透過實作教學，縮短理論與航空控制系統應用間的差距。使用 Quanser AERO 教導電機與電腦工程系大二學生關於航空系統的控制系統知識。目標是讓學生做好準備，以便銜接並操作自主飛行器研究室（AVRS）系統中的 Quanser QDrone。

丹麥是全球綠能應用的領導者，2018 年該國近 41% 的電力供應來自風力發電。然而，隨著風機安裝量增加，檢測與維護的需求也日益增長。奧爾堡大學由 Petar Durdevic 博士領導的研究團隊認為，自動化能使這項工作更快速、成本更低、精度更高，並讓人員遠離危險環境。

Quanser 認為，成果導向的科普推廣模型應嵌入大學價值鏈中，旨在增強品牌、提高計畫競爭力、增加大學與研究所招生，並提升留校率。該框架採用層級式且強調動手實作（Hands-on）的設計，學習者透過多層次使用者介面（UI），從引導式實驗進階至開放式專案。由於各階段皆使用相同的儀器平台

移動機器人在倉儲與製造業等領域的應用日益廣泛。擁有精確的自主車輛狀態估計與控制至關重要。為了滿足這些需求，路徑追蹤演算法必須具備以下能力：• 能應對倉儲與製造應用中的不同情境（例如：車速變化、避障動作）。• 能在實體硬體上實作並進行測試。

在現今製造業中，機電整合技術在推動各行各業的自動化與效率提升上扮演著關鍵角色，並融合了機械、電機與電腦系統。機電整合領域的學術研究也正致力於智慧機械的發展，藉由使用機器人、感應器與即時控制系統，來簡化流程、優化產線與產品品質。

如何讓 K-12（國中小及高中）學生具備應對快速演變的 STEM 職涯能力，需要超越傳統課堂學習的創新方案。在美國奧克蘭學校（Oakland Schools），STEM 顧問 Phil Kimmel 與 Kyle Kilpatrick 正致力於創造具影響力的學習體驗，旨在為學生裝備在工業 4.0 時代取得成功所需的技能。

我們正見證另一個轉折點：混合式學習 (Hybrid Learning) 時代。此模式興起於 2010 年代並在 2020 年後加速發展，使學習者能無縫穿梭於虛擬模擬與真實世界之間，在維持高真實度的同時，將學習場域延伸至校園之外。這項轉變被許多學者視為高等教育的定義性轉型，將數位與物理環境融合為統一的學習體驗。

美國控制會議（ACC）自動駕駛學生競賽現正盛大回歸！本次賽事將於 2026年5月26日至28日，在美國路易斯安那州紐奧良市舉行。我們誠摯邀請全球工程領域學生參與這場高難度自駕挑戰賽，透過虛擬模擬、QCar 2實體車驗證與前瞻AI創新的三重考驗，歡迎各路好手一同來挑戰！

學生應該與工程權衡問題角力，而不是與函式庫問題角力。他們應該比較控制演算法，而不是調試麵包板連接。他們應該迭代設計，而不是迭代接線。這就是機電整合設計實驗室的建立宗旨。它是一個平台，賦予學生力量，不僅能完成作業，更能設計出令他們引以為傲的解決方案。

平台可立即投入使用，如何能有效消除漫長的設定階段。研究人員花費在故障排除上的時間越少，他們就能將越多時間投入到真正重要的任務上：產出具影響力的研究成果。

本次QUANSER 線上直播工作坊將由錫昌科技資深技術服務工程師 Michael Hsu 線上分享，帶您深入了解 QUANSER 實驗平台在教學與研究中的應用。

透過 Bioz 評分，可快速了解產品與自身研究領域的相關性，並可利用分類引文和內建研究瀏覽器，直接洞察產品在不同領域（如基礎控制、航太、自動駕駛等）的實際應用情況。

渥太華大學（University of Ottawa）教授兼大學研究講座（AI 安全網路）主持人Burak Kantarci 教授多年來一直致力於推動此領域的發展。歡迎參加他的網路研討會，了解語義通訊（Semantic Communication）與多模態人工智慧（Multimodal AI）在智慧交通中的應用。

執行規劃需要清楚展示您的工作將如何展開。擁有實驗室基礎設施能讓您遙遙領先，但若缺乏，挑戰便隨之增加。這正是 Quanser 經費支援服務變得無價之處。在 Lashhab 博士看來，Quanser 擅長彌合構想與成果之間的差距。現在，讓我們看看他們是如何支持他撰寫並爭取到一份成功的經費提案。

我們將回顧ICRA 2025和ACC 2025的會議記錄，以及加速此類熱門主題研究的功能。這將讓您深入了解Quanser的生態系統，該生態系統由靈活的開放式架構和實驗室組成，並由即時軟體和研究級硬體提供支援。