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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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    巨大的市场空间有待进一步挖掘，行业正在迎来新的发展机遇。耗材价格下降促进需求释放机器人辅助关节置换手术因具有植入物定位准确度和一致性较高、患者术后恢复较快等优势，在临床实践中备受关注。然而，我国膝关节置换手术渗透率仍处于较低水平，究其原因，主要在于人工关节价格昂贵。2021年9月，国家组织人工关节集中带量采购在天津开标。国家医保局发布的数据显示，在此次人工关节集中带量采购中，人工髋关节平均价格从，人工膝关节平均价格从，平均降价82%。可以预见，人工关节价格的大幅下降将有利于填补未被满足的需求，关节手术渗透率将随之提升。此外，随着骨科耗材的降价，骨科医疗器械行业整体或将迎来新的调整。人口老龄化趋势拉动市场扩容据中国发展研究基金会发布的《中国发展报告2020：中国人口老龄化的发展趋势和政策》测算，2020年，我国65岁及以上人口数量约为，约占总人口数量的13%；预计到2035年和2050年，我国65岁及以上人口数量将分别达到，占总人口比例将分别达到。我国老龄化程度持续加深，而骨科疾病发病率与年龄相关度极高，因此，骨科疾病患病人数将不断增加，相关手术量将进一步增长。骨科手术机器人的市场规模也将随之扩大。同时。

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    NataliaTrayanova花了数年时间建立了模拟病人心脏的计算机模型。现在，约翰霍普金斯大学的工程师正在把这些模拟实验交付给外科医生。在近日发表在《自然生物医学工程》杂志上的一项研究中，Trayanova的团队创建了个性化的心脏模拟，以指导10名持续不规则心跳患者的手术。虚拟心脏预测了外科医生应该在哪里破坏心脏组织，这些组织现在和将来都可能产生不稳定的电信号。这项概念验证研究为计划于今年秋天开始的160名患者的FDA批准的临床试验奠定了基础。这项试验将评估虚拟心脏引导手术是否比现在的常规、一刀切的手术更准确和有效。去年，外科医生利用约翰·霍普金斯团队的心脏心室三维虚拟模拟技术（两个大的、较低的心室）指导5名心跳速度超过正常的患者进行手术。Trayanova的研究小组还利用这项技术识别出了心脏骤停的高危患者。目前的研究集中在心房的异常电信号上，心房是心脏的两个上腔，它会导致持续不规则的心跳，这是一种常见的心房颤动（af）的情况。房颤是不规则心跳常见的原因，预计到2020年将影响多达1000万美国人。“这将成为一个巨大的医疗负担，”霍普金斯大学计算心脏病学实验室主任Trayanova说。病人可能会经历间歇性或持续性房颤。在这两种情况下。

    已经大量出现在我们的生活中，从手机解锁到刷脸支付，甚至上下班都要用人脸识别打卡、进出……那么对于这项技术，我们需要有所敬畏吗？美国多个城市禁用人脸识别，微软删除全球比较大公开面部识别数据库西方国家似乎对于技术的使用更加保守。比如在美国，面部识别的推进就困难重重。今年5月，旧金山成为美国个禁止面部识别监控的城市。一个月后，美国国会两党在一场国会听证会上正式讨论了对执法部门使用面部识别软件所带来的日益担忧。两党一致认为面部识别软件有侵犯公民隐私权和权的隐忧，寻求立法暂停此类工具的使用。包括面部识别软件**在内的团队认为，在更完善的监管出台或技术充分成熟之前，此类面部识别工具应由国家叫停。国会两党共同提案，寻求立法对面部识别进行监管7月，美国又一城市通过了禁止在公共场所使用面部识别软件的法令，成为继旧金山之后全美第二个禁止面部识别技术的城市。新政策生效后，马萨诸塞州的萨默维尔市各机构、分局或下属部门，均不得在公共场所使用面部识别技术。除了立法的监管，科技巨头在技术的使用上也需要谨慎。今年6月，微软删除了包含1000万张人脸图像的全球比较大公开面部识别数据库MSCeleb。该数据库初于2016年发布。

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    **说，结合临床和分子数据的机器学习算法是“未来的浪潮”。一名男子走进医生的办公室，对他的胆囊进行CT扫描。胆囊很好，但医生注意到他胰腺上有问题。医生告诉他，这里有一个可能导致的囊肿，所以为了安全起见，我需要切除它。医生补充说，从手术中恢复需要三个月的时间，另外，手术并发症的几率为50%，而男性在手术台上死亡的几率为5%。据估计，美国每年有80万患者被偶然诊断出胰腺囊肿，医生们没有很好的方法来判断哪个囊肿含有致命的和良性。这种不明确性导致了数千次不必要的手术：一项研究发现，高达78%的囊肿患者被转诊为外科手术，但终没有变。现在有一种机器学习算法可以帮助我们。约翰霍普金斯大学的外科医生和计算机科学家们近日在《ScienceTranslationalMedicin（科学转化医学）》杂志上发表了一项称为“CompCyst（复合囊肿）”（用于的囊肿分析）的试验，该试验明显优于的标准护理——即“医生观察和医学成像”，可预测病人是否应该回家观察，医生监测，或接受手术。约翰霍普金斯金梅尔中心胰腺囊肿项目主任AnneMarieLennon在一次关于这项研究的新闻发布会上说：“我们对这项研究的结果感到非常兴奋。”她预计将在6到12个月内为霍普金斯患者提供这项测试。

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    并以不同的角度向外膨胀——有些动脉瘤在一系列类似电影的图像中不过是一个光点。“寻找动脉瘤是放射科医生费力、关键的任务之一，”放射学副教授、该论文的联合高级作者KristenYeom说，“考虑到复杂的神经血管解剖结构所带来的固有挑战，以及遗漏动脉瘤可能导致的致命后果，这促使我将计算机科学和视觉的进步成果应用于神经成像。”Yeom将这个想法带到了斯坦福机器学习小组运行的AIforHealthcareBootcamp，该小组由计算机科学副教授兼该论文的共同高级作者AndrewNg（吴恩达）领导。小组的挑战是创建一种人工智能工具，可以准确地处理这些大量的3D图像并补充临床诊断实践。HeadXNet团队成员从左到右分别是：AndrewNg，KristenYeom，ChristopherChute，PranavRajpurkar和AllisonPark（图片来源：LACicero）为了训练他们的算法，Yeom与Park和计算机科学研究生ChristopherChute合作，收集了611例头部CT血管造影中检测到的临床意义显着的动脉瘤。“我们手工标记了每一个体素——相当于一个像素的3D图像——是否属于动脉瘤的一部分，”Chute说，“建立训练数据是一项相当艰巨的任务，数据量很大。”经过训练之后，算法确定扫描的每个体素是否存在动脉瘤。

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