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我掌握的新兴技术：脑机接口：AI实现人脑和机器的无缝交互

引言脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）是连接人脑和机器的桥梁，为实现人机无缝交互提供了前所未有的可能。...本文将详细介绍如何使用人工智能技术构建脑机接口，使人脑能够直接与计算机进行沟通和控制。...第一部分：脑机接口基础1.1 什么是脑机接口脑机接口是一种技术，通过记录和解读大脑活动，使人脑能够与外部设备进行直接通信，实现对机器的控制。...结论通过脑机接口，人脑可以直接与机器进行沟通，实现了人机之间的无缝交互。人工智能算法在脑信号解码中扮演着关键角色，为实现更加精准的脑机交互提供了强大支持。...未来，脑机接口技术将在医疗、辅助技术等领域发挥更为重要的作用。我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文，快来和我瓜分大奖！

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人脑直接控制机器人的反馈系统

脑控机器人执行二元分类任务 美国波士顿大学和麻省理工学院研发出全新的反馈系统，可使机器人适应人类思维模式，实现人脑对机器人的实时直接控制。...将人类语言翻译成对机器人有意义的信号非常困难，常用方法是使用脑电图扫描仪作为脑机接口，实现人脑对机器人的控制，但这种操纵需要操作者按照计算机可以识别的特定方式“思考”（如注视某个特定区域），操作效率较低...机器人通过脑电图扫描仪实时监测操纵者大脑电位的变化，利用机器学习算法快速准确分析脑电波信号。...当操作者看到到机器人工作出现错误时，脑波信号会发生特定变化，机器人一旦检测到这种“错误相关电位”，反馈系统会促使机器人纠正错误。...这套系统的潜在应用包括监控工厂里机器人的工作、监控无人驾驶汽车的工作等等。 （蓝海星）

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    新技术可通过人脑控制多台无人机

    2016年7月8日，美国亚利桑那州立大学(www.asu.edu)发布消息称，该校一名研究人员已经发现如何使用人脑控制多台无人机。...该校人型机器人与控制实验室主任Panagiotis Artemiadis表示：“我能够从系统外面观测到系统内的变化。我们的目标是通过解码此类活动来对机器人的某些变量实施控制。”...可以通过一个无线系统将想法发送给机器人。“我们有一个运动捕捉系统，可以捕捉四边形的位置。通过改变它们边界的距离，就可以实现控制目标。” 通过人脑控制接口，可以同时控制多达四个小型机器人，比如无人机。...Artemiadis一直致力于研究人脑机器接口，尤其是人脑与机器人手臂的神经接口。他表示，在过去的两到三年里，已经出现了很多关于单脑/机器接口的研究，可以帮助我们控制一台机器。...几年前，他产生了控制多台机器的想法。这是机器人和空间探索趋势的一部分：研究人员没有试图建造一个巨大的、昂贵的机器或飞机或航天器，而是制造了很多又小又便宜的机器。

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    混淆重定向SVG钓鱼邮件技术分析

    大多数由html，pdf，svg的文件格式上传发送至企业邮箱中，通常情况下大多数恶意邮件都会被outlook，gmail等放入垃圾箱，但这些附件却顺利进入到了企业员工的收件箱中，经过作者研究是进行了混淆技术的复用与重定向...，绕过了邮箱检测机制，下面针对svg格式的附件技术细节进行阐述。...多阶段跳转：访问该初始URL后，浏览器会进一步重定向。...伪装技术解析（Cloudflare验证与人机校验） 在用户被重定向到攻击者站点后，钓鱼攻击通常不会直接暴露假登录页，而是先呈现一系列伪装的安全检查画面。...这通常表现为要求用户点击一个按钮或勾选一个复选框以证明自己不是机器人，或者如“请确认身份以证明你不是机器人”的提示。事实上，攻击者可以在此阶段融入钓鱼主题。

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    how we learn 第二章 人脑比机器强在哪？（长文）

    人工智能缺少什么1 学习抽象概念 我们有时会犯与机器相同的错误,并可能把狗误认为猫。然而,只要给人类多一点时间,他们就会纠正他们的错误。...在人脑中,学习几乎总是意味着将知识显化,以便重用、重组和向他人解释。 第二种学习系统,基于规则和符号,等级高于前一种。...创造达到这第二个智能水平的机器是当代人工智能研究的一大挑战。...找到合适的定律或逻辑规则来解释所有可用的数据是大规模加速学习的最终手段——而人脑非常擅⻓这个游戏。 让我们考虑一个例子。想象一下,我给你看十几个不透明的盒子,里面装满了不同颜色的球。...这种分工结束了经典的“先天还是后天”的争论:我们的大脑组织为我们提供了强大的启动工具和同样强大的学习机器。

