最近，我们的三个技术项目——Technopark（鲍曼 MSTU）、Technosphere（罗蒙诺索夫莫斯科国立大学）和 Technotrek（MIPT）的毕业生举行了下一届冬季答辩。团队展示了自己想法的实现以及 Mai.ru 集团不同部门针对实际业务问题提出的解决方案。
其中项目：
- 通过增强现实销售礼品的服务。
- 一项聚合邮件列表中的促销、折扣和优惠的服务。
- 视觉搜索衣服。
- 具有租赁选项的电子图书交叉服务。
- 智能食品扫描仪。
- 现代语音导览。
- 项目“Mail.ru 任务”
- 未来的移动电视。
我们想更详细地向您介绍评审团成员和导师特别强调的六个项目。
视觉搜索衣服
该项目由技术圈毕业生团队提出。据分析师称，2018年俄罗斯时装市场规模接近2,4万亿卢布。他们创建了一项服务，定位为智能助手，用于购买各种商品。这是一个扩展在线商店功能的 B2B 解决方案。
在用户体验测试中，该项目的作者发现，通过“相似的服装”，人们理解的相似性不是颜色或图案，而是服装的属性。因此，这些人开发了一个系统，不仅可以比较两张图片，还可以理解语义接近度。您上传您感兴趣的服装的图片，该服务会选择与其属性相关的产品。
从技术上讲，该系统的工作原理如下：
Cascade Mask-RCNN 神经网络经过训练用于检测和分类。为了确定服装的属性和相似性，使用基于 ResNext-50 的具有多个头的神经网络来处理属性组，并使用 Triplet 损失来处理一个产品的照片。整个项目是基于微服务架构实现的。
未来计划：
- 推出针对所有类别服装的服务。
- 为在线商店开发 API。
- 改进属性操作。
- 学习理解自然语言的查询。
项目团队：Vladimir Belyaev、Petr Zaidel、Emil Bogomolov。
未来的移动电视
科技园团队的项目。学生们创建了一个包含俄罗斯主要数字广播频道的电视节目表的应用程序，其中添加了使用 IPTV（在线频道）或天线观看频道的功能。
最困难的事情是将天线连接到 Android 设备：为此他们使用了调谐器，作者自己为此编写了一个驱动程序。结果，我们有机会在一个应用程序中观看电视并使用 Android 上的电视节目指南。
项目团队：康斯坦丁·米特拉科夫、谢尔盖·洛马乔夫。
聚合邮件列表中的促销、折扣和优惠的服务
这是一个广告和邮政技术交叉的项目。我们的邮箱里充满了垃圾邮件和邮件。我们每天都会收到带有个人折扣的信件，但我们打开它们的次数越来越少，认为它们是“无用的广告”。正因为如此，用户失去了利益，广告商也遭受了损失。 Mail.ru Mail 的一项研究表明，用户希望查看他们所享受的折扣摘要。
项目 从您的时事通讯中收集有关折扣和促销的信息，并将其以卡片带的形式显示，您可以通过卡片转到促销网站或电子邮件。该程序可以同时处理多个邮箱。有一个选定股票的列表。
该项目采用微服务架构，由三个主要部分组成：
- OAuth授权，方便连接邮箱。
- 收集和分析促销信件。
- 存储和展示折扣卡。
该项目采用利用GPU资源的自然语言处理技术：图形加速器使处理速度提高了50倍。该算法基于问答系统，可以让您根据新的业务需求快速添加库存类别。
该团队不仅在评审团的评选中获得了顶级团队的一席之地，而且还赢得了“Digital Tops 2019”竞赛。这是俄罗斯开发人员的竞赛，他们开发 IT 工具来提高企业和政府机构的效率，以及提高个人生产力。我们队赢得了学生组冠军。
学生们对项目的进一步发展有很大的计划，接下来的计划是：
- 与邮件服务集成。
- 图像分析系统的实现。
- 为广大受众启动一个项目。
项目团队：Maxim Ermakov、Denis Zinoviev、Nikita Rubinov。
另外，我们想向您介绍三个受到 Mail.ru Group 导师认可的团队，他们在整个学期与学生一起工作。选择项目时特别关注项目的复杂性、实施和团队合作。
项目“Mail.ru 任务”
该项目得到了评审团和导师的认可。
“Mail.ru Tasks”是该公司开发的第一个用于维护待办事项列表的独立服务。在接下来的几个月中，任务将取代 Mail.ru 日历中的任务列表，并且在该项目向所有用户启用后，它将集成到 Mail.ru 移动和网页邮件中。
