Using Robus In Electrical And Computer Engineering Education
Notice bibliographique
Résumé
ROBUS (ROBot University of Sherbrooke) is an autonomous mobile robot designed to facilitate interdisciplinary engineering design in Electrical Engineering (EE) and Computer Engineering (CE).Its primary purpose is to serve as an integrated platform for a project called INGÉNIUS that introduces electrical and computer engineering simultaneously to a large group of first-year undergraduate students registered in these two distinct programs.Divided in thirty-five teams of six or seven, these students are being initiated to various aspects of electrical and computer engineering such as electric circuits, electronics, sensors and actuators, logic circuits and CPLD, microprocessors, real-time C programming, robotics, technical drawing and communication.This way, ROBUS gives hands-on technical and teamwork experiences early in the curriculum.The robot is used in six different courses, and an interdisciplinary team of professors also work together to coordinate these activities.At the end of the second semester, teams participate in a robot competition where the objective is to design an entertainment robot for children with learning disorders.For fourth-year students in EE and CE, ROBUS is used in more advanced undergraduate courses such as Microprocessor Interfaces, Real-Time Systems, Robotics Projects and also in one graduate course on Artificial Intelligence.The projects done in these courses are oriented toward giving more advanced capabilities to ROBUS, help developed complete autonomous robots and to teach specific concepts.This paper gives a description of ROBUS and how it is used in these activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,199 | 0,113 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».