Baru-baru ini, perlindungan musim dingin bagi lulusan dari tiga proyek teknologi kami terjadi - Technopark (MSTU dinamai Bauman), Technosphere (Universitas Negeri Moskow dinamai Lomonosov) dan Technotrek (MIPT). Tim-tim mempresentasikan implementasi ide-ide mereka sendiri dan solusi untuk masalah-masalah bisnis nyata yang diusulkan oleh berbagai departemen Mail.ru Group.
Di antara proyek:
- Layanan hadiah augmented reality.
- Layanan yang mengumpulkan promosi, diskon, dan penawaran dari milis.
- Pencarian visual untuk pakaian.
- Layanan untuk lintas buku elektronik dengan kemungkinan menyewa.
- Pemindai makanan pintar.
- Panduan audio modern.
- Proyeksikan “Tugas Mail.ru”
- Televisi seluler masa depan.
Kami ingin berbicara lebih banyak tentang enam proyek yang terutama disoroti oleh juri dan mentor.
Pencarian pakaian visual
Proyek ini dipresentasikan oleh tim lulusan Technosphere. Menurut analis, pasar mode di Rusia pada tahun 2018 berjumlah hampir 2,4 triliun rubel. Orang-orang menciptakan layanan yang diposisikan sebagai asisten yang cerdas untuk berbelanja dalam menghadapi berbagai macam barang. Ini adalah solusi B2B yang memperluas fungsionalitas toko online.
Selama pengujian UX, penulis proyek menemukan bahwa di bawah "pakaian serupa" orang memahami kesamaan bukan dalam warna atau pola, tetapi dalam atribut pakaian. Oleh karena itu, orang-orang mengembangkan sistem yang tidak hanya membandingkan dua gambar, tetapi memahami kedekatan semantik. Anda memuat gambar pakaian yang menarik, dan layanan memilih barang yang relevan dengan atributnya.
Secara teknis, sistem bekerja sebagai berikut:
Untuk deteksi dan klasifikasi, jaringan saraf Cascade Mask-RCNN dilatih. Untuk menentukan atribut dan kesamaan pakaian, jaringan saraf berdasarkan ResNext-50 dengan beberapa kepala untuk grup atribut, dan Triplet loss untuk foto dari satu produk digunakan. Seluruh proyek diimplementasikan berdasarkan arsitektur microservice.
Di masa depan direncanakan:
- Meluncurkan layanan untuk semua kategori pakaian.
- Kembangkan API untuk toko online.
- Tingkatkan manipulasi atribut.
- Belajar memahami pertanyaan bahasa alami.
Tim proyek: Vladimir Belyaev, Petr Seidel, Emil Bogomolov.
TV seluler masa depan
Tim proyek Technopark. Siswa membuat aplikasi dengan jadwal TV untuk saluran penyiaran digital utama Rusia, yang fungsi saluran melihat menggunakan IPTV (saluran online) atau antena ditambahkan.
Hal yang paling sulit adalah menyambungkan antena ke perangkat Android: untuk ini, tuner digunakan, di mana penulis menulis sendiri drivernya. Hasilnya, mereka mendapat kesempatan di Android untuk menonton TV dan menggunakan program dalam satu aplikasi.
Tim proyek: Konstantin Mitrakov, Sergey Lomachev.
Layanan, agregasi promosi, diskon, dan penawaran dari milis
Ini adalah proyek di persimpangan teknologi periklanan dan pos. Kotak surat kami penuh dengan spam dan surat. Setiap hari surat datang dengan diskon pribadi, tetapi kami semakin jarang membukanya, menganggapnya sebagai "iklan tidak berguna". Karena itu, pengguna kehilangan keuntungan dan pengiklan mengalami kerugian. Sebuah studi dari Mail.ru Mail menunjukkan bahwa pengguna ingin melihat ringkasan diskon mereka.
Proyek
maildeal mengumpulkan informasi tentang diskon dan promosi dari milis Anda dan menunjukkan dalam bentuk pita kartu dari mana Anda dapat pergi ke situs web promosi atau dalam surat. Program ini dapat bekerja dengan beberapa kotak surat sekaligus. Ada daftar saham yang dipilih.
