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World File Search System前沿科学
脑机接口技术与应用专题简介
脑机接口作为大脑和外部设备信息交互的渠 道 , 是前沿脑科学和重要脑疾病诊治的底层核心 工具 . 脑机接口是生物技术和信息技术交叉融合 的颠覆性技术 , 其技术研发和落地应用是一个复 杂的系统工程 , 包括神经电极、芯片、算法、通讯、 植入等核心器件和关键技术 , 涵盖微电子、神经 科学、材料学、计算机科学、临床医学、伦理学 等多学科交叉 . 因此 , SCIENCE CHINA Informa-
科学、安全和技术的前沿人工智能
能源部还负责发布一份公开报告“使清洁、负担得起、可靠、有弹性和安全的电力供应成为可能，为所有人和美国人描述人工智能改善电网基础设施规划、许可、投资和运营的潜力。”能源部还通过国家核安全局作为牵头机构，负责降低人工智能与化学、生物、放射和核 (CBRN) 威胁交叉的风险。能源部需要开发测试平台和“评估人工智能能力的工具，以生成可能代表核、防扩散、生物、化学、关键基础设施和能源安全威胁或危害的输出”并“开发降低此类风险的模型护栏。”
全球科学前沿研究杂志
关于量子空洞和量子洞（黑洞、虫洞和白洞）存在的发现，引发了诸如量子力学何在 [1] 和量子力学何在之类的问题？这些“洞”只能在系统边界的背景下描述！从 1983 年的苏布拉马尼扬·钱德拉塞卡到 2020 年的罗杰·彭罗斯爵士，科学家们一直因在边界上的这种“洞”上的工作而获得诺贝尔奖。自然界似乎并不止于量子物理的范围和视野。在自然界的更深层，有经典物理定律适用的地方（巢穴 I），也有量子物理定律适用的自然界（巢穴 II）。在量子本质的更深层，在自然界融入无条件意识（巢穴 V）之前，有前量子本质（巢穴 III）和前前量子本质（巢穴 IV）。我们要用五合一自然意识模型 [2,3] 的框架来研究自然和意识。爱因斯坦止步于与物质无关的空间，即零能带！零能带的能量不是他方程中可以等同于物质的平凡能量。它是不可观测的能量，在通往暗能量领域的门户处波动！虽然被称为爱因斯坦宇宙常数，但这种无形的近零能量的值从来都不是恒定的，而是表现出很大的波动，科学必须问为什么？是不是有一个难以想象的巨大不可观测能量源一直在窥视这个零能带？零能带在宇宙边界内无处不在，据说在各种信息状态相互转换过程中，活细胞可以利用它。
2020年中国科学技术大学第二届前沿科学与...
此次夏令营旨在帮助日本学生在中国内陆城市合肥亲身体验中国文化遗产，丰富他们对中国科技进步和创新的了解。夏令营期间，学员将参加丰富多彩的活动，主要包括三个模块。科学模块将举办有关机器人、3D 打印和宇宙学等各种科学和工程学科进展的研讨会，并组织参观实验室和高科技衍生公司。中国文化模块侧重于通过茶、书法、武术和中国传统乐器等典型的中国文化符号来展示中国文化。当地社交模块将通过前往合肥各个目的地的教育旅行，让学员更深入地了解中国。在夏令营的后期，学员将游览黄山和宏村，沉浸在联合国教科文组织世界自然美景和文化遗产之中，体验中国茶文化。
天风医药产业前沿专题系列研究脑机接口产业
未来市场发展潜力巨大，鼓励政策频出，应用场景广阔。市场端：据麦肯锡2020年研究报告显示，2030-2040年脑机接口全球 每年的市场规模可能在700亿到2000亿美元之间；政策端： 2024 年 1 月，工信部等七部门发布《关于推动未来产业创新发展 的实施意见》，突破脑机融合、类脑芯片、大脑计算神经模型等关键技术和核心器件，研制一批易用安全的脑机接口产 品，鼓励探索在医疗康复、无人驾驶、虚拟现实等典型领域的应用 ；应用端：科研实验平台重视神经创新技术的的研发，具 有交叉融合特色实验支撑的能力。神经影像技术研发、神经计算软件研发、神经电子技术研发等多方面神经技术的研发，对神经 感知、神经调控和神经计算的研究提供技术支持，开展以脑疾病诊治与康复为核心的重大基础科学问题和智能决策、人机交互等 关键技术应用基础研究，布局神经数字疗法、神经电子药物和智能神经康复三个研究方向。
