据(jù)媒体报道，来(lái)自(zì)英国牛(niú)津(jīn)大学(xué)、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大(dà)学的一个科研团(tuán)队宣布了(le)一项重要成就(jiù)：他们通(tōng)过堆叠二维（2D）材(cái)料，开(kāi)发(fā)出(chū)一种厚度仅几(jǐ)小说中反复的作用和表达效果，反复的作用和表达效果答题格式个原子(zi)大小的人(rén)工神经元，其能够处理光和(hé)电信号进(jìn)行计算(suàn)，有望用于下(xià)一代人工(gōng)智能计算(suàn)，也有助科(kē)学家(jiā)更(gèng)好(hǎo)地(dì)模拟和理解人脑。相(xiāng)关研究成果刊载(zài)于最新一期《自然(rán)·纳米技术(shù)》杂志。

　　业内(nèi)人士分析指出，人(rén)工(gōng)智(zhì)能应用(yòng)的发(fā)展呈指(zhǐ)数级增长，对计算能力(lì)也提出了越来越高的要求，只(zhǐ)有开(kāi)发(fā)出革命性硬件，才能适应未来(lái)算力爆炸时代的要求。而(ér)此(cǐ)次科(kē)研人(rén)员用了(le)3种(zhǒng)2D材料制备出了薄如原子的人(rén)工神经元，它能(néng)学习和处(chù)理更加复(fù)杂的(de)任务(wù)。

　　公开资料(liào)显示(shì)，AI通过数(shù)据学习一层(céng)层的神经网(wǎng)络(luò)，机器自(zì)主分辨参数，不断(duàn)地将参数(shù)归类、计算，形成机(jī)器自(zì)我(wǒ)的学(xué)习。神经网络在机器(qì)学(xué)习和认(rèn)知科学领域，是一种(zhǒng)模仿生物神经网络（动物的(de)中(zhōng)枢神(shén)经系(xì)统(tǒng)，特别是大(dà)脑）的结构和功能(néng)的数学模(mó)型(xíng)或计算模型。

　　神经网络由(yóu)大量的人工神经元联结进行计算。大多数(shù)情况(kuàng)下人工(gōng)神经网络能在外(wài)界信息的(de)基础上改变(biàn)内(nèi)部结构，具备学(xué)习功能。

　　据财(cái)联(lián)社不(bù)完全整理，近期在互动易平(píng)台回复人工神(shén)经(jīng)元相关业(yè)务的(de)上(shàng)市公司包括(kuò)中(zhōng)科曙光、科(kē)大讯飞、金自天正(zhèng)、大富科(kē)技、深水海纳等，具体(tǐ)情况如下：

　　具体来看，科大讯飞的讯飞超脑通过大数据、云计算和移动互(hù)联网，并将算法(fǎ)直接(jiē)和应(yīng)用结合，在(zài)应用中不(bù)断迭代循环优化。讯飞超脑采用了(le)对大脑的深入解剖学，使人工神(shén)经网络像人的大脑神(shén)经元(yuán)更加接近，从(cóng)而(ér)使用(yòng)类似的人工神经(jīng)元(yuán)方式感知认知智能问题(tí)。

　　中科曙光建(jiàn)设“全国(guó)一体化算(suàn)力服务(wù)平(píng)台”，通过统(tǒng)一的算力服(fú)务门户，实现全国范(fàn)围内智能算力、通用(yòng)算(suàn)力资源的(de)融合调(diào)度及弹性(xìng)供给，满足各类(lèi)用户对算(suàn)力(lì)的多样(yàng)化、可(kě)靠性(xìng)和便捷性的(de)需求。在类脑智(zhì)能领域，携手复旦大学类脑智能科学与技术研究院，依托公司全国一体(tǐ)化(huà)算力服务平台，支撑全脑860亿神经(jīng)元规(guī)模的全(quán)脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人(rén)士表示，关于人类(lèi)大脑和神(shén)经细胞，还有(yǒu)很(hěn)多不了解的地方。事实上，不知道神经细胞(bāo)是如何利用这15种特征中的许多特(tè)征。

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