本次型錄全面涵蓋了機器人、控制系統、自動駕駛及應用 AI 等核心實驗室主題，並且添加近期備受關注的機器人與機電整合領域的新產品與學術資源。型錄特色-互動連結：頁面QR code您可以直接點擊，連接至更詳細的頁面介紹(推薦電腦查看)。新設備引入：包含最新的機電整合設計實驗室、教學利器QArm Mini。

QBot平台為一自主移動機器人（AMR），專為教育者與研究者設計。作為移動機器人實驗室（Mobile Robotics Lab）的一部分，QBot平台的教學內容旨在涵蓋大學至研究所的所有課程。這考量了四年制機器人或機電整合學程中「學習動機、基礎建立、進階擴充與深度探索」的完整週期，並滿足研究所課程對創新的期待。

目前的工業解決方案往往與學術興趣缺乏交集，導致產出的方案缺乏開放式架構，無法存取設備的各層級核心，也難以與研究者自身的研究目標或教學成果整合。Quanser 的機械手臂旨在精準滿足您的研究與教學需求。我們的兩款機械手臂QArm 與 QArm Mini，涵蓋了各種學術應用場景，為您提供完整的實驗室體驗。

當 Amir Shahirinia 博士開始在哥倫比亞特區大學（UDC）執教時，他面臨了嚴峻挑戰：工程實驗室的設備過時，無法支援現代化教育。在教授一門跨系所控制課程時，他發現實驗室存放著一些閒置的舊款 Quanser 設備。為了發揮這些設備的最大價值，他主動聯繫 Quanser 尋求更新資訊與資源

本次網路研討會將重點探討工程教學兩大核心挑戰：面相大量學生展開以硬體為中心的實驗難題，以及日益增長的遠距學習需求。同時也展示Quanser的數位孿生技術的核心能力，並闡述如何應對這些挑戰。此外，我們將深入探討如何結合高擬真、可擴展的虛擬環境和MATLAB Simulink的強大功能，打造豐富的教學體驗並幫助科學研究發展。

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

首次介紹由Quanser學術應用團隊開發的Python 智慧工具套件，帶給您研究和教學實例。該工具套件讓您能夠在Quanser支援GPU自主載具上，部署各種神經網路，實現基於圖像的感知應用。

首次介紹由Quanser學術應用團隊開發的Python 智慧工具套件，帶給您研究和教學實例。該工具套件讓您能夠在Quanser支援GPU自主載具上，部署各種神經網路，實現基於圖像的感知應用。

新的 QUANSER 機器人實驗室採用我們突破性的 QBot 平台，提供更多元化的研究潛力與教學新領域，期待您能參與本次的線上研討會，讓我們一起推進機器人教育和研究，激勵學生，開拓充滿活力的未來。

著名研究員 Tolga Kaya 博士使用正確的工具在聖心大學 (Sacred Heart University) 快速建立了高品質的 ECE 專題。儘管沒有機器人或控制系統的直接背景，憑藉著創造力和熱情使他能夠制定一個創新計畫。