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    13年前，正在新加坡科学院数据存储研究院从事信息存储的施路平做梦也没有想到，自己的大胆设想在不仅成为了现实，还登上了8月1日发表的《自然》封面。谈及当下热的话题，人工智能无疑是其中之一。要想抓住发展人工智能的机遇，必须在芯片上做到自主可控。近日，清华大学类脑计算研究中心教授施路平团队研发了一款类脑计算芯片“天机芯”，有望促进人工通用智能发展。“该芯片是面向人工通用智能的世界异构融合类脑计算芯片，实现了中国在芯片和人工智能两大领域《自然》论文零的突破。”谈及该成果，团队成员充满骄傲。人脑＋电脑＝类脑13年前，公众对人工智能的认识既没有如此深刻，也不像这样对它抱有那么大的期待。传统的信息存储大多通过物理手段将器件体积做小，继而推动技术发展。“过去无论存储器也好，CPU也罢，它们的发展驱动力都是物理微缩。10年、20年后可能会缩小到几纳米，但是缩到不能再小之后呢？”2006年，施路平对这个问题进行了深入思考。他的答案是，计算机发展会改变信息计算存储方式，而这需要新的发展思路。在某种程度上，人脑和电脑是互补的。施路平告诉《中国科学报》，从计算和存储的速度和精确性来说，人根本不是计算机的对手；

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    着国际工业技术领域别、比较大规模的第21届中国国际工业博览会（下称中国工博会），于9月17日至21日在国家会展中心（上海）举行。每年的机器人展都是工博会的一大亮点，本届机器人展达56000平米，集聚了150余家长三角机器人企业携带技术和产品亮相，创历史新高。有60余款新品在工博会机器人展全球、全国始发。本次博览会上，优傲机器人(UniversalRobots，以下简称为UR)宣布推出全新UR16e，一款有效载荷高达16公斤的协作机器人。据优傲官方介绍，UR16e拥有更高载荷，其半径为900毫米，重复精度为+/。结合这些优势，UR16e非常适合执行一些高负重的自动化任务，如重型物料处理、重型零件搬运和机床管理。优傲机器人总裁JürgenvonHollen在发布会现场接受记者采访时表示：“在当今不明朗的经济环境下，制造商需要通过寻求更加柔性化的解决方案来保持竞争力。UR16e恰好是这样一款能满足高效可靠地处理重型任务需求的协作机器人。UR16e的问世大幅扩展了我们产品系列的应用领域，为制造商提供了更多提升生产力、克服劳动力短缺挑战和提升业务的解决方案。”据优傲负责人介绍，UR16e采用UR创新的e系列平台开发，能为制造商带来的优势、功能和价值，包括：快速部署，编程简单。

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    通常认为它与注意力和决策相关。在诊断注意力缺陷多动障碍患儿时，都会测量P300信号，因为患儿的这种信号出现的时间较长，且信号强度不如健康儿童。注意力缺陷多动障碍的中一般会使用刺激剂，例如阿得拉。这种药物能够帮助提高注意力，同时减少过度活跃和冲动的行为。虽然药物可能有助于缓解患者的症状，却无法帮助了解注意力缺陷多动障碍患儿为什么更容易对某种刺激产生反应，以及怎样才能在减少患者对药物依赖同时其症状。我的目标是开发一种设备，通过监测患儿的大脑及其所处的环境来提供相关研究所需的数据。之后我设计了“独角兽代理人”（AgentUnicorn）——带有一个突角的头戴式设备。它的突角中装有一个800万像素的相机，能够在头戴式设备内置的脑电图检测到P300事件增加时拍摄视频。该设备的外形经过特别设计，可以自动将电极定位到头盖骨上的正确位置。创建AgentUnicorn时，我不想使用任何商业化的脑电图设备。价格较低的设备没有数据获取和处理能力，多数使用的都是接触前额的单电极，并且难以区分脑电波和肌肉收缩造成的电活动。医疗级别的系统价格非常高昂，可靠设备的价格高达1万美元，而且非常笨重。于是我开始与•古格（ChristophGuger）合作。。

