2024 年青少年ロボット技術レベル試験 (レベル 1 ～ 4)、ロボット工学を学ぶすべての子供が取得する必要がある証明書
青少年ロボット技術レベル検定 1～4級
【対象年齢】: グレード1-4
【授業形式】: オフラインでの質の高い少人数制授業
[授業開始時間]: 詳細はスタンプラネットの各ラーニングセンターにお問い合わせください
青少年ロボット技術レベル試験について
青少年ロボット技術レベル試験は 中国電子研究院によって開始され、青少年ロボット技術レベルの社会評価プロジェクトです。
青少年ロボット技術等級試験の試験基準は、国内外の大学の人材選抜基準を参考にしており、メーカー教育の実践と工学概念をサポートし、人工知能がプログラミングに参入するための主要な技術的枠組みに沿っています。小中学校での教育。
機械構造、電子回路、ソフトウェアプログラミング、インテリジェントハードウェアアプリケーション、センサーアプリケーション、通信などにおける青少年の知識と実践能力を総合的に審査します。
青少年ロボット技術レベル試験は、実技と組み合わせたコンピュータオンライン試験を採用しています。試験は級別登録制を採用しており、1級試験合格者のみ2級試験への受験資格が与えられます。
* 初めて試験を受ける方はレベル 1 から始める必要があります
ロボット レベル試験にはどの程度の価値がありますか?
ロボット レベル証明書は、中国電子協会によって発行され、若者の学力開発と職業選択において重要な証明書の 1 つです。ロボットレベルの試験に参加する過程で、子供たちは実践的なスキル、論理的思考を習得し、科学技術の専門知識を開発し、子供の個人的な履歴書に役立ちます。
国際情報科学試験協会（EXIN）や世界青少年探検発見協会でもスコアが認められており、お子様の将来の留学申請にも役立ちます。 (情報は中国電子協会の公式ウェブサイトからのものです)
ユースロボティクスレベル試験について一緒に学びましょう！
青少年ロボット技術レベル検定試験
主催者:
中国電子協会
試験証明書:
評価形式:
試験は 8 つのレベルに分かれており、段階的に受験する必要があります。
レベル 1: 初めて試験を受ける学生;
第 2 レベル: 第 1 レベルの試験に合格した学生;
レベル 3: レベル 2 試験に合格した学生;
試験は、レベル 1 からレベル 8 まで、低級から高級までのレベルに分かれています。レベル 8 以上は、中国電子協会の電子情報専門技術国家資格認証 (QCEIT) に接続され、電子情報技術者シーケンスに入ります。
試験は、力学、機械原理、電子情報、ソフトウェア技術の入門演習から始まり、若者が工学的および体系的な論理的思考を確立できるように導き、青少年ロボット技術レベル試験をより人気があり、興味深く、実践的なものにしています。
評価基準:
⭐一次・二次試験基準:
ロボットの構造、ロボットに関する常識...
⭐レベル 3 の試験基準:
オープンソース ハードウェア、グラフィカル プログラミング ソフトウェア アプリケーション...
⭐ レベル 4 試験基準:
高度なセンサー認識とアプリケーション...
⭐レベル 5 の試験基準:
モノのインターネットに基づくロボット アプリケーション...
⭐ レベル 6 試験基準:
人工知能に焦点を当てた大型で複雑なロボット...
