9、医疗物联网的近期趋势、公众情绪分析及其对未来健康危机的影响

医疗物联网趋势与公众情绪分析

医疗物联网的近期趋势、公众情绪分析及其对未来健康危机的影响

1. 引言

随着智能设备被广泛接受和使用,物联网正逐渐成为现代人类生活的一部分,智能手机就是物联网设备广泛普及的一个常见例子。数字化是企业和政府关注的焦点,旨在为个人提供更好的服务。数字媒体已成为跨多个领域分享信息的平台。

医疗物联网(IoHTs)借助数字基础设施,在为更广泛人群提供医疗服务方面发挥着重要作用。其目标是提出一种基于情感分析和主题建模的方法,用于健康危机的早期预警,该方法可与IoHTs框架集成,有助于医疗专家。

数字平台被新闻出版商、政府组织、非政府组织和个人广泛用于传播信息。近十年来,数字基础设施受到了更多的关注和投资。智能设备在人们不知不觉中为每个人提供服务,大多数在线服务都以物联网设备为后端。IoHTs利用物联网的特性提供医疗服务,触及基础医疗服务难以覆盖的地区。

然而,各国都面临着医疗基础设施不足的挑战,供需差距明显。建立医疗基础设施需要大量资金和时间,许多国家难以实现。政府和医疗专家可以利用IoHTs来满足医疗系统的需求。

近期的疫情给个人生活带来了极大的混乱,几乎每个政府都面临着医疗基础设施效率低下和短缺的挑战。疫情对全球每个人的生活都产生了巨大影响,频繁爆发的疫情和传染病给本就不堪重负的医疗基础设施带来了巨大压力。政府在为每个人提供足够的医疗服务方面显得力不从心,尤其是经济贫困群体受到的影响更为严重。世界各国采取的应对措施效果并不理想,疫情期间的措施对个人的身心健康都产生了巨大影响。

数字媒体平台在健康危机中用于向人们传播健康信息。在线新闻门户成为疫情期间分享和跟踪健康信息的热门平台。医疗话题在社交媒体上成为热门话题,研究人员利用在线

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值