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基于情感人工智能的出勤率...
教授兼负责人通过人工智能（AI）和深度学习（DL）的摄像机抽象出席是一种现代化的措施，可在各种环境（例如学校，办公室和制造设施）中监视和跟踪出勤率。它使用计算机视觉技术和深度学习算法自动检测和识别相机捕获的图像或视频中的个人。该过程通常涉及在将要参加的个人的标签图像数据集上训练系统。此训练数据可以包括个人的脸部，虹膜或指纹的图像，具体取决于所使用的特定方法。训练系统后，它可以使用这些知识来识别相机捕获的新图像中的这些人。当识别个人时，系统可以在数据库或其他记录保存系统中记录其参加。这可以实时完成，允许立即跟踪出勤，也可以在以后进行批处理处理。然而，AI一直在扩大其地平线，并且可以通过情感识别来增强面部识别。有时候，学生对学校的工作和其他责任感到非常悲伤和不知所措。他们可能会觉得自己无法跟上，或者他们还不够好。当这些感觉持续很长时间时，这就是抑郁症。抑郁症可以使学生难以完成学校工作，与朋友和家人在一起，甚至早上起床。这称为自杀。当学生感到非常难过和绝望时，他们可能会考虑伤害自己或结束生命。重要的是要知道自杀是可以预防的，并且有些人可以提供帮助。重要的是要照顾我们的心理健康，就像我们照顾身体健康一样。如果您感到难过或不知所措，那么与您信任的人交谈并获得帮助很重要。防止自杀的一种方法是检测某人是否感到悲伤和绝望，这可能是沮丧的迹象。做到这一点的一种方法是使用CCTV摄像头以及AI和DL技术来分析人的面部表情，肢体语言和语音模式。情感AI和DL可以是检测抑郁症的强大工具，但不能替代专业诊断。，如果您怀疑自己或您认识的人可能在抑郁症中挣扎，请始终建议您咨询精神卫生专家。关键字：人工智能，深度学习，抑郁识别1。引言抑郁症是一种心理健康状况，会影响大部分人群。这是由悲伤，绝望和对活动缺乏兴趣的感觉。情绪AI和ML可用于通过分析人的语音，文本或图像数据来识别指示该疾病的模式来检测抑郁症。这种方法对于识别可能不愿或无法自我报告症状的个体抑郁症特别有用。图像分析也可以用于
实时生物识别面部识别出席...
在当今日益数字的世界中，简化流程并确保准确性至关重要，尤其是在出勤管理等领域。传统方法通常依赖于手动程序，这些手术可能很麻烦，容易出错并且缺乏实时见解。本研究提出了一种新型的实时面部识别出勤系统（FRAS），旨在应对这些挑战并彻底改变出勤跟踪。FRAS从计算机视觉和面部识别技术的进步中汲取灵感，提供了动态和自动化的解决方案。该系统捕获实时视频流，执行智能面部识别，并自动为每个已识别个人的时间戳记录出席。这种动态识别过程适应了运行时注册面孔的变化，即使发生人员变化，也确保了其功效。超越自动化，Fras拥有多功能性。其实时功能提供了即时出勤数据，消除了与手动方法相关的延迟和不准确性。这为各种应用程序和组织环境打开了大门。通过利用面部识别的力量，FRAS承诺为出勤管理提供安全，高效且适应性的解决方案，为更简化和数据驱动的方法铺平了道路。这项研究深入研究了FRA的技术方面，探索其架构，算法和实施细节。我们评估其绩效，讨论其局限性并提出潜在的未来方向。最终，我们旨在证明FRAS的有效性及其在数字时代跟踪和管理的潜力。
1378726 位访客！我们有史以来最高的年度访客人数...