試験問題の種類:
全国統一命題、統一試験管理、統一試験時間、統一証明書発行。試験問題は、中国電子協会の青少年ロボット技術レベル試験基準グループによって統一または審査されます。
試験は筆記試験と実技試験の 2 つの部分に分かれています。このうち筆記試験は公式ウェブサイトのオンライン試験プラットフォームで実施され、実際の運営は指定された試験室で行われます。
1. 筆記試験問題は客観的な問題であり、主に単一選択問題、多肢選択問題、判定問題、その他の質問形式で構成されます。
2. 実際の操作問題は、構築、デバッグ、インストール、プログラミング、表示などの小規模な提案型プロジェクトです。
青少年ロボットレベル試験は、青少年を対象に開始された青少年ロボット技術能力の社会評価プロジェクトとして、STEM教育の発展にプラスの影響を与えています。
スタン プラネットはまた、この機会を利用して、十代の若者たちへのロボット技術の普及を促進し、彼らがロボット関連技術を学習、応用、開発できるように導き、科学技術革新能力を向上させたいと考えています。
過去のロボット技術レベルの検査室への直接アクセス
試験前の手配に加えて、ロボット レベルの試験後の採点に関する問い合わせ事項についてもXiaobi が手配いたします。
⭐対象年齢: 1年生から4年生
⭐授業形式: オフラインでの質の高い対話型少人数授業
⭐開始時間: 詳細についてはスタン プラネットの各ラーニング センターにお問い合わせください
この冬は、Planet Winter Vacation Technology Camp に来てください
Sprint ユースロボット技術レベル試験 レベル 1-4
受験生の皆様へのお願い
なら良い結果が得られます!
以上が2024 年青少年ロボット技術レベル試験 (レベル 1 ～ 4)、ロボット工学を学ぶすべての子供が取得する必要がある証明書の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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Stable Diffusion 3 の論文がついに公開され、アーキテクチャの詳細が明らかになりましたが、Sora の再現に役立つでしょうか?
Mar 06, 2024 pm 05:34 PM
StableDiffusion3 の論文がついに登場しました!このモデルは2週間前にリリースされ、Soraと同じDiT（DiffusionTransformer）アーキテクチャを採用しており、リリースされると大きな話題を呼びました。前バージョンと比較して、StableDiffusion3で生成される画像の品質が大幅に向上し、マルチテーマプロンプトに対応したほか、テキスト書き込み効果も向上し、文字化けが発生しなくなりました。 StabilityAI は、StableDiffusion3 はパラメータ サイズが 800M から 8B までの一連のモデルであると指摘しました。このパラメーター範囲は、モデルを多くのポータブル デバイス上で直接実行できることを意味し、AI の使用を大幅に削減します。
自動運転と軌道予測についてはこの記事を読めば十分です！
Feb 28, 2024 pm 07:20 PM
自動運転では軌道予測が重要な役割を果たしており、自動運転軌道予測とは、車両の走行過程におけるさまざまなデータを分析し、将来の車両の走行軌跡を予測することを指します。自動運転のコアモジュールとして、軌道予測の品質は下流の計画制御にとって非常に重要です。軌道予測タスクには豊富な技術スタックがあり、自動運転の動的/静的知覚、高精度地図、車線境界線、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ (CNN&GNN&Transformer) スキルなどに精通している必要があります。始めるのは非常に困難です。多くのファンは、できるだけ早く軌道予測を始めて、落とし穴を避けたいと考えています。今日は、軌道予測に関するよくある問題と入門的な学習方法を取り上げます。関連知識の紹介 1. プレビュー用紙は整っていますか? A: まずアンケートを見てください。
二代目アメカ登場！彼は観客と流暢にコミュニケーションをとることができ、表情はよりリアルで、数十の言語を話すことができます。
Mar 04, 2024 am 09:10 AM
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AI はどのようにロボットをより自律的で順応性のあるものにすることができるのでしょうか?
