2、医疗大数据与机器学习揭秘:价值与应用

医疗大数据与机器学习揭秘:价值与应用

1. 致谢与相关人员介绍

在很多人的努力下,项目得以完成。虽然如今流行长篇幅的致谢,但为了简洁,仅感谢那些真正有重要贡献的人。

1.1 共同作者

  • John Frenzel :MD Anderson癌症中心的首席医学信息官,麻醉学和围手术期医学系教授。他在临床信息学领域发表了诸多文章,目前专注于利用时间驱动作业成本法(TDABC)优化医院收入流程和劳动力成本核算,为肿瘤护理的捆绑支付做准备。
  • Herb Smaltz :CIO Consult, LLC的创始人、总裁兼首席执行官。此前创立了Health Care DataWorks,拥有超过25年的医疗管理经验,是医疗信息与管理系统协会(HIMSS)和美国医疗保健高管学院(ACHE)的成员,发表了多部医疗相关著作。

1.2 其他贡献者

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姓名 简介
Elizabeth Baca 加利福尼亚州州长规划与研究办公室高级健康顾问,曾在斯坦福医学院任教,拥有哈佛大学医学博士和公共管理硕士学位
Apparsamy Balaji 自1996年起涉足数据管理和分析领域,帮助组织利用数据和分析做出决策,其领导的项目获Gartner认可
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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