人工智能驱动的精准运动生物医学多尺度数据整合
点击蓝字 关注我们START发表信息文章题目:Artificial intelligence-empowered multi-scale data integration for precision exercise biomedicine-本文图文摘要-研究设计本文为一篇叙述性综述，通过结构化文献检索，检索数据库涵盖Web of Science Core Collection、PubMed和Scopus，检索时间范围：2015年1月至2025年3月。检索词分为三组：第一组为运动相关词汇“exercise
北大AI研究院实现高密度脑机接口芯片突破
近日，北京大学人工智能研究院唐希源团队发布了一款用于高通道脑机接口的多尺度神经信号接口SoC芯片，相关成果在IEEE CICC会议上进行了展示。图1：芯片显微照片该芯片集成了8通道跟踪缩放式模拟前端与256通道多尺度特征提取器，通过伪电阻嵌入式纹波抑制环路降低斩波频率，在仅0.18μW的参考功耗下实现了89.5dB的动态范围；同时采用流式尖峰特征提取方法与数字存内计算局部场电位特征提取设计，实现尖峰与局部场电位的同步特征提取，将输出数据率压缩超过1500倍，且尖峰通路每通道仅需0.00013mm²面积，为
混合架构新突破！HMSTUNet刷新人群计数性能纪录
计算机视觉领域再次传来重磅消息！研究团队Yue Zhang、Yafu Li、Leyang Cui（通讯作者）等学者联合发布HMSTUNet混合多尺度Transformer-CNN U型网络，创新性整合CNN局部特征提取能力与Transformer全局建模优势，成功破解人群计数难题，在五大权威基准数据集上全面刷新SOTA性能。DOI:https://doi.org/10.1162/COLI.a.16当前人群计数算法主要分为CNN与Transformer两大技术路线，但各自存在明显局限：CNN网络感受野范围有