据媒体报(bào)道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研(yán)究所和美(měi)国得克萨(sà)斯(sī)大学的(de)一个科研团队宣布了一项重(zhòng)要成就：他们通过堆叠(dié)二维（2D）材料，开发出一(yī)种(zhǒng)厚(hòu)度仅几个(gè)原子大小的人工神经元，其能够处理光和电信号进行(xíng)计算，有望用于下(xià)一代(dài)人(rén)工智能计算，也有助科(kē)学家更(gèng)好地模拟和(hé)理解人脑。相关(guān)研究成果刊载于(yú)最新一(yī)期《自(zì)然·纳(nà)米技(jì)术》杂(zá)志。

　　业内人士分(fēn)析指(zhǐ)出，人工(gōng)智能应(yīng)用的发展呈指数级增(zēng)长，对计算(suàn)能力(lì)也(yě)提出了越来越高的要求，只(zhǐ)有开(kāi)发出革命性硬(yìng)件，才能冀g是河北哪里的车牌适(shì)应未来算力爆炸时代(dài)的要求。而(ér)此次科研(yán)人(rén)员用(yòng)了3种2D材料(liào)制备出了薄如原子的人工神(shén)经元，它(tā)能学习和(hé)处理(lǐ)更加(jiā)复杂的任务(wù)。

　　公开资料显示(shì)，AI通过数据学习一层层(céng)的神经网络，机器自主(zhǔ)分辨参数(shù)，不(bù)断(duàn)地将参(cān)数归(guī)类、计算，形成机器(qì)自我的学习。神经网络在机器(qì)学习和认知科学领域，是一(yī)种模(mó)仿生物神(shén)经网络（动(dòng)物的中枢神(shén)经(jīng)系统，特别是大脑(nǎo)）的结构和功(gōng)能(néng)的(de)数学模型或计(jì)算(suàn)模型。

　　神经(jīng)网络由大量的(de)人工神经(jīng)元联结进行计算。大多数情况下人工神经(jīng)网络能(néng)在外界信息的基础上改变内部(bù)结(jié)构，具备学习功(gōng)能。

　　据财(cái)联社(shè)不完全整理(lǐ)，近(jìn)期在互动(dòng)易平台回复人工神经元(yuán)相(xiāng)关业(yè)务的上市(shì)公司(sī)包括中科曙光、科大讯(xùn)飞、金自天正、大富科技、深(shēn)水海纳等(děng)，具体情况如下：

　　具体来看，科大(dà)讯飞的讯(xùn)飞(fēi)超(chāo)脑通过大数据、云(yún)计算和(hé)移动(dòng)互(hù)联网，并将算(suàn)法(fǎ)直接(jiē)和(hé)应(yīng)用结合(hé)，在(zài)应用中不断迭代循环优化。讯(xùn)飞超脑采用了对大脑的深入(rù)解剖学，使(shǐ)人工(gōng)神经网络像人的大脑神经元(yuán)更(gèng)加接近(jìn)，从而使用类似的人工神经(jīng)元(yuán)方式感知认知智能问题。

　　中科曙光(guāng)建设“全(quán)国一体化算力(lì)服(fú)务平台”，通过统一的算(suàn)力服(fú)务门(mén)户，实现全国范围内智能(néng)算(suàn)力、通用算力(lì)资源的融合(hé)调度及弹性供(gōng)给，满(mǎn)足各类(lèi)用户(hù)对算力(lì)的(de)多样化、冀g是河北哪里的车牌可(kě)靠性和(hé)便捷(jié)性的(de)需求(qiú)。在类脑智能领域，携手复旦大学类(lèi)脑智能科学(xué)与技术(shù)研究(jiū)院，依托公(gōng)司全国一(yī)体(tǐ)化算力服务平台，支撑全脑860亿(yì)神经元(yuán)规(guī)模的全脑(nǎo)模(mó)拟计算。

　　不过，值得(dé)注意的是，有分(fēn)析人(rén)士表(biǎo)示，关于(yú)人类大(dà)脑和(hé)神(shén)经细胞(bāo)，还有(yǒu)很(hěn)多不(bù)了解的地方。事实上，不(bù)知道神经细胞是如何利用这15种特征中的(de)许多特征(zhēng)。

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