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    Photos:SHEROProjectThedamagedrobotfinger[top]canoperatenormallyafterhealingitself.自愈材料的工作原理这些自愈材料所能做的真是太神奇了。研究人员实际上正在开发两种不同的类型，第一种是在内部或外部应用热量时自行愈合，这就可以在一定程度上控制愈合过程的开始时间和方式。例如，如果机器人正在处理脏东西，你会希望在它之前把它清理干净，这样污垢就不会嵌入材料中。这可能意味着机器人要么把自己带到一个加热站，要么它可以某种嵌入式加热机制，使自己更加自给自足。第二种自愈材料是自主的，因为它在室温下不需要任何额外的输入就能自愈，而且可能更适合于相对较小的擦伤和裂缝。以下是一些关于效果的数据：自主自愈聚合物不需要加热。它们可以在室温下修复损伤。利用自主自愈聚合物开发软机器人系统不需要额外的加热设备……然而，修复需要一些时间。3天、7天和14天的愈合率分别为62%、91%和97%。这种材料被用来开发一种可愈合的softpneumatichand。相关的大切口可以完全愈合，无需外部热刺激。根据伤害的大小，甚至更多的伤害的位置，愈合只需要几秒钟或多一周。执行机构上在执行过程中受到非常小的应力的位置上的损坏被立即修复。更大的损伤。

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    当微机器人胶囊抵达体内病患区域（比如肠道）时，外源近红外光可以穿透深层组织并引发胶囊破裂从而释放微机器人。释放出的微机器人依靠其高效游动可穿越生物屏障终实现在病患区域的滞留和持久的药物传递。微机器人系统包含的两项关键技术：（1）微机器人微机器人由内而外依次是镁球、薄金层、药物层和聚对二甲苯层组成，外面三层并未完全覆盖镁球，留下了一块类似舷窗的圆形区域，当微机器人暴露在消化液时，镁球作为机器人的“燃料”与消化中的液体发生化学反应产生小气泡推动球体运动，薄金层作为造影剂增强影响效果，聚对二甲苯层作为抵抗消化的保护层。为了保护微机器人免受胃中的恶劣环境，它们被包裹在由石蜡制成的微胶囊中。当微胶囊口服之后将会顺着消化道一直运动。一旦微机器人到达附近，就会使用高功率连续近红外激光束它们。由于微型机器人能够大量地吸收红外光，使它们被短暂地加热，微胶囊的石蜡将会熔化，使得微机器人暴露在消化液当中。未被覆盖的镁将会和消化液产生化学反应推动微机器人直到它与附近的组织碰撞。因为微机器人不具备转向功能，所以这项技术就像是一种的方法，尽管不会是所有的微机器人命中病灶区域，但是还是会很多微机器人命中目标。

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    主要分为有创和无创的脑机接口。有创的脑机接口需要通过手术向头部植入电极来实现脑电信号的获取。这样做的好处就是可以直接从大脑皮层获取信息，可以避免神经信号因为远距离传输而衰减，通过这种技术记录到的信号具有极高的信噪比和良好的分辨率。目前已经证实从脑植入电极感测到的信号来控制机器人设备的良好性能。但是问题也很明显，首先就是植入手术过程中具有潜在的风险，其次，电极也很难精确的植入到对应的脑区，随着时间的推移，电极也会被组织覆盖，这样神经信号就会大幅衰弱，需要重新植入。无创脑机接口则不需要手术，直接从人的头皮表面记录神经信号，这种方式对人体损害小，而且相较于有创脑机接口，人类可以节省大量的训练时间。这种方式的问题也很明显，由于是在脑外，获得的神经信号更容易受到噪声的干扰，在强度上也远不如有创脑机接口。这是无创脑机接口急需解决的问题。新成果的重要价值这一次卡内基梅隆大学和明尼苏达大学的研究人员正是在无创脑机接口领域获得了突破性的进展。通过使用新颖的传感和机器学习技术，研究人员的设备能够访问大脑深处的信号，实现对机器人手臂的高分辨率控制。通过无创神经影像学和一种新颖的连续追踪范式。

