以了解神经系统的工作方式。果蝇是生物学上公认的一种研究动物，果蝇的大脑更是近来研究的主要目标对象。截至目前，已有八项诺贝尔奖授予了果蝇相关研究，这些研究推动了分子生物学、遗传学和神经科学的发展。果蝇研究的重大优势在于它们的大小：与老鼠大脑（1亿个神经元）、章鱼大脑（5亿个神经元）或人类大脑（1000亿个神经元）相比，果蝇大脑相对较小（只有10万个神经元）。这种优势使得研究人员更容易将果蝇大脑作为一个完整回路来研究。40万亿像素下的果蝇大脑重建，任何人都可以交互浏览，上海手术机器人医用仪器。40万亿像素下的果蝇大脑自动重建谷歌在霍华德·修斯医学研究所的合作者将果蝇大脑切分成数千个40纳米的超薄切片，并且使用透射电子显微镜生成每个切片的图像（由此产生了40万亿像素以上的果蝇大脑影像），然后将2D图像排列对齐形成完整果蝇大脑的3D图像，上海手术机器人医用仪器。这项研究用到了数千块谷歌CloudTPU和泛洪算法网络（Flood-FillingNetwork，FNN），后者能够自动跟踪果蝇大脑中的每个神经元，上海手术机器人医用仪器。虽然该算法大体上运行良好，但研究人员发现，当对齐效果不完美（连续切片中的图像内容不稳定）或切片和成像过程存在问题导致多个连续切片缺失时，该算法的性能会下降。为了应对这些问题。

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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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    PavelSavkin还记得他次看到机器人模仿他动作的时候。几分钟前，工程师已经完成了“展示”机器人挖掘机的新目标，通过手动指导其运动。现在，运行在Savkin帮助设计的软件上，机器人正在再现他的动作，一个手势换一个手势。他说：“好像里面有活物，但我知道是我。”Savkin是SE4的首席技术官，SE4是一个机器人软件项目，它将自己塑造成终在太空建立人类殖民地的机器人舰队的“驱动者”。目前，SE4专注于开发能够帮助开发人员与机器人交流的软件，而不是构建自己的硬件。这家总部位于东京的初创企业展示了通用机器人公司（UniversalRobots）的一个工业手臂，该公司7月份在Siggraph上运行SE4的专有软件。SE4在洛杉矶创新大会上的展示吸引了该公司迄今为止多的观众。这个绰号为Squeezie的机器人按照SE4研究工程师NathanQuinn的指示堆叠了真实的积木，他戴着一个虚拟现实耳机，用手持控制装置“展示”Squeezie该做什么。当Quinn在虚拟三维空间中操纵积木块时，该软件学习了一组在现实世界中执行的有序指令。Quinn说，这种顺序对远程操作至关重要。要进行远程构建，开发人员需要一种在位置上向机器人构建者传达指令的方法。在数字建筑和工业机器人技术的时代，给计算机一个蓝图。

    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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    主要分为有创和无创的脑机接口。有创的脑机接口需要通过手术向头部植入电极来实现脑电信号的获取。这样做的好处就是可以直接从大脑皮层获取信息，可以避免神经信号因为远距离传输而衰减，通过这种技术记录到的信号具有极高的信噪比和良好的分辨率。目前已经证实从脑植入电极感测到的信号来控制机器人设备的良好性能。但是问题也很明显，首先就是植入手术过程中具有潜在的风险，其次，电极也很难精确的植入到对应的脑区，随着时间的推移，电极也会被组织覆盖，这样神经信号就会大幅衰弱，需要重新植入。无创脑机接口则不需要手术，直接从人的头皮表面记录神经信号，这种方式对人体损害小，而且相较于有创脑机接口，人类可以节省大量的训练时间。这种方式的问题也很明显，由于是在脑外，获得的神经信号更容易受到噪声的干扰，在强度上也远不如有创脑机接口。这是无创脑机接口急需解决的问题。新成果的重要价值这一次卡内基梅隆大学和明尼苏达大学的研究人员正是在无创脑机接口领域获得了突破性的进展。通过使用新颖的传感和机器学习技术，研究人员的设备能够访问大脑深处的信号，实现对机器人手臂的高分辨率控制。通过无创神经影像学和一种新颖的连续追踪范式。

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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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