1、职业治疗实用指南:从许可协议到日常活动训练

职业治疗实用指南:从许可协议到日常活动训练

1. 最终用户许可协议

购买职业治疗工具包意味着接受并同意最终用户许可协议的条款。该许可协议构成完整协议,自购买之日起生效,协议双方为开发者 Cheryl Hall 和被许可人(即购买者)。

1.1 许可授予

  • 个人治疗师作为购买者,可在笔记本电脑、台式机、平板电脑和/或手机上使用职业治疗工具包的 PDF 文件。
  • 被许可人可为患者/客户打印手册和治疗指南的副本。
  • 职业治疗工具包不可修改,每页必须保留页眉、DRM(PDF 标记、水印、公司标志)和所有版权信息,不能移除安全设置或转换文件。

1.2 限制

未经 Cheryl Hall 或其关联方、被许可人及/或合作伙伴的事先书面同意,被许可人不得修改、复制、重复、再现、许可或转许可职业治疗工具包,也不得将其或其中的任何权利转让给他人。

1.3 Cheryl Hall 的权利

职业治疗工具包是 Cheryl Hall 的专有产品,根据国际版权法,Cheryl Hall 拥有并保留所有版权和其他专有权利。此许可仅授予非排他性和有限的使用权,可根据协议条款和条件撤销。

1.4 保修免责声明

开发者在本协议中规定的保修是排他性的,取代所有其他明示或暗示的保修,包括但不限于适销性和特定用途适用性的暗示保修。

1.5 责任限制

开发者不负责支付任何附带、间接或其他间接损害赔偿,无论是否事先被告知此类损失的可能性。在任何情况下,开发者的责任不得超过被许可人

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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