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DTMO 远程学习时间表
• 所有课程均在 Teams 365 中进行。若要参加，请使用以下三个选项之一。选项 1 和 2 提供了打开 Microsoft Teams 的不同方式（在浏览器中或通过应用程序）。使用最适合您的一种。我们提供了选项 3 作为“最后的手段”。如果您的组织根本不允许您使用 Teams，请使用它。
使用超声波进行距离测量...
摘要：物体导航广泛用于目标检测。在这种系统中，通过距离测量来检测最近的物体。测量的距离和传感器的选择取决于应用类型以及周围的环境问题，如温度、湿度、雾等。对于短距离测量，使用超声波传感器。超声波传感器输出用于测量距离。计算、处理、控制和显示单元在 FPGA 上实现。Xilinx 综合工具用于在 FPGA 上实现设计。FPGA 具有更快的处理能力、低功耗，并且易于重新配置以用于必要的应用。测量的距离显示在段显示器上。关键词：FPGA 套件、超声波传感器 HC-SR04、7 段显示单元、Xilinx ISE 设计套件。
量子1
量子状态之间最突出的可区分性指标是痕量距离，量子填充性和量子相对熵，并且它们都具有单位不变的特性[1-3]。该特性的基本结果是，具有正交支撑的任何两个量子状态之间的距离始终是最大的。但是，此属性并不总是可取的。对于某些应用，自然可以使用状态| 0⟩n更接近| 1 | 0⟩（n -1）比| 1⟩n。某些理想的特性可以恢复规范基础向量的锤距，以及对输入状态上局部扰动的更一般性。这样的距离可能会为von Neumann熵提供更好的连续性边界，因为von Neumann熵在局部扰动上也很强。尤其是，一个量子器上的任何操作最多都可以通过LN 4更改状态的熵，这不取决于量子数的数量。因此，在此操作后，具有初始熵o（n）的N量状状态的熵保持O（n）。但是，这种连续性属性无法通过任何单位不变的可区分性措施来捕获，因为单位操作可以将初始状态带入正交状态，从而导致单位不变的度量的最大可能更改。在度量空间上的经典概率分布的设置中，源自最佳质量运输理论的距离已成为上面特性的突出距离。他们的探索导致在数学分析中创造了极其富有成果的领域，其应用范围从不同的几何形状和部分差异方程式到机器学习[4-6]。给定两个质量或概率分布在度量空间上，并且给定指标空间的每个点之间移动单位质量的成本，最佳的质量传输理论为每个计划分配了将第一个分布运送到第二个分布的计划。在所有可能的运输计划中，最低成本定义了分布之间的最佳运输距离[4]。成本函数最突出的选择之一是公制空间上的距离，从而导致订单1的Wasserstein距离或W 1距离。
远程学习不是在线面对面
由于2020年初的大流行，法国政府像许多其他政府一样，决定暂时关闭大学，并要求学院完全专注于在线教育或电子学习。在一个数字内容成倍增加的世界中，这种大流行是开发距离电子学习的机会。许多政客找到了一个独特的机会，可以减少甚至消除面对面的教学活动。在工程学中，这种经验显示出明显的限制和弱点。本文重点介绍了微电子教育中提出的几个问题，以及回到面对面学习的充分理由，尤其是为了获得知识。的确，对于科学和技术的工程师，硕士和博士学位，专有技术是必须的，这将永远不会被虚拟体验所取代。真正的实践是应对未来十年的技术挑战的必要价格。
人工智能在远程教育中的应用
个性化教学、教育进度监控和学生激励。讨论深入探讨了各种人工智能应用，包括教育材料的定制、自适应进度跟踪和创新激励技术的引入。强调将人工智能纳入教育的积极方面，同时强调有意识和谨慎地使用这项技术的重要性。此外，本文试图消除人们对人工智能作用的常见误解，特别是在生成教育内容方面，并强调教师作为学习过程中的导师的不可替代的作用。提出了一个关键观点，即必须教育所有参与教育领域的参与者，以有效利用人工智能的潜在优势。
远程教育的人工智能技术
摘要 – 在当今时代，教育与其他领域一样严重依赖大数据。此外，人工智能（包括情感计算）是教育机构用于处理和分析大数据的最重要和最流行的技术之一。在这篇系统综述中，研究了许多与使用人工智能技术改进教育系统相关的先前研究类型，例如：深度学习、机器学习和情感计算。本系统综述旨在确定远程教育系统中学生情感理解方面的差距。最近，世界见证了远程教育过程的传播，尤其是在大学和庞大的开放式在线课程（MOOC）中。此外，COVID-19 大流行已将所有教育过程转变为远程学习系统。结果表明，这些系统的成功率很高。然而，老师并没有完全了解学生在教育过程中的情绪状态。在电子考试中也缺乏监控或监控，电子考试是电子考试。所以，这是远程学习中普遍存在的问题。
飞机之间的安全距离和复杂性...
我们确定飞机之间的最小安全间距以及空中交通管制系统的复杂性。考虑到领先飞机在其尾流中留下的涡流，一架飞机的尾部和下一架飞机的机头之间的距离应至少为 5.5 公里或 3.4 英里。相邻飞机之间的最小间距（无论是侧面、上方还是下方）应至少为 730 米或 0.45 英里。这些距离是使用伯努利原理计算的，该原理指出，流体（例如空气）的速度增加时，其内部压力会降低。由于飞机的速度非常高，机翼周围的压力很低。与伯努利因子相关的压力变化施加在面对的表面区域上，导致将飞机推到一起的力；这种力量可能会改变飞机的飞行模式。最后，如果两架飞机相向而行，它们之间必须有足够的空间来执行规避动作。我们发现需要 12 秒；在正常飞行速度下，这相当于 2.9 公里或 1.8 英里。我们将空域扇区的复杂性定义为在给定时间段内发生冲突的概率。为了确定复杂性，我们假设扇区是长方体，飞机以平行或反平行方向飞行。我们计算一架飞机在另一架飞机之后过早进入扇区的概率，或者两架飞机以反平行方向进入同一航道的概率。