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基于可穿戴式多模态人机接口的机械臂运动控制方法

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机器人 2024年第1期46卷 68-80页

作者：陆子霖周亚军黄骐云李远清华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640 人工智能与数字经济广东省实验室(广州)脑机智能研究中心广东广州510330 华南脑控(广东)智能科技有限公司广东广州510320

现有的人机接口系统存在指令较少、操作困难、任务能力受限等问题,无法有效拓展到机械臂的多维运动控制。本文提出了一种基于可穿戴式多模态人机接口的机械臂运动控制方法。该方法结合用户的眼电、头部姿态和语音等多模态信号,将其转换... 详细信息

现有的人机接口系统存在指令较少、操作困难、任务能力受限等问题,无法有效拓展到机械臂的多维运动控制。本文提出了一种基于可穿戴式多模态人机接口的机械臂运动控制方法。该方法结合用户的眼电、头部姿态和语音等多模态信号,将其转换成控制指令,从而实现对机械臂在任意角度下的2维和3维连续运动控制。由10名受试者完成了指令输出、2维目标跟踪、字母书写和3维物体抓取等测试。结果显示,系统利用眨眼动作生成指令的平均准确率为96.67%,平均响应时间为1.51 s,平均信息传输率为142.53 bit/min,平均误报率为0.05次/分钟。此外,系统在2维平面沿2条不同路线跟踪目标的均方根偏差分别为0.12和0.14(归一化),抓取3维物体时的平均轨迹效率为92.65%,系统的控制效果与手动控制效果相当。实验结果验证了利用该多模态人机接口实现机械臂高效运动控制的可行性以及它在上肢运动功能辅助方面的应用潜力。

关键词：多模态人机接口可穿戴设备机械臂运动控制

基于状态划分和集成学习的剩余使用寿命预测模型

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机电工程 2024年

作者：胡志辉王绪光王贡献张腾李帅琦武汉理工大学交通与物流工程学院

针对滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测退化起始时间(DST)难以确定，以及单一寿命预测模型精度比较低的问题，提出了一种基于状态划分和集成学习模型的RUL预测方法。首先，提取了轴承振动信号的特征，利用滑动窗口不断更新3σ准则预警范围... 详细信息

针对滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测退化起始时间(DST)难以确定，以及单一寿命预测模型精度比较低的问题，提出了一种基于状态划分和集成学习模型的RUL预测方法。首先，提取了轴承振动信号的特征，利用滑动窗口不断更新3σ准则预警范围，结合连续触发机制自适应确定DST；然后，采用具有自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)对退化阶段信号序列进行了自适应分解；最后，构建了集成学习模型，考虑分量的不同特性进行了多步滚动预测，融合预测结果得到了轴承RUL，采用滚动轴承XJTU-SY公开数据集进行了试验验证。研究结果表明：与基于长短时记忆神经网络(LSTM)、反向传播神经网络(BPNN)的预测方法相比，该方法预测结果的平均绝对误差分别降低了11.7%以及5.6%，相对均方根误差分别降低了12.2%以及10.7%，验证了该方法在轴承RUL预测中的有效性和优越性。

关键词：轴承剩余使用寿命退化起始时间自适应DST状态划分集成学习模型退化特征提取完全集成经验模态分解长短时记忆神经网络

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卷积神经网络的可解释性研究综述

软件学报 2024年第1期35卷 159-184页

作者：窦慧张凌茗韩峰申富饶赵健计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 南京大学人工智能学院江苏南京210023 南京大学电子科学与工程学院江苏南京210023

神经网络模型性能日益强大,被广泛应用于解决各类计算机相关任务,并表现出非常优秀的能力,但人类对神经网络模型的运行机制却并不完全理解.针对神经网络可解释性的研究进行了梳理和汇总,就模型可解释性研究的定义、必要性、分类、评估... 详细信息

