඳ ප්‍රචාරණ සහ තැපැල් තාක්ෂණයේ මංසන්ධියේ ව්‍යාපෘතියකි. අපගේ තැපැල් පෙට්ටි අයාචිත තැපෑලෙන් සහ තැපැල්වලින් පිරී ඇත. සෑම දිනකම අපට පුද්ගලික වට්ටම් සහිත ලිපි ලැබේ, නමුත් අපි ඒවා “වැඩකට නැති වෙළඳ ප්‍රචාරණයක්” ලෙස සලකමින් ඒවා අඩුවෙන් විවෘත කරමු. මේ නිසා පරිශීලකයින්ට ප්රතිලාභ අහිමි වන අතර දැන්වීම්කරුවන්ට පාඩු සිදු වේ. Mail.ru Mail හි අධ්‍යයනයකින් පෙන්නුම් කළේ පරිශීලකයින්ට ඔවුන් සතුව ඇති වට්ටම් වල සාරාංශයක් දැකීමට අවශ්ය බවයි.
ව්යාපෘති ඔබගේ පුවත් පත්‍රිකාවෙන් වට්ටම් සහ ප්‍රවර්ධන පිළිබඳ තොරතුරු රැස්කර ඔබට ප්‍රවර්ධන වෙබ් අඩවියට හෝ විද්‍යුත් තැපෑලට යා හැකි කාඩ්පත් පීත්ත පටියක ආකාරයෙන් ඒවා ප්රදර්ශනය කරයි. වැඩසටහනට එකවර තැපැල් පෙට්ටි කිහිපයක් සමඟ වැඩ කළ හැකිය. තෝරාගත් කොටස් ලැයිස්තුවක් ඇත.
ව්යාපෘතිය ක්ෂුද්‍ර සේවා ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයක් ඇති අතර ප්රධාන කොටස් තුනකින් සමන්විත වේ:
- තැපැල් පෙට්ටි පහසු සම්බන්ධතාවයක් සඳහා OAuth අවසරය.
- උසස්වීම් සමඟ ලිපි එකතු කිරීම සහ විශ්ලේෂණය කිරීම.
- වට්ටම් කාඩ්පත් ගබඩා කිරීම සහ ප්රදර්ශනය කිරීම.
ව්යාපෘතිය GPU සම්පත් භාවිතයෙන් ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් තාක්ෂණය භාවිතා කරයි: ග්‍රැෆික් ත්වරණකාරක මඟින් සැකසුම් වේගය 50 ගුණයකින් වැඩි කිරීමට හැකි විය. ඇල්ගොරිතම පදනම් වී ඇත්තේ ප්‍රශ්න-පිළිතුරු පද්ධතියක් මත වන අතර එමඟින් නව ව්‍යාපාරික අවශ්‍යතා අනුව කොටස් කාණ්ඩ ඉක්මනින් එකතු කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසයි.
මෙම කණ්ඩායම ජූරි සභාවට අනුව ඉහළම කණ්ඩායම්වල ස්ථානයක් දිනා ගත්තා පමණක් නොව, "ඩිජිටල් ටොප්ස් 2019" තරඟයද දිනා ගත්තේය. මෙය ව්යාපාර සහ රාජ්ය ආයතනවල කාර්යක්ෂමතාව වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා මෙන්ම පුද්ගලික ඵලදායිතාව ඉහළ නැංවීම සඳහා තොරතුරු තාක්ෂණ මෙවලම් නිර්මාණය කරන රුසියානු සංවර්ධකයින් සඳහා තරඟයකි. ශිෂ්‍ය අංශයේ ජයග්‍රහණය අපේ කණ්ඩායමට ලැබුණා.
ව්‍යාපෘතියේ වැඩිදුර සංවර්ධනය සඳහා සිසුන්ට විශාල සැලසුම් ඇත, ඊළඟ ඒවා නම්:
- තැපැල් සේවා සමඟ ඒකාබද්ධ වීම.
- රූප විශ්ලේෂණ පද්ධතියක් ක්රියාත්මක කිරීම.
- පුළුල් ප්‍රේක්ෂක පිරිසක් සඳහා ව්‍යාපෘතියක් දියත් කිරීම.
ව්යාපෘති කණ්ඩායම: Maxim Ermakov, Denis Zinoviev, Nikita Rubinov.