前沿模型评估科学日的见解
• 化学和生物学轨道侧重于人工智能与化学和生物风险的交集。该轨道利用了以前对通用和特定领域人工智能模型的评估的见解，旨在确定当前和未来的评估需求，包括整合湿实验室验证和自动化实验室流程。 • 失控轨道探讨了人工智能系统可能超出其开发人员或用户设定的预期边界运行的场景——包括人工智能系统欺骗人类或自主行动。这些讨论旨在识别早期预警信号并探索防止人工智能系统失控的策略。 • 风险不可知方法轨道试图概述评估人工智能模型的全面和通用方法，涵盖红队、自动基准测试和任务设计等主题。其目标是建立一个通用的框架来评估人工智能系统的能力，适用于各种风险场景，以确保评估始终严格并处于科学的前沿。 • 合作与协调轨道旨在将政府、行业和民间社会的利益相关者联系起来，以对评估科学的目标达成共识。本专题讨论的重点是制定关键政策时间表并交付
北大-清华-物理所“量子物质科学协同创新中心”
沈志勋教授在凝聚态物理和复杂材料研究中做出了开创性工作，是学术界 公认的 凝聚态物理领域国际一流科学家。他获得物理领域一些最重要的国 际奖项： 2000 年第一个获得世界超导实验物理最重要大奖：卡梅琳 - 昂尼斯 奖（ H. KamerlinghOnnes Prize ） ;2009 年获美国能源部代表美国总统颁发的 科学大奖：欧内斯特 • 奥兰多 • 劳伦斯奖 ;2011 年获美国物理学会凝聚态物理 最高奖：奥利弗 • 伯克莱 (Oliver E. Buckley) 奖； 2013 获中国科学院爱因斯坦 讲席教授称号。从教至今，培养了一大批学生，其中近二十人成为国际知 名大学的教授，包括美国的加州大学伯克利分校 , 康奈尔大学 , 约翰霍普金斯 大学，普林斯顿大学，德州大学，日本的东京大学，英国牛津大学，瑞士 的日内瓦大学。另有三位回到中国，分别担任中科院超导国家重点实验室 主任，复旦大学应用表面国家重点实验室主任，以及中科院上海分院的 “千人计划”教授。拥有多项美国专利 , 涉及新能源，新材料，半导体与纳 米材料度量，传感，与检测。
“人工智能与脑科学的对比与融合”
A01：感知与预测 深度学习如今在模式识别中已经取得了很高的性能。我们将利用信息论来阐明它为什么以及在什么条件下起作用，并且利用深度学习得到的各层中的信息表示来理解大脑各个区域神经元的信息表示。 我们将通过与各种分层贝叶斯推理算法的比较，验证大脑感觉皮层神经回路实现分层贝叶斯推理的假设。 A02：运动与行为 虽然机器人技术已经进步，但如今的人形机器人的运动能力仍然不如三岁儿童。我们将通过与大脑的运动学习机制进行比较来明确其中的不足。具体来说，我们的目标是阐明大脑从多自由度系统中的有限数据中学习充分的内部模型的机制，并在此基础上实现人形机器人的学习控制。 大脑感觉皮层的学习可以理解为依赖外界信息的无监督学习，而运动皮层的学习则需要创建自发运动所必需的信息表征，其背后的原理仍不清楚。此外，基底神经节有直接通路和间接通路两大回路，且有多种控制学习的多巴胺，但这其中的计算意义尚不清楚。我们将寻求通过将学习理论与大脑数据相结合来对这些问题获得新的认识。 A03：认知与社会性 人类的认知功能被认为是通过对模拟感觉运动信息进行分类和分割来实现的。我们着眼于实现这一目标的理论模型——双分割分析，并探索其在大脑中实现的可能性，以及将其应用于人形机器人的模仿学习和意图估计。 “心理模拟”和“心智理论”在人类智力行为，尤其是社会行为中发挥着重要作用，其在脑中的位置正通过fMRI实验等方法阐明。通过阐明神经回路层面的表达和学习原理，我们希望能够理解精神分裂症和自闭症等疾病，并以此设计出更自然的人形机器人和智能代理。 3）研究区域设置期结束后的预期成果。
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。