“讀心術(shù)”真的能夠?qū)崿F(xiàn)嗎？近日，由DARPA和斯坦福的研究團(tuán)隊(duì)正在研究如何“讀小鼠的心”。當(dāng)然，其實(shí)沒有“讀心術(shù)”那么玄乎，確切地說，是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讀取小鼠大腦中的電信號(hào)活動(dòng)，來預(yù)測小鼠的活動(dòng)和位置。讀取小鼠的“想法”，預(yù)測小鼠的位置大腦由相互連接的神經(jīng)元組成：神經(jīng)元可以響應(yīng)輸入處于狀態(tài)，反過來其他神經(jīng)元。這些系統(tǒng)的“簡化版”就是個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈感來源。斯坦福Schnitzer實(shí)驗(yàn)室的同事們制作了一個(gè)數(shù)據(jù)集，用于監(jiān)控實(shí)驗(yàn)室的小鼠在“競技場”中移動(dòng)時(shí)的神經(jīng)活動(dòng)。所謂“競技場”其實(shí)是一個(gè)帶有地標(biāo)貼紙的小盒子。研究人員通過將一個(gè)微型顯微鏡連接到小鼠的頭部，并記錄熒光染料的軌跡，這種染料會(huì)在單個(gè)神經(jīng)元在放電時(shí)發(fā)出綠光，從而實(shí)現(xiàn)記錄神經(jīng)活動(dòng)的目的。這項(xiàng)技術(shù)可以同時(shí)跟蹤數(shù)百個(gè)、甚至數(shù)千個(gè)神經(jīng)元的活動(dòng)。我們主要關(guān)注小鼠大腦中海馬體CA1區(qū)域的神經(jīng)元，這是大腦中涉及學(xué)習(xí)、記憶和導(dǎo)航的部分。該區(qū)域中的一些神經(jīng)元被稱為“放置細(xì)胞”，因?yàn)樗鼈冺憫?yīng)于鼠標(biāo)的位置而發(fā)射。例如，當(dāng)鼠標(biāo)位于機(jī)箱的左上角時(shí)，給定的單元格可能只會(huì)觸發(fā)。鼠標(biāo)的大腦通過解釋這些細(xì)胞活動(dòng)或不活動(dòng)的組合信號(hào)來編碼位置概念。

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    并以不同的角度向外膨脹——有些動(dòng)脈瘤在一系列類似電影的圖像中不過是一個(gè)光點(diǎn)?！皩ふ覄?dòng)脈瘤是放射科醫(yī)生費(fèi)力、關(guān)鍵的任務(wù)之一，”放射學(xué)副教授、該論文的聯(lián)合高級(jí)作者KristenYeom說，“考慮到復(fù)雜的神經(jīng)血管解剖結(jié)構(gòu)所帶來的固有挑戰(zhàn)，以及遺漏動(dòng)脈瘤可能導(dǎo)致的致命后果，這促使我將計(jì)算機(jī)科學(xué)和視覺的進(jìn)步成果應(yīng)用于神經(jīng)成像?！盰eom將這個(gè)想法帶到了斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)小組運(yùn)行的AIforHealthcareBootcamp，該小組由計(jì)算機(jī)科學(xué)副教授兼該論文的共同高級(jí)作者AndrewNg（吳恩達(dá)）領(lǐng)導(dǎo)。小組的挑戰(zhàn)是創(chuàng)建一種人工智能工具，可以準(zhǔn)確地處理這些大量的3D圖像并補(bǔ)充臨床診斷實(shí)踐。HeadXNet團(tuán)隊(duì)成員從左到右分別是：AndrewNg，KristenYeom，ChristopherChute，PranavRajpurkar和AllisonPark（圖片來源：LACicero）為了訓(xùn)練他們的算法，Yeom與Park和計(jì)算機(jī)科學(xué)研究生ChristopherChute合作，收集了611例頭部CT血管造影中檢測到的臨床意義顯著的動(dòng)脈瘤?！拔覀兪止?biāo)記了每一個(gè)體素——相當(dāng)于一個(gè)像素的3D圖像——是否屬于動(dòng)脈瘤的一部分，”Chute說，“建立訓(xùn)練數(shù)據(jù)是一項(xiàng)相當(dāng)艱巨的任務(wù)，數(shù)據(jù)量很大?！苯?jīng)過訓(xùn)練之后，算法確定掃描的每個(gè)體素是否存在動(dòng)脈瘤。

