据媒体报道，来自(zì)英国牛津大学(xué)、IBM欧洲研究所(suǒ)和美国得克萨斯大(dà)学的一个科研团队宣布了一项重(zhòng)要成就(jiù)：他们通过堆(duī)叠(dié)二维（2D）材料，开(kāi)发出(chū)一种厚(hòu)度仅几个(gè)原子大(dà)小(xiǎo)的人工(gōng)神经元(yuán)，其能够处理光和电信(xìn)号进(jìn)行计算(suàn)，有望用于下一代人工智能计算，也(yě)有助科学家更(gèng)好地(dì)模(mó)拟(nǐ)和理(lǐ)解(jiě)人脑。相(xiāng)关研究成(chéng)果刊(kān)载(zài)于最新一期《自然·纳(nà)米(mǐ)技术(shù)》杂志。

　　业内人士分析指出(chū)，人工(gōng)智能应用(yòng)的发展呈指数级增(zēng)长(zhǎng)，对(duì)计算能360借条是正规的吗力(lì)也提(tí)出了越来(lái)越高(gāo)的要求，只有开发出革命性硬件，才能适应未来算力爆炸时代(dài)的要求。而此次科(kē)研人(rén)员(yuán)用了3种2D材料制备出了薄如原子的(de)人工神经(jīng)元，它能(néng)学习和处理更加复杂的任务(wù)。

　　公开资料(liào)显示，AI通过数据学习一(yī)层层(céng)的神经网络，机器自主分辨参数(shù)，不断地将参数归(guī)类、计算，形成机器自我的学习。神经网络在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物(wù)神经(jīng)网络（动物的(de)中(zhōng)枢(shū)神经(jīng)系(xì)统，特别是大脑）的(de)结(jié)构和功能的数(shù)学模(mó)型或计算模型(xíng)。

　　神经(jīng)网络由大量(liàng)的人(rén)工神经元(yuán)联结进行(xíng)计算(suàn)。大多数情(qíng)况下人工神(shén)经网(wǎng)络能在外界信息的(de)基础上改变内部结构(gòu)，具备学习功能(néng)。

　　据财联社不完全整理(lǐ)，近期(qī)在互动易平台回(huí)复人工神经元相关业务(wù)的上市公司包(bāo)括(kuò)中科(kē)曙光、科大讯飞(fēi)、金自天正(zhèng)、大富科(kē)技、深水海纳等，具体情况如下：

　　具(jù)体来(lái)看，科大(dà)讯飞的讯飞超脑通过大数据、云计算和移动互联网，并将算法直接(jiē)和应用(yòng)结合，在(zài)应用中不断迭(dié)代循环优化。讯飞(fēi)超(chāo)脑采用了对大(dà)脑(nǎo)的深入解剖学，使人(rén)工(gōng)神经网络像人的(de)大脑神经元更加接近，从而使(shǐ)用(yòng)类(lèi)似的人工神经元方式(shì)感知(zhī)认知(zhī)智能问题。

　　中科曙光(guāng)建(jiàn)设(shè)“全国一体化算(suàn)力服务(wù)平台(tái)”，通(tōng)过(guò)统一的(de)算(suàn)力(lì)服务(wù)门户，实现全国范围内(nèi)智(zhì)能算力、通用算力(lì)资源的(de)融合调度及弹性供(gōng)给，满(mǎn)足各类用户(hù)对算力的多样化、可靠性(xìng)和便捷(jié)性(xìng)的(de)需求(qiú)。在类脑(nǎo)智能领域，携(xié)手(shǒu)复旦大学类脑智能科学与技术研究院，依托公(gōng)司全国一体(tǐ)化算(suàn)力(lì)服务平台，支撑全脑(nǎo)860亿(yì)神经元规模(mó)的(de)全(quán)脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分(fēn)析人士表示，关(guān)于人类大脑和(hé)神经细胞，还有很多不了解的地方(fāng)。事实上，不知道神经细胞(bāo)是如何(hé)利用这15种(zhǒng)特(tè)征中(zhōng)的许(xǔ)多特征。

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