18、虚拟现实模拟在护理教育中的应用与实践

虚拟现实模拟在护理教育中的应用与实践

1. 模拟场景介绍

在护理教育中,虚拟现实模拟(VRS)为学生提供了丰富的学习场景。

1.1 医院模拟

有一个配备虚拟交互式屏幕的会议室,可观看实际视频和 PowerPoint 讲座,用于护理会议、预简报和汇报会。还有教室用于讲座,这些教室可进行改造,以适应多种学习活动,如角色扮演(向家属传达坏消息)、团队合作、沟通协作场景模拟,以及练习向医疗服务提供者报告事件或获取医嘱。目前,这些角色由标准化患者化身或通过脚本卡片呈现,未来计划使用可编程回答问题并与学生互动的交互式人工智能机器人。

Nightingale 医院二楼为教师提供了多种临床场景选择,以开展不同的模拟场景,实现学习活动的逐步推进。例如,有一个全面且逐步深入的产科模拟,涵盖产房、手术室、新生儿 nursery 和产后区域。其中一个产科模拟学习活动是一个案例研究,描绘了一名孕妇在车祸后进入急诊室分娩,随后转至产房,胎儿出现问题,最后转至手术室进行剖宫产。

医院急诊科是一个重要的模拟场所。曾有一个试点模拟项目在此进行,该项目使用了与 NLN 的 Advancing Care Excellence for Seniors (ACES) 倡议相关的 Henry 和 Ertha Williams 展开式案例研究。十名高级护理学生参与了该试点项目,过程包括面对面的 SL 导向、在 Blackwell 会议中心举行的虚拟讲座(涵盖老年人健康变化信息,包括 Fulmer SPICES 工具介绍),以及对 Nightingale 医院模拟环境的导向。学生完成导向活动后,使用 Henry 和 Ertha NLN ACES 展开式案例研究的第一部分进行模拟。模拟

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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