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    这项突破性成果以Amicroroboticsystemguidedbyphotoacousticcomputedtomographyfortargetednavigationinintestinesinvivo为题发表在一期的ScienceRobotics（文章末尾附全文下载链接）。靶向是一种与医学本身一样古老的做法，如给膝盖的伤口贴创口贴、给骨折的胳膊固定石膏和给发痒的眼睛滴眼药水，但是对于身体内部的疾病我们并不容易触及，只能依赖血液循环运输完成药物的递送，这种被动扩散发的方式可能受到多重生物屏障的阻碍而导致有效剂量不足，同时有可能引发全身性的毒副作用，难以完成精细的药物传递需求。微纳机器人可在生物流体中进行可控的自主运动，被认为是靶向药物递送的理想方案。但是，对于微纳机器人的实际医学应用，如何让微纳机器人实现在体内实时成像和控制仍然面临巨大的挑战。加州理工学院高伟教授团队与汪立宏教授研究团队的联合研究成果为微纳米机器人生物医疗中体内成像和控制的瓶颈提供了思路。研究团队设计了基于光声断层扫描技术实现动物体内实施成像并控制的微机器人系统。研究人员将微米机器人包裹于具有保护层的微胶囊内以免于胃酸等流体的侵蚀，借助光声断层成像技术，包裹在微胶囊内的载药微纳机器人可在动物体内的实时定位。

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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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    已经大量出现在我们的生活中，从手机解锁到刷脸支付，甚至上下班都要用人脸识别打卡、进出……那么对于这项技术，我们需要有所敬畏吗？美国多个城市禁用人脸识别，微软删除全球比较大公开面部识别数据库西方国家似乎对于技术的使用更加保守。比如在美国，面部识别的推进就困难重重。今年5月，旧金山成为美国个禁止面部识别监控的城市。一个月后，美国国会两党在一场国会听证会上正式讨论了对执法部门使用面部识别软件所带来的日益担忧。两党一致认为面部识别软件有侵犯公民隐私权和权的隐忧，寻求立法暂停此类工具的使用。包括面部识别软件**在内的团队认为，在更完善的监管出台或技术充分成熟之前，此类面部识别工具应由国家叫停。国会两党共同提案，寻求立法对面部识别进行监管7月，美国又一城市通过了禁止在公共场所使用面部识别软件的法令，成为继旧金山之后全美第二个禁止面部识别技术的城市。新政策生效后，马萨诸塞州的萨默维尔市各机构、分局或下属部门，均不得在公共场所使用面部识别技术。除了立法的监管，科技巨头在技术的使用上也需要谨慎。今年6月，微软删除了包含1000万张人脸图像的全球比较大公开面部识别数据库MSCeleb。该数据库初于2016年发布。

    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。

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    4-6块钢板，手术时间大约4-5小时，出血量1000-2000ml，手术操作困难、复杂、创伤大、出血多，手术致残致死率很高。该患者病情危重，此时若采用传统术式，风险极高。但若不手术，患者根本无法搬动和护理，再加上骨盆骨折导致的大出血难以止血，同样命悬。该院骨科**团队紧急展开讨论，迅速决定采用手术机器人以微创的方式这例复杂的骨盆骨折。非专业读者请注意，下方有术中图传统术式的做法，多块钢板螺钉固定传统术式的创伤巨大骨科全科讨论手术分两组同时进行，一组由主任医师主刀，在手术机器人辅助下行经皮右侧骶髂螺钉、髋臼前柱螺钉、髂骨螺钉固定术。第二组由另外一名主任医师主刀，行左桡骨远端骨折切开复位内固定术。骨科机器人具备人类无法达到的高稳定性和高精细度，根据病人个体化的解剖结构，由主刀医师在术前“量身定做”，规划出理想的螺钉置入位置，精细定位后，微创置入螺钉，降低了手术难度及手术失误的发生几率，具有创伤小、时间短、出血少、愈合快的优点。术前规划规划及确认术中两个手术组同时进行骨盆骨折术后X片证实与术前规划完全一致桡骨远端骨折术后X片手术医护人员很快，手术顺利完成。术中操作及术后结果与术前规划完全一致。

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    但对于一些不确定的思考型问题，人脑有着不可替代的优势。“计算机是把多维空间的信息转换成010101的一维信息流。CPU主频越来越快，换句话说它主要利用的是时间复杂度。人脑，尽管还有太多的未知原理，但一个神经元可以连接一千到一万个神经元，即将信息从多维空间扩大到了一千到一万维。换句话说，它利用的是空间复杂度。同时，人脑利用脉冲来编码，又利用了时空复杂度。”施路平说。如果在现有计算机时间复杂度的基础上，提高空间复杂度和时空复杂度，岂不两全其美？经过讨论，团队一致认为实现人机融合的类脑计算是比较好解决方案之一，而首先要做的，是发展一个二者融合的计算平台。在人工智能路上“沿途下蛋”2012年，施路平放弃了新加坡的优渥待遇，接受了时任清华大学人事主管邱勇（现清华大学校长）的邀请，加入清华大学参与创建类脑计算研究中心。“这是一个非常有前途的领域，但也极具风险和挑战性。”施路平说，团队制定了目标，即发展类脑计算，支撑人工通用智能。“因为我们做的不是仿脑，不需要模仿人脑的一切。我们做的是类脑，是借鉴脑科学的基本原理，凝练出一些指导计算架构发展的新规律。”施路平介绍，在此基础上。

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