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    通常認(rèn)為它與注意力和決策相關(guān)。在診斷注意力缺陷多動障礙患兒時，都會測量P300信號，因?yàn)榛純旱倪@種信號出現(xiàn)的時間較長，且信號強(qiáng)度不如健康兒童。注意力缺陷多動障礙的中一般會使用刺激劑，例如阿得拉。這種藥物能夠幫助提高注意力，同時減少過度活躍和沖動的行為。雖然藥物可能有助于緩解患者的癥狀，卻無法幫助了解注意力缺陷多動障礙患兒為什么更容易對某種刺激產(chǎn)生反應(yīng)，以及怎樣才能在減少患者對藥物依賴同時其癥狀。我的目標(biāo)是開發(fā)一種設(shè)備，通過監(jiān)測患兒的大腦及其所處的環(huán)境來提供相關(guān)研究所需的數(shù)據(jù)。之后我設(shè)計(jì)了“獨(dú)角獸代理人”（AgentUnicorn）——帶有一個突角的頭戴式設(shè)備。它的突角中裝有一個800萬像素的相機(jī)，能夠在頭戴式設(shè)備內(nèi)置的腦電圖檢測到P300事件增加時拍攝視頻。該設(shè)備的外形經(jīng)過特別設(shè)計(jì)，可以自動將電極定位到頭蓋骨上的正確位置。創(chuàng)建AgentUnicorn時，我不想使用任何商業(yè)化的腦電圖設(shè)備。價格較低的設(shè)備沒有數(shù)據(jù)獲取和處理能力，多數(shù)使用的都是接觸前額的單電極，并且難以區(qū)分腦電波和肌肉收縮造成的電活動。醫(yī)療級別的系統(tǒng)價格非常高昂，可靠設(shè)備的價格高達(dá)1萬美元，而且非常笨重。于是我開始與?古格（ChristophGuger）合作。。

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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(shí)驗(yàn)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(diǎn)）和小鼠的標(biāo)記位置（紅點(diǎn)）。模型預(yù)測給出的位置（藍(lán)點(diǎn)）和小鼠的標(biāo)記位置（紅點(diǎn)）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(jì)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(shí)際位置的標(biāo)簽是單個網(wǎng)格方塊（以小鼠的中心點(diǎn)為準(zhǔn)）。

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    這些芯片可以用于使某些類型的假肢更具適應(yīng)性，通過新型高效的事件攝像機(jī)為目標(biāo)跟蹤提供動力，為iCub機(jī)器人的電子皮膚提供觸覺輸入，甚至實(shí)現(xiàn)桌上足球的自動化。研究人員也一直在使用Loihi來改進(jìn)機(jī)器人系統(tǒng)的實(shí)時控制。例如，上周在Telluride神經(jīng)形態(tài)認(rèn)知工程研討會的一個活動中，研究人員正努力使用一個基于Loihi的系統(tǒng)來控制一場桌上足球比賽?！斑@讓人覺得很瘋狂，”他說?！暗@是神經(jīng)形態(tài)技術(shù)的一個很好的例證。它必須很快，需要快速響應(yīng)，快速規(guī)劃和預(yù)期。這就是神經(jīng)形態(tài)芯片擅長的。”從1個Loihi芯片到64個Loihi芯片，更多的是軟件問題而不是硬件問題?！拔覀儚囊婚_始就在Loihi芯片中設(shè)計(jì)了可伸縮性，”Davies說?！霸撔酒幸粋€分層的路由接口，允許我們擴(kuò)展到多達(dá)16000個芯片。所以64個只是一小步?！比ツ辏⑻貭栔袊芯吭涸洪L宋繼強(qiáng)介紹神經(jīng)擬態(tài)芯片LOIHILOIHI芯片由128個計(jì)算組成，每個有1024個人工神經(jīng)元，整個芯片共有超過13萬個神經(jīng)元和。采用異步計(jì)算，有需要才被，可以大幅降低能耗。與其他現(xiàn)有神經(jīng)擬態(tài)芯片訓(xùn)練完參數(shù)就固定下來不同，LOIHI擁有“自我學(xué)習(xí)”（self-learning）的能力，它的參數(shù)在使用過程中。

