行動應用程式

Dipankar Sarkar 有創立和指導科技新創公司的經歷，專長於區塊鏈、機器學習、微博等領域。他們的創業項目吸引了投資者的興趣、用戶的參與和媒體的關注，展現了他們創新和領導的能力。他們的成就得到了多個知名計劃的認可，肯定了他們對科技和創業領域的重大貢獻。

創辦人/共同創辦人 #

• (2021-2022) Boom Labs（已關閉）- 英國倫敦
  • 我們正在建立一個多鏈API，將Web2和移動應用程式帶到鏈上。
  • 我們開發了一個MPC錢包以及高規模的雲端基礎設施。
  • 在產品推出前獲得了超過250萬美元的投資承諾。
  • 已與上市公司和大型新創公司簽訂意向書
• (2017-2019) ExpressMOJO（已關閉）- 印度新德里
• (2013-2016) Octo.ai（已關閉）- 印度新德里
  • 從知名天使投資者籌得種子資金！
  • 我是Aurora的共同創辦人和技術架構師。我們最近和最著名的產品是Octo.ai，這是一個備受好評的機器學習分析虛擬監控系統，採用Apache 2.0許可證。我們的開源產品可以在GitHub上查看，並且可以輕鬆部署到雲端。這引起了媒體的關注，並在種子輪融資階段籌集了大量資金。
  • 最近，Octo.ai在Producthunt和GitHub上引起了興趣，被YourStory評為德里十大最有前途的新創公司之一。它還在Mint的融資新聞中得到報導。
• (2010-2012) Jaja.tv（已關閉）- 美國德克薩斯州奧斯汀
  • 最早的第二螢幕平台之一！
  • Jaja是一個互動平台，我們最初專注於電視，後來轉向一個通用的對話平台，用戶可以在各種主題上聊天和互動。
  • 我們的產品包括http://www.thesofa.tv和http://www.jaja.tv。我們利用多種工具，包括Django、Node.js、MySQL、Redis、Sphinx全文搜索和Python來運行基於雲的產品，並為Android和iPhone開發移動應用程式。
• (2008-2010) Kwippy（已退出）- 印度新德里
  • Kwippy被開發為一個IM整合的微博平台和社交網絡，允許用戶在不主動寫博客的情況下記錄他們的想法。
  • 該網站擁有3萬多活躍用戶，Alexa排名第1500位，並在2009年中期成為前5大微博網站之一。它不僅在《經濟時報》上得到報導，還被DataQuest評為印度前25大Web 2.0新創公司之一。
  • 域名和代碼庫隨後被出售給一家美國公司。

顧問與投資者 #

• (2015-18) Leena.ai - 最初是對ChaterOn（一家聊天機器人公司）的投資。我於2018年7月退出公司股東身份。很高興能與Adit和團隊合作。從HT籌集資金，進入Oracle訓練營，然後進入YC。他們正在這裡建立重要的東西。

作為參與Perkk概念化的技術專家，我很興奮能分享這個革命性員工福利平台可能採用的創新技術概念。Perkk以數據驅動、個人化福利體驗為願景，需要一個複雜的技術堆疊，利用人工智慧、數據分析和雲端運算的最新進展。

核心技術組件 #

1. 人工智慧驅動的個人化引擎 Perkk概念的核心是一個分析員工數據以提供個人化福利建議的人工智慧系統。這個引擎可能使用機器學習算法來理解個人偏好、預測未來需求，並為每位員工推薦最相關的福利。

