Kohët e fundit, u zhvillua mbrojtja e ardhshme dimërore e të diplomuarve të tre prej projekteve tona teknologjike - Technopark (Bauman MSTU), Technosphere (Universiteti Shtetëror i Moskës Lomonosov) dhe Technotrek (MIPT). Ekipet prezantuan si zbatimet e ideve të tyre ashtu edhe zgjidhjet për problemet reale të biznesit të propozuara nga divizione të ndryshme të Mai.ru Group.
Ndër projektet:
- Shërbim për shitjen e dhuratave me realitet të shtuar.
- Një shërbim që grumbullon promovime, zbritje dhe oferta nga lista e postimeve.
- Kërkim vizual për rroba.
- Shërbim për kalimin elektronik të librave me opsion qiraje.
- Skanues i zgjuar i ushqimit.
- Udhëzues audio modern.
- Projekti "Detyrat Mail.ru"
- Televizioni celular i së ardhmes.
Dëshirojmë t'ju tregojmë më në detaje rreth gjashtë projekteve të cilat u theksuan veçanërisht nga anëtarët dhe mentorët e jurisë.
Kërkim vizual për rroba
Projekti u prezantua nga një ekip i të diplomuarve të Teknosferës. Sipas analistëve, tregu i modës në Rusi në vitin 2018 arriti në pothuajse 2,4 trilion rubla. Djemtë krijuan një shërbim që pozicionohet si një asistent inteligjent për të bërë blerje në një larmi të madhe mallrash. Kjo është një zgjidhje B2B që zgjeron funksionalitetin e dyqaneve online.
Gjatë testimit UX, autorët e projektit zbuluan se me "veshje të ngjashme" njerëzit kuptojnë ngjashmërinë jo në ngjyrë apo model, por në atributet e veshjes. Prandaj, djemtë zhvilluan një sistem që jo vetëm që krahason dy fotografi, por kupton afërsinë semantike. Ju ngarkoni një imazh të veshjes që ju intereson dhe shërbimi zgjedh produkte që janë të lidhura me atributet e tij.
Teknikisht sistemi funksionon si më poshtë:
Rrjeti nervor Cascade Mask-RCNN u trajnua për zbulimin dhe klasifikimin. Për të përcaktuar atributet dhe ngjashmërinë e veshjeve, një rrjet nervor i bazuar në ResNext-50 me disa koka përdoret për grupet e atributeve dhe Humbja Triplet për fotografitë e një produkti. I gjithë projekti u zbatua në bazë të arkitekturës së mikroservisit.
Në të ardhmen është planifikuar:
- Nis një shërbim për të gjitha kategoritë e veshjeve.
- Zhvilloni një API për dyqanet online.
- Përmirësoni manipulimin e atributeve.
- Mësoni të kuptoni pyetjet në gjuhën natyrore.
Ekipi i projektit: Vladimir Belyaev, Petr Zaidel, Emil Bogomolov.
TV celular i së ardhmes
Projekti i ekipit të Teknoparkut. Studentët krijuan një aplikacion me një orar televiziv për kanalet kryesore të transmetimit dixhital rus, të cilit iu shtua funksioni i shikimit të kanaleve duke përdorur IPTV (kanale në internet) ose një antenë.
Gjëja më e vështirë ishte të lidhni antenën në pajisjen Android: për këtë ata përdorën një akordues, për të cilin vetë autorët shkruan një shofer. Si rezultat, ne patëm mundësinë për të parë TV dhe për të përdorur udhëzuesin e programit televiziv në Android në një aplikacion.
Ekipi i projektit: Konstantin Mitrakov, Sergej Lomaçev.
Një shërbim që grumbullon promovime, zbritje dhe oferta nga listat e postimeve
Ky është një projekt në kryqëzimin e teknologjive reklamuese dhe postare. Kutitë tona postare janë plot me postime të padëshiruara dhe postare. Çdo ditë marrim letra me zbritje personale, por i hapim gjithnjë e më pak, duke i perceptuar si “reklama të padobishme”. Për shkak të kësaj, përdoruesit humbasin përfitimet dhe reklamuesit pësojnë humbje. Një studim nga Mail.ru Mail tregoi se përdoruesit duan të shohin një përmbledhje të zbritjeve që kanë.
Projekt mbledh informacion në lidhje me zbritjet dhe promovimet nga buletini juaj dhe i shfaq ato në formën e një fjongo me karta nga e cila mund të shkoni në faqen e internetit të promovimit ose email. Programi mund të punojë me disa kuti postare në të njëjtën kohë. Ekziston një listë e aksioneve të zgjedhura.
