据(jù)媒体报道，来(lái)自英国(guó)牛津(jīn)大(dà)学、IBM欧(ōu)洲研(yán)究所和(hé)美(měi)国得(dé)克(kè)萨斯大学的一个(gè)函数奇偶性加减乘除判定口诀，指数函数奇偶性的判断口诀科研团(tuán)队(duì)宣布了一项重要成就：他(tā)们(men)通(tōng)过堆(duī)叠二维（2D）材料(liào)，开发出一种(zhǒng)厚度(dù)仅几(jǐ)个(gè)原子大小的人(rén)工神经元，其能够处理光和电信号进行计算，有望(wàng)用于(yú)下一(yī)代人工(gōng)智能计(jì)算，也函数奇偶性加减乘除判定口诀，指数函数奇偶性的判断口诀有助(zhù)科学(xué)家更好地模拟和理解人脑。相关(guān)研究成果(guǒ)刊载(zài)于最新(xīn)一(yī)期《自然·纳米(mǐ)技术》杂志。

　　业内人(rén)士分析指出，人工智能应用的发展呈指数级增长，对计算能力也提出了越来越(yuè)高的要求(qiú)，只(zhǐ)有开发出(chū)革命性硬(yìng)件，才能适(shì)应未来算力爆炸时代的要求。而此次(cì)科研人(rén)员用了3种(zhǒng)2D材料制备出了薄如原子的人工神(shén)经元，它能学习和处理更加(jiā)复杂的(de)任务。

　　公开(kāi)资料显示(shì)，AI通过(guò)数据学习一层层的神经网络，机(jī)器自主分(fēn)辨参数，不断地将参数归类(lèi)、计(jì)算，形成(chéng)机(jī)器自(zì)我的学习。神经(jīng)网络在机(jī)器学习和认知科(kē)学领域，是一(yī)种模仿(fǎng)生物神经网络（动物的中枢神(shén)经系统，特别是大脑(nǎo)）的结构和功(gōng)能的数(shù)学模型(xíng)或计算模型(xíng)。

　　神经(jīng)网络由大量的(de)人工神经元联结进(jìn)行计算。大多数(shù)情况下人工神经网络能在外(wài)界信(xìn)息的基础上改变(biàn)内部结构，具备学(xué)习(xí)功能(néng)。

　　据财联社不完全整(zhěng)理，近期在互动易平台回复人工神经(jīng)元相关业务的上市公司包括中(zhōng)科曙光、科大(dà)讯飞、金自(zì)天正、大富科技、深水(shuǐ)海纳等，具体(tǐ)情况(kuàng)如下(xià)：

　　具体来看，科大讯飞的讯飞超脑通过(guò)大数据、云(yún)计算和移动互联网(wǎng)，并将算法(fǎ)直接和应(yīng)用(yòng)结(jié)合，在应用中不断迭代循环优(yōu)化(huà)。讯飞超脑采用(yòng)函数奇偶性加减乘除判定口诀，指数函数奇偶性的判断口诀ong>了对大脑(nǎo)的(de)深(shēn)入解剖学，使人工(gōng)神经网络像人(rén)的大脑(nǎo)神经元更加接近，从而使用类似的(de)人工神经元方式感知(zhī)认知(zhī)智能问(wèn)题。

　　中(zhōng)科曙光建(jiàn)设(shè)“全(quán)国一体化(huà)算(suàn)力服务(wù)平台”，通过统一的算力服(fú)务门户，实现全国范围内智能算力(lì)、通(tōng)用算力资源的融(róng)合调度(dù)及弹性供给，满足各类(lèi)用户对算力的多样化、可靠性(xìng)和便捷性的需求。在类脑智能(néng)领域，携(xié)手复旦(dàn)大学类脑智(zhì)能科学(xué)与技术研究院(yuàn)，依托公司全国一体化算力服(fú)务平台，支撑(chēng)全脑860亿神经元规模(mó)的全脑模拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注意的是，有(yǒu)分析人士表示，关于人类大脑和(hé)神(shén)经细胞，还有很多不(bù)了(le)解(jiě)的地方。事实上，不知(zhī)道神经细胞(bāo)是如(rú)何(hé)利用这15种特(tè)征中的许多特(tè)征。

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