使用 G-Suite Workspace 教育订阅快速申请Adobe Express 全局管理员及其他全局服务

G-Suite Workspace 教育订阅为教育机构提供了一系列强大的工具,帮助学校和学生更高效地开展学习和管理工作。本文将详细介绍如何利用 G-Suite Workspace 教育订阅快速搭建企业邮局,并通过全局管理员账户开启 Canva 和 Adobe Express 教育全局管理面板(无限申请,无限教育订阅,等同于是高级订阅)。同时,还将讨论学生邮箱的其他应用。

一、搭建企业邮局的步骤

  1. 注册 G-Suite Workspace 教育订阅

    • 访问 G-Suite Workspace 官网,填写教育机构的相关信息进行注册。
    • 提交身份验证文件,以证明您的机构资格。
  2. 设置域名

    • 在 G-Suite 控制台中,添加并验证您的域名。
    • 根据提示配置 MX 记录,以便将邮件流量引导至 G-Suite 邮件服务。
  3. 创建用户账户

    • 在控制台中为教师和学生创建邮箱账户。
    • 可以批量上传用户信息,方便一键创建多个账户。
  4. 配置邮箱设置

    • 根据需要配置邮箱的安全性、反垃圾邮件设置等。
    • 自定义邮箱界面,确保符合学校品牌形象。

二、通过 SSO 开通 Canva 托管教育订阅

  1. 登录 G-Suite 控制台

    • 使用全局管理员账户登录 G-Suite 控制台。
  2. 设置 SSO

    • 在“安全”选项中找到 SSO 设置,按照提示配置 SSO 服务。
    • 提供相关的 SSO 端点和证书信息。
  3. 开通 Canva 教育订阅

    • 访问 Canva 教育网站,使用 SSO 登录。
    • 按照页面提示完成教育账户的申请,您将获得大量的 Canva 免费教育订阅。

三、通过 SSO 开通 Adobe Express 托管教育订阅

  1. 登录 G-Suite 控制台

    • 使用全局管理员账户登录 G-Suite 控制台。
  2. 设置 SSO

    • 确保 SSO 设置已正确配置,以支持 Adobe 的认证流程。
  3. 开通 Adobe Express 教育订阅

    • 前往 Adobe Express 教育页面,使用 SSO 登录。
    • 注册教育账户,享受 Adobe 提供的大量免费教育订阅。

四、其他教育许可申请

使用 G-Suite Workspace 教育订阅生成的学生邮箱,您还可以申请其他产品的批量学生教育许可,例如:

  • JB 全家桶:为学生提供多种学习工具和资源。
  • Notion:享受协作和笔记管理的高效工具。
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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