Couvre les objets fibreux, le levage des cornes, et l'adjonction entre quasi-catégories et complexes kan, ainsi que la généralisation des catégories et complexes kan.
Explorer des scénarios et des stratégies d'enseignement flexibles pour améliorer la qualité de l'enseignement et l'apprentissage des élèves dans un environnement hybride.
Explorer la durée d'exécution des requêtes pour les moteurs de base de données compilés par JIT en utilisant l'apprentissage actif et les résultats expérimentaux.
Couvre l'intégration de l'apprentissage automatique avec la microscopie à sonde à balayage pour une automatisation et une efficacité améliorées dans les flux de travail scientifiques.
S'engage dans l'utilisation de 'Piazza' pour améliorer les résultats d'apprentissage par une rétroaction asynchrone dans des scénarios d'enseignement hybrides.
Explore les robots d'entraînement en renforçant l'apprentissage et l'apprentissage de la démonstration, mettant en évidence les défis de l'interaction homme-robot et de la collecte de données.
