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來源: 發(fā)布時間:2022-03-31

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    “可以使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將這些生物神經(jīng)元的信號標(biāo)記在小鼠所處位置的地圖上嗎?”也就是說,如果我們對生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行逆向工程,是否可以通過讀取小鼠的意念得知它的位置?準(zhǔn)確預(yù)測生物神經(jīng)元活動的位置為此我們訓(xùn)練了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)近的神經(jīng)元放電模式預(yù)測小鼠的位置。我們使用實驗觀察結(jié)果的前80%作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),給出神經(jīng)元的活動,來預(yù)測后20%觀察結(jié)果的小鼠位置。我們嘗試了許多模型體系結(jié)構(gòu),發(fā)現(xiàn)具有回歸輸出層的簡單密集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)比較好,平均預(yù)測誤差為4cm。小鼠身長約8厘米,而競技場大小為45cm×60cm的矩形。此循環(huán)動畫中顯示了我們的預(yù)測(藍(lán)點)和小鼠的標(biāo)記位置(紅點)。模型預(yù)測給出的位置(藍(lán)點)和小鼠的標(biāo)記位置(紅點)不過,盡管回歸輸出表現(xiàn)良好,但沒有表現(xiàn)出對其他預(yù)測的確定性的任何信息。為此我們設(shè)計了另一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,這次的模型包括卷積層。我們將“競技場”劃分為1厘米見方的網(wǎng)格,并訓(xùn)練分類任務(wù),預(yù)測小鼠將走過“競技場”中的哪些網(wǎng)格方塊。模型為預(yù)測了小鼠會經(jīng)過每個方塊的概率,輸出了一張預(yù)測強(qiáng)度的熱圖。但是,由于小鼠的實際位置的標(biāo)簽是單個網(wǎng)格方塊(以小鼠的中心點為準(zhǔn))。


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    普京走路的樣子大家應(yīng)該都見過,大開大合,每一步都寫著霸氣,很有戰(zhàn)斗民族的特色。但是有一次普京走路卻讓人感覺好像和平常不一樣,步伐有點匆忙,頭也比平時要低一些,看上去似乎心事重重。原來這是普京的柔道啟蒙教練阿納托利·拉赫林的葬禮。參加完葬禮后,本該乘車離開的普京決定獨自在空曠的街上走一會,以排解心中的悲痛。不同的人走路姿勢不同,但是同一個人在不同的時候,走路姿勢也有變化。從普京的例子中似乎可以看出,一個人的情緒似乎可以從他走路的姿勢中看出端倪。來自北卡羅來納大學(xué)教堂山分校和馬里蘭大學(xué)的科學(xué)家們就開發(fā)了一個這樣的AI軟件,可以通過人走路姿勢來判斷他的情緒。AI通過走路識別一個人的情緒研究人員在文中指出,由于快樂、悲傷、憤怒和中性這四種情緒的特征更加離散,所以研究只設(shè)置了這四種分類,但是以后可以通過這四種情緒的組合來表示其他情緒。研究方法概述:首先,研究人員使用多個步態(tài)數(shù)據(jù)集來提取視頻幀中的情緒特征,這些情緒特征是根據(jù)心理學(xué)家的研究來進(jìn)行標(biāo)注的,包括體態(tài)特征和動作特征。同時,研究人員還通過LSTM網(wǎng)絡(luò)來提取深度特征。然后,研究人員將情緒特征和深度特征串聯(lián)起來,用一個隨機(jī)森林分類器。


    團(tuán)隊提出了符合腦科學(xué)基本規(guī)律的新型類腦計算架構(gòu)——異構(gòu)融合的天機(jī)類腦計算芯片架構(gòu),可同時運(yùn)行計算機(jī)科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)導(dǎo)向的絕大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型?;谀X科學(xué)研究和電腦運(yùn)行模式的異同點,團(tuán)隊從電路設(shè)計到編碼再到信號處理,采用了軟硬件協(xié)同設(shè)計方法。研發(fā)的天機(jī)架構(gòu)既支持人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),還支持神經(jīng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的眾多神經(jīng)回路網(wǎng)絡(luò)和異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的混合建模,可發(fā)揮它們各自的優(yōu)勢。2015年,代“天機(jī)芯”問世“代芯片的體積約為110納米,只是個DEMO(小樣)?!闭撐墓餐髡摺⑶迦A大學(xué)儀器科學(xué)與技術(shù)研究所副研究員裴京介紹,經(jīng)過不斷改進(jìn)設(shè)計,2017年團(tuán)隊研發(fā)了第二代“天機(jī)芯”芯片。第二代“天機(jī)芯”具有高速度、高性能、低功耗的特點,體積縮小至28納米。相比于當(dāng)前世界先進(jìn)的IBM的TrueNorth芯片,其功能更全、靈活性和擴(kuò)展性更好,密度提升20%,速度提高至少10倍,帶寬提高至少100倍。論文共同作者、清華大學(xué)博士鄧?yán)诟嬖V《中國科學(xué)報》,基于自主研發(fā)的天機(jī)芯片,團(tuán)隊還研制出代類腦計算軟件工具鏈,可支持從機(jī)器學(xué)習(xí)編程平臺到“天機(jī)芯”的自動映射和編譯。如果說芯片是機(jī)器的“大腦”,那么還需要一個充分發(fā)揮才智的“身體”。。


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    NataliaTrayanova花了數(shù)年時間建立了模擬病人心臟的計算機(jī)模型。現(xiàn)在,約翰霍普金斯大學(xué)的工程師正在把這些模擬實驗交付給外科醫(yī)生。在近日發(fā)表在《自然生物醫(yī)學(xué)工程》雜志上的一項研究中,Trayanova的團(tuán)隊創(chuàng)建了個性化的心臟模擬,以指導(dǎo)10名持續(xù)不規(guī)則心跳患者的手術(shù)。虛擬心臟預(yù)測了外科醫(yī)生應(yīng)該在哪里破壞心臟組織,這些組織現(xiàn)在和將來都可能產(chǎn)生不穩(wěn)定的電信號。這項概念驗證研究為計劃于今年秋天開始的160名患者的FDA批準(zhǔn)的臨床試驗奠定了基礎(chǔ)。這項試驗將評估虛擬心臟引導(dǎo)手術(shù)是否比現(xiàn)在的常規(guī)、一刀切的手術(shù)更準(zhǔn)確和有效。去年,外科醫(yī)生利用約翰·霍普金斯團(tuán)隊的心臟心室三維虛擬模擬技術(shù)(兩個大的、較低的心室)指導(dǎo)5名心跳速度超過正常的患者進(jìn)行手術(shù)。Trayanova的研究小組還利用這項技術(shù)識別出了心臟驟停的高危患者。目前的研究集中在心房的異常電信號上,心房是心臟的兩個上腔,它會導(dǎo)致持續(xù)不規(guī)則的心跳,這是一種常見的心房顫動(af)的情況。房顫是不規(guī)則心跳常見的原因,預(yù)計到2020年將影響多達(dá)1000萬美國人。“這將成為一個巨大的醫(yī)療負(fù)擔(dān),”霍普金斯大學(xué)計算心臟病學(xué)實驗室主任Trayanova說。病人可能會經(jīng)歷間歇性或持續(xù)性房顫。在這兩種情況下。


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