壓迫繃帶通常用于向患者的肢體施加壓力以改善血流量并使患者肢體的腫脹減輕。根據不同的條件需要施加不同大小的壓力，但目前還沒有一種可靠的方法可用于測量壓迫治療過程中需要施加的壓力大小。日前，來自美國麻省理工學院的一個研究小組設計了一種仿生光學機械纖維，該纖維能夠根據壓力應變而改變顏色，并且能夠用作壓縮繃帶中的壓力傳感器。 麻省理工學院研制的光電子仿生纖維的顏色取決于光線如何在其內部的周期性結構中發射，通過改變纖維的形狀如對其進行拉伸，以可預測的方式調整光纖的顏色。該研究團隊認為，其開發的可拉伸光學機械纖
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MIT，光纖傳感器
據外媒報道，當地時間5月23日，在澳大利亞布里斯班舉行的機器人和自動化國際會議(ICRA)上，來自麻省理工學院(MIT)的研究人員將展示一種新型系統，使無人駕駛車輛能像人類駕駛員一樣自如變道。 控制變道的算法是自動駕駛汽車領域的重要研究課題。但目前大多數的變道算法都存在一定的缺點，要么依賴于駕駛環境的詳細統計模型，此模型很難組裝，動態分析也比較復雜;要么模型太簡單，導致不切實際的保守決策，如汽車根本不變道。 麻省理工學院計算機和人工智能實驗室(CSAIL)研發的新變道算法，把兩種模型之間差別分割開
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MIT，自動駕駛
自動駕駛汽車中普遍存在的一個問題是，為了安全導航，他們需要手動標記的3D地圖。 現在麻省理工學院研究突破將改變這一點。即使在鄉村道路上，麻省理工學院的系統也可以使用GPS和傳感器數據進行自動駕駛。
麻省理工學院的計算機科學和人工智能實驗室(CSAIL) 開發 了一個名為MapLite的框架，該框架允許自動駕駛汽車在他們從未駕駛并且缺乏3D地圖的道路上進行操作。
MapLite使用的簡單的GPS數據和一組觀察道路狀況的傳感器。這些元素一起工作，使測試車輛能夠在馬薩諸塞州Devens多條未
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MIT Maplite
高精度地圖是無人駕駛發展成熟標志之一，在橫向/縱向精確定位、基于車道模型的避讓等都離不了高精度地圖。然而，在一些偏遠的鄉村道路環境中，繪制高精度地圖有很大的難度。MIT最近曝光了他們近期的研究成果，利用拓撲地圖、開放式街道地圖(OSM)和本地局部感知系統，無需3D地圖，在鄉村道路實現了自動駕駛。
目前，最先進的自動駕駛系統一般都依靠詳細、精確的高精度地圖來完成定位。高精度地圖包含大量的行車輔助信息，其中有一些必要的道路數據和道路周圍固定對象的信息。通過這些數據，導航系統可以準確定位地形、道路輪廓
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MIT LiDAR
長久以來，材料學家就知道，可以通過精心排布碳原子的方式獲得強度超高的物質。
例如：石墨烯。迄今為止，石墨烯是人類已知的強度最大的材料，其由在非常薄的二維平面上排列的碳原子所成。
但是它有一個缺點：雖然它的薄度和獨特的導電性能值得關注，可是要用石墨烯來制造出有用的三維形態的材料是非常困難的。
去年1月，麻省理工學院的一支研究團隊發現，利用小片的石墨烯，將它們融合成網狀結構不僅可以保留材料的強度，而且保持了材料的多孔性態。
根據在3D打印模型上進行的實驗，研究人員已經確定，這種材料
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MIT 3D石墨烯
據外媒報道，麻省理工學院(MIT)的研究人員研發了新款自動駕駛車載導航系統，可為車輛提供導航服務，無需高清地圖的支持。當車輛配置該項技術后，用戶們可盡享遠行的快樂。
MIT機器人專業人士兼論文合著者Teddy Ort表示，該系統假定車輛的前進路線上無障礙(clear path)，該技術可與其他現有的算法搭配使用，后者采用激光傳感器探查道路障礙，如：其他車輛或行人，可在運量繁忙的交通情境下為車輛提供導航服務。
Ort與他的同事在單行道公路上測試該項導航系統，他們驅
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MIT 傳感器
5月7日消息，據福布斯雜志報道，麻省理工學院(MIT)開發出一套新系統，允許無人駕駛汽車在沒有地圖的情況下進行導航。這項剛剛起步的技術可能被用來幫助防止未來交通事故，比如最近涉及Uber無人駕駛車輛的死亡車禍。
MIT開發新技術：無人駕駛汽車沒有地圖也能導航圖：麻省理工學院下屬實驗室CSAIL為無人駕駛的豐田普銳斯配備了可在鄉村道路上行駛的新系統?
