14、辅助技术评估与匹配:提升用户体验与生活质量

辅助技术评估与匹配方法

辅助技术评估与匹配:提升用户体验与生活质量

1. 引言

在当今社会,技术的应用无处不在,涵盖辅助、教育、工作等多个领域。每个人在使用和受益于各种技术及支持形式时都是独特的,无论年龄和使用环境如何。有用的技术需契合个人的需求和愿望,否则难以被选择或持续使用。

熟练的辅助技术(AT)服务提供者需帮助消费者在不同类型的AT和复杂的资金渠道中做出选择。为实现这一目标,有效的评估过程至关重要,它能确定期望的结果,并发现实现这些结果的促进因素和障碍。

匹配人与技术(MPT)和MATCH - ACES过程采用让个人优先考虑自身期望结果,并随时间评估实现进度的方法。这种以个人为中心的评估模型,能确保考虑所有影响AT使用和幸福感的相关因素,使消费者的目标、期望的生活方式、需求和偏好驱动匹配过程。MPT为主观衡量用户的幸福感、功能和整体生活质量提供了途径,有助于更细致地了解用户对融入AT的反应,从而实现更有效的评估和服务交付结果。

2. 改善服务交付结果

辅助技术并非简单地添加到残疾人的生活中,而是成为其生活的一部分。在追求强调个人赋权、参与和对社会贡献的服务交付模式时,仅关注个人的功能成就已远远不够。国际功能、残疾和健康分类(ICF)为这种扩展的关注提供了范例,我们已从“正常化”理念转向“赋权”理念,再到“社区参与和贡献”理念。

2.1 更宏观的视角

医疗和社会残疾模型常被视为对立的,但实际上它们都能为选择技术支持的个人提供有价值的东西。如今,常见的是将两者融合,并遵循包容原则。这种趋势对所有医疗保健和康复专业人员及其提供的服务产生了深远影响。根据ICF,残疾是一个复杂的现象,既涉及个人身体层面,也涉及社会层面

【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改进中。
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