在今天的活動中，我們講述了基本的兩個程式專案，分別是「剪刀石頭布」以及「測驗程式」，透過這兩個專案讓參與的同學，無論是有經驗的或是毫無經驗的新手都能夠學習到 Python 的基礎語法及程式邏輯。

本學期創遊總共有三個新成立的坑團，為了讓坑團的成功率提高，以及避免失敗，這次我們請到了創遊的初代元老——大洋來幫各個坑團健康檢查。經過這次的社課，坑團成員都對自己的遊戲有更清晰的認識，而且對未來的方向更清楚。

這次的game party 洋溢和樂融融的氣氛，大家都在交流彼此喜愛的遊戲。
經過這次的活動，社群成員之間的感情、聯繫更加緊密了。

本次活動播放「愛在三部曲」的二部曲——《愛在日落巴黎時》，接續上部曲繼續品味這段浪漫的愛情故事。映後過程聚焦於不同地區的導演如何運用愛情元素豐富影像語言，包括席琳宋執導的《之前的我們》以及南韓作者風格強烈的洪常秀導演等，使同學對於電影的場面調度與意識形態有更加深入的了解。

針對各個專案分別進行討論，讓社群成員們依據自身興趣及專長加入討論，成為專案的一分子，為未來的合作奠定基礎。

在今天的活動中，我們講述了基本的兩個程式專案，分別是「基礎計算機」以及「猜數字遊戲」，透過這兩個專案讓參與的同學，無論是有經驗的或是毫無經驗的新手都能夠學習到 Python 的基礎語法及程式邏輯。

由各坑團長介紹他們要製作的遊戲並招募坑團成員。

向新進的社群人員介紹社群的起源以、成立的宗旨、學期規劃，互相交流認識，介紹一下機台的種類，教導機台操作辦法。

為了讓校內同學更深入了解校內的資訊社群，我們UDC扮演了發起者的角色，共同邀請了「GDSC」、「創遊社」、「區塊鏈社」和「中央競程社」一起舉辦資訊社群聯合招募大會。

透過有計畫的行銷策略，我們成功吸引了近百名同學參加這次活動。更令人振奮的是，活動結束後，許多同學與各社群的領導者進行了深入的討論，這可以視為中央大學資訊社群的一個重大突破。

邀請資深遊戲業者水狼陽介來講解。

Abstract — In this project, a feedback system is composed of a motor, AS5600 decoder, ESP32 microcontroller, and L298N H-bridge motor driver. This integrated setup is utilized for angle control of the motor using a PID algorithm. Besides rotating the motor shaft to a specific angle, by adjusting the PID parameters and algorithm, it becomes possible to simulate different rotational sensations, such as those resembling gears or damping effects.
In addition to optimizing through manual PID parameter adjustments, the Proximal Policy Optimization (PPO) technique from the field of Reinforcement Learning is also employed to tune the PID parameters.
Conclusion—Based on the structure of a brushed DC motor, instability in control occurs within the intervals of commutator switching. To address this, a subsequent improvement involves transitioning to the use of a brushless motor.
During the implementation process, it was observed that the ESP32's response speed was approximately 1ms, which appears to be lower in comparison to other motor control systems.
Whether this issue stems from hardware or software requires further discussion and subsequent investigation. Manual parameter adjustment is viable but time-consuming and labor-intensive, demanding a high level of skill from operators. As for the AI aspect, its viability remains pending the outcome of future experiments.

update the equipment, and do some 3D printing for testing.