JsonTV: Securika Moscow. Александр Горшков, Прософт-Биометрикс: Биометрическая идентификация по вена HD

JsonTV: Securika Moscow. Александр Горшков, Прософт-Биометрикс: Биометрическая идентификация по вена
00:18:11
Обнаружено блокирование рекламы на сайте

Для существования нашего сайта необходим показ рекламы. Просим отнестись с пониманием и добавить сайт в список исключений вашей программы для блокировки рекламы (AdBlock и другие).

JSON.TV 1052 ролика

JSON.TV – телеканал про ИКТ (информацию, коммуникации, технологии) и Digital Media.

Securika Moscow. Александр Горшков, Прософт-Биометрикс: Биометрическая идентификация по вена.

Выступление Александра Горшкова, Директора по развитию компании «Прософт-Биометрикс», на конференции «Идентификация личности и контроль доступа», в рамках Securika Moscow 2019.Биометрическая идентификация по венам ладони для организации доступа и учёта рабочего времени. Преимущества решения в сравнении с другими типами биометрической идентификации. Практические кейсы построения СКУД в банке, на промышленном предприятии, в «Бургер Кинг», на транспорте, в Росгвардии.
RSS
Нет комментариев. Ваш будет первым!

Новости

Вышел релиз программного комплекса САКУРА 2.37.2 Крупный портовый оператор Юга России завершил модернизацию EAM-cистемы 1С:ТОИР КОРП Российские доменные зоны в 2025 году: рост, развитие и безопасность «Силовые машины» повышают эффективность бэк-офиса с помощью Task Mining от Proceset

Вышел релиз программного комплекса САКУРА 2.37.2


1 день назад
Вышел релиз программного комплекса САКУРА 2.37.2
Вышел релиз программного комплекса САКУРА 2.37.2
Крупный портовый оператор Юга России завершил модернизацию EAM-cистемы 1С:ТОИР КОРП
Крупный портовый оператор Юга России завершил модернизацию EAM-cистемы 1С:ТОИР КОРП
Российские доменные зоны в 2025 году: рост, развитие и безопасность
Российские доменные зоны в 2025 году: рост, развитие и безопасность
«Силовые машины» повышают эффективность бэк-офиса с помощью Task Mining от Proceset
«Силовые машины» повышают эффективность бэк-офиса с помощью Task Mining от Proceset