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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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    是一项相当有挑战的工作。不过，回报也是巨大的。更像大脑的神经网络，比如Loihi，可能对某些人工智能“免疫”。例如，的神经网络遭受着一种叫做“灾难性遗忘”的难题。如果你试图教一个训练好的神经网络去识别新事物，比如说，识别一个新的路标——通过简单地将网络暴露给新的输入，它会严重破坏网络，以至于它在识别任何东西时都变得很糟糕。为了避免这种情况，你必须从头开始重新训练网络。(DARPA的LifelongLearning项目致力于解决这个问题。)英特尔神经形态研究芯片Loihi。英特尔的神经形态系统PohoikiBeach将由64块这样的Loihi芯片组成。Loihi可以运行可能对灾难性遗忘免疫的网络，这意味着它学习起来更像人类。事实上，通过与康奈尔大学ThomasCleland的研究小组的合作，有证据表明，Loihi可以实现所谓的one-shotlearning。也就是说，只需看到一次，它就能学会新特性。康奈尔大学的研究小组通过抽象嗅觉系统的模型来证明这一点，该系统可以在Loihi上运行。当暴露在一种新的虚拟气味中时，系统不仅没有灾难性地忘记它所闻过的所有其他气味，它还学会了从一次暴露中就识别出新的气味。Loihi还可能运行特征提取算法。

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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。

    你知道八分之一的美国女性在她们的一生中会患上浸润性乳腺吗？据疾病控制和预防中心称，这是女性常见的类型。IEEE会士KarenPanetta开发了一款人工智能工具，通过分析活检图像来区分乳腺细胞和非细胞。如果存在，人工智能技术也将决定的级别。“我们使用基于卷积神经网络的深度学习策略来自动处理复杂医学图像的检测、分割和分类任务，”Panetta解释说。“与传统方法相比，这些策略可以直接从原始输入数据中学习和提取深层次的高级特征，并获得更好的分类性能。”详细信息，请见deeplearningfordiagnosingcancer：工智能在乳腺中的应用用于乳腺检测的人工智能对于人手不足和人力资源有限的农村医院是有益的。Panetta透露，人工智能算法在几乎所有方面都优于人类**。Panetta认为，更快、更准确的诊断将节省时间，提高患者计划的效率。Panetta说：“这不仅有助于加快患者的计划，而且有助于防止诊断不足和过度，或诊断错误，从而可能漏掉对的检测。这可能导致患者接受不必要或不适当的昂贵。”Panetta和她的团队还开发了一种皮肤人工智能检测仪，并正在开发一种类似的前列腺检测仪。像Panetta这样的新技术正着健康行业诊断的未来。 湖南手术机器人，可以咨询位姿科技（上海|）有限公司；

    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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 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。天津手术机器人制作公司

位姿科技（上海）有限公司是一家贸易型类企业，积极探索行业发展，努力实现产品创新。是一家私营独资企业企业，随着市场的发展和生产的需求，与多家企业合作研究，在原有产品的基础上经过不断改进，追求新型，在强化内部管理，完善结构调整的同时，良好的质量、合理的价格、完善的服务，在业界受到宽泛好评。公司拥有专业的技术团队，具有光学定位，光学导航，双目红外光学，光学追踪等多项业务。位姿科技顺应时代发展和市场需求，通过**技术，力图保证高规格高质量的光学定位，光学导航，双目红外光学，光学追踪。