Anyar, pertahanan usum hareup lulusan tilu proyék téhnologi urang lumangsung - Technopark (Bauman MSTU), Technosphere (Lomonosov Moscow State University) jeung Technotrek (MIPT). Tim nampilkeun duanana palaksanaan ideu sareng solusi sorangan pikeun masalah bisnis nyata anu diusulkeun ku divisi anu béda tina Mai.ru Group.
Diantara proyék:
- Service pikeun ngajual kado kalawan kanyataanana augmented.
- Hiji layanan nu aggregates promosi, diskon na nawaran ti milis.
- Pilarian visual pikeun baju.
- Service pikeun buku éléktronik pameuntasan kalawan pilihan rental.
- Scanner dahareun pinter.
- Pituduh audio modern.
- Proyék "Tugas Mail.ru"
- Télévisi mobile masa depan.
Simkuring hoyong ngabejaan Anjeun leuwih jéntré ngeunaan genep proyék nu utamana disorot ku anggota juri na mentor.
Pilarian visual pikeun baju
Proyék ieu diwakilan ku tim lulusan Technosphere. Numutkeun analis, pasar fashion di Rusia dina 2018 jumlahna ampir 2,4 triliun rubles. Lalaki nyiptakeun jasa anu diposisikan salaku asistén calakan pikeun ngagaleuh dina rupa-rupa barang. Ieu mangrupikeun solusi B2B anu ngalegaan fungsionalitas toko online.
Salila nguji UX, pangarang proyék urang manggihan yén ku "pakéan sarupa" urang ngartos kasaruaan teu warna atawa pola, tapi dina atribut pakean. Ku alatan éta, guys dimekarkeun sistem nu teu ukur ngabandingkeun dua gambar, tapi understands deukeutna semantis. Anjeun unggah hiji gambar tina item papakéan anjeun resep, sarta jasa milih produk anu relevan pikeun atribut na.
Sacara téknis sistem jalanna sapertos kieu:
Jaringan neural Cascade Mask-RCNN dilatih pikeun deteksi sareng klasifikasi. Pikeun nangtukeun atribut sareng kasaruaan pakean, jaringan saraf dumasar kana ResNext-50 sareng sababaraha huluna dianggo pikeun grup atribut, sareng leungitna Triplet pikeun poto hiji produk. Sakabéh proyék dilaksanakeun dumasar kana arsitéktur microservice.
Dina mangsa nu bakal datang rencanana:
- Ngajalankeun layanan pikeun sakabéh kategori pakean.
- Ngembangkeun API pikeun toko online.
- Ningkatkeun manipulasi atribut.
- Diajar ngartos patarosan dina basa alam.
Tim proyék: Vladimir Belyaev, Petr Zaidel, Emil Bogomolov.
Mobile TV masa depan
Proyék tim Technopark. Siswa nyiptakeun aplikasi sareng jadwal TV pikeun saluran siaran digital utama Rusia, anu parantos nambihan fungsi ningali saluran nganggo IPTV (saluran online) atanapi anteneu.
Hal anu paling hese nyaéta masang anteneu ka alat Android: pikeun ieu aranjeunna nganggo tuner, anu panulis nyalira nyerat supir. Hasilna, urang ngagaduhan kasempetan pikeun nonton TV sareng nganggo pituduh program TV dina Android dina hiji aplikasi.
Tim proyék: Konstantin Mitrakov, Sergey Lomachev.
Hiji layanan nu aggregates promosi, diskon na nawaran ti milis
Ieu proyek di simpang tina iklan jeung téhnologi pos. Kotak surat kami pinuh ku spam sareng surat. Unggal dinten urang nampi serat kalayan diskon pribadi, tapi urang mukakeunana kirang-langkung, nganggap aranjeunna salaku "iklan anu teu aya gunana." Kusabab ieu, pamaké leungit kauntungan sarta advertisers sangsara karugian. Panaliti ku Mail.ru Mail nunjukkeun yén pangguna hoyong ningali kasimpulan diskon anu aranjeunna gaduh.
proyek ngumpulkeun inpormasi ngeunaan diskon sareng promosi tina buletin anjeun sareng nampilkeunana dina bentuk pita kartu dimana anjeun tiasa angkat ka halaman wéb promosi atanapi email. Program éta tiasa dianggo sareng sababaraha kotak surat sakaligus. Aya daptar saham anu dipilih.
