据(jù)媒体报道(dào)，来自(zì)英国牛津大学(xué)、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大学的一个科(kē)研(yán)团队宣(xuān)布了一项重要成(chéng)就：他们通(tōng)过堆叠(dié)二维（2D）材料(liào)，开发出一种厚度仅几个原子大小的(de)人工(gōng)神经元，其(qí)能(néng)够(gòu)处理光和电(diàn)信(xìn)号进行计算，有望(wàng)用于下一(yī)代人工智能计算(suàn)，也有(yǒu)助科学家更(gèng)好地模拟和理解人脑。相关研究成果(guǒ)刊载(zài)于最新一期《自然(rán)·纳米技术(shù)》杂志。

　　业内(nèi)人士分析指出(chū)，人工(gōng)智能应用(yòng)的(乡字用五笔怎么打出来，乡字五笔怎么打法de)发展(zhǎn)呈指数级(jí)增(zēng)长，对计算能力也提出了越来越高的要求，只有开发出革(gé)命性(xìng)硬件，才能(néng)适应未(wèi)来算力爆(bào)炸时代的要求(qiú)。而(ér)此次科研人员用(yòng)了3种2D材(cái)料制备出了(le)薄如原子的人工神经(jīng)元(yuán)，它能(néng)学习和处(chù)理更加复杂的任务。

　　公开(kāi)资料显示，AI通过数据学习(xí)一层层的神经网络，机器自(zì)主分辨参数，不断地将参(cān)数归类、计算，形成(chéng)机器自我的学习。神(shén)经(jīng)网络在机器学习和认(rèn)知(zhī)科学领域(yù)，是一(yī)种(zhǒng)模仿(fǎng)生(shēng)物(wù)神经网络（动(dòng)物的(de)中枢神(shén)经(jīng)系统，特别是大脑）的结构和功能的数(shù)学模型或计(jì)算模型(xíng)。

　　神经网络由大量(liàng)的人(rén)工(gōng)神经元联结进(jìn)行计算。大多数情况下(xià)人工神经网络能在外界信息的基础上(shàng)改(gǎi)变内部结构，具备学习功(gōng)能。

　　据财联社不完全整理，近(jìn)期(qī)在(zài)互动易平台回复人工神经元相关业务的上市公司包括中科曙光、科(kē)大讯飞、金自(zì)天正、大(dà)富(fù)科(kē)技、深水海纳(nà)等(děng)，具(jù)体情况如(rú)下：

　　具体来(lái)看，科大(dà)讯飞的讯飞超脑通(tōng)过(guò)大数据(jù)、云(yún)计算和移动互联(lián)网，并将算(suàn)法直接和应用结(jié)合，在应用中不断迭代(dài)循环优(yōu)化。讯飞超脑采用了对大脑的(de)深入解(jiě)剖学，使人工神经网络像人的大脑神经元更加接(jiē)近，从而使用类(lèi)似的人工(gōng)神经元方式感知认(rè乡字用五笔怎么打出来，乡字五笔怎么打法n)知智能问题。

　　中科曙光(guāng)建设“全国一(yī)体化算力服务(wù)平台(tái)”，通过统一的算(suàn)力服(fú)务(wù)门户，实现(xiàn)全国(guó)范围内(nèi)智能算力(lì)、通(tōng)用(yòng)算力资(zī)源的融合调(diào)度及弹性供(gōng)给(gěi)，满足各类(lèi)用户对(duì)算力的多样化、可靠性和(hé)便捷性的需求。在(zài)类脑(nǎo)智(zhì)能领(lǐng)域(yù)，携手复旦大学(xué)类脑(nǎo)智能科学(xué)与技(jì)术研究(jiū)院(yuàn)，依(yī)托公司全国(guó)一体化算力服务(wù)平台，支撑(chēng)全脑860亿神经元规模的全(quán)脑模拟计(jì)算(suàn)。

　　不过，值得注意的是，有分析(xī)人(rén)士(shì)表示，关于人(rén)类大脑和神经细胞，还有很多不(bù)了解的地方(fāng)。事实(shí)上，不知道神经细(xì)胞是如何利用这15种特(tè)征中(zhōng)的(de)许(xǔ)多特征。

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