XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNDEA
参加活动：实时出勤系统
摘要。参加活动旨在简化和增强传统的学生出勤过程，这通常很耗时，并且容易出现手动输入错误。通过利用面部识别技术，该项目可以自动出勤记录，使教师绕过手动验证并提高课堂管理的效率。使用烧瓶全栈框架构建，Actishease集成了Google Sheeps API，以实时存储和跟踪出勤数据，从而提供了可访问且有组织的记录保存系统。此外，该项目还托管在GitHub上，促进了版本控制和协作项目管理。这种创新的方法不仅可以最大程度地减少出勤时间的时间，还可以确保更高的教育机构准确性和可访问性。该系统具有提高行政效率的巨大潜力，可以作为不同组织环境中类似应用的模型。
与机器学习和使用NDEA在开发计划中进行聚类：石化两阶段SSC
这项研究利用机器学习（ML）来改善伊朗石化行业两级可持续供应链中决策单位（DMU）的评估。在90个时间段内进行了28个单位的效率计算。根据可持续性标准选择了供应链的输入和输出，通过使用机器学习和网络数据信封分析（NDEA）的混合方法来促进生产计划和单位开发的准确估计。目标是将ML聚类方法与网络NDEA模型一起使用，以确定用于对均质单元进行分类的最有效的聚类算法。我们研究的主要目标是利用机器学习技术来提高决策过程的准确性，特别是在类似单元的聚类中以评估效率。主要目标是通过将它们与每个集群中最有效的单元进行比较来创建提高低效单元的性能的策略。通过实施深层嵌入式聚类算法，我们发现了效率评估和开发计划的实质性改善。聚类结果与传统NDEA模型之间的对比突出了聚类在评估有效边界和启用集中发展策略的近端方面的重要性。这项研究强调了使用ML进行聚类的重要性，以提高工业设施可持续发展的效率评估和战略计划。结果表明，与使用DEA的非聚类方法相比，使用聚类来评估单位的相对效率，可以平均降低与群集效率边界效率低下的单位距离的18％，这代表了效率低效率单位的更可实现的理想目标。
我们的新战略包含五大战略努力领域
我们正踏上好牧人之旅的创新阶段，推出一项先进的社会服务战略，以更好地服务妇女、女孩、家庭和社区，在全球开展合作并在当地提供服务，努力实现公平、尊严和社会正义。
