... 2024-03-09 04:10 .. 有没有什么科技能够让失去肢体的残障人士也能正常生活呢?”黄立在现场讲述了多年前的一个令其深受触动的小故事。
经过多年的努力,黄立带领中华脑机接口公司团队研发成功了65000通道,双向的脑机接口芯片。
他透露,目前,国外的脑机接口芯片还只能做到3000多个通道,而且是单向的。
而他们研发的脑机接口芯片可以做到65000通道,是双向的,居于国际领先水平。
这项技术可以让很多目前还实现不了的医疗应用成为可能。
比如,可以让假肢能够有真实的感觉,可以用人脑、意念来控制假肢,还将令很多神经系统的疾病治疗成为可能,比如癫痫、阿尔茨海默病、抑郁、帕金森等。
未来甚至可以通过脑机接口对外部设备和计算机实现控制,如控制鼠标、打字交流,还可以使盲人复明,对记忆进行存储等。
“这些以往都只能出现在科幻小说里面的场景,未来都有可能成为现实.”
黄立说。
十四届全国人大二次会议3月8日举行第二场“代表 .. UfqiNews ↓
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... 02-12 06:02 , 1975 , 269 ..
[编按: 转载于 mises.org, 作者 Ludwig von Mises, 路德维希·冯·米塞斯, 1949-06-01. 本书已收录到 有福经典: https://ufqi.com/news/clscpage.1051.html?tit=人的行为 Human Action ] 米塞斯《人的行为》绪论 一、经济学与人的行为通论经济学是所有科学当中最年轻的.
在过去的两百年,虽然有许多新的科学从古代希腊人所熟习的学问中成长出 来,可是,那不过是些在旧学问体系中已有了地位的部份知识,现在成为独立的学科而已.
研究的领域,划分 得更精细,而且也用些新的方法;在这领域内,有些从来未被注意的地方被发现了,而且人们开始从一些不同 于前人的观点来看事物.
领域的本身并没有扩大.
但是经济学却给人文科学开辟了一个新的领域,这个领域是 以前不能接近的,而且也从未想到的.
从市场现象的相互依赖和因果关系中,发现了它们的规律性,这却超越 了 ... 人的行为 Human Action ⟶
[编按: 转载于 mises.org, 作者 Ludwig von Mises, 路德维希·冯·米塞斯, 1949-06-01. 本书已收录到 有福经典: https://ufqi.com/news/clscpage.1051.html?tit=人的行为 Human Action ] 米塞斯《人的行为》绪论 一、经济学与人的行为通论经济学是所有科学当中最年轻的.
在过去的两百年,虽然有许多新的科学从古代希腊人所熟习的学问中成长出 来,可是,那不过是些在旧学问体系中已有了地位的部份知识,现在成为独立的学科而已.
研究的领域,划分 得更精细,而且也用些新的方法;在这领域内,有些从来未被注意的地方被发现了,而且人们开始从一些不同 于前人的观点来看事物.
领域的本身并没有扩大.
但是经济学却给人文科学开辟了一个新的领域,这个领域是 以前不能接近的,而且也从未想到的.
从市场现象的相互依赖和因果关系中,发现了它们的规律性,这却超越 了 ... 人的行为 Human Action ⟶
... 10-11 15:17 , 217 , 221 ..
5 循环神经网络循环神经网络也被称为时间递归神经网络(Recurrent neural network)在前面讨论的卷积神经网络,无法利用历史数据的时间依赖关系,来分析数据特征,对于二维图像来讲,我们已经知道局部感受视野这种空间信息是识别问题的核心,在另外一些与时间相关的问题中,输入的数据是基于时间的序列,卷积网络就无能为力了.
这时候,核心问题是需要了解数据的时间序列关系,实际上,RNN最早是由Hopfiled网络启发变种而来,因此有些类似Hopfiled的联想记忆功能.例如,如果我们试图预测一下“天空飞过一只__”这句话最后一个词是什么?利用前面输入的一连串的历史信息:“天 空 飞 过 一 只”,我们就能大致猜出最后一个词可能是某种具有飞行功能的事物,历史(时间信息)对于我们推测未来,是极有帮助的,不可轻易抛弃.
而RNN的核心诉求之一,就是能将以往的信息连接到当前任务之中.
RNN模型有比较多的变种,一种主流的RNN模型结构如 ... 理解计算:从根号2到AlphaGo -23: 第8季 深度学习发展简史-4 ⟶
5 循环神经网络循环神经网络也被称为时间递归神经网络(Recurrent neural network)在前面讨论的卷积神经网络,无法利用历史数据的时间依赖关系,来分析数据特征,对于二维图像来讲,我们已经知道局部感受视野这种空间信息是识别问题的核心,在另外一些与时间相关的问题中,输入的数据是基于时间的序列,卷积网络就无能为力了.
这时候,核心问题是需要了解数据的时间序列关系,实际上,RNN最早是由Hopfiled网络启发变种而来,因此有些类似Hopfiled的联想记忆功能.例如,如果我们试图预测一下“天空飞过一只__”这句话最后一个词是什么?利用前面输入的一连串的历史信息:“天 空 飞 过 一 只”,我们就能大致猜出最后一个词可能是某种具有飞行功能的事物,历史(时间信息)对于我们推测未来,是极有帮助的,不可轻易抛弃.
而RNN的核心诉求之一,就是能将以往的信息连接到当前任务之中.
RNN模型有比较多的变种,一种主流的RNN模型结构如 ... 理解计算:从根号2到AlphaGo -23: 第8季 深度学习发展简史-4 ⟶
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