Yaqinda uchta texnologik loyihamiz - Texnopark (Bauman MSTU), Texnosfera (Lomonosov nomidagi Moskva davlat universiteti) va Texnotrek (MIPT) bitiruvchilarining navbatdagi qishki himoyasi bo'lib o'tdi. Jamoalar o'z g'oyalarini amalga oshirish va Mai.ru Groupning turli bo'linmalari tomonidan taklif qilingan haqiqiy biznes muammolariga yechimlarni taqdim etdilar.
Loyihalar orasida:
- To'ldirilgan reallik bilan sovg'alarni sotish xizmati.
- Pochta ro'yxatidagi aktsiyalar, chegirmalar va takliflarni jamlovchi xizmat.
- Kiyimlarni vizual qidirish.
- Ijara opsiyasi bilan elektron kitob o'tish xizmati.
- Aqlli oziq-ovqat skaner.
- Zamonaviy audio qo'llanma.
- "Mail.ru vazifalari" loyihasi
- Kelajak mobil televideniesi.
Biz sizga hakamlar hay'ati a'zolari va murabbiylar tomonidan alohida e'tibor qaratgan oltita loyiha haqida batafsil to'xtalib o'tmoqchimiz.
Kiyimlarni vizual qidirish
Loyihani Texnosfera bitiruvchilari jamoasi taqdim etdi. Tahlilchilarning fikriga ko'ra, 2018 yilda Rossiyada moda bozori deyarli 2,4 trillion rublni tashkil etdi. Yigitlar turli xil tovarlarni xarid qilish uchun aqlli yordamchi sifatida joylashtirilgan xizmatni yaratdilar. Bu onlayn-do'konlarning funksionalligini kengaytiradigan B2B yechimidir.
UX testi davomida loyiha mualliflari “o‘xshash kiyim” deganda odamlar o‘xshashlikni rang yoki naqshda emas, balki kiyim atributlarida tushunishlarini aniqladilar. Shuning uchun, bolalar nafaqat ikkita rasmni solishtiradigan, balki semantik yaqinlikni tushunadigan tizimni ishlab chiqdilar. Sizni qiziqtirgan kiyimning rasmini yuklaysiz va xizmat uning atributlariga mos mahsulotlarni tanlaydi.
Texnik jihatdan tizim quyidagicha ishlaydi:
Cascade Mask-RCNN neyron tarmog'i aniqlash va tasniflash uchun o'qitildi. Kiyimning atributlari va o'xshashligini aniqlash uchun atributlar guruhlari uchun bir nechta boshli ResNext-50-ga asoslangan neyron tarmoq, bitta mahsulot fotosuratlari uchun Triplet yo'qolishi qo'llaniladi. Butun loyiha mikroservis arxitekturasi asosida amalga oshirildi.
Kelajakda quyidagilar rejalashtirilgan:
- Kiyimlarning barcha toifalari uchun xizmatni ishga tushiring.
- Onlayn do'konlar uchun API ishlab chiqish.
- Atributlarni manipulyatsiya qilishni yaxshilang.
- Tabiiy tilda so'rovlarni tushunishni o'rganing.
Loyiha jamoasi: Vladimir Belyaev, Petr Zaidel, Emil Bogomolov.
Kelajak mobil televideniesi
Texnopark jamoasining loyihasi. Talabalar Rossiyaning asosiy raqamli eshittirish kanallari uchun televidenie jadvali bilan ilova yaratdilar, unga IPTV (onlayn kanallar) yoki antenna yordamida kanallarni ko'rish funksiyasi qo'shildi.
Сложнее всего было присоединить антенну к Android-устройству: для этого использовался тюнер, для которого авторы самостоятельно написали драйвер. В итоге получили на Android возможность смотреть телевизор и пользоваться программой телепередач в одном приложении.
Loyiha jamoasi: Konstantin Mitrakov, Sergey Lomachev.
Pochta ro'yxatlaridagi aktsiyalar, chegirmalar va takliflarni jamlaydigan xizmat
Bu reklama va pochta texnologiyalari chorrahasida joylashgan loyiha. Bizning pochta qutilarimiz spam va xatlarga to'la. Har kuni biz shaxsiy chegirmalari bo'lgan xatlarni olamiz, lekin biz ularni "foydasiz reklama" sifatida qabul qilib, kamroq va kamroq ochamiz. Shu sababli, foydalanuvchilar foydadan mahrum bo'lishadi va reklama beruvchilar zarar ko'radi. Mail.ru Mail tomonidan o'tkazilgan tadqiqot shuni ko'rsatdiki, foydalanuvchilar o'zlarida mavjud chegirmalar haqida qisqacha ma'lumotni ko'rishni xohlashadi.
Loyiha axborot byulleteningizdan chegirmalar va aktsiyalar haqida ma'lumot to'playdi va ularni reklama veb-saytiga yoki elektron pochtaga o'tishingiz mumkin bo'lgan kartalar tasmasi ko'rinishida ko'rsatadi. Dastur bir vaqtning o'zida bir nechta pochta qutilari bilan ishlashi mumkin. Tanlangan aktsiyalarning ro'yxati mavjud.
