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，长宁区手术机器人联系方式。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，长宁区手术机器人联系方式。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，长宁区手术机器人联系方式。“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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    “读心术”真的能够实现吗？近日，由DARPA和斯坦福的研究团队正在研究如何“读小鼠的心”。当然，其实没有“读心术”那么玄乎，确切地说，是通过神经网络读取小鼠大脑中的电信号活动，来预测小鼠的活动和位置。读取小鼠的“想法”，预测小鼠的位置大脑由相互连接的神经元组成：神经元可以响应输入处于状态，反过来其他神经元。这些系统的“简化版”就是个人工神经网络的灵感来源。斯坦福Schnitzer实验室的同事们制作了一个数据集，用于监控实验室的小鼠在“竞技场”中移动时的神经活动。所谓“竞技场”其实是一个带有地标贴纸的小盒子。研究人员通过将一个微型显微镜连接到小鼠的头部，并记录荧光染料的轨迹，这种染料会在单个神经元在放电时发出绿光，从而实现记录神经活动的目的。这项技术可以同时跟踪数百个、甚至数千个神经元的活动。我们主要关注小鼠大脑中海马体CA1区域的神经元，这是大脑中涉及学习、记忆和导航的部分。该区域中的一些神经元被称为“放置细胞”，因为它们响应于鼠标的位置而发射。例如，当鼠标位于机箱的左上角时，给定的单元格可能只会触发。鼠标的大脑通过解释这些细胞活动或不活动的组合信号来编码位置概念。

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    近日，清华大学与加州大学伯克利分校共同在《ScienceRobotics》上发表了一篇其软体机器人研究成果的论文。虽然该软体机器人看起来就像一张弯曲的小纸条，它却能够以每秒20个体长的超快速度移动，并且重力之后运动如初，特性神似‘小强’。这是一只小到只有3cm×，薄到只能用扫描电子显微镜才能真正看到机器人是由什么制成的：一个热塑层夹在钯金电极之间，用粘合剂硅胶粘合到底部的结构塑料上。当给这只小的薄片机器人通以交流电（比较低可以为8V，通常约为60V）时，机器人内部的热塑性塑料便会频繁的伸展和收缩。此时，机器人前面的‘小脚’便会通过不停的震动向前移动。机器人的移动步态据介绍，该机器人完成一个完整的步进周期需要50ms，相当于200Hz。这样，在高频的运动步态下，机器人便可以以每秒20个体长的速度高速向前移动。而且，由于本身材料的优势，即使给它超过自身体重100万倍的压力，它也能在碾压消失之后，恢复原来的运动模式。除了在平地上高速移动，它还能以每秒1个体长的移动速度攀爬15度的斜坡。此外，该机器人还能在载重为自身重量6倍的情况下，自如前行。经对比。

    该计划仍然违反了欧盟隐私法规“通用数据保护条例”（GDPR）的若干条款，因此会对非法收集数据的校方处以罚款。“Skellefteå的这所高中违反了数据保护条例的若干条款，因此我们对该校处以罚款。”DPA总干事LenaLindgrenSchelin在一份声明中说。DPA做出结论，面部识别技术侵犯了学生的隐私，同时强调，监控学生出勤率可以采用不侵犯隐私的方式，使用一些不涉及摄像监控的方法。“面部识别技术尚处于起步阶段，但发展很快。因此，我们非常需要明确可以适用于所有人的技术应用。“Schelin解释道。Skellefteå市政委员会的FeliciaLundmark强调，我们需要评估用于监控出勤率的AI技术的未来，不仅是在Skellefteå市，而且是在整个瑞典来做这件事。安德斯托普高中校长约根·马尔姆对罚款的结果表示惊讶。“这个结果并不好。而且这个决定很有意思，因为我们处理信息的方式、以及如何在学校的环境下开发IT技术是一个很大的问题。“参与这项实验的学生哈里认为，罚款是“不公正的”。这是瑞典根据GDPR实施罚款，该协议于去年生效，旨在加强包括面部图像数据在内的个人数据和隐私保护。技术的发展没有边界，但技术的使用必须有边界科技飞速发展，人脸识别作为人工智能的一个重要领域。

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    “大电子类其实还算好，还是排名靠前的专业，但相对来讲这个行业提供不了有市场竞争力的岗位，面临的就是人员的整体素质不够，甚至就是人员短缺的问题。”徐伟表示，我国集成电路专业的毕业生人数在20万左右，但是只有不足3万人进入集成电路行业从业。虽然有计算机、物理、自动化等专业的毕业生流向集成电路行业，但单纯依托高校培养和输送人才无法满足产业对人才的需求。大幅提升集成电路专业的招生人数已经迫在眉睫。但是，另一方面，对于芯片企业来说，大学的优等生并不等于真正的优秀人才。此前，一位集成电路投资人对记者表示，企业需要的优秀人才是能够直接上手的，而刚毕业的学生需要大量的培训，两者相差甚远。在如何培养人才方面，徐伟认为，应当从高校培养、企业自主培养和社会培训等方面有机，从加大高校培养力度，开展大规模职业教育培训，推行集成电路人才优惠政策，加强海外人才引进力度和构建集成电路相关领域创新创业的生态体系等多方面努力。新加坡国立大学讲席教授连勇指出，日本高中就会提供集成电路的普及教育。他认为，在高校教育方面，应当普及集成电路设计课程和EDA设计工具，并设立为大学教育服务的MPW（多项目晶圆），培养学生的动手能力。

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    是一项相当有挑战的工作。不过，回报也是巨大的。更像大脑的神经网络，比如Loihi，可能对某些人工智能“免疫”。例如，的神经网络遭受着一种叫做“灾难性遗忘”的难题。如果你试图教一个训练好的神经网络去识别新事物，比如说，识别一个新的路标——通过简单地将网络暴露给新的输入，它会严重破坏网络，以至于它在识别任何东西时都变得很糟糕。为了避免这种情况，你必须从头开始重新训练网络。(DARPA的LifelongLearning项目致力于解决这个问题。)英特尔神经形态研究芯片Loihi。英特尔的神经形态系统PohoikiBeach将由64块这样的Loihi芯片组成。Loihi可以运行可能对灾难性遗忘免疫的网络，这意味着它学习起来更像人类。事实上，通过与康奈尔大学ThomasCleland的研究小组的合作，有证据表明，Loihi可以实现所谓的one-shotlearning。也就是说，只需看到一次，它就能学会新特性。康奈尔大学的研究小组通过抽象嗅觉系统的模型来证明这一点，该系统可以在Loihi上运行。当暴露在一种新的虚拟气味中时，系统不仅没有灾难性地忘记它所闻过的所有其他气味，它还学会了从一次暴露中就识别出新的气味。Loihi还可能运行特征提取算法。

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