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

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。

來自QUANSER的學術應用研發經理Murtaza Bohra，近期分享一篇文章，展現他學習機器人的歷程，並且肯定優秀的課程與專業學程，將幫助學生來探索複雜的系統，讓我們來看看他說了什麼。

Sidney Givigi 身為加拿大皇后大學電腦科學學院的教授，帶領皇后大學自主機器人研究團隊(QUARRG Lab)，致力突破自主系統與應用AI的界線。將Quanser自動駕駛汽車工作室(SDCS)與多自主載具研究工作室(AVRS)，融入其先進的實驗室，持續推動產業級創新研究

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。

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本文介紹 QArm 教學課程的兩個新實驗室。這兩個電腦視覺實驗室旨在向學生介紹影像的數位表示法，並讓他們熟悉使用簡單的影像濾鏡。另外，也介紹色彩空間以及識別和定位圖像中的物體，這是高級感知應用的建構模組。

當 Siami 博士開始在東北大學工作時，他必須迅速建立自己的實驗室，開始他對自主系統的研究。「作為一名年輕教授，準備好實驗設備對於立即開始我們的研究至關重要。」他還需要能夠使複雜理論變得簡單並展示它們在現實生活中如何運作的工具。「為了獲得資助，我們需要展示先進技術的實際成果。」

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。