据媒体报(bào)道(dào)，来(lái)自英(yīng)国牛(niú)津大学(xué)、IBM欧洲研究所和美国得四月的小说集，四月的小说好看吗克萨斯大(dà)学的一个科研(yán)团队宣布了一项(xiàng)重要成(chéng)就：他(tā)们(men)通过(guò)堆叠二维（2D）材料，开发出一(yī)种厚度仅几(jǐ)个(gè)原子大小的人工神经(jīng)元，其能够处(chù)理光(guāng)和电信号进行(xíng)计算，有望用于下(xià)一代人工智能计算，也有助科学(xué)家更好地模拟和(hé)理解人脑。相(xiāng)关(guān)研究成果刊载于最新一(yī)期《自然·纳米技(jì)术》杂志。

　　业内(nèi)人士分析(xī)指出，人(rén)工智(zhì)能应用的发展呈指数级增(zēng)长，对计算能力(lì)也提出了越来越(yuè)高的要(yào)求，只(zhǐ)有开发(fā)出革命性硬件(jiàn)，才能(néng)适应(yīng)未来算力爆炸时代(dài)的要求。而(ér)此次科研(yán)人员用了3种2D材料制备出了薄(báo)如原子的人工神经元，它能(néng)学(xué)习(xí)和处理更(gèng)加复(fù)杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一层(céng)层(céng)的神经(jīng)网络，机器自主分辨参数，不断(duàn)地将参数归类、计算，形成机器自我的学习。神(shén)经(jīng)网络在机器学习和认知科学领域(yù)，是一种(zhǒng)模仿生物神(shén)经网络（动物的中(zhōng)枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型(xíng)或计(jì)算模型。

　　神经网络由(yóu)大量的人工神经元联(lián)结进(jìn)行计算。大多数情况下人工神经(jīng)网络能在(zài)外界信(xìn)息的基(jī)础(chǔ)上改变内部结(jié)构，具备(bèi)学习功(gōng)能。

　　据财(cái)联社不完全整理，近期在互动易平台回复人工(gōng)神经元(yuán)相关业务的上(shàng)市公司(sī)包(bāo)括中科曙光、科大讯飞、金自天正(zhèng)、大(dà)富科技(jì)、深水海纳等，具体情(qíng)况如下(xià)：

　　具体(tǐ)来看，科(kē)大讯飞的讯飞超脑(nǎo)通(tōng)过大数据(jù)、云计算和移动互联网，并将算法(fǎ)直接和应用结合，在应用中不断迭代循环优化(huà)四月的小说集，四月的小说好看吗。讯飞超(chāo)脑采用(yòng)了对大脑的(de)深入解剖学，使人(rén)工神(shén)经网络像人(rén)的大(dà)脑神经元更加接近，从而使(shǐ)用类(lèi)似的人工(gōng)神经元方式感知认知(zhī)智能问题。

　　中(zhōng)科曙光建设“全国一体(tǐ)化算(suàn)力服务(wù)平(píng)台”，通(tōng)过统(tǒng)一的(de)算力服务门(mén)户，实现全国范围内智能算力、通用算力资源的融合调度及弹性供给，满足各(gè)类用(yòng)户(hù)对(duì)算(suàn)力的多(duō)样(yàng)化(huà)、可靠(kào)性和便捷性的(de)需求。在类脑智能(néng)领域，携(xié)手(shǒu)复旦大学类脑智能科(kē)学与技(jì)术研究院，依托公司全国(guó)一体化算(suàn)力服务平台，支撑全(quán)脑860亿神经元规模的(de)全脑模拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表示，关于人(rén)类大(dà)脑和神经细胞，还有(yǒu)很多不(bù)了解的地方。事实上，不(bù)知道神经细(xì)胞是如何利用这(zhè)15种特(tè)征中的许多特征。

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