傲意科技联合微创脑科学推进脑机接口康复系统研发
5月28日，国内非侵入式脑机接口企业傲意科技与神经介入企业微创脑科学正式签署战略合作协议。双方将共同开发“介入式脑机接口康复系统”，围绕神经信号采集、解码、介入器械及外骨骼机器人系统展开合作。 签约仪式上，微创脑科学非执行董事兼董事会主席张劼博士、执行董事兼首席执行官谢志永、脑机接口技术研发资深总监Will Zhang博士，傲意科技联合创始人兼副董事长刘广龙、董事副总裁张琦、脑科学事业部总监张冬冬博士等出席。 此次合作意味着傲意科技将在原有非侵入式脑机接口布局之外，进一步拓展介入式脑机接口技术路线。傲意科
AI的隐性缺陷：超级智能为何难解象棋残局？
设想这样一个情景：你让当今最顶尖的AI——那些能写小说、编程序、解数学题的"超级大脑"——制作一个简单的网页：就是一个能练习国际象棋"一步杀"的小工具。结果令人意外。这些AI能洋洋洒洒写出几百行完美的HTML、CSS和JavaScript代码，画出一个精美的棋盘，棋子还能用鼠标拖来拖去。但当你真的想用它练棋时，却发现AI摆出的棋局本身就是错的——黑方的王已经被将军了，这根本不是一个合法的残局。更离奇的是，AI明明已经在代码里调用了象棋规则库，却像完全忘记了这个库的存在，宁愿
AI变革下的思维跃迁
你是否对“AI将如何改变未来”感到困惑？这本《哈萨比斯：谷歌AI核心人物传奇（手写信版）》将引领你走进DeepMind创始人的传奇经历与技术核心，通过真实洞见，洞悉AGI发展的未来十年！ 面对AI飞速进步，你是否既惊叹又迷茫？其实，这并不是你不关心科技，而是缺乏明确的认知路径。本书作者塞巴斯蒂安·马拉比——《富可敌国》《格林斯潘传》的普利策奖提名作家，通过深度访问与第一手资料，还原了哈萨比斯如何融合神经科学、游戏智能与商业远见，打造改变世界的AI引擎。 本书虽然不是传统畅销书，但凭借对AGI战略、技术哲学
AI芯片的计算革命
AI并非简单的软件更新，而是一场计算领域的彻底变革。AI芯片并非“更强的CPU”，而是为适应AI计算需求而重新构建的全新计算架构。在互联网时代，计算机主要进行逻辑运算和顺序执行——例如打开浏览器、发送微信、查询数据库等，CPU的几个核心已足够应对。然而，AI的核心在于海量的概率计算。当你向ChatGPT提问时，它在瞬间完成的回答背后，涉及万亿次的矩阵运算。CPU虽然聪明，但“人手”不足。👨🏫传统计算CPU = 数学教授聪明，能解微积分。但——并行处理能力有限。👦👧👦👧AI 计算GPU = 一万个小学生不
揭秘医疗 AI：如何成为医生的超级助手
——全方位解析医疗人工智能## 引言：源自真实的案例时间来到 2025 年，北京肿瘤医院接诊了一位特殊的患者——其结直肠癌的病理切片在显微镜下并未显示出明显的恶性迹象。若按常规流程，必须等待耗时两周且费用高昂的基因测序才能确诊。然而，主治医生采取了一个新举措：将切片图像导入医院配置的 AI 辅助诊断平台。仅过三秒，系统便输出结论：高度疑似微卫星不稳定（MSI-H），推荐即刻启动免疫疗法。随后的基因检测完美印证了 AI 的推断——分毫不差。**准确率高达 94%。**这绝非科幻桥段，而是 2025 年发生于
AI驱动的脑机接口信号解析技术
EXPLORING TECHNOLOGY如果回顾过去十年科技发展，人工智能最显著的突破在于使机器能够识别图像、理解语言、处理文本；那么展望未来十年，一个更具潜力的前沿领域或许是——让机器能够解读人类大脑。这看似有些超前，但趋势已然显现。过去我们与机器的交互方式在持续演进：最初需要通过键盘鼠标手动输入指令；随后触屏技术和语音助手让交流更加自然；如今大模型技术更是实现了人机直接对话，复杂任务只需一句话即可完成。01脑机接口识别算法是什么？大众谈及脑机接口时，关注点通常集中在硬件设备：头戴设备、脑电帽、电极、芯
AI解析声音：核心技术详解
音频特征提取音频特征提取是计算机听觉领域中的关键步骤，它将原始音频信号转化为更具表达性的数值特征。这些特征可以精简原始的波形采样信号，从而将精练后的波形采样信号应用到其他模型中，使算法更容易理解音频中蕴含的语义信息。原始音频信号是一个复杂的波形，包含了很多信息。对音频进行特征提取是为了简化这些信息，抓住声音的核心特征，如音高、音量和音色，这些可以帮助我们进行分类、识别或分析。音频特征的提取通常涵盖多个维度，其中能量特征、时域特征、频域特征和乐理特征是常见的类别。能量特征是指音频信号中反映其强度和动态变化的
当简单个体汇聚成超级智慧：探索智能涌现的临界密码
复杂网络驱动智能涌现引言：从蚁群到GPT的共同秘密清晨，你在公园散步，看到一群蚂蚁正在搬运食物。每只蚂蚁只能感知周围几毫米的环境，遵循简单的局部规则：跟随信息素、避开障碍、寻找食物。然而，整个蚁群却表现出惊人的集体智能——能够找到最短路径、分配劳动、建造复杂巢穴。这种"个体简单、集体复杂"的现象，称为"涌现智能"（Emergent Intelligence）。更令人惊讶的是，人工智能也展现出类似的涌现特性。2022年，OpenAI的GPT-3在参数量达到1750亿时，突然"学会"了算术推理、代码生成、多语