神经网络模型性能日益强大,被广泛应用于解决各类计算机相关任务,并表现出非常优秀的能力,但人类对神经网络模型的运行机制却并不完全理解.针对神经网络可解释性的研究进行了梳理和汇总,就模型可解释性研究的定义、必要性、分类、评估等方面进行了详细的讨论.从解释算法的关注点出发,提出一种神经网络可解释算法的新型分类方法,为理解神经网络提供一个全新的视角.根据提出的新型分类方法对当前卷积神经网络的可解释方法进行梳理,并对不同类别解释算法的特点进行分析和比较.同时,介绍了常见可解释算法的评估原则和评估方法.对可解释神经网络的研究方向与应用进行概述.就可解释神经网络面临的挑战进行阐述,并针对这些挑战给出可能的解决方向.

关键词：神经网络可解释性分类深度学习

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深度学习编译器模型训练负载均衡优化方法

计算机科学与探索 2024年第1期18卷 111-126页

作者：王丽高开赵雅倩李仁刚曹芳郭振华浪潮电子信息产业股份有限公司高效能服务器与存储技术国家重点实验室济南250000

对于计算密集型的人工智能(AI)训练应用,其计算图网络结构更加复杂,数据加载、计算图的任务划分以及任务调度的负载均衡性都会成为影响计算性能的关键因素。为了使深度学习编译器中模型训练应用的任务调度达到负载均衡的状态,提出了三... 详细信息

对于计算密集型的人工智能(AI)训练应用,其计算图网络结构更加复杂,数据加载、计算图的任务划分以及任务调度的负载均衡性都会成为影响计算性能的关键因素。为了使深度学习编译器中模型训练应用的任务调度达到负载均衡的状态,提出了三种计算图负载均衡优化方法:第一,通过自动建立数据加载与模型训练的高效流水实现中央处理器和后端计算设备的负载均衡,提高了系统整体能效;第二,通过计算图的分层优化技术,实现计算图在后端设备执行调度时的负载均衡;最后,通过自动建立层间的高效流水提高后端设备的资源利用率。实验结果表明,计算图负载均衡优化方法实现了训练任务到底层硬件设备自动映射过程中系统的负载均衡,与Tensorflow、nGraph等传统的深度学习框架和编译器相比,在不同模型训练中通过任务调度负载均衡优化技术分别获得了2%~10%的性能提升,同时能够使系统整体的能耗降低10%以上。

关键词：模型训练编译器优化负载均衡分层调度自动流水

Dual-Path Vision Transformer用于急性缺血性脑卒中辅助诊断

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电子科技大学学报 2024年第2期53卷 307-314页

作者：张桃红郭学强郑瀚罗继昌王韬焦力群唐安莹北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 河池学院广西高校人工智能与信息处理重点实验室广西546300 首都医科大学宣武医院北京100053

急性缺血性脑卒中是由于脑组织血液供应障碍导致的脑功能障碍,数字减影脑血管造影(DSA)是诊断脑血管疾病的金标准。基于患者的正面和侧面DSA图像,对急性缺血性脑卒中的治疗效果进行分级评估,构建基于Vision Transformer的双路径图像分... 详细信息

急性缺血性脑卒中是由于脑组织血液供应障碍导致的脑功能障碍,数字减影脑血管造影(DSA)是诊断脑血管疾病的金标准。基于患者的正面和侧面DSA图像,对急性缺血性脑卒中的治疗效果进行分级评估,构建基于Vision Transformer的双路径图像分类智能模型DPVF。为了提高辅助诊断速度,基于EdgeViT的轻量化设计思想进行了模型的构建;为了使模型保持轻量化的同时具有较高的精度,提出空间-通道自注意力模块,促进Transformer模型捕获更全面的特征信息,提高模型的表达能力;此外,对于DPVF的两分支的特征融合,构建交叉注意力模块对两分支输出进行交叉融合,促使模型提取更丰富的特征,从而提高模型表现。实验结果显示DPVF在测试集上的准确率达98.5%,满足实际需求。

关键词：急性缺血性脑卒中视觉Transformer 双分支网络特征融合

国产闭环自响应神经刺激系统治疗药物难治性癫痫的初步观察

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中华神经外科杂志 2024年第2期40卷 143-147页

