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来源:网络文章    日期:2020年04月10日 19:08    小贴士:点击文中图片可阅读下一页
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双色球开奖查询资讯:网友买房被开发商“忽悠” 一条留言维权成功 #标题分割#

【网民留言】河北省唐山市开平区佳园道路段是一段开平区的重要公路,沿线有重要大中型企业,有50、207、210、220等公交车和大量客运、货运汽车通行,人民群众对该道路有重大的通行需求,然而佳园道很多路段的公路被唐山市开平区考试场用于科目三驾驶人考试路线(目前大部分考试路线在佳园道),大量考试车辆和教练车在该路段出现,严重影响公交车通行和人民群众出行,也存在突出安全隐患,建议唐山市开平区考试场科目三驾驶人考试场停用佳园道部分路段。 开平区住友路路段公交车辆较少,而且没有大型企业,建议唐山市开平区考试场科目三驾驶人考试场将考试路线全部或者大部分路线调整至住友路路段,减少考试中对佳园道使用路线长度,减少对佳园道群众公交出行的影响。

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在对其中一个志愿者的脑电波解码任务中,平均每句话只有3%需要纠正——低于专业人工速记员平均5%的错误率。   但研究团队也强调,该研究涉及的句子量比较少。

”洪波认为,以深度学习为代表的人工智能技术发展,为脑机接口打开一条应对该挑战的新路径。   不过,在洪波看来,人工智能与脑机接口结合,也带来新难题:如何获得大量的训练数据?来自人脑的高精度神经数据通常只在临床条件下才能获得,这会使神经网络训练陷入困境。    现实应用仍存技术障碍  “这项技术目前主要用于癫痫外科的临床,帮助外科医生在切除癫痫病灶之前,确定关键的语言功能区。 要让渐冻人、高位截瘫等残疾患者用上这样的脑机接口,还要继续解决长效电极和解码效率的问题。

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在对其中一个志愿者的脑电波解码任务中,平均每句话只有3%需要纠正——低于专业人工速记员平均5%的错误率。   但研究团队也强调,该研究涉及的句子量比较少。



“如果你尝试不使用这50个句子的数据集,解码就会糟糕很多。 ”论文第一作者约瑟夫·马金接受媒体采访时说。

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能读懂你心里话的AI来了,识别错误率低至3% #标题分割#

  最近,美国加州大学旧金山分校的科研团队使用人工智能解码系统,把人的脑电波转译成英文句子,最低平均错误率只有3%。

“如果你尝试不使用这50个句子的数据集,解码就会糟糕很多。 ”论文第一作者约瑟夫·马金接受媒体采访时说。

这项研究发表在《自然·神经科学》杂志上。   参加实验的4名志愿者都是癫痫患者,他们由于治疗需要在大脑表面植入了数百个微电极。



 但脑科学和人工智能技术的结合,有可能加速这些探索和研发的进程。

这项研究发表在《自然·神经科学》杂志上。   参加实验的4名志愿者都是癫痫患者,他们由于治疗需要在大脑表面植入了数百个微电极。

研究中,4名志愿者被要求大声重复朗读30至50句话。 他们大脑外侧皮质上分布着大量微电极,可以监测到相应的大脑神经活动。 这些脑电波数据输入人工智能系统后,先被编码成一串序列,然后解码成相应的英文句子。   研究人员表示,这项研究展示了以高精度和自然语速来解码皮层脑电图。

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  展示AI解读神经信号的潜力  “这项研究的创新之处在于,采用端到端的深度学习网络实现神经信号翻译,从工程角度展示了人工智能技术应用于神经信号解读的潜力。 ”清华大学医学院神经工程实验室、清华大学人工智能研究院教授洪波在接受科技日报记者采访时评价说。   洪波分析,这项研究的难点在于两个方面。   首先是采用了高密度微电极阵列,间距4毫米,多达256个电极,覆盖大脑皮层表面的关键脑区,获取了足够的神经信息用于解码。 这种电极在国内尚没有可用于临床的产品。

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  展示AI解读神经信号的潜力  “这项研究的创新之处在于,采用端到端的深度学习网络实现神经信号翻译,从工程角度展示了人工智能技术应用于神经信号解读的潜力。  ”清华大学医学院神经工程实验室、清华大学人工智能研究院教授洪波在接受科技日报记者采访时评价说。   洪波分析,这项研究的难点在于两个方面。   首先是采用了高密度微电极阵列,间距4毫米,多达256个电极,覆盖大脑皮层表面的关键脑区,获取了足够的神经信息用于解码。 这种电极在国内尚没有可用于临床的产品。

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  “人们所期待的戴上脑电帽就能读出心里话,从科学和工程角度来看还有很远的距离。

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  “脑机接口的一个核心难题是神经信息的解码和翻译,脑电信号噪声大,背后的神经编码机制复杂未知,这些都是挑战。

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  为提升解码精确度,研究团队从机器翻译中获得启发,训练了一种循环神经网络。

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