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公开(公告)号：CN115227392A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210646459.3
申请日：2022-06-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明实施例提供一种颅骨微孔的测量系统，涉及手术机器人技术领域，包括双目视觉系统和植入系统；所述双目视觉系统，用于确定至少一个植入微孔在基准相机坐标系中的参考表面中心位置，并将所述至少一个植入微孔的参考表面中心位置发送至所述植入系统；所述植入系统，用于获取所述至少一个植入微孔在颅骨坐标系中的第一表面中心位置和颅骨孔道方向向量，并基于所述至少一个植入微孔的所述参考表面中心位置、所述至少一个植入微孔的所述第一表面中心位置和颅骨孔道方向向量，确定所述至少一个植入微孔在所述基准相机坐标系中的实际表面中心位置和实际颅骨孔道方向向量。本发明实现了对颅骨微孔的测量。
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公开(公告)号：CN114796858B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210745989.3
申请日：2022-06-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61N1/05
Abstract: 本发明提供一种柔性电极植入装置，涉及自动控制技术领域，用以解决现有技术中柔性电极植入方法较为复杂，容易导致该柔性电极植入的准确性较低的缺陷，从而提高该柔性电极植入的准确性。在本发明实施例中，柔性电极植入方法，应用于电极植入装置，所述电极植入装置包括植入针和夹钳组件，所述夹钳组件包括第一夹钳和第二夹钳，所述方法包括：控制所述夹钳组件进行移动，以使柔性电极位于所述第一夹钳与所述第二夹钳之间；在检测到所述第一夹钳与所述第二夹钳之间的第一距离小于第一预设距离阈值时，将所述植入针的针尖穿过所述柔性电极；利用所述植入针将所述柔性电极植入至目标物体。
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公开(公告)号：CN113919497A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111242998.2
申请日：2021-10-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国航天科工集团第二研究院
IPC: G06N3/08 , G06N3/06 , G06N3/04 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于模式识别、机器学习、多任务学习、对抗攻击技术领域，具体涉及一种针对连续学习能力系统的基于特征操纵的攻击和防御方法，旨在解决现有基于连续学习的智能系统安全性、鲁棒性较差的问题。本发明方法包括：获取图像干净样本；提取干净样本的特征；获取目标样本并提取特征，作为目标锚点特征；基于干净样本特征，结合目标锚点特征，通过攻击样本生成算法生成对抗样本；通过连续学习算法对图像分类模型进行训练，并统计在C类任务分类学习时干净样本对应的分类正确率；按照1：n的比例增入第一矩阵作为训练样本，重新训练；基于训练好的图像分类模型对图像进行分类。本发明提升了现有基于连续学习的智能系统的安全性、鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110262336A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910526149.6
申请日：2019-06-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05B19/042 , A61N1/36 , A61N1/02
Abstract: 本发明实施例涉及电子电路或经颅电刺激技术领域，解决了由于信号同步性差导致相干区域定位不准确等问题。本发明实施例第一方面公开了一种电流输出电路，包括至少两个电流输出支路、基准时钟源和对外接口，其中：至少两个电流输出支路均通过对外接口连接至外部信号源；至少两个电流输出支路的控制端均与基准时钟源信号连接，以使得至少两个电流输出支路输出的电流同步。本发明的有益效果为：所有的电流输出支路输出的电流同步；当该电流输出电路用于经颅电刺激设备时，使得不同的电刺激部位可同时受到电刺激，利于对该不同的电刺激的相干区域精确定位，从而电刺激可精确作用到该相干区域，保证电刺激的治疗效果。
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公开(公告)号：CN109934343A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910138155.4
申请日：2019-02-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明属于机器学习及人工智能领域，具体涉及了一种基于正交投影矩阵的人工神经网络优化方法、系统、装置，旨在解决人工神经网络在连续学习时发生灾难性遗忘的问题。本发明方法包括：初始化人工神经网络并计算网络各层正交投影矩阵集；采用正交投影矩阵集更新人工神经网络权重矩阵并对当前任务的输入数据处理；采用递归的算法计算新的投影矩阵集并用于下一任务人工神经网络的权重矩阵更新；重复执行投影矩阵的递归运算以及权重矩阵的更新直至任务队列中所有任务执行完毕。本发明可以应用于不同任务空间，还可以用于局部网络甚至特定网络的特定权重上，计算简单、效果显著，避免了传统的人工神经网络“灾难性”遗忘的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119026651A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411117006.7