Loyiha mikroservis arxitekturasiga ega va uchta asosiy qismdan iborat:
- Pochta qutilarini qulay ulash uchun OAuth avtorizatsiyasi.
- Aktsiyalar bilan xatlarni to'plash va tahlil qilish.
- Diskont kartalarini saqlash va ko'rsatish.
Loyiha GPU resurslaridan foydalangan holda tabiiy tilni qayta ishlash texnologiyasidan foydalanadi: grafik tezlatgichlar ishlov berish tezligini 50 barobar oshirish imkonini berdi. Algoritm savol-javob tizimiga asoslanadi, bu sizga biznesning yangi talablariga muvofiq aktsiya toifalarini tezda qo'shish imkonini beradi.
Bu jamoa nafaqat hakamlar hay'atining eng yaxshi jamoalari qatoridan joy oldi, balki "Digital Tops 2019" tanlovida ham g'olib chiqdi. Bu biznes va davlat idoralari faoliyati samaradorligini oshirish, shuningdek, shaxsiy mehnat unumdorligini oshirish uchun IT vositalarini yaratuvchi rossiyalik dasturchilar uchun tanlovdir. Jamoamiz talabalar nominatsiyasida g‘oliblikni qo‘lga kiritdi.
Talabalar loyihani yanada rivojlantirish bo'yicha katta rejalarga ega, keyingilari:
- Pochta xizmatlari bilan integratsiya.
- Tasvirni tahlil qilish tizimini joriy qilish.
- Keng auditoriya uchun loyihani ishga tushirish.
Loyiha jamoasi: Maksim Ermakov, Denis Zinoviev, Nikita Rubinov.
Biz semestr davomida talabalar bilan ishlagan Mail.ru Group murabbiylari tomonidan e'tirof etilgan uchta jamoa haqida alohida aytib o'tmoqchimiz. Loyihalarni tanlashda loyihaning murakkabligi, amalga oshirilishi va jamoaviy ishiga alohida e'tibor qaratildi.
"Mail.ru vazifalari" loyihasi
Loyiha hakamlar hay'ati va murabbiylar tomonidan e'tirof etildi.
"Tasks Mail.ru" - bu kompaniya tomonidan ishlab chiqilgan vazifalar ro'yxatini yuritish uchun birinchi mustaqil xizmat. Kelgusi oylarda Tasks Mail.ru Taqvimidagi vazifalar ro‘yxatini almashtiradi va loyiha barcha foydalanuvchilar uchun yoqilgandan so‘ng u Mail.ru mobil va web Mail’ga birlashtiriladi.
Loyiha Offline-birinchi va Mobile-birinchi yondashuvlar yordamida amalga oshirildi. Ya'ni, veb-ilovadan istalgan vaqtda, istalgan joyda va istalgan narsada foydalanishingiz mumkin. Internetga kirish muhim emas: ma'lumotlar saqlanadi va sinxronlashtiriladi. Ko'proq qulaylik uchun siz dasturni brauzerdan "o'rnatishingiz" mumkin va u mahalliy dasturga o'xshaydi.
Aqlli oziq-ovqat skaner
Oziq-ovqat do'konida biz har doim ham oziq-ovqat mahsuloti bizga mos keladimi yoki yo'qmi, qanchalik xavfsiz va sog'lom ekanligini tezda aniqlay olmaymiz. Agar odamda parhez cheklovlari, turli xil allergiya bo'lsa yoki dietada bo'lsa, vaziyat yanada murakkablashadi. Foodwise Android ilovasi mahsulotning shtrix-kodini skanerlash va bunga arziydimi yoki yo‘qligini osonlikcha tekshirish imkonini beradi.
buni ishlat.
Ilova uchta asosiy bo'limga ega: "Profil", "Kamera" va "Tarix".
"Profil" da siz o'zingizning afzalliklaringizni o'rnatasiz: "Ingredientlar" bo'limida siz ma'lumotlar bazasiga kiritilgan 60 000 ta ingredientdan istalganini dietangizdan chiqarib tashlashingiz va elektron qo'shimchalar haqidagi ma'lumotlarni o'qishingiz mumkin. "Guruhlar" sizga bir vaqtning o'zida barcha ingredientlar blokini chiqarib tashlashga imkon beradi. Misol uchun, agar siz "Vegetarianizm" ni belgilasangiz, unda go'shtni o'z ichiga olgan barcha mahsulotlar qizil rang bilan ta'kidlanadi.
"Kamera" bo'limida ikkita rejim mavjud: shtrix-kodlarni skanerlash va sabzavot va mevalarni tanib olish. Shtrix-kodni skanerdan o'tkazganingizdan so'ng siz mahsulot haqidagi barcha ma'lumotlarni olasiz. Siz chiqarib tashlagan ingredientlar qizil rang bilan ta'kidlanadi.
Oldin skanerlangan barcha mahsulotlar Tarixda saqlanadi. Ushbu bo'lim matn va ovozli qidiruv bilan jihozlangan.