වෙනමම, අධ්‍යයන වාරය පුරාම සිසුන් සමඟ වැඩ කළ Mail.ru සමූහ උපදේශකයින් විසින් පිළිගත් කණ්ඩායම් තුනක් ගැන අපි ඔබට කියන්නට කැමැත්තෙමු. ව්යාපෘති තෝරාගැනීමේදී ව්යාපෘති සංකීර්ණත්වය, ක්රියාත්මක කිරීම සහ කණ්ඩායම් ක්‍රියාකාරකම් කෙරෙහි විශේෂ අවධානය යොමු කරන ලදී.
ව්යාපෘතිය "Mail.ru කාර්යයන්"
මෙම ව්යාපෘතිය ජූරි සභාව සහ උපදේශකයින් විසින් සටහන් කරන ලදී.
"Tasks Mail.ru" යනු සමාගම විසින් සංවර්ධනය කරන ලද කළ යුතු දේ ලැයිස්තුවක් පවත්වාගෙන යාම සඳහා වන පළමු ස්වාධීන සේවාවයි. ඉදිරි මාසවලදී, Tasks Mail.ru Calendar හි කාර්ය ලැයිස්තු ප්‍රතිස්ථාපනය කරනු ඇති අතර, සියලුම පරිශීලකයින් සඳහා ව්යාපෘතිය සක්‍රීය කිරීමෙන් පසුව, එය Mail.ru ජංගම සහ වෙබ් තැපෑලට ඒකාබද්ධ කෙරේ.
නොබැඳි-පළමු සහ ජංගම-පළමු ප්‍රවේශයන් භාවිතා කරමින් ව්යාපෘතිය ක්රියාත්මක කරන ලදී. එනම්, ඔබට ඕනෑම වේලාවක, ඕනෑම තැනක සහ ඕනෑම දෙයක් මත වෙබ් යෙදුම භාවිතා කළ හැකිය. අන්තර්ජාල ප්රවේශය වැදගත් නොවේ: දත්ත සුරකින අතර සමමුහුර්ත වනු ඇත. වැඩි පහසුව සඳහා, ඔබට බ්රවුසරයෙන් යෙදුම "ස්ථාපනය" කළ හැකි අතර, එය ස්වදේශීය එකක් ලෙස පෙනෙනු ඇත.
ස්මාර්ට් ආහාර ස්කෑනරය
සිල්ලර වෙළඳසැලේදී, ආහාර නිෂ්පාදනයක් අපට සුදුසුද නැද්ද යන්න, එය කෙතරම් ආරක්ෂිත සහ සෞඛ්‍ය සම්පන්නද යන්න අපට සැමවිටම ඉක්මනින් තීරණය කළ නොහැක. පුද්ගලයෙකුට ආහාර සීමා කිරීම්, විවිධ අසාත්මිකතා හෝ ආහාර වේලක් තිබේ නම් තත්වය වඩාත් සංකීර්ණ වේ. Foodwise Android යෙදුම ඔබට නිෂ්පාදනයක තීරු කේතය පරිලෝකනය කිරීමට සහ එය වටින්නේ දැයි පහසුවෙන් බැලීමට ඉඩ දෙයි.
එය භාවිතා කරන්න.
යෙදුමට ප්රධාන කොටස් තුනක් ඇත: "පැතිකඩ", "කැමරාව" සහ "ඉතිහාසය".
“පැතිකඩ” තුළ ඔබ ඔබේ මනාපයන් සකසා ඇත: “අමුද්‍රව්‍ය” කොටසේ දත්ත ගබඩාවේ ඇතුළත් කර ඇති අමුද්‍රව්‍ය 60 න් ඕනෑම එකක් ඔබේ ආහාර වේලෙන් බැහැර කළ හැකි අතර ඊ-අතිරේක පිළිබඳ තොරතුරු කියවිය හැකිය. "කණ්ඩායම්" ඔබට එකවරම සම්පූර්ණ සංඝටකයක් ඉවත් කිරීමට ඉඩ සලසයි. උදාහරණයක් ලෙස, ඔබ "නිර්මාංශත්වය" සඳහන් කරන්නේ නම්, මස් අඩංගු සියලුම නිෂ්පාදන රතු පැහැයෙන් උද්දීපනය කෙරේ.