2. 雲端架構 為確保可擴展性和可靠性，Perkk的平台將建立在雲原生架構上。這種方法允許靈活的資源分配、無縫更新，以及處理大量數據和交易的能力。

3. 行動優先設計 由於員工行動應用程式是一個關鍵接觸點，Perkk的界面將採用行動優先的設計方法。這確保了員工在移動中訪問福利時能獲得流暢、直觀的用戶體驗。

4. 數據分析平台 一個強大的數據分析平台對於為雇主和福利提供商提供洞察至關重要。這個系統可以處理大量使用數據，以識別趨勢、衡量不同福利的效果，並指導決策。

5. API驅動的整合 為了創建一個無縫的福利提供商生態系統，Perkk需要開發一個全面的API策略。這將允許與各種合作夥伴輕鬆整合，從保險提供商到生活方式服務。

創新功能 #

1. 一鍵式註冊 利用智能合約和安全的數位簽名，Perkk可以提供一鍵式福利註冊流程，大大簡化用戶體驗。

在ExpressMOJO，我們不僅僅是在建立一個數位分類廣告平台；我們正在設計印度卡車運輸業的未來。今天，我想分享我們平台背後的技術洞見，以及我們對未來的宏大計劃。

我們目前的技術堆疊 #

我們的平台建立在簡單、高效和易用性的基礎上 - 這對於我們可能不太懂技術的目標用戶來說是至關重要的因素。以下是我們目前的技術堆疊概覽：

1. 行動優先方法：我們的Android應用程式設計可以在各種設備上順暢運行，包括我們用戶常用的低端智慧型手機。

2. 後端架構：我們開發了一個強大的後端系統，能夠處理數千個列表和用戶互動。

3. 數據分析：我們利用數據分析為用戶提供有價值的洞察，並不斷改進我們的平台。

4. 與通訊平台整合：認識到WhatsApp在商業通訊中的普及性，我們使我們的平台能夠通過流行的通訊應用程式進行本質上的分享。

克服技術挑戰 #

當我們在一個傳統上抗拒變革的行業中推動技術的界限時，我們正在應對幾個挑戰：

作為 Quiki 專案的技術顧問，我很高興能分享推動贊比亞移動革命的創新技術見解。我們的團隊開發了一套先進的工具和演算法，專門用於解決贊比亞等新興市場的獨特交通挑戰。

Quiki 的核心：我們專有的乘車配對演算法 #

Quiki 技術的核心是我們先進的乘車配對演算法。這個專有系統旨在優化贊比亞城市複雜城市環境中的行程時間和效率。以下是它的運作方式：

1. 起點和目的地映射：演算法考慮每個乘車請求的起點和目的地。

2. 即時交通分析：通過整合即時交通數據，系統可以調整路線以避開擁堵。

3. 多模式整合：與傳統的共乘應用不同，我們的演算法可以建議組合不同的交通模式以實現最佳行程。

4. 機器學習優化：系統不斷從每次乘車中學習，隨著時間的推移提高其準確性和效率。

這個演算法不僅確保用戶更快、更高效的乘車體驗，還通過優化車輛使用來幫助減少整體交通擁堵。

Quiki 行動應用程式：無縫移動的用戶友好界面 #

我們的行動應用程式專為贊比亞用戶設計，提供：

在 OurSwasth，我們不僅僅是在開發一個應用程式 – 我們正在設計印度農村醫療保健的未來。今天，我想分享我們平台背後的技術洞見，以及我們對未來的宏大計劃。

我們目前的技術堆疊 #

我們的 Android 應用程式專注於簡單性、效率和離線功能 – 這些對我們的農村用戶群來說至關重要。以下是我們目前的技術堆疊：

1. Android 原生開發：確保在各種設備上的最佳性能，包括農村地區常見的低端智慧型手機。

2. 離線優先架構：我們的應用程式設計為可離線工作，在有網路連接時同步數據。

3. 本地資料庫：我們使用 SQLite 進行本地存儲，確保衛生工作者即使在沒有網路連接的情況下也能訪問和更新患者信息。

4. 雲端後端：我們利用雲端服務進行數據同步、分析和機器學習任務。

5. 本土語言支援：我們的應用程式從一開始就支援多種印度語言，具有靈活的本地化系統。

人工智慧和機器學習：OurSwasth 的大腦 #

隨著我們積累更多數據，我們越來越多地利用人工智慧和機器學習來增強我們的服務：