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    **说，结合临床和分子数据的机器学习算法是“未来的浪潮”。一名男子走进医生的办公室，对他的胆囊进行CT扫描。胆囊很好，但医生注意到他胰腺上有问题。医生告诉他，这里有一个可能导致的囊肿，所以为了安全起见，我需要切除它。医生补充说，从手术中恢复需要三个月的时间，另外，手术并发症的几率为50%，而男性在手术台上死亡的几率为5%。据估计，美国每年有80万患者被偶然诊断出胰腺囊肿，医生们没有很好的方法来判断哪个囊肿含有致命的和良性。这种不明确性导致了数千次不必要的手术：一项研究发现，高达78%的囊肿患者被转诊为外科手术，但终没有变。现在有一种机器学习算法可以帮助我们。约翰霍普金斯大学的外科医生和计算机科学家们近日在《ScienceTranslationalMedicin（科学转化医学）》杂志上发表了一项称为“CompCyst（复合囊肿）”（用于的囊肿分析）的试验，该试验明显优于的标准护理——即“医生观察和医学成像”，可预测病人是否应该回家观察，医生监测，或接受手术。约翰霍普金斯金梅尔中心胰腺囊肿项目主任AnneMarieLennon在一次关于这项研究的新闻发布会上说：“我们对这项研究的结果感到非常兴奋。”她预计将在6到12个月内为霍普金斯患者提供这项测试。

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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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    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。

  该算法测试了数以百万计的数据点组合，以高灵敏度和特异性预测正确的路径。CompCyst的测试显示，在所有三个病人组中都超过了医生现在使用的护理标准：测试正确地预测了60%本应送回家的病人（与19%使用标准护理），49%本应接受监测的病人（与34%），以及91%需要手术的患者（与89%相比）。总的来说，研究人员估计，如果用CompCyst来决定对这些患者的，60%到74%（取决于囊肿的类型）的患者将避免不必要的手术。霍普金斯大学路德维格中心的学教授和副主任BertVogelstein说，利用机器学习结合临床和遗传特征是“未来的潮流，它不仅可以告诉临床判断胰腺囊肿，还可以告知许多其他疾病。”Vogelstein和另外两位合著者近共同成立了一家名为“ThriveEarlierDetection”的公司，该公司已授权Compsyc进行商业开发。贵州手术机器人设备，可以联系位姿科技（上海）有限公司；

    近日，中国药科大学在教室试点安装人脸识别系统，除了能自动识别学生的出勤情况外，还能够实现对学生课堂听讲情况的全程监控。校方认为这是在督促学习，网友却不买账，你怎么看？上学时害怕老师的火眼金睛，现在人脸识别教室来了。近日，位于江苏南京的中国药科大学被推到了舆论风口浪尖，原因就是在教室使用人脸识别系统。跷课、玩手机都逃不过它的“法眼”，南京高校试水“人脸识别教室”据报道，中国药科大学在两间教室试点安装的人脸识别系统，除了能自动识别学生的出勤情况外，还能够实现对学生课堂听讲情况的全程监控。学生是否认真听讲、课堂上是否抬头低头、抬头低头了几次、抬头低头了多长时间、低头是否在玩手机、是否闭眼打瞌睡……都逃不过这个人脸识别系统的“法眼”。中国药科大学图书与信息中心主任许建真表示：传统点名浪费时间、准确率不高，但是有人脸识别就没问题了。据悉，此举是学校教务部门的要求，意在减少学生逃课、早退、花钱找人代课以及上课不认真听讲等行为，提高学生到课率，严肃课堂纪律。然而，也有一些学生认为这样做会侵犯个人隐私。“为了（敦促）你学习，你还抱怨，请问你还是学生吗？”对于教室安装人脸识别系统侵犯学生隐私的说法。

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    “可以使用人工神经网络将这些生物神经元的信号标记在小鼠所处位置的地图上吗？”也就是说，如果我们对生物神经网络进行逆向工程，是否可以通过读取小鼠的意念得知它的位置？准确预测生物神经元活动的位置为此我们训练了一个神经网络，根据近的神经元放电模式预测小鼠的位置。我们使用实验观察结果的前80%作为训练数据，给出神经元的活动，来预测后20％观察结果的小鼠位置。我们尝试了许多模型体系结构，发现具有回归输出层的简单密集神经网络表现比较好，平均预测误差为4cm。小鼠身长约8厘米，而竞技场大小为45cm×60cm的矩形。此循环动画中显示了我们的预测（蓝点）和小鼠的标记位置（红点）。模型预测给出的位置（蓝点）和小鼠的标记位置（红点）不过，尽管回归输出表现良好，但没有表现出对其他预测的确定性的任何信息。为此我们设计了另一个深度神经网络模型，这次的模型包括卷积层。我们将“竞技场”划分为1厘米见方的网格，并训练分类任务，预测小鼠将走过“竞技场”中的哪些网格方块。模型为预测了小鼠会经过每个方块的概率，输出了一张预测强度的热图。但是，由于小鼠的实际位置的标签是单个网格方块（以小鼠的中心点为准）。

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