Proyek ini memiliki arsitektur layanan mikro dan terdiri dari tiga bagian utama:
- Otentikasi OAuth untuk koneksi kotak surat yang nyaman.
- Pengumpulan dan analisis surat dengan saham.
- Penyimpanan dan tampilan kartu dengan diskon.
Proyek ini menggunakan teknologi pemrosesan bahasa alami menggunakan sumber daya GPU: akselerator grafis telah meningkatkan kecepatan pemrosesan hingga 50 kali. Algoritma ini didasarkan pada sistem tanya jawab, yang memungkinkan Anda untuk dengan cepat menambahkan kategori persediaan sesuai dengan persyaratan bisnis baru.
Tim ini tidak hanya memenangkan tempat di tim teratas menurut juri, tetapi juga memenangkan kompetisi "Digital Tops 2019". Ini adalah kompetisi pengembang Rusia yang menciptakan alat-alat TI untuk meningkatkan efisiensi bisnis dan lembaga pemerintah, serta untuk meningkatkan produktivitas pribadi. Tim kami memenangkan nominasi siswa.
Siswa memiliki rencana besar untuk pengembangan proyek lebih lanjut, yang akan datang:
- Integrasi dengan layanan email.
- Implementasi sistem analisis gambar.
- Peluncuran proyek ke khalayak luas.
Tim proyek: Maxim Ermakov, Denis Zinoviev, Nikita Rubinov.
Secara terpisah, kami ingin berbicara tentang tiga tim yang dicatat oleh mentor Grup Mail.ru, yang bekerja dengan siswa sepanjang semester. Perhatian khusus ketika memilih proyek diberikan pada kompleksitas proyek, implementasi dan kerja tim.
Proyeksikan “Tugas Mail.ru”
Proyek ini dicatat oleh juri dan mentor.
Mail.ru Tasks adalah layanan daftar tugas mandiri pertama yang dikembangkan oleh perusahaan. Dalam beberapa bulan mendatang, Tugas akan mengganti daftar tugas di Kalender Mail.ru, dan setelah dimasukkannya proyek untuk semua pengguna, Tugas akan diintegrasikan ke dalam Mail.ru seluler dan web Mail.
Proyek ini dilaksanakan menggunakan pendekatan Offline-first dan Mobile-first. Artinya, Anda bisa menggunakan aplikasi web kapan saja, di mana saja dan apa saja. Memiliki akses ke Internet tidak masalah: data akan disimpan dan disinkronkan. Untuk kenyamanan yang lebih besar, Anda dapat "menginstal" aplikasi dari browser, dan itu akan terlihat seperti asli.
Pemindai makanan pintar
Di toko grosir, kita tidak selalu dapat dengan cepat menentukan apakah suatu produk makanan cocok untuk kita atau tidak, seberapa aman dan sehatnya itu. Situasinya rumit jika seseorang memiliki batasan diet, berbagai alergi, atau dia mengikuti diet. Aplikasi Android Foodwise memungkinkan Anda memindai barcode produk dan melihat apakah itu layak
gunakan itu.
Aplikasi ini memiliki tiga bagian utama: "Profil", "Kamera" dan "Sejarah".
Di "Profil" Anda, preferensi Anda ditetapkan: di bagian "Bahan" Anda dapat mengecualikan dari diet mana pun dari 60.000 bahan yang tercantum dalam database dan membaca informasi tentang suplemen-E. "Grup" memungkinkan Anda untuk segera mengecualikan seluruh blok bahan. Misalnya, jika Anda menentukan "Vegetarianisme", maka semua produk yang mengandung daging akan disorot dengan warna merah.
Ada dua mode di bagian "Kamera": memindai barcode dan mengenali sayuran dan buah-buahan. Setelah memindai kode batang, Anda akan mendapatkan semua informasi produk. Bahan-bahan yang Anda kecualikan akan disorot dengan warna merah.
Dalam "Sejarah" akan disimpan semua produk yang dipindai sebelumnya. Bagian ini dilengkapi dengan pencarian teks dan suara.
