XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System考勤卡
人工智能小时考勤记录系统
1. 引言 人脸被认为是世界上识别和与其他人交谈的主要关键。面部特征对于其他行业来说是独一无二的。人类根据颜色、鼻子、眼睛、耳朵等多种因素来区分特定的人脸；但是对于计算机来说，分析数据很困难，因此我们可以使用计算机视觉的概念。使用计算机视觉技术识别计算机中的人体特征的目的。科学家们在 90 年代中期开始研究计算机识别人脸，因为它在人脸识别上的广泛应用一直受到研究人员的关注。近年来，我们观察到人脸识别技术发生了显著变化，因为可用的生物识别方法，这是最不引人注意的技术。人脸识别实现了许多算法规则，算法本身具有优势和能力。
智能考勤系统：物联网（IoT）
学校和学院必须有效处理考勤数据，以确保所有学生的出勤。我们创建了一个便携式智能考勤系统 (SAS)，以解决传统考勤系统的常见问题，例如它们不适用于动态教育情况、容易出错以及耗时。SAS 通过结合 ESP32 微控制器、R307 指纹传感器和 11.44 英寸薄膜晶体管有机发光二极管显示器等复杂组件，创建了一种可靠而有效的生物识别考勤解决方案。SAS 通过使用指纹生物识别技术进行个人身份识别和授权，提供了一种可靠而高效的考勤记录方法。R307 传感器可准确扫描和验证学生指纹，而 ESP32 微控制器可分析已验证的考勤数据。然后，这些数据通过物联网保存在 XAMPP 服务器上。此外，SAS 还与 Twilio 交互，允许教师通过短信向家长发送考勤信息。这一策略加强了教育机构与家长之间的沟通，确保及早通知，并能够快速应对出勤不正常的情况。建议的方法已在 20 名学生身上进行了为期 7 天的现场测试，准确率达到 100%。
RFID 和物联网技术在学校考勤中的应用
摘要：本研究讨论了 RFID（射频识别）和 IoT（物联网）技术在学校考勤系统中的应用，旨在提高学生考勤记录的效率和准确性。该系统允许学生通过将 RFID 卡靠近考勤设备来自动记录出勤情况，考勤设备随后将考勤数据存储在内存中并通过 IoT 连接将其发送到服务器。其他功能（例如限制出勤时间的计时器）可以更好地控制学生迟到。研究结果表明，该系统能够快速准确地记录出勤情况，使用电池时具有相当好的 9 小时运行续航能力。尽管数据存储容量有限，但该系统对于学生人数适中的学校来说仍然是有效的。该技术的实施在提高教育环境中的出勤管理效率和数据准确性方面显示出巨大的潜力。
使用 RFID 的基于物联网的考勤跟踪系统
除了上述所有缺点之外，最常见的缺点是所有这些方法都需要额外的设备。已经开发了一个系统来解决这些缺点。所提出的系统的主要优点是使用灵活，无设备成本，不浪费时间，易于访问[6]。课堂考勤系统基于人脸识别技术，结合RFID技术。它有效地实现了课堂上学生的身份确认。通过算法的实时测试，它完全满足了课堂上出勤时间的要求，降低了课堂的出勤成本，并有效地解决了签名问题等问题[7]。对于Web服务器平台，使用XAMPP软件。XAMPP是具有完整PHP，Apache和MySQL Web开发环境的软件。XAMPP软件是一个免费的开源Web服务器，用于本地开发基于Web的应用程序。SQL是一种专用编程语言，旨在管理关系数据库管理系统中保存的数据。XAMPP中的mySQL工具是PHPMyAdmin。要将唯一ID存储在学生证中，需要mySQL。在 mySQL 中，创建了四张表，包括教职员工表、学生表、学生出勤表和学生成绩表 [8]
使用 Face-Net 的实时高级自动考勤系统
系统的不同部分可以分为四个主要阶段。它们是：•数据输入•数据集训练•人脸识别•出勤输入这些阶段将在下一节中讨论。1）数据输入：第一步是将学生的脸部纳入系统以创建数据集为此，系统从合影中为每位注册学生拍摄连续照片，并附上他们的姓名和 ID。最好让学生在这段时间内有不同的头部位置以创建更好的数据集。可以更改设置以增加拍摄的照片数量，从而制作更准确的数据集。为每个学生创建一个文件夹，并以相应学生的姓名和 ID 作为标签。然后将每张脸部照片保存在该学生的指定文件夹中。除了这个过程之外，之前拍摄的注册学生的照片也可以添加到数据集中，使其更加多样化。在这种情况下，新照片将保存在该学生之前创建的文件夹中。每次数据输入后，系统都会使用当前可用的数据集自动进行训练。因此，系统已设置为在输入学生数据后随时使用。2）信息输入：
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N.V. Borzova，L.D。 varbanets分布，性质和α-半乳糖苷酶的实际意义。 微生物学期。 2024，N.V. Borzova，L.D。varbanets分布，性质和α-半乳糖苷酶的实际意义。微生物学期。2024，
