据媒(méi)体报(bào)道(dào)，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大学的一个科研(yán)团队宣布了一项重要成(chéng)就：他(tā)们通过堆(duī)叠(dié)二维（2D）材(cái)料，开发出一种厚度仅(jǐn)几个原子(zi)大小的人工(gōng)神经元，其(qí)能(néng)够处(chù)理光和电信号进行计算，有望(wàng)用于下(xià)一(yī)代人工(gōng)智能计算(suàn)，也有助科学家(jiā)更(gèng)好地模拟(nǐ)和理解人脑(nǎo)。相关研究成果刊(kān)载(zài)于最新(xīn)一期《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业内人士(shì)分析(xī)指出，人工(gōng)智(zhì)能应用的发展呈指(zhǐ)数级增(zēng)长，对(duì)计算(suàn)能力也提出(chū)了越(yuè)来越高(gāo)的(de)要求，只有开(kāi)发(fā)出革命性硬件，才能适应未来算需要和须要意思的区别简单理解，必须与必需的区别通俗易懂力爆炸(zhà)时代的要(yào)求。而此次科研(yán)人员用了(le)3种2D材料制备(bèi)出了(le)薄如原子的人(rén)工神经元，它能学习和处理更加复杂(zá)的任务。

　　公开资料(liào)显示，AI需要和须要意思的区别简单理解，必须与必需的区别通俗易懂; line-height: 24px;'>需要和须要意思的区别简单理解，必须与必需的区别通俗易懂通过数据(jù)学习一层层的神经网(wǎng)络，机器自主分辨(biàn)参(cān)数，不断地将参(cān)数归类、计算，形(xíng)成机器自我的学(xué)习。神经(jīng)网络(luò)在机器学习(xí)和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动(dòng)物的中枢神经系统，特别(bié)是大脑）的结构(gòu)和功(gōng)能(néng)的(de)数学模型(xíng)或计(jì)算模型。

　　神(shén)经网络由大量的(de)人(rén)工神经元联结进行计(jì)算。大(dà)多数情况下人(rén)工神经网(wǎng)络能在外(wài)界(jiè)信息(xī)的基础上(shàng)改变内部结构(gòu)，具备(bèi)学习功(gōng)能。

　　据财联社不完(wán)全整理(lǐ)，近期在互动(dòng)易平台(tái)回(huí)复人(rén)工神经元相关业务的上市公司包括中科曙光、科大讯飞(fēi)、金自天正、大富科技、深水海纳等(děng)，具体情况如下：

　　具体来(lái)看，科大讯飞的(de)讯(xùn)飞超脑通过大数据、云计算和移动互联网，并将(jiāng)算法直接和应(yīng)用结合，在(zài)应用(yòng)中不(bù)断(duàn)迭代循(xún)环优化。讯飞超脑(nǎo)采用了对大(dà)脑(nǎo)的深入解剖学，使人工神经网络(luò)像人的大脑(nǎo)神(shén)经元更加接近，从(cóng)而使用类似(shì)的人(rén)工神经元方式感知(zhī)认(rèn)知智能问(wèn)题。

　　中科曙光建设(shè)“全国一体化算力服务平台”，通过统一的算力服务(wù)门(mén)户(hù)，实现全国范围内智能算力(lì)、通(tōng)用算(suàn)力(lì)资源(yuán)的融合调度及弹(dàn)性供给，满足(zú)各类用户对算力的多样化、可靠性和(hé)便捷性的需(xū)求。在(zài)类脑(nǎo)智能领域(yù)，携手复(fù)旦(dàn)大学类脑智(zhì)能科学与(yǔ)技术(shù)研究院，依托公司全国一体化算力(lì)服务平台，支(zhī)撑(chēng)全脑(nǎo)860亿(yì)神经元规模(mó)的全脑模拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注意的(de)是，有分析人士表(biǎo)示(shì)，关于(yú)人类大脑和神经(jīng)细胞，还有很多不(bù)了解的地方(fāng)。事实上，不知道神经细胞是如何利用(yòng)这15种特征中(zhōng)的(de)许多特征。

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