XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemR307
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%。
使用物联网和高级跨学科方法的基于指纹的生物识别智能电子投票机
摘要。印度是一个民主国家，人口庞大，投票起着重要作用。每个公民有权选择其领导人。这是通过在投票站使用电子投票机（EVM）来完成的。，但选举期间也可能存在一些故障。在这种情况下，举行选举是选举委员会的一项复杂任务，因为发生了索具。电子投票系统已进入图片，以防止在最大程度上进行操作。为此，我们使用的是R307指纹模块，该模块扫描指纹并输入Arduino uno。我们开发的算法将特定的指纹存储在存储驱动器中，并确保指纹在先前存储的数据中是唯一的。因此，当同一个人在选举期间投票投票时，如果他的指纹已经存在于存储的数据中，他需要在投票之前对指纹进行投票。如果两个数据都匹配。这个人可以有资格振作他的投票，否则蜂鸣器会给我们机敏的声音。先进的技术将通过指纹注册过程改善“生物识别投票系统”，从而使身份验证变得容易并增强安全性。