据媒(méi)体报道，来自英(yīng)国牛(niú)津(jīn)大学、IBM欧洲研(yán)究所(suǒ)和美国得(dé)克(kè)萨斯(sī)大学的一个(gè)科(kē)研团队(duì)宣(xuān)布了一(yī)项重要成就：他们(men)通过堆叠二维（2D）材(cái)料(liào)，开发出(chū)一种(zhǒng)厚度仅几个(gè)原子大小的人工神经元，其(qí)能够处理(lǐ)光和电信号进(jìn)行计算，有(yǒu)望用于下一代人工智(zhì)能计算，也(yě)有助(zhù)科学家更好地模拟和理解人脑(nǎo)。相关(guān)研究成(chéng)果刊载于最新(xīn)一期(qī)《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指出，人工智能(néng)应用的发展呈(chéng)指数(shù)级增长，对计(jì)算(suàn)能(néng)力(lì)也提出(chū)了越来越高的(de)要求，只(zhǐ)有(yǒu)开发出革命性硬(yìng)件，才(cái)能适应(yīng)未来算(suàn)力爆炸时代的要求。而此次科研(yán)人员用(yòng)了3种2D材料制备出了薄(báo)如原子(zi)的人工神经元，它能学习和处理更加复(fù其远而无所至极邪的邪怎么读音，卯怎么读音)杂的任务。

　　公开(kāi)资料显示，AI通(tōng)过数据学习一层层的神经网(wǎng)络，机器(qì)自主(zhǔ)分辨参(cān)数(shù)，不(bù)断地(dì)将(jiāng)参(cān)数(shù)归类、计算，形成机(jī)器(qì)自我的学习。神经网络在机器学习和认知科(kē)学领域(yù)，是(shì)一种模(mó)仿生物神(shén)经网络（动物的中枢神经系统，特(tè)别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算(suàn)模型(xíng)。

　　神经网络由大量的人工神经元(yuán)联结(jié)进行计算(suàn)。大(dà)多数情况下人工(gōng)神经网络能(néng)在(zài)外界信息的基础(chǔ)上改变内部结构(gòu)，具备(bèi)学习(xí)功能。

　　据财联社不完全整理，近(jìn)期在(zài)互动易平台回复人工神经元相关业务(wù)的上市公司包括中(zhōng)科曙(shǔ)光、科大讯飞、金自(zì)天正、大富科技(jì)、深水海纳等，具体情况如下(xià)：

　　具(jù)其远而无所至极邪的邪怎么读音，卯怎么读音#ff0000; line-height: 24px;'>其远而无所至极邪的邪怎么读音，卯怎么读音体(tǐ)来看，科大讯飞的(de)讯飞超脑通过大数据、云计算和移动互(hù)联(lián)网(wǎng)，并将算法直接(jiē)和(hé)应用(yòng)结(jié)合(hé)，在(zài)应用中不断迭(dié)代循(xún)环优化(huà)。讯飞(fēi)超(chāo)脑(nǎo)采用了对(duì)大脑的深入解剖学(xué)，使人工(gōng)神经网络像人的大脑神经(jīng)元更加(jiā)接近，从(cóng)而使用类似的人工神经元(yuán)方式感知认知(zhī)智能问题。

　　中科曙光建设“全国一体化算力服务平台”，通过统一的算力服务(wù)门户，实现全国范围内智能算力、通用算力(lì)资源的融(róng)合调度及弹性供给，满足(zú)各类用户对算力的多(duō)样(yàng)化、可靠性和便捷(jié)性的需求。在(zài)类(lèi)脑(nǎo)智能(néng)领域，携手复旦(dàn)大学类脑智能科学与(yǔ)技术研究院，依(yī)托公司全(quán)国一(yī)体(tǐ)化算(suàn)力服务平台，支撑全(quán)脑860亿神经元规模的(de)全(quán)脑模拟计算。

　　不过，值得注意(yì)的是，有分析(xī)人士(shì)表示，关(guān)于人类大脑和神经细胞，还有很多不了解的地方。事实上(shàng)，不知道神经细胞是如何利用这15种特征中的许(xǔ)多特(tè)征。

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