Преминаване към основното съдържание
Дипанкар Саркар

Дипанкар Саркар

Изграждане за настоящето, планиране за бъдещето

Опитен технолог и предприемач, аз нося обширен опит в авангардни области, включително блокчейн, машинно обучение и уеб архитектура в голям мащаб. Моята кариера се характеризира с неуморни иновации, стратегическо мислене и способността бързо да се адаптирам към нови технологични тенденции.

За мен

Последни

LastingAsset срещу Pindrop: Сравнителен анализ на технологиите за удостоверяване на обаждания през 2024 г.

Докато навигираме в сложния пейзаж на финансовата сигурност през 2024 г., две технологии се открояват в областта на удостоверяването на обаждания: LastingAsset, новодошъл с подход, приоритизиращ поверителността, и Pindrop, утвърден играч, известен със своите цялостни решения за сигурност на кол центровете. Като консултант, работил обширно върху LastingAsset, ще предоставя обективно сравнение на тези две технологии, подчертавайки техните силни страни и потенциални недостатъци.

EdgeML и бъдещето на роботиката: Изграждане на SDK и платформа от следващо поколение

Радвам се да споделя прозрения за един от нашите най-амбициозни проекти в Orangewood Labs: разработването на SDK и платформа от следващо поколение за роботика, задвижвани от EdgeML. Тази инициатива ще предефинира начина, по който подхождаме към програмирането и управлението на роботи, внасяйки безпрецедентни нива на интелигентност и ефективност в роботизираните системи.

Визията на SportStack: Преобразяване на глобалната спортна икономика

Докато SportStack продължава своя път на развитие, потенциалното му въздействие се простира далеч отвъд отделните спортисти и отбори. Всеобхватният подход на платформата към спортното развитие и управление има силата да повлияе на цялата спортна икономика в глобален мащаб. Нека разгледаме как визията на SportStack би могла да преобрази различни аспекти на спортната индустрия, потенциално създавайки нови приходни потоци и възможности за заинтересованите страни в целия сектор.

AutoInspect и AutoSpray: Прецизност в индустриалната роботика, задвижвана от машинно обучение

С навлизането в 2024 г., съм развълнуван да споделя забележителния напредък, който постигнахме в Orangewood Labs с нашите решения AutoInspect и AutoSpray. Тези иновативни системи представляват значителен скок напред в прилагането на машинно обучение и компютърно зрение в индустриалната роботика, особено в областта на контрола на качеството и прецизното производство.

Революционизиране на онлайн игрите: Базирано на ИИ съчетаване за платформата Rush на Hike

Като ръководител на екипа за машинно обучение в Hike Limited, ръководих разработването на иновативна система за съчетаване, базирана на ИИ, за Rush, мрежата за игри с реални пари на Hike. Нашата цел беше да създадем справедливо, ангажиращо и силно персонализирано игрово изживяване чрез автоматично съчетаване на играчи въз основа на техните нива на умения, игрово поведение и цялостно потребителско изживяване.