Projekti ka një arkitekturë mikroservice dhe përbëhet nga tre pjesë kryesore:
- Autorizimi OAuth për lidhje të përshtatshme të kutive postare.
- Mbledhja dhe analiza e letrave me promovime.
- Ruajtja dhe shfaqja e kartave të zbritjes.
Projekti përdor teknologjinë e përpunimit të gjuhës natyrore duke përdorur burime GPU: përshpejtuesit grafikë bënë të mundur rritjen e shpejtësisë së përpunimit me 50 herë. Algoritmi bazohet në një sistem pyetje-përgjigje, i cili ju lejon të shtoni shpejt kategoritë e aksioneve në përputhje me kërkesat e reja të biznesit.
Ky ekip jo vetëm fitoi një vend në ekipet më të mira sipas jurisë, por fitoi edhe konkursin “Digital Tops 2019”. Ky është një konkurs për zhvilluesit rusë që krijojnë mjete IT për të përmirësuar efikasitetin e biznesit dhe agjencive qeveritare, si dhe për të rritur produktivitetin personal. Ekipi ynë fitoi kategorinë e studentëve.
Nxënësit kanë plane të mëdha për zhvillimin e mëtejshëm të projektit, në vijim janë:
- Integrimi me shërbimet e postës.
- Zbatimi i një sistemi të analizës së imazhit.
- Nisja e një projekti për një audiencë të gjerë.
Ekipi i projektit: Maxim Ermakov, Denis Zinoviev, Nikita Rubinov.
Më vete, ne do të dëshironim t'ju tregojmë për tre ekipe që u njohën nga mentorët e Grupit Mail.ru, të cilët punuan me studentët gjatë gjithë semestrit. Vëmendje e veçantë i është kushtuar kompleksitetit të projektit, zbatimit dhe punës ekipore gjatë përzgjedhjes së projekteve.
Projekti "Detyrat Mail.ru"
Projekti u vu në dukje si nga juria ashtu edhe nga mentorët.
"Tasks Mail.ru" është shërbimi i parë i pavarur për mbajtjen e një liste detyrash, i zhvilluar nga kompania. Në muajt e ardhshëm, Tasks do të zëvendësojë listat e detyrave në Kalendarin Mail.ru dhe pasi projekti të aktivizohet për të gjithë përdoruesit, ai do të integrohet në Mail.ru celular dhe web Mail.
Projekti u zbatua duke përdorur qasjet Offline-first dhe Mobile-first. Kjo do të thotë, ju mund të përdorni aplikacionin në internet në çdo kohë, kudo dhe në çdo gjë. Qasja në internet nuk ka rëndësi: të dhënat do të ruhen dhe sinkronizohen. Për lehtësi më të madhe, mund ta "instaloni" aplikacionin nga shfletuesi dhe do të duket si një vendas.
Skanues i zgjuar i ushqimit
Në dyqan ushqimore, ne nuk mund të përcaktojmë gjithmonë shpejt nëse një produkt ushqimor është i përshtatshëm për ne apo jo, sa i sigurt dhe i shëndetshëm është. Situata bëhet më e ndërlikuar nëse një person ka kufizime dietike, alergji të ndryshme ose është në dietë. Aplikacioni Foodwise Android ju lejon të skanoni barkodin e një produkti dhe të shihni pa mundim nëse ia vlen.
perdore.
Aplikacioni ka tre seksione kryesore: "Profili", "Kamera" dhe "Historia".
Në "Profili" ju vendosni preferencat tuaja: në seksionin "Përbërësit" mund të përjashtoni nga dieta juaj cilindo nga 60 përbërësit e përfshirë në bazën e të dhënave dhe të lexoni informacione rreth E-suplementeve. "Grupet" ju lejojnë të përjashtoni një bllok të tërë përbërësish menjëherë. Për shembull, nëse specifikoni "Vegjetarianizëm", atëherë të gjitha produktet që përmbajnë mish do të theksohen me të kuqe.
Ekzistojnë dy mënyra në seksionin "Kamera": skanimi i barkodeve dhe njohja e perimeve dhe frutave. Pas skanimit të barkodit, do të merrni të gjitha informacionet rreth produktit. Përbërësit që keni përjashtuar do të theksohen me të kuqe.
