据(jù)媒体报道，来(lái)自英国(guó)牛津大学、IBM欧(ōu)洲研究所和美国得克萨斯(sī)大学的(de)一个科研团队宣布(bù)了一项重要成(chéng)就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出一(yī)种厚(hòu)度(dù)仅几(jǐ)个原(yuán)子大小的人工神经元，其能够处理光和电信号进行计算，有望用于下一代人工智能计算，也有(yǒu)助(zhù)科学家(jiā)更好地(dì)模拟和(hé)理解人脑。相关研(yán)究成果刊载于最新一期《自然(rán)·纳米技术(shù)》杂志。

　　业(yè)内人(rén)士分析指出，人工智能应(yīng)用的(de)发展呈(chéng)指(zhǐ)数(shù)级增长(zhǎng)，对计算能力也提出(chū)了越来越高的要求，只有开(kāi)发出革命性硬件(jiàn)，才能适应未来算(suàn)力(lì)爆炸(zhà)时代的(de)要求。而(ér)此次(cì)科(kē)研人员用(yòng)了3种2D材料制备出了薄如原子(zi)的人工神(shén)经元，它(tā)能学习和处(chù)理更加复(fù)杂的任务。

　　公(gōng)开(kāi)资料显示，AI通过数据学习一层层的神经网络(luò)，机器自主(zhǔ)分辨参(cān)数，不断(duàn)地将参数归类(lèi)、计算，形(xíng)成机器(qì)自我的学(xué)习。神经网络在机器学习和认知科学领(lǐng)域，是一种模仿生物神经网络（动物的中(zhōng)枢神经系统，特别是大脑(nǎo)）的结(jié)构和功能的(de)数学模型或计算模型。

　　神经网(wǎng)络由大量的(de)人(rén)工神经元联结进行计算。大多数情况下人工(gōng)神经网络能在外界信(xìn)息的基(jī)across 和 cross的区别，cross和across区别和用法础上改变内部结构，具备(bèi)学习功能。

　　据财(cái)联社不完全(quán)整(zhěng)理，近(jìn)期在(zài)互动(dòng)易平台回(huí)复人工神经元相(xiāng)关业务的上市公(gōng)司包(bāo)括(kuò)中科(kē)曙光、科大讯(xùn)飞、金自(zì)天正、大富科技(jì)、深水海纳等(děng)，具体(tǐ)情况如下(xià)：

　　具(jù)体(tǐ)来看(kàn)，科大讯(xùn)飞(fēi)的讯飞超脑通过大数据、云计(jì)算和移动(dòng)互(across 和 cross的区别，cross和across区别和用法hù)联网，并将算法直接和应用结合，在(zài)应用中不断迭代循(xún)环优化。讯飞超脑(nǎo)采用了对大脑(nǎo)的深入(rù)解剖学，使人工神(shén)经网络像人的大脑神经元更(gèng)加(jiā)接近，从而使(shǐ)用类似的人(rén)工神经元方式感(gǎn)知(zhī)认知智能问题(tí)。

　　中科曙光建(jiàn)设“全国一体化算力(lì)服务(wù)平台(tái)”，通过统(tǒng)一(yī)的算力服务门户，实现(xiàn)全国范围内智能(néng)算力、通用算力(lì)资源的融合(hé)调度(dù)及弹性(xìng)供给(gěi)，满足各(gè)类用户(hù)对算力的(de)多样化、可靠性和便捷性(xìng)的需求。在类脑智能领域，携手复旦大学类脑智能科学与技术(shù)研究院，依托公司全国(guó)一体(tǐ)化算力服务(wù)平(píng)台，支撑全脑860亿神经元规模的全脑模拟计算(suàn)。

　　不过，值得注意的是，有分析人士(shì)表示，关(guān)于(yú)人类(lèi)大(dà)脑和神经细胞，还有很(hěn)多不(bù)了解的地(dì)方。事实上，不知(zhī)道神(shén)经(jīng)细(xì)胞是如(rú)何利(lì)用这15种特征中的许多特(tè)征。

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