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    1. ACS880-07C
      關(guān)注中國自動(dòng)化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的先行者!
      橫河電機-23年10月11日
      2024
      工業(yè)智能邊緣計算2024年會(huì )
      2024中國自動(dòng)化產(chǎn)業(yè)年會(huì )
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      自動(dòng)化所在神經(jīng)信息學(xué)進(jìn)展國際研討會(huì )上介紹類(lèi)腦智能研究最新進(jìn)展
      • 點(diǎn)擊數:1583     發(fā)布時(shí)間:2016-07-07 15:36:00
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      來(lái)源:中科院自動(dòng)化所

      7月4日獲悉,受日本理化技術(shù)研究所腦科學(xué)研究所(RIKEN Brain Science Institute)、國際神經(jīng)信息學(xué)協(xié)調委員會(huì )(International Neuroinformatics Coordinating Facility)的共同邀請,自動(dòng)化所類(lèi)腦智能研究中心副主任曾毅研究員等赴日本參加神經(jīng)信息學(xué)進(jìn)展國際研討會(huì )(The 4th International Workshop on Advances in Neuroinformatics (AINI 2016))、國際神經(jīng)信息學(xué)國家節點(diǎn)會(huì )議(The 14th INCF Nodes Workshop)。曾毅研究員在會(huì )上做特邀報告,介紹了自動(dòng)化所類(lèi)腦智能研究中心在腦科學(xué)知識引擎和類(lèi)腦智能原理與應用方面取得的最新進(jìn)展。 

      題為“Brain-inspired Intelligence and Its Applications in Intelligent Robotics” 的報告介紹了自動(dòng)化所團隊在類(lèi)腦認知計算模型研究,特別是在腦神經(jīng)系統計算建模、新一代類(lèi)腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方面的進(jìn)展。展示了課題組在皮質(zhì)柱、腦區、鼠腦全尺度 計算模擬、類(lèi)腦自主學(xué)習模型、類(lèi)腦脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方面取得的階段性成果,并展示了相關(guān)模型在機器人自主學(xué)習、無(wú)人機自主蔽障等方面的應用。 

      題為“Linked Brain Data: a Web-scale Knowledge Platform for Brain and Neuroscience”的報告介紹了團隊研發(fā)的鏈接腦數據中心(Linked Brain Data)及其演進(jìn)版本腦科學(xué)知識引擎(Brain Knowledge Engine)。 與傳統腦科學(xué)數據庫不同,鏈接腦數據中心基于數據與知識集成、自然語(yǔ)言理解、語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)等技術(shù)自動(dòng)集成和分析了萬(wàn)維網(wǎng)上有關(guān)腦科學(xué)的海量科學(xué)文獻,并在知 識層面構建了涵蓋百萬(wàn)篇腦科學(xué)文獻中相關(guān)領(lǐng)域知識的腦科學(xué)知識圖譜。目前該腦科學(xué)知識圖譜中包含了千萬(wàn)級的領(lǐng)域知識,特別是多尺度的腦結構與100余種認知功能、400余種腦疾病之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。鏈接腦數據中心平臺可通過(guò)http://www.linked-brain-data.org/訪(fǎng)問(wèn)。腦科學(xué)知識引擎在鏈接腦數據中心的基礎上進(jìn)一步融入了多模態(tài)、多尺度神經(jīng)系統數據與知識(如特定腦區神經(jīng)元的形態(tài)等),并進(jìn)一步為抽取的每條領(lǐng)域知識加入了物種等元數據信息(共涉及23個(gè)物種)。

      自動(dòng)化所研發(fā)的腦科學(xué)知識引擎


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