申请日：2024-08-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及电路技术领域，公开了一种神经网络优化电路，用于目标神经网络，在训练单条目标训练数据的场景下，对单条目标训练数据进行误差优化，高度并行、计算速度快，具备片上学习能力，训练过程没有开关信号、时钟信号等非连续信号，在严格的数学理论保证下实现快速收敛，全部使用模拟电路，扩展成本低。并且，在加法器前增加第三乘法器，以及通过全连接神经网络中每层神经网络与同一个输出神经元之间的连接关系对应的权重加相同扰动的方式，来考虑网络的约束，减少了总扰动量，进而最大化收敛效率。另外，将第二微分器从扰动源处后置到加法器输出的位置，可以保持电路的原有收敛方向，减小对扰动功率的要求，从而提高网络的稳定性。
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公开(公告)号：CN116898541B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202310791276.5
申请日：2023-06-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种柔性丝状电极植入装置及方法，涉及神经电极植入技术领域，柔性丝状电极植入装置包括：基座、摆放模组、运动模组、观测模组和植入针，基座可固定连接至外部运动机构；摆放模组包括摆放调节平台和电极丝摆放台，摆放调节平台固定连接至基座，摆放调节平台能够驱动电极丝摆放台移动；运动模组包括二维移动平台和直线驱动件，二维移动平台固定连接至基座，二维移动平台能够驱动直线驱动件在预定平面内移动，植入针连接至直线驱动件，直线驱动件能够驱动植入针沿垂直于预定平面的方向移动；观测模组固定连接至基座。整个装置结构简洁，体积紧凑，功能完善，可实现自动化或半自动化的高效精准的柔性丝状电极植入。
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公开(公告)号：CN116563297A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310850978.6
申请日：2023-07-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本申请提供一种颅脑靶点定位方法、装置及存储介质，涉及医疗技术领域，包括：基于结构光相机拍摄的被试对象头部的结构光点云图像确定棋盘格标志点，并将被试对象头部的影像点云图像配准至所述结构光点云图像上，获得第一变换；所述第一变换用于表征点云从影像空间到相机空间的变换；基于棋盘格标志点在相机空间中的坐标和在物理空间中的坐标确定第二变换；所述第二变换用于表征点云从相机空间到物理空间的变换；基于第一变换和第二变换确定物理空间下的颅脑靶点坐标。本申请通过提升影像空间到相机空间变换以及相机空间到物理空间变换的准确性，提升了颅脑靶点定位的精确度。
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公开(公告)号：CN115984652B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310103748.3
申请日：2023-02-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及人工智能的语言处理技术领域，提供一种符号生成系统的训练方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定训练样本，并初始化训练样本对应的符号向量；基于训练样本和符号向量对待训练的符号生成系统进行训练，并对符号向量进行更新；在确定训练后的符号生成系统未收敛时，基于训练样本和更新后的符号向量对参数调节后的符号生成系统进行训练；至训练后的符号生成系统收敛，得到训练好的符号生成系统。降低自然语言对人工智能体的影响和约束，提高了人工智能体的高级认知功能。
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公开(公告)号：CN115437372B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210957789.4
申请日：2022-08-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种机器人路径规划方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，其中所述机器人路径规划方法包括：基于至少一个协同任务，为各机器人分配目标子任务，协同任务包括多个子任务，各所述协同任务中的目标子任务位于距离机器人的最短路径上；基于每一个目标子任务，为各机器人分配目标资源，目标资源是距离机器人路径最短、且与目标子任务相匹配的资源；基于目标子任务和目标资源，确定各机器人的运动路径。通过上述方法，可以为各机器人分配路径最短的目标子任务和目标资源，同时在充分考虑协同任务中子任务与资源之间的依赖关系的基础上，能够规划出机器人执行协同任务的最短运动路径，提高了机器人执行协同任务的效率。
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