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俄罗斯国家研究型大学“下诺夫哥罗德国立大学”正在研发自适应性神经接口，该接口由大脑接口神经网络和基于忆阻器的电子神经形态系统组成。此项研究工作为人类在活体生物组织与类生物神经网络兼容方面的首次科学尝试。 “下诺夫哥罗德国立大学”所实施的方案为研发自适应性神经接口，其一端为活体组织，而另一端为基于忆阻器的神经网络。忆阻器神经系统与具有神经组织生物电活性记录和刺激功能的多电极系统相连，多电极系统可实现活体细胞网络动态分析和分类功能。以忆阻器为基础元件，研发具有神经突触（两个神经元之间的接触点）可塑性能的小型电子装置，以此作为类生物神经网络组成部分与活体生物组织组成系统来实现神经网络功能。 现研发人员正在研究负反馈构建的可能性，以使忆阻器系统输出的信号用于刺激生物网络，即实现活体细胞组织的培训过程，试验是采用人工培养的脑细胞神经组织进行。在此基础上将建立基于忆阻器的人造神经网络系统，其内部构造和功能将类似于生物神经系统。之......阅读全文
肥胖是世界卫生组织确定的十大慢性疾病之一，而中国的肥胖现状更为严峻。世界卫生组织的最新报告显示，在我国现有近9000万肥胖者，这一数字已超越美国居世界首位。肥胖常与心血管、高血脂、糖尿病等疾病相伴，更增加了对人体健康的威胁。然而，怎样才算肥胖，如何对肥胖进行更确切的评估呢？2016年第3期《前沿
摘要：近10 年来，人工智能技术得到了科技与工业界的极大的重视，预示着人类文明将进入智能时代。但是，作为智能时代基础的“智能科学”还远未成型。本文从电磁物理信息感知技术的独特视角，讨论智能科学如何发展的一些见解，指出人类智能与外在世界互为对偶问题、相互不可分割的根本属性，因此按人工智能所应对的对
中国科学技术大学李晓光团队基于铁电隧道结量子隧穿效应，实现了具有亚纳秒信息写入速度的超快原型存储器，并可用于构建存算一体人工神经网络，该成果近日在线发表于《自然—通讯》。 在大数据时代，海量数据的低能耗、快速存储处理是突破和完善未来人工智能、物联网等技术发展的关键之一。为此，迫切需求一种既能匹
移动机器人是机器人的重要研究领域，人们很早就开始移动机器人的研究。世界上第一台真正意义上的移动机器人是斯坦福研究院（SRI）的人工智能中心于1966年到1972年研制的，名叫Shakey，它装备了电视摄像机、三角测距仪、碰撞传感器、驱动电机以及编码器，并通过无线通讯系统由二台计算机控制，
在传感器避障领域，采用单一的传感器测量的效果并不理想，在实际应用中往往需要采用其他类型的传感器进行补偿，才能实现对周围环境的探测的最佳效果。当然，这就产生了多传感器信息的融合处理的问题，增大了信息处理的工作量和难度。 那么，除了这种传感器避障方法，还有很多的其他方法融合处理多种传感器信
熟练掌握某项技能的专家和初学者的大脑有何不同？研究人员近日通过动物实验和机器学习算法发现了二者区别，并研发出可预测动物行为的新方法，这也显示出人工智能助益神经科学研究的潜力。 美国科尔德斯普林实验室、哥伦比亚大学和英国伦敦大学学院等机构研究人员发现，当小鼠从“新手”变为“专家”时，其脑细胞回路
缺点 · 当观测样本很多时，效率并不是很高； · 对非线性问题没有通用解决方案，有时候很难找到一个合适的核函数； · 对缺失数据敏感； · 对于核的选择也是有技巧的（libsvm中自带了四种核函数：线性核、多项式核、RBF以及sigmoid核）： · 第一，如果样本数量小于特征
最近，美国加州大学圣巴巴拉分校研究人员演示了一种包含100个人工突触的简单人工神经元线路，第一次证明了这种线路能执行简单的人类视觉功能——给图像分类，这标志着人工智能的一项重大进步。 人脑比电脑具优势 尽管人脑有着潜在缺陷，计算中会犯各种错误，但却保持着一种强大而有效的计算模式，它能在不到1