    RandomForestclassifier）進(jìn)行情緒分類。研究的實(shí)際效果可以針對一個給定的人走路的RGB視頻利用三維人體定位技術(shù)來提取一組3D步態(tài)，然后從步態(tài)中提取上述特征，用隨機(jī)森林分類器進(jìn)行情感分類，準(zhǔn)確率可達(dá)80%。研究方法概述情感特征計(jì)算情感特征計(jì)算包括兩方面：姿態(tài)特征和運(yùn)動特征。姿態(tài)特征包括：Volume、Angle、Distance、Area四個向量。運(yùn)動特征包括：Speed、AccelerationMagnitude、MovementJerk、Time四個向量。將姿態(tài)特征和運(yùn)動特征結(jié)合起來，生成情緒特征。數(shù)據(jù)集訓(xùn)練所使用的數(shù)據(jù)集一共有六個：（EmotionWalk）是研究人員新自己采集的數(shù)據(jù)，他們從大學(xué)招募了24名志愿者，并且讓他們模擬不同的情緒走路，再用相機(jī)記錄下來。收集后的數(shù)據(jù)還可以使用GANs來生成新的人類動作的關(guān)節(jié)序列。EWalk數(shù)據(jù)集監(jiān)督分類研究人員使用了LSTM（LongShort-TermMemory）網(wǎng)絡(luò)來監(jiān)督分類。LSTM網(wǎng)絡(luò)是具有特殊“記憶單元”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以存儲任意時間步長的數(shù)據(jù)序列中特定時間步的數(shù)據(jù)值。因此，LSTMs對于捕獲數(shù)據(jù)序列中的時間模式，然后在預(yù)測和分類任務(wù)中使用這些模式非常有用。LSTM訓(xùn)練過程為了監(jiān)督分類，LSTMs像其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是用一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的類標(biāo)簽來訓(xùn)練的。然而。

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    以了解神經(jīng)系統(tǒng)的工作方式。果蠅是生物學(xué)上公認(rèn)的一種研究動物，果蠅的大腦更是近來研究的主要目標(biāo)對象。截至目前，已有八項(xiàng)諾貝爾獎授予了果蠅相關(guān)研究，這些研究推動了分子生物學(xué)、遺傳學(xué)和神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展。果蠅研究的重大優(yōu)勢在于它們的大?。号c老鼠大腦（1億個神經(jīng)元）、章魚大腦（5億個神經(jīng)元）或人類大腦（1000億個神經(jīng)元）相比，果蠅大腦相對較?。ㄖ挥?0萬個神經(jīng)元）。這種優(yōu)勢使得研究人員更容易將果蠅大腦作為一個完整回路來研究。40萬億像素下的果蠅大腦重建，任何人都可以交互瀏覽。40萬億像素下的果蠅大腦自動重建谷歌在霍華德·修斯醫(yī)學(xué)研究所的合作者將果蠅大腦切分成數(shù)千個40納米的超薄切片，并且使用透射電子顯微鏡生成每個切片的圖像（由此產(chǎn)生了40萬億像素以上的果蠅大腦影像），然后將2D圖像排列對齊形成完整果蠅大腦的3D圖像。這項(xiàng)研究用到了數(shù)千塊谷歌CloudTPU和泛洪算法網(wǎng)絡(luò)（Flood-FillingNetwork，F(xiàn)NN），后者能夠自動跟蹤果蠅大腦中的每個神經(jīng)元。雖然該算法大體上運(yùn)行良好，但研究人員發(fā)現(xiàn)，當(dāng)對齊效果不完美（連續(xù)切片中的圖像內(nèi)容不穩(wěn)定）或切片和成像過程存在問題導(dǎo)致多個連續(xù)切片缺失時，該算法的性能會下降。為了應(yīng)對這些問題。

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    13年前，正在新加坡科學(xué)院數(shù)據(jù)存儲研究院從事信息存儲的施路平做夢也沒有想到，自己的大膽設(shè)想在不僅成為了現(xiàn)實(shí)，還登上了8月1日發(fā)表的《自然》封面。談及當(dāng)下熱的話題，人工智能無疑是其中之一。要想抓住發(fā)展人工智能的機(jī)遇，必須在芯片上做到自主可控。近日，清華大學(xué)類腦計(jì)算研究中心教授施路平團(tuán)隊(duì)研發(fā)了一款類腦計(jì)算芯片“天機(jī)芯”，有望促進(jìn)人工通用智能發(fā)展?！霸撔酒敲嫦蛉斯ねㄓ弥悄艿氖澜绠悩?gòu)融合類腦計(jì)算芯片，實(shí)現(xiàn)了中國在芯片和人工智能兩大領(lǐng)域《自然》論文零的突破?！闭劶霸摮晒?，團(tuán)隊(duì)成員充滿驕傲。人腦＋電腦＝類腦13年前，公眾對人工智能的認(rèn)識既沒有如此深刻，也不像這樣對它抱有那么大的期待。傳統(tǒng)的信息存儲大多通過物理手段將器件體積做小，繼而推動技術(shù)發(fā)展?！斑^去無論存儲器也好，CPU也罷，它們的發(fā)展驅(qū)動力都是物理微縮。10年、20年后可能會縮小到幾納米，但是縮到不能再小之后呢？”2006年，施路平對這個問題進(jìn)行了深入思考。他的答案是，計(jì)算機(jī)發(fā)展會改變信息計(jì)算存儲方式，而這需要新的發(fā)展思路。在某種程度上，人腦和電腦是互補(bǔ)的。施路平告訴《中國科學(xué)報》，從計(jì)算和存儲的速度和精確性來說，人根本不是計(jì)算機(jī)的對手；

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