Meva va sabzavotlarni aniqlash rejimi ularning ozuqaviy va energiya qiymati haqida ma'lumot olish imkonini beradi. Misol uchun, bitta olma taxminan 25 grammni o'z ichiga oladi.
uglevodlar, bu kam uglevodli dietada odamlar uchun qabul qilinishi mumkin emas.
Ilova Kotlin tilida yozilgan, "Kamera" shtrix-kodlarni skanerlash va meva va sabzavotlarni aniqlash uchun ML to'plamidan foydalanadi. Backend ikkita xizmatdan iborat: ma'lumotlar bazasiga ega API server,
60 000 ta ingredient va 100 000 mahsulot kompozitsiyalarini, shuningdek Python va Tensorflow tillarida yozilgan neyron tarmog'ini saqlaydi.
Loyiha jamoasi: Artyom Andryuxov, Kseniya Glazacheva, Dmitriy Salman.
To'ldirilgan reallik bilan sovg'alarni sotish xizmati
Har bir inson hayotida kamida bir marta ramziy sovg'alarni olgan. Ko'pincha, odamlar uchun e'tibor haqiqati ular olgan sovg'adan ko'ra muhimroqdir. Bunday sovg'alar foydali emas, lekin ularni ishlab chiqarish va yo'q qilish sayyoramiz tabiatiga salbiy ta'sir ko'rsatadi. Shunday qilib, loyiha mualliflari to'ldirilgan reallik bilan sovg'alarni sotish xizmatini yaratish g'oyasini ilgari surdilar.
Fikrning dolzarbligini tekshirish uchun biz tadqiqot o'tkazdik. Respondentlarning 82 foizi sovg'a tanlash muammosiga duch keldi. Respondentlarning 57 foizini tanlashda asosiy qiyinchilik ularning sovg‘alaridan foydalanilmasligidan qo‘rqish edi. Atrof-muhit muammolarini hal qilish uchun odamlarning 78 foizi o'zgarishga tayyor.
Mualliflar uchta tezisni ilgari surdilar:
- Sovg'alar virtual dunyoda yashaydi.
- Ular joy egallamaydi.
- Har doim yaqin.
Internetda kengaytirilgan haqiqatni amalga oshirish uchun mualliflar ikkita asosiy qismdan iborat AR.js kutubxonasini tanladilar:
- Birinchisi, A-Frame yoki Three.js yordamida kamera oqimining tepasida grafiklarni chizish uchun javobgardir.
- Ikkinchi qism ARToolKit bo'lib, u markerni (boshqa qurilmaning ekranida chop etilishi yoki ko'rsatilishi mumkin bo'lgan maxsus belgi) kameraning chiqish oqimida tanib olish uchun javobgardir. Marker grafiklarni joylashtirish uchun ishlatiladi. ARToolKit mavjudligi AR.js yordamida markersiz kengaytirilgan haqiqatni yaratishga imkon bermaydi.
AR.js ko'plab tuzoqlarni yashiradi. Masalan, uning A-Frame bilan birgalikda ishlatilishi butun saytdagi uslublarni “buzishi” mumkin. Shuning uchun mualliflar AR.js + Three.js "to'plami" dan foydalanganlar, bu esa ba'zi muammolarni hal qilishga yordam berdi. Loyiha veb-sayti yozilgan React-ga Three.js-ga asoslangan AR.js-ni joylashtirish uchun biz AR-Test-2 omborini yaratishimiz kerak edi (), bu Three.js-ga asoslangan AR.js-dan foydalanish uchun alohida React komponentini amalga oshiradi. Modelni kengaytirilgan reallik va 3D (kamerasiz qurilmalar uchun) ko'rish amalga oshirildi.
Biroq, keyinchalik ma'lum bo'lishicha, foydalanuvchilar marker nima ekanligini va undan qanday foydalanishni tushunmaydilar. Shuning uchun mualliflar texnologiyaga o'tishdi , hozirda Google tomonidan faol ishlab chiqilmoqda. U modellarni markersiz ARda ko'rsatish uchun ARKit (iOS) yoki ARCore (Android) dan foydalanadi. Texnologiya Three.js-ga asoslangan va 3D modelni ko'ruvchini o'z ichiga oladi. Dasturdan foydalanish qulayligi sezilarli darajada yaxshilandi, ammo kengaytirilgan haqiqatni ko'rish uchun sizga iOS 12 yoki undan keyingi versiyalari o'rnatilgan qurilma kerak bo'ladi.
Loyiha hozirda (), siz birinchi sovg'angizni olishingiz mumkin.
Loyiha jamoasi: Denis Stasyev, Anton Chadov.
Bizning ta'lim loyihalarimiz haqida ko'proq ma'lumot olishingiz mumkin . Va kanalga tez-tez tashrif buyuring , u yerda muntazam ravishda dasturlash, ishlab chiqish va boshqa fanlar haqida yangi taʼlim videolari paydo boʻladi.
Manba: www.habr.com