3、麻醉信息管理系统(AIMS)的全面解析

麻醉信息管理系统(AIMS)的全面解析

1. 软件架构类型

1.1 客户端 - 服务器模式

客户端 - 服务器软件通过中央计算机(服务器)存储和交换患者数据。不过,医院信息技术(IT)人员维护此类软件时资源消耗大,软件更新时需更新所有工作站。而且,工作站上的文件易与其他程序文件相互作用,产生意外后果。不过,先进的系统管理和自动化工具能快速将升级内容分发和安装到工作站,一定程度上缓解这些问题。

1.2 基于 Web 的模式

基于 Web 的软件利用 Web 浏览器显示用户界面,应用程序指令存储在称为 Web 服务器的中央计算机中。软件升级仅针对 Web 服务器,工作站只需运行 Web 浏览器。此模式适合多地点部署大量工作站或需远程访问软件的情况。但目前,基于 Web 的软件用户界面和功能不如客户端 - 服务器模式成熟,临床医生与软件的交互不够强大,且可能仅针对特定 Web 浏览器优化,与其他浏览器不兼容。

目前,客户端 - 服务器和基于 Web 的模式界限逐渐模糊,且这两类与其他类型软件组合使用,可优化用户体验和满足医院 IT 人员资源需求。

2. AIMS 硬件组件选择考虑因素

计算硬件包括访问应用程序的工作站和放置硬件的安装设备。为临床环境选择合适硬件需考虑以下方面:
1. 人体工程学 :安装设备活动范围要足够,方便用户与软件交互并照顾患者,键盘应可调节。
2. 感染控制合规性 :硬件需符合医院感染控制指南,通常由医院感染控制团队审查设备。
3. 耐用性

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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