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量子憶阻器迎來神經形態量子架構時代

來自奧地利和意大利的研究人員有一個 “量子憶阻器r" 能夠 相干量子信息 以單光子疊加的形式。 這種設備可以構成神經形態結構的量子版本的基礎,旨在模仿人類大腦的工作方式。


憶阻器 是第四種基本類型的電子元件。 我們很早就知道電阻、電容和電感。 1971 年,加利福尼亞的 Leon Chua 教授假設他可能有第四個要素 憶阻器 命名。 這種設備是在將近 40 年後的 2008 年開發出來的。 憶阻器 很快證明比最初想像的更有用,兩年前,它們被用來製造一種功能類似於神經元的設備。 對這種電子元件的研究正在進行中,最新的發展是它與量子技術的結合。


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人工智能有助於評估皮膚過敏測試

波蘭科學家已經 皮膚邏輯- 開發的解決方案可實現更有效的皮膚過敏測試和更可靠的結果。 該方法使用視頻和熱成像相機以及分析圖像直至最後一個像素的系統。

所述解決方案的作者是華沙理工大學電子與信息技術學院、Jacek Stępień 教授(Milton Essex 公司)團隊和軍事醫學研究所的專家。

臨床試驗給出了非常好的結果。 系統正確識別高達 98% 的病例,甚至是罕見病例 Allergien. 此外,它與 皮膚邏輯 可以檢測最大直徑為 0,3 mm 的病變。

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人工智能將檢查眼睛併計算心髒病發作的風險

利茲大學的系統 人工智能 (AI) 分析在常規訪問驗光師或驗光師期間進行的眼部掃描,並識別出心髒病發作高風險的人。 系統分析變化 微型血管 視網膜,我們知道它在 更廣泛的心血管問題 點。

位於利茲的專家使用深度學習技術訓練人工智能自動讀取掃描結果並識別出明年最有可能心髒病發作的人。

該系統 自然機器智能 其特點是準確度為 70-80%,據開發人員稱,可用於診斷 心血管疾病 被使用。

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人工智能表明我們甚至可能不知道我們身體細胞中的一半結構

許多影響我們的疾病都與細胞故障有關。 或許可以更有效地治療它們,但首先科學家們需要準確了解細胞的構建和功能。 通過組合 人工智能 加州大學聖地亞哥分校醫學院 (UCSD) 的科學家利用顯微和生化技術,在了解人體細胞方面邁出了重要一步。


顯微鏡 我們可以看到小到一個微米的細胞結構。 相比之下,使用單個蛋白質的生化技術可以研究納米大小的結構,即 1 / 1000 微米。 然而,生命科學中的一個主要問題是完成對介於微米級和納米級之間的細胞內部的知識。 已發現它有助於解決此問題 人工智能 是可能的。

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Power Fx-非程序員編程

Microsoft微軟 出版了 功率FX 宣布了一種基於流行的Excel公式的新的低代碼編程語言。 該公司將語言歸為一類 開源許可證 可用,並希望有助於發展他的 Power平台,例如Power Automate或Power Virtual Agents 並最終成為此類應用程序的標準。

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人工智能改善病毒以進行基因治療

在美國,依賴病毒或與腺病毒(AAV)“相關”的細小病毒是非常有用的工具。 基因治療。 這是因為它們可以將DNA轉移到細胞中,並且對人體無害。 因此,它們被用作抵抗疾病所需的遺傳信息的載體。

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Facebook AI加速MRI檢查

通過人工智能(AI)進行圖像重建可縮短圖像處理時間 磁共振成像檢查 (MRI)有意義。

https://healthcare-in-europe.com/

將AI加速膝蓋MRI掃描與常規掃描進行比較的第一項臨床研究表明,AI掃描不僅在診斷上可與常規掃描互換,而且還可以提供更高質量的圖像。 這項互換性研究的結果是紐約市紐約大學朗格健康中心和Facebook人工智能研究(FAIR)集團於2018年發起的一項聯合倡議中的一個重要里程碑,該倡議旨在加快MRI掃描過程。
該研究發表在《美國放射學雜誌》上。

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成功地將數字信息存儲在生物體的DNA中

如今,硬盤驅動器和其他數據存儲系統存儲著大量信息。 但是,就像過去的磁帶或軟盤一樣,這些設備會隨著時間的流逝而過時,並且我們將無法訪問在這些設備上收集的數據。 這就是為什麼科學家開發了一種將數據轉換為數據的方法。 DNA錶款系列 記錄活生物體。 這種 ”海量存儲“在可預見的將來可能不會過時。

加州大學舊金山分校的塞斯·希普曼(Seth Shipman)並未參與這項工作,他讚揚了哥倫比亞大學同事的工作表現,但指出,這種系統要實際應用還需要很長時間。

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進一步的細節可以在 性質。 (https://www.nature.com/articles/s41589-020-00711-4)

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