据媒体报(bào)道，来自英国牛津大学、IBM欧洲(zhōu)研究所(suǒ)和(hé)美国得克萨斯大学的一(yī)个(gè)科研团队(duì)宣布了一项重要(yào)成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出(chū)一(yī)种厚(hòu)度仅几个原子大(dà)小的人工神经元，其能(néng)够处理光(guāng)和电信号(hào)进(jìn)行计算，有望用于(yú)下一代人工智能计认真地还是认真的写作业，认真的与认真地算，也有(yǒu)助科学家更(gèng)好地(dì)模拟和(hé)理解人脑。相关研(yán)究成果刊载(zài)于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指(zhǐ)出，人工(gōng)智能应用的发展呈指数级增长，对计算能(néng)力(lì)也(yě)提(tí)出了越(yuè)来越(yuè)高的(de)要求，只有开发(fā)出革命性硬件，才(cái)能(néng)适(shì)应未来算力爆炸时代的要求。而此次科研人(rén)员用了(le)3种(zhǒng)2D材料制备(bèi)出了薄如原子(zi)的(de)人工神经(jīng)元，它能学(xué)习(xí)和处理更(gèng)加认真地还是认真的写作业，认真的与认真地复杂的(de)任务。

　　公开(kāi)资料显示，AI通过数据学(xué)习一层(céng)层的神(shén)经网络，机器自主分辨(biàn)参数，不断地(dì)将参数(shù)归(guī)类、计算(suàn)，形成(chéng)机(jī)器自我(wǒ)的学习。神经网络在机器学(xué)习和认知科学(xué)领域，是一种模仿(fǎng)生物(wù)神经网络（动物的中枢(shū)神(shén)经系统，特别(bié)是(shì)大脑）的结(jié)构(gòu)和(hé)功能的数学模型(xíng)或(huò)计(jì)算模型。

　　神经网络由大量的(de)人工神(shén)经元联结进行计算。大多数情(qíng)况下人工神经网络能在外界信息(xī)的基础上改变内部结构，具备学习功能(néng)。

　　据财联社不完全整理，近期在(zài)互动(dòng)易平(píng)台(tái)回复(fù)人工神经(jīng)元相关业(yè)务的上市(shì)公司包括中科曙光(guāng)、科大(dà)讯飞、金自天正、大富科(kē)技(jì)、深水海(hǎi)纳等，具体(tǐ)情(qíng)况如下：

　　具体来看，科大讯飞的(de)讯飞超脑通过大数据(jù)、云计(jì)算和移(yí)动互(hù)联(lián)网，并将算(suàn)法直接和(hé)应用结合，在(zài)应用中不断(duàn)迭代循环优(yōu)化。讯飞超(chāo)脑采用了(le)对(duì)大脑(nǎo)的深入(rù)解剖学，使人工神经网络(luò)像人的大脑神经元更加接近，从(cóng)而使(shǐ)用类似的人(rén)工神经元(yuán)方式感知认(rèn)知智能问(wèn)题。

　　中科曙光(guāng)建设(shè)“全(quán)国一体化算力服务平台(tái)”，通过统一的算(suàn)力服务门户，实(shí)现全国(guó)范围内智能算力、通用算(suàn)力资源的融合调度及(jí)弹性(xìng)供给，满(mǎn)足各类用户对算(suàn)力的多(duō)样化、可(kě)靠性和(hé)便捷性(xìng)的(de)需求。在类脑智能(néng)领域，携手复(fù)旦大学(xué)类脑智能科学与技术研究院，依托公(gōng)司全(quán)国一体化算(suàn)力服务平台(tái)，支撑全脑(nǎo)860亿神经元规(guī)模的(de)全脑模(mó)拟计算。

　　不过，值得注(zhù)意(yì)的是，有分(fēn)析人士(shì)表示，关于人类大脑和神经细胞，还有很多不了解的地方。事实上，不知(zhī)道神经细(xì)胞是如(rú)何利用这(zhè)15种特(tè)征中的许多特(tè)征。

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