Jun 03, 2024 pm 07:18 PM
産業オートメーション技術の分野では、人工知能 (AI) と Nvidia という無視できない 2 つの最近のホットスポットがあります。元のコンテンツの意味を変更したり、コンテンツを微調整したり、コンテンツを書き換えたり、続行しないでください。「それだけでなく、Nvidia はオリジナルのグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) に限定されていないため、この 2 つは密接に関連しています。」このテクノロジーはデジタル ツインの分野にまで広がり、新たな AI テクノロジーと密接に関係しています。「最近、NVIDIA は、Aveva、Rockwell Automation、Siemens などの大手産業オートメーション企業を含む多くの産業企業と提携に至りました。シュナイダーエレクトリック、Teradyne Robotics とその MiR および Universal Robots 企業も含まれます。最近、Nvidiahascoll
2か月後、人型ロボットWalker Sが服をたたむことができるようになった
Apr 03, 2024 am 08:01 AM
Machine Power Report 編集者: Wu Xin 国内版の人型ロボット + 大型模型チームは、衣服を折りたたむなどの複雑で柔軟な素材の操作タスクを初めて完了しました。 OpenAIのマルチモーダル大規模モデルを統合したFigure01の公開により、国内同業者の関連動向が注目を集めている。つい昨日、中国の「ヒューマノイドロボットのナンバーワン株」であるUBTECHは、Baidu Wenxinの大型モデルと深く統合されたヒューマノイドロボットWalkerSの最初のデモを公開し、いくつかの興味深い新機能を示した。 Baidu Wenxin の大規模モデル機能の恩恵を受けた WalkerS は次のようになります。 Figure01 と同様に、WalkerS は動き回るのではなく、机の後ろに立って一連のタスクを完了します。人間の命令に従って服をたたむことができる
柔軟かつ高速な 5 本の指を備え、人間のタスクを自律的に完了する初のロボットが登場、大型モデルが仮想空間トレーニングをサポート
Mar 11, 2024 pm 12:10 PM
今週、OpenAI、Microsoft、Bezos、Nvidiaが投資するロボット企業FigureAIは、7億ドル近くの資金調達を受け、来年中に自立歩行できる人型ロボットを開発する計画であると発表した。そしてテスラのオプティマスプライムには繰り返し良い知らせが届いている。今年が人型ロボットが爆発的に普及する年になることを疑う人はいないだろう。カナダに拠点を置くロボット企業 SanctuaryAI は、最近新しい人型ロボット Phoenix をリリースしました。当局者らは、多くのタスクを人間と同じ速度で自律的に完了できると主張している。人間のスピードでタスクを自律的に完了できる世界初のロボットである Pheonix は、各オブジェクトを優しくつかみ、動かし、左右にエレガントに配置することができます。自律的に物体を識別できる
DualBEV: BEVFormer および BEVDet4D を大幅に上回る、本を開いてください!
Mar 21, 2024 pm 05:21 PM
この論文では、自動運転においてさまざまな視野角 (遠近法や鳥瞰図など) から物体を正確に検出するという問題、特に、特徴を遠近法 (PV) 空間から鳥瞰図 (BEV) 空間に効果的に変換する方法について検討します。 Visual Transformation (VT) モジュールを介して実装されます。既存の手法は、2D から 3D への変換と 3D から 2D への変換という 2 つの戦略に大別されます。 2D から 3D への手法は、深さの確率を予測することで高密度の 2D フィーチャを改善しますが、特に遠方の領域では、深さ予測に固有の不確実性により不正確さが生じる可能性があります。 3D から 2D への方法では通常、3D クエリを使用して 2D フィーチャをサンプリングし、Transformer を通じて 3D と 2D フィーチャ間の対応のアテンション ウェイトを学習します。これにより、計算時間と展開時間が増加します。
未来を形作る 10 台の人型ロボット
Mar 22, 2024 pm 08:51 PM
以下の 10 種類の人型ロボットが私たちの未来を形作ります。 1. ASIMO: ホンダが開発した ASIMO は、最もよく知られている人型ロボットの 1 つです。身長 4 フィート、体重 119 ポンドの ASIMO には、高度なセンサーと人工知能機能が装備されており、複雑な環境をナビゲートし、人間と対話することができます。 ASIMO は多用途性を備えているため、障害を持つ人々の支援からイベントでのプレゼンテーションまで、さまざまなタスクに適しています。 2. Pepper: ソフトバンクロボティクスによって作成された Pepper は、人間の社会的パートナーになることを目指しています。表情豊かな顔と感情を認識する能力を備えた Pepper は、会話に参加したり、小売現場で手助けしたり、教育サポートを提供したりすることもできます。コショウ
