9、为重度智力和多重残疾人士提供AAC干预的挑战与解决方案

为重度智力和多重残疾人士提供AAC干预的挑战与解决方案

1. 引言

为重度智力和多重残疾(PIMD)人士提供辅助和替代沟通(AAC)干预是一项极具挑战性的任务。以28岁的莎拉为例,她患有脑瘫,影响四肢,还伴有小头畸形、癫痫和视力障碍等多种病症。她无法行走,手部使用受限,认知能力处于重度智力残疾范围,在适应行为的各个方面都有重大限制,完全依赖护理人员照顾。她不能说话,对言语理解能力有限,主要通过笑声和“哼哼”声表达情绪。

PIMD患者通常有严重的智力残疾和显著的身体障碍,很多人还伴有听力和/或视力障碍,以及复杂的健康和医疗状况,需要终身的高度护理和支持。沟通干预是他们迫切需要的支持领域之一,但很多有明显沟通需求的PIMD患者未能得到有效的AAC干预。这可能是由于整体支持质量差、对AAC缺乏认识和培训,以及认为他们因严重认知障碍和缺乏沟通意图而无法学习使用AAC等原因。

不过,已有越来越多的研究证明,通过适当的AAC模式和系统的教学计划,PIMD患者有可能发展出有意向的沟通技能。但在为PIMD患者设计和实施AAC干预时,仍会遇到诸多挑战,下面将介绍其中三个主要挑战及相应的解决方案。

2. 识别强化物和可行的反应形式

在AAC干预中,关于是否需要某些认知先决条件存在争议。一种观点认为,未达到特定认知里程碑(如物体恒存性、偶然性意识和沟通意图)的参与者不适合进行AAC干预;而另一种更现代的观点则认为,不存在这些先决条件,适当的AAC干预可能会促进这些认知能力的发展。

尽管缺乏某些认知能力不应阻碍PIMD患者接受AAC干预,但在干预前收集一些评估信息可能会有助于干预的进行。具体来说,需要进行两项评估:一是识别至少一种强化物,二

第三方支付功能的技术人员;尤其适合从事电商、在线教育、SaaS类项目开发的工程师。; 使用场景及目标:① 实现微信支付宝的Native、网页/APP等主流支付方式接入;② 掌握支付过程中关键的安全机制如签名验签、证书管理敏感信息保护;③ 构建完整的支付闭环,包括下单、支付、异步通知、订单状态更新、退款对账功能;④ 通过定时任务处理内容支付超时概要状态不一致问题:本文详细讲解了Java,提升系统健壮性。; 阅读应用接入支付宝建议:建议结合官方文档沙微信支付的全流程,涵盖支付产品介绍、开发环境搭建箱环境边学边练,重点关注、安全机制、配置管理、签名核心API调用及验签逻辑、异步通知的幂等处理实际代码实现。重点异常边界情况;包括商户号AppID获取、API注意生产环境中的密密钥证书配置钥安全接口调用频率控制、使用官方SDK进行支付。下单、异步通知处理、订单查询、退款、账单下载等功能,并深入解析签名验签、加密解密、内网穿透等关键技术环节,帮助开发者构建安全可靠的支付系统。; 适合人群:具备一定Java开发基础,熟悉Spring框架HTTP协议,有1-3年工作经验的后端研发人员或希望快速掌握第三方支付集成的开发者。; 使用场景及目标:① 实现微信支付Native模式支付宝PC网页支付的接入;② 掌握支付过程中核心的安全机制如签名验签、证书管理、敏感数据加密;③ 处理支付结果异步通知、订单状态核对、定时任务补偿、退款及对账等生产级功能; 阅读建议:建议结合文档中的代码示例官方API文档同步实践,重点关注支付流程的状态一致性控制、幂等性处理异常边界情况,建议在沙箱环境中完成全流程测试后再上线。
matlab2python 这是一个Python脚本,用于将Matlab文件或代码行转换为Python。此项目处于alpha阶段。 该实现严重依赖于Victor Leikehman的SMOP项目。 当前实现围绕SMOP构建,具有以下差异: 力图生成不依赖libsmop的代码,仅使用如numpy这样的标准Python模块。 使用常见缩写如np而非全称numpy。 尝试重排数组循环索引,从0开始而不是1。 不使用来自libsmop的外部类matlabarraycellarray。 增加了对Matlab类的基本支持,类体中声明的属性在构造函数中初始化。 因上述改动,产出代码“安全性较低”,但可能更接近用户自然编写的代码。 实现相对直接,主要通过替换SMOP使用的后端脚本,这里称为smop\backend_m2py.py。 一些函数替换直接在那里添加。 额外的类支持、导入模块以及其他微调替换(或说是黑客技巧)在matlabparser\parser.py文件中完成。 安装 代码用Python编写,可按如下方式获取: git clone https://github.com/ebranlard/matlab2python cd matlab2python # 安装依赖项 python -m pip install --user -r requirements.txt # 让包在任何目录下都可用 python -m pip install -e . # 可选:运行测试 pytest # 可选:立即尝试 python matlab2python.py tests/files/fSpectrum.m -o fSpectrum.py 使用方法 主脚本 存储库根目录下的主脚本可执行,并带有一些命令行标志(部分直接取自SMOP)。要将文件file.m转换为file.py,只需输入:
【信号识别】识别半监督粗糙模糊拉普拉斯特征图(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“信号识别”主题,重点介绍了基于半监督粗糙模糊拉普拉斯特征图的信号识别方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法结合了半监督学习、粗糙集理论、模糊逻辑拉普拉斯特征映射技术,用于提升在标签样本稀缺情况下的信号分类性能,尤其适用于复杂背景噪声下的信号特征提取识别任务。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建过程及关键步骤的编程实现,旨在帮助科研人员深入理解并应用该混合智能识别技术。; 适合人群:具备一定信号处理基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事通信、雷达、电子系统等领域工程开发的技术人员;熟悉机器学习模式识别的基本概念者更佳; 使用场景及目标:①应用于低标注成本、高噪声环境下的信号分类任务,如雷达信号识别、通信信号监测等;②用于学术研究中对半监督学习特征降维融合方法的探索性能验证;③作为撰写相关领域论文或项目开发的技术参考代码基础; 阅读建议:建议读者结合文档中的理论推导Matlab代码逐段分析,动手运行并调试程序以加深理解;可尝试在不同信号数据集上进行实验对比,进一步优化参数设置模型结构,提升实际应用场景下的识别精度鲁棒性。
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