作者：蒋鸿杰张啸涛郑喆吴承瀚朱周乐张建民朱君明浙江大学医学院附属第二医院神经外科浙江省神经外科疾病临床研究中心杭州310009

目的探讨国产闭环自响应神经刺激系统在药物难治性癫痫治疗中的初期疗效.方法前瞻性纳入2022年3-11月浙江大学医学院附属第二医院神经外科收治的6例药物难治性癫痫患者,给予闭环自响应神经刺激系统治疗.开机后4、7、10、13个月于门诊... 详细信息

目的探讨国产闭环自响应神经刺激系统在药物难治性癫痫治疗中的初期疗效.方法前瞻性纳入2022年3-11月浙江大学医学院附属第二医院神经外科收治的6例药物难治性癫痫患者,给予闭环自响应神经刺激系统治疗.开机后4、7、10、13个月于门诊随访评估治疗的有效性和安全性,包括癫痫控制效果、生活质量改善情况及不良反应发生情况,其中癫痫控制效果根据发作频率、时长、每月发作日数量的减少率等指标进行评价.结果 6例患者的手术均顺利完成.4例患者于双侧海马植入深部电极(2根/例),1例于左侧中央区植入2根皮质电极,1例于左侧海马+左侧颞叶植入深部电极、皮质电极各1根.刺激参数的中位数:电流强度为4.0 mA,频率为200 Hz,脉宽为160μs,持续时间为100 ms.开机后5例完成13个月的随访,1例仅完成11个月随访.开机后10个月和13个月随访时,患者的癫痫发作频率分别较术前基线下降[M(Q1,Q3)]39%(10%,46%)和44%(21%,49%).至末次随访,4例患者的癫痫发作时长减少≤10%,2例减少>30%;4例每月发作日数量减少≤10%,2例减少>30%.与术前基线比较,开机7个月后患者的汉密尔顿抑郁量表、生活质量量表31、汉密尔顿焦虑量表以及蒙特利尔认知评估量表评分的差异均无统计学意义(均P>0.05).至末次随访,所有患者均未发生手术或器械相关不良事件.结论初步观察发现,采用国产闭环自响应神经刺激系统治疗可在一定程度上减少药物难治性癫痫患者的癫痫发作频率,且未观察到相关不良事件.

关键词：耐药性癫痫电刺激疗法治疗结果闭环神经刺激

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检测蛋白质相互作用方法的进展

南京医科大学学报（自然科学版） 2024年第4期44卷 536-545页

作者：陈佳丽夏天周其冈南京医科大学药学院江苏南京211166

生物体的生命活动受蛋白质的控制和调节,而绝大部分蛋白质都是通过与其他蛋白相互作用来实现其功能。文章系统总结基于生物化学与分子生物学、生物物理学以及生物信息学等原理检测蛋白相互作用的研究方法,并对这些方法的特点进行了系统... 详细信息

生物体的生命活动受蛋白质的控制和调节,而绝大部分蛋白质都是通过与其他蛋白相互作用来实现其功能。文章系统总结基于生物化学与分子生物学、生物物理学以及生物信息学等原理检测蛋白相互作用的研究方法,并对这些方法的特点进行了系统性评述。

关键词：蛋白相互作用偶联氨基酸

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现当代的“意识”研究及其问题之扩展

南京大学学报（哲学．人文科学．社会科学） 2024年第3期61卷 83-97,158页

作者：倪梁康浙江大学哲学学院浙江省杭州市310058

现当代的“意识”研究需要关注人工智能、意识模型、自身意识与自我意识、“意识”的人为制作、超级智能等重大问题。在当代意识研究中,有两类与此密切相关且一脉相承的问题:一是脑机结合可能引发的问题有哪些,二是精神科学如何定义“... 详细信息

