据媒体报(bào)道，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲(zhōu)研(yán)究所和美国得克萨斯大学(xué)的一个科研(yán)团(tuán)队宣(xuān)布了一项重要成(chéng)就(jiù)：他们通过堆(duī)叠(dié)二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几个原(yuán)子大小(xiǎo)的(de)人工(文章千古事得失寸心知是谁的诗句名句，文章千古事 得失寸心知是谁的名句gōng)神经(jīng)元，其能够处理(lǐ)光(guāng)和电信(xìn)号(hào)进行计算(suàn)，有望用于下一(yī)代人工智能计(jì)算，也(yě)有助科学家更好地模拟和理(lǐ)解人脑。相关研究(jiū)成果刊载于最(zuì)新(xīn)一期《自然·纳米(mǐ)技术》杂志。

　　业内人士(shì)分析指出，人工智能应(yīng)用的发展(zhǎn)呈(chéng)指(zhǐ)数级增长，对计算(suàn)能(néng)力(lì)也提出(chū)了越来越高(gāo)的要(yào)求，只有开发出革命性(xìng)硬(yìng)件，才能(néng)适应未来(lái)算力(lì)爆(bào)炸时代(dài)的要求。而(ér)此(cǐ)次(cì)科研人员(yuán)用了3种2D材料制(zhì)备出了薄如原子的人(rén)工神经元，它(tā)能学习和处理更加复杂(zá)的(de)任务。

　　公开资(zī)料显示(shì)，AI通(tōng)过数据(jù)学习(xí)一层层(céng)的神经网络，机器自(zì)主分辨参数，不断(duàn)地将参(cān)数归类、计算，形(xíng)成机器自我的(de)学习。神经(jīng)网络(luò)在机器(qì)学习和认知科学(xué)领域，是一(yī)种模仿生(shēng)物神(shén)经网络（动(dòng)物的中(zhōng)枢(shū)神经系统，特(tè)别(bié)是大脑(nǎo)）的结构和功能的数学模(mó)型或计算模型。

　　神经网络(luò)由大量的人工(gōng)神经元联结进行计算。大多数情(qíng)况下(xià)人(rén)工神经网络能在外界信息的(de)基础上改变内(nèi)部(bù)结构，具备学习功能。

　　据(jù)财(cái)联社(shè)不完全整(zhěng)理，近期在互动易平台回复人工(gōng)神经元相(xiāng)关业(yè)务的(de)上市公司包括中科曙光、科(kē)大讯飞、金自天正、大富科技(jì)、深水海纳(nà)等，具体情况如下(xià)：

　　具体来(lái)看，科大讯飞的讯飞超脑(nǎo)通过大数据、云计算和(hé)移动互联网(wǎng)，并将算(suàn)法直接和应用结合，在应用(yòng)中不断迭(dié)代循环优化(huà)。讯飞(fēi)超脑采用了对大脑(nǎo)的(de)深入解剖学，使人工神经网络像(xiàng)人的(de)大脑神文章千古事得失寸心知是谁的诗句名句，文章千古事 得失寸心知是谁的名句经元更加接近，从而使(shǐ)用类似的人工(gōng)神经元方式感(gǎn)知认知智(zhì)能问题。

　　中科曙光(guāng)建设“全(quán)国一体化(huà)算力服务平台”，通过统一的(de)算力(lì)服(fú)务门(mén)户(hù)，实(shí)现全国范围(wéi)内智能算(suàn)力(lì)、通用算(suàn)力资(zī)源(yuán)的融合调(diào)度及(jí)弹性供给，满足各类用户对算力的多样(yàng)化、可(kě)靠(kào)性和(hé)便(biàn)捷性的(de)需求。在类(lèi)脑智能领域，携手复(fù)旦大学类脑智能科学与技术研(yán)究院(yuàn)，依(yī)托公(gōng)司全国一体化算力服务平台，支撑全脑860亿神经元规(guī)模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意(yì)的是，有(yǒu)分析人(rén)士(shì)表示(shì)，关于人类大(dà)脑和神(shén)经细胞(bāo)，还有很多不了解的地方(fāng)。事实上，不知道神(shén)经细胞是如何利用这(zhè)15种特征中的许多(duō)特征。

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