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深度状态空间模型，用于预测脑损伤患者颅内压
创伤性脑损伤（TBI）是指由外力造成的脑损伤，典型的影响很大，通常是由于汽车事故，跌倒或运动损伤等事件造成的。在2019年全球记录了超过2700万例新的TBI病例，这种类型的伤害很常见，可能会威胁生命[1]。尽管在影响时发生了主要伤害，但TBI患者面临着次要损伤的巨大风险，在初次创伤后的几个小时甚至几天内，这种损伤可能会逐渐发展[2]。这些次要侮辱与颅内压增加（ICP）有关，这是颅库内压力的危险增加。当ICP增加时，可以限制脑血流。这种限制可能导致脑缺血，其中大脑被剥夺了氧气，这是ICP升高的主要伤害作用。紧急医疗干预需要管理和减少ICP，因为ICP的未经治疗的海拔高程会导致永久性神经系统损害，昏迷甚至死亡。预防和管理次要损伤对于对TBI患者的治疗至关重要，并且通常涉及对ICP的持续监测，稳定患者的状况以及采用干预措施，例如药物，手术减压或脑脊髓液流体，以最大程度地损害进一步的损害。迅速治疗升高的ICP可以显着提高预后，并降低长期残疾的可能性[3，4]。
2023-10简报：深海开采
●国际海床管理局旨在采用有关关键矿物深海开采的规则，该规则可用于生产清洁能源技术，例如电池，太阳能电池板和风力涡轮机，到2025年。●这些矿物的陆地开采已经进行了数十年。由于缺乏熟练的员工，并且在该行业的投资或回收利用不足，因此未来七年可能会随着需求的增加而越来越紧缩。●已提出深海采矿作为短缺的潜在解决方案。但是，深海矿业部门尚无大规模提取或处理矿物质的技术。●鉴于对矿物质需求最大的增长可能会在2030年之前发生，因此深海采矿不太可能缓解短期供应措施。●稀土元素不体疾病，石墨和锂，被认为更有可能经历短期供应仰卧起能，在聚合金属结节中不可用，这是深海开采的最有希望的形式。●由于无钴电池等创新，近年来对净零技术关键矿物质的需求有所下降。●陆上采矿部门已经建立了良好的建立，并且已知短期和中期瓶颈的解决方案。它们包括用于回收利用，网格连接，供应多元化和R＆D的投资，政策激励措施和可持续采矿的研发。
InstaDeep 跻身 100 家最具创新力的 AI 初创公司之列
NeurIPS。同样在 2018 年，InstaDeep 团队在 NeurIPS 深度强化学习研讨会上展示了尖端研究成果，论文为 Ranked Reward。“对获得这一认可，我们感到非常自豪和谦卑。自我们作为一家初创公司起步以来的六年里，我们取得的成就超出了我们的想象，但这仍然感觉像是一个开始。我们的人工智能研发团队实力不断增强，现在我们正在通过可扩展的深度强化学习平台为企业客户提供实实在在的价值，这是很少有公司能够实现的。我们迫不及待地想看看未来会怎样”，InstaDeep 联合创始人兼首席执行官 Karim Beguir 说道。非凡的成功“在过去四年中，入选人工智能 100 强的公司取得了非凡的成功。2019 年的人工智能 100 强中有 48 家公司筹集了 49 亿美元的额外融资，9 家被收购”，CB Insights 首席执行官 Anand Sanwal 表示。 “我们很高兴地看到，CB Insights 通过数据驱动的方法，利用专利、客户吸引力、投资者质量、市场规模等来识别顶尖的人工智能公司，并非常有效地挑选出未来的人工智能赢家。我们期待看到 2020 年人工智能 100 强公司在今年及以后取得的成就。” 除了颠覆医疗、零售和金融等核心行业之外，2020 年人工智能 100 强公司还在重塑更广泛的企业技术堆栈。 这些公司遍布全球，包括美国、英国、中国、智利和南非，得到 600 多名投资者的支持。 从 5,000 家公司中选出 CB Insights 研究团队采用基于证据的方法，从近 5,000 家公司中选出了人工智能 100 强，选拔标准包括专利活动、投资者质量、新闻情绪分析、专有 Mosaic 分数、市场潜力、合作伙伴关系、竞争格局、团队实力和技术新颖性。基于 CB Insights 算法的 Mosaic 分数可衡量私营公司的整体健康状况和增长潜力，以帮助预测公司的发展势头。
Insilico Medicine 摘要 - 深度医药情报
