“从某种意义上说，我们的算法就像人一样工作。从本质上讲，它可以帮助癫痫学家验证一组非标准化描述尖峰的形状参数。 我们算法中使用的仿生方法促进了人机交互，并通过自动分析提高外科医生对所获得结果的信任度，”生物电接口中心主任兼研究团队负责人 Alexei Ossadtchi 解释说。 在将该算法的性能与许多传统方法进行比较后，作者发现前者在处理包含大量高幅度伪影的数据集时优于其他几种成熟的方法。 “该算法的稳健性——能够在存在噪声和扰动的情况下产生稳定的信号分析结果——在处理临床脑电图数据时特别有价值，这些数据通常包含高振幅伪影、尖峰和不稳定波形，”第一作者、莫斯科国立高等经济大学生物电接口中心的助理和博士生
在今年的世界机器人大会上，这家公司向世人展示了他们的最新成果——仿生雨燕（BionicSwift）。 ? ? 这些仿生雨燕质量非常轻，只有 42 克，和一只麻雀差不多。 相比之下，Festo 的这款 “仿生雨燕” 要轻很多，翅膀的每个部分都是由轻质、柔韧的泡沫材料制成。 在随后的下降过程中，翅膀的各个部分闭合，产生更强大的下降力；同时，仿生雨燕通过收缩翅膀使自己变小，从而减少摩擦。 ? Festo：一家痴迷于仿生的公司 Festo 是德国的一家工业控制和自动化公司，创建于 1925 年，以制造各种异想天开的仿生机器人而闻名。这些仿生机器人不仅包括天上飞的，还包括水里游的和地上跑的。 在过去的几年，Festo 先后展示过仿生蜻蜓、仿生蝙蝠、仿生蝴蝶等黑科技： ? ? ? 再说水里游的，比如仿生水母： ? 最后，还有地上跑的，比如蜘蛛、袋鼠： ? ?
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不过，德国的自动化公司Festo的研究人员却从它们身上得到灵感，在日前的汉诺威工业博览会上展出了新设计的三款仿生机器人。 “以它们的自然原型为榜样，这些仿生蚂蚁根据清晰规则，共同协作。他们彼此交流，相互合作，共同行动。这些智能蚂蚁证明了作为部件的个体如何能够通过网络系统合作，完成复杂的任务。”，发言人说。 ? 仿生蝴蝶展翼长度 50厘米，身体重量仅为32克，双翼各配备微型电动机驱动。其翅膀每秒摆动 1到2 次，一次充电 15 分钟可飞行 3到4 分钟，速度可达 2.5 米/秒。 除此之外，每只仿生蝴蝶还配备有惯性测量装置，加速度计，陀螺仪，指南针以及两个 90 毫安时锂电池。 仿生蝴蝶飞行过程中运用到技术其实并不难理解，在特定空间内借助红外摄像机对蝴蝶进行实时感测定位，摄像机将位置数据传输至计算机以调整蝴蝶的运动轨迹，避免碰撞。
人工肌肉的研发可区分为生物方法与工程方法，生物方法是引导干细胞分化为肌肉组织[8]，工程方法则没有明确的定义，最广泛的人工肌肉包括所有非马达驱动的驱动器，本专文...
人的运动涉及人、仿生肢体和环境之间的交互。运动意图识别是通过处理来自残肢的肌肉信号与仿生肢体的传感信号等，从而解码人的运动情况的一种技术。运动意图识别是实现仿生肢体控制的基础和前提。 为了识别几种常见的运动模式，需要将从传感器收集到的数据集（带有相应标签的训练数据）输入到分类算法中，构建分类器；当信号输入到分类器时，分类器将输出识别结果。 运动模式识别分类算法包括动态贝叶斯网络(DBN)，线性判别分析(LDA)，二次判别分析(QDA)，高斯混合模型(GMM)，支持向量机(SVM)，人工神经网络和卷积神经网络(CNN)等。 第二种方法是设计或利用特定的算法来估计连续步态相位，如自适应振荡器和扩展的卡尔曼滤波器。 此外，运动意图识别的自适应性问题尚未得到很好的解决，自适应问题非常复杂，对从硬件到软件（传感器、识别算法、控制策略、假肢设计等）的要求都很高，这将需要更多的跨学科合作。
大数据文摘转载自机器人大讲堂 脖子长是种什么体验？这事你或许可以问问鸵鸟。 鸟类的颈部具有惊人的灵活性，这使它们能够完成各种动作，比如轻松地转头梳理背部羽毛...
