25、增强现实与人工智能在药学领域的应用

增强现实与人工智能在药学领域的应用

在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)和增强现实(AR)技术正逐渐渗透到各个领域,药学领域也不例外。这两项技术的发展为药学教育、实践以及患者护理带来了新的机遇和变革。

1. AI与AR在药学教育中的应用

新兴技术的发展为药学专业的学生提供了拓展临床知识和沟通技能的新途径。AI和AR可以作为独立的教学工具,让学生置身于模拟现实世界的学习环境中。AR能提供图像、文本信息和动画等各种数据,为不同场景创建虚拟模拟,可应用于药学的多个领域,如药品开发、制造和药物发现等。以下是AR在药学教育不同课程中的具体应用:

1.1 药物咨询

药剂师需要熟悉市场上的所有药物,每种药物都有其适应症、特定的给药方式、独特的副作用和药物相互作用。对于一些特殊剂型的药物,如注射剂、吸入剂或鼻喷雾剂,学生需要额外的指导来了解正确的使用方法和给药途径。然而,学校为学生提供市场上所有类型的药物进行观察既昂贵又会造成大量药物浪费。

AR技术可以解决这个问题。它能模拟现实情况,让学生在虚拟环境中练习药物咨询。虚拟图像和视频可以展示药物及其包装内的设备,使学生能够多次练习学习药物的正确使用方法。例如,AR MagicBook使用HP Reveal平台进行研究,以纳洛酮为例,学生可以通过该平台访问纳洛酮盒子、说明书和视频等资料,内置的AR标记让学生可以将这些视频以3D模型的形式观看,类似于真实情况。研究结果显示,学生的测验成绩比前后测提高了约42%,并且学生对这种新的学习方法非常满意。

操作步骤:
1. 选择合适的AR平台,如HP Reveal。
2. 准备与研究药物相关的资料,如图片、脚本和视频。 <

【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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