38、医疗领域中物联网与人体传感器网络的应用与发展

医疗领域中物联网与人体传感器网络的应用与发展

1. 引言

互联网是一个包含众多应用和协议的庞大体系。如今,我们拥有复杂且相互连接的计算机网络,为全球数百万用户提供服务,开启了全球全天候通信的新时代。连接不再是梦想或挑战,当前目标是实现物理部分的整合,推动人与设备的融合,创造出所谓的物联网。

物联网有两个重要支柱:互联网和“物”。任何能连接到互联网的事物都属于“物”,常见的设备类型包括智能设备、传感器、人以及其他能与其他对象交互并随时访问的物体。到2020年,联网产品数量约达500亿。在物联网中,“物”必须是活跃参与者,能够在环境中交换和通信数据与信息,影响并响应现实世界中的事件。物联网能够收集这些“物”的数据,并将其传输到物理设备、汽车、建筑物等,实现物理世界与计算机世界的直接整合,带来性能、准确性和经济效益的提升,同时还能减少医疗成本并改善治疗效果。

2. 物联网的历史
  • 1997年:“物联网”在国际电联(ITU)互联网报告系列中第七次被提及,最初以“网络挑战”为题推出。
  • 1999年:麻省理工学院(MIT)成立自动识别中心。
  • 2003年:EPC Global在麻省理工学院成立。
  • 2005年:信息社会世界峰会(WSIS)会议引入四项关键物联网技术。
  • 2008年:首届物联网国际会议(IoT 2008)在苏黎世举行,提出“随时随地,万物皆可连接”的理念。

人体传感器网络(BSN)作为无线传感器网络(WSN)的一种,在健康、社会工作和体育等领域发挥着越来越重要的作用,逐渐成为研究的核心。BSN由放置在人体上、体表及周围的生

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化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学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用
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