睁开眼睛就可以立即看到世界——这看起来很简单。但是，整个过程——从光子撞击视网膜开始，到以“看见”结束的过程，远非简单。大脑的基本任务之一 “看见”, 意味着要从照射到眼睛的光信号中在大脑重建有关世界的相关信息。由于此过程相当复杂，因此大脑中的神经细胞——神经元，也会以复杂的方式对图像做出反应。
人工神经网络是一种复杂的信息处理模型。随着神经网络研究的兴起，科学家们也将神经网络用于生物信息学，其中包括二级结构的预测、蛋白质结构的分类、折叠方式的预测以及基因序列的分析等等。将神经网络用于二级结构预测的最早是由Qian和Sejnowskit提出的，他们受到神经网络在文字语言处理方面应用的启发，将
窗体顶端引言 近红外是指波长在780nm～2526nm范围内的光线，是人们认识最早的非可见光区域。习惯上又将近红外光划分为近红外短波（780nm～1100nm）和长波（1100 nm～2526 nm）两个区域.近红外光谱（Near Infrared Re
红外（Near Infrared，NIR）光谱的波长范围是780~2526nm（12820~3959cm-1），通常又将此波长范围划分为近红外短波区（780~1100nm）和近红外长波区（1100~2526nm）。由于该区域主要是O-H，N-H，C-H，S-H等含氢基团振动光谱的倍频及合频吸收，谱带
5月26日，国家科技管理信息系统公共服务平台发布最新一批（共14个）重点专项2018年度项目申报指南建议（征求意见稿）。其中，与包括：“数字诊疗装备研发”、“精准医学研究”、“生物医用材料研发与组织器官修复替代”、“生殖健康及重大出生缺陷防控研究”、“重大慢性非传染性疾病防控研究”和“生物安全关
近红外（Near Infrared，NIR）光谱的波长范围是780~2526nm（12820~3959cm-1），通常又将此波长范围划分为近红外短波区（780~1100nm）和近红外长波区（1100~2526nm）。由于该区域主要是O-H，N-H，C-H，S-H等
蛋白质二级结构的预测通常被认为是蛋白结构预测的第一步，二级结构是指α螺旋和β折叠等规则的蛋白质局部结构元件。不同的氨基酸残基对于形成不同的二级结构元件具有不同的倾向性。按蛋白质中二级结构的成分可以把球形蛋白分为全α蛋白、全β蛋白、α＋β蛋白和α/β蛋白等四个折叠类型。预测蛋白质二级结构的算法大多以已
就像打了一剂强心针，当世界上第一台超越早期经典计算机的光量子计算机横空出世后，人们对人工智能时代的期待似乎有了更多的底气：超越经典的量子计算机已经有了，打败超级计算机的量子计算机还会远吗？ 一旦后者实现，人类将再次以计算能力为傲，窥探人类大脑的奥秘，从而扫除人工智能研究的一大障碍。目前来看，面
在《黑客帝国》火爆全球后，脑（脑）机（后）接（插）口（管）成为人们憧憬的未来，这个未来到底有几分科幻几分真实呢？我们的大脑是否真的可以和网络虚拟世界连接起来？著名科学家，脑机接口领域开创者，著有《脑机穿越》（湛庐文化出品）一书的米格尔 ？ 尼科莱利斯（Miguel Nicolelis）接受了雷锋
英国《自然·方法》杂志日前在线发表的一篇论文称，美国科学家创建了一种“可视化”人工神经网络，这是全新的、过程可获取的深度学习计算机算法，能够揭示细胞的内部活动。其有能力帮助人们更好地理解此前未知的基因学和生理学背后的机制。 人工智能（AI）已可以执行多种通常需要人类完成的复杂任务，比如面部识别
近日，清华大学依托精密仪器系的类脑计算研究中心施路平教授团队发布了一项最新研究成果——类脑计算芯片“天机芯”。该芯片是面向人工通用智能的世界首款异构融合类脑计算芯片。基于此研究成果的论文“面向人工通用智能的异构天机芯片架构”（Towards artificial general intellig
