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。

結合 MATLAB 與 Quanser 頂尖設備，探索強化學習於動態控制系統的實務應用。強化學習（Reinforcement Learning, RL）是機器學習的一個子集，其核心在於處理動態數據，而不是非監督式或監督式學習處理靜態數據。強化學習已廣泛應用於多種領域，從訓練電腦程式執行特定任務到自動駕駛車輛，同時也在控制系統中扮演重要角色。

直流馬達在現代工程教育中無處不在，是機器人、航空航天和自主系統等廣泛領域複雜系統的基石。如果您正在尋找控制教育與研究的實用解決方案，您可能已經瀏覽過我們的「控制與動力學產品」頁面，並看到了 Qube-Servo 3 與 Rotary Servo。這兩款系統都非常適合教學與研究應用，但哪一款才適合您？

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

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。

QUANSER擁有超過30年的硬體開發經驗，並透過數位孿生技術建構出QUANSER擬真互動實驗室QLABS，只需在電腦安裝MATLAB/Simulink與QLABS便能輕鬆進行實驗課程學習，突破傳統實驗室的空間限制。同時QLABS也支援與QUANSER實體設備整合，讓課程內容更多