Të gjitha produktet e skanuara më parë do të ruhen në Histori. Ky seksion është i pajisur me kërkim me tekst dhe zë.
Modaliteti i njohjes për frutat dhe perimet ju lejon të merrni informacion për vlerën e tyre ushqyese dhe energjetike. Për shembull, një mollë përmban afërsisht 25 gram.
karbohidratet, gjë që është e papranueshme për njerëzit në një dietë me pak karbohidrate.
Aplikacioni është shkruar në Kotlin, "Kamera" përdor ML Kit për të skanuar barkodet dhe për të identifikuar frutat dhe perimet. Backend përbëhet nga dy shërbime: një server API me një bazë të dhënash,
e cila ruan 60 përbërës dhe kompozime të 000 produkteve, si dhe një rrjet nervor të shkruar në Python dhe Tensorflow.
Ekipi i projektit: Artyom Andryukhov, Ksenia Glazacheva, Dmitry Salman.
Shërbim për shitjen e dhuratave me realitet të shtuar
Çdo person ka marrë dhurata simbolike të paktën një herë në jetën e tij. Shpesh, për njerëzit, fakti i vëmendjes është më i rëndësishëm se dhurata që marrin. Dhurata të tilla nuk janë të dobishme, por prodhimi dhe asgjësimi i tyre ka një ndikim negativ në natyrën e planetit tonë. Kështu u krijua ideja e autorëve të projektit për të krijuar një shërbim për shitjen e dhuratave me realitet të shtuar.
Për të testuar rëndësinë e idesë, ne kryem një studim. 82% e të anketuarve u përballën me problemin e zgjedhjes së një dhurate. Për 57% të të anketuarve, vështirësia kryesore në zgjedhje ishte frika se dhuratat e tyre nuk do të përdoren. 78% e njerëzve janë gati të ndryshojnë për të zgjidhur problemet mjedisore.
Autorët parashtrojnë tre teza:
- Dhuratat jetojnë në botën virtuale.
- Ata nuk zënë hapësirë.
- Gjithmonë afër.
Për të zbatuar realitetin e shtuar në ueb, autorët zgjodhën bibliotekën AR.js, e cila përbëhet nga dy pjesë kryesore:
- E para është përgjegjëse për vizatimin e grafikëve në krye të transmetimit të kamerës duke përdorur A-Frame ose Three.js.
- Pjesa e dytë është ARToolKit, e cila është përgjegjëse për njohjen e një shënuesi (një karakter të veçantë që mund të printohet ose të shfaqet në ekranin e një pajisjeje tjetër) në rrjedhën e daljes së kamerës. Shënuesi përdoret për të pozicionuar grafikën. Prania e ARToolKit nuk ju lejon të krijoni realitet të shtuar pa shënues duke përdorur AR.js.
AR.js fsheh shumë gracka. Për shembull, përdorimi i tij së bashku me A-Frame mund të "thyejë" stilet në të gjithë sitin. Prandaj, autorët përdorën një "paketë" AR.js + Three.js, e cila ndihmoi në zgjidhjen e disa problemeve. Dhe për të futur AR.js bazuar në Three.js në React, në të cilën është shkruar faqja e internetit e projektit, ne duhej të krijonim një depo AR-Test-2 (), i cili zbaton një komponent të veçantë React për përdorimin e AR.js bazuar në Three.js. U zbatua shikimi i modelit në realitet të shtuar dhe 3D (për pajisjet pa kamera).
Sidoqoftë, më vonë doli që përdoruesit nuk e kuptojnë se çfarë është një shënues dhe si ta përdorin atë. Prandaj, autorët kaluan në teknologjinë , e cila tani po zhvillohet në mënyrë aktive nga Google. Ai përdor ARKit (iOS) ose ARCore (Android) për të paraqitur modelet në AR pa shënues. Teknologjia bazohet në Three.js dhe përfshin një shikues modeli 3D. Përdorshmëria e programit është përmirësuar ndjeshëm, megjithatë, për të parë realitetin e shtuar, ju nevojitet një pajisje me iOS 12 ose më vonë.
Projekti është tani në dispozicion në (), ku mund të merrni dhuratën tuaj të parë.
Ekipi i projektit: Denis Stasyev, Anton Chadov.
Mund të lexoni më shumë rreth projekteve tona arsimore në . Dhe vizitoni kanalin më shpesh , video të reja edukative rreth programimit, zhvillimit dhe disiplinave të tjera shfaqen rregullisht atje.
Burimi: www.habr.com