科学新突破：AI 解码大脑废物清除机制
《科学进展》期刊最新刊载的研究显示，科研团队引入人工智能技术，深入解析脑脊液在大脑内部的循环速率，旨在阐明其清除阿尔茨海默病等相关代谢废物的机理。当人类陷入深度睡眠状态，一种类水液体会在大脑周边循环流动，冲刷掉关联阿尔茨海默病等病症的代谢垃圾。这一机制被命名为“脑淋巴系统”，最早由神经科学先驱、罗切斯特大学转化神经医学中心联席主任迈肯·内德加德在 2012 年提出。然而，关于该系统的具体运作原理尚存疑点，特别是脑脊液在大脑内的流转速度。要在避免对受试者造成永久性损伤的前提下，探究活体大脑内部的循环状况极具
Harmony Biosciences 高管将亮相两场投资盛会
深耕神经科学赛道的生物药企 Harmony Biosciences 日前透露，其核心管理层计划参与即将召开的两场投资者交流活动。届时，高层将详细阐述公司的业务动态与未来战略蓝图。 会议日程如下： 据官方披露，Harmony Biosciences 确认出席以下两项重要会议： 高盛 (986.515, -8.01, -0.80%) 第 47 届年度全球医疗大会的炉边对话定于 2026 年 6 月 9 日上午 8:40 举行，选址佛罗里达州迈阿密。奥本海默中枢神经及神经肌肉高峰会的同类环节则安排在 2026
AI 赋能开放量子多体系统研究
[1] Diehl S，Micheli A，Kantian Aet al. Nat. Phys.，2008，4：878[2] Verstraete F，Wolf M M，Cirac J I. Nat. Phys.，2009，5：633[3] Nakagawa M，Tsuji N，Kawakami Net al. Phys. Rev. Lett.，2020，124：147203[4] Rota R，Minganti F，Ciuti Cet al. Phys. Rev. Lett.，2019，122：1104
机器认知：智能系统构建
人工智能是计算机科学的一个重要分支，致力于探索、开发模拟、拓展与延伸人类智能的理论、方法、技术及应用系统。与其他许多学科不同，人工智能的诞生具有明确的标志性事件，即1956年的达特茅斯（Dartmouth）会议。在该会议上，正式提出“人工智能”这一术语并将其作为研究领域的名称。同时，也确立了人工智能研究的使命。JohnMcCarthy对人工智能的定义为：使机器行为表现出类人智能。当前，人工智能主要涵盖以下领域：（1）感知：模仿人类的感知能力，对外部刺激信息（如视觉和语音等）进行感知和处理。主要研究领域包括
AI模型训练指南：从入门到实践
构建专属AI模型的关键步骤包括：确定目标→准备数据→选择合适模型→训练优化→部署更新；初学者建议采用PyTorch或TensorFlow框架配合云GPU资源及预训练模型微调技术，投入较少但效果显著。任务分类：首先明确方向 —— 图像识别分类/检测、文本分析生成/分类、语音信号识别、数值预测等。评估标准：分类任务关注精确度/召回率/F1值；回归任务关注平均绝对误差/均方根误差；生成任务关注困惑度(PPL)/BLEU指标。资源配置：个人及小团队建议在预训练模型基础上进行微调(BERT/ResNet/Llama
02: 一文厘清 AI、机器学习与深度学习的层级关系
本文是「机器学习从 0 到 1」系列的第二篇文章。继上回探讨了机器学习的定义后，本期将重点解析一个常被大众混淆的议题：AI、机器学习以及深度学习，这三者究竟有何关联？当你浏览资讯时："某企业利用 AI 技术完成了癌症的初期筛查。"接着看到："深度学习模型在图像辨识领域已超越人类表现。"再看到一条："机器学习协助银行侦测欺诈性交易。"三条资讯，出现了三个不同的术语。然而，它们所指的其实是相近的技术范畴。那么，这三个词汇究竟是否等同？若非同物，彼此间又存在何种联系？许多人对这三者的认知往往是：认为它们是可以互
AI技术助力药学创新——专题讲座在药学院开讲
5月20日上午，药学院邀请美国罗文大学化学与生物化学系吴春副教授，在A3-210教室开展主题为“如何利用人工智能/大语言模型提升科研、教育与日常生活”的专题讲座。吴春副教授拥有跨学科学术背景，研究领域涉及计算化学与分子进化等领域。讲座由药学系刘英华执行主任主持。讲座开场，吴春副教授以一个发人深省的问题引发思考——智能究竟是什么？他将智能定义为：把海量、零散的原始数据压缩提炼为简洁、可用信息的能力。在此基础上，他深入分析传统频率统计方法的局限性，指出面对高维度现实问题时，这种方法会陷入“维度诅咒”，导致计算