10、MPT在巴西残奥会体育中的应用

MPT在巴西残奥会体育中的应用

1. 引言

世界卫生组织(WHO)提出,新方法应促进利用最佳科学证据、实地经验和创新,重点解决问题,以应对全球和地方层面的高优先问题。在辅助技术(AT)领域,需要更多与之应用相关的科学知识,无论是在公共政策、研究,还是专业人员和用户的日常生活中。然而,提供辅助技术涉及复杂因素,如背景、目标受众、获取形式、语言和感知相关性等。

为解决这一问题,研究人员自2009年起在巴西开展工作,收集有关推荐和成功使用辅助技术的基线程序的科学证据。他们发现,在发展中国家,缺乏为辅助技术设备的选择、处方和实施过程提供更一致支持的评估,且设备实施时往往缺乏合作或适当的监测和评估计划。因此,研究人员强调该领域需要特定原则,并建议在处方过程中使用客观评估,以及评估辅助技术设备的有效性。

基于大量文献回顾,研究人员确定了MPT概念模型和辅助技术设备使用倾向评估 - 巴西版(ATD PA Br),并对其进行了跨文化翻译、可靠性和验证研究。在巴西,MPT的适应过程显示,实施巴西版ATD PA需要至少50分钟到一个半小时,且需以客户和康复治疗师面谈的形式进行。同时,还开发了包含MPT和ATD PA Br的手册,以指导其基本使用、评分和数据解释。

心理测量学研究表明,ATD PA Br在消费者和设备表格上具有中等至卓越的可靠性,在专业版的某些项目上存在评分者间信度较低的问题,但总体上对巴西人群是可靠的。目前,巴西正在进行相关研究,以确定MPT和ATD PA Br评估的适用性,并让残疾人、其家人和专业人员积极参与辅助技术的推荐和使用过程。这些研究主要针对在巴西首都及周边中西部地区从事职业体育的残疾人。

残奥会体育旨在让残疾运动员在特定体育项目中发

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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