    是一项相当有挑战的工作。不过，回报也是巨大的。更像大脑的神经网络，比如Loihi，可能对某些人工智能“免疫”。例如，的神经网络遭受着一种叫做“灾难性遗忘”的难题。如果你试图教一个训练好的神经网络去识别新事物，比如说，识别一个新的路标——通过简单地将网络暴露给新的输入，它会严重破坏网络，以至于它在识别任何东西时都变得很糟糕。为了避免这种情况，你必须从头开始重新训练网络。(DARPA的LifelongLearning项目致力于解决这个问题。)英特尔神经形态研究芯片Loihi。英特尔的神经形态系统PohoikiBeach将由64块这样的Loihi芯片组成。Loihi可以运行可能对灾难性遗忘免疫的网络，这意味着它学习起来更像人类。事实上，通过与康奈尔大学ThomasCleland的研究小组的合作，有证据表明，Loihi可以实现所谓的one-shotlearning。也就是说，只需看到一次，它就能学会新特性。康奈尔大学的研究小组通过抽象嗅觉系统的模型来证明这一点，该系统可以在Loihi上运行。当暴露在一种新的虚拟气味中时，系统不仅没有灾难性地忘记它所闻过的所有其他气味，它还学会了从一次暴露中就识别出新的气味。Loihi还可能运行特征提取算法。

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    与在训练数据中学习结构模式的传统前馈神经网络不同，LSTMs学习的是训练数据中编码模式的特征向量。LSTMs通过训练一个或多个“隐藏”Cell来实现这一点，其中每个Cell的每个时间步的输出依赖于当前输入和前一个时间步的输出。这些LSTMCell的输入和输出是由一组门控制。LSTMs通常有三个门:输入门、输出门和遗忘门。通过LSTM的一层可以得到较深的特征，基于LSTM的深度特征也准确地对每一帧的人体关节之间相对位置进行了建模，同时也捕捉到了手和腿的周期性运动。之后，将情绪特征和基于LSTM的深度特征进行归一化，再将它们串联起来，利用随机森林分类器进行分类，从而得出快乐、悲伤、愤怒或者中性的情绪的概率。不仅用于常规监控的步态识别研究步态识别技术并不是什么新鲜事儿。十多年来，美国、日本和英国的科学家一直在研究这项技术。无论是用于监视并及时阻止罪犯行为，还是帮助零售业公司锁定不满的顾客，有的科学家们都试图采用相对复杂的面部识别系统。但是根据研究，只通过一个人的面部表情并不能完全准确看出一个人的情绪，许多人倾向于用身体表达情绪。或许以后结合面部表情与步态的情绪识别才是主流。而基于走路姿势的情绪识别研究除了可用于常规的监控任务。

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    3D定位或3D位置跟踪可以定义为测量一个或多个在定义空间中相对于已知位置移动的对象或对象的3D位置和方向。测量物体的3D位置和方向时，会测量六个自由度(6DOF)：3个位置坐标和3个角坐标。或者，可以测量对象的位置，这称为3自由度定位。光学跟踪是一种3D定位技术，基于使用两个或多个光学跟踪摄像头监控定义的测量空间。每个相机在镜头前都配备了一个红外(IR)通滤光片，镜头周围有一圈IRLED，用于周期性地用IR光照亮测量空间。这种光对人眼是不可见的，其强度对于人类工作来说是完全安全的。需要跟踪的物体配备了反射标记，可将传入的红外光反射回摄像机。红外反射由相机检测，然后由光学跟踪系统进行内部处理。该系统以高精度计算图像坐标中的二维标记位置。使用多个摄像头，可以得出每个标记的3D位置。可以通过在测量空间中使用单个标记来测量3D位置。为了能够同时测量对象的方向或跟踪多个对象，在每个对象上放置了多个标记。只需将标记随机粘贴到对象上即可轻松创建此类配置，确保从每个角度都可以看到多个标记。通过使用每个对象的这种配置模型，光学跟踪系统能够区分对象并确定每个对象的3D位置和方向。光学跟踪及其优势光学跟踪已被证明是基于其他技术。 福建的手术机器人价格