这些医疗辅助设备正迎来一场期待已久的改变，日前，Open Bionics在伦敦可穿戴科技展上推出的最新3D打印的仿生手揭开了这一序幕。 Open Bionics是由Bristol Robotic实验室的科技孵化器的四个人组成的初创公司，已经为一个天生就缺一只手臂的女人3D打印出一只定制仿生手。 ? “假肢正进入时尚领域，我们想展示仿生假肢的功能和乐趣。” “我们对Grace的手进行了非常实验。这是一个全新的接口设计，这是我们第一次尝试把肌电传感器放在肘关节以上。 我不得不把手一直伸出来，向人们展示，我不是穿了某种手套，而是一只真正的仿生手臂。” “我发现那只手真的很容易操作，星期一我第一次尝试穿上它，我可以直接控制它。我原以为它会很重，但它不是。 但是，像这样的活动和晚宴，我觉得喜欢有一只仿生手。我喜欢时尚，这看起来不可思议。” ? Open Bionics还在开发他们的机器人假肢，他们希望能在一年内开售3D打印手臂。
这里我们使用交叉熵作为损失函数，使用Adam作为优化算法。
人们或许记得，在2013年成为美国第一个获得市场准入的仿生眼Argus II。如今，雄心勃勃的研究人员希望再接再厉，利用这项技术来治疗增龄性黄斑退化症（AMD）。 通过植入仿生眼的预设工作，患者经过学习使用过察觉光线的变化，从而恢复一定程度的视力。因为基于软件系统，并且测试还在继续，因此我们完全还可以继续完善。 仿生眼植入两周后才被激活的，早期测试表明80岁的Raymond Flynn已经成功得到视力。 虽然这只是第一次对AMD患者进行仿生眼移植测试，但这些初步测试结果让人乐观，充满了希望。 Second Sight公司的执行官Robert Greenberg博士说：“我们都很激动能为这些患者们进行如此重要的治疗工作，虽然目前仿生眼仅仅运用于临床试验中，但是那些初步结果鼓舞着我们去帮助更多失明的人们 如果测试情况持续乐观，研究范围就会随之加大，以使仿生眼最终获得市场认可。
这不，Meta要研发机械仿生眼了。 给人装的吗？不是... Meta称未来要把它放在仿生人的身体里，看来这是打算要造MetaHumans了？ 从专利提交时间可以看，这项仿生眼专利是在2019年6月11日提交，2021年12月7日得到审批。 这项专利详细介绍了一种高性能和逼真机械仿生眼的设计。 专利中，关于这项仿生眼设计的描述似乎也相当复杂，部分设计意在模仿人类眼睛的巩膜、视网膜和角膜，以及瞳孔和虹膜。 Meta为什么要单独设计一个仿生眼呢？ 难道是给《西部世界》拥有人工智能的仿生人使用吗？ Meta称，设计机械仿生眼是为了与机器人头部进行匹配，为了让眼睛显得更加真实。 要知道，Meta这只仿生眼也可以提供更多的实际应用。 仿生眼可以被用作更精确地追踪人眼运动的工具，来观测它在屏幕上以及图像上停留的时间。
通过仿生袋鼠BionicKangaroo，在技术上再现了袋鼠独特的运动形式。 如同其自然样板一样，这一创新可以将跳跃时的能量进行回收、储存并在下一次跳跃时进行高效释放。 独特运动形式的技术转化 在仿生袋鼠项目中，将气动与电力驱动技术智能地结合，并形成了一套高度动态的系统。稳定的跳跃运动以及精确的控制和调节技术确保跳跃和着陆的稳定性。 便携式移动供电系统 在仿生袋鼠的移动供电方面研究团队付出了许多努力，为此设计了两种不同的概念——一种为集成式压缩机，另一种为移动式高压蓄能器。
梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。 主要的方法是随机梯度下降（SGD）法，该算法已有60年历史（Robbins and Monro，1951），它对于当前的深度学习的反向传播算法来说是非常重要的。 近年来提出了不同的优化算法，分别利用不同的公式来更新模型的参数。Adam（Kingma and Ba，2015）自从2015年被推出后，一直到今天仍然是最常用的优化算法之一。 最新工作表明，可能的局部极小值数量随参数的数量呈指数增长（Kawaguchi，2016）。 梯度下降优化算法 下面将讨论一些在深度学习社区中经常使用用来解决上诉问题的一些梯度优化方法，不过并不包括在高维数据中不可行的算法，如牛顿法。
最近一位朋友去面试了字节跳动的后台开发的岗位，其一面的算法题，个人感觉比较简单。 分享一下，供大家参考，大家看看难不难，希望能对大家学习和找工作有所帮助。
近年来，基于深度神经网络的推荐系统作为信息过滤技术取得了巨大成功。然而，由于完全从零开始训练模型需要足够的数据，因此基于深度学习的推荐方法仍然面临着数据不足和计...
