Использование технологий отслеживания взгляда для взаимодействия с пользовательским интерфейсом iOS-приложений существенно затруднено отсутствием унифицированного подхода к их интеграции. Существующие решения либо жестко ограничены своей предметной областью, либо представляют собой исключительно исследовательские проекты, непригодные для решения прикладных задач. В статье рассматривается создание фреймворка, осуществляющего отслеживание взгляда пользователя на экране Apple-устройств с использованием нативных технологий, а также предоставляющего унифицированный подход к разработке приложений, управляемых при помощи взгляда.

Описан технологический цикл разработки поисковой системы по 14 книгам философской направленности Л.А. Секлитовой и Л.Л. Стрельниковой, состоящий из 6 этапов работ. Идеи статьи могут быть полезны при проектировании и разработке программного обеспечения, агрегирующего цитаты из серий книг, монографий, научных публикаций или научно-периодических изданий, например, в целях хранения персональных ссылок на вторичные источники, часто пригождающиеся при написании научных статей и оформлении презентаций в педагогике. Поисковая система является результатом года работ автора и группы из примерно 30 волонтёров. Система представляет собой сервис, встроенный в веб-приложение. Технологический стек: Jade, CSS, JS, Node.js, Express.js, ESLint, Jest.

Описана разработка на основе машинного обучения рекомендательной системы подбора игроков на примере хоккея с возможностью расширения ее использования в различных командных видах спорта. Для каждого вида спорта рассмотрены амплуа и характеристики игроков, которые были структурированы и разделены на общие группы. Проанализирована информация о хоккее, футболе, баскетболе и волейболе. Для каждого из рассмотренных параметров выведены коэффициенты, показывающие их влияние на результат матча. Протестированы модели, построенные на основе различных алгоритмов машинного обучения. Создан веб-интерфейс приложения.