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通过AI
背景：随着技术的快速发展，越来越需要将这些创新纳入教育，尤其是在出勤跟踪中。传统方法（例如滚动调用）效率低下，容易出错，并且不适合大型类别。计算机视觉（人工智能（AI））的一部分，利用机器学习和神经网络从数字图像和视频中提取有价值的信息，以帮助知情的决策。方法：本研究采用计算机视觉，AI的子集，使用OpenCV库来开发学生面部识别系统。该系统在上课期间捕获并分析学生的图像，并自动记录出勤率。进行了实际的课堂实验，以评估系统的有效性和准确性。结果：学生面部识别系统已通过在识别学生中达到92％的准确率来证明其价值，平均处理时间为每名学生10秒。这种效率和准确性水平可以显着增强教育机构的出勤跟踪过程。结论：总而言之，面部识别系统具有改善出勤跟踪的希望，但它也提出了需要仔细考虑的重要数据隐私和道德问题。尽管面临这些挑战，但该系统在教育中改变出勤跟踪的潜力是乐观的原因。未来的研究应解决这些问题，并探讨该技术在教育方面的广泛潜力。关键字：人工智能，OPENCV，面部识别，班级出勤跟踪，计算机视觉。
与 CLASS 合作进行仓库扩建计划
Körber 顾问在 Panda 位于吉达的总部为该公司供应链团队成员提供了有关 CLASS 的全面培训。在初始培训期间，Cirrus 帮助 Panda 创建了一个代表利雅得当前仓库运营的“基础模型”。输入了实际数据，包括员工人数、活跃 MHE 和吞吐量统计数据。Panda 运行了几个运营场景来识别 DC 的“压力”点。
X类科学教科书
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熊彼特经济中的阶级斗争
本研究探讨了熊彼特经济中工人和资本家之间的阶级斗争，在熊彼特经济中，经济增长是由市场经济中的创新驱动的。我们将企业市场力量的限制视为一种政策工具，并分别推导出工人和资本家的最优水平。资本家更喜欢强大的垄断企业，但工人也更喜欢拥有一定市场力量的企业，因为利润可以激励创新。工人效用最大化的垄断力量程度在贴现率上下降，但在创新生产率和质量步长上增加。资本家效用最大化的垄断力量程度在质量步长上增加。我们用这两种垄断力量程度的差异来衡量他们之间冲突的严重程度，当工人的贴现率下降或创新生产率上升时，冲突会变得不那么严重。最后，在小（大）质量步长下，扩大质量步长会减轻（加剧）他们的冲突。
熊彼特经济中的阶级斗争
本研究探讨了熊彼特经济中工人和资本家之间的利益冲突。我们将垄断企业市场力量的限制视为一种政策工具，并分别推导出工人和资本家的最优水平。由于垄断利润为创新提供了激励，工人可能更喜欢垄断企业拥有一定的市场力量，但他们更喜欢实力不如资本家的垄断企业。工人偏好的垄断力量水平随着贴现率的降低而降低，随着创新生产率和质量步长而增加。资本家偏好的垄断力量水平随着质量步长而增加。我们使用工人和资本家偏好的水平差异来衡量他们利益冲突的严重程度，当工人的贴现率下降或创新生产率上升时，这种冲突会变得不那么严重。最后，在小（大）质量步长下，扩大步长会减轻（加剧）他们的冲突。
doe fy 2022预算卷1
NNSA国防计划的战略伙伴关系计划办公室（NA-10.1）与联邦和非联邦实体建立并维持合作伙伴关系，以帮助维持美国的核威慑和更广泛的国家安全任务。战略合作计划办公室分为三个职能支柱：合作伙伴关系，机构计划和跨裁切支持。我的工作转移了所有三个组织活动。