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    你知道八分之一的美國女性在她們的一生中會(huì)患上浸潤性乳腺嗎？據(jù)疾病控制和預(yù)防中心稱，這是女性常見的類型。IEEE會(huì)士KarenPanetta開發(fā)了一款人工智能工具，通過分析活檢圖像來區(qū)分乳腺細(xì)胞和非細(xì)胞。如果存在，人工智能技術(shù)也將決定的級(jí)別?！拔覀兪褂没诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)策略來自動(dòng)處理復(fù)雜醫(yī)學(xué)圖像的檢測、分割和分類任務(wù)，”Panetta解釋說?！芭c傳統(tǒng)方法相比，這些策略可以直接從原始輸入數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取深層次的高級(jí)特征，并獲得更好的分類性能?！痹敿?xì)信息，請(qǐng)見deeplearningfordiagnosingcancer：工智能在乳腺中的應(yīng)用用于乳腺檢測的人工智能對(duì)于人手不足和人力資源有限的農(nóng)村醫(yī)院是有益的。Panetta透露，人工智能算法在幾乎所有方面都優(yōu)于人類**。Panetta認(rèn)為，更快、更準(zhǔn)確的診斷將節(jié)省時(shí)間，提高患者計(jì)劃的效率。Panetta說：“這不僅有助于加快患者的計(jì)劃，而且有助于防止診斷不足和過度，或診斷錯(cuò)誤，從而可能漏掉對(duì)的檢測。這可能導(dǎo)致患者接受不必要或不適當(dāng)?shù)陌嘿F?！盤anetta和她的團(tuán)隊(duì)還開發(fā)了一種皮膚人工智能檢測儀，并正在開發(fā)一種類似的前列腺檢測儀。像Panetta這樣的新技術(shù)正著健康行業(yè)診斷的未來。

    13年前，正在新加坡科學(xué)院數(shù)據(jù)存儲(chǔ)研究院從事信息存儲(chǔ)的施路平做夢也沒有想到，自己的大膽設(shè)想在不僅成為了現(xiàn)實(shí)，還登上了8月1日發(fā)表的《自然》封面。談及當(dāng)下熱的話題，人工智能無疑是其中之一。要想抓住發(fā)展人工智能的機(jī)遇，必須在芯片上做到自主可控。近日，清華大學(xué)類腦計(jì)算研究中心教授施路平團(tuán)隊(duì)研發(fā)了一款類腦計(jì)算芯片“天機(jī)芯”，有望促進(jìn)人工通用智能發(fā)展。“該芯片是面向人工通用智能的世界異構(gòu)融合類腦計(jì)算芯片，實(shí)現(xiàn)了中國在芯片和人工智能兩大領(lǐng)域《自然》論文零的突破?！闭劶霸摮晒?，團(tuán)隊(duì)成員充滿驕傲。人腦＋電腦＝類腦13年前，公眾對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)既沒有如此深刻，也不像這樣對(duì)它抱有那么大的期待。傳統(tǒng)的信息存儲(chǔ)大多通過物理手段將器件體積做小，繼而推動(dòng)技術(shù)發(fā)展?！斑^去無論存儲(chǔ)器也好，CPU也罷，它們的發(fā)展驅(qū)動(dòng)力都是物理微縮。10年、20年后可能會(huì)縮小到幾納米，但是縮到不能再小之后呢？”2006年，施路平對(duì)這個(gè)問題進(jìn)行了深入思考。他的答案是，計(jì)算機(jī)發(fā)展會(huì)改變信息計(jì)算存儲(chǔ)方式，而這需要新的發(fā)展思路。在某種程度上，人腦和電腦是互補(bǔ)的。施路平告訴《中國科學(xué)報(bào)》，從計(jì)算和存儲(chǔ)的速度和精確性來說，人根本不是計(jì)算機(jī)的對(duì)手。

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    與在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)模式的傳統(tǒng)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，LSTMs學(xué)習(xí)的是訓(xùn)練數(shù)據(jù)中編碼模式的特征向量。LSTMs通過訓(xùn)練一個(gè)或多個(gè)“隱藏”Cell來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，其中每個(gè)Cell的每個(gè)時(shí)間步的輸出依賴于當(dāng)前輸入和前一個(gè)時(shí)間步的輸出。這些LSTMCell的輸入和輸出是由一組門控制。LSTMs通常有三個(gè)門:輸入門、輸出門和遺忘門。通過LSTM的一層可以得到較深的特征，基于LSTM的深度特征也準(zhǔn)確地對(duì)每一幀的人體關(guān)節(jié)之間相對(duì)位置進(jìn)行了建模，同時(shí)也捕捉到了手和腿的周期性運(yùn)動(dòng)。之后，將情緒特征和基于LSTM的深度特征進(jìn)行歸一化，再將它們串聯(lián)起來，利用隨機(jī)森林分類器進(jìn)行分類，從而得出快樂、悲傷、憤怒或者中性的情緒的概率。不僅用于常規(guī)監(jiān)控的步態(tài)識(shí)別研究步態(tài)識(shí)別技術(shù)并不是什么新鮮事兒。十多年來，美國、日本和英國的科學(xué)家一直在研究這項(xiàng)技術(shù)。無論是用于監(jiān)視并及時(shí)阻止罪犯行為，還是幫助零售業(yè)公司鎖定不滿的顧客，有的科學(xué)家們都試圖采用相對(duì)復(fù)雜的面部識(shí)別系統(tǒng)。但是根據(jù)研究，只通過一個(gè)人的面部表情并不能完全準(zhǔn)確看出一個(gè)人的情緒，許多人傾向于用身體表達(dá)情緒?；蛟S以后結(jié)合面部表情與步態(tài)的情緒識(shí)別才是主流。而基于走路姿勢的情緒識(shí)別研究除了可用于常規(guī)的監(jiān)控任務(wù)。

