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   目前的扫描查看器并不是为配合深度学习而设计的，因此研究人员不得不开发定制的工具，将HeadXNet集成到扫描查看器中。类似地，真实数据的变化——与算法所测试和训练的数据相反——可能会降低模型性能。如果该算法处理来自不同种类设备或成像协议的数据，或者处理不属于其原始训练的患者群体的数据，那么它可能不会像预期那样工作。吴恩达说：“由于这些问题，我认为部署速度将会加快，不是单纯的人工智能自动化，而是人工智能和放射科医生的合作。我们仍有技术和非技术工作要做，但作为一个团队，我们将达到这一目标，人工智能与放射科医生的合作是有希望的途径。”位姿科技（上海）有限公司主营：上海医疗机器人,光学定位仪器,上海手术导航,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。内蒙古手术机器人设备，可以联系位姿科技（上海）有限公司；江苏的手术机器人厂家

    在底特律举行的2019DARPA电子复兴计划峰会上，英特尔重磅发布了一个代号为“PohoikiBeach”的全新神经拟态系统，包含多达64颗Loihi神经拟态芯片，由800万个神经元组成。与CPU相比，PohoikiBeach处理AI算法的能力，速度比普通CPU快1000倍，效率是普通CPU的10000倍，可用于自动驾驶、电子机器人皮肤、假肢等。Loihi芯片是英特尔公司于2017年推出的一款拥有“自我学习”能力的研究芯片，其架构比用于深度学习或其他形式的人工智能的芯片更接近大脑的工作方式。更像人类的学习：PohoikiBeach将扩展到1亿神经元一块英特尔的Nahuku板，每块板上有8到32颗英特尔Loihi神经形态芯片，接口可以与英特尔Arria10FPGA开发工具包连接。英特尔的神经形态系统PohoikiBeach由多块Nahuku板组成，每块板包含64颗Loihi芯片。Loihi芯片安装在一块“Nahuku”板上，每块板包含8到32块Loihi芯片。PohoikiBeach系统包含多个Nahuku板，可以与Intel的Arria10FPGA开发工具包接口，如上图所示。新64-Loihi系统相当于800万个神经元，不过这还只是英特尔朝着计划于2019年底推出的768颗芯片、1亿个神经元的系统迈出的一步。Davies说，找到在800万个神经元的系统上运行良好的算法，并在软件中优化这些算法。

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    医生通常用导管进入心脏，烧掉心房四条肺静脉周围的组织。Trayanova说，这种手术对间歇性房颤患者效果很好，但对持续性房颤患者效果不太好，特别是当患者的组织有时，这与年龄有关。这些患者通常会回到手术室重复手术，甚至多达四五次，每次都会在心脏产生更多的组织，从而导致更多的误射。新的个体化程序，称为OptimalTargetIdentificationviaModelingofArrhythmogenesis(OPTIMA)，可以在次手术尝试中针对心脏的所有问题区域，包括那些在未来或会发生问题的区域。它的工作原理如下：首先，一名房颤患者接受增强MRI心脏扫描，记录心脏上的任何。模型中的每个心脏组织细胞借助于数学方程式产生电信号，这些数学方程表示心脏细胞在健康时如何表现，或者当它们在瘢痕附近时是半衰期的。通过在不同位置用小电信号戳住患者的虚拟心脏，计算机程序然后确定心脏是否发生心律失常以及使其持续的组织的位置。使用该模型，Trayanova然后模拟对心脏区域的消融并反复运行计算机程序以找到医生应该对实际患者进行消融的多个位置。接下来，工程师们用小的电刺激刺激虚拟心脏，看看它会有什么反应。Trayanova说：“通过观察图像，我们不知道会发生什么。”所以。

    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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    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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    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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