"කැමරා" කොටසෙහි ආකාර දෙකක් තිබේ: තීරු කේත පරිලෝකනය කිරීම සහ එළවළු සහ පලතුරු හඳුනා ගැනීම. තීරු කේතය පරිලෝකනය කිරීමෙන් පසුව, ඔබට නිෂ්පාදනය පිළිබඳ සියලු තොරතුරු ලැබෙනු ඇත. ඔබ බැහැර කර ඇති අමුද්‍රව්‍ය රතු පැහැයෙන් උද්දීපනය කෙරේ.
පෙර ස්කෑන් කරන ලද සියලුම නිෂ්පාදන ඉතිහාසය තුළ සුරකිනු ඇත. මෙම කොටස පෙළ සහ හඬ සෙවුම් වලින් සමන්විත වේ.
පළතුරු සහ එළවළු සඳහා හඳුනාගැනීමේ මාදිලිය ඔවුන්ගේ පෝෂණ හා බලශක්ති වටිනාකම පිළිබඳ තොරතුරු ලබා ගැනීමට ඔබට ඉඩ සලසයි. උදාහරණයක් ලෙස, එක් ඇපල් ගෙඩියක ආසන්න වශයෙන් ග්රෑම් 25 ක් අඩංගු වේ.
කාබෝහයිඩ්රේට්, අඩු කාබෝහයිඩ්රේට් ආහාර ගන්නා පුද්ගලයින් සඳහා පිළිගත නොහැකිය.
යෙදුම Kotlin හි ලියා ඇත, "කැමරාව" තීරු කේත පරිලෝකනය කිරීමට සහ පළතුරු සහ එළවළු හඳුනා ගැනීමට ML Kit භාවිතා කරයි. පසුපෙළ සේවා දෙකකින් සමන්විත වේ: දත්ත සමුදායක් සහිත API සේවාදායකයක්,
එය 60 අමුද්‍රව්‍ය සහ නිෂ්පාදන 000 ක සංයුතිය මෙන්ම Python සහ Tensorflow හි ලියා ඇති ස්නායු ජාලයක් ගබඩා කරයි.
ව්යාපෘති කණ්ඩායම: Artyom Andryukhov, Ksenia Glazacheva, Dmitry Salman.
වැඩිදියුණු කළ යථාර්ථය සමඟ තෑගි විකිණීම සඳහා සේවාව
සෑම පුද්ගලයෙකුටම තම ජීවිතයේ එක් වරක්වත් සංකේතාත්මක තෑගි ලැබී ඇත. බොහෝ විට, මිනිසුන් සඳහා, ඔවුන් ලබන තෑග්ගට වඩා අවධානය යොමු කිරීමේ කාරණය වැදගත් වේ. එවැනි ත්යාග ප්රයෝජනවත් නොවේ, නමුත් ඔවුන්ගේ නිෂ්පාදනය සහ බැහැර කිරීම අපගේ ග්රහලෝකයේ ස්වභාවය කෙරෙහි ඍණාත්මක බලපෑමක් ඇත. මෙම ව්‍යාපෘතියේ කතුවරුන් වැඩි දියුණු කළ යථාර්ථය සමඟ තෑගි විකිණීම සඳහා සේවාවක් නිර්මාණය කිරීමේ අදහස ඉදිරිපත් කළේ එලෙස ය.
අදහසෙහි අදාළත්වය පරීක්ෂා කිරීම සඳහා, අපි අධ්යයනයක් සිදු කළා. ප්රතිචාර දැක්වූවන්ගෙන් 82% ක් තෑග්ගක් තෝරාගැනීමේ ගැටලුවට මුහුණ දී ඇත. ප්රතිචාර දැක්වූවන්ගෙන් 57% සඳහා, තෝරා ගැනීමේ ප්රධාන දුෂ්කරතාවය වූයේ ඔවුන්ගේ තෑගි භාවිතා නොකරනු ඇතැයි යන බියයි. පාරිසරික ගැටළු විසඳීම සඳහා මිනිසුන්ගෙන් 78% ක් වෙනස් වීමට සූදානම්ය.
කතුවරුන් නිබන්ධන තුනක් ඉදිරිපත් කරයි:
- තෑගි අථත්ය ලෝකයේ ජීවත් වේ.
