[
19
.
07
.
2022
]

Разработчики Napoleon IT заняли 1 и 3 место на хакатоне «Цифровой прорыв»

Napoleon IT
Napoleon IT — разработчик AI-решений для бизнеса
Компьютерное зрение
link
На прошедшем хакатоне «Цифровой прорыв» команда Napoleon IT (LateDev) заняла первое место в кейсе «Университет НТИ 2035»,разработав полноценный прототип систем видеоанализа эмоционального состояния учащихся.

Представители Napoleon IT участвуют в хакатоне не только, как разработчики. В начале июня специалисты Napoleon IT по Data Science были приглашены выступить в роли экспертов и жюри для оценки решения кейса участников хакатона по созданию системы прогнозирования загрузки бригад скорой медицинской помощи. Более того, 5 июля Владимир Фоменко, победитель и эксперт хакатона, проведет ML тренировку для команд участников в рамках чемпионата.

На прошедшем хакатоне «Цифровой прорыв» команда Napoleon IT (LateDev) заняла  первое место в кейсе «Университет НТИ 2035»,разработав полноценный прототип систем видеоанализа эмоционального состояния учащихся.

Командой победителем реализована аналитическая система в виде web-сервиса, в которую можно загрузить видео с урока, получить отчет об эмоциях каждого ученика и всего класса в течение занятия и построить сводный анализ, основанный на исторических данных.

С помощью сервиса классные руководители могут выявлять конфликты, родители — найти, какие предметы интересуют их ребенка больше всего, директор — оценить умение учителей увлечь своим предметом, а психологи — оценить качество работы со своими подопечными.

Призовое 3 место команда hyper popis от Napoleon IT заняла в решении кейса Правительства Ханты-Мансийского автономного округа — Югры. В рамках представленного Правительством Ханты-Мансийского автономного округа-Югрыкейса, участники разработали приложение для юных пациентов стоматологов, которое позволяет работать с детьми в игровой и увлекательной форме.

Уникальность разработанного сервиса распознавания в том, что он включает в себя две модели: модель детекции находит на изображении все зубы, а модель классификации определяет состояние зуба (кариес или здоровый). После этого формируется статистика для каждого изображения, записывается в базу данных и выводится графическая информация в web-интерфейсе.

No items found.
[
предыдущая
]
Napoleon IT на форуме Wine Retail Week
[
следующая
]
Как бустануть рост из Junior в Middle ML-инженера
Подпишитесь на новости, чтобы быть в курсе всех обновлений и событий
Спасибо!
Что-то пошло не так, попробуйте позже
Мы используем cookies. Продолжая просматривать сайт, вы соглашаетесь с этим. Узнать больше
OK