11、智能教育助手:革新教育模式的新力量

智能教育助手:革新教育模式的新力量

1. 智能编程学习工具——Sphero

智能 Sphero 让编程学习变得游戏化。用户能够修改代表代码的模块,使 Sphero 以特定角度和速度行动与移动,还能改变其颜色、声音和路线。用户甚至可以为 Sphero 设置目标,比如让它穿过迷宫。用户能迅速看到修改的效果,以便进一步调整,这有助于调试并提升编程能力。快速看到效果也让编程变得趣味十足。此外,用户还能协作使用 Sphero,例如学生分组创建迷宫并帮助他们的 Sphero 穿过迷宫,在此过程中会涉及协作、创造、测量、速度等知识和技能。学习者还能与全球的人分享脚本,为集体智慧的产生创造机会。

2. 智能问答系统

2.1 智能问答的挑战与技术

智能问答是“AI +”领域的复杂问题,涉及自然语言处理、机器学习、因果推理和知识表示等技术,以及特定领域的特征和要求。开发能表示不同概念和知识关系的机器可理解的知识图谱具有挑战性。研究人员和工程师正在探索机器如何学习特定领域知识、理解和处理结构化知识,从而回答输入的问题。

2.2 日本东大机器人(Todai Robot)

  • 项目目标 :日本国立情报学研究所(NII)自 2011 年起研究 AI 在智能问答系统中的应用。东大机器人项目旨在到 2021 年通过东京大学的入学考试。要进入东京大学,申请者不仅要参加国家大学入学考试中心组织的常规考试,还要参加该校组织的超难入学考试。若东大机器人在 2021 年通过东京大学入学考试,它可被日本任何大学录取。
  • 考试表现 :自 2013
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模与仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态与位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模与仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计与路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计与验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模与仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模与控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以全面提升系统仿真与分析能力。
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