當微機器人膠囊抵達體內病患區(qū)域（比如腸道）時，外源近紅外光可以穿透深層組織并引發(fā)膠囊破裂從而釋放微機器人。釋放出的微機器人依靠其高效游動可穿越生物屏障終實現(xiàn)在病患區(qū)域的滯留和持久的藥物傳遞。微機器人系統(tǒng)包含的兩項關鍵技術：（1）微機器人微機器人由內而外依次是鎂球、薄金層、藥物層和聚對二甲苯層組成，外面三層并未完全覆蓋鎂球，留下了一塊類似舷窗的圓形區(qū)域，當微機器人暴露在消化液時，鎂球作為機器人的“燃料”與消化中的液體發(fā)生化學反應產(chǎn)生小氣泡推動球體運動，薄金層作為造影劑增強影響效果，聚對二甲苯層作為抵抗消化的保護層。為了保護微機器人免受胃中的惡劣環(huán)境，它們被包裹在由石蠟制成的微膠囊中。當微膠囊口服之后將會順著消化道一直運動。一旦微機器人到達附近，就會使用高功率連續(xù)近紅外激光束它們。由于微型機器人能夠大量地吸收紅外光，使它們被短暫地加熱，微膠囊的石蠟將會熔化，使得微機器人暴露在消化液當中。未被覆蓋的鎂將會和消化液產(chǎn)生化學反應推動微機器人直到它與附近的組織碰撞。因為微機器人不具備轉向功能，所以這項技術就像是一種的方法，盡管不會是所有的微機器人命中病灶區(qū)域，但是還是會很多微機器人命中目標。

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    這些算法不受困擾當今圖像識別系統(tǒng)的各種對抗性攻擊的影響。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡并不像我們的大腦那樣真正理解它們從圖像中提取的特征。Davies解釋說：“他們可能會被一些簡單的攻擊所愚弄，比如改變單個像素或添加一個噪音圖案，而這些改變是不會愚弄人類的。”但Loihi芯片可以運行的稀疏編碼算法可以像人類視覺系統(tǒng)一樣工作，所以不會因這種攻擊而失敗。英特爾表示，PohoikiBeach系統(tǒng)可以很容易地擴展到處理更復雜的問題。英特爾計劃在今年底發(fā)布一個大10倍的PohoikiBeach系統(tǒng)，擁有多達1億個神經(jīng)元。800萬個神經(jīng)元，神經(jīng)擬態(tài)芯片可為假肢和自動駕駛提供動力英特爾神經(jīng)形態(tài)計算研究主管MikeDavies表示，英特爾及其研究伙伴剛剛開始測試像PohoikiBeach這樣的大型神經(jīng)系統(tǒng)能做什么，迄今為止的證據(jù)已經(jīng)表明，它的性能和效率甚至可以更高。Davies說：“我們正在迅速積累結果和數(shù)據(jù)，證明它(PohoikiBeach)確實有優(yōu)勢……主要是在效率方面。實際上，在我們進行的每一個基準測試中，這個架構都具有的收益?！盤ohoikiBeach將非常擅長神經(jīng)元類任務，包括稀疏編碼、路徑規(guī)劃和同步定位和建圖(SLAM)。這些都是用于自動駕駛、機器人室內測繪和高效傳感系統(tǒng)的算法。例如，英特爾表示。

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    “大電子類其實還算好，還是排名靠前的專業(yè)，但相對來講這個行業(yè)提供不了有市場競爭力的崗位，面臨的就是人員的整體素質不夠，甚至就是人員短缺的問題?！毙靷ケ硎?，我國集成電路專業(yè)的畢業(yè)生人數(shù)在20萬左右，但是只有不足3萬人進入集成電路行業(yè)從業(yè)。雖然有計算機、物理、自動化等專業(yè)的畢業(yè)生流向集成電路行業(yè)，但單純依托高校培養(yǎng)和輸送人才無法滿足產(chǎn)業(yè)對人才的需求。大幅提升集成電路專業(yè)的招生人數(shù)已經(jīng)迫在眉睫。但是，另一方面，對于芯片企業(yè)來說，大學的優(yōu)等生并不等于真正的優(yōu)秀人才。此前，一位集成電路投資人對記者表示，企業(yè)需要的優(yōu)秀人才是能夠直接上手的，而剛畢業(yè)的學生需要大量的培訓，兩者相差甚遠。在如何培養(yǎng)人才方面，徐偉認為，應當從高校培養(yǎng)、企業(yè)自主培養(yǎng)和社會培訓等方面有機，從加大高校培養(yǎng)力度，開展大規(guī)模職業(yè)教育培訓，推行集成電路人才優(yōu)惠政策，加強海外人才引進力度和構建集成電路相關領域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的生態(tài)體系等多方面努力。新加坡國立大學講席教授連勇指出，日本高中就會提供集成電路的普及教育。他認為，在高校教育方面，應當普及集成電路設計課程和EDA設計工具，并設立為大學教育服務的MPW（多項目晶圓），培養(yǎng)學生的動手能力。

