2023 Xenomai社区聚会(无锡)演讲征集

Xenomai 2023-09-13 16:36:19
The Xenomai community is planning to hold an in-person meet-up with
presentations and live discussions on November 30th in Wuxi, China.
Attendance will be free for everyone, just a registration will be needed
because we have limited capacity. More details will follow.

Xenomai社区正计划举行一次面对面的聚会演讲和现场讨论,
计划于11月30日在中国无锡举行。每个人只需注册即可免费参加。
由于能力所限,更多细节将随后公布。

Sessions will be live-translated and also recorded to share them
afterwards. One session will be given by the Xenomai maintainer on
the latest news and plans of the project. We will furthermore have a 
slot with Q&A and open discussions. Beyond that, we are looking for 
talks from the community, in Chinese or English:

- How are you using Xenomai?
- Are you working on ports or extensions of it?
- Do you have best practices to share?
- What do you expect from Xenomai in the future?

会议将进行现场翻译和录音,以便之后分享。
其中一项日程将由Xenomai维护者提供项目的最新消息和计划。
之后还会提供问答和公开讨论环节。
除此之外,我们也在寻找来自社区的演讲,内容中英均可:

- 你是如何使用Xenomai的?
- 你们在做移植或者扩展吗?
- 有最佳实践可以分享吗?
- 你对Xenomai未来有什么期待?

Please send your proposals consisting of a title and short abstract to
jan.kiszka@siemens.com and hongzhan.chen@intel.com.

请将您的提案,包括标题和简短摘要发送到
jan.kiszka@siemens.com和hongzhan.chen@intel.com。

Important dates:

- CFP closes:            Sunday, October 8, 2023
- CFP notifications:     Wednesday, October 11, 2023
- Schedule announcement: Friday, October 13, 2023
- Event:                 Thursday, November 30, 2023

重要日期:

- 提案征集截止:2023年10月8日星期日
- 提案结果通知:2023年10月11日星期三
- 日程公告:    2023年10月13日星期五
- 活动:        2023年11月30日,星期四

Looking forward to seeing you at the meet-up!
期待与您相见!

Jan, Hongzhan, Rick
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这个是完整源码 python实现 大数据 Spark pyspark 可视化大屏+Kafka+FastAPI+Vue3 【深度学习毕业设计】人脸识别 智能门禁系统(深度学习+OpenCV DNN+FastAPI+Vue3) 源码+论文 完整版 数据库Mysql 出入控制是安防体系中的基础环节。长期以来,IC 卡、密码键盘和门禁钥匙在企事业单位中广泛使用,但存在卡片易丢失、密码易泄露、冒用难追溯等问题。尤其在人员流动性较高的园区与写字楼场景中,卡片补办成本高,权限变更往往滞后,管理方难以及时掌握“谁在何时从何处进出”的完整信息。近年来,深度学习推动生物特征识别技术快速落地,人脸识别因采集成本低、通行体验好、可与视频监控联动,成为智能门禁的主流方案之一。 在智慧园区和数字化办公场景中,门禁系统不仅要完成“开门”,还要完成“管人、管设备、管权限、管记录、管告警”的闭环。将人脸识别与后台管理系统结合,能够把身份核验、权限策略和安全事件处理统一到同一平台,提升管理效率与安全水平。对组织管理者而言,系统可以支撑考勤辅助、访客管控与安全审计;对通行者而言,非接触式识别减少了掏卡刷卡的繁琐步骤,也降低了交叉接触风险。因此,研究并实现一套结构清晰、技术路线明确、可演示可扩展的带人脸识别智能门禁系统,具有明确的工程意义与教学价值。 本课题选择 OpenCV DNN、YuNet 与 SFace 作为识别技术路线,结合 Python、FastAPI 与 Vue3 完成系统开发。该方案无需依赖商业闭源 SDK,模型文件体积较小,部署门槛低,适合本科毕业设计在有限硬件条件下完成可运行原型,同时又能体现深度学习在实际工程中的应用方式。与单纯调用云端识别 API 相比,本地化推理更有利于保护人脸生物特征数据,也便于在论文中完整展示算法调用链路与系统设计细节。 从人才培养角度看,本课题横跨软件工程、数据库原

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