到目前為止，許多在實際道路上測試的無人駕駛汽車要么依賴高度詳細的3D地圖，要么系統允許車輛在路標明確的城市或公路環境中導航。但是絕大多數的美國
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MIT 無人駕駛
亞馬遜發明的Alexa和Echo智能音箱，讓人類社會進入了語音互聯網時代，互聯網變成一個更具人性化的“語音小秘書”。不過在某些情況下，當眾發出語音指令顯得有些尷尬，人們需要一種更加隱秘的語音輸入工具。
據外媒最新消息，美國麻省理工學院的研發團隊，成功開發出一種語言識別工具，在用戶還沒有說出話時，就能夠識別出說話內容。
眾所周知的是，亞馬遜Alexa、谷歌助手在內的產品，早已經走出了智能手機、智能音箱等應用范圍，開始覆蓋各種硬件或者軟件工具，比如用Alexa開車，或是
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MIT
據美國媒體4月2日報道，麻省理工學院媒體實驗室的相機文化部門的研究人員開發出一種新的霧天成像系統，其可測量出汽車與被濃霧籠罩物體間的距離，完成人類肉眼不能完成的任務。該研究旨在將此項技術整合到自動駕駛汽車中，以便車輛在惡劣天氣下避開障礙物。
該成像傳感系統使用飛行時間相機，可以向物體發射短脈沖激光。然后計算光線反射所需時長來判斷汽車與物體間的距離。 因霧通常會散射激光，使自動駕駛車輛難以駕駛。 但研究人員研究出這種新算法，可助自動駕駛汽車在霧天安全行駛，對于自動駕駛汽車來說是一個巨大的突破。
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MIT 自動駕駛
近幾年間，自動駕駛技術風靡全球，被認為是科技領域的下一個革新。除了傳統汽車廠商的大規模布局之外，科技公司起到了重要的推動作用，如谷歌、Uber、百度、英偉達等。隨著技術的不斷進步以及資本的大量進入，自動駕駛也開始逐漸走向現實。然而，這一過程并不是一帆風順，甚至遭遇到了致命打擊。
Uber無人駕駛事故，激光雷達成“背鍋俠”
美國東部時間3月19日晚間10時許，一輛Uber無人駕駛車輛在亞利桑那州的坦佩市撞到一位女性行人致其死亡，這也是已知的首例無人駕駛汽車致使行人死亡
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MIT 自動駕駛
目前復原三階魔方的世界紀錄為0.637秒，是由一名叫“Sub1 Reloaded”的機器人完成的，而現在麻省理工學院的學生Ben Katz與開發人員Jared Di Carlo共同打造了一個新的魔方機器人，僅用0.38秒就解開了三階魔方。
Di Carlo在博客中表示：“我們解開魔方的時間為0.38秒，包括從網絡攝像頭獲取圖像，檢測顏色，尋找解決方案，并旋轉三階魔方的各面。”同時Di Carlo表示能夠打破原來的世界紀錄
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MIT 機器人
神經網絡非常強大，但是它們需要大量的能量。麻省理工學院的工程師們現開發出了一種新的芯片，可以將神經網絡的功耗降低95%，這也許會使得其可在電池驅動的移動設備上運行。
如今智能手機正變得越來越智能，提供了越來越多的人工智能服務，如數字助理和實時翻譯。但是，為這些服務進行數據運算的神經網絡通常都在云端，智能手機的數據也是在云端來回傳輸。
這并不是一種理想的狀態，因為這需要大量的通信帶寬，并且這意味著潛在的敏感數據正在被傳輸并存儲在不受用戶控制的服務器上。但是，圖形處理器的神經網絡正常運行需要大
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MIT 神經網絡
12月15日，未來的道路可能將由發光的樹木而不是路燈照亮，麻省理工學院的工程師們已經創造出了具有生物發光能力的植物。研究人員將特殊的納米粒子注入到豆瓣菜的葉子中，結果讓這株植物在接下來的近4個小時里持續散發著微光。
為了創造出發光的植物，麻省理工學院的工程師們使用了一種名為熒光素酶的生物酶。熒光素酶能夠對熒光素分子產生作用，導致其發光。另外一種名為輔酶A的分子會通過消除一種抑制熒光素酶活性的反應副產物，給這一發光過程提供幫助。
麻省理工學院的團隊將這些化學成分裝
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這可以說是學界和業界的一次強強聯手了。近日，據外媒報道，IBM 決定投資 2.4 億美元，在 10 年時間里和 MIT(麻省理工學院)合作建立一個 AI 實驗室。實驗室位于劍橋的 IBM 沃森健康和網絡安全中心總部，靠近麻省理工學院。
MIT-IBM AI 沃森實驗室未來將通過開發新的 AI 算法來提高機器學習的能力，同時研究新的硬件材料、設備等用于支持人工智能的發展和改進。另外，實驗室也將致力于把研究應用于行業，如醫療、網絡安全等。
除了這些未來計劃，該實驗室還有一些確定的發展目標，比如
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IBM MIT
在最新的一組論文中，MIT 計算機科學與人工智能實驗室 CSAIL 的研究員，提出了兩套幫助醫生更好做治療方案決策的系統。
一支團隊開發了一套名為 “ICU Intervene” ，即“重癥監護室干預”的機器學習系統。大量重癥監護室(ICU)的數據，從病人關鍵生命體征、之前醫生的治療備注，到人口統計學信息，都會被整合到一起，以幫助醫生做出決策——哪些治療方案最適合當前病人的癥狀。該系統使用深度學習來做出實時預測，從過去的 I
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