Proyék ieu ngagaduhan arsitéktur microservice sareng diwangun ku tilu bagian utama:
- Otorisasi OAuth pikeun sambungan kotak surat anu merenah.
- Koléksi sareng analisa surat kalayan promosi.
- Nyimpen sarta mintonkeun kartu diskon.
Proyék ngagunakeun téknologi pamrosésan basa alami nganggo sumber daya GPU: akselerator grafis ngamungkinkeun pikeun ningkatkeun kagancangan ngolah ku 50 kali. Algoritma dumasar kana sistem patarosan-jawaban, anu ngamungkinkeun anjeun gancang nambihan kategori saham saluyu sareng syarat bisnis anyar.
Tim ieu lain ngan ukur meunang tempat di tim top numutkeun juri, tapi ogé meunang pasanggiri “Digital Tops 2019”. Ieu kompetisi pikeun pamekar Rusia anu nyieun parabot IT pikeun ngaronjatkeun efisiensi bisnis jeung agénsi pamaréntah, kitu ogé pikeun ngaronjatkeun produktivitas pribadi. Tim kami meunang kategori murid.
Siswa ngagaduhan rencana ageung pikeun pangwangunan proyék salajengna, anu salajengna nyaéta:
- Integrasi sareng jasa mail.
- Palaksanaan sistem analisis gambar.
- Ngaluncurkeun proyék pikeun panongton anu lega.
Tim proyék: Maxim Ermakov, Denis Zinoviev, Nikita Rubinov.
Kapisah, kami hoyong nyarioskeun ka anjeun ngeunaan tilu tim anu diakui ku mentor Grup Mail.ru anu damel sareng mahasiswa sapanjang semester. Perhatian khusus dibayar ka pajeulitna proyék, palaksanaan sareng gawé babarengan nalika milih proyék.
Proyék "Tugas Mail.ru"
Proyék ieu dicatet ku juri sareng mentor.
"Tugas Mail.ru" nyaéta layanan mandiri munggaran pikeun ngajaga daptar tugas, dikembangkeun ku perusahaan. Dina sababaraha bulan ka hareup, Tugas bakal ngagentos daptar tugas dina Mail.ru Calendar, sareng saatos proyék diaktipkeun pikeun sadaya pangguna, éta bakal diintegrasikeun kana Mail.ru mobile sareng wéb Mail.
Proyék ieu dilaksanakeun nganggo pendekatan Offline-first sareng Mobile-first. Hartina, anjeun tiasa nganggo aplikasi wéb iraha waé, dimana waé sareng naon waé. Aksés Internét henteu masalah: data bakal disimpen sareng disingkronkeun. Pikeun genah anu langkung ageung, anjeun tiasa "masang" aplikasi tina browser, sareng éta bakal katingalina asli.
Scanner dahareun pinter
Di toko grosir, urang henteu tiasa gancang-gancang nangtukeun naha produk pangan cocog pikeun urang atanapi henteu, kumaha aman sareng séhat éta. Kaayaan janten langkung pajeulit upami jalma ngagaduhan larangan diet, sagala rupa alergi, atanapi nuju diet. Aplikasi Foodwise Android ngamungkinkeun anjeun pikeun nyeken barkod produk sareng sacara gampang ningali naha éta patut.
make eta.
Aplikasina ngagaduhan tilu bagian utama: "Profil", "Kaméra" sareng "Sajarah".
Dina "Profil" anjeun nyetél karesep anjeun: dina bagian "Bahan" anjeun tiasa ngaluarkeun tina diet anjeun tina 60 bahan anu kalebet dina pangkalan data sareng maca inpormasi ngeunaan suplemén E. "Grup" ngamungkinkeun anjeun ngaluarkeun hiji blok bahan sakaligus. Contona, upami anjeun netepkeun "Vegetarianism," maka sadaya produk anu ngandung daging bakal disorot beureum.
Aya dua modeu dina bagian "Kaméra": nyeken barkod sareng ngakuan sayuran sareng buah. Saatos nyeken barkod, anjeun bakal nampi sadaya inpormasi ngeunaan produk. Bahan anu anjeun teu kaasup bakal disorot beureum.
Sadaya produk anu diseken sateuacana bakal disimpen dina Sajarah. Bagian ieu dilengkepan ku panéangan téks sareng sora.