现当代的“意识”研究需要关注人工智能、意识模型、自身意识与自我意识、“意识”的人为制作、超级智能等重大问题。在当代意识研究中,有两类与此密切相关且一脉相承的问题:一是脑机结合可能引发的问题有哪些,二是精神科学如何定义“意识”。关于第一个问题,从哲学上看,脑—机结合的过程实际上是将意识活动、神经系统与机器连接,以此方式将心理的东西与生理的东西以及物理的东西连接起来,即心—身—机的连接。由于整个脑机结合的工程主要是通过脑神经科学和人工智能来实施的,因而其遵循的主要规律还是因果律,而对相关的心理部分的研究,即与受试者的“意念”相关的心理部分的研究,至今为止还是缺失的,这个过程中的精神科学基本规律即动机律至此还没有受到关注和讨论。如果脑机结合的实验研究不打算永远局限于对生理—物理结合的研究与运用上,而是准备进一步扩展到与意识心理结合的阶段,那么至少对以下三个问题域的关注是十分必要的,即如何在脑机结合方面展开对纯意识及其动机律的合作研究,如何完成精确的自然科学与严格而不精确的精神科学的对接,意识与信息以及物质与信息最终处在何种关系中。关于第二个问题,意识现象学的“意识”概念,可以视作对自然科学的心理学和科学的心灵哲学的“意识”概念的一个回应。我们的意识是一个涌现的、流动的过程,一直流入清醒的、伴随内觉知的心理体验活动逐渐消失的朦胧区内,带给我们渐次的、强烈程度不同的、感知的或想象的体验活动。人类意识与其他非人类意识的一个重要差异就在于,前者是伴随内觉知或自身意识的意识,而后者则不是。目前在人工智能和神经科学领域关于“意识”的思考与讨论都立足于且满足于自然科学的研究方式,即将意识当作客体来进行各种观察、实验和论证,作出各种假设、验证和证明,如此等等,由此获得的意识观念并不是第一性的、奠基性的。无论是从目前“类意识”和“准意识”的研究角度来看,还是从“纯意识”研究的角度来看,依据现有的计算理论形态,意识的自行生成和人工制作都是不可能的。如果我们将意识概念的外延扩大到非人类意识的领域,那么“有意识的”人工智能是随时可能出现的,甚至有可能已经出现了,这与现在的人工智能的状况一致。我们不必担心带有“人是目的”之担当的“智人”会被作为更高目的的“意人”所更替或更新;需要担心的是,人工智能或人工意识的机器或模型或架构作为手段被用于人类内部的相互伤害与相互毁灭。我们将这两种担心分别称作对人工智能发展的“目的担心”和“手段担心”,与前者相比,我们真正要担心的是后者。

关键词：脑机结合心理物理对接意识人工智能

基于人工智能的影像生物标志物在非小细胞肺癌疗效预测中的研究进展

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中华放射学杂志 2024年第8期58卷 869-872页

作者：宗煜李新宇卢光明南京医科大学金陵临床医学院东部战区总医院放射科南京210002

目前肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因,早期预测治疗效果对非小细胞肺癌(NSCLC)治疗方案选择或及时变更具有指导作用,有利于改善疗效,延长患者生存期和提高生存质量。因此,寻找能够客观测量和评价NSCLC的生物标志物成为预测疗效的关键... 详细信息

目前肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因,早期预测治疗效果对非小细胞肺癌(NSCLC)治疗方案选择或及时变更具有指导作用,有利于改善疗效,延长患者生存期和提高生存质量。因此,寻找能够客观测量和评价NSCLC的生物标志物成为预测疗效的关键。人工智能技术因对医学图像的识别和分析方面具有高维度特征提取及整合的优势,而被广泛用于挖掘NSCLC潜在疗效预测性生物标志物,但多数研究尚未阐明模型特征背后的生物学意义。因此,该文主要对经典生物标志物和基于人工智能的影像生物标志物在NSCLC疗效预测中的研究进展予以综述,并对人工智能模型预测NSCLC疗效的未来发展趋势进行展望。

关键词：癌非小细胞肺生物标志物人工智能影像组学深度学习疗效预测