当机器人对对话伙伴做出反应、理解他们的问题并做出回应时，有几种类型的软件在工作。第一种软件负责识别人脸并用目光追随他们。第二种软件让哥白尼能够理解人类的语言，识别人们所说的语言，并将听到的单词转换成文本。另一个程序使它能够解释文本并提供答案——这被称为对话式人工智能模型 (GPT3)。一个单独的人工智能负责机器人的声音和语调，努力使它们听起来尽可能自然。最后一个程序是人类行为模块，它使哥白尼能够移动——做出模仿呼吸的动作，轻轻地移动它的头、手和嘴。所有这些程序的同步使得机器人尼古拉斯·哥白尼与真人惊人地相似。
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%。
基于计算机视觉的出勤管理系统
摘要：已经引入了一种名为基于计算机视觉的出勤管理系统的尖端技术，以改变机构和组织中的常规出勤管理系统。为了根据其面部特征或其他独特的标识符识别和识别人，使用了复杂的图像处理和机器学习技术。通过使用这种方法，不再需要手动出勤管理系统（通常是费力且容易出现错误）。旧方法要求工人或学生签署出勤表格，该表格很容易丢失或更改，以表明他们的存在。相比之下，基于计算机的出勤管理系统可通过自动化整个出勤记录过程来确保准确性和可靠性。基于计算机的出勤管理系统可以通过拍摄人的照片并将其与保存在系统数据库中的图片进行比较来运行。该技术与个人的独特面部特征相匹配，例如用算法的嘴巴，鼻子和眼睛的形状来识别和认证它们。一旦验证了该人的身份，该系统就会立即记录其出勤率。关键字：计算机视觉，出勤管理系统，CNN，LBPH，面部识别。1。简介：任何机构或组织的重要组成部分是出席的管理。对于监测人们的存在，这对于决策过程和援助很重要。通过提供精确的和最新的出勤报告，它取代了对过时的手动出勤方法的需求。使用传统出勤管理系统手动记录出勤率是劳动密集型，无效且容易出现在不准确的情况下。近年来，基于计算机的出勤管理系统使出勤记录过程的自动化已成为可能。使用复杂的图像处理和机器学习技术，基于计算机视觉的出勤管理系统可以根据人们的面部特征或其他独特的标识符来识别和识别人们。这项技术使收集，检查和保存出勤数据在数据库中变得简单，以确保出勤记录的准确性和安全性。本文将对基于计算机的出勤管理系统进行一般审查，介绍其利益和缺点，并谈论其在一系列行业中的用途。我们还将解决企业在将这项技术付诸实践时可能遇到的一些困难，例如隐私问题和技术限制。这项研究的总体目标是对基于计算机远见的出勤管理系统的潜力进行详尽的了解，以彻底改变常规出勤管理程序。
使用计算机视觉的自动出勤管理
摘要：在每个会话的开始和结束时，出席是每日课堂评估的重要方面。使用传统方法（例如呼叫拨打电话或接管学生的签名）时，管理出勤可能是一项耗时的任务。老师通常会检查它，尽管老师可能会多次错过某人或某些学生的答案。基于面部识别的出勤系统是解决面孔的问题，目的是通过基于高清监视器视频和其他信息技术利用面部识别技术来收集出勤。我们提供了一个实时的面部识别系统，而不是依赖耗时的方法，用于跟踪这项工作中的学生出勤。识别完成后，出席率将立即在数据库中更新，并带有相关信息。许多机构将从这项努力中获得可观的利益。结果，它花费的时间和人为错误的数量被最小化，从而提高了效率。关键字：面部检测，面部识别，出勤，OpenCV。
LMU 学校咨询儿童福利和出勤和......
10 个小时的“您的选择”可以在各种环境中进行，与特定课程无关，并且必须得到学术顾问的批准。您必须在咨询计划的第一年内向学术顾问提交 10 个小时的“您的选择”的预咨询提案并获得其批准。您所选站点的志愿者/站点协调员必须在完成后签署这 10 个小时。这 10 个小时可能包括以下任何一项：(a) 个人或团体环境中的个人咨询经验；(b) 志愿服务/跟踪为学生、家长和/或家庭成员服务的学校计划；(c) 志愿服务/跟踪为儿童、家庭和/或成人服务的社区服务计划；(d) 志愿服务/跟踪为大学生服务的社区学院和大学顾问和/或辅导员；(e) 其他学校相关经验，如跟踪学校辅导员、观察课堂教学、参加学区和学校会议以及绘制学校社区资源图； (f) 参加与咨询相关的会议等。其他类型的经验可由项目主任或助理主任酌情批准。
2024-01-05项目信息会议出席报告...
