55、远程医疗与VoIP网络研究:技术融合助力抗疫与通信发展

远程医疗与VoIP网络研究:技术融合助力抗疫与通信发展

在当今科技飞速发展的时代,远程医疗和VoIP网络技术正发挥着越来越重要的作用。远程医疗在应对公共卫生危机如COVID - 19时展现出巨大潜力,而VoIP网络技术则在通信领域不断拓展其应用范围。下面将详细介绍这两方面的相关内容。

远程医疗在COVID - 19中的应用

远程医疗在墨西哥的COVID - 19应对中扮演了关键角色,涵盖了医疗、心理和营养等多个咨询领域。

  1. 咨询人员培训

    • 心理咨询
      • 一级普通咨询师 :需完成新冠感染预防与控制培训并获得认证,同时要了解并实施由卫生部制定的关于COVID - 19的心理电话咨询算法,可通过在线课程和在线培训视频学习。
      • 二级心理急救咨询师 :在一级的基础上,还需完成心理急救课程。
    • 营养咨询
      • 一级普通营养顾问 :同样要完成新冠感染预防与控制培训并获得认证,了解并实施卫生部制定的营养电话咨询算法,学习途径为在线课程和在线培训视频。
  2. 呼叫中心程序

    • 医疗呼
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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