丽莎老师讲机器人之一款长相奇怪的家庭助理机器人

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看上去跟竹竿没啥区别的这个奇怪的东西是一款家庭助理机器人。

丽莎老师讲机器人之薄型氧化镓晶体管可承受8000伏以上的电压

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目前电动车的电池比较笨重又占地方，如果能将电动车电池变小，但动力性能并不会减少，该多好？！

丽莎老师讲机器人之3D手环让VR游戏告别手柄

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丽莎老师讲机器人之科学家提升下一代太阳能电池的稳定性和效率

目前的硅基电池，已经发展到了接近极限的方向，而各行各业对于电池的需求和要求是越来越高，节能而环保的太阳能电池正在成为科学家们的新宠。

丽莎老师讲机器人之新颖柔性抓手创造更安全的人机交互方式

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在工业环境中，人机交互非常普遍，机器人抓手好用与否非常关键和重要。密歇根州立大学的团队设计并开发了一种人形抓手，是一种软硬混合的柔性抓手。它比传统的纯软手产生更大的抓取力，同时比其他用于较重物体的同类产品更稳定，以便进行精确的操作。

丽莎老师讲机器人之对大脑的未知并不阻碍借鉴大脑，成就智能

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人类对大脑的未知，并不是件坏事，可以帮助我们更好地借鉴大脑的反应，来发展人工智能。

丽莎老师讲机器人模仿自然界进行快捷、彩色的3D打印

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伊利诺伊大学的研究展示了一种改良的3D打印工艺，如何通过一种多功能的方法，从单一的墨水中产生多种颜色。
自然界中一些最鲜艳的颜色来自于一种称为结构着色的纳米级现象。当光线反射到这些位于一些动物的翅膀和皮肤以及一些矿物内的周期性的结构上时，它们会相互干扰，以放大某些波长并抑制其他波长。当这些结构有序且足够小时（大约比人的头发小一千倍）射线就会产生生动的色彩爆发。

丽莎老师讲机器人之量子计算机怎么改变人工智能的未来

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量子计算机将具有惊人的强大功能，比当今的状态运行速度快上亿倍，虽然量子计算仍处于发展阶段，但它正开始进入一个新时代，在这个时代，它将加速人工智能和物联网的发展。
连接设备的数量增多
量子计算适时出现在物联网领域，即几乎所有电子设备都可以在互联网上寻址，连接设备的数量正在迅速增长，到2023年，全球将有400亿个IoT设备到位，其中包括传感器，数据，机器，人员以及它们之间的交互，面临的挑战是如何监视和确保所有这些设备的优质服务，响应能力、可扩展性、流程和效率是为任何新技术或功能提供优质服务所必需的，尤其是在数万亿个传感器中。
量子计算机改变AI的未来
量子技术还可以帮助解决网络延迟、互操作性、人工智能、实时分析、预测分析、增加的存储和数据内存、安全的云计算以及新兴的5G电信基础设施，量子计算机可以通过四种方式改变AI的未来：

1、处理大量数据，机器学习和AI数据，量子计算旨在管理大量数据；

2、建立更好的模型，药物设计，生命科学和金融等多个行业已接近其传统计算绳索的末端。
3、更准确的算法，量子机器学习研究人员正在设法找到开发更好的量子计算机算法的方法；
4、使用多个数据集，量子计算机有望对我们庞大的数据集进行快速分析和集成，从而改善并改变我们的机器学习和人工智能功能，尽管量子计算仍处于研发阶段，但它已开始进入多个市场。

丽莎老师讲机器人之2020世界人工智能大会:人工智能数据安全治理报告正式发布

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2020世界人工智能安全高端对话在上海世博中心举行。此次安全高端对话上，发布了《人工智能数据安全治理报告》。报告分析了数据采集、数据处理、数据流动和数据使用阶段突出的数据安全问题，结合当前全球人工智能数据安全治理现状和动态，构建了综合性的人工智能数据安全治理框架。
数据安全成为人工智能全面新发展瓶颈
当前，以数字新基建、数据新要素、在线新经济为核心特征的新一轮数字经济发展浪潮全面来临，为人工智能全面新发展注入强大动能。随着人工智能在产业和技术上加快渡过“探索期”，逐步进入“成长期”，人工智能与数据安全更加深度交织。数据安全问题已然成为人工智能突破关键转轨期所必须解决的重要制约瓶颈。
对此，报告基于数据生命周期的视域，重点聚焦分析了在数据采集、数据处理、数据流动和数据使用阶段较为独特或突出的数据安全问题、风险影响机制以及安全风险后果。
提出中国人工智能数据安全治理框架
在总结归纳各国现有的人工智能数据安全宏观战略、法律法规、标准规范的基础上，同时参考当前数据安全前沿技术发展以及企业实践，为中国人工智能数据安全治理提出了一个综合性的框架体系，具体包括治理思路、治理原则、治理路径三个方面。
框架强调要在人工智能的动态发展中实现对数据安全风险整体的可知可控、确保人工智能数据在采集、标注、处理、存储、流动、共享和场景应用的全生命周期安全，不断提高人工智能企业的数据安全能力，增强人工智能数据安全供给链的连续性和可用性。
提供了通用场景和若干具体场景下的人工智能数据安全技术解决方案，即智能网联汽车、人脸识别和工业物联网三个发展前景广阔的数据安全重点领域。
启动人工智能数据安全风险评估平台
人工智能数据安全风险评估平台包括风险评估、数据集管理、知识库管理、威胁情报等功能，用于对特定人工智能应用场景中的数据安全风险进行总体评估和评级，以及数据集管理和知识库建设。
平台设定了安全基线，开发用于敏感数据探测、数据质量检测、数据差异检测、漏洞检测以及脆弱性检测的工具。基于检测工具汇集的数据实现数据安全风险信息实时收集、自动推送、智能分析、量化评估与诊断分级。针对人工智能应用场景中的数据安全实现多层级、多维度风险评估，为企业对人工智能系统开展自评以及第三方测评机构针对人工智能项目开展风险评估和产品认证提供技术、工具和平台。
在完善和优化数据安全风险检测的基础上，平台利用数据积累形成的数据资源池，根据不断变化的应用场景需求，构造用于各类人工智能模型的训练、测试及验证标准数据集。此外，平台还建设了人工智能数据安全知识库及威胁情报库。