深度学习方法有潜力提供更好的结果,产生更好的表征人类大脑的特征。
科学家们提出了一种新的原理,通过这种原理,活性物质系统可以自发地进行排序,而不需要更高层次的指令,甚至不需要程序化的媒介之间的相互作用。
通过使用价值一美元的开源部件和一个3d打印的外壳,研究人员想要帮助世界上数亿买不起现有助听器的老年人解决他们与年龄有关的听力损失。
研究人员已经发现了一种将微型软机器人植入人体的方法,这可能为微创手术和多种疾病的治疗打开了大门。
一种新的基于机器学习的在线工具允许及早发现美国不同县的COVID-19疫情。
科学家们已经使用机器学习来预测现有传染病的重新出现。
科学家和合作者正在使用机器学习来解决双光子光刻产业化的两个关键障碍。
开源仿生腿将使研究人员能够有效地解决在实验室和社区中控制仿生腿的一系列活动的相关挑战。
佐治亚理工学院的研究人员现在已经开发出一种芯片,利用构成人体解剖学重要部分的人体细胞,可以精确复制其功能。
使用虚拟现实模拟来展示流感如何传播及其对他人的影响,可能是鼓励更多的人接种流感疫苗的一种方法。
将新型可穿戴电子设备和深度学习算法相结合,可以帮助残疾人与计算机进行无线交互。
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