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    以了解神经系统的工作方式。果蝇是生物学上公认的一种研究动物，果蝇的大脑更是近来研究的主要目标对象。截至目前，已有八项诺贝尔奖授予了果蝇相关研究，这些研究推动了分子生物学、遗传学和神经科学的发展。果蝇研究的重大优势在于它们的大小：与老鼠大脑（1亿个神经元）、章鱼大脑（5亿个神经元）或人类大脑（1000亿个神经元）相比，果蝇大脑相对较小（只有10万个神经元）。这种优势使得研究人员更容易将果蝇大脑作为一个完整回路来研究。40万亿像素下的果蝇大脑重建，任何人都可以交互浏览。40万亿像素下的果蝇大脑自动重建谷歌在霍华德·修斯医学研究所的合作者将果蝇大脑切分成数千个40纳米的超薄切片，并且使用透射电子显微镜生成每个切片的图像（由此产生了40万亿像素以上的果蝇大脑影像），然后将2D图像排列对齐形成完整果蝇大脑的3D图像。这项研究用到了数千块谷歌CloudTPU和泛洪算法网络（Flood-FillingNetwork，FNN），后者能够自动跟踪果蝇大脑中的每个神经元。虽然该算法大体上运行良好，但研究人员发现，当对齐效果不完美（连续切片中的图像内容不稳定）或切片和成像过程存在问题导致多个连续切片缺失时，该算法的性能会下降。为了应对这些问题。

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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。

    NataliaTrayanova花了数年时间建立了模拟病人心脏的计算机模型。现在，约翰霍普金斯大学的工程师正在把这些模拟实验交付给外科医生。在近日发表在《自然生物医学工程》杂志上的一项研究中，Trayanova的团队创建了个性化的心脏模拟，以指导10名持续不规则心跳患者的手术。虚拟心脏预测了外科医生应该在哪里破坏心脏组织，这些组织现在和将来都可能产生不稳定的电信号。这项概念验证研究为计划于今年秋天开始的160名患者的FDA批准的临床试验奠定了基础。这项试验将评估虚拟心脏引导手术是否比现在的常规、一刀切的手术更准确和有效。去年，外科医生利用约翰·霍普金斯团队的心脏心室三维虚拟模拟技术（两个大的、较低的心室）指导5名心跳速度超过正常的患者进行手术。Trayanova的研究小组还利用这项技术识别出了心脏骤停的高危患者。目前的研究集中在心房的异常电信号上，心房是心脏的两个上腔，它会导致持续不规则的心跳，这是一种常见的心房颤动（af）的情况。房颤是不规则心跳常见的原因，预计到2020年将影响多达1000万美国人。“这将成为一个巨大的医疗负担，”霍普金斯大学计算心脏病学实验室主任Trayanova说。病人可能会经历间歇性或持续性房颤。在这两种情况下。

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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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    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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