神經(jīng)形態(tài)結(jié)構(gòu)融合學(xué)習(xí)和記憶功能L域的研究主要集中在人工突觸的可塑性方面，同時神經(jīng)元膜的固有可塑性在神經(jīng)形態(tài)信息處理的實現(xiàn)中也很重要。德國德累斯頓大學(xué)聯(lián)合清華大學(xué)北京未來芯片創(chuàng)新中心腦靈感計算研究中心(CBICR)近期發(fā)表了一篇名為“Intrinsic plasticity of silicon nanowireneurotransistors for dynamic memory and learning functions”的論文，文獻(xiàn)提出一種由矽奈米線電晶體制成的神經(jīng)電晶體，表面覆有離子摻雜的溶膠-凝膠硅酸鹽薄膜，從而模擬神經(jīng)元薄膜的固有可塑性。
該文獻(xiàn)的工作得出了以下幾點結(jié)論：① 神經(jīng)電晶體中的介電工程(如文獻(xiàn)提出的溶膠-凝膠的可控離子摻雜)可以補(bǔ)充和強(qiáng)化記憶材料在下一代神經(jīng)形態(tài)計算設(shè)備中的功能。②文獻(xiàn)提出了一個單一的神經(jīng)元設(shè)備架構(gòu)及其電路模型，以多個突觸后輸入作為門輸入，多個軸突終端作為晶體管輸出，模擬了一個基于形態(tài)學(xué)和層次結(jié)構(gòu)特征的真實神經(jīng)元的信息處理。該裝置模擬說明了神經(jīng)電晶體非線性信號過程的動態(tài)學(xué)習(xí)能力，學(xué)習(xí)功能由s形函數(shù)系數(shù)的反饋給出，即元塑性；實驗結(jié)果突出了非線性信息處理的能力，這依賴于神經(jīng)電晶體的固有可塑性。通過利用電流器件的輸出動態(tài)控制，能實現(xiàn)在一定的時間范圍內(nèi)更快或更慢地產(chǎn)生和達(dá)到峰值閾值，并控制峰值的速率，這是神經(jīng)元計算的主要算法。③未來的研究可以研究是否可以通過將文獻(xiàn)所提出的神經(jīng)晶體管與脈沖發(fā)生器相結(jié)合來構(gòu)建一個完全用于尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元處理器。
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杜克大學(xué)的一種 AI 算法PULSE可以將模糊、無法識別的人臉圖像轉(zhuǎn)換成計算機(jī)生成的圖像，其細(xì)節(jié)比之前任何時候都更加精細(xì)、逼真
能快速將現(xiàn)有算法在實際生產(chǎn)環(huán)境落地，并能利用GPU加速實現(xiàn)大規(guī)模計算，我們自己搭建了一個GPU加速的大規(guī)模分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，取名小諸葛
人類可以通過視覺和觸覺融合感知快速確定抓取可變形物體所需力的大小，以防止其發(fā)生滑動或過度形變，但這對于機(jī)器人來說仍然是一個具有挑戰(zhàn)性的問題
在底層通過使用基于模型的操作單元，保證了手指與物體之間持續(xù)穩(wěn)定的抓��；在中層使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行規(guī)劃，從而實現(xiàn)較長和復(fù)雜的手內(nèi)操作流程
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假肢腕設(shè)計的有效基準(zhǔn)能夠做3自由度運(yùn)動，即旋前/旋后、屈伸和橈側(cè)/尺側(cè)偏移,未受影響的腕關(guān)節(jié)，其大活動范圍通常在76度/85度
旋轉(zhuǎn)器用于使終端設(shè)備沿前臂的縱向放出或滾動，而屈肌使終端設(shè)備彎曲或俯仰, OB棘輪式旋轉(zhuǎn)手腕，被動腕部裝置的鎖定也可以通過使用不可反向驅(qū)動的機(jī)構(gòu)來實現(xiàn)
