一种新的方法,在这种方法中,机器人exosuit辅助可以校准到个人。
一种新的机器学习系统成本更低,产生的浪费更少,比人工发现方法更具创新性。
Jan Stallkamp博士有一个愿景:机器人可以比人类医生更有效、更精确地治疗病人。
一种为上肢截肢患者设计的首款仿生手臂,可以让佩戴者像没有截肢的人一样思考、行为和工作。
研究人员开发了一种新的方法来计算优化形状和控制一个特定的任务机器人机械手。
Intuition Robotics宣布对其人工智能驱动的伴侣机器人ElliQ进行重大扩展,以使初级护理团队的存在延伸到老年人的家中。
科学家们已经使用一种植入的传感器来记录与手写相关的大脑信号,并利用这些信号在计算机上实时生成文本。
研究人员发现了一种新的物理定律,可以解释弹性流体润滑(EHL)摩擦,这将推动机器人技术的广泛发展。
科学家们已经开发出一种系统,用它可以一组一组地制造微型机器人,这些机器人完全按照要求工作。
研究人员已经证明,通过训练,一个动力假肢踝关节的神经控制可以恢复广泛的能力,包括站在非常具有挑战性的表面和下蹲。
BrainGate的研究人员展示了人类首次使用能够传输高带宽神经信号的无线发射器。
深度学习技术优化了机器人身体上传感器的布置,保证了机器人的高效运行。
研究人员开发了一种新型的控制系统,可能会扩大机器人的任务范围,并允许更安全的与人互动。
科学家们在开发半自主结肠镜检查方面取得了突破,利用机器人引导医疗设备进入人体。
人工智能正以惊人的速度发展,智能仪器将深刻地改变外科手术和医疗干预。
科学家们已经开发出一种感觉集成人工大脑系统,它可以模仿生物神经网络,可以在一个高效的神经形态处理器上运行。
研究人员已经开发出一种电子纤维,当它嵌入纺织品时,可以通过测量细微而复杂的织物变形来收集关于我们身体的大量信息。
在机器人辅助手术过程中,向操作机械手臂的人的指尖发送小电流可以帮助外科医生。
研究人员发现,一个安装在脚踝和脚上的机动设备可以大大降低跑步的能源成本。
研究人员利用手臂神经发出的微弱的潜在信号,并将其放大,以实现对机械手的实时、直观、手指级的控制。
科学家为机器人手术中使用的机械臂设计了一种新型控制器。
研究人员已经成功地在三名男性患者的神经移植后植入传感器,以传输无线控制机械手臂的生物信号。
一种使用增强现实技术的界面系统可以帮助有严重运动障碍的人操作一个类人机器人来养活自己。
研究人员利用博弈论创造了一种新的机器人控制器,使机器人能够学习何时帮助人类。
德克萨斯大学西南医学中心成为德克萨斯州第一个使用机器人工具的医疗中心,外科医生可以通过一个切口进行复杂的手术。
来自“大脑之门”联盟的研究表明,脑机接口(BCI)可以让瘫痪的人通过想象移动光标和点击鼠标直接操作现有的平板设备。
第一项综合研究比较了机器人手术和传统开放式手术在任何器官上的效果,发现这种手术在治疗膀胱癌方面同样有效。
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