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    这项突破性成果以Amicroroboticsystemguidedbyphotoacousticcomputedtomographyfortargetednavigationinintestinesinvivo为题发表在一期的ScienceRobotics（文章末尾附全文下载链接）。靶向是一种与医学本身一样古老的做法，如给膝盖的伤口贴创口贴、给骨折的胳膊固定石膏和给发痒的眼睛滴眼药水，但是对于身体内部的疾病我们并不容易触及，只能依赖血液循环运输完成药物的递送，这种被动扩散发的方式可能受到多重生物屏障的阻碍而导致有效剂量不足，同时有可能引发全身性的毒副作用，难以完成精细的药物传递需求。微纳机器人可在生物流体中进行可控的自主运动，被认为是靶向药物递送的理想方案。但是，对于微纳机器人的实际医学应用，如何让微纳机器人实现在体内实时成像和控制仍然面临巨大的挑战。加州理工学院高伟教授团队与汪立宏教授研究团队的联合研究成果为微纳米机器人生物医疗中体内成像和控制的瓶颈提供了思路。研究团队设计了基于光声断层扫描技术实现动物体内实施成像并控制的微机器人系统。研究人员将微米机器人包裹于具有保护层的微胶囊内以免于胃酸等流体的侵蚀，借助光声断层成像技术，包裹在微胶囊内的载药微纳机器人可在动物体内的实时定位。

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    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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    通过AI算法和TPU芯片，人类成功重建了果蝇大脑神经元的3D模型。这项成果意味着人类对于脑科学的研究更进了一步。新研究的论文已经发表在《细胞》杂志上。论文：日，谷歌与霍华德·修斯医学研究所（HHMI）珍妮莉亚研究园区（JaneliaResearchCampus）以及剑桥大学展开合作，共同在细胞杂志上发表了论文《AutomatedReconstructionofaSerial-SectionEMDrosophilaBrainwithFlood-FillingNetworksandLocalRealignment》，深入果蝇大脑的所有神经元和突触。为了生成详尽的大脑图像，研究人员使用了多达7062个大脑切片，共计2100万张图片——其背后使用的算法和硬件可谓强大。谷歌AI负责人，计算机大神JeffDean点评了这项研究：TPU带你飞！这一连接组学研究有望加速人类对于果蝇——乃至所有生物学习、记忆和感知方面的研究。目前该成果已开源，人们可以在Neuroglancer上对果蝇的大脑进行3D预览。这项研究的作者之一、Janelia研究组长DaviBock表示：「此前人类从未对果蝇大脑实现神经元连接级别的成像。」这种级别的细节是绘制大脑电路的关键——只有获取精确的神经元连接网络，我们才能了解果蝇行为的生成机制。连接组学研究的目标是绘制大脑的「接线图」。

    “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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   这个平台的关键是团队专有的操作软件“SemanticControl”，正如语言学和哲学一样，“语义”指的是意义本身，而意义是机器人做出哪怕是小决定的关键。Wilson说：“机器人可以扫描其环境并向我们提供（原始数据），但它不一定能识别周围的物体及其含义。”这就是人类智慧的来源。作为演示阶段的一部分，SE4控制机器的人类操作员“annotates”机器人附近的每一个物体。通过给虚拟现实空间中的物体贴上有用信息的标签，比如哪些物体是建筑材料，哪些是岩石，操作者可以帮助机器人在建筑开始前了解其真实的三维环境。给机器人提供工具来应对不断变化的环境是让人工智能真正的重要一步，但这只是第一步。Quinn说：“我们不会让它做任何事情。“我们的机器人很擅长将一个物体从A点移动到B点，但它不知道整体计划。”Wilson补充说，将环境意识和原始机械力委托给不同的代理是混合人类机器人施工团队的比较好关系；它“让人类做他们擅长的，而机器人做他们擅长的。陕西手术机器人设备，可以联系位姿科技（上海）有限公司；宁夏手术机器人价钱多少

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    是一家生产脑电图设备和软件的大型医疗工程公司。该公司的产品主要供应给医院和其他医疗客户，但古格对希望在项目中使用神经学数据的新一代创客很感兴趣。加上我对P300信号特别感兴趣，我们将电极数从常规的64个缩减到了8个。我们开发了一种与电极连接的微型脑电图板，不需要导电胶就可以使用电极。在这款头戴式设备中，脑电图板与树莓派ZeroW单板计算机连接。树莓派计算机还能够接收来自突角摄像机的连续视频。检测到P300事件时，树莓派通过无线通信方式将事件发生之秒和事后5秒内的视频发送到一台笔记本电脑，这样我们就能够看到是什么吸引了佩戴者的注意力。2016年7月以前，我们的头戴式设备有几种有不同形状的角。通过与洛杉矶的3D打印**伊戈尔•内泽维奇（IgorKnezevic）合作，我们研究了更多种形状和颜色的角，并开始在儿童身上实际使用AgentUnicorn。很快我们就发现，角越有趣、越奇特，孩子们就越喜欢佩戴。AgentUnicorn的优势之一，就在于它能够获取更接近儿童日常生活精神状态的数据，因为相关机构和儿童可以在更自然的环境中使用该设备。想要测量孩子的脑电活动时，孩子在游戏室或教室内就可以自行拿起AgentUnicorn佩戴在头部。

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