4、探索人机融合中的具身医学:提升健康与福祉的新途径

探索人机融合中的具身医学:提升健康与福祉的新途径

1 引言

人机融合(Human-Computer Convergence, HCC)是指一种看不见的、隐性的、身体化的甚至是植入的交互,存在于人类和系统组件之间。这种交互能够动态地融合一系列模式和设备的交互,从互动房间和大型显示墙到近身体交互、可穿戴设备、体内植入物以及直接的神经输入和刺激。HCC的核心目标是开发一种统一且无缝的互动框架,使人类与计算机之间实现高效、透明的双向通信。这种技术不仅改变了我们与计算机互动的方式,还为医疗保健领域带来了前所未有的机遇。

2 身体自我意识的结构和发展

2.1 身体自我意识的不同层次

身体自我意识(Body Self-Consciousness)是人机融合研究中的一个重要概念。它包括多个层次的经验,这些层次在一种连贯的经验中被整合。具体来说,有以下几种层次:

  • 最小自我 :感知到自己作为一个独立的实体。
  • 自我位置 :意识到自己在空间中的位置。
  • 代理性 :体验到自己对身体行动的控制感。
  • 身体所有权 :感觉到自己的身体属于自己。
  • 第三人称视角 :能够从外部视角看待自己。
  • 身体满足感 :对自己身体状态的满意程度。

这些层次随着时间的推移逐渐扩展,形成更为复杂的自我意识。例如,婴儿最

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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