Modeu pangakuan pikeun buah sareng sayuran ngamungkinkeun anjeun kéngingkeun inpormasi ngeunaan nilai gizi sareng énergi. Contona, hiji apel ngandung kira 25 gram.
karbohidrat, anu henteu tiasa ditampi pikeun jalma anu diet rendah karbohidrat.
Aplikasina ditulis dina Kotlin, "Kaméra" nganggo ML Kit pikeun nyeken barkod sareng ngaidentipikasi buah sareng sayuran. Backend diwangun ku dua jasa: server API sareng database,
nu nyimpen 60 bahan jeung komposisi 000 produk, kitu ogé jaringan neural ditulis dina Python jeung Tensorflow.
Tim proyék: Artyom Andryukhov, Ksenia Glazacheva, Dmitry Salman.
Service pikeun ngajual kado kalawan kanyataanana augmented
Unggal jalma geus narima hadiah simbolis sahenteuna sakali dina kahirupan maranéhanana. Mindeng, pikeun jalma, kanyataan perhatian leuwih penting batan kado aranjeunna nampi. Kado sapertos kitu henteu aya mangpaatna, tapi produksi sareng pembuanganna gaduh dampak negatif kana alam planét urang. Ieu kumaha pangarang proyék sumping sareng ideu pikeun nyiptakeun jasa pikeun ngajual kado kalayan kanyataanana nambahan.
Pikeun nguji relevansi ide, urang ngalaksanakeun ulikan. 82% réspondén nyanghareupan masalah milih kado. Pikeun 57% réspondén, kasusah utama dina milih nyaéta kasieun yén hadiahna henteu dianggo. 78% jalma siap robah pikeun ngajawab masalah lingkungan.
Panulis ngajukeun tilu tesis:
- Hadiah hirup di dunya maya.
- Aranjeunna teu nyandak spasi.
- Sok caket.
Pikeun nerapkeun augmented reality dina wéb, panulis milih perpustakaan AR.js, anu diwangun ku dua bagian utama:
- Anu kahiji tanggung jawab pikeun ngagambar grafik dina luhureun aliran kaméra nganggo A-Frame atanapi Three.js.
- Bagian kadua nyaéta ARToolKit, anu tanggung jawab pikeun mikawanoh pananda (karakter khusus anu tiasa dicitak atanapi ditampilkeun dina layar alat anu sanés) dina aliran kaluaran kaméra. spidol dipaké pikeun posisi grafik. Ayana ARToolKit teu ngidinan Anjeun pikeun nyieun markerless augmented kanyataanana maké AR.js.
AR.js nyumputkeun loba pitfalls. Salaku conto, panggunaanana sareng A-Frame tiasa "megatkeun" gaya sapanjang situs. Ku alatan éta, pangarang ngagunakeun "kebat" AR.js + Three.js, nu mantuan ngajawab sababaraha masalah. Sareng pikeun nampilkeun AR.js dumasar kana Three.js kana React, dimana halaman wéb proyék ditulis, urang kedah nyiptakeun gudang AR-Test-2 (), anu ngalaksanakeun komponén Réaksi anu misah pikeun ngagunakeun AR.js dumasar kana Three.js. Ningali modél dina kanyataanana nambahan sareng 3D (pikeun alat tanpa kaméra) dilaksanakeun.
Nanging, engké tétéla yén pangguna henteu ngartos naon spidol sareng kumaha cara ngagunakeunana. Ku alatan éta, pangarang pindah ka téhnologi , nu ayeuna keur aktip dikembangkeun ku Google. Éta ngagunakeun ARKit (ios) atanapi ARCore (Android) pikeun ngajantenkeun modél dina AR tanpa spidol. Téknologi dumasar kana Three.js sareng kalebet panempo modél 3D. Kagunaan program parantos ningkat sacara signifikan, kumaha ogé, pikeun ningali kanyataan anu ditambah, anjeun peryogi alat anu nganggo ios 12 atanapi engké.
Proyék ayeuna sayogi di (), dimana anjeun tiasa nampi kado munggaran anjeun.
Tim proyék: Denis Stasyev, Anton Chadov.
Anjeun tiasa maca langkung seueur ngeunaan proyék pendidikan kami di . Sareng kunjungan saluran langkung sering , video atikan anyar ngeunaan programming, ngembangkeun sarta disiplin séjén muncul aya rutin.
sumber: www.habr.com