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　　　　研究人员让人工神经网络完成了一项典型的机器学习任务：从语音数字的音频记录中识别正确的数字。模拟人脑结构的网络模型比以小鼠的网络模型对这一任务的反应更准确，效率也更高，在小鼠模型中达到相同性能需要相当于380个神经元，而在人类模型中只需要150个神经元。

创新性地运用模型复用技术，解决工业质检中数据稀缺、标注成本高昂的难题；通过复用已有的高质量模型，在小样本情况下实现高效的质检，大大降低了质检成本，提高了质检效率……“这种将技术应用于实际场景的能力，正是我们所期望看到的青年学子的创新精神和实践能力。”王希海对这支年轻的团队高度肯定。

　　　　此外，基于柔性光栅结构色的触觉感知方法展现了卓越的可拓展适用性。研究团队基于核心组件的模块化设计，进一步开发了面向三种典型场景应用的传感器原型：一款高灵敏度振动传感器，能够精准检测低频振动信号；一款仿生触须传感器，能够灵敏感知低频振动和气流扰动；一套具备环向三维接触感知能力的内窥镜触觉传感系统。