据媒体(tǐ)报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研(yán)究所和美国得克萨(sà)斯大学的一(yī)个科研团队宣布了一项重要成就(jiù)：他们通过(guò)堆叠二维(wéi)（2D）材(cái)料，开(kāi)发(fā)出(chū)一(yī)种厚度仅几个原(yuán)子(zi)大小的人(rén)工(gōng)神(shén)经元，其能(néng)够处理光和电信(xìn)号进行计算，有望(wàng)用于下一代人工智能计算，也有助科(kē)学家更好地(dì)模拟和(hé)理(lǐ)解人脑(nǎo)。相关研究成(chéng)果(guǒ)刊载(zài)于最新一期《自然·纳米技(jì)术》杂志。

　　业(yè)内人士分析指出，人工智(zhì)能应用(yòng)的发(fā)展呈指数级增长，对计算能力也提(tí)出了越来越(yuè)高的要求，只有开发出革命性硬件(jiàn)，才能适(shì)应未来算力爆炸时代(dài)的(de)要求。而(ér)此次(cì)科(kē)研人员用了3种(zhǒng)2D材料制备出了薄如homework可数还是不可数名词，homework可数吗？housework 呢tyle='color: #ff0000; line-height: 24px;'>homework可数还是不可数名词，homework可数吗？housework 呢原子的人工(gōng)神经元，它(tā)能(néng)学(xué)习和处(chù)理更加(jiā)复杂(zá)的任务。

　　公开(kāi)资料显示，AI通(tōng)过数(shù)据学(xué)习(xí)一层层的神(shén)经网(wǎng)络(luò)，机(jī)器自(zì)主(zhǔ)分辨参数，不断地将参(cān)数归类、计算，形(xíng)成(chéng)机器自我的学习。神经网络(luò)在机器学习和认知科学领域，是一种(zhǒng)模仿生物神经网络(luò)（动物的中枢神经(jīng)系(xì)统，特别是大脑）的结构和功能的数(shù)学模型或(huò)计算模(mó)型(xíng)。

　　神(shén)经网络由大量的人工神经元联结进(jìn)行计算。大多数情(qíng)况下人(rén)工神经网络能(néng)在外界信息(xī)的基础(chǔ)上改变内(nèi)部结构，具备学(xué)习功(gōng)能(néng)。

　　据财联社(shè)不完全整理，近期在互动易平台回复人(rén)工神经元相(xiāng)关业(yè)务的(de)上市公司包括中科曙光、科(kē)大讯飞、金自(zì)天正、大富(fù)科技(jì)、深水海纳等，具体(tǐ)情况如下：

　　具(jù)体来看，科大讯飞的(de)讯(xùn)飞超脑(nǎo)通过大数据、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(dié)代(dài)循环优化(huà)。讯飞超脑(nǎo)采用(yòng)了对(duì)大(dà)脑的(de)深入(rù)解剖(pōu)学，使人工神经(jīng)网络像(xiàng)人的(de)大脑神经元更加接近，从而使用类似的人工神经元方(fāng)式感知认知智(zhì)能问题。

　　中科(kē)曙光(guāng)建设“全国(guó)一体化(huà)算力(lì)服(fú)务平台”，通过统一的算(suàn)力服务门户，实(shí)现全国(guó)范围内(nèi)智(zhì)能算力、通用算力资源的融合(hé)调(diào)度及弹性供(gōng)给，满足各类用(yòng)户对算力的(de)多样化、可(kě)靠性和便捷性的需求。在类脑智(zhì)能领域(yù)，携手复(fù)旦大(dà)学类脑智能科学与(yǔ)技(jì)术研究院，依托公(gōng)司全国一体化算力服(fú)务平台，支撑全脑860亿(yì)神经(jīng)元规模的全脑模拟计(jì)算。

　　不过，值得注意的是，有分析(xī)人士表示，关于人类大脑和神经细胞，还有很多不了解的地方。事实上，不知(zhī)道(dào)神(shén)经细胞是如何利用这(zhè)15种特征中的许多特征。

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