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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。。

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    试图从大洋彼岸管理一个建筑项目：派遣一艘载有建筑人员和木屋蓝图的船只前往未知世界，四个月后收到一封回信，询问如何砍树。SE4首席执行官LochlainnWilson表示，机器人远距离施工中的并行问题是，自动化依赖于可预测性。“工业环境中的每一个机器人都希望有一个受控的环境。”像SE4一样，应用AR和VR系统向人工智能教授任务的平台已经在制造业、医疗保健和**领域迅速发展。但是所有相关的通信系统都受到物理，特别是光速的限制。同样的基本限制也适用于空间。“我们的通讯是基于光的，不管是无线电还是光学的，”行星科学家、太空初创公司顾问LauraSewardForczyk说。“如果你要去火星，并且你想与火星上的机器人或宇宙飞船通信，你需要让它半或主要工作，这样它就可以在没有地球指令的情况下运行。”Semanticcontrol这正是SE4的目标。这家总部位于东京的初创企业通过教导机器人将微观动作组合成逻辑单元，就像建造一座积木塔的所有步骤一样，让机器人做出简单的关系判断，从而使他们能够立即接收全套指令模块并按顺序执行。这避免了实时双边通信中的延迟问题，这可能会阻碍项目的进展，或者至少会使进展极其缓慢。Wilson说。

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 近年来微创手术中使用到的各种器械、设备有了不少创新，手术机器人就属于其中较为前沿的一类。在微创的基础上借助智能化系统，极大的提升了术者的操作精度和手术效率。对于神经外科手术而言，借助机器人的精细定位，可以进一步缩小患者创口，提升手术安全性，让手术更加高效，患者恢复更快。“机器人帮助咱们完成手术的同时，患者的受益也是非常大的，比如之前可能需要四五个小时完成手术，现在两到三个小时之内就可以完成。”西安交大一附院神经外科医生高珂说，通过该技术现在可以缩小到五厘米。据介绍，目前该机器人手术可以应用在神经外科手术十二大类的一百多种手术中。位姿科技（上海）有限公司主营：医疗机器人,光学定位仪器,手术导航,手术机器人,医学影像仿真,专注于手术导航定位,医学影像仿真导航定位,医疗机器人研发,科研机器人开发,协作机器人研发。

    医生通常用导管进入心脏，烧掉心房四条肺静脉周围的组织。Trayanova说，这种手术对间歇性房颤患者效果很好，但对持续性房颤患者效果不太好，特别是当患者的组织有时，这与年龄有关。这些患者通常会回到手术室重复手术，甚至多达四五次，每次都会在心脏产生更多的组织，从而导致更多的误射。新的个体化程序，称为OptimalTargetIdentificationviaModelingofArrhythmogenesis(OPTIMA)，可以在次手术尝试中针对心脏的所有问题区域，包括那些在未来或会发生问题的区域。它的工作原理如下：首先，一名房颤患者接受增强MRI心脏扫描，记录心脏上的任何。模型中的每个心脏组织细胞借助于数学方程式产生电信号，这些数学方程表示心脏细胞在健康时如何表现，或者当它们在瘢痕附近时是半衰期的。通过在不同位置用小电信号戳住患者的虚拟心脏，计算机程序然后确定心脏是否发生心律失常以及使其持续的组织的位置。使用该模型，Trayanova然后模拟对心脏区域的消融并反复运行计算机程序以找到医生应该对实际患者进行消融的多个位置。接下来，工程师们用小的电刺激刺激虚拟心脏，看看它会有什么反应。Trayanova说：“通过观察图像，我们不知道会发生什么。”所以。

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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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    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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