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    计算广告笔记-受众定向核心技术

    受众定向技术分类 ?...总体上看，按照计算框架的不同，这些受众定向技术可以分为3种类型： 用户标签，可以表示成t(u)形式的标签，以用户历史行为数据为依据，为用户打上的标签； 上下文标签，可以表示成t©形式的标签，根据用户当前的访问行为得到的即时标签...以上各种定向中，地域定向、频道定向和上下文定向属于t©的定向方式；人口属性、行为定向属于t(u)的定向方式；重定向和新客推荐属于t(a,u)的定向方式。 ?...行为定向 行为定向：根据用户的历史行为进行挖掘的方法。具体可以描述为，根据用户一段时期内的各种网络行为，将该用户映射到某个定向标签上。...DMP还有一个技术问题：如何将用户标签传送给购买方，如DSP。包括两个环节：用户身份对应，即cookie映射；数据的传送方式，直接通过在线缓存的形式访问，还是附着在询价请求上直接提供。

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    科学家总结将塑造未来的五大人脑技术

    2015年8月19日，美国杜克大学医学中心神经认知障碍计划主任MuraliDoraiswamy在世界经济论坛网站发表文章，总结了能展现脑科学未来前景的五项新兴技术。...（1）思维绘制 2015年3月由以色列脑技术组织主持召开的Braintech2015大会决定对大脑的功能与结构连接进行绘制，并阐明阿尔茨海默症和精神分裂症等疾病是如何促使脑结构和脑发生改变的。...随着这些项目在预测行为方面的表现进一步提高，人类的认知能力将进一步得到扩展，人类与机器之间的界限也将逐渐模糊。 （3）患者的脑修复 随着对大脑认知的深入，我们对大脑的控制能力也在提高，并能利用其网络。...其他一些技术能将外部世界的信息直接输入大脑，使失聪和失明的患者能获得听觉和视觉体验。深度脑部刺激器能缓解帕金森病人的颤抖症状，并使癌症患者从顽固的病痛中解脱出来。...DARPA的“革命性假肢”项目正在开发神经控制的机器手臂，其可以赋予截肢患者近乎自然的运动和感觉能力。若这些假肢能得到改进，将从多方面继续改善人民的生活。

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    大数据技术PK人脑：图片、视频分析，谁更胜一筹？

    该大数据中心还在开发高级计算机算力，模仿人脑进行复杂信息处理。 在很多方面，人脑的信息处理能力和工作方法都比电脑更加强大，但是在有些方面，电脑的表现比人脑更好。...“近几年来我们取得了很大的发展，在图像识别和图像分析方面，我们的技术已经超过了人脑。电脑在观看大量极尽相似的图片时不会感到疲惫，而且还能够发现人眼发现不出的细微差别。...Thorsnes 说：“在未来几年，对这项技术的需求只会不断增加，但是它并不是‘即插即用’、能快速上手的技术。...人工智能、图像识别和机器学习方面的专家Alla Sapronova说： “我们训练电脑的方式和教孩子是一样的。我向电脑输入信号模式，并告诉它我们想要什么样的输出信息。...这种机器学习技术有很大应用空间，比如，用手机相机识别笑脸。 自闭症儿童的音乐疗法 这项技术的高级应用还包括医药领域，它可以分析身体疾病的外部信号，与临床医生保持沟通，检查并报告身体状况。

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    IBM开发人脑模拟芯片会给机器人产业带来哪些变革？

    IBM人脑启发计算的首席科学家Dharmendra Modha称，该公司的长期目标是生产一种“盒装人脑”(brain in a box)，以不到1千瓦的功率却能迅速识别庞大数据集合中的各种模式。...不过，虽然IBM强调这种技术最终可能将被用于眼镜等消费者产品，但这种应用仍有很长一段路要走。 ?...IBM是从复制蠕虫大小的人脑开始实验的，工程师使用了256个处理器来模拟神经元，然后一直扩大规模至使用100万个处理器，也就是相当于蜜蜂大小的人脑。...IBM工程师团队的目标是在明年底以前复制出类似于老鼠大小的人脑，这种芯片将使用2.56亿个处理器来模拟神经元。但即使是达到这一目标，与人脑的1000亿个神经元相比也仍相去甚远。...模拟人脑也是科技界一直努力的事情，但是到目前为止，机器人的智商最高只能做到像8岁的儿童，如果IBM的这一研究能够成功，相信可以大大提高机器人的智商水平。 【文章来自机器人网博客，博主‘Yufy’】

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    GMR (General Motion Retargeting): 通用运动重定向系统技术综述

