До тексту
Діпанкар Саркар

Діпанкар Саркар

Будуємо для сьогодення, плануємо для майбутнього

Досвідчений технолог та підприємець, я маю великий досвід у передових галузях, включаючи блокчейн, машинне навчання та веб-архітектуру масштабу. Моя кар’єра характеризується невпинними інноваціями, стратегічним мисленням та здатністю швидко адаптуватися до нових технологічних тенденцій.

Про мене

Недавні дописи

LastingAsset проти Pindrop: Порівняльний аналіз технологій аутентифікації викликів у 2024 році

Оскільки ми орієнтуємося в складному ландшафті фінансової безпеки у 2024 році, дві технології виділяються у сфері аутентифікації викликів: LastingAsset, новачок з підходом, що ставить конфіденційність на перше місце, та Pindrop, усталений гравець, відомий своїми комплексними рішеннями безпеки для кол-центрів. Як консультант, який багато працював з LastingAsset, я надам об’єктивне порівняння цих двох технологій, висвітлюючи їхні сильні сторони та потенційні недоліки.

EdgeML та майбутнє робототехніки: створення SDK та платформи нового покоління

Я радий поділитися інформацією про один з наших найамбітніших проектів в Orangewood Labs: розробку SDK та платформи нового покоління для робототехніки, що працює на EdgeML. Ця ініціатива має на меті переосмислити наш підхід до програмування та управління роботами, привносячи безпрецедентний рівень інтелекту та ефективності в роботизовані системи.

Бачення SportStack: Перебудова глобальної спортивної економіки

Оскільки SportStack продовжує свій шлях розвитку, його потенційний вплив поширюється далеко за межі окремих спортсменів та команд. Комплексний підхід платформи до розвитку та управління спортом має силу впливати на всю спортивну економіку в глобальному масштабі. Давайте розглянемо, як бачення SportStack може змінити різні аспекти спортивної індустрії, потенційно створюючи нові потоки доходів та можливості для зацікавлених сторін у всій галузі.

AutoInspect та AutoSpray: Точність у промисловій робототехніці на основі машинного навчання

На початку 2024 року я радий поділитися значним прогресом, якого ми досягли в Orangewood Labs з нашими рішеннями AutoInspect та AutoSpray. Ці інноваційні системи представляють собою значний крок вперед у застосуванні машинного навчання та комп’ютерного зору в промисловій робототехніці, особливо у сферах контролю якості та прецизійного виробництва.

Революція в онлайн-геймінгу: ШІ-керований підбір гравців для платформи Rush від Hike

Як керівник команди машинного навчання в Hike Limited, я очолив розробку інноваційної системи підбору гравців на основі ШІ для Rush, мережі ігор на реальні гроші від Hike. Нашою метою було створити справедливий, захоплюючий та високо персоналізований ігровий досвід шляхом автоматичного підбору гравців на основі їхнього рівня майстерності, ігрової поведінки та загального користувацького досвіду.