据媒体报道，来(lái)自英国牛津(jīn)大学(xué)、IBM欧洲研究所(suǒ)和(hé)美国(guó)得克(kè)萨斯大学的一个科研团队(duì)宣布了(le)一项(xiàng)重要成就：他们通过堆叠二(èr)维(wéi)（2D）材料，开发出(chū)一(yī)种厚度仅几个原子大小的(de)人工神(shén)经元，其能够处理光和(hé)电信(xìn)号进行(xíng)计(jì)算，有望用于下一代人(rén)工智(zhì)能计算(suàn)，也有助科(kē)学家(jiā)更(gèng)好(hǎo)地模拟(nǐ)和理解人脑。相(xiāng)关研究成果刊(kān)载于(yú)最新一(yī)期《自(zì)然·纳米(mǐ)技术》杂志。

　　业(yè)内人(rén)士分析指出，人工智能(néng)应用的发展呈指数级(jí)增(zēng)长，对计(jì)算能力也提出(chū)了越来越高的(de)要求，只有开发出革命性(xìng)硬件，才能适应未来算力爆炸时代的要(yào)求(qiú)。而此次科研人员用了3种2D材(cái)料制备出了薄如(rú)原子的人工神经(jīng)元，它能学习和处理更加(jiā)复杂的任务。

　　公开资料(liào)显示(shì)，AI通过数据(jù)学(xué)习一(yī)层(céng)层的神经网络(luò)，机器自主分辨(biàn)参(cān)数，不断地将参(cān)数归类、计算，形成(chéng)机器自我(wǒ)的学习。神经网络在(zài)机器学习和认知(zhī)科学领域(yù)，是一种模(mó)仿生物神经网(wǎng)络（动物(wù)的(de)中(zhōng)枢(shū)神经(jīng)系统，特别是(shì)大脑）的结(jié)构和功能的数(shù)学模(mó)型(xíng)或计算模型。

　　神(shén)经网络(luò)由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况(kuàng)下人工神经网络能在外界信息的基础上(shàng)改(gǎi)变(biàn)内部结构(gòu)，具备学(xué)习功能。

　　据财联社不完(wán)全整理，近(jìn)期在(zài)互动易平台回复人工神经元(yuán)相(xiāng)关业(yè)务的上市公司包(bāo)括(kuò)中(zhōng)科曙(shǔ)光、科大讯飞、金(jīn)自天(tiān)正、大富科技、深水海纳等，具(jù)体情况如下：

　　具(jù)体来看，科(kē)大讯(xùn)飞(fēi)的讯飞(fēi)超脑通过大数(shù)据(jù)、云计算和移(yí)动互联(lián)网，并将算法直接和应用结(jié)合(hé)，在应用中不断迭代循(xún)环优化。讯(xùn)飞超脑采(cǎi)用了对大脑的(de)深入解剖学(xué)，使(shǐ)人工神经网(wǎng)络像人(rén)的大脑神经(jīng)元更(gèng)加接(jiē)近，从而使用类(lèi)似的人工(gōng)神经元方式感知(zhī)认(rèn)知(zhī)智(zhì)能(néng)问题。

　　中科曙光建设(shè)“全国(guó)一(yī)体化算力服务平(píng)台”，通(tōng)过(guò)统一的赶歌圩的读音是什么，赶歌圩的拼音怎么读算力(lì)服务(wù)门户，实现全国范围内(nèi)智(zhì)能算力(lì)、通(tōng)用算力资源的融(róng)合调度及弹(dàn)性供(gōng)给，满足(zú)各类用户对算(suàn)力的多样化、可靠性和便捷性的需(xū)求。在(zài)类脑智能领域(yù)，携手复旦(dàn)大学类脑智能科学与(yǔ)技术研究院(yuàn)，依托公司全(quán)国一体化(huà)算(suàn)力(lì)服务平台，支撑(chēng)全脑860亿神(shén)经元规(guī)模的全脑模(mó)拟(nǐ)计(jì)算。

　　不过，值得注意(yì)的是，有分析人士表(biǎo)示，关于人(rén)类(lèi)大脑和神经(jīn赶歌圩的读音是什么，赶歌圩的拼音怎么读g)细胞，还有很(hěn)多不了解的地(dì)方。事实上(shàng)，不知道神(shén)经(jīng)细胞是如何利用这15种特征中(zhōng)的许多特征。

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