ClearOne联手Vivani子公司Cortigent达成合并
通信解决方案公司ClearOne（纳斯达克代码：CLRO）宣布，已与Vivani Medical（纳斯达克代码：VANI）的全资子公司Cortigent达成最终合并协议。根据协议，Cortigent将成为ClearOne的全资子公司，合并后的公司更名为Cortigent Holdings，以新代码“CRGT”在纳斯达克上市交易。 此次交易通过反向合并实现，ClearOne将作为存续的法律实体，而Cortigent的业务将成为合并后公司的核心运营主体。作为交易的一部分，ClearOne将通过同步融资筹集10
AI与人脑天差地别，但这恰恰有其价值
大脑惊人的细胞多样性和网络复杂性或许能为改进人工智能提供思路。1943年，两位神经科学家在试图描述人类神经系统如何运作时，意外地奠定了人工智能的基础。在他们的数学框架中，关于细胞系统如何编码和处理信息，沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨认为，每个脑细胞，或者说神经元，都可以被视为一个逻辑装置：它要么开启，要么关闭。他们写道，由这种“全或无”的神经元组成的网络，可以通过真假语句执行简单的计算。“从某种意义上说，他们实际上是在描述第一个人工神经网络，”托马索·波焦说道。他是麻省理工学院的教授，也是计算神经科学的创始
人类智能与AI的本质差异
所谓人工智能，简而言之，就是针对特定任务，将多种精妙的数学手段进行线性与非线性的整合，构建出一个小型系统。其目标是让输入与现实一致的参数时，能够输出尽可能吻合的结果。这在历史上被称为“深度学习模式下的神经网络”。神经网络的基本原理究竟为何？我们用通俗的语言来解释。这个小型系统被称为“模型”，规模较大的模型通常拥有数量庞大的参数。为了让模型输出尽可能接近现实，必须进行高质量的训练。在训练过程中，输入数据即可产生模型输出，将其与理想输出进行对比并计算误差，再利用该误差对模型进行调整（即调整模型参数的数值，最常
人工智能核心知识 - 从基础原理到发展历程
一、课程整体概述1.1 课程架构必修基础模块•机器学习与人工智能入门•深度学习核心：卷积神经网络（CNN）•深度学习进阶：Transformer 与自然语言处理1.2 教学目的与展望以就业为导向的综合训练◆理论素养（Knowledge）：系统化讲解理论框架◆编码技能（Coding Test）：结合行业场景的代码实践◆求职准备：覆盖所有面试可能涉及的知识点核心能力强化◆手写算法：梯度下降、CNN 架构、Transformer 结构◆理论掌握：能够口头阐述算法原理及实现方法◆实践能力：完成课后任务与代码练习二
AI、机器学习与数据驱动：概念厘清与边界划分
我有的时候会有一种困惑：在我们控制领域里面用到的“基于数据”的建模、故障诊断与预测控制，属于人工智能的范畴吗？“机器学习”、“神经网络”、“大模型”这些热词在控制领域里面怎么理解，彼此是什么关系？一、机器学习的范畴在控制、信号、过程工业等领域里，凡是“基于数据”的建模、辨识与预测方法，绝大多数在数学本质上就是机器学习，因而也属于广义的人工智能。之所以让人觉得陌生，并不是因为它们是新东西，而是因为控制、统计、计算机（人工智能）这三个学科在历史上长期各自发展，在不同的会议和期刊里把高度重叠的方法起了不同的名字
探秘AI核心：机器学习的发展与未来
机器学习：赋予计算机“触类旁通”的智能引言：当电脑开启“自我修炼”之路设想这样一个画面：你收到一封来信，系统自动将其丢进“垃圾箱”。你点开流媒体平台，首屏全是符合你口味的视频。你用手机按下快门，相册自动按人脸将照片归类。你对着设备询问“明日气候如何”，语音助手马上给出了回应。这些看似习以为常的体验，其背后都离不开一项共同的核心技术——机器学习。究竟什么是机器学习？通俗地讲，它就是让电脑自主在海量数据里挖掘模式，再依照这些模式对未知数据进行推断。以往的程序代码好比一份详尽的食谱——你向机器下达每步的指令，它
人工智能为何缺乏主观体验
改编自《问心——关于意识的理论模型》意识的本质，在于对世界的主观体验，是真正“感知”到存在。但多数讨论都偏离了核心，只聚焦于它的副产品——智能。即便是专业研究者，也把精力全放在‘智’上，因此注定无法破解意识之谜。此刻，不妨停下思考，像无知者一样，单纯地听、看、闻、感受。你依然拥有意识，只是未加思虑。但若彻底剥夺你的一切感官体验，哪怕大脑高速运转、推理无数，你也将失去意识。当前的人工智能亦如此。若硬件无法演化出真实的感受能力，再强大的算法也只是计算，绝无可能诞生意识。计算机的硬件与传统机械，在物质构成与运行
AI史上最具毁灭性的著作：感知器的终结
