Perkembangan teknologi berkembang dengan sangat cepat, sehingga memberikan banyak manfaat khususnya dalam bidang Teknologi Informasi. Permintaan layanan dengan penggunaan teknologi semakin banyak dibutuhkan oleh perusahaan. Salah satu perusahaan yang membutuhkannya adalah perusahaan perbankan. Perkembangan teknologi memudahkan perusahaan untuk bisa menyelesaikan masalah, salah satunya masalah dalam sistem keamanan. Sistem kemanan dibutuhkan dalam setiap perusahaan dalam segala aspek. Sistem keamanan untuk pintu akses pegawai merupakan permintaan sebuah perusahaan bank yang dibuat dalam penelitian ini. Pada penelitian ini, dilakukan sistem keamanan pintu akses pegawai bank dengan menggunakan face recognition. Teknologi Face Recognition menggunakan pembahasan Deep Learning. Pembuatan aplikasi ini menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Bahasa pemrograman yang digunakan dalam pembuatan program ini yaitu python. Proses pembuatan aplikasi ini dengan tahapan pembuatan Face Recognition yaitu akuisisi gambar, preprocessing, ektraksi, klasifikasi, dan identifikasi data gambar. Penelitian ini berhasil menggunakan Face Recognition oleh 5 orang dataset wajah pegawai bank yang terdiri dari 70 data wajah pada masing-masing orang. Sehingga total data wajah yang digunakan 350 data wajah. Dataset tersebut dipisahkan menjadi 3 tahapan data yaitu data train, data validasi, dan data uji. Hasil dari pengujian ketiga dataset tersebut berhasil mengidentifikasi wajah yang ditangkap oleh kamera dengan persentase keakuratan 95%. Program pada penelitian ini berhasil digunakan bank untuk pintu akses ruangan perkantoran oleh pegawai bank.
The thermal prospective of hybrid nanofluid is more impressive and presents many dynamical applications in solar collectors, thermal systems, machining, extrusion processes, nuclear cooling, heating and cooling devices, desalination. Owing to such motivations in mind, this research communicates thermal impact of carbon nanotubes due to inclined plate under the effect of a magnetic field. Both single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) and multiple-walled carbon nanotubes (MWCNTs) are considered as nanoparticles to enhance the thermal mechanism of human blood and water base liquids. The mixed convection phenomenon for natural convective flow is considered. The most recent definition of fractional scheme namely Prabhakar derivatives is used to perform the theoretical outcomes. The integral of problem is supported with Laplace transform. The impact of dimensionless parameters on velocity and temperature profiles is studied and graphs are plotted by the mathematical software. The obtained results are compared numerically and graphically by using different inverse techniques known as Stehfest method and Tzou’s methods. It is observed that nanoparticles’ volume fraction boosted the thermal phenomenon more effectively for SWCNTs. The improved velocity profile due to interaction of buoyancy forces is observed.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.