Engineering

Dalla fondazione nel 2003 costruiamo software, sviluppiamo algoritmi, studiamo tecnologie di base e gestiamo sistemi.

Stack principale

  • Imaging, Documenti e Linguaggio Image Processing / OCR / Full-Text Search / Algorithm Design / LLM / Vision Models / Python
  • Sistemi Aziendali e Commerciali Web Systems / Payments / CMS / Database Engineering / PHP / TypeScript / Node.js / AWS / GCP / Cloudflare
  • Networking e Protocolli HTTPS Proxy / Device Management Protocol / Network Performance / Wi-Fi Log Analysis / Rust
  • Sistemi Embedded e OS Linux / C/C++ / AOSP / Yocto / Virtualization / Windows
  • Distribuzione Mobile iOS / Android / Swift / Kotlin / Store Operations / Localization / macOS
  • Sicurezza Security Evaluation / Intrusion Detection / Audit / Key Management (CKMS)

Scelte tecnologiche

Lavoriamo allo sviluppo mobile dal 2009, la generazione dell'iPhone 3GS, e distribuiamo app nostre dal 2016. Il punto di partenza è ciò che l'iPhone ha reso possibile: un dispositivo potente che sta in una mano, collegato alla rete, capace di portare un servizio ovunque nel mondo.

Ciò che costruiamo ci torna indietro come dati d'uso. Tecnologia e UI/UX si valutano di continuo nell'ambiente reale, e distribuire app proprie dà una scala di verifica che i singoli progetti offrono di rado. Quanto impariamo lì rientra anche nella progettazione fuori dal mobile.

Nel 2016 abbiamo confrontato Xamarin, Cordova e React Native a livello di implementazione, e valutiamo Flutter dalla sua pubblicazione. Oggi la via principale è l'implementazione nativa in Swift e Kotlin, con SwiftUI in produzione dalla generazione iOS 15.

Scrivere vicino al sistema operativo e all'hardware permette di regolare velocità misurata e percepita nel rendering e nella fotocamera, e di usare nuove funzioni di sistema o librerie C/C++ senza attendere un livello di astrazione. Le app in esercizio da anni restano inoltre al riparo dai breaking change dei framework.

Demos

BLE · Wi-Fi · Barcode

Barcode-Based Device Readout

Le letture dello strumento vengono acquisite tramite BLE, Wi-Fi o codice a barre.

Lo strumento trasmette le letture in modalità wireless e le mostra in tempo reale come codice a barre sul display LCD. L'app scansiona il codice con la fotocamera e registra le letture.

ARKit · On-Device ML

On-Device AR Recognition

Gli oggetti nell'inquadratura vengono riconosciuti sul dispositivo ed etichettati nella vista AR.

Ogni etichetta è ancorata alla posizione dell'oggetto e rimane sovrapposta quando il dispositivo si muove.