18、医疗软件测试:从个人经历到多元方法

医疗软件测试:从个人经历到多元方法

1. 与工作的意外关联

在医院陪伴母亲时,看到输液管上的标签,上面印着熟悉的公司名,如雅培实验室、霍士特和百特。这些名字唤起了我过去在这些公司工作的回忆,成为我暂时忘却悲伤的寄托。其中一根喂食管格外引人注目,上面有母亲的名字,这让我想起她曾说过的话,心里很不是滋味。

凑近观察这根管子,我发现它输送的是“全胃肠外营养”液体,而我曾参与过这类医疗设备及控制软件的研发。我意识到,我测试过的软件可能就用于调配母亲维持生命所需的液体。

三周后,母亲的情况稳定下来,我回到芝加哥的家中。不久,我接到一家合作公司的电话,客户指名要我参与一个全胃肠外营养(TPN)产品的软件验证工作。我欣然接受,与一位药剂师合作,对类似母亲依赖的TPN产品的软件测试进行审核。虽然不确定我测试的软件是否就是维持母亲生命的那套,但这段经历让我感触颇深。

很多人认为医疗软件的测试和开发过程比其他软硬件更严格,但实际上并非如此。医疗软件测试和其他软件测试本质上没有太大区别,尽管有大量文档、内部审计和美国食品药品监督管理局(FDA)的最终批准,但产品质量归根结底还是取决于团队成员的能力和素质。

2. 参与医疗软件测试项目

几年前,我得知一个项目需要软件测试人员,该项目涉及测试与医疗设备通信和控制的软件。我询问了软件运行不正常的最坏情况,得知可能导致患者死亡后,我认真考虑是否接受这份工作。毕竟,此前我主要从事电商网站的测试,工作压力大时还能开开玩笑,而这个项目显然没有轻松的氛围。

项目中有两位我认识的人,一位是迈克尔·珀塞尔,他声誉良好、工作认真,我一直很欣赏他的工作,能和他合作让我很期待;另一位是埃德·杨,

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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