科研 | 在培养皿中种出计算机！
科学家研发“会思考的固态机器”
“未来的计算机是被制造出来的，还是被培养出来的？”
近日，美国里海大学的研究人员试图利用活体神经元，在培养皿中将神经网络“种”出来——即以人类大脑和神经系统为模型的计算机系统。并对其进行编程，以计算基本的机器学习任务。
由培养皿培育出的神经网络在执行文本识别任务
现在的科学家已经了解，相关生物的活神经元可以自然具备进行计算和学习的能力。在这项研究中，研究人员将手写数字的图像编码成“尖峰训练刺激”（spike train stimuli），类似于二维码。然后将尖峰序列的编码应用于具有光遗传标记的一组网络化的体外神经元上。
这项研究可能会对神经元科学和计算机工程领域产生“变革性的影响”，预计能够帮助计算机工程师开发出会思考的固态机器设计的新方法，并可能影响其他与大脑相关的研究。
原文链接：
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2652026780&idx=3&sn=46d06f12191061d41e723b0e9e01afc7&chksm=f121c36dc6564a7bd391c37d1fab43688e314b04e0f814a55ca7b7a113e3345734ab90106e50&scene=21#wechat_redirect
好帮手 | 会流血会休克
这位机器人“病患”简直不能更逼真
“斯坦福大学医院已经开始用它训练医护人员。”
近日，一家研发医疗模拟器具的公司 Gumard Scientific 研发了一款医疗训练机器人 HAL，它会流泪、会流血、会排泄，受到光照瞳孔也会缩小，可以发生过敏性休克，或心脏骤停反应。总之，HAL 拥有许多生命体才有的生理反应。
它可以模拟出，和现实医疗场景非常相似的情况，用来训练医学生或医护人员的专业技能。
HAL 的诞生旨在培养准医生与患儿相处的能力。为了让 HAL 的表情更接近人类儿童，研发团队还与儿科医生合作，调整机器人脸部的喜怒动作。哪里的肌肉该收缩，眉毛要不要皱起来，都经过仔细推敲。
原文链接：
《机器人“病患”会流血会休克，魔鬼训练从斯坦福医院开始 |准医生的噩梦》
功能视频：
https://www.gaumard.com/videos
黑科技 | 变身大角虫
AI 帮你的漫画自动上色
“最重要的是，最终的上色效果还有些感人。”
最近，论坛 Reddit 上突然爆火了一个半自动给漫画上色的项目 MangaCraft，可以让每个人给喜欢的黑白漫画涂色。
普通用户学习只需要花30分钟学习，就能在 MangaCraft 网站上进行实操 DIY 彩色漫画。MangaCraft 网站的主页如同一个调色盘，选择目标漫画后就可以进行上色流程。按照作者的描述，熟悉操作之后选择颜色，在黑白漫画上标注填色区域，点击智能上色按钮即可一键生成。
原文链接：
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNjc1NzUzMw==&mid=2247504381&idx=2&sn=465027cc2a8f75a7f6ddf400830f61e0&chksm=e8d0668fdfa7ef998128fa07532eb9d194ccd35181ec10b92f83e1c47cc651fe269ad6265b2f&scene=21#wechat_redirect
体验地址：
http://mangacraft.net/
科研 | MIT 开发机器学习系统
同时处理语音和对象识别
“研究人员希望有一天他们的语音对象识别技术可以节省大量的手工劳动时间，并在语音和图像识别方面有新的进展。”
麻省理工学院的计算机科学家开发出一种系统，该系统基于图像的口头描述学习识别图像内的物体。给定图像和音频标题，模型将实时突出显示所描述图像的相关区域。
与当前的语音识别技术不同，该模型不需要手动转录和对其训练的示例进行注释。相反，它直接从原始图像中记录的语音剪辑和对象中学习单词，并将它们相互关联。
研究人员以一个金发和蓝眼睛的年轻女孩的图像为例展示了他们的模型。该模型学会了将图像中的哪些像素与“女孩”，“金发”，“蓝眼睛”，“蓝色礼服”，“白灯塔”和“红色屋顶”相对应。当一个音频标题被叙述时，这个模型会高亮显示图像中的每一个对象。
原文链接：
http://www.atyun.com/29836.html
医疗 | 利用 GAN 合成 MRI 成像
英伟达解决 AI 训练数据采集难的问题
“结果显示，机器学习模型准确率比仅使用真实数据训练的模型准确率提高了14%。”
近日，NVIDIA Mayo Clinic（梅奥诊所）和MGH&BWH Center for Clinical Data Science（麻省总医院与布莱根妇女医院临床数据科学中心）合作，开发了一只医学 GAN，用来生成脑部核磁共振 (MRI) 的图像，专攻脑肿瘤识别，解决 AI 训练数据采集难的问题。
据悉，这款 AI 是科研人员使用 Facebook PyTorch 深度学习框架开发，并使用 NVIDIA DGX 超级计算机来训练的，训练的数据使用了由生成式对抗网络生成的逼真脑瘤 MRI 成像。生成式对抗网络还会为扫描图进行标记，而人类专家做这项任务要花数小时才能完成。
原文链接：
https://www.zdnet.com/article/nvidia-researchers-generate-synthetic-brain-mri-images-for-ai-research/
学界 | 全球高校人工智能学术联盟成立
“联盟旨在打造世界顶尖的人工智能学术交流平台，持续推动国际学术性交流与合作。”
9月17日，在2018世界人工智能大会上，美国麻省理工学院、新加坡南洋理工大学、澳大利亚悉尼大学、香港中文大学、清华大学、浙江大学、复旦大学、上海交通大学、中国科学技术大学、同济大学、北京航空航天大学、西安交通大学、哈尔滨工业大学、上海大学、上海科技大学、商汤科技等国内外知名高校（科研机构）共同倡议设立全球高校人工智能学术联盟。
联盟初步达成的合作范畴包括建立“人工智能科学委员会”机制、推动 AI 国际学术交流、加强与政府及政策决策者沟通、协助政府优化 AI 投入、加强“产研合作”、孵化 AI 企业、为学生提供多元化学习实习机会和向大众普及人工智能等。
原文链接：
https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-09-17-2
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