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光子神经探针使微型内窥镜能够进行光...
1 简介 全面了解神经回路和行为背后的神经活动这一目标推动了成像技术的发展，以便以高时空分辨率观察越来越大的组织体积。1 – 5 需要进一步发展以充分利用日益复杂的光遗传学工具，这些工具包括用于光学唤起和抑制神经元活动的多色视蛋白 6、7 和基因编码的活动荧光指示剂（通过钙或电压成像），8 – 11 均具有细胞类型特异性。在众多的单光子和多光子荧光成像技术中，光片荧光显微镜 (LSFM) 已成为一种成熟的技术，可用于对活体标本进行高速、高分辨率、体积光学成像。12 – 15
启用了实时健康的机器学习...
摘要 - 近年来，由于其广泛的应用，云计算在行业和学者中都引起了主要关注。尽管有许多优势，但云计算仍面临挑战，例如高空延迟，导致雾计算的出现。雾计算的概念将云的作用扩展到网络边缘，从而减少了网络延迟。它在FOG节点上提供存储，通信和处理，使其适合实时医疗保健应用。医疗保健方案的紧迫性，例如监测重症监护病房中的患者，强调了及时数据的关键需求。本文介绍了基于雾计算和机器学习的新型医疗保健监测框架，该框架主要集中于实时通知管理。所提出的系统通过传感器监视患者的主要健康参数。机器学习算法在FOG节点上应用以处理参数并做出决策。通知可以发送给医生或护理人员，不会延迟。该框架有望通过其实时功能和雾计算技术的集成来增强医疗保健监测。
人工智能助力快速诊断 COVID-19 患者
1 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院生物医学工程与成像研究所。2 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院遗传学与基因组科学系。3 四川大学华西医院放射科，成都，中国。4 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院诊断、分子与介入放射科。5 浙江大学第二附属医院放射科，杭州，中国。6 蚌埠医学院第一附属医院放射科，蚌埠，中国。7 中山大学附属第五医院广东省生物医学成像重点实验室，珠海，中国。8 桂林南溪山医院放射科。9 阜阳市第二人民医院放射科。
人工智能使心电图在医疗保健领域发挥了新兴作用
人工智能、机器学习和深度学习 人工智能 (AI) 作为一个领域在过去 10 年中呈指数级增长，并受到广泛关注。临床医生被承诺可以轻松获得以前从未有过的见解和预测能力。在这里，我们讨论了人工智能的基本原理、它如何应用于心电图 (ECG)，以及人工智能在医疗保健领域快速发展的潜在陷阱。 多年来，人工智能一直用于心电图机，以提供对心电图结果的计算机解释。然而，结果往往不准确，而且通常很少有临床用途。人工智能的发展导致了大量技术的发展，这些技术可能会彻底改变我们使用心电图的方式。这些主题的详细概述已在其他地方进行了深入介绍。1 2 简而言之，人工智能是计算机科学的一个分支，涉及机器执行通常需要人类智能的任务。机器学习是人工智能的一个分支，涉及机器使用数据推断来解决问题的能力，而不是明确地被编程来完成特定任务。
基于模型的物联网智能系统中的人工智能设计
Pieter J. Mosterman 是位于马萨诸塞州纳蒂克的 MathWorks 高级研究与技术办公室的首席研究科学家兼主任，他在那里从事计算方法和技术的研究。2009 年至 2017 年期间，他担任麦吉尔大学计算机科学学院的兼职教授。在加入 MathWorks 之前，他是德国航空航天中心 (DLR) 的研究员，位于奥伯法芬霍芬。他获得了田纳西州纳什维尔范德堡大学的电气和计算机工程博士学位，以及荷兰特温特大学的电气工程硕士学位。他的主要研究兴趣是计算机自动多范式建模 (CAMPaM)，主要应用于设计自动化、培训系统以及故障检测、隔离和重新配置。 Mosterman 博士设计的电子实验室模拟器于 1994 年被微软公司提名为计算机世界史密森奖。2003 年，他因关于混合键合图建模和仿真环境 HyBrSim 的论文获得了英国机械工程师学会唐纳德·朱利叶斯·格罗恩奖。2009 年，他因担任 SIMULATION：SCS Transactions 主编而获得国际建模与仿真学会 (SCS) 杰出服务奖。Mosterman 博士曾担任 SIMULATION CAMPaM、IEEE Transactions on Control Systems Technology 和 ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation 特刊的客座编辑。他主持过 30 多次科学活动，担任 100 多个国际项目委员会成员，发表了 100 多篇同行评审论文，是 100 多项获奖专利的发明人。
Deepwave Digital 创建了一款支持 AI 的 GPU 接收器...
通信系统通过在各个节点之间发送和接收无线电信号来发挥作用。这些无线电信号携带数据内容，例如视频、音频或互联网流量。随着物联网设备和支持 LTE/5G 的手机的最近激增，频谱拥塞会降低网络性能和可靠性。从历史上看，频谱的管理方式是强制每个通信系统在特定的预定义固定频率范围内运行。该系统允许频谱管理变得简单，但可能会导致大量未充分利用的频谱。例如，一组频率可能分配给很少使用频谱的一组用户，而另一组用户可能被困在比他们所需的带宽更少的带宽中。提前计划并优先考虑此类用例通常很困难。更先进的方法是允许动态频谱分配以最大限度地提高利用率并优先使用。这种方法通常称为频谱共享。虽然完全自主的频谱共享仍然是一个研究课题，但涉及 DARPA 频谱协作挑战赛 (SC2) 的演示已经显示出令人鼓舞的结果。