【2013Esri全球用户大会精彩案例】ArcGIS在慈善业的应用-总裁奖

GIS在Direct Relief的应用

行业领域:公益



国际非政府组织中最大的慈善组织Direct Relief International,自2007年率先使用ArcGIS,用于向需要人道主义医疗救援的人和区域进行信息传递、调度、寻找目标人群或区域以及投递。DR已经将GIS和空间分析应用到多个业务环节,包括健康状态识别和医疗需求。复杂的物流管理和项目评估,关于财政和医疗物质的透明公开报道。


“GIS工具已经彻底改变了我们帮助别人的能力,可以精确的展示我们为全世界每一批、每一个健康设施所花费的每一笔慈善资金的用途。因此,许多人意识到世界上存在巨大的需要,他们想知道他们的捐赠是否起到了作用。GIS工具在DR向捐赠者解释上述情况的时候起到了难以置信的作用”


近期的项目反映了地理空间技术在组织机构内应用的广度。美国俄克拉荷马州摩尔市龙卷风之后,DR使用GIS来监控敏感救援物质的实时运动状态。另一个例子,与联合国UN人口基金和Fistula基金会联合创建了世界上第一幅针对妇科疾病Fistula的外科服务分布图(http://globalfistulamap.org/ )。Jack说“2010年Haiti海地地震后(http://www.directrelief.org/wp-content/flash/Haiti_Aid_Distribution/),DR使用地理空间技术追踪和分发救援物质,使我震惊。他们不断的寻找新的使用GIS技术的新方式来改善人们的生活,主动地发现弱势人群。他们当之无愧获得该奖项,且是我们所有人追随的榜样。”



图1:Fistula的外科服务分布图


图2:HaiTi海地震后救援物质分发图


GIS在DR的应用英文介绍,参考:http://www.directrelief.org/2013/07/direct-relief-receives-presidents-award-outstanding-use-gis/


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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,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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