姓名 组织 电子邮件（如果提供） Alexis Blue WWU bluea2@wwu.edu Amy Thornton Mahlum Architects Inc. AThornton@mahlum.com Anders O'Neill Ankrom Moisan Architects, Inc. AndersO@ankrommoisan.com Andrew Brenner Lydig | Integrus ABrenner@lydig.com Andrew Herdeg Lake|Flato Architects aherdeg@lakeflato.com Anna Dinh Lydig ADinh@lydig.com Anthony Gianopoulos Perkins&Will Anthony.Gianopoulos@perkinswill.com Austin Miles Mortenson|Opsis|HKP amiles@hkpa.com Becky Barnhart Integrus Architecture bbarnhart@integrusarch.com Becky Roberts The Miller Hull Partnership rroberts@MillerHull.com Ben Barlow Coughlin Porter Lundeen BenB@cplinc.com Bill Kent Mortenson|Opsis|HKP Bill.Kent@mortenson.com Bob Vincent Hoffman Construction Bob-Vincent@Hoffmancorp.com Brad Hettle Howard S Wright/Ankrom Moisan HettleB@hswc.com Brad Iest Gensler Brad_Iest@gensler.com Brad Kilcup GLY 建筑公司 Brad.Kilcup@gly.com Brad Wyman Interwest 建筑公司 BradWyman@interwest.biz Brady Nurse JH Kelly bnurse@jhkelly.com Brian Morgen Thornton Tomasetti 公司 BMorgen@ThorntonTomasetti.com Chloe Gose Perkins&Will Chloe.Gose@perkinswill.com Chloe Willeford Fsi 工程师 chloew@fsi-engineers.com Christine Baldwin Mortenson|Opsis|HKP cbaldwin@hkpa.com Christopher Mead WWU meadc7@wwu.edu Clayton Beaudoin Site Workshop 景观建筑 claytonb@siteworkshop.net Cody Lodi Weber Thompson 建筑师 Courtney Wise BNBuilders 公司 Craig Curtis Mithun 公司 craigc@mithun.com Dana Johnson GLY 建筑公司 Dana.Johnson@gly.com David Bufalini GeoTest 服务/RMA 公司 dbufalini@rmacompanies.com Deborah Shepley Gensler Deborah_Shepley@gensler.com Diahnna Nunez Lydig | Integrus DNunez@lydig.com Eli Jaeger Mithun, Inc. elij@mithun.com Emily Brandesky Wiss, Janney, Elstner Associates, Inc. EBrandesky@wje.com Emily Heart Clark Construction Group Eric Aman Mithun, Inc. ericaman@mithun.com Erin Gocke Hoffman Construction Erin-Gocke@Hoffmancorp.com Forest Payne WWU paynef2@wwu.edu Francesly Sierra Gensler Francesly_Sierra@gensler.com Gianna Bacher Mortenson|Opsis|HKP Gianna.Bacher@mortenson.com Gracie Paul Mahlum Architects Inc. gpaul@mahlum.com Jackie Argueta Gensler Jackie_Argueta@gensler.com Jackie Sempel Coughlin Porter Lundeen jackies@cplinc.com Jacob McCann KPFF Consulting Engineers Jacob.McCann@kpff.com Jake Weipert Anderson Construction jweipert@andersen-const.com Janine Messina GLY Construction, Inc. janine.messina@gly.com Jared Lewis catena 咨询工程师 Jared@catenaengineers.com Jason Jones Ankrom Moisan Architects, Inc. jasonj@ankrommoisan.com Jason Williard RMC Architects jason.w@rmcarchitects.com Jeff Lane Perkins&Will Jeff.Lane@perkinswill.com Jennifer Gentry SRG Partnership, Inc. JGentry@srgpartnership.com Jeremy Richard Design West Engineering JRichard@designwesteng.com Jillian Strobel Hoffman Construction Jillian-Strobel@Hoffmancorp.com John Crase Wiss, Janney, Elstner Associates, Inc. JCrase@wje.com John Dugan Lydig JDugan@lydig.com
出勤导师试点评估：第一年结果
虽然数量不多，但与长期缺勤的学生相比，严重缺勤的学生在干预结束时出勤率有所提高的比例略高。此外，与中学学生相比，小学学生出勤率有所提高的比例更高；与其他年级相比，6 年级和 10 年级学生出勤率有所提高的比例更高。不同中学的情况各不相同，有些中学发现接受支持的学生出勤率没有提高，而有些中学发现他们学校大多数接受支持的学生出勤率都有积极变化。