17、医疗技术与材料加工:前沿探索与应用

医疗技术与材料加工:前沿探索与应用

1. 医疗技术发展要点

在医疗技术领域,新兴技术若要取得成功并融入主流,需遵循以下几个关键原则:
- 适配临床工作流程 :新技术需确保有足够时间进行调试,使其能无缝融入临床工作流程,并且在部署过程中对人力的影响要像其他方面一样严格管理。
- 融入现有临床路径 :成功的技术应能辅助临床决策支持,最好能与电子病历系统(EMR)深度整合。
- 实现个性化 :理想情况下,技术应整合现有数据,为个体提供与咨询相关的个性化数据。在精准公共卫生和精准医学时代,这一点尤为重要。
- 具备互操作性 :通过开放应用程序编程接口(API)实现互操作性。若无法轻松将其集成到 EMR 中,就难以成为人工智能发挥作用的系统的一部分,也就难以获得有助于应对后续疫情的深刻见解。
- 保障安全性 :在疫情时代,网络安全的重要性更加凸显。

遵循这些原则,先行者和快速跟进者将更易采用新技术并将其融入主流,从而获得相应的收益。

2. 材料加工中的挑战与解决方案

2.1 难加工材料的加工难题

在当今竞争激烈的制造业环境中,精确加工难切削材料是一大挑战。镍钛(NiTi)合金就是这样一种先进材料,它具有高强度、生物相容性和高耐磨性,广泛应用于航空航天、国防和医疗等领域。由于其采用传统工艺加工时存在可加工性问题,研究人员尝试使用电火花加工(EDM)来加工这种合金。EDM 是一种非传统加工工艺,工件与工具之间无

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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