36、智能生活:自动化饮食规划与智慧医疗框架

智能生活:自动化饮食规划与智慧医疗框架

在现代社会,人们对于高效、便捷且健康的生活方式的追求愈发强烈。自动化饮食规划工具和智能医疗框架这两项创新,正为我们的生活带来巨大的改变。

自动化饮食规划工具的潜力与发展

现代家庭常常面临一个难题:如何在节省时间和精力的同时,规划出符合健康和健身目标的餐食。传统的一键式餐食规划工具往往会向用户推送其专有的食谱和饮食方案,而允许用户输入自己食谱的工具又缺乏一键式餐食规划的功能,需要用户手动规划餐食、存储计划并使用一键购物等工具。然而,现在有一款工具可以根据用户自定义的食谱和食物自动生成餐食计划,让用户能够轻松规划自己喜欢的食谱和食物,同时满足营养目标。

这个工具具有诸多优势。它能够快速、轻松地生成以营养目标为导向的餐食计划,用户无需手动计算是否达到目标。如果现有食物无法满足目标,它会自动去除最不重要的标准,并向用户提供最终的总计信息,方便用户自行验证餐食计划。

为了进一步提高该工具的可用性,未来可以添加以下功能:
1. 购物跟踪 :用户购买食材后可以勾选,使购物跟踪更加轻松。
2. 单位转换 :对购物清单条目进行单位转换,使清单更易读,例如将“1杯面粉,4汤匙面粉”转换为“1.25杯面粉”。
3. 食谱编辑 :用户可以直接编辑食谱,无需重新输入新名称并停用之前的食谱,也无需直接编辑食谱文件。
4. 移动应用 :将其转换为移动应用,方便用户通过智能手机随时随地访问相关内容。

此外,该应用还具有无限的可扩展性,可以添加更

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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