8、医疗物联网(IoHT):需求、安全协议与入侵检测

医疗物联网(IoHT):需求、安全协议与入侵检测

1. 医疗物联网的需求

在医疗领域,物联网(IoT)收集的信息对于为患者做出有效的决策至关重要。它具有多方面的重要作用:
- 提升治疗效果 :全交互技术能够强化和改善治疗效果,让患者获得更好的治疗体验。
- 优化急救处理 :物联网技术可实现紧急治疗,提高紧急援助的效率,为患者争取更多的救治时间。
- 增强患者舒适度 :在紧急情况下,物联网设备能提醒患者使用规定药物,提升患者的舒适度。
- 促进专家会诊 :医生借助物联网可以与全球的专家讨论紧急病例,获取更专业的治疗建议。
- 辅助健康检查 :各种通用传感器和不同类型的设备能帮助医生轻松检查患者的健康状况和内心感受,这些感受可能难以通过常规方式准确表达。

2. 医疗物联网的安全协议

为了保障物联网通信环境的安全,需要一系列的安全协议,主要包括以下几类:

2.1 密钥管理

密钥管理协议主要处理物联网/医疗物联网通信实体之间加密密钥的访问、分发和实施。整个过程分为多个步骤,包括密钥生成、密钥交换、密钥使用和密钥取消。一个严格的密钥管理机制涉及密钥服务器知识(即可信设备实体)、不同的用户类型(如电话或静态)和多台机器,采用加密方法(如物联网设备)来实现安全通信。

2.2 用户/设备认证

这是一种定义和检查通信组身份的方法。在共享认证环境中,不同用户(如患者、智能医

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B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,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求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法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结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 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神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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