Moda pengenalan buah-buahan dan sayuran memungkinkan Anda untuk mendapatkan informasi tentang nilai gizi dan energi mereka. Misalnya, satu apel mengandung sekitar 25 gram.
karbohidrat, yang tidak dapat diterima untuk orang dengan diet rendah karbohidrat.
Aplikasi ini ditulis dalam Kotlin, dalam "Kamera" Kit ML digunakan untuk memindai barcode dan mengidentifikasi buah-buahan dan sayuran. Backend terdiri dari dua layanan: API server dengan database, di
yang menyimpan 60.000 bahan dan formulasi 100.000 produk, serta jaringan saraf yang ditulis dengan Python dan Tensorflow.
Tim proyek: Artyom Andryukhov, Ksenia Glazacheva, Dmitry Salman.
Layanan Hadiah Realitas Bertambah
Setiap orang setidaknya sekali dalam hidupnya menerima hadiah simbolis. Seringkali bagi orang fakta perhatian lebih penting daripada yang diterima saat ini. Hadiah semacam itu tidak berguna, tetapi produksi dan pembuangannya memiliki dampak negatif pada sifat planet kita. Jadi penulis proyek memiliki ide untuk membuat layanan untuk penjualan hadiah dengan augmented reality.
Untuk mengecek relevansi ide, dilakukan penelitian. 82% responden menghadapi masalah dalam memilih hadiah. Bagi 57% responden, kesulitan utama dalam memilih adalah ketakutan bahwa hadiah mereka tidak akan digunakan. 78% orang bersedia berubah untuk menyelesaikan masalah lingkungan.
Para penulis mengemukakan tiga poin:
- Hadiah hidup di dunia virtual.
- Jangan menyita ruang.
- Selalu dekat.
Untuk mengimplementasikan augmented reality di web, penulis memilih perpustakaan AR.js, yang terdiri dari dua bagian utama:
- Yang pertama bertanggung jawab untuk menggambar grafik di atas aliran kamera menggunakan A-Frame atau Three.js.
- Bagian kedua adalah ARToolKit, yang bertanggung jawab untuk mengenali penanda (karakter khusus yang dapat dicetak atau ditampilkan pada layar perangkat lain) dalam aliran output kamera. Marker digunakan untuk memposisikan grafik. Kehadiran ARToolKit tidak memungkinkan untuk membuat augmented reality tanpa penanda menggunakan AR.js.
AR.js menyembunyikan banyak "jebakan". Misalnya, penggunaannya bersama-sama dengan A-Frame dapat "memecah" gaya di seluruh situs. Oleh karena itu, penulis menggunakan "bundel" AR.js + Three.js, yang membantu menyelesaikan beberapa masalah. Dan untuk menyematkan AR.js berdasarkan Three.js di React, di mana situs web proyek ditulis, saya harus membuat repositori AR-Test-2 (
https://github.com/denisstasyev/AR-Test-2 ), di mana terpisah Bereaksi komponen untuk menggunakan AR.js berdasarkan Three.js. Model ini dilihat dalam augmented reality dan 3D (untuk perangkat tanpa kamera).
Namun, kemudian menjadi jelas bahwa pengguna tidak mengerti apa itu penanda dan bagaimana menggunakannya. Oleh karena itu, penulis beralih ke teknologi <model-viewer>, yang sekarang dikembangkan secara aktif oleh Google. Ini menggunakan ARKit (iOS) atau ARCore (Android) untuk menampilkan model dalam augmented reality tanpa spidol. Teknologi ini didasarkan pada Three.js dan termasuk penampil model 3D. Kegunaan program telah meningkat secara signifikan, namun, untuk melihat augmented reality, Anda memerlukan perangkat dengan iOS 12 atau lebih baru.
Sekarang proyek tersedia di (
https://e-gifts.site/demo ), di mana Anda dapat menerima hadiah pertama Anda.
Tim Proyek: Denis Stasiev, Anton Chadov.
Anda dapat membaca lebih lanjut tentang proyek pendidikan kami di
tautan ini . Dan sering pergi ke saluran
Technostream , video instruksional baru tentang pemrograman, pengembangan dan disiplin ilmu lainnya secara teratur muncul di sana.