    引言在人形机器人领域,将人类运动数据转换为机器人可执行的关节轨迹是一项基础而关键的技术挑战。...GMR 的核心创新在于提供了一套统一的运动重定向解决方案,支持多种主流人形机器人平台和多种人体运动数据格式,同时实现了实时性能(60-70 FPS),为人形机器人的远程操控和强化学习策略训练提供了技术基础...核心技术原理1. 逆运动学(IK)求解框架GMR 的运动重定向系统基于逆运动学(Inverse Kinematics)求解,核心实现构建在 mink 库和 MuJoCo 物理引擎之上。...TWIST 利用 GMR 的实时性能,实现了人形机器人的实时全身远程操控:技术链路:OptiTrack 动捕系统 → GMR 实时重定向 → RL 跟踪策略 → 真实机器人执行关键指标:端到端延迟: 定向解决方案,显著降低了从人体运动数据到机器人执行之间的技术门槛。

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    解密最接近人脑的智能学习机器 ——深度学习及并行化实现

    深度学习是目前最接近人脑的智能学习方法，深度学习引爆的这场革命，将人工智能带上了一个新的台阶，将对一大批产品和服务产生深远影响。...同声传译需要经历语音识别、机器翻译、语音合成三个步骤。该系统一气呵成，流畅的效果赢得了一致认可，深度学习则是这一系统中的关键技术。...这次收购并不涉及任何产品和服务，只是希望Hinton可以将深度学习打造为支持Google未来的核心技术。...之所以采用稀疏自编码器，是因为稀疏的表达往往比稠密的表达更有效，人脑神经系统也是稀疏连接，每个神经元只与少数神经元连接。 降噪自编码器是另一种自编码器的变体。...结合GPU计算和集群计算技术，构建GPU集群正在成为加速大规模深度神经网络训练的有效解决方案。

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    机器学习技术介绍

    机器学习的基本流程 **数据收集**：这是机器学习项目的起点，涉及从各种来源获取数据。数据的质量直接影响模型的性能，因此需要确保数据的相关性、完整性和准确性。...机器学习的技术要点 **特征工程**：特征工程是提高模型性能的关键步骤，它涉及选择、创建和转换特征，以便模型能够更好地从数据中学习。...机器学习的关键技术 **深度学习**：深度学习使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。它在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成果。...### 结论 机器学习是一个多学科领域，它结合了统计学、计算机科学和领域知识。理解其技术原理和关键点对于成功应用机器学习至关重要。...随着技术的发展，机器学习将继续在各种领域发挥重要作用，解决复杂的实际问题。

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    解密最接近人脑的智能学习机器 ——深度学习及并行化实现

    深度学习是目前最接近人脑的智能学习方法，深度学习引爆的这场革命，将人工智能带上了一个新的台阶，将对一大批产品和服务产生深远影响。...同声传译需要经历语音识别、机器翻译、语音合成三个步骤。该系统一气呵成，流畅的效果赢得了一致认可，深度学习则是这一系统中的关键技术。...这次收购并不涉及任何产品和服务，只是希望Hinton可以将深度学习打造为支持Google未来的核心技术。...之所以采用稀疏自编码器，是因为稀疏的表达往往比稠密的表达更有效，人脑神经系统也是稀疏连接，每个神经元只与少数神经元连接。 降噪自编码器是另一种自编码器的变体。...结合GPU计算和集群计算技术，构建GPU集群正在成为加速大规模深度神经网络训练的有效解决方案。

    1.1K50

    技术猿 | 机器视觉所面临的挑战及机器学习技术

    ---- 机器视觉是通过计算机算法自动理解图片内容的技术，十九世纪六十年代，它起源于人工智能和认知神经科学。...但是也已取得显着进展，并且随着机器视觉算法商业化的成功，机器视觉产品已经开始拥有广泛的用户，包括图像分割（例如微软office中去除图片背景的功能）、图像检索、人脸检测对焦和Kinect的人体行为捕获等...几乎可以确定的是机器视觉最近的突飞猛进主要得益于最近15到20年机器学习领域的快速发展。 　　...这里探索一下机器视觉所面临的挑战和介绍一个非常重要的机器学习技术——像素智能分类决策树算法。 图像分类 　　想像一下并试着回答下面这个有关图像分类的问题：“在这张图片中有一辆汽车吗”。...有了这项技术，我们已经能够成功处理这些不同的问题，如照片的语义分割，街头的场景分割，人体解剖学的3D医学扫描图像分割，摄像头的重定位和使用Kinect深度摄像头对人体身体部位的划分。

