本文摘要：由于麻省理工学院和杜比实验室的研究人员和其他同仁的希望，旋即的将来可以通过可穿着设备分析读者和情绪。

由于麻省理工学院和杜比实验室的研究人员和其他同仁的希望，旋即的将来可以通过可穿着设备分析读者和情绪。如果你想象一下，当你家大哥带着Alexa、Watson或者其他仍未研发的未来派可穿着设备仔细观察分析你的情绪或者健康状况时，是不是还是实在有点可怕？一位神经科学的学者指出，我们离我们的设备或者那些加装在我们身边的设备开始搜集我们的信息的时刻早已不远处了。杜比实验室的首席科学家PoppyCrum说道，我们身体收到了各种信号，都是可以通过先进设备的计算机系统展开扫瞄和分析的。

你是不是被吓到啊？Crum在最近的一次演说中回应，与有数的可穿着设备类似于，未来的设备可以设置在整个公共空间搜集这些有价值的生物数据。因为他们是我们周围环境的一部分，我们将无法自由选择解散或者退出监控，因为技术和新的法规也将应运而生。

用于热光学摄像头，“心智”脑电图（EEG）帽，心率检测器和皮肤反应传感器，都可以将志愿观测者的身体和思想对系统到屏幕上。Crum在她最近的TED2018温哥华主题演说中回应“我们讨厌坚信我们从他人那里看见或者听见的，也以为理解我们自身内部状态的理解掌控，比如我们的情绪、不安全感、虚张声势、考验或者磨难，”“但是可穿着技术早已可以区分一个确实的微笑和骗的微笑了。一个充满著激情的动态亲笔签名，可能会让你感觉到转变我们的大脑是如何努力工作的，我们是如何参予其中或者展现出激动的，甚至是看见火焰的照片时脸颊上的痉挛展现出。

”在其他应用于中，EEG可穿着技术早已被用作创立一个机器设备，它可以理解来自大脑脑电波的单词，而显然不必须说出，就可以让计算机用户用于思想的力量来关上应用程序。Crum说道你的设备不会比你更加理解你，我们必须考虑到如何用于这些数据。

心灵读者耳机麻省理工学院的一个团队仍然在研究一种耳机，可以读者你的点子。AlterEgo是一种头戴式或者更加适合叫作下颌加装式设备，可以通过内置电极来加载神经肌肉信号。一名学生ArnavKapur说道“我们的点子是：我们可以享有一个更加内在的计算出来平台，它以某种方式融合了人和计算机，感觉就看起来一个我们自己的理解的内部拓展。

这个动机是创建在一个IA设备，即智能强化设备之上的”。麻省理工学院的研究小组回应，它需要让10人的命令构建92％左右的准确率。该团队还减少了骨传导音频播出以及维持系统几乎静音，这是一种有可能使其对类似操作者简单的元素。

音乐给定你的心情迅速就不会有一款应用于可以根据你的思维模式来辨识一段音乐了。2014年，研究员BrianPasley和加州大学伯克利分校的同事们用于深度自学算法和大脑活动展开用电极将人的思想转化成为数字制备语音来展开测量。这是通过分析一个人在讲话时的脑波来解码语音和大脑活动之间的联系来构建的。

早期癌症检测有种设备是隐蔽在皮肤之下的，科学家早已发明者了一种植入物，需要检测到人体内的癌症，并且早期不会在皮肤上经常出现人造痣来警告你。小贴片坐落于皮肤下面，由细胞网络构成，大大检测体内的钙的水平。

癌症不会造成钙急速萎缩，当萎缩过于多时，植入物不会启动时黑色素分解，它是身体的鞣制色素，从而就构成了小黑痣。苏黎世联邦理工学院生物系统科学与工程系教授MartinFussenegger回应，该植入物可以不存在十年。

苏黎世大学ETH的瑞士科学家说道，该设备“可以辨识四种最少见的癌症类型－－－前列腺癌、肺癌、结肠癌和乳腺癌，都是可以在肿瘤发展的早期阶段辨识。现在，人们一般只有在肿瘤开始经常出现问题时才去看医生。

意外的是，那个时候常常是早已太晚了。早期找到似乎不会提升存活的机会。

”“痣”在癌症通过常规临床可以被检测经常出现之前就早已经常出现，作为一种早期预警系统可以告诉他人们该去谋求化疗了。英国癌症研究中心的CatherinePickworth博士说道“可穿着技术有一天有可能沦为癌症预警信号的点子令人兴奋，但这项研究还正处于初级阶段。早期找到癌症是提高生存率的最有效地方法之一，因此找寻检测高风险人群或者减轻人群的最佳方法是一项根本性挑战”。

这个团队现在早已改良了此前的研究并将其应用于音乐。他们需要预测出钢琴家的大脑活动点子，比原本的研究精确提升50％。

当演奏者在电子琴键上弹奏时，该团队录音了演奏者的大脑活动。通过这样，他们需要给定大脑模式和弹奏的音符。然后，他们再度展开实验，但是这次重开了键盘的声音并拒绝演奏者在弹奏时想象音符，这种训练使得他们需要创立自己的音乐预测算法。

Pasley说道“我们研究的长年目标是研发讲话设备的算法，以让无法说出的患者可以展开交流”。“我们距离构建这一目标还很很远，但这项研究代表了向前迈进的最重要一步。它指出听力图像的神经信号充足平稳和准确，可用作机器学习算法，该算法可以根据测量大脑活动预测声音信号”。

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