Insilico Medicine 专有功能使各种行业都具备尖端潜力。计算靶标识别正在打破传统方法的范式。数字技术大大拓宽了可能发现的靶标范围，从而可以快速发现新靶标。用于药物或靶标比较的虚拟工具大大提高了各个阶段的药物发现效率，极大地影响了每个分子的资源分配。数字化前人类和人类靶标或药物验证的可能性开辟了广泛的分子分析，并显著降低了药物开发领域的成本并提供了风险管理选项。
呼吁竞争柏林深技术奖2025
提交的文件可以用作InnovationsNetzwerkFürFortschrittlicheMetitalien E.V.的“深技术指导计划”的一部分，这是参议院经济事务，能源和公共企业的承包商。同意宣言包括对指导计划的适用性的提交审查，以及在实施指导计划实施中使用提交的内容（如果选择作为计划参与者）。在指导计划结束后，组织者和委托服务提供商将删除这些文件（31.12.2025）。参议院经济事务，能源和公共企业和服务提供商之间达成了一项保密协议，该协议合同保证了竞争提交的机密处理。●比赛的组织者有权传递
相对论深dive.pptx
人类将在接下来的25年中发生巨大变化，让人联想到古腾堡（Gutenberg）发明印刷机发明的第一次信息革命发生的事情。印刷机允许广泛地共享艺术，科学和工程学的知识。对这些信息的新发现均鼓励了新的表达和创新，以至于它点燃了一场始于欧洲的工业革命，并在几个世纪后在北美达到顶峰。它广泛地实现了有效和稳定的制造工艺，这些过程有助于用机器制造的商品代替手工生产的商品，减少建筑财富的摩擦，并改善了大多数人的生活水平。一场新的信息革命始于大约60年前（1950年代至1960年代），当时Shockley发明了晶体管 - 巧合的是，大约在美国启动其太空计划的同时。晶体管导致了集成电路的开发，从而促进了较小的计算机的创建，最终为互联网的出现铺平了道路。与Internet的开发并行的是对AI系统的早期探索，其中包括人工神经网络，基于知识的系统，模糊逻辑和进化计算，仅举几例。现代AI研究始于1960年代，直到计算能力急剧增加，并且互联网开始为培训模型生成大量数据，才产生显着的结果。现在，AI系统正在产生惊人的结果，并将永远改变我们的未来。
学习了基于深度学习的移动 NPU 的智能手机 ISP，移动 AI 2021 挑战赛：报告
随着手机摄像头的质量开始在现代智能手机中发挥关键作用，人们越来越关注用于改善手机照片各个感知方面的 ISP 算法。在这次移动 AI 挑战赛中，目标是开发一个基于深度学习的端到端图像信号处理 (ISP) 管道，该管道可以取代传统的手工制作的 ISP，并在智能手机 NPU 上实现近乎实时的性能。为此，参赛者获得了一个新颖的学习到的 ISP 数据集，其中包含使用索尼 IMX586 Quad Bayer 移动传感器和专业的 102 兆像素中画幅相机拍摄的 RAW-RGB 图像对。所有模型的运行时间都在联发科 Dimensity 1000+ 平台上进行评估，该平台配备专用的 AI 处理单元，能够加速浮点和量化神经网络。所提出的解决方案与上述 NPU 完全兼容，能够在 60-100 毫秒内处理全高清照片，同时实现高保真效果。本文提供了本次挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
深脑电气神经反馈允许帕金森患者控制病理振荡并加快运动
帕金森运动症状与基底神经节中病理上增加的β振荡有关。虽然药理学治疗和深脑刺激（DBS）降低了这些病理振荡，并随着运动性能的提高而降低了这些病理振荡，但我们着手探索神经反馈作为内源性调节方法。我们通过植入的DBS电极实施了病理性亚丘脑β振荡的实时处理，以提供深脑电气神经反馈。患者在训练后几分钟内通过视觉神经反馈进行了视觉控制的β振荡活动。在一次单小时的训练中，β振荡活动的减少逐渐变得更强大，我们观察到了运动性能的提高。最后，即使去除视觉神经反馈后，对深脑活动的内源性控制也是可能的，这表明在短期内保留了神经反馈获得的策略。此外，我们观察到2天后学习的心理策略在没有神经反馈的情况下进行了改善。进一步训练深脑神经反馈可能会通过使用神经反馈优化的策略来改善症状控制，从而为帕金森患者提供治疗益处。
被接受出版于2021年10月22日深脑刺激：是时候通过关闭循环来改变齿轮了吗？
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