该项目是使用离线优先和移动优先的方法实施的。也就是说，您可以随时随地在任何地方使用 Web 应用程序。互联网接入并不重要：数据将被保存和同步。为了更加方便，您可以从浏览器“安装”应用程序，它看起来就像是本机应用程序。
智能食品扫描仪
在杂货店里，我们无法总是快速确定食品是否适合我们，以及它的安全性和健康程度。如果一个人有饮食限制、各种过敏或正在节食，情况就会变得更加复杂。 Foodwise Android 应用程序允许您扫描产品的条形码并轻松查看它是否值得。
用它。
该应用程序分为三个主要部分：“个人资料”、“相机”和“历史记录”。
在“个人资料”中，您可以设置您的偏好：在“成分”部分中，您可以从您的饮食中排除数据库中包含的 60 种成分中的任何一种，并阅读有关电子补充剂的信息。 “组”允许您一次排除整个成分块。例如，如果您指定“素食主义”，则所有含有肉类的产品都将以红色突出显示。
“相机”部分有两种模式：扫描条码和识别蔬菜水果。扫描条形码后，您将获得有关该产品的所有信息。您排除的成分将以红色突出显示。
所有以前扫描的产品都将保存在历史记录中。该部分配备了文本和语音搜索。
水果和蔬菜的识别模式可以让您获取有关其营养和能量价值的信息。例如，一个苹果大约含有25克。
碳水化合物，这对于低碳水化合物饮食的人来说是不可接受的。
该应用程序是用 Kotlin 编写的；“相机”使用 ML Kit 来扫描条形码并识别水果和蔬菜。后端由两个服务组成：一个带有数据库的 API 服务器，
它存储 60 种成分和 000 种产品的成分，以及用 Python 和 Tensorflow 编写的神经网络。
项目团队：Artyom Andryukhov、Ksenia Glazacheva、Dmitry Salman。
利用增强现实技术销售礼品的服务
每个人一生中至少收到过一次具有象征意义的礼物。通常，对于人们来说，关注比他们收到的礼物更重要。这些礼物没有什么好处，但它们的生产和处置会对我们星球的性质产生负面影响。这就是该项目的作者提出创建增强现实礼品销售服务的想法的原因。
为了测试这个想法的相关性，我们进行了一项研究。 82%的受访者面临选择礼物的问题。对于57%的受访者来说，选择的主要困难是担心自己的礼物不会被使用。 78%的人准备通过改变来解决环境问题。
作者提出了三点论点：
- 礼物存在于虚拟世界中。
- 它们不占用空间。
- 总是在附近。
为了在网络上实现增强现实，作者选择了 AR.js 库，它由两个主要部分组成：
- 第一个负责使用 A-Frame 或 Three.js 在相机流之上绘制图形。
- 第二部分是 ARToolKit，它负责识别相机输出流中的标记（可以打印或显示在其他设备屏幕上的特殊字符）。标记用于定位图形。 ARToolKit 的存在不允许您使用 AR.js 创建无标记增强现实。
AR.js 隐藏了许多陷阱。例如，它与 A 型框架一起使用可以“打破”整个网站的风格。因此，作者使用了 AR.js + Three.js 的“捆绑包”，这有助于解决一些问题。为了将基于 Three.js 的 AR.js 嵌入到编写项目网站的 React 中，我们必须创建一个 AR-Test-2 存储库（），它基于 Three.js 实现了一个单独的 React 组件，用于使用 AR.js。实现了在增强现实和 3D 模式（对于没有摄像头的设备）中查看模型。
但后来发现，用户并不了解标记是什么以及如何使用它。因此，作者转向了 Google 目前正在积极开发的 技术。它使用 ARKit (iOS) 或 ARCore (Android) 在 AR 中渲染模型，无需标记。该技术基于 Three.js，并包含 3D 模型查看器。该程序的可用性已显着提高，但是要查看增强现实，您需要具有 iOS 12 或更高版本的设备。
该项目现在可在 (），您可以在这里收到您的第一份礼物。
项目团队：丹尼斯·斯塔西耶夫、安东·查多夫。
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来源： habr.com