据媒体报(bào)道，来自英国牛(niú)津大(dà)学、IBM欧洲研究所(suǒ)和(hé)美国得克(kè)萨斯大学(xué)的一个科研(yán)团队宣(xuān)布了一项重要成就(jiù)：他们通过(guò)堆叠二(èr)维（2D）材料，开发出一种厚度仅(jǐn)几个原子大小的人工神(shén)经元，其能够处(chù)理光和电信号进行计算，有(yǒu)望用于下一代人(rén)工智能计算，也有助科学家更好(hǎo)地模拟(nǐ)和理解人脑。相关研究(jiū)成果(guǒ)刊doi的时候怎么夹，doi是怎么夹载于最新一期(qī)《自然·纳米技术》杂(zá)志(zhì)。

　　业(yè)内人(rén)士分(fēn)析指(zhǐ)出，人工智能(néng)应用的发展呈指数级增长，对计算能力也提出了越来越高的要求，只有开发出革命性硬(yìng)件，才能适(shì)应未(wèi)来(lái)算力爆(bào)炸时代的(de)要求(qiú)。而此(cǐ)次科研人员用了3种2D材料制备出(chū)了薄如(rú)原子(zi)的人工神经(jīng)元，它能学(xué)习和(hé)处理更加复杂的(de)任(rèn)务。

　　公开资料(liào)显示，AI通过数据学习一(yī)层层的神经网络，机器自(zì)主分辨参数(shù)，不(bù)断(duàn)地(dì)将参数归类、计(jì)算(suàn)，形成(chéng)机器自我的学习。神经网络在机器学习和(hé)认知科学领域，是一种模仿生物神(shén)经网络（动(dòng)物的(de)中枢神经(jīng)系统(tǒng)，特别是大脑）的结构(gòu)和功能的数(shù)学模型或计(jì)算模型。

　　神经(jīng)网络由大(dà)量的人(rén)工神经(jīng)元联结进行计(jì)算。大多数情况下人工神经网络能在外(wài)界(jiè)信息的(de)基础上改变内部结构，具备学(xué)习(xí)功能(néng)。

　　据财(cái)联社不(bù)完全整理，近期在互动易平台(tái)回(huí)复(fù)人工(gōng)神(shén)经元相关业(yè)务(wù)的上市公司包括中(zhōng)科曙光、科大讯飞(fēi)、金自天正、大富科技、深水海纳等，具体情况如下(xià)：

　　具体来(lái)看，科大讯飞的(de)讯(xùn)飞超脑通过(guò)大数(shù)据、云计算和移动互联网(wǎng)，并将算法直(zhí)接和应用(yòng)结合，在(zài)应用中不断迭代循环(huán)优化。讯飞超脑(nǎo)采用(yòng)了对(duì)大脑的深(shēn)入解剖学，使人工(gōng)神经网络像(xiàng)人的大脑神经(jīng)元更(gèng)加接近，从而(ér)使用类似(shì)的人工神经元(yuán)方式感(gǎn)知(zhī)认知智能(néng)问题。

　　中(zhōng)科(kē)曙光(guāng)建(jiàn)设“全国一体化(huà)算力服务平(píng)台”，通过统一的(de)算力(lì)服务门(mén)户，实现全国范(fàn)围(wéi)内(nèi)智(zhì)能算力(lì)、通(tōng)用(yòng)算力(lì)资源的(de)融合调度及弹性(xìng)供给(gěi)，满足各类(lèi)用户对算(suàn)力的多(duō)样化、可靠性和便(biàn)捷性(xìng)的需求。在类脑智能领域，携手(shǒu)复旦大学(xué)类脑智能科(kē)学与技术研究院，依托公司全国(guó)一体化算(sudoi的时候怎么夹，doi是怎么夹àn)力服务平台，支撑全脑860亿神经元规模的全脑模拟计算。

　　不(bù)过，值得注意的是(shì)，有(yǒu)分析人士表示，关于人类大(dà)脑(nǎo)和神经细胞，还有(yǒu)很多不了解的地方。事实上，不(bù)知道神经细(xì)胞是如何利用(yòng)这15种(zhǒng)特征中(zhōng)的许多特征。

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