Identifikationssystem basierend auf RFID-Technologie
Identifikation und Steuerung auf Basis der RFID-Technologie "Der Fall der Maristen-Universität im Kongo" UMC
In den letzten Jahrzehnten haben wir eine große Revolution in der Computerwelt erlebt. Sie ist in alle Bereiche des täglichen Lebens eingedrungen. Infolgedessen spielen Computersysteme eine immer wichtigere Rolle in unserer Gesellschaft. Die Computer wurden...
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Produktinformationen zu „Identifikationssystem basierend auf RFID-Technologie “
Klappentext zu „Identifikationssystem basierend auf RFID-Technologie “
In den letzten Jahrzehnten haben wir eine große Revolution in der Computerwelt erlebt. Sie ist in alle Bereiche des täglichen Lebens eingedrungen. Infolgedessen spielen Computersysteme eine immer wichtigere Rolle in unserer Gesellschaft. Die Computer wurden schnell verbessert und demokratisiert. Heute ist unsere Gesellschaft mehr und mehr auf diese Computersysteme angewiesen. Mit Hilfe dieser Systeme und neuer Technologien konnten sich viele Unternehmen durch einen Gewinn an Wettbewerbsfähigkeit in immer anspruchsvolleren Märkten behaupten. Die Investition in diese neuen Technologien scheint eindeutig einer der Haupttreiber der Entwicklung in Unternehmen aller Größenordnungen zu sein. Ein Produktivitätsgewinn ist für diese Unternehmen gleichbedeutend mit einem Zeitgewinn. Infolgedessen mussten sie die Ein- und Ausgänge ihrer Agenten auf einfache und effiziente Weise verwalten. Sie waren daher gezwungen, nach einer Technologie zu suchen, die ihnen helfen würde, diese Herausforderung zu meistern. Zu den Technologien, die das Zeigen ermöglichen, gehören Gesichtserkennung, Fingerabdruck, RFID usw.
Autoren-Porträt von Evariste KANYINDA
KANYINDA, EvaristeEvariste KANYINDA BUENDA geboren am 10. August 1988 in Ngandajika, ist ein ziviler Computer-Ingenieur, Assistent und akademischer Sekretär der Fakultät für angewandte Wissenschaften an der Maristen-Universität des Kongo. Forschungsgebiete: Eingebettete Systeme, Elektronik, Elektrizität, Web- und Mobilprogrammierung, Maschinelles Lernen, SQL-Datenbank.
Bibliographische Angaben
- Autor: Evariste KANYINDA
- 2021, 64 Seiten, Maße: 22 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: Verlag Unser Wissen
- ISBN-10: 6203269689
- ISBN-13: 9786203269680
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