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    前列学术期刊《科学》旗下的ScienceRobotics本月19号刊登了脑机接口（BCI）领域的一项突破成果。美国卡内基梅隆大学的贺斌教授带领其研究团队与明尼苏达大学合作，成功开发出款非侵入式的意念控制机械臂，能够连续跟踪随机运动的计算机光标。这项技术将帮助众多瘫痪患者和运动障碍患者提升生活质量，也有望为普通人群带来的应用。用意识控制物体似乎一直是科幻电影中才会存在的超能力其实，科学家们早已将这种超能力带到了我们的现实生活中。不过，成功控制诸如机械臂之类设备的脑机接口技术都要通过手术在人的脑部植入电极、芯片等。史上较早成功的非侵入式意念控制机械臂现在，卡内基梅隆大学（CMU）生物医学工程系教授贺斌团队开发出了一种可与大脑无创连接的脑机接口，能让人用意念控制机器臂连续、快速运动。▲用户使用BCI控制机械臂稳定、连续跟随移动的光标据悉，在二维平面控制光标移动的传统任务中，相比非侵入式BCI，这种新型的BCI学习效果提高了近60%。研究人员还开发了一个更接近现实使用的情境，也就是由用户采用运动想象来连续追逐随机移动的光标，这个任务的学习成绩提高了5倍以上。论文地址：创和无创的脑机接口连接人脑和机器的其中重要一步是获取电信号。

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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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  术中术后生命体征均平稳，这次手术用时2小时30分钟，术中出血150-200ml。与传统术式相比，手术时间减少50%，出血量减少了90%，同时只需要5枚空心螺钉进行精细固定，费用减少70%，体现了高效、微创和节约医疗成本的极大优势。术后在骨科手术医师的指导下，骨科康复组迅速介入，展开康复，力争不让伤员留下残疾。骨科康复治疗师在进行术后早期康复医疗机器人、人工智能等现代技术对医学的发展起到了极大的推进作用，改变了手术时机，调整了手术方法，甚至促成了理念的转变，成为现代医学进步必不可少的又一推动力。位姿科技（上海）有限公司主营：医疗机器人,光学定位仪器,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。

    团队提出了符合脑科学基本规律的新型类脑计算架构——异构融合的天机类脑计算芯片架构，可同时运行计算机科学和神经科学导向的绝大多数神经网络模型。基于脑科学研究和电脑运行模式的异同点，团队从电路设计到编码再到信号处理，采用了软硬件协同设计方法。研发的天机架构既支持人工神经网络又支持脉冲神经网络，还支持神经科学发现的众多神经回路网络和异构网络的混合建模，可发挥它们各自的优势。2015年，代“天机芯”问世“代芯片的体积约为110纳米，只是个DEMO（小样）。”论文共同作者、清华大学仪器科学与技术研究所副研究员裴京介绍，经过不断改进设计，2017年团队研发了第二代“天机芯”芯片。第二代“天机芯”具有高速度、高性能、低功耗的特点，体积缩小至28纳米。相比于当前世界先进的IBM的TrueNorth芯片，其功能更全、灵活性和扩展性更好，密度提升20%，速度提高至少10倍，带宽提高至少100倍。论文共同作者、清华大学博士邓磊告诉《中国科学报》，基于自主研发的天机芯片，团队还研制出代类脑计算软件工具链，可支持从机器学习编程平台到“天机芯”的自动映射和编译。如果说芯片是机器的“大脑”，那么还需要一个充分发挥才智的“身体”。。

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    中国半导体一直是在冒着敌人的炮火匍匐前进，如今，敌人的炮火越来越凶猛。围追堵截中，除了外部的压力外，芯片困境的内部根源是什么？据天眼查显示，百度、阿里、腾讯、B站、滴滴、360等纷纷陆续变更了自己的经营范围，并不约而同地增加了电信业务的板块。“芯片不是的，但是没有芯片万万不能。”在2019世界半导体会议期间，SEMI全球副总裁、中国区总裁居龙这样形容芯片的重要性。不过，在这一关键领域，中国人才的储备却远远跟不上行业的发展。据不完全统计，我国目前在建集成电路生产线25条以上，《中国集成电路产业人才白皮书（2017-2018）》指出，到2020年前后，我国集成电路行业人才需求规模约72万人左右，而我国现有人才存量40万人，人才缺口将达32万人。巨大的缺口直接导致企业抢人大战。上海市集成电路行业协会秘书长徐伟指出，由于产业迅速发展，人才缺口巨大，国内企业想方设法吸引人才，特别是制造业，造成恶意竞争现象，并导致企业用人成本急剧攀升。“现在互相挖人的情况很严重，所以我们这个行业同类型的技术人员成本实际上比海外成本高。

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    HeadXNet工具的终结果是算法的结论以半透明的高亮显示在扫描的顶部。这种算法决策的表示形式，使得临床医生在没有HeadXNet输入的情况下仍然可以很容易地看到扫描结果。“我们感兴趣的是，这些带有人工智能功能的扫描结果将如何提高临床医生的表现，”PranavRajpurkar说，他是一名计算机科学研究生，也是该论文的共同主要作者。“我们能够将动脉瘤的确切位置标记给临床医生看，而不仅是让算法说图像中包含动脉瘤。”通过评估一组115个动脉瘤的脑部扫描，八名临床医生对HeadXNet进行了测试，一次是在HeadXNet的帮助下进行的，一次没有。通过该工具，临床医生正确识别出了更多的动脉瘤，从而降低了“漏诊率”，而且医生之间更有可能达成一致。此外，HeadXNet并没有影响临床医生决定诊断所需的时间，也没有影响医生在患者没有动脉瘤的情况下正确识别扫描的能力。并不只是人工智能的自动化HeadXNet的机器学习方法可能会被用来识别大脑内外的其他疾病。例如，Yeom设想未来的版本可以专注于加速动脉瘤破裂后的识别，从而在紧急情况下节省宝贵的时间。但是，将任何人工智能医疗工具与医院放射科的日常临床工作流程集成起来仍然存在相当大的障碍。

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