纵观人工智能发展历程，鲜有著作能像1969年问世的《感知器》那样，对一个研究领域造成如此毁灭性的冲击。该书由马文·明斯基和西摩·佩珀特联手撰写，前者是麻省理工学院人工智能实验室的创建者之一，后者则是MIT的数学家，后来成为知名教育家（他开发了“Logo编程语言”，为少儿编程教学打下根基）。两人的协作始于1960年代中期，彼时明斯基已对罗森布拉特掀起的“感知器热潮”深感不耐。“我翻阅了罗森布拉特的文章，通篇都是虚言，”明斯基在多年后的采访中回忆道，“他宣称‘感知器能掌握一切’，我仅用三小时就找出一个反例。一
Vistagen社交焦虑症候选药物III期临床取得进展
Vistagen近期披露了fasedienol鼻喷雾剂用于社交焦虑症急性治疗的PALISADE-4 III期公共演讲挑战试验的顶线结果及事后分析数据。该试验是Vistagen注册导向的PALISADE III期项目的重要组成部分。 根据2026年6月公布的财报信息，PALISADE-4试验的随机部分已于近期完成，顶线结果在当月公布。在此之前，Vistagen已在2025年12月公布了PALISADE-3的顶线结果，该试验未达到主要终点——以主观痛苦感觉单位量表测量的基线最小二乘均值变化。不过，fasedi
脑机AI融合赋能：全周期脑健康智能管理研究平台建设
需要解决方案或国企资质投标可以联系：招募客户顾问：有良好客情关系，根据项目核算收益（上不封顶），非全了解信息化项目流程，不限于数据中心/园区/矿山/水利/交通/电力/医疗/教育/文旅等其中一个或多个领域，公司后端根据客户需求制定方案，进行投标及交付支撑。当前脑机接口技术已被纳入国家未来产业重点布局方向，多地相继出台专项行动计划推动技术落地与产业融合。在临床健康管理领域，传统脑健康筛查、认知评估与神经康复手段长期存在主观依赖度高、数据维度单一、干预精准度不足等痛点，难以满足全生命周期脑健康管理的实际需求。本
解码AI时代：算力、算法与数据的三角密码
当数字浪潮席卷全球，一场静默的变革正在无声地展开。它不像惊雷般震撼人心，却如细水长流般浸润着我们生活的方方面面。这场变革的核心力量是人工智能。而驱动人工智能蓬勃发展的关键，源自三个既神秘又至关重要的组成部分——算力、算法与海量数据。算力：数字世界的脉动算力，是人工智能跳动的脉搏，是数字时代最强劲的律动。若将人工智能比作一位巨人，算力便是支撑其巍然屹立的双足，是其穿越重重阻碍的力量源泉。在现实生活里，算力恰似四通八达的高速公路、风驰电掣的高铁网络、错综复杂的城市管网，已然成为不可或缺的基础支撑。它依托服务器
深度拆解：AI大模型的底层认知逻辑
近年来，“人工智能大模型”已成为各领域关注的焦点，几乎人人都在讨论这一概念。为帮助普通大众跨越专业门槛，真正理解人工智能大模型的核心内涵，本文将从基础的建模与模型概念出发，逐步厘清机理模型与概率模型的本质差异，最终用通俗的语言和生活化的视角，深入剖析人工智能大模型的根本原理，让复杂的底层逻辑变得清晰易懂。一、建模与模型人类认识自然、改造世界、钻研科学的根本路径，本质上就是发现规律、提炼规律、运用规律的过程。而建模，正是人类总结客观世界运行法则最核心、最科学的途径。所谓建模，简而言之就是：面对自然界纷繁复杂
Enveric生物科学将参与B. Riley证券会议 专注神经精神药物研发
生物科技企业Enveric Biosciences周一透露，将参加B． Riley证券主办的Mind， Muscle & Vision会议。公司首席执行官Joseph Tucker博士将在会议期间出席一场神经精神药物专题炉边讨论，深入分析该领域发展动向及精神健康治疗药物的未来方向。管理团队还将在全天与注册投资人进行一对一交流，阐述公司策略及最新进展。 Enveric的主要研发重点集中在新型小分子神经可塑性治疗药物，致力于应对精神与神经系统疾病的未满足医疗需求。其核心候选药物EB-003旨在选择性激
AI七秩风云录：感知器的崛起与困局
感知器在当时引发的轩然大波，凭借的究竟是什么？它实质是什么，又不是什么。罗森布拉特所构想的感知器，从技术角度而言颇为朴素。其架构仅包含两层：输入层与输出层。输入层衔接"感官"，例如光敏元件，负责摄取图像数据；输出层则衔接"决策模块"，譬如一枚按键，按下即代表"此为圆形"或"此为方形"。输入层与输出层经由若干"连线"相贯通，每条连线上附有一个"权重"，亦即所谓的"突触权重"。"学习"的机制如下：向感知器展示一张绘有圆形的卡片，并告知它："这是圆形。"感知器接收图像信号后，依据既有权重演算出判断结果，或许它会
AI是什么？深度解析光电融合智能加速体系
一、人工智能概述近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术再度崛起并迈入全新发展阶段，以神经网络（Neural Network，NN）为代表的AI模型正深刻重塑当今计算机视觉、自然语言处理等众多领域。AI领域两大核心研究方向为AI模型与AI加速体系。在AI模型研究层面，神经网络是应用最为广泛的AI模型类别之一。神经网络借助模拟生物神经元的计算架构、学习机制与连接模式，使构建的模型具备一定程度的智能特征。Alex Net、Google Net、Res Net、VGG等多种神