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  该算法测试了数以百万计的数据点组合，以高灵敏度和特异性预测正确的路径。CompCyst的测试显示，在所有三个病人组中都超过了医生现在使用的护理标准：测试正确地预测了60%本应送回家的病人（与19%使用标准护理），49%本应接受监测的病人（与34%），以及91%需要手术的患者（与89%相比）。总的来说，研究人员估计，如果用CompCyst来决定对这些患者的，60%到74%（取决于囊肿的类型）的患者将避免不必要的手术。霍普金斯大学路德维格中心的学教授和副主任BertVogelstein说，利用机器学习结合临床和遗传特征是“未来的潮流，它不仅可以告诉临床判断胰腺囊肿，还可以告知许多其他疾病。”Vogelstein和另外两位合著者近共同成立了一家名为“ThriveEarlierDetection”的公司，该公司已授权Compsyc进行商业开发。湖南手术机器人设备，可以联系位姿科技（上海）有限公司；浙江的手术机器人公司联系方式

    “可以使用人工神经网络将这些生物神经元的信号标记在小鼠所处位置的地图上吗？”也就是说，如果我们对生物神经网络进行逆向工程，是否可以通过读取小鼠的意念得知它的位置？准确预测生物神经元活动的位置为此我们训练了一个神经网络，根据近的神经元放电模式预测小鼠的位置。我们使用实验观察结果的前80%作为训练数据，给出神经元的活动，来预测后20％观察结果的小鼠位置。我们尝试了许多模型体系结构，发现具有回归输出层的简单密集神经网络表现比较好，平均预测误差为4cm。小鼠身长约8厘米，而竞技场大小为45cm×60cm的矩形。此循环动画中显示了我们的预测（蓝点）和小鼠的标记位置（红点）。模型预测给出的位置（蓝点）和小鼠的标记位置（红点）不过，尽管回归输出表现良好，但没有表现出对其他预测的确定性的任何信息。为此我们设计了另一个深度神经网络模型，这次的模型包括卷积层。我们将“竞技场”划分为1厘米见方的网格，并训练分类任务，预测小鼠将走过“竞技场”中的哪些网格方块。模型为预测了小鼠会经过每个方块的概率，输出了一张预测强度的热图。但是，由于小鼠的实际位置的标签是单个网格方块（以小鼠的中心点为准）。

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    如将执行器完全切成两半，需要7天才能愈合。但即使是这种严重的损伤也可以完全，无需任何外部刺激。自愈机器人的应用这两种材料可以混合在一起，它们的机械性能可以定制，这样它们所属的结构就可以调整以不同的方式移动。研究人员还计划在材料中引入柔性导电传感器，这将有助于感知损伤，并为控制系统提供位置反馈。未来几年将会有很多发展，更多细节，我们（作者，以下简称我）在布鲁塞尔VRIje大学采访了BramVanderborght。IEEESpectrum：生产这些材料有多容易、多困难、多昂贵？它们是否会给机械手增加可观的成本？BramVanderborght：它们是更昂贵的材料，但这也是一个生产规模的问题。目前，我们已经生产了几公斤这种材料（足以制造几个），价格已经比我们在项目第一阶段订购100克这种材料时大幅下降。因此，可能手爪的成本会比普通手爪高，但你不需要像其他因磨损而需要更换的手爪那样频繁地更换手爪，因此这可能是一个优势。此外，由于采用3D打印材料的方法，表面更加光滑和密封（因此不需要后期处理使其密封）。比如，光滑的表面更好地避免污染食品处理。在商业或工业应用中，gradualfatigue似乎比突然的创伤（如割伤）更常见。

    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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  清华大学与加州大学伯克利分校共同研发的这款机器人的速度和坚固性在很大程度上是其他软机器人无法比拟的。有了这样的特质，此款机器人在未来能更好的应用于环境探索，结构检查，信息侦查和救灾等领域。很多人可能不理解清华大学该款机器人每秒20个体长的移动速度是什么概念。对此该团队还展示了自然界中某些品类动物的移动速度和其其中的关系比较：该图表显示了一些哺乳动物（紫域），节肢动物（橙域）和软体机器人（蓝域）的体重与速度的对应关系。对于哺乳动物和节肢动物，显示出相对于体重的强烈的负定标法：随着体重减小，速度增加。然而，对于软机器人而言，这种关系似乎正好相反：随着体重的减少，速度会降低。而图片中红星位置为清华大学和加州大学伯克利分校共同开发的软体机器人，显然它处在的位置为节肢动物所处区域，拥有和她们相似的特性即：随着体重的减少，达到了更高的速度。举个体长与移动速度的例子：在图标中数字39的位置（左上角），是1916年在加利福尼亚州的一块岩石下发现的一种微小的螨虫。该螨虫大小不到1毫米，但它可以以每小时，即每秒322个身体长度，使它成为地球上相对于自身大小快的陆地动物。如果人类相对于我们的体型跑得那么快。福建手术机器人，可以咨询位姿科技（上海|）有限公司；山东的手术机器人公司地址

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    现在，创客也可以使用这种针对注意力缺陷多动障碍患儿的脑电图头戴式设备了我是一个时尚科技设计师。在设计中，我会将时尚与工程、科学和交互式用户体验技术结合。我设计的很多产品都能够监测穿戴者的生理指标（比如心率），并以某种形式对这些信息做出反应，传递穿戴者的内在状态。2016年，作为奥地利林兹电子艺术未来实验室的常驻艺术家，我决定抓住机会，看看我的技术能不能应用在医疗方面。结果我研发了一种头戴式设备，能够帮助患有注意力缺陷多动障碍（ADHD）的儿童，并且能够帮助看护者更好地了解与患儿症状有关的环境因素。今年4月，这款头戴式设备的底层技术已经实现商用，对脑机接口（BCI）感兴趣的创客也可以使用了。其实我到林兹的时候，就对脑电图（EEG）设备产生了兴趣。它能够测量大脑的脑电活动，我在早期的工作中对这些也有了解。在电子艺术节期间，我在附近的仁慈兄弟医院（BarmherzigeBrüderHospital）遇到了杜米尼克•莱斯特（DominikLaister），他后来成为一名很有价值的顾问。向他咨询后，我决定着重研究与事件关联的脑点位信号P300。P300在医疗临床检查和脑机接口研究中经常受到关注。它是一种电压脉冲，在受到外部刺激后的几百毫秒内发生。

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