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.
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.
