研究人员已经开发出一种自动化的方法来设计定制的硬件，或称“大脑”，以加快机器人的操作。
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。
一项新的培训技术将在未来的手术过程中提高患者的安全:一种新的4D模拟器使计划、测试和优化手术过程成为可能。
研究人员正在开发一种智能的大脑端口，它将使用人工智能选择性地刺激组织再生和癫痫干预。
通过使用虚拟现实技术，研究人员发现，人们受到视觉环境影响的程度不同。
揭示“迷你大脑”内部结构的细节可能有助于加速药物研究，并可能提供一些动物试验的替代方案。
神经科学家已经证明，即使长期使用仿生肢体，大脑也不会自我重组，这对现实假肢的开发提出了挑战。
研究人员使用大脑活动的计算模型来模拟这一过程，比以往任何时候都更精确。
研究人员已经证明，使用机器人外骨骼进行步态训练可以改善患有后天脑损伤的青少年和年轻人的运动功能。
基于虚拟现实的康复项目正在成为中风患者和神经退行性疾病患者传统运动疗法的重要补充。
有没有可能通过分析大脑发出的电信号来读懂一个人的心思?答案可能比大多数人想象的要复杂得多。
越来越多的研究人员和公司正在转向脑-机接口，但从用户培训到侵入性大脑植入程序的现实，仍然存在重大挑战。
SSUP是什么?由麻省理工学院研究人员开发的“样本、模拟、更新认知模型”能够像人类一样学会使用工具。
研究人员已经开发出一种无线供电的芯片，可以通过手术植入来读取神经信号，并用光和电流刺激大脑。
利用3D打印新利18官方技术，研究人员在体外复制了一个动脉瘤，并对打印出来的动脉瘤进行了血管内修复。
两名肌萎缩性侧索硬化症(ALS)患者通过颈静脉植入脑机接口，无需开颅手术，通过直接思考成功控制了个人电脑。
研究人员开发出了在体外环境下，将神经元精确地传送到预定位置，连接神经网络的神经细胞传送微型机器人。
一种生物陶瓷植入物已经被证明可以刺激天然颅骨的再生，因此即使是巨大的颅骨缺损也可以以一种以前不可能的方式修复。
人类对人工智能代理(如类人机器人)行为的解释取决于可以从神经活动中检测到的特定个人态度。
研究人员已经将这些人工智能技术应用于自闭症诊断。
一项新的研究探索了利用可穿戴技术为脑损伤幸存者开发精确的康复干预措施。
人工智能专家报告称，他们已经成功解决了提高人工智能能力的一个主要障碍。
研究人员开发了一种创新的训练方案，利用身临其境的虚拟现实(IVR)，带来了真正的身体和认知方面的好处。
研究人员已经证明，联合学习在大脑成像方面是成功的，它能够分析脑肿瘤患者的MRI扫描，并将健康的脑组织和癌变区域区分开来。
科学家们使用脑-机接口来训练病人的大脑，以减少幻手疼痛。
研究人员发现，游戏可以帮助科学家了解第二语言学习者是如何学习一门新语言的，甚至可以帮助他们学得更快。
在模拟的神经网络中，类似睡眠周期的状态可以抑制人工模拟大脑中不间断的自我学习所带来的不稳定性。
一项研究发现，在人们的外围视觉中，他们能意识到的颜色非常有限;我们对多彩的视觉世界的感知很大程度上是由我们的大脑构建的。
研究人员称，一种新的人工智能方法将一种常见的脑瘤分为高、低两类，准确率接近98%。
研究人员开发了一种系统，利用类似qr码的光模式，将基于芯片的人工“神经元”与真实的神经元整合在一起，以促进交流。
研究人员开发了一种人工智能算法，可以检测和识别不同类型的脑损伤。
一名研究人员发明了一种超轻的纹身电极，这种电极在皮肤上很难被发现，从而使长期测量大脑活动更便宜、更容易。
在未来的几年里，脑癌患者可能不需要动手术来帮助医生确定肿瘤的最佳治疗方法。
新一代的大脑植入物有超过1000个电极，可以存活6年以上。
工程师们正致力于开发柔软、灵活的神经植入物，这种植入物可以轻柔地符合大脑的轮廓，并在较长时间内监测大脑活动。
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