摘要 随着人工智能 (AI) 技术的进步,它将不可避免地给课堂实践带来许多变化。然而,教育领域的人工智能研究与教学观点或教学方法的联系较弱,特别是在 K-12 教育领域。人工智能技术可能使有上进心和先进的学生受益。需要了解教师在课堂上使用人工智能技术调解和支持学生学习方面所起的作用。本研究使用自我决定理论作为支撑框架,调查教师支持如何调节学生专业知识对需求满足和使用人工智能技术学习的内在动机的影响。这项实验研究涉及 123 名 10 年级学生,并在实验中使用聊天机器人作为基于人工智能的技术。分析表明,使用聊天机器人学习的内在动机和能力取决于教师支持和学生专业知识(即自我调节学习和数字素养),教师支持更好地满足了关联性需求,而不太满足自主性需求。研究结果完善了我们对自我决定理论应用的理解,并扩展了人工智能应用和教学实践的教学和设计考虑。
本文提出了针对非BOLONOMIC车辆的稳定跟踪控制规则。通过使用Liapunov函数来证明该规则的稳定性。对车辆的输入是参考姿势(x,y ,, 8)'和参考速度(v,ar)'。本文的主要目的是提出一个控制规则,以找到合理的目标线性和旋转速度(v,a)'。线性化系统的微分方程对于确定对小干扰的关键倾倒参数很有用。为了避免任何滑倒,引入了速度/加速度限制方案。有或没有速度/加速度限制器的几个合理结果。本文提出的控制规则和限制方法是与机器人无关的,因此可以应用于具有死亡算力能力的各种移动机器人。此方法是在自动移动机器人Yamabico-11上实现的。获得的实验结果接近速度/加速度限制器的结果。
250 至 1000 马力的小型燃气涡轮发动机的性能明显低于大型发动机。这种尺寸的发动机通常用于旋翼机、通勤机、通用航空和巡航导弹应用。小型发动机效率较低的主要原因是众所周知的:由于尺寸效应,部件效率低 8 至 10 个百分点。由于叶片和冷却限制较小,小型发动机设计用于较低的循环压力和温度。为大型发动机发展起来的高度发达的分析和制造技术不能直接转移到小型发动机上。因此,人们认识到需要集中精力解决小型发动机的技术问题,这可能会显著影响其性能。最近,在 NASA/Army-AVSCOM 的联合赞助下,NASA 刘易斯研究中心进行了内部和合同研究,以确定先进的发动机循环和部件要求,以大幅提高小型燃气轮机的性能,以实现预计的 2000 年应用。本文介绍了内部研究和与 Allison、AVCO Lycoming、Garrett、Jeine CAE 和 Williams International 合作开展的合同研究的结果。重点强调了旋翼机的结果,预计可节省 22% 至 42% 的燃料。同时还估计直接运营成本将降低 11% 至 17%,具体取决于燃料成本。确定了适用于所有发动机应用的高回报技术,并描述了开发高回报技术的实验研究的最新结果。
材料可能会在诱发的个体中产生皮肤敏化。卸下手套和其他防护设备时,必须注意避免所有可能的皮肤接触。污染的皮革物品,例如鞋子,皮带和手表,应被拆除并破坏。选择合适的手套不仅取决于材料,而且还取决于质量的进一步标记,这些质量因制造商而异。如果化学物质是几种物质的制备,则无法预先计算手套材料的电阻,因此必须在应用之前检查。必须从防护手套的制造商那里获得精确的物质时间中断,并且在做出最终选择时必须观察到。个人卫生是有效手护理的关键要素。
非公路施工现场电气化的成功将取决于远见、规划和灵活性,因为设备、基础设施、存储和电力接入需要与当今的工作流程同步。沃尔沃建筑设备公司 (Volvo CE) 最近通过试验所谓的“电动施工现场”展示了此类努力。9 该项目通过在瑞典进行的实际测试绘制了电动设备的基础设施需求,旨在将供应链中的不同群体聚集在一起,了解如何在城市中使用电动设备。它专注于在不同的城市地点测试电动机、储能和充电基础设施。这有助于确定在现实环境中有效使用电动设备的不同技术和组织需求。
关于Ola Electric Mobility Limited Ola Electric Mobility Limited是印度领先的电动汽车(EV)制造商。它专门研究电动汽车及其组件(包括电池电池)的技术和制造的垂直整合。生产电动汽车和关键组成部分的泰米尔纳德邦的Ola FutureFactory正在发展成为印度最重要的EV HUB。它得到了Ola位于班加罗尔的电池创新中心(BIC)的支持,该中心致力于推进电池和电池技术。Ola的研发工作涵盖了印度,英国和美国,重点是创新的电动汽车产品和核心组件。Ola在印度拥有800多家商店以及强大的在线业务,维持了一个直接客户的分销网络,这使Ola Electric成为该国最大的公司拥有的汽车体验中心网络。
成为《亨加利亚巨大的标准》肯定会为我提供扩大对植物和生物技术的理解并实现我作为研究人员的梦想事业的机会。我坚信,先进的农业发展将推动泰国的农业发展,这可能会导致当地农民和可持续性的更好生计。
摘要 - 智能机器人技术在维护,维修和大修(MRO)机库操作方面具有重要意义,其中移动机器人可以在其中导航复杂而动态的环境,以进行飞机视觉检查。飞机机库通常忙碌而变化,形状和尺寸各不相同,呈现出严格的障碍物和条件,可能导致潜在的碰撞和安全危害。这使得障碍物检测和避免对安全有效的机器人导航任务至关重要。常规方法已在计算问题上应用,而基于学习的方法的检测准确性受到限制。本文提出了一个基于视觉的导航模型,该模型将预训练的Yolov5对象检测模型集成到机器人操作系统(ROS)导航堆栈中,以优化复杂环境中的障碍物检测和避免。该实验在ROS-Gazebo模拟和Turtlebot3 Waffle-Pi机器人平台中进行了验证和评估。结果表明,机器人可以越来越多地检测并避免障碍物,而无需碰撞,同时通过不同的检查点导航到目标位置。关键字 - 自主导航,对象检测,避免障碍物,移动机器人,深度学习
Scitech摘要简介整个网络 - 10月26日 - NOV。 1次适用于移动机器人中国专利新闻的四轮独立悬架系统授予的中国专利赠款|星期五,2024年11月1日