- ඔවුන් ඉඩක් ගන්නේ නැත.
- සෑම විටම අසල.
වෙබයේ වැඩි දියුණු කළ යථාර්ථය ක්රියාත්මක කිරීමට, කතුවරුන් ප්රධාන කොටස් දෙකකින් සමන්විත AR.js පුස්තකාලය තෝරා ගත්හ:
- A-Frame හෝ Three.js භාවිතයෙන් කැමරා ප්‍රවාහයට ඉහළින් චිත්‍රක ඇඳීම සඳහා පළමුවැන්නා වගකිව යුතුය.
- දෙවන කොටස ARToolKit වේ, එය කැමරා ප්‍රතිදාන ප්‍රවාහයේ සලකුණු කාරකයක් (වෙනත් උපාංගයක තිරය මත මුද්‍රණය කළ හැකි හෝ පෙන්විය හැකි විශේෂ අක්ෂරයක්) හඳුනාගැනීමේ වගකීම දරයි. මාර්කර් ග්‍රැෆික්ස් ස්ථානගත කිරීමට භාවිතා කරයි. ARToolKit තිබීම ඔබට AR.js භාවිතයෙන් සලකුණු රහිත වර්ධිත යථාර්ථයක් නිර්මාණය කිරීමට ඉඩ නොදේ.
AR.js බොහෝ අන්තරායන් සඟවයි. උදාහරණයක් ලෙස, A-Frame සමඟ එක්ව එහි භාවිතය වෙබ් අඩවිය පුරා විලාසයන් "බිඳී" හැක. එබැවින්, කතුවරුන් විසින් AR.js + Three.js හි "මිටියක්" භාවිතා කරන ලද අතර, සමහර ගැටළු විසඳීමට උපකාර විය. ව්යාපෘති වෙබ් අඩවිය ලියා ඇති ප්‍රතික්‍රියා තුළට Three.js මත පදනම් වූ AR.js කාවැද්දීමට, අපට AR-Test-2 ගබඩාවක් නිර්මාණය කිරීමට සිදු විය (), එය Three.js මත පදනම්ව AR.js භාවිතා කිරීම සඳහා වෙනම ප්‍රතික්‍රියා සංරචකයක් ක්රියාත්මක කරයි. වැඩිදියුණු කළ යථාර්ථය සහ 3D (කැමරාවක් නොමැති උපාංග සඳහා) ආකෘතිය බැලීම ක්රියාත්මක කරන ලදී.
කෙසේ වෙතත්, පසුව පෙනී ගියේ පරිශීලකයින්ට මාර්කර් යනු කුමක්ද සහ එය භාවිතා කරන්නේ කෙසේද යන්න තේරුම් නොගන්නා බවයි. එබැවින්, කතුවරුන් තාක්ෂණය වෙත මාරු වූ අතර, එය දැන් Google විසින් සක්‍රියව සංවර්ධනය වෙමින් පවතී. එය සලකුණු කාරකයක් නොමැතිව AR හි ආකෘති විදැහුම් කිරීමට ARKit (iOS) හෝ ARCore (Android) භාවිතා කරයි. තාක්ෂණය Three.js මත පදනම් වන අතර 3D මාදිලි නරඹන්නෙකු ඇතුළත් වේ. වැඩසටහනේ උපයෝගීතාව සැලකිය යුතු ලෙස වැඩිදියුණු වී ඇත, කෙසේ වෙතත්, වැඩිදියුණු කළ යථාර්ථය බැලීම සඳහා, ඔබට iOS 12 හෝ ඊට පසු උපාංගයක් අවශ්ය වේ.
ව්යාපෘතිය දැන් (), ඔබට ඔබේ පළමු තෑග්ග ලබා ගත හැකි ස්ථානය.
ව්යාපෘති කණ්ඩායම: Denis Stasyev, Anton Chadov.
ඔබට අපගේ අධ්‍යාපනික ව්යාපෘති ගැන වැඩිදුර කියවිය හැක . සහ නිතර නිතර නාලිකාවට පිවිසෙන්න , වැඩසටහන්කරණය, සංවර්ධනය සහ අනෙකුත් විෂයයන් පිළිබඳ නව අධ්‍යාපනික වීඩියෝ එහි නිතිපතා දිස්වේ.
මූලාශ්රය: www.habr.com