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    是一家生产脑电图设备和软件的大型医疗工程公司。该公司的产品主要供应给医院和其他医疗客户，但古格对希望在项目中使用神经学数据的新一代创客很感兴趣。加上我对P300信号特别感兴趣，我们将电极数从常规的64个缩减到了8个。我们开发了一种与电极连接的微型脑电图板，不需要导电胶就可以使用电极。在这款头戴式设备中，脑电图板与树莓派ZeroW单板计算机连接。树莓派计算机还能够接收来自突角摄像机的连续视频。检测到P300事件时，树莓派通过无线通信方式将事件发生之秒和事后5秒内的视频发送到一台笔记本电脑，这样我们就能够看到是什么吸引了佩戴者的注意力。2016年7月以前，我们的头戴式设备有几种有不同形状的角。通过与洛杉矶的3D打印**伊戈尔•内泽维奇（IgorKnezevic）合作，我们研究了更多种形状和颜色的角，并开始在儿童身上实际使用AgentUnicorn。很快我们就发现，角越有趣、越奇特，孩子们就越喜欢佩戴。AgentUnicorn的优势之一，就在于它能够获取更接近儿童日常生活精神状态的数据，因为相关机构和儿童可以在更自然的环境中使用该设备。想要测量孩子的脑电活动时，孩子在游戏室或教室内就可以自行拿起AgentUnicorn佩戴在头部。

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    休斯顿大学的工程师们正在努力使人类和机器的融合变得更容易一些。他们开发了一种易于制造的柔性电子贴片，当贴在人身上时，可以将人的动作和其他指令转换给机器人，并接收机器人的温度反馈。Gif:CunjiangYu/IEEESpectrum在休斯顿大学助理教授CunjiangYu的带领下，该团队开发了晶体管、RRAM存储单元、应变传感器、紫外线探测器、温度传感器和加热器，所有这些都在低温制造过程中使用相同的材料。他们把不同的设备集成到一个4微米厚的胶塑料贴片中。Images:CunjiangYuUniversityofHoustonengineersintegratedseveraltypesofindiumzincoxide-baseddevicesincluding[lefttoright]:RRAM,FET,UVsensor,temperaturesensor,andastrainsensor.一篇描述休斯顿研究人员工作的论文于发表在ScienceAdvances杂志上。研究人员将贴片放在志愿者的手背上，根据人体的手部运动对贴片的应变传感器所做的动作，控制机器人的手，使其关闭或打开。更重要的是，他们能够通过贴片的集成加热器电路，将机器人手的温度反馈给人类，从而关闭机器人控制回路。这些器件都是利用光刻技术制作的结构，由50纳米厚的金导体、氧化铟锌（IZO）半导体、聚酰亚胺封装和。

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   我们需要开发一种新的损失函数来训练模型，告诉模型“几乎正确”的预测比“根本不贴边”的预测更好。之后，模型的表现与点预测模型基本相当，平均预测误差为5厘米。但是，预测信息中包含了有关替代预测和模型确定性的更多信息。视频中的蓝云表示竞技场中小鼠所在位置预测概率比较高的区域。蓝色云竞技场中小鼠所在的预测概率比较高的区域。红点是小鼠的标记位置预测未来行为：通过小鼠行为，人类行为的奥秘我们将这种不确定性概念编入预测模型中，然后研究：“我们可以通过读取小鼠的思想，来预测其未来的位置吗？新模型不会通过查看近的神经元放电模式，询问小鼠目前的位置，而是预测1秒，2秒或3秒后的位置。预测结果与基线相比仍然有很好的表现。我们分析的数据可以表示出小鼠的简单行为：在盒子中移动。我们可以将数据划分为两种行为类别：“活跃”/移动，或固定/“静止”。我们能够以75％的平衡精度预测小鼠的当前行为属于哪一类，并且在2秒后仍然具有66％的准确度。这表明我们的海马神经元模型不仅能够编码有关现在的位置信息，还对未来进行某种程度的规划。我们在Schnitzer实验室的合作者正在努力制作更复杂的行为数据集，以便我们应用这些方法。

    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。 内蒙古手术机器人设备，可以联系位姿科技（上海）有限公司；

    四川宜宾宁县：56岁，男性，被倒塌的墙体砸伤，导致严重多发伤，失血性休克，多脏器功能衰竭。虽经当地医院抢救，但条件所限，伤员病情持续恶化，生命危在旦夕，是此次地震中伤情严重的伤员。四川省人民医院内外**立即启动5G远程会诊，针对病情详细讨论和评估后，用直升飞机把这名伤员转运到了该院进行救治。直升机转运伤员患者的病情分析如下：这名伤员有严重的复合伤，临床诊断为：一、地震伤、多发伤、严重复合伤1、失血性休克2、腹部损伤:1）右肝破裂2）腹腔大量积血3、血管损伤1）右肝动脉多发损伤2）右侧腹壁下动脉损伤3）右侧臀上动脉分支损伤4）右侧臀下动脉分支损伤5）左侧臀下动脉分支损伤4、骨盆骨折:1）双侧耻骨上下支骨折2）右侧髂骨骨折3）右侧髋臼前份骨折4）骶骨右侧骨折5）右侧髂前下棘骨折6）腹膜后血肿5、胸部损伤:1)右侧第6肋骨线性骨折2）右侧血气胸3）肺挫伤6、创伤性心肌损伤7、左桡骨远端骨折，左尺骨茎突骨折8、阴囊血肿9、左侧颞骨线形骨折10、右侧大腿皮肤裂伤11、全身多处皮肤挫伤二、多功能障碍综合征（呼吸、循环、肝功、肾功、凝血）三、腹腔间隔氏综合征四、急性肾功能不全。

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    这些算法不受困扰当今图像识别系统的各种对抗性攻击的影响。传统的神经网络并不像我们的大脑那样真正理解它们从图像中提取的特征。Davies解释说：“他们可能会被一些简单的攻击所愚弄，比如改变单个像素或添加一个噪音图案，而这些改变是不会愚弄人类的。”但Loihi芯片可以运行的稀疏编码算法可以像人类视觉系统一样工作，所以不会因这种攻击而失败。英特尔表示，PohoikiBeach系统可以很容易地扩展到处理更复杂的问题。英特尔计划在今年底发布一个大10倍的PohoikiBeach系统，拥有多达1亿个神经元。800万个神经元，神经拟态芯片可为假肢和自动驾驶提供动力英特尔神经形态计算研究主管MikeDavies表示，英特尔及其研究伙伴刚刚开始测试像PohoikiBeach这样的大型神经系统能做什么，迄今为止的证据已经表明，它的性能和效率甚至可以更高。Davies说：“我们正在迅速积累结果和数据，证明它(PohoikiBeach)确实有优势……主要是在效率方面。实际上，在我们进行的每一个基准测试中，这个架构都具有的收益。”PohoikiBeach将非常擅长神经元类任务，包括稀疏编码、路径规划和同步定位和建图(SLAM)。这些都是用于自动驾驶、机器人室内测绘和高效传感系统的算法。例如，英特尔表示。

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