据(jù)媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究(jiū)所和(hé)美国得克(kè)萨斯大学的(de)一(yī)个科(kē)研团队宣布(bù)了(le)一项重要(yào)成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几(jǐ)个(gè)原(yuán)子大小的人(rén)工神经(jīng)元，其能够处理光(guāng)和电(diàn)信号进行计算，有望用于下一代人工(gōng)智能计算(suàn)，也(yě)有助科学家更好地模拟(nǐ)和理解人脑。相关研究成果(guǒ)刊载于最新(xīn)一期(qī)《自然·纳米技(jì)术(shù)》杂志(zhì)。

　　业(yè)内人士分析指(zhǐ)出，人工智能(néng)应用的发(fā)展呈指数级增长(zhǎng)，对(duì)计算能力也提(tí)出(chū)了越来越高的要(yào)求，只有开发出革命性硬件(jiàn)，才能适应未来算力爆(bào)炸时代的要求。而(ér)此次科(kē)研人员用了3种2D材料制备出(chū)了薄(báo)如原子(zi)的人(rén)工神经元(yuán)，它(tā)能学习和处理更加复杂的任务。

　　公开资料显示(shì)，AI通过数据(jù)学习(xí)一层(céng)层(céng)的神经(jīng)网络(luò)，机器自主分辨参数，不断地(dì)将参数归类、计(jì)算，形成机器自我的学习。神经(jīng)网络(luò)在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生(shēng)物神经网络（动物的中枢(shū)神经系(xì)统，特别(bié)是大脑）的结构和功能的数学(xué)模型或计算模型。

　　神经网(wǎng)络由大量(liàng)的人工神经元联结进行计算(suàn)。大多(duō)数(shù)情况(kuàng)下人(rén)工神经(jīng)网络能在外(wài)界信息的基础上改变内(nèi)部结构，具(jù)备学(xué)习功(gōng)能。

　　据财(cái)联社不完全(quán)整理，近期(qī)在(zài)互动易平(píng)台回复(fù)人工神经元相关业务的上市公司(sī)包括中(zhōng)科(kē)曙光、科大讯飞、金自天正(zhèng)、大富科技、深水(shuǐ)海纳等，具体(tǐ)情况(kuàng)如下：

　　具体来看，科大讯飞的(de)讯(xùn)飞超脑通过大数据、云计算和移动互联(lián)网，并(bìng)将算法(fǎ)直接和应(yīng)用结合(hé)，在应(yīng)用中不(bù)断迭代循环优化。讯(xùn)飞超脑采用了对大脑的(de)深入解(jiě)剖(pōu)学，使(s行车证照片怎么拍标准 行车证照片是几寸的hǐ)人(rén)工神经网络像人的大脑神(shén)经元更加(jiā)接近，从而使用类似(shì)的人(rén)工(gōng)神经元方式感(gǎn)知认(rèn)知智能问题。

　　中科(kē)曙光建设(shè)“全国(guó)一(yī)体(t行车证照片怎么拍标准 行车证照片是几寸的ǐ)化算力服务平台”，通过统一的算力服务门(mén)户，实现(xiàn)全国范围内智能算力、通用算力资源的融合调度及弹性(xìng)供给，满足各类(lèi)用户对算力的(de)多样化、可靠性(xìng)和便捷性的需求(qiú)。在类脑(nǎo)智能(néng)领域(yù)，携手复旦大(dà)学类脑智能科学与(yǔ)技术研(yán)究院，依托公(gōng)司全(quán)国一体化算力服务平台，支撑全(quán)脑860亿神经元(yuán)规模的(de)全脑(nǎo)模拟计算。

　　不过，值得注意的是(shì)，有分析人士表示，关于人(rén)类大脑和神经(jīng)细(xì)胞，还有很多不了解的地方。事实上，不知道神经细胞是(shì)如何(hé)利(lì)用这15种特征中的许多特征。

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