Projeler

  • HSM-Signer Hizmeti (KamuSM ile PDF/XML İmzalama ve Doğrulama)

    (56 değerlendirme) 6430 görüntülenme

    KamuSM uyumlu XML (XAdES) ve PDF (PAdES) imzalama/doğrulama süreçleri için HSM destekli, güvenli ve ölçeklenebilir bir dijital imza altyapısı geliştirildi. REST API, PKCS#11 entegrasyonu, asenkron kuyruk mimarisi yüksek performans, mevzuat uyumu ve operasyonel görünürlük sağlandı.

    Devamını oku

  • Natro — Domain ve Hosting Platformu Modernizasyonu (10+ Servis)

    (22 değerlendirme) 3088 görüntülenme

    Türkiye’nin yüksek trafikli hosting altyapılarından birinde, domain aktivasyonu, hosting provizyonu, ödeme süreçleri, müşteri yönetimi ve yenileme akışları dahil 10’dan fazla kritik VB.NET servisi modernize edilerek .NET 7 tabanlı daha sürdürülebilir, izlenebilir ve yüksek performanslı bir mimariye taşındı. Bu dönüşüm sayesinde hata oranları düşürüldü, API yanıt süreleri iyileştirildi, olay tespit süresi kısaltıldı ve üretim ortamındaki operasyonel güvenilirlik önemli ölçüde artırıldı.

    Devamını oku

  • Octapull — Gerçek Zamanlı Video Tabanlı İş Birliği Platformu

    (21 değerlendirme) 3478 görüntülenme

    Uzaktan mülakat, saha operasyonları ve dijital kanal yönetimi senaryolarını destekleyen gerçek zamanlı video tabanlı bir iş birliği platformunun geliştirilmesine katkı sağlandı. Jitsi tabanlı iletişim altyapısı, yüksek eşzamanlılık altında çalışan servis mimarisi, performans optimizasyonları ve operasyonel modüller sayesinde platform; güvenilir, ölçeklenebilir ve kurumsal kullanıma uygun bir yapıya kavuşturuldu.

    Devamını oku

  • Derin Öğrenme ile Parkinson Hastalığı Tespiti

    (36 değerlendirme) 4383 görüntülenme

    Ses sinyali analizi kullanılarak Parkinson hastalığını tespit etmeye yönelik derin öğrenme tabanlı bir sınıflandırma sistemi geliştirildi. Projede, bireylerden tekrar ettirilen “A” sesli harfinin çoklu fonasyon kayıtları analiz edilerek hastalık varlığı tahmin edildi. Veri ön işleme, öznitelik çıkarımı, model eğitimi ve değerlendirme adımlarını kapsayan uçtan uca bir makine öğrenmesi hattı kuruldu ve yaklaşık %92 sınıflandırma doğruluğu elde edildi.

    Devamını oku