小盒科技携手体验家,优化智能教育服务体验,打造在线教育新高度

北京小盒科技有限公司(简称“小盒科技”,由“作业盒子”更名而来)是一家专注于教育科技的公司,致力于利用人工智能、大数据等先进技术,为中小学教育提供创新的解决方案和产品。
 

近日,「小盒科技」携手体验家,通过基于关键场景的触点体验监测,实时收集用户反馈,快速响应并融入产品优化,进一步打磨每一个教育环节,从课程设计到交互界面,力求让用户感受到无缝衔接的学习体验,实现覆盖用户全生命周期的数字化体验管理。

小盒科技旗下有目前国内最大的面向公立学校师生应用的教学工具之一"小盒"系列产品,以及为学生提供个性化、自适应学习辅导服务的AI课程体系"小盒课堂"。截止目前,小盒科技的产品已经走进了全国31个省市自治区近400座城市的100000所学校,有超过5000万小学师生家长在使用小盒科技提供的工具产品、课程和教学辅导服务。小盒科技旗下产品月活突破1500万,最高峰时单日的新增用户突破一百万。

图源小盒科技官网
 

在优化教育服务的过程中,小盒科技深知用户反馈的重要性,无论是课程内容的丰富性,还是学习路径的个性化推荐,都力求贴近用户的实际需求。通过与体验家的合作,系统化收集和分析反馈数据,深挖学生在使用产品、服务过程中的使用感受,找到影响学习体验的关键驱动因素,同时建立实时预警机制,及时地响应、跟进用户,通过制定有效的行动计划,快速识别并解决预警问题,提高服务响应速度,降低用户流失率,提升用户留存率和满意度。
 

小盒科技秉承“教得更好,学得更好”的使命,通过创新技术在教育领域的应用,助推优质教育普惠、均衡。未来,体验家将依托自身在客户体验管理领域多年的累积经验,助力小盒科技优化智能教育服务体验,打造在线教育新高度。


 

*文中部分资料来源于小盒科技官方网站

基于51单片机,实现对直流电机的调速、测速以及正反转控制。项目包含完整的仿真文件、源程序、原理图和PCB设计文件,适合学习和实践51单片机在电机控制方面的应用。 功能特点 调速控制:通过按键调整PWM占空比,实现电机的速度调节。 测速功能:采用霍尔传感器非接触式测速,实时显示电机转速。 正反转控制:通过按键切换电机的正转和反转状态。 LCD显示:使用LCD1602液晶显示屏,显示当前的转速和PWM占空比。 硬件组成 主控制器:STC89C51/52单片机(与AT89S51/52、AT89C51/52通用)。 测速传感器:霍尔传感器,用于非接触式测速。 显示模块:LCD1602液晶显示屏,显示转速和占空比。 电机驱动:采用双H桥电路,控制电机的正反转和调速。 软件设计 编程语言:C语言。 开发环境:Keil uVision。 仿真工具:Proteus。 使用说明 液晶屏显示: 第一行显示电机转速(单位:转/分)。 第二行显示PWM占空比(0~100%)。 按键功能: 1键:加速键,短按占空比加1,长按连续加。 2键:减速键,短按占空比减1,长按连续减。 3键:反转切换键,按下后电机反转。 4键:正转切换键,按下后电机正转。 5键:开始暂停键,按一下开始,再按一下暂停。 注意事项 磁铁和霍尔元件的距离应保持在2mm左右,过近可能会在电机转动时碰到霍尔元件,过远则可能导致霍尔元件无法检测到磁铁。 资源文件 仿真文件:Proteus仿真文件,用于模拟电机控制系统的运行。 源程序:Keil uVision项目文件,包含完整的C语言源代码。 原理图:电路设计原理图,详细展示了各模块的连接方式。 PCB设计:PCB布局文件,可用于实际电路板的制作。
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点进行了系统建模与控制策略的设计与仿真验证。通过引入螺旋桨倾斜机构,该无人机能够实现全向力矢量控制,从而具备更强的姿态调节能力和六自由度全驱动特性,克服传统四旋翼欠驱动限制。研究内容涵盖动力学建模、控制系统设计(如PID、MPC等)、Matlab/Simulink环境下的仿真验证,并可能涉及轨迹跟踪、抗干扰能力及稳定性分析,旨在提升无人机在复杂环境下的机动性与控制精度。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的研究生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师,尤其适合研究先进无人机控制算法的技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解全驱动四旋翼无人机的动力学建模方法;②掌握基于Matlab/Simulink的无人机控制系统设计与仿真流程;③复现硕士论文级别的研究成果,为科研项目或学术论文提供技术支持与参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注建模推导过程与控制器参数调优,同时可扩展研究不同控制算法的性能对比,以深化对全驱动系统控制机制的理解。
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