    如果我們對機器人有一點了解的話，那就是我們知道它們會壞的。它們一直會出現(xiàn)問題。軟件壞了。硬件壞了。你認為永遠，永遠都不可能會壞的零件壞掉的時候，你必須試著向導師解釋到底發(fā)生了什么，他一直站在那里看著你的機器人失敗，然后再整夜的熬夜修復那些本不該嚴重損壞的東西。雖然這其中的大部分只是機器人的一個基本特性，但歐盟委員會正在資助一個名為SHERO（SelfHEalingsoftRObotics，自愈軟機器人）的項目，試圖解決機器人遭受的物理破壞。SHERO是一個為期三年、耗資300萬歐元的合作項目，由布魯塞爾大學、劍橋大學、巴黎大學物理與工業(yè)學院和瑞士聯(lián)邦材料科學與技術實驗室（EMPA）共同完成。正如SHERO這個名字所暗示的，這個項目的目標是開發(fā)出能夠完全從機器人在日常操作中可能遭受的各種傷害中恢復過來的軟材料，以及偶爾發(fā)生的更為極端的事故。大多數(shù)材料，特別是軟性材料，不管是用強力膠還是膠帶，都是可以固定的。但修復東西需要人類首先識別出它們何時損壞，然后執(zhí)行潛在的技能、勞動、時間和金錢密集型任務。SHERO的軟材料終將使整個過程具有自主性，使機器人能夠自我識別損傷并自行開始。

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    北京時間6月8日，斯坦福大學官網(wǎng)發(fā)布了吳恩達團隊的一項成果：放射科醫(yī)師借助人工智能算法改進了腦動脈瘤的診斷——腦動脈瘤是大腦血管中的隆起物，可能會滲漏或破裂，可能導致中風、腦損傷或死亡。這項成果發(fā)表在了JAMANetworkOpen上。斯坦福大學統(tǒng)計學研究生、該論文的聯(lián)合作者AllisonPark說，“人們對機器學習在醫(yī)學領域的實際作用有很多擔憂。這項研究顯示了人類如何在人工智能工具的幫助下參與診斷過程?！睋?jù)了解，該工具圍繞一種名為HeadXNet的算法構建，可以提高臨床醫(yī)生正確識別動脈瘤的能力，其水平相當于在包含動脈瘤的100次掃描中發(fā)現(xiàn)另外六個動脈瘤，除此之外，它還能提高臨床口譯醫(yī)生的共識。在腦部掃描中，HeadXNet使用透明的紅色高光指示動脈瘤的位置。（圖片來源：AllisonPark）雖然HeadXNet在這些實驗中取得的成功很有價值，但研究團隊提醒說，需要進一步調查，以便在實際臨床部署之前評估AI工具的魯棒性，因為不同醫(yī)院擁有不同的設備硬件和成像協(xié)議，研究人員計劃通過多中心合作解決這些問題。醫(yī)師在AI幫助下降低了漏診率對腦部掃描結果進行梳理、尋找動脈瘤意味著要瀏覽數(shù)百幅圖像。動脈瘤有多種大小和形狀。

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    3D定位或3D位置跟蹤可以定義為測量一個或多個在定義空間中相對于已知位置移動的對象或對象的3D位置和方向。測量物體的3D位置和方向時，會測量六個自由度(6DOF)：3個位置坐標和3個角坐標?；蛘撸梢詼y量對象的位置，這稱為3自由度定位。光學跟蹤是一種3D定位技術，基于使用兩個或多個光學跟蹤攝像頭監(jiān)控定義的測量空間。每個相機在鏡頭前都配備了一個紅外(IR)通濾光片，鏡頭周圍有一圈IRLED，用于周期性地用IR光照亮測量空間。這種光對人眼是不可見的，其強度對于人類工作來說是完全安全的。需要跟蹤的物體配備了反射標記，可將傳入的紅外光反射回攝像機。紅外反射由相機檢測，然后由光學跟蹤系統(tǒng)進行內部處理。該系統(tǒng)以高精度計算圖像坐標中的二維標記位置。使用多個攝像頭，可以得出每個標記的3D位置。可以通過在測量空間中使用單個標記來測量3D位置。為了能夠同時測量對象的方向或跟蹤多個對象，在每個對象上放置了多個標記。只需將標記隨機粘貼到對象上即可輕松創(chuàng)建此類配置，確保從每個角度都可以看到多個標記。通過使用每個對象的這種配置模型，光學跟蹤系統(tǒng)能夠區(qū)分對象并確定每個對象的3D位置和方向。光學跟蹤及其優(yōu)勢光學跟蹤已被證明是基于其他技術。 黃浦區(qū)的手術機器人品牌