据媒(méi)体报道，来自英国(guó)牛津(jīn)大学、IBM欧洲研究所和美国得克(kè)萨斯(sī)大学的一(yī)个科研团队宣布了一(yī)项重要成就：他们通过堆叠二(èr)维（2D）材(cái)料，开发(fā)出(chū)一种厚度(dù)仅几个原子大小的人工神(shén)经元，其能够处理光(guāng)和电信(xìn)号进行(xíng)计算，有(yǒu)望(wàng)用于下(xià)一代人(rén)工(gōng)智(zhì)能计算，也有助科汴州是现在的什么地方，汴州是指今天的什么城市学(xué)家更好地模拟(nǐ)和理解人脑(nǎo)。相关研究成果刊载(zài)于最新一期《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指(zhǐ)出，人工智能应用的发展呈指数级增(zēng)长，对计算能力也提(tí)出了越来越高的要求(qiú)，只有(yǒu)开发出革命性硬件，才能适应(yīng)未来(lái)算力爆炸时代的要求。而此(cǐ)次科(kē)研人(rén)员用了3种2D材料制备出(chū)了薄如原子的人工神经元，它能(néng)学习和处理更加复(fù)杂的(de)任务。

　　公开资料显示，AI通过数据(jù)学习一层层的(de)神经网络，机器(qì)自主(zhǔ)分辨参数(shù)，不断地将参(cān)数归类、计算(suàn)，形成机器自(zì)我的(de)学习。神经网络在机器学习和认知科(kē)学领(lǐng)域，是一种模(mó)仿生物(wù)神经网络（动物的(de)中枢神经系统，特别是大脑）的(de)结(jié)构(gòu)和功(gōng)能(néng)的数学模型或(huò)计算模型。

　　神经网络由大(dà)量(liàng)的(de)人工神(shén)经(jīng)元联结进行计算。大(dà)多数情况(kuàng)下人(rén)工神(shén)经(jīng)网络能在外(wài)界信息的基础上改变内(nèi)部(bù)结构，具备学(xué)习功(gōng)能。

　　据财联社(shè)不完全整理，近期在互(hù)动(dòng)易平台回(huí)复人(rén)工神经元相(xiāng)关业务(wù)的上市公司包括中(zhōng)科曙光、科大讯飞(fēi)、金自天正、大富科技、深水(shuǐ)海(hǎi)纳等，具体(tǐ)情况(kuàng)如(rú)下：

　　具体来看(kàn)，科大讯飞的讯飞(fēi)超(chāo)脑通过大数据、云计算和移动互(hù)联网，并将算(suàn)法(fǎ)直接和应(yīng)用结合，在(zài)应用(yòng)中不断迭代循环优(yōu)化。讯飞(fēi)超脑采用了对大脑(nǎo)的深入解剖学，使人(rén)工神经网络像人的大(dà)脑神经(jīng)元更加(jiā)接近(jìn)，从而使用类似的人工神(shén)经元方式感知认知智能问题。

　　中(zhōng)科曙(shǔ)光建设“全国(guó)一体化(huà)算力服(fú)务(wù)平台”，通过(guò)统一(yī)的(de)算力服务门(mén)户(hù)，实现全(quán)国范围(wéi)内(nèi)智(zhì)能(néng)算力、通用算力资(zī)源的融(róng)合(hé)调度及弹性供给(gěi)，满足各类用户对(duì)算力的多样化、可(kě)靠性和便捷性的需求。在类脑智(zhì)能领(lǐng)域，携手(shǒu)复旦大学(xué)类脑智能科学与技术研(yán)究(jiū)院，依托(tuō)公司全(quán)国一体化算(suàn)力服务(wù)平(píng)台，支(zhī)撑全脑860亿神经元(yuán)规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注(zhù)意的(de)是，有(yǒu)分析人士表(biǎo)示，关于人类(lèi)大脑和神经细胞，还(hái)有很多不了解的地方。事(shì)实(shí)上，不知道(dào)神经细胞是如何利用这(zhè)15种(zhǒng)特征中的许多特征。

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