Hello Guest

Sign In / Register

Welcome,{$name}!

/ Гарах
Монголулс
EnglishDeutschItaliaFrançais한국의русскийSvenskaNederlandespañolPortuguêspolskiSuomiGaeilgeSlovenskáSlovenijaČeštinaMelayuMagyarországHrvatskaDanskromânescIndonesiaΕλλάδαБългарски езикGalegolietuviųMaoriRepublika e ShqipërisëالعربيةአማርኛAzərbaycanEesti VabariikEuskera‎БеларусьLëtzebuergeschAyitiAfrikaansBosnaíslenskaCambodiaမြန်မာМонголулсМакедонскиmalaɡasʲພາສາລາວKurdîსაქართველოIsiXhosaفارسیisiZuluPilipinoසිංහලTürk diliTiếng ViệtहिंदीТоҷикӣاردوภาษาไทยO'zbekKongeriketবাংলা ভাষারChicheŵaSamoaSesothoCрпскиKiswahiliУкраїнаनेपालीעִבְרִיתپښتوКыргыз тилиҚазақшаCatalàCorsaLatviešuHausaગુજરાતીಕನ್ನಡkannaḍaमराठी
Нүүр хуудас > Мэдээ мэдээлэл > Эрдэмтэд бодит цаг хугацаанд биологийн дохиог хүлээн зөвшөөрч болох хиймэл мэдрэлийн чипийг бий болгодог

Эрдэмтэд бодит цаг хугацаанд биологийн дохиог хүлээн зөвшөөрч болох хиймэл мэдрэлийн чипийг бий болгодог

Зуригийн судалгааны баг саяхан тархины долгионыг даван туулах, эрч хүч хэмнэх төхөөрөмж боловсруулсан. Чип нь тархины давталтыг тархины долгионоор тэмдэглэсэн өгөгдлийг epilepsy-ийн үр дүнг тодорхойлно. Энэ нь эмчилгээний шинэ програмын хэтийн төлөвийг нээж өгдөг.











Одоогийн мэдрэлийн сүлжээ алгоритмууд гайхалтай үр дүнд хүрч, гайхалтай асуудлыг шийдвэрлэхэд тусалдаг. Гэсэн хэдий ч эдгээр алгоритмуудыг ажиллуулахад ашигладаг электрон төхөөрөмжүүд нь асар том боловсруулалтыг шаарддаг. Мэдрэмжийн мэдээллийг бодитоор боловсруулж, хүрээлэн буй орчинтой харилцах, эдгээр хиймэл оюун ухаан (AI) систем (AI) системүүд (AI) системүүд нь бодит тархинд өрсөлдөж чадахгүй. Нейроморфийн инженерчлэл бол хиймэл оюун ухаан, байгалийн оюун ухааны хоорондох гүүрийг бүтээсэн ирээдүйтэй шинэ арга юм.

Цюрих, Zurichion-ийн их сургуулийн судалгааны ажлын баг Цюрих, Их сургуулийн эмнэлэг нь нарийн төвөгтэй, нарийн төвөгтэй, биологийн нарийн төвөгтэй байдлыг олж мэдэхийн тулд энэхүү аргыг боловсруулдаг. Эрдэмтэд энэ технологийг урьд өмнө бүртгэсэн өндөр давтамжтай, HFO) -ийг амжилттай илрүүлэх боломжтой байсан. Эдгээр тодорхой давалгаа, introuplial Electroucephaly (IEEG) ашиглан хэмжигддэг (IEEG) нь хурхиралт эдийг тодорхойлоход хүргэдэг Biomarkers-ийг хүлээн авлаа.

Судлаачид тархины байгалийн мэдрэлийн сүлжээг дуурайх замаар HFO-г илрүүлэхийн тулд алгоритмыг боловсруулсан: Spike Neyal Netual сүлжээ (SNN). Хоёр дахь алхам бол электродоор дамжуулан мэдрэлийн дохиог хүлээн авдаг хумсны хэмжээгээр SNN-ийг хэрэгжүүлэх явдал юм. Уламжлалт компьютерээс ялгаатай нь энергийн ашиг тустай. Энэ нь интернет эсвэл үүлний тооцоолол хийхгүйгээр тооцооллыг маш өндөр нарийвчлалтайгаар хийх боломжтой болгодог.

GiAcomo Indurpori, Zurich болон eyurication-ийн Артич, Этигийн Ардерийн Институрчуудын хүрээлэн дэх Профессор.

Судлаачид одоо олдворыг найдвартай тодорхойлох, бодит цаг хугацаанд HFOS-ийг найдвартай тодорхойлох, хянахын тулд олдворуудыг ашиглахаар төлөвлөж байна. Үйл ажиллагааны өрөөний нэмэлт програмз болгон ашиглахад систем NeuroUpsy-ийн албадлагын зүйн дүнг сайжруулах боломжтой.

Гэсэн хэдий ч энэ нь HFO таних тэмдэг нь чухал үүрэг гүйцэтгэдэг цорын ганц газар биш юм. Багийн урт хугацааны зорилго нь хэдэн долоо хоног, хэдэн долоо хоногийн дотор хэрэглэгдэх боломжтой, олон тооны электродыг боловсруулахад хүргэдэг төхөөрөмжийг боловсруулах явдал юм.

Жоханнес Сартнеин, Цюрихийн их сургуулийн эмнэлэгт Нярайфеин, тайлбарлав: "Бид загварт Бага эрчим хүчний утасгүй мэдээллийн холбоог загварчлахыг хүсч байна. Энэ нь илүү өндөр хураах чадварыг таних боломжтой. Өндөр эсвэл бага хугацаа нь хувь хүний ​​анагаах ухаанд өгөх боломжийг олгодог. "