- Cell:研究解密面孔在大脑中的编码
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- 当你看人面照片时，大脑会立刻识别出照片上的人是谁，或你之前是否见过。近年来，神经学家一直试图弄清大脑是如何识别和感知人脸的。近日，刊登于6月1日《细胞》期刊上的研究显示，科学家已经了解灵长类动物大脑中的人脸识别编码系统。 我们发现，这个编码系统非常简单。美国加州理工学院生物工程教授Doris Tsao说，我们发现，当一只猴子看到一张面孔时，其大脑中仅有205个神经元参与了相关编码过程。 在...
- Cell:深度脑部刺激或无需电极
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- 6月1日，美国麻省理工学院（MIT）研究人员开发出一种深度激发大脑内部神经元的方法，无需使用当前深度脑部刺激所需的植入装置。在发表于Cell杂志的论文中，研究人员通过操控小鼠头部的电极，让它的耳朵、爪子和胡须摇动。这种被称为时间干涉（TI）刺激的新技术为大脑研究打开了另一扇门。 目前的深度脑部刺激法都需要将电极植入大脑。医生通常会谨慎使用该手段，仅限于对帕金森等严重疾病进行该侵入性治疗。而经...
- PNAS:基因调控网络建模研究获进展
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- 近日，国际权威学术期刊《PNAS》在线发表了由中国科学院数学与系统科学研究院和美国斯坦福大学、清华大学等单位的科研人员合作的基因调控网络建模的研究成果，提出了利用匹配的基因表达和染色质可及性数据刻画顺式调控元件和反式调控元件相互作用的数学模型，将基因调控网络的建模研究从编码基因推进到了非编码区域的调控元件，有望用来注释疾病等表型相关的遗传变异。 分子生物学的中心法则指出了从DNA编码基因到RNA...
- 英EPSRC发布类人计算战略路线图
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- 2017年4月12日，英国工程与物理科学研究理事会(EPSRC)发布了《类人计算战略路线图》，明确了类人计算(Human-Like Computing , HLC )的概念、研究动机、研究需求、研究目标与范围等。 类人计算是指使机器具有类似人类的感知与推理和学习能力、支持与人类协作和沟通的计算技术。类人计算系统将通过生物模型来形成，而不仅仅是改进的人工智能或机器学习系统。HLC系统将以类似人...
- 美国NSF与日本JST合作推进大数据相关研究
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- 2017年4月27日，美国国家科学基金会(NSF )计算机信息科学与工程中心(CISE)在致同事信中介绍了美日两国在大数据研究领域进行的相关合作。 CISE与日本科学技术振兴机构(JST)已确立在大数据研究和网络物理系统领域的跨机构研究合作关系。为了促成长期合作关系，CISE还计划提交一系列补充资金申请，旨在鼓励美国研究人员与日本研究人员的合作。 NSF相关研究包括:推动大数据科学和工程基...
- 人形机器人NAO在澳洲医院为病人诊断病情
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- 法国Aldebaran机器人公司旗下的可编程机器人NAO正在澳大利亚塔斯马尼亚西北部的某地医院进行实验，工作人员希望得知人类是否能接受、信任机器人医生提供的健康护理服务。据悉，参与实验的人类“患者“是70余名专业保健人员。 研究负责人Balaji Bikshandi表示，实验中使用的NAO被特别编程设计为一个医生：“它在短时间内学习了一些基础医学知识，并能模仿医生行为。它对患者们进行了体...
- PPT和LED投影灯 制造三维折纸 可用于柔性机器人
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- 佐治亚理工学院和北京大学的研究者发现了一种常见幻灯片的高大上的使用方法：根据光固化液体聚合物制造自折叠的三维折纸结构。该研究已发表在近日的科学进展杂志上。 这一技术将明暗形状的灰度图投影到盘子上或者两块载玻片中间的液体丙烯酸盐聚合物薄层上。混入聚合物中的光引发剂材料受到寻常的LED投影灯的照射，启动交联反应，形成固态薄膜。聚合物浸染的光吸收剂起到光线调控作用。由于光固化过程中聚合物网络...
- 日本用机器人自动进行生命科学实验
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- 以日本产业技术综合研究所为中心的研究小组在使用机器人自动进行生命科学实验方面取得了成功。研究小组让多台机器人进行同一项实验，确认了得出的结果几乎完全相同。在生命科学领域，由于实验人员不同产生的结果差异非常大。即使是相同实验也往往得出不同结果，重现性低已经成为问题。通过机器人进行自动化实验，有助于提高研究新药的效率和防止学术造假。 参与项目的机构将程序装入市场上销售的双臂机器人，分别在各自的实...
- 韩国深度学习预测阿兹海默病风险，准确率超 84%
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- 近日，韩国高科技科学院（Korea Advanced Institute of Science and Technology）和Cheonan 公共卫生中心的科学家们通过深度学习（deep learning）开发出一项技术， 能以超过84% 的准确度识别未来三年可能发展成为阿兹海默病的潜在病人。 近年来，世界各地的阿兹海默病研究人员一直在建立一个健康人群与阿尔茨海默病患者脑图像的数据库。H...
- 富士通推出优化深度学习应用的电路设计
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- 据富士通公司官网2017年4月24日报道，富士通实验室开发了一种具有唯一数值表示的电路技术，可以减少计算中使用的数据位宽，并能基于深度学习训练计算的特点，根据分布统计信息来自动控制小数点位置，保持深度学习所需的计算精度。在学习过程中，通过减少计算单元的位宽和记录学习结果的存储器位宽，可以提高能效。 富士通实验室通过对采用新电路技术的深度学习硬件进行仿真，证实该技术能显著提高能效。在使用LeN...
