通过 AR、VR、MR 或 XR 技术进行的技能训练可用于练习以下技能:团队合作、时间管理、注意力控制、想象的身体控制、实际工作中的可视化[2]。利用技术进行工作技能训练例如通过电脑游戏,如果游戏内容、信息、情况和模式发生变化,与工作和现实联系起来,那么玩游戏实际上是一种技能训练方式。技术可以分为工具和情况。1)使用技术练习虚拟工具,如虚拟手术、虚拟机器人控制。[3]当学习者需要使用真实工具时,学习者可以流利而正确地使用它。2)利用技术在虚拟情境中进行训练,如消防训练、虚拟战斗、虚拟工厂和虚拟危险区域。[4]当学习者处于
摘要输入物联网(IoT)和第五代(5G)移动网络的时代,对紧凑,成本效益和高音传感器和执行器的需求飙升。光学技术作为对常规电气技术的补充,为构造广泛应用的传感器和执行器提供了一种多功能平台,显示了高数据速率,强大的多重能力,快速响应,低串扰,低串扰以及对电磁干扰的免疫力的优势。在本文中,我们对光学传感和驱动技术的开发过程进行了全面综述。在光学检测器,光传感器(进一步分为物理和化学/生物传感器)中的应用以及光学通信/计算/成像。对于每个应用程序的每个类别,都遵循从光学微电体式系统(MEMS)和纳米光子学到光子纳米系统的技术演变趋势引入进度。还提出了光学传感/致动技术的未来开发方向。
-召集人:Pathey, Luc(PSI - Paul Scherrer 研究所); Sikora, Marcin(SOLARIS 国家同步辐射中心,雅盖隆大学,Czerwone Maki 98, 30-392 Krakow, 波兰); Kordyuk, Alexander(基辅学术大学)
组织和技术课程委员会计划举行的活动(技术会议)和共享(全体会议和社交活动)议程。2024 SBFOTON IOPC将遵循IEEE会议的典型格式,包括与同行评审的论文,全体会议和邀请的演讲一起演示的技术会议。提交必须使用IEEE A4-PAPE模板进行会议(https://www.ieee.org/conferences/publishences/publishing/templates.html)和3页限制。2024 SBFOTON IOPC网站将很快启动,并且使用EDAS平台的论文注册和上传的截止日期为2024年8月19日。接受将在9月30日进行传达,最终版本可能会上传到2024年10月21日。公认的论文将在IEEE Xplore上发表在会议上。
近年来,科技的进步改变了人们学习和获取知识的方式。人工智能 (AI) 在教育领域的融入催生了一种新的学习形式,即基于人工智能的电子学习。基于人工智能的电子学习是一种创新的教育方法,利用人工智能技术为学生创造个性化的学习体验。它有可能通过为学生提供更具吸引力和更有效的学习体验来彻底改变教育[1]。人工智能在电子学习中的应用是一个特别新的研究领域,大多数研究集中在智能辅导系统的创建和使用上,其次是使用人工智能在电子学习环境中促进评估和评价。基于人工智能的电子学习是一种利用人工智能技术为学生创造个性化和互动式学习体验的电子学习。基于人工智能的电子学习的目标是使用人工智能算法分析学生行为并提供定制反馈以改善他们的学习体验 [3]。基于人工智能的电子学习可以通过各种平台进行,包括在线学习门户、移动应用程序和虚拟教室 [2]。基于人工智能的电子学习使用各种人工智能技术,包括自然语言处理、机器学习和计算机视觉,为学生创造个性化的学习体验。例如,人工智能算法可以分析学生的行为,例如花在特定主题上的时间,并提供定制反馈以帮助学生提高学习效果。此外,基于人工智能的电子学习系统还可以使用自然语言处理来了解学生的问题和需求并提供相关的答复。
其他:穆迪,Galan; Sorger,Volker J。;布鲁斯,丹尼尔·J(Daniel J。); Juodawlkis,Paul W。;洛,威廉; Sorce-Agascar,谢丽尔;琼斯,亚历克斯E。; Balram,Krishna c。乔纳森C.F.; Laing,安东尼;达瓦科,马塞洛; Chang,Lin;鲍尔斯(John E。) Quack,niels;加兰德,克里斯托夫; Aharonovich,伊戈尔;沃尔夫(Martin A);沙克,卡斯滕;尼尔·辛克莱(Sinclair);洛恩·洛克(Marko); Kolgenovic,锡;韦尔德,大卫; Shayan Mookherjea;巴克利,索尼亚;拉达斯基,码头;反应,斯蒂芬;本杰明·彭捷(Penjault); Machiel,Bartholomeus; Mukhopadhyay,债务; Ahimov,Alexey; Zeltikov,Alexisy; Agarwal,Girish S。;他们是srinas,胸骨; Lu,Juanjuan;唐,洪X。英格雷特,wenao;麦肯纳,蒂莫西P。 Safavi-Naeni,Amir H。;斯蒂芬,斯蒂芬; Alshaari,Ali W。; Zwiller,山谷;戴维斯(Paul S。);马丁线,尼古拉斯;盖尔,迈克尔;约翰·乔维利尼(Chiaverini); Mehta,Karan K。;罗梅罗(Jacquiline);外套,navin b。韦纳,安德鲁·M。和平,丹尼尔;塞南斯基,罗伯特; Lobino,Mirco;戴蒙德(Eleni);路易斯三人组的视频; Camacho,Ryan M.
模块 — I(12 小时) MOS 场效应晶体管:FET 和 MOSFET 的原理和操作;P 沟道和 N 沟道 MOSFET;互补 MOS;E- MOSFET 和 DMOSFET 的 VI 特性;MOSFET 作为放大器和开关。BJT 的偏置:负载线(交流和直流);工作点;固定偏置和自偏置、带电压反馈的直流偏置;偏置稳定;示例。FET 和 MOSFET 的偏置:固定偏置配置和自偏置配置、分压器偏置和设计模块 — II(12 小时)BJT 的小信号分析:小信号等效电路模型;CE、CC、CB 放大器的小信号分析。Rs 和 RL 对 CE 放大器操作的影响、射极跟随器;级联放大器、达林顿连接和电流镜电路。 FET 的小信号分析:小信号等效电路模型、CS、CD、CG 放大器的小信号分析。CS 放大器上的 RsiG 和 RL 的匹配;源极跟随器和级联系统。模块 —III(8 小时)FET 和 BJT 的高频响应:BM 和 FET 的高频等效模型和频率响应;CS 放大器的频率响应、CE 放大器的频率响应。模块 —IV(6 小时)反馈放大器和振荡器:负反馈和正反馈的概念;四种基本反馈拓扑、实用反馈电路、正弦振荡器原理、WeinBridge、相移和晶体振荡器电路、功率放大器(A、B、AB、C 类)。模块 — V(7 小时)运算放大器:理想运算放大器、差分放大器、运算放大器参数、非反相配置、开环和闭环增益、微分器和积分器、仪表放大器。书籍:
