哈哈哈哈哈操欧洲电影,久草网在线,亚洲久久熟女熟妇视频,麻豆精品色,久久福利在线视频,日韩中文字幕的,淫乱毛视频一区,亚洲成人一二三,中文人妻日韩精品电影

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)借助腦磁波,知道你在「猶豫不定」

MqC7_CAAI_1981 ? 來(lái)源:未知 ? 作者:伍文輝 ? 2018-03-28 14:06 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),近來(lái)成為了越來(lái)越強(qiáng)大的工具。

數(shù)據(jù)分析、社會(huì)科學(xué)、機(jī)器人、腦科學(xué)的分類、預(yù)測(cè)、模式識(shí)別都開始離不開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

薩拉托夫國(guó)立技術(shù)大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)搭建了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用來(lái)檢測(cè)人類遲疑不決的狀態(tài)。

在神經(jīng)生物學(xué)里,這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分類神經(jīng)元發(fā)出的信號(hào),以及檢測(cè)出腦相關(guān)的病理活動(dòng),比方說(shuō)癲癇,還有神經(jīng)退化性疾病,帕金森和老年癡呆等。

“不過(guò),雖然說(shuō)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在模式識(shí)別和分類上已經(jīng)有很出色的表現(xiàn),但是要把神經(jīng)元的信號(hào)區(qū)分出來(lái)還需要做更多的工作,特別是在人猶豫不決的情況下?!笨茖W(xué)出版物 CHAOS 報(bào)道。

在這個(gè)研究里,研究團(tuán)隊(duì)會(huì)對(duì)被試進(jìn)行雙穩(wěn)態(tài)視覺(jué)刺激(bistable visual stimuli),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以借助腦磁波,把被試精確地按敏感程度劃分出猶豫的程度。

△雙穩(wěn)態(tài)視覺(jué)刺激:給被試看到有歧義的圖片。

“這樣一來(lái),我們就可以‘看穿’人腦了。知道人在做決定的時(shí)候有沒(méi)有處于這種不確定性的心態(tài)?!?a target="_blank">人工智能科學(xué)與教育中心主任兼神經(jīng)科技教授Alexander Khramov說(shuō)。

更厲害的是,這個(gè)網(wǎng)絡(luò)還能以準(zhǔn)確地測(cè)出一個(gè)人猶豫的時(shí)長(zhǎng)。

以往,用頻率時(shí)間分析等傳統(tǒng)的方法去確認(rèn)大腦內(nèi)部的活動(dòng)是極其困難的。但是有了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后,它能夠看到人類還無(wú)法理解的不明顯的信號(hào)特征。

這個(gè)研究工作,可以幫助研究人員創(chuàng)造一個(gè)在做復(fù)雜決策時(shí)也能夠停下來(lái)思考的智能體。當(dāng)遇到復(fù)雜環(huán)境的時(shí)候,可以進(jìn)入等待狀態(tài),并搜集更多的信息。

等以后機(jī)器人去外太空?qǐng)?zhí)行任務(wù)的時(shí)候,比方說(shuō)在火星上遇到了不知道咋辦的環(huán)境條件時(shí),需要請(qǐng)求地球上人類的幫助,由人類完成一些復(fù)雜的操作。那這個(gè)時(shí)候,即使識(shí)別出機(jī)器人的猶豫,向地球發(fā)送求助指令就很重要。

另外,這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以在測(cè)試和訓(xùn)練人的認(rèn)知能力的過(guò)程中用到。

像是飛行員、司機(jī)、營(yíng)救專家、軍人或運(yùn)動(dòng)員等很多高壓職業(yè),他們的工作環(huán)境里很多關(guān)鍵決策是不能等的。那么當(dāng)這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別到人處于猶豫狀態(tài)的時(shí)候,就可以馬上向外界請(qǐng)求支持或由更高的系統(tǒng)接管,減少災(zāi)難的發(fā)生。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴

原文標(biāo)題:讀取腦磁波,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知道你在「猶豫不定」

文章出處:【微信號(hào):CAAI-1981,微信公眾號(hào):中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    為什么 VisionFive V1 板上的 JH7100 中并存 NVDLA 引擎和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎?

    我想知道為什么 VisionFive V1 板上的 JH7100 中并存 NVDLA 引擎和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎,請(qǐng)問(wèn)?您能否舉一些關(guān)于他們的用例的例子?
    發(fā)表于 03-25 06:01

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初步認(rèn)識(shí)

    日常生活中的智能應(yīng)用都離不開深度學(xué)習(xí),而深度學(xué)習(xí)則依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)。什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心思想是模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),特別是大腦中神經(jīng)
    的頭像 發(fā)表于 12-17 15:05 ?434次閱讀
    <b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的初步認(rèn)識(shí)

    NMSIS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)使用介紹

    () riscv_fully_connected_q7()   NS上跑時(shí)和arm的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)一致,可在github上下載CMSIS的庫(kù),然后加入到自己庫(kù)所在的路徑下即可。
    發(fā)表于 10-29 06:08

    Ubuntu20.04系統(tǒng)中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一些經(jīng)驗(yàn)

    本帖欲分享Ubuntu20.04系統(tǒng)中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一些經(jīng)驗(yàn)。我們采用jupyter notebook作為開發(fā)IDE,以TensorFlow2為訓(xùn)練框架,目標(biāo)是訓(xùn)練一個(gè)手寫數(shù)字識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    發(fā)表于 10-22 07:03

    CICC2033神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署相關(guān)操作

    完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化后,需要將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署到硬件加速器上。首先需要將所有權(quán)重?cái)?shù)據(jù)以及輸入數(shù)據(jù)導(dǎo)入到存儲(chǔ)器內(nèi)。 仿真環(huán)境下,可將其存于一個(gè)文件,并在 Verilog 代碼中通過(guò) read
    發(fā)表于 10-20 08:00

    基于脊髓刺激的脊接口為哪般

    HUIYING脊髓刺激(ts-MS)概述經(jīng)脊髓刺激ts-MS是一種非侵入性神經(jīng)調(diào)控技術(shù),通過(guò)放置腰椎上方的圓形刺激線圈,產(chǎn)生磁場(chǎng)穿透
    的頭像 發(fā)表于 10-01 16:02 ?580次閱讀
    基于脊髓<b class='flag-5'>磁</b>刺激的<b class='flag-5'>腦</b>脊接口為哪般

    液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LNN):時(shí)間連續(xù)性與動(dòng)態(tài)適應(yīng)性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    1.算法簡(jiǎn)介液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LiquidNeuralNetworks,LNN)是一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),其設(shè)計(jì)理念借鑒自生物神經(jīng)系統(tǒng),特別是秀麗隱桿線蟲的神經(jīng)結(jié)構(gòu),盡管這種微生物的
    的頭像 發(fā)表于 09-28 10:03 ?1509次閱讀
    液態(tài)<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>(LNN):時(shí)間連續(xù)性與動(dòng)態(tài)適應(yīng)性的<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗(yàn)】+神經(jīng)形態(tài)計(jì)算、類芯片

    奇妙的突觸結(jié)構(gòu),有多個(gè)分支,承載著多個(gè)突觸群,使復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的通信和處理成為可能。 不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 五、自選芯片 書里的內(nèi)容越來(lái)越燒了,
    發(fā)表于 09-17 16:43

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行計(jì)算與加速技術(shù)

    隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力和廣泛的應(yīng)用前景。然而,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度和規(guī)模也不斷增加,這使得傳統(tǒng)的串行計(jì)算方式面臨著巨大的挑戰(zhàn),如計(jì)算速度慢、
    的頭像 發(fā)表于 09-17 13:31 ?1268次閱讀
    <b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的并行計(jì)算與加速技術(shù)

    基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字預(yù)失真模型解決方案

    基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字預(yù)失真(DPD)模型中,使用不同的激活函數(shù)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)性能和能效有何影響?
    的頭像 發(fā)表于 08-29 14:01 ?3638次閱讀

    無(wú)刷電機(jī)小神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)子位置檢測(cè)方法的研究

    摘要:論文通過(guò)對(duì)無(wú)刷電機(jī)數(shù)學(xué)模型的推導(dǎo),得出轉(zhuǎn)角:與三相相電壓之間存在映射關(guān)系,因此構(gòu)建了一個(gè)以三相相電壓為輸人,轉(zhuǎn)角為輸出的小神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)角預(yù)測(cè),并采用改進(jìn)遺傳算法來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與參數(shù),
    發(fā)表于 06-25 13:06

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)電機(jī)故障診斷中的應(yīng)用

    摘要:針對(duì)傳統(tǒng)專家系統(tǒng)不能進(jìn)行自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的問(wèn)題,本文提出了基于種經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的并步電機(jī)故障診斷方法。本文將小神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)相結(jié)合,充分發(fā)揮了二者故障診斷的優(yōu)點(diǎn),很大程度上降低了對(duì)電機(jī)
    發(fā)表于 06-16 22:09

    PID串級(jí)控制同步發(fā)電機(jī)勵(lì)控制中的應(yīng)用

    對(duì)自并勵(lì)勵(lì)系統(tǒng)進(jìn)行了仿真分析,通過(guò)仿真結(jié)果的對(duì)比分析,說(shuō)明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)-PID串級(jí)控制勵(lì)控制中的應(yīng)用提高了勛系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性、穩(wěn)定性和抗
    發(fā)表于 06-16 21:56

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RAS異步電機(jī)轉(zhuǎn)速估計(jì)中的仿真研究

    ,在一定程度上擴(kuò)展了轉(zhuǎn)速估計(jì)范圍。 純分享帖,需要者可點(diǎn)擊附件免費(fèi)獲取完整資料~~~*附件:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RAS異步電機(jī)轉(zhuǎn)速估計(jì)中的仿真研究.pdf【免責(zé)聲明】本文系網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載,版權(quán)歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權(quán)
    發(fā)表于 06-16 21:54

    基于FPGA搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步驟解析

    本文的目的是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)通過(guò)python或者M(jìn)ATLAB訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,將訓(xùn)練好的模型的權(quán)重和偏置文件以TXT文件格式導(dǎo)出,然后通過(guò)python程序?qū)xt文件轉(zhuǎn)化為coe文件,(coe
    的頭像 發(fā)表于 06-03 15:51 ?1480次閱讀
    基于FPGA搭建<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的步驟解析
    漾濞| 玉屏| 淮安市| 六盘水市| 晋州市| 香港| 莱芜市| 兴山县| 高密市| 桃源县| 蒙城县| 三河市| 勐海县| 清新县| 滁州市| 任丘市| 巴中市| 鄄城县| 大埔区| 垫江县| 望江县| 本溪| 新兴县| 巴彦淖尔市| 揭阳市| 抚顺县| 长顺县| 张家港市| SHOW| 龙川县| 苗栗县| 上饶县| 仲巴县| 朝阳市| 临澧县| 甘德县| 哈尔滨市| 榆林市| 富裕县| 祁阳县| 辛集市|