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隨著人工智能的飛速發(fā)展，光學(xué)定位，光學(xué)導(dǎo)航，雙目紅外光學(xué)，光學(xué)追蹤也將勢必重新定義今后的發(fā)展規(guī)劃。據(jù)行業(yè)相關(guān)品牌負(fù)責(zé)人介紹，人工智能AI是當(dāng)下**為火爆的行業(yè)，同時(shí)也是成為光學(xué)定位，光學(xué)導(dǎo)航，雙目紅外光學(xué)，光學(xué)追蹤開啟智能生活的契機(jī)。因此在未來的發(fā)展中，光學(xué)定位，光學(xué)導(dǎo)航，雙目紅外光學(xué)，光學(xué)追蹤勢必會(huì)形成新的發(fā)展趨勢近年來，隨著廠商的渠道扁平化策略，以及對(duì)終端零售企業(yè)和**終用戶的重視，渠道分銷行業(yè)競爭日趨激烈。此外，貿(mào)易時(shí)代的到來促使相關(guān)產(chǎn)品信息處于完全透明的狀態(tài)中，分銷商的收入日益攤薄。分銷商開始尋求轉(zhuǎn)型，通過綜合銷售服務(wù)提高增值服務(wù)能力，從而提高贏利能力。目前行業(yè)中已有企業(yè)將數(shù)碼、電腦的相關(guān)技術(shù)運(yùn)用到生產(chǎn)線管理領(lǐng)域，改寫了全球現(xiàn)行生產(chǎn)線不能同時(shí)生產(chǎn)小批量、多品種、各類復(fù)雜的歷史，解決了數(shù)碼、電腦行業(yè)從前端到后端等各工序在生產(chǎn)過程中管理的“瓶頸”。作為互聯(lián)網(wǎng)營銷時(shí)代之下的新秀，貿(mào)易型贏得越來越多消費(fèi)者的青睞。不少企業(yè)深知新技術(shù)對(duì)于行業(yè)發(fā)展的重要所在。為此，行業(yè)內(nèi)的不少企業(yè)都成功研發(fā)出來優(yōu)先行業(yè)的產(chǎn)品。海淀區(qū)的手術(shù)機(jī)器人多少錢

位姿科技（上海）有限公司發(fā)展規(guī)模團(tuán)隊(duì)不斷壯大，現(xiàn)有一支專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)，各種專業(yè)設(shè)備齊全。致力于創(chuàng)造***的產(chǎn)品與服務(wù)，以誠信、敬業(yè)、進(jìn)取為宗旨，以建Atracsys,PST產(chǎn)品為目標(biāo)，努力打造成為同行業(yè)中具有影響力的企業(yè)。我公司擁有強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力，多年來一直專注于業(yè)務(wù)所屬領(lǐng)域：手術(shù)導(dǎo)航、手術(shù)機(jī)器人研發(fā)、醫(yī)療機(jī)器人研發(fā)、虛擬仿真、虛擬現(xiàn)實(shí)、三維測量等科研方向 重點(diǎn)銷售區(qū)域：北京、上海、杭州、蘇州、南京、深圳、985高校、211高校集中地 業(yè)務(wù)模式：進(jìn)口歐洲精密儀器、銷往全國科研機(jī)構(gòu)或科研公司（TO B模式） 我們的潛在用戶都是科研用戶(醫(yī)療機(jī)器人研究方向、虛擬仿真研究方向)，具體包括：985高校、中科院各大研究所、三甲醫(yī)院中的科研部門、手術(shù)機(jī)器人研發(fā)公司（包含大型及創(chuàng)業(yè)型公司）、211高校、航空航天集團(tuán)、飛機(jī)汽車等制造業(yè)研發(fā)部門、機(jī)器人測量、醫(yī)療器械檢測所等。的發(fā)展和創(chuàng)新，打造高指標(biāo)產(chǎn)品和服務(wù)。自公司成立以來，一直秉承“以質(zhì)量求生存，以信譽(yù)求發(fā)展”的經(jīng)營理念，始終堅(jiān)持以客戶的需求和滿意為重點(diǎn)，為客戶提供良好的光學(xué)定位，光學(xué)導(dǎo)航，雙目紅外光學(xué)，光學(xué)追蹤，從而使公司不斷發(fā)展壯大。