- Science：中科院神经所关于痒觉传导机制的研究成果
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- 8月18日，Science在线发表了中国科学院神经科学研究所、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心、神经科学国家重点实验室孙衍刚研究组题为《痒觉的中枢环路》的研究论文。 该研究利用光遗传学、药理遗传学、在体光纤钙成像、脑片电生理等技术手段解析了痒觉信息传递的神经环路机制。该项研究发现痒觉经由脊髓传递到臂旁核，从而诱导抓挠行为。该研究首次揭示了痒觉从脊髓传递到大脑的一条重要环路，从而为深入揭...
- 科技部发布企业国家重点实验室年度报告，研究经费达49.8亿元
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- 为进一步完善企业国家重点实验室布局，科技部于2015年启动了第三批企业国家重点实验室的建设工作，重点围绕节能环保、新一代信息技术、生物、高端装备制造、新能源、新材料和新能源汽车等战略性新兴产业和若干重要产业中的16个方向，新批准建设78个企业国家重点实验室。 一、布局 截至2015年底，正在建设和运行的企业国家重点实验室177个，基本上涵盖了国民经济建设的主要领域，体现了我国企业开展技术创新...
- 人工智能对医疗行业的影响专题研究：一场对医疗行业生态链的颠覆之旅
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- 基本结论 从未来5-7年的中期来看，我们认为计算智能和部分感知智能将迎来机会，计算智能的基因检测和药物发现、感知智能中的医疗智能语音、医疗智能视觉、可穿戴医疗设备等将迎来爆发；从未来8-10年的长期来看，部分感知智能如：远程医疗和医疗机器人、认知智能的智能决策和智能诊断将迎来爆发。 一、人工智能在医疗行业的主要应用领域 人工智能的优点是高效计算与精准分析，因而它可以有效解决医疗的行业痛点，给...
- 谷歌发布全新人机协作计划PAIR：人类与AI要协作，不要竞争！
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- 该计划名为人类与AI研究（People + AI Research）,简称PAIR。谷歌接下来会陆续发布一些新的工具，来让AI系统的内部工作机制变得更加透明。同时，谷歌还将启动一系列的科研计划来探索更有效的人机合作模式。 了解如何使人类与AI 算法高效协作将具有重大的经济意义，这将重新定义人类的教育方式。而且更紧密的人机合作关系将有利于解决目前存在于AI 的一些负面因素，比如AI 决策机制的...
- 谷歌布局新闻行业
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- Google早前成立了一个名为数据新闻基金(Digital News Initiative,DNI)的组织，意图在欧洲推动数据化新闻届的革新。 根据英国《卫报》的消息称，近来DNI刚刚宣布了其将资助RADAR（Reporters And Data And Robots）70万六千英镑（约合80万4000美元）的决定。受到资助的RADAR是英国及爱尔兰出版联合会（Press Associati...
- 未来iPhone将有望借助人脸识别技术完成解锁
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- 据彭博社消息，苹果正在研发使用人脸识别解锁iPhone的功能，据说能在几百毫秒内识别并解锁iPhone。 据知情人士透露，苹果目前正在测试的安全系统可以让用户通过扫描面部实现登录设备、授权支付以及安全启动应用的功能该功能的实现主要依托一款全新3D 传感器，目前仍处于开发阶段。苹果还在测试眼部扫描技术以增强该系统。 来源：搜狐
- 百度开放DuerOS 和Apollo 两大平台
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- 7月5日，百度AI开发者大会（Baidu Create 2017）在北京国家会议中心举办，本次大会是全球首个专注于AI开发者的盛会。百度董事长兼CEO李彦宏、百度集团总裁兼COO陆奇到场，发布了百度在AI上的几大动作：发布DuerOS 开放平台、宣布全资收购西雅图的AI创业公司Kitt.ai、宣布开放自动驾驶系统Apollo1.0。 百度希望通过这次大会，能为所有的开发者提供更便捷开放的平台...
- 控制无人机打先锋 F-22借助人工智能大幅提升战力
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- 美国《国家利益》双月刊网站7月8日发表题为《F-22和F-35战机将主导未来战争的真正原因》的报道称，空军高官称，F-35、F-22和其他战机很快将使用改进的人工智能技术来控制附近的无人机僚机，这些僚机可以携带武器、测试敌军防空系统和在高风险区域执行侦察监视任务。 空军首席科学家格雷戈里扎卡里亚斯以计算机算法不断进步和F-35战机已包含一定程度的人工智能设计为证，称空军研究试验所正在快速实现...
- IBM就人工智能相关政策向美国国会发出的公开信
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- 近日，IBM Watson 和云平台高级副总裁David Kenny 向全体美国国会议员发出了一封公开信，概述IBM就人工智能技术兴起所引发相关政策问题的观点。在Kenny先生即将向新成立的众议院人工智能核心会议发表的就职演说中也会支持同样的观点。公开信全文如下： 尊敬的国会议员、行业领导以及政策专家： 人工智能(AI) 正在重塑这个世界。这是一个激动人心的时刻，但也促使我们思考一些问题。由...
- DeepMind提出Auto-encoding GAN的变分方法
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- 生成对抗网络是目前机器学习研究领域学习生成模型的最主要的方法之一，它提供了一种学习隐变量模型的更灵活的算法。定向隐变量模型描述了源噪声数据是如何通过非线性函数变换为貌似真实的数据样本的，而GAN则通过辨别真实数据和模型生成数据来驱动学习过程。GAN可以在大型数据集上进行训练，当使用图像数据进行训练的时候，GAN能够生成视觉上相当真实的图像样本。但这种灵活性也带来了优化过程中的不稳定性，会导致模...
