31、医疗互操作性:XDS与FHIR的深度解析

医疗互操作性:XDS与FHIR的深度解析

在医疗信息系统中,实现不同系统之间的互操作性至关重要。XDS(Cross-Enterprise Document Sharing)和FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources)是两种重要的互操作性解决方案,下面将对它们进行详细介绍。

1. XDS相关介绍

XDS是用于跨企业文档共享的核心规范,它可以管理文档的创建、审批等操作。以下是XDS文档条目的一些重要元数据属性:
| 属性 | 描述 | 是否必需 |
| — | — | — |
| homeCommunityId | 社区的全局唯一标识符,用于跨社区访问,通常是一个OID | 是 |
| repositoryUniqueId | 文档存储库的唯一标识符,通常为OID,用于识别和连接存储文档的特定存储库 | 是 |
| formatCode | 唯一指定文档的格式,建议使用OID,与typeCode一起为潜在的XDS文档消费者提供足够信息,以确定是否能处理该文档 | 是 |
| size | 由XDS文档存储库计算的文档大小,包含在注册文档集事务中 | 是 |
| hash | 由文档存储库计算的XDS文档的哈希键,用于检测文档的不当重新提交 | 是 |
| mimeType | 存储库中文档的MIME类型,支持text/plain和text/xml等 | 是 |
| comments | 可选的自由文本注释,用于提高元数据的可读性,但不建议使用 | 否 |

除了单个文档,XDS还可用于提交集和文件夹。提交集通常包含作者、标题、提交时间等信息,而

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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