8、应对灾害风险:策略与挑战

应对灾害风险:策略与挑战

1. 灾害相关基础信息

1.1 过敏治疗与工作场所防护

目前,治疗过敏的唯一方法是免疫疗法,其本质是用逐渐增加剂量的过敏原治疗患者,让身体学会应对刺激。同时,雇主会尽量设置工作场所,以减少过敏原的暴露。

1.2 风险管理相关机构

  • 联合国减少灾害风险办公室(UNDRR) :成立于1999年,是联合国系统内协调减少灾害风险的核心机构,支持《2015 - 2030年仙台减少灾害风险框架》的实施,与伙伴共同发布两年一次的《全球减少灾害风险评估报告》,还协调“让城市更具抗灾能力运动”和“全球安全学校倡议”,并与各国政府合作开发国家灾害损失数据库。
  • 灾害流行病学研究中心(CRED) :自1973年位于比利时,1980年成为世界卫生组织合作中心,是研究大规模紧急情况下公共卫生(包括疾病流行病学)的全球机构。其紧急事件数据库(EM - DAT)包含了1900年至今23000多起技术和自然灾害的发生及影响的最全面数据,由世界卫生组织和比利时政府支持创建。
  • 世界卫生组织(WHO) :1948年4月7日成立,总部位于瑞士日内瓦,关注世界公共卫生。当前重点包括传染病(如艾滋病毒/艾滋病、埃博拉、疟疾和结核病)、减轻非传染性疾病影响(如性健康和生殖健康、发展与老龄化)、营养与食品安全、职业健康、药物滥用以及推动报告、出版物和网络建设等。
  • 国际原子能机构(IAEA) :1957年7月29日作为独立组织成立,旨在促进和平利
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方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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