生物仿生学在人工神经网络的进化中起到了关键作用。到目前为止，硅的隐喻一直由神经科学和认知心理学的概念主导。 免疫仿生深度神经网络（Immuno-Net).pdf
普渡大学副教授邓新燕结合自己的实际工作，分享了她在生物运动机理和仿生机器人的研究突破和最新进展。 答：涉及到的技术有机械结构设计（之后 3D 打印），飞控算法，电路设计，翅膀的形状和柔性的优化，翅膀制造工艺，翅膀的瞬时轨迹跟踪控制算法，电磁驱动器设计，电机驱动铰链关节的柔性刚度的优化，传感器融合等等 尤其是仿生机器人本身就有许多可以跟 AI 相结合的方向。目前有几个实验室在做机器学习与机械臂控制相结合的工作，比如通过强化学习和模仿学习等算法来训练机械臂学习某种抓放功能。 国内如北大的机器鱼和南航的机器壁虎都是非常成功和领先的例子，此外还有许多其他实验室的最新成果，这里就不一一举例了。 看完以上专访，大家势必对仿生机器人有了更多认识与了解。 今年，邓教授将作为 CCF-GAIR 大会仿生机器人专场主席，邀请国内外知名专家教授来到这一论坛，展示该领域最新科研成果。
新智元报道 来源：deepmind等 编辑：雅新 【新智元导读】在上周三ICLR 2020大会中，来自Deepmind的研究人员Petar Veličković介绍了用算法推理的图表示学习最新研究 图神经网络在算法推理能力上有着不可估量的潜力，甚至有望成为下个AI拐点。 上周的ICLR 2020大会中，来自Deepmind的研究人员Petar Veličković主要介绍了用于算法推理的图表示学习最新研究。 ? 图a中PNA模型始终优于最新模型，图b显示PNA的在所有任务表现的更好 Petar表示「我们认为，我们的发现构成了建立GNN具有表现力模型层次结构的一步，从这个意义上讲，PNA模型似乎优于GNN层设计中的现有技术 「算法推理是图形表示学习一个令人兴奋的新领域。」
作者： Alberto Quesada 译者： KK4SBB 神经网络模型的每一类学习过程通常被归纳为一种训练算法。训练的算法有很多，它们的特点和性能各不相同。 ? 黄金分段法和Brent方法就是其中两种广泛应用的算法。这两种算法不断地缩减最小值的范围，直到η1和η2两点之间的距离小于设定的阈值。 现在我们就来介绍几种神经网络的最重要训练算法。 ? 1. 梯度下降法(Gradient descent) 梯度下降方法是最简单的训练算法。 因为此方法仅需要存储梯度向量(n空间)，而不需要存储海森矩阵(n2空间) 2.牛顿算法(Newton’s method) 因为牛顿算法用到了海森矩阵，所以它属于二阶算法。 Levenberg-Marquardt algorithm（莱文贝格－马夸特算法） Levenberg-Marquardt算法，又称阻尼最小二乘法，被设计为采用误差平方和形式的损失函数特定的算法。
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