78、南非大学护理学生虚拟临床模拟场景探索

南非大学护理学生虚拟临床模拟场景探索

1. 背景与问题提出

疫情期间,临床实践和技能获取机会变得极为有限,南非自由州大学的护理学生也面临着同样的困境。理论与实践的结合一直是全球护理教育面临的挑战,而疫情进一步加剧了这一问题。目前,可供护理学生练习临床技能的虚拟现实(VR)应用程序非常有限。为了解决这一问题,研究人员致力于寻找免费的虚拟临床模拟(VCS)平台和场景,以帮助学生练习技能并将理论与实践相结合。

2. 相关研究

2.1 理论与实践的差距

众多研究都强调了护理教育中理论与实践之间存在差距。例如,Choi 等人、Gilbert 和 Johnson、Howard、Scully 以及 Van Zyl 的研究都指出,这一差距主要是由于临床实习点有限,学生难以将理论知识应用到实际情况中,在像南非这样的发展中国家,这一问题更为突出。

2.2 解决策略

为了缩小理论与实践的差距,一些创新的教学和学习策略被提出,其中包括计算机化人体患者模拟(CHPS)和虚拟临床模拟(VCS)。CHPS 虽然有效,但成本较高。而 VCS 已被多项研究证明是一种可行的护理学生技能培训方式,例如在处理右肺异物患者、通过人工智能学习界面诊断患者、保障患者安全、药物管理以及提高男性对睾丸疾病的认识等方面。本研究聚焦于桌面式 VCS,即使用鼠标、键盘或移动设备触摸屏在虚拟环境中进行交互的 VCS。不过,现有的相关研究大多是由研究人员自行创建的,并非都能免费获取。

3. 材料与方法

3.1 搜索策略

研究人员通过文献和谷歌搜索寻找可行的免费应用程序,搜索关键词包括:
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内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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