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    北京时间6月8日，斯坦福大学官网发布了吴恩达团队的一项成果：放射科医师借助人工智能算法改进了脑动脉瘤的诊断——脑动脉瘤是大脑血管中的隆起物，可能会渗漏或破裂，可能导致中风、脑损伤或死亡。这项成果发表在了JAMANetworkOpen上。斯坦福大学统计学研究生、该论文的联合作者AllisonPark说，“人们对机器学习在医学领域的实际作用有很多担忧。这项研究显示了人类如何在人工智能工具的帮助下参与诊断过程。”据了解，该工具围绕一种名为HeadXNet的算法构建，可以提高临床医生正确识别动脉瘤的能力，其水平相当于在包含动脉瘤的100次扫描中发现另外六个动脉瘤，除此之外，它还能提高临床口译医生的共识。在脑部扫描中，HeadXNet使用透明的红色高光指示动脉瘤的位置。（图片来源：AllisonPark）虽然HeadXNet在这些实验中取得的成功很有价值，但研究团队提醒说，需要进一步调查，以便在实际临床部署之前评估AI工具的鲁棒性，因为不同医院拥有不同的设备硬件和成像协议，研究人员计划通过多中心合作解决这些问题。医师在AI帮助下降低了漏诊率对脑部扫描结果进行梳理、寻找动脉瘤意味着要浏览数百幅图像。动脉瘤有多种大小和形状。

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    PavelSavkin还记得他次看到机器人模仿他动作的时候。几分钟前，工程师已经完成了“展示”机器人挖掘机的新目标，通过手动指导其运动。现在，运行在Savkin帮助设计的软件上，机器人正在再现他的动作，一个手势换一个手势。他说：“好像里面有活物，但我知道是我。”Savkin是SE4的首席技术官，SE4是一个机器人软件项目，它将自己塑造成终在太空建立人类殖民地的机器人舰队的“驱动者”。目前，SE4专注于开发能够帮助开发人员与机器人交流的软件，而不是构建自己的硬件。这家总部位于东京的初创企业展示了通用机器人公司（UniversalRobots）的一个工业手臂，该公司7月份在Siggraph上运行SE4的专有软件。SE4在洛杉矶创新大会上的展示吸引了该公司迄今为止多的观众。这个绰号为Squeezie的机器人按照SE4研究工程师NathanQuinn的指示堆叠了真实的积木，他戴着一个虚拟现实耳机，用手持控制装置“展示”Squeezie该做什么。当Quinn在虚拟三维空间中操纵积木块时，该软件学习了一组在现实世界中执行的有序指令。Quinn说，这种顺序对远程操作至关重要。要进行远程构建，开发人员需要一种在位置上向机器人构建者传达指令的方法。在数字建筑和工业机器人技术的时代，给计算机一个蓝图。

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    近日，清华大学与加州大学伯克利分校共同在《ScienceRobotics》上发表了一篇其软体机器人研究成果的论文。虽然该软体机器人看起来就像一张弯曲的小纸条，它却能够以每秒20个体长的超快速度移动，并且重力之后运动如初，特性神似‘小强’。这是一只小到只有3cm×，薄到只能用扫描电子显微镜才能真正看到机器人是由什么制成的：一个热塑层夹在钯金电极之间，用粘合剂硅胶粘合到底部的结构塑料上。当给这只小的薄片机器人通以交流电（比较低可以为8V，通常约为60V）时，机器人内部的热塑性塑料便会频繁的伸展和收缩。此时，机器人前面的‘小脚’便会通过不停的震动向前移动。机器人的移动步态据介绍，该机器人完成一个完整的步进周期需要50ms，相当于200Hz。这样，在高频的运动步态下，机器人便可以以每秒20个体长的速度高速向前移动。而且，由于本身材料的优势，即使给它超过自身体重100万倍的压力，它也能在碾压消失之后，恢复原来的运动模式。除了在平地上高速移动，它还能以每秒1个体长的移动速度攀爬15度的斜坡。此外，该机器人还能在载重为自身重量6倍的情况下，自如前行。经对比。

    中国半导体一直是在冒着敌人的炮火匍匐前进，如今，敌人的炮火越来越凶猛。围追堵截中，除了外部的压力外，芯片困境的内部根源是什么？据天眼查显示，百度、阿里、腾讯、B站、滴滴、360等纷纷陆续变更了自己的经营范围，并不约而同地增加了电信业务的板块。“芯片不是的，但是没有芯片万万不能。”在2019世界半导体会议期间，SEMI全球副总裁、中国区总裁居龙这样形容芯片的重要性。不过，在这一关键领域，中国人才的储备却远远跟不上行业的发展。据不完全统计，我国目前在建集成电路生产线25条以上，《中国集成电路产业人才白皮书（2017-2018）》指出，到2020年前后，我国集成电路行业人才需求规模约72万人左右，而我国现有人才存量40万人，人才缺口将达32万人。巨大的缺口直接导致企业抢人大战。上海市集成电路行业协会秘书长徐伟指出，由于产业迅速发展，人才缺口巨大，国内企业想方设法吸引人才，特别是制造业，造成恶意竞争现象，并导致企业用人成本急剧攀升。“现在互相挖人的情况很严重，所以我们这个行业同类型的技术人员成本实际上比海外成本高。

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    现代手术室(OR)的技术系统数量和复杂性不断增加。由于缺乏设备间的通信和集成，每个设备都地工作，导致冗余的传感器、输入设备、监视器，终造成OR的拥挤和人机交互的出错。因此，Brainlab和KarlStorz等制造商为此打造并提供了专门的集成工作站。然而，这些“单片”解决方案限制了用户和临床操作人员在集成创新第三方设备方面的灵活性。鉴于此，()致力于为OR中医疗设备的安全动态网络制定国际开放标准。在，基于面向服务的体系结构(SOA)，SDC（面向服务的设备连接）方法目前正处于IEEE11073下的标准化过程中，以链接OR（简称）。由于许可证持有者的性，它为各种医疗设备之间的互操作性铺平了道路。然而，SDC网络不适合确定性数据传输和低比较大延迟的实时(RT)要求，例如机器人应用。本文展示了一种通过实时网络扩展安全动态OR以允许集成机器人系统的方法。例如，本文概述了一个由通用可配置脚踏开关释放的骨科机器人系统。这显着扩展了符合IEEE11073标准的集成OR的应用范围。 重庆手术机器人设备，可以联系位姿科技（上海）有限公司；青海手术机器人公司联系方式

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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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