    该计划仍然违反了欧盟隐私法规“通用数据保护条例”（GDPR）的若干条款，因此会对非法收集数据的校方处以罚款。“Skellefteå的这所高中违反了数据保护条例的若干条款，因此我们对该校处以罚款。”DPA总干事LenaLindgrenSchelin在一份声明中说。DPA做出结论，面部识别技术侵犯了学生的隐私，同时强调，监控学生出勤率可以采用不侵犯隐私的方式，使用一些不涉及摄像监控的方法。“面部识别技术尚处于起步阶段，但发展很快。因此，我们非常需要明确可以适用于所有人的技术应用。“Schelin解释道。Skellefteå市政委员会的FeliciaLundmark强调，我们需要评估用于监控出勤率的AI技术的未来，不仅是在Skellefteå市，而且是在整个瑞典来做这件事。安德斯托普高中校长约根·马尔姆对罚款的结果表示惊讶。“这个结果并不好。而且这个决定很有意思，因为我们处理信息的方式、以及如何在学校的环境下开发IT技术是一个很大的问题。“参与这项实验的学生哈里认为，罚款是“不公正的”。这是瑞典根据GDPR实施罚款，该协议于去年生效，旨在加强包括面部图像数据在内的个人数据和隐私保护。技术的发展没有边界，但技术的使用必须有边界科技飞速发展，人脸识别作为人工智能的一个重要领域。

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    这些芯片可以用于使某些类型的假肢更具适应性，通过新型高效的事件摄像机为目标跟踪提供动力，为iCub机器人的电子皮肤提供触觉输入，甚至实现桌上足球的自动化。研究人员也一直在使用Loihi来改进机器人系统的实时控制。例如，上周在Telluride神经形态认知工程研讨会的一个活动中，研究人员正努力使用一个基于Loihi的系统来控制一场桌上足球比赛。“这让人觉得很疯狂，”他说。“但这是神经形态技术的一个很好的例证。它必须很快，需要快速响应，快速规划和预期。这就是神经形态芯片擅长的。”从1个Loihi芯片到64个Loihi芯片，更多的是软件问题而不是硬件问题。“我们从一开始就在Loihi芯片中设计了可伸缩性，”Davies说。“该芯片有一个分层的路由接口，允许我们扩展到多达16000个芯片。所以64个只是一小步。”去年，英特尔中国研究院院长宋继强介绍神经拟态芯片LOIHILOIHI芯片由128个计算组成，每个有1024个人工神经元，整个芯片共有超过13万个神经元和。采用异步计算，有需要才被，可以大幅降低能耗。与其他现有神经拟态芯片训练完参数就固定下来不同，LOIHI拥有“自我学习”（self-learning）的能力，它的参数在使用过程中。

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    “大电子类其实还算好，还是排名靠前的专业，但相对来讲这个行业提供不了有市场竞争力的岗位，面临的就是人员的整体素质不够，甚至就是人员短缺的问题。”徐伟表示，我国集成电路专业的毕业生人数在20万左右，但是只有不足3万人进入集成电路行业从业。虽然有计算机、物理、自动化等专业的毕业生流向集成电路行业，但单纯依托高校培养和输送人才无法满足产业对人才的需求。大幅提升集成电路专业的招生人数已经迫在眉睫。但是，另一方面，对于芯片企业来说，大学的优等生并不等于真正的优秀人才。此前，一位集成电路投资人对记者表示，企业需要的优秀人才是能够直接上手的，而刚毕业的学生需要大量的培训，两者相差甚远。在如何培养人才方面，徐伟认为，应当从高校培养、企业自主培养和社会培训等方面有机，从加大高校培养力度，开展大规模职业教育培训，推行集成电路人才优惠政策，加强海外人才引进力度和构建集成电路相关领域创新创业的生态体系等多方面努力。新加坡国立大学讲席教授连勇指出，日本高中就会提供集成电路的普及教育。他认为，在高校教育方面，应当普及集成电路设计课程和EDA设计工具，并设立为大学教育服务的MPW（多项目晶圆），培养学生的动手能力。

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