17、巴西年轻人数字使用与健康信息探索研究

巴西年轻人数字使用与健康信息探索研究

1. 研究背景与目的

此次研究旨在验证这一代年轻人在健康相关主题和问题认知上的差异。为分析研究结果,参考了“TIC Kids Online Brasil” - 2015 全国调查、美国皮尤研究中心的研究、联合国教科文组织的“Global Kids Online Research Synthesis”以及欧洲的相关研究。该研究聚焦于二十世纪末和二十一世纪初出生在巴西里约热内卢的一小部分年轻人,通过探索性实证研究,分析他们使用新兴信息通信技术(NICTs)的能力和行为,以探讨“数字原住民”的特性。研究对象年龄在 16 - 24 岁,是不同样本的探索性研究,有助于了解人类在社会环境中的行为,尤其是在研究尚不充分的领域。探索性研究虽不能直接得出普遍结论,但能为未来研究提出假设和命题,设定研究议程。

2. 研究方法

采用封闭式问卷收集数据,问卷共 13 个问题,分为三个部分:
- 身份识别 :旨在确定参与者的个人资料,特别是年龄和性别,这两个因素在相关研究中是重要分类。
- 互联网接入 :了解年轻人如何接入互联网,包括是否有互联网接入、使用的设备(突出智能手机接入)以及互联网使用频率。
- 健康信息的互联网接入 :调查年轻人在互联网上搜索健康信息的行为,如搜索时间和频率,以验证在线健康信息消费是否影响医患关系,同时了解促使他们搜索健康信息的因素以及对网络信息的信任程度。

结果以比较表格呈现,便于读者理解并提出解释性假设。研究分析与巴西互联网指导委员会、欧盟“EC Better Inter

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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