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    人脑植入纳米机器人，秒速获取所有知识

    近日，美国加州分子制造研究所的一项新研究项目“人脑/云接口系统(B / CI)”，可以将纳米机器人植入人体，实现与网络的实时连接。...实现这样一个系统的一种有希望的策略，称为“人脑/云接口”(B/CT)，将基于一种称为“神经纳米机器人”(neuralnanorobotics)的技术。...研究人员预计，未来的神经纳米机器人技术将有望促进对影响人类大脑的~400种疾病进行精确诊断和最终治疗。...3种神经纳米机器人，实现人脑/云接口 神经纳米机器人有望提供一种非破坏性、实时、安全、长期，并且实际上是自主的体内系统，可实现首个有效的人类 B/CI。...Gliabots Gliabots 是一种停留在神经胶质内的自主神经纳米机器人，可以监测人脑神经胶质细胞，并可能进一步作为系统的支持元素。

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    周志华KDD China技术峰会现场演讲：深度学习并不是在“模拟人脑”

    编者按：12月18日，KDD China技术峰会在深圳举行，AI科技评论根据周志华教授当天会上所做报告《关于机器学习研究的讨论》，摘取其中亮点内容整理成本文，由亚萌、亚峰、宗仁联合编辑。...所以我们在针对一个具体的任务时，要使用什么算法或技术，一定要具体问题具体分析。 ? 而机器学习里面我们说到的“问题”呢，可能跟大家一般理解的“问题”的意义不太一样。...| 深度学习并不是在“模拟人脑” 那么深度学习，如果从技术上来看是一个什么东西呢？其实它就是一个神经网络。...在探讨它之前，我要说一点，就是现在有很多媒体，常说深度学习是“模拟人脑”，其实这个说法不太对。我们可以说最早的神经网络受到一点点启发，但完全不能说是“模拟人脑”之类的。...不管是GPU，还是CPU集群，还包括今天有这么多人去研究机器学习的平台，做机器学习技术的底层支撑。如果我们只做简单模型的话，可能这些计算设备和技巧上的努力就不是那么重要。

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    以基础研发、技术下沉为引线，方太如何实现“定向爆破”

    2 “技术下沉” 开启企业变革新思路 当前“技术下沉”主要体现在两个方面，一个是市场及行业对于技术的认知，开始从“高大上”走向了“基础领域”；另一个是应用层面，大量先进技术开始从军工等领域应用到民用领域...但语音识别技术真正的高光仍是技术民用化之后，科大讯飞无疑是“语音技术”领域的佼佼者，无论是面向消费者的输入法、录音笔、翻译机、扫描笔、学习机；还是面向B端/G端的智慧课堂，AI语音技术被科大讯飞广泛应用到各类民用领域...3 技术落地 又需要怎样的土壤？ 在技术创新的大环境下，技术要形成价值最终还是要看落地环节，特别是对于企业而言，如今早已不是“酒香不怕巷子深”的年代，如何将创新技术变为价值，关键因素就是抓住需求。...1、“体验经济”下企业如何“定向爆破”？ 体验经济的兴起，对于技术落地也是一个契机。...2、“技术中台”科技公司的下一站 技术落地的另一个方向是成为“技术中台”，这已成为现阶段技术型企业的大趋势，所谓技术中台是指，过去强调自己品牌和产品，现在开始强调自己在后台提供技术。

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    IROS 2016 | 德国 Heinrich H Bulthoff 教授：机器人能从人脑感知和认知中借鉴什么？

    AlphaGo赢得围棋大战后，很多人开始思考AI革命的问题，说白了就是AI阶段上升的问题，它标志着我们从弱AI阶段进入了强AI或者说人类水平的AI阶段，但既然跟“人类”开始挂钩，那我们就应该探讨从人那里，机器人可以切身学到什么...在今天韩国大田举办的IROS 2016 人脑项目中的虚拟神经机器人分论坛里，德国马克斯·普朗克学会的Heinrich H. Bulthoff (Heinrich H....Bülthoff教这个话题给我们的启发是，跟运动模仿那边不一样的是，基于人脑的模仿，除了物理上的模仿，还掺杂了人类意识上，甚至可以说哲学层面的模仿，这告诉我们在做基于这类模仿的机器人技术时，应该对人类行为背后的认知和感知思维有个更深层次的理解

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    CMU机器学习学院院长Tom Mitchell：计算机模拟人脑才刚刚起步

    Mitchell教授认为科学界目前还在探索的两个主要方向就人脑智能和如何用机器打造人脑智能，在过去相当长一段时间内，脑科学和计算机科学是泾渭分明的两个领域。...而Tom Mitchell认为人脑与机器脑的探索都才刚刚起步。...猴子给人类的启示 关于强化学习 ▼ 这是技术的表达，在人工智能和人脑当中一个桥梁的关系。...所以在今天比如你可以和自己的手机对话，但是你难以想象在过去AI技术相关的这些设备甚至在五十年前它们都属于像瞎子一样的状态，它们无法看到你，它们没有办法辨析你的语音，更没有办法像现在的电脑机器一样和人进行竞赛...这个技术发展的过程也是不可逆转的，而且我觉得是不应该逆转的。

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