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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%。
对使用机器学习（ML）和物联网（IoT）
在当今世界上，在工业设施和大型结构等高风险环境中打击火灾是一个重大挑战。将消防员部署到此类地点不仅危险，而且危害他们的生命。为了解决此类关键问题，本评论论文提出了尖端技术，特别是机器学习（ML）和物联网（IoT）传感器，以开发自动射击的机器人。这种建议的方法旨在增强早期的火灾检测和消防能力，从而优先考虑在危险环境中的安全性。该系统涉及使用ML和IoT技术创建智能机器人。配备了一系列传感器，包括超声波，激光雷达，气体探测器和烟雾探测器，该机器人收集了与火灾事件有关的重要数据。具有相机和微控制器等功能，该机器人允许无缝遥控器。嵌入在系统中的ML功能使机器人能够检测火灾并传递相关信息以进行快速决策。通过依靠传感器数据，该机器人旨在优化控制措施，从而最大程度地减少消防员的风险。这种开创性的方法确保了增强的安全措施，并标志着在消防行动中朝着更安全，更有效的未来方面的重大步伐。通过ML的收敛，尤其是卷积神经网络和物联网，该解决方案在危险情况下提出了用于火灾管理的变革性范式，并承诺将有更安全，更有效的未来。本文对使用人工智能对消防安全挑战的火灾和烟雾探测功能，优势和创新贡献进行了详尽的审查。此外，我们确定了研究差距，并指出以前的文献主要集中于传统方法或完全自主的解决方案，而对混合方法的关注很少。响应这一差距，我们的评论专门探索并提出了整合传统和自动消防技术的混合解决方案。
说服力和另一件事人种志很重要的备份
说服力和另一件事：今年早些时候对政治中的大数据方法论的批评，一家名为Cambridge Analytica的公司在辩论中对大数据和选举的最前沿，声称对唐纳德·特朗普（Donald Trump）和英国脱欧运动的沮丧胜利负责。报告已将该公司作为木偶大师“宣传机器”，能够通过专有的心理测量数据融合，主要是Facebook“喜欢”和针对的裸露。在这个故事中，由琼斯母亲和《卫报》等人重复，剑桥分析[与“选举管理”公司合作，称为SCL集团）既是国王制造商，又是一位派对人：选民无法抗拒尝试与选民的在线环境无缝地融合在一起，因为他们被选中的人毫无疑问地努力地将投票人员置于投票范围内。
物联网（IoT）照明系统
照明控制在优化能源效率和居住者满意度方面发挥着至关重要的作用，但 LED 照明的高效率有时会使实现可观的投资回报变得具有挑战性。占用传感器等独立控制可能提供更具成本效益的解决方案，但它们在可扩展性方面存在局限性。具有三个控制级别的模块化无线物联网 (IoT) 照明系统提供了面向未来的解决方案，允许根据需求的变化添加功能。
天地一体化物联网：挑战与机遇
近期太空项目的兴起 [1] 重新引发了人们对卫星通信的兴趣。这在物联网 (IoT) 社区中尤为明显，该社区不断寻求多样化应用场景 [2]，同时提供全球任何地方的网络覆盖。卫星在新的太空环境中独有的特性（廉价发射和快速采购廉价纳米卫星，又称立方体卫星）为物联网网络提供了架构替代方案，具有前所未有的规模和灵活性 [3]。部署在地球同步轨道 (GEO) 上的卫星的自转周期与地球相同（在地面观察者看来是静止的），可以为 35,786 公里高度的特定区域提供持续的网络连接（图 1 和表 I）。另一方面，低地球轨道 (LEO) 卫星以大约 7 公里/秒的速度在较低高度（160 公里至 1,000 公里之间）移动，并且可以在可预测的时间间隔提供间歇性和定期网络连接。当部署在星座中时，LEO 卫星可以增加重访频率，但至少需要 60 颗卫星才能确保持续覆盖。通过在这些卫星上搭载物联网设备，出现了新的连接机会。通信技术的进步使得今天可以使用与地面物联网网络相同的技术在物联网设备和卫星之间直接通信 [4]，这直到最近几年才闻所未闻。此类技术最显著的进步包括 LoRa/LoRaWAN [5] 和 NB-IoT [6]，它们提供长距离通信能力并降低设备能耗（18 mA @7dBm）。
HMCS玛格丽特·布鲁克（Margaret Brooke）前往另一杆：关于南极和加拿大南极地区的利益和活动的十件事
外交部长 - 介绍书（2021）1月10日，je下的加拿大船（HMCS）玛格丽特·布鲁克（HMCS）玛格丽特·布鲁克（Margaret Brooke），哈里·迪沃尔夫级北极北极巡逻队（AOPV），离开了哈利法克斯（AOPV），作为一项历史悠久的任务，作为行动的一部分。这次航行旨在通过加拿大皇家海军（RCN）船只进行南美首次绕过南美航行到南极水域。在此部署期间，机组人员将访问南美各地的港口，以加强与加拿大全球事务的合作，而在南极水域进行了3-4周的同时，该船将支持来自政府的15名科学家组成的加拿大科学研究，并支持联邦资助的海洋环境观察，预测和响应网络（Meopar）网络。RCN将其描述为“职业生涯中一次”的任务，这是对船员的“职业生涯”，试图“强调哈里·迪沃尔夫级的独特能力，展示了其在南极海上环境中证明其可靠的北极运营专业知识。” 2“科学家将进行一些核心采样（海底），一些海洋学和一些海洋地质，”加拿大大西洋舰队指挥官雅各布·法国准将。“ HMCS玛格丽特·布鲁克（Margaret Brooke）在去年夏天在北极圈以北部署。随着南极圈以南的这种部署，它将是同年第一个到达地球上最北端和最南端的加拿大军舰。” 3
对称化智能家居：拓扑力量和物联网的新治理
本文探讨了物联网 (IoT) 的当前家庭应用（称为“智能家居”）如何改变场所营造的社会现象学意义。它将智能家居描述为一个拓扑连续体，可以根据软件应用程序如何将其嵌入式传感器和执行器重新部署为某些算法顺序来展开许多功能空间（针对各种可预测的用户行为和意图（例如就寝、锻炼和节能）进行优化）。这个曾经被埋没在人们日常生活中的连续体在智能家居中不断被重新挖掘出来，并重新分化为物联网的新服务领域。本文开发了一个拓扑框架来分析这种智能空间永久场所绑定背后的新形式的媒体权力，我称之为拓扑权力。为了实现这一目标，它借用了 Bernhard Riemann 和 Henri Poincaré 关于空间几何结构下的流形或多重性的数学思想。
你看起来像一件东西，我爱你pdf
在“你看起来像是一件事情，我爱你”。通过幽默且意外的AI实验（例如制作令人发指的拾音器线，产生古怪的油漆名称，甚至试图创建最终的三明治），Shane揭示了渗透到我们日常生活的技术。当她深入研究AI的能力和局限性时，她就其在我们的世界中的作用，从平凡的任务到批判性决定提出了相关问题。融合了机智和清晰度，Shane邀请读者发现AI的引人入胜的内部运作及其既反映人类的才华和荒谬的方式。这种引人入胜的阅读是对越来越多地影响我们生存的机器人感兴趣的任何人的必要条件。
