神經形態結構融合學習和記憶功能領域的研究主要集中在人工突觸的可塑性方麵，同時神經元膜的固有可塑性在神經形態信息處理的實現中也很重要。德國德累斯頓大學聯合清華大學北京未來芯片創新中心腦靈感計算研究中心(CBICR)近期發表了一篇名為“Intrinsic plasticity of silicon nanowireneurotransistors for dynamic memory and learning functions”的論文，文獻提出一種由矽奈米線電晶體製成的神經電晶體，表麵覆有離子摻雜的溶膠-凝膠矽酸鹽薄膜，從而模擬神經元薄膜的固有可塑性。
該文獻的工作得出了以下幾點結論：① 神經電晶體中的介電工程(如文獻提出的溶膠-凝膠的可控離子摻雜)可以補充和強化記憶材料在下一代神經形態計算設備中的功能。②文獻提出了一個單一的神經元設備架構及其電路模型，以多個突觸後輸入作為門輸入，多個軸突終端作為晶體管輸出，模擬了一個基於形態學和層次結構特征的真實神經元的信息處理。該裝置模擬說明了神經電晶體非線性信號過程的動態學習能力，學習功能由s形函數係數的反饋給出，即元塑性；實驗結果突出了非線性信息處理的能力，這依賴於神經電晶體的固有可塑性。通過利用電流器件的輸出動態控製，能實現在一定的時間範圍內更快或更慢地產生和達到峰值閾值，並控製峰值的速率，這是神經元計算的主要算法。③未來的研究可以研究是否可以通過將文獻所提出的神經晶體管與脈衝發生器相結合來構建一個完全用於尖峰神經網絡的神經元處理器。
 |
- 創澤智能機器人
- 中國智能服務機器人領軍企業，涵蓋商用、家庭、特種等多用途的智能機器人產品體係，十幾年行業應用解決方案提供商
|
|
針對結算收銀場景中商品識別的難點，從商品識別落地中的模型選擇、數據挑選與標注、前端和雲端部署、模型改進等方麵，進行了深入講解
通過分析其中的關鍵問題，建立了新熱內容曝光敏感模型，並最終給出一種曝光資源約束下的多目標優化保量框架與算法
優酷推薦業務，算法應用場景眾多，需求靈活多變，需要一套通用業務框架，支持運行時的算法流程的裝配，提升算法服務場景搭建的效率
餓了麼算法專家劉金介紹推薦業務背景，包括推薦產品形態及算法優化目標；然後是算法的演進路線；最後重點介紹在線學習是如何在餓了麼推薦領域實踐的
杜克大學的一種 AI 算法PULSE可以將模糊、無法識別的人臉圖像轉換成計算機生成的圖像，其細節比之前任何時候都更加精細、逼真
能快速將現有算法在實際生產環境落地，並能利用GPU加速實現大規模計算，我們自己搭建了一個GPU加速的大規模分布式機器學習係統，取名小諸葛
人類可以通過視覺和觸覺融合感知快速確定抓取可變形物體所需力的大小，以防止其發生滑動或過度形變，但這對於機器人來說仍然是一個具有挑戰性的問題
在底層通過使用基於模型的操作單元，保證了手指與物體之間持續穩定的抓取；在中層使用強化學習進行規劃，從而實現較長和複雜的手內操作流程
中科院沈陽自動化所的Wang利用深度強化學習算法和視覺感知相結合的方法來完成移動機器人在非結構環境下的移動操作
德國伯恩大學計算機學院研製的遙操作輪腿複合的移動操作機器人可通過遠程操作平台完成各種複雜操作任務
假肢腕設計的有效基準能夠做3自由度運動，即旋前/旋後、屈伸和橈側/尺側偏移,未受影響的腕關節，其最大活動範圍通常在76度/85度
旋轉器用於使終端設備沿前臂的縱向放出或滾動，而屈肌使終端設備彎曲或俯仰, OB棘輪式旋轉手腕，被動腕部裝置的鎖定也可以通過使用不可反向驅動的機構來實現
