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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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  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。辽宁的手术机器人医用仪器辽宁手术机器人，可以咨询位姿科技（上海|）有限公司；

  而不需要医生在诊所里通过在头部的64个电极将患儿与机器连接。此外，AgentUnicorn头戴式设备还设置了LED灯，可在P300事件发生时闪烁。这种方式，可以在儿童注意力特别集中时提醒者，从而便于者开展工作。也可提出非药物方式的建议。至于AgentUnicorn对于注意力缺陷多动障碍患儿究竟价值几何，临床研究正在进行当中，不过近已经发布了一款面对科学家、制造商和艺术家的Unicorn脑电图设备，售价为1100美元。这款设备没有摄像头角，使用柔软的头罩固定头部电极。蓝牙连接可传输数据，可使用不同的编程语言对数据进行实时分析。我的目的是创造一种学习系统，能够让穿戴者更了解自己，并帮助他们确定潜意识中的大脑活动。任何人都能够穿戴这种设备来测量自己的脑电活动并从中得出结论。

    普京走路的样子大家应该都见过，大开大合，每一步都写着霸气，很有战斗民族的特色。但是有一次普京走路却让人感觉好像和平常不一样，步伐有点匆忙，头也比平时要低一些，看上去似乎心事重重。原来这是普京的柔道启蒙教练阿纳托利·拉赫林的葬礼。参加完葬礼后，本该乘车离开的普京决定独自在空旷的街上走一会，以排解心中的悲痛。不同的人走路姿势不同，但是同一个人在不同的时候，走路姿势也有变化。从普京的例子中似乎可以看出，一个人的情绪似乎可以从他走路的姿势中看出端倪。来自北卡罗来纳大学教堂山分校和马里兰大学的科学家们就开发了一个这样的AI软件，可以通过人走路姿势来判断他的情绪。AI通过走路识别一个人的情绪研究人员在文中指出，由于快乐、悲伤、愤怒和中性这四种情绪的特征更加离散，所以研究只设置了这四种分类，但是以后可以通过这四种情绪的组合来表示其他情绪。研究方法概述：首先，研究人员使用多个步态数据集来提取视频帧中的情绪特征，这些情绪特征是根据心理学家的研究来进行标注的，包括体态特征和动作特征。同时，研究人员还通过LSTM网络来提取深度特征。然后，研究人员将情绪特征和深度特征串联起来，用一个随机森林分类器。

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    RandomForestclassifier）进行情绪分类。研究的实际效果可以针对一个给定的人走路的RGB视频利用三维人体定位技术来提取一组3D步态，然后从步态中提取上述特征，用随机森林分类器进行情感分类，准确率可达80%。研究方法概述情感特征计算情感特征计算包括两方面：姿态特征和运动特征。姿态特征包括：Volume、Angle、Distance、Area四个向量。运动特征包括：Speed、AccelerationMagnitude、MovementJerk、Time四个向量。将姿态特征和运动特征结合起来，生成情绪特征。数据集训练所使用的数据集一共有六个：（EmotionWalk）是研究人员新自己采集的数据，他们从大学招募了24名志愿者，并且让他们模拟不同的情绪走路，再用相机记录下来。收集后的数据还可以使用GANs来生成新的人类动作的关节序列。EWalk数据集监督分类研究人员使用了LSTM（LongShort-TermMemory）网络来监督分类。LSTM网络是具有特殊“记忆单元”的神经网络，它可以存储任意时间步长的数据序列中特定时间步的数据值。因此，LSTMs对于捕获数据序列中的时间模式，然后在预测和分类任务中使用这些模式非常有用。LSTM训练过程为了监督分类，LSTMs像其他神经网络，是用一组训练数据以及相应的类标签来训练的。然而。

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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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