12、科技前沿:Li-Fi技术与医疗数据挖掘的创新应用

Li-Fi与医疗数据挖掘的创新应用

科技前沿:Li-Fi技术与医疗数据挖掘的创新应用

1. Li-Fi技术:通信领域的新突破

在当今科技飞速发展的时代,物联网(IoT)正深刻影响着各个行业,其中医疗行业也不例外。药物生产结构需要大量反馈以确保符合监管要求,而Li-Fi技术的出现为制药物联网相关设备带来了新的可能。

Li-Fi(Light Fidelity)即光保真技术,它利用光作为通信媒介。在制药行业,Li-Fi技术能够使相关设备以高传输速率持续向服务器发送数据,从而满足质量标准。这不仅能合理减少手动工作区域的工作量,还能降低出错的可能性。

在出行行业,Li-Fi同样展现出巨大优势。据调查,约67%的旅行者在航班上有网络接入时更倾向于再次预订该航空公司的航班,66%的消费者认为航班上的网络接入很重要,65%在过去一年中使用过航班网络的旅行者实际使用了该服务,54%的旅行者表示如果只有低质量的Wi-Fi,他们宁愿不使用。

Li-Fi在出行领域的优势主要体现在以下三个方面:
- 解决拥堵问题 :在数据驱动的时代,我们面临着无线电覆盖不足的问题,特别是在机场和飞机等拥挤区域。现有的数据交换速率无法满足众多用户同时使用数据应用和网络的需求。而Li-Fi通过使用更高的交换速度和整个无线电返回区域,在不增加可见光范围内额外、无监管信息通信的情况下,解决了这一问题。
- 拓展使用区域 :旅行者可以更轻松地做出决策、使用网络和访问机上影院服务。
- 增强信息安全 :在封闭区域,尽管Li-Fi信号可能会透过窗户泄漏,但与Wi-Fi相比,它为旅行者提供了更高的安全性。例如,候机室通

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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