7、辅助与替代沟通(AAC)符号介绍

AAC符号分类与应用解析

辅助与替代沟通(AAC)符号介绍

1. 沟通与AAC符号的引入

沟通被定义为至少两个人之间思想和想法的交流。在交流过程中,发送者和接收者聚焦于共同话题,通过动态过程分享各自的想法和观点。人们通过沟通交流能够表达需求、拒绝事物或发表评论等,双方会使用多种形式进行沟通,如眼神交流、面部表情、手势、指向和言语。

关于AAC符号,存在一些常见的误解:
| 误解 | 事实 |
| — | — |
| 鼓励孩子使用辅助与替代沟通形式(如手势、照片),孩子将无法发展言语能力。 | 没有证据表明使用AAC会阻碍言语发展,相反,很多人在通过AAC成功交流后才开始发展言语。 |
| 使用AAC符号需要具备一定的先决条件(如特定的认知技能水平)。 | 无论认知或其他技能水平如何,每个人都有能力使用AAC符号进行交流,全面的AAC评估可帮助临床医生为个人选择最佳交流方式。 |
| 有复杂沟通需求的人应使用无辅助符号(如手动手势),而非有辅助符号(如图片或布利斯符号)。 | 许多人因运动障碍难以使用无辅助沟通方式,有辅助沟通形式(如线条画、照片)更有益,因为有多种使用方式。 |

2. 人类沟通、自然语言与AAC符号

2.1 人类沟通的本质

人类沟通是与生俱来的,从生命伊始就开始表达。父母与婴儿(尤其是母亲与婴儿)之间的沟通对婴儿沟通技能的持续发展至关重要。婴儿在交流时会看着母亲,其哭声在不同需求下有所不同,母亲通常能识别并做出相应反应。幼儿在两岁左右主要通过手势和发声表达意愿,即使言语逐渐发展,手势仍是主要的沟通方式,并且这些非言语沟通形式会伴随一生。因此,这些沟通形式在AAC领域也被用于弥补言语表达的不足。

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应用能力。
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