中国科学院自动化研究所脑网络组研究中心与模式识别国家重点实验室团队提出正交权重修改算法，与情境信息处理模块相结合，使人工神经网络具备了强大的连续学习和情境依赖学习能力，有效解决灾难性遗忘等难题。相关成果已在线发表于Nature Machine Intelligence。 人工智能已成为21世纪
前言：通常土壤中镉的含量为0. 03～ 0. 3 m g/kg, 一般不会超过1m g/k g。镉和锌的化学性质相似, 都会由含碳酸钙的溶液中沉淀出来。所以石灰岩和由石灰岩发育的土壤中富含锌, 也可能含有较多的镉。当土壤受到电镀、染料、电池、化工等工厂的废弃物污染后, 含镉量会异常地增高。如果土壤的
最近的一项研究表明，基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对地沟油和合格食用油类进行特征光谱检测以及分析，对地沟油和常见合格食用油进行良好的分类，并建立模型对油类进行识别检验，检验结果十分良好。该研究为地沟油快速高效鉴别研究带来了新的思路与解决方法，对地沟油的鉴别具有特别重要的意义。
最近的一项研究表明，基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对地沟油和合格食用油类进行特征光谱检测以及分析，对地沟油和常见合格食用油进行良好的分类，并建立模型对油类进行识别检验，检验结果十分良好。该研究为地沟油快速高效鉴别研究带来了新的思路与解决方法，对地沟油的鉴别具有特别重要的意义。 这篇名为“基
特征光谱 样品的前两个主成分得分值在“相”空间的分布 最近的一项研究表明，基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对地沟油和合格食用油类进行特征光谱检测以及分析，对地沟油和常见合格食用油进行良好的分类，并建立模型对油类进行识别检验，检验结果十分良好。该研究为地沟油快速高效鉴别研究带来了新的思路与解决
人工神经网络（ANN）在数据驱动的自然和信息科学研究领域（如图像图形学、材料、生物学和医学、天文地理以及地球科学）的应用发展迅速。在勘探地球物理学中，大部分此类研究均可视为可视化图像分类或分割问题。如地质学家使用地震反射数据图像对地下沉积单元或油气藏进行分类，并识别断层、裂缝或盐体等不连续地质结
DNA微阵列基因表达数据分析 对于基因表达谱数据的分析是生物信息学 的研究热点和难点。转化为数学问题，分析任务是从数据矩阵 M 中找出显著性结构，结构类型包括全局模型 (model) 和局部模式 (pattern) 。对基因表达谱数据的分析是数据挖掘问题，所采用的方法包括通过可视
在电子智能领域，所有类型的芯片厂商都不约而同的研发推出各种不同类型的AI处理器。国外大企，像高通、英伟达等，都已宣布推出用于智能手机和其他移动设备的神经引擎。例如在智能手机中添加AI功能和手机的Face ID应用等。使用边缘侧AI自行处理相比传输到云端处理更安全、私密，响应时间更快。按照整体大趋势，
外媒称，日本研究人员已经成功借助人工智能破译了人类的思维和想象，从而在理解人类思想及其背后的大脑机制领域获得了重大突破。 据阿根廷 21 世纪趋势网站 6 月 6 日报道，破解人类思维的内容是科学界长久以来的愿望。事实上，此前的种种研究也已经实现了破译人类所见、回忆、想象和梦境的内容。 例如
在本节中，大家应该对MCTS算法的工作原理拥有更为深入的理解。请别担心，迄今为止提到的全部内容应该足以支持您顺利掌握相关内容。惟一需要注意的是我们如何使用策略概率与估值方法。我们在铺展过程中将二者结合在一起，从而缩小每次落子时需要探索的具体范围。Q（s，a）表示估值函数，u（s，a）则代表该位置的已
随着人类社会数据量的急剧增加以及数据类型复杂程度的提高，类似于人脑的神经网络型信息处理模式效率将会明显优于传统架构计算机。开发符合神经形态计算特性的电子器件进而构建大规模人工神经网络，成为未来信息科技发展的一个重要方向。功能氧化物材料物理性质对外来离子十分敏感，通过电解质调控的方法在界面处进行离