据媒体(tǐ)报(bào)道，来自英国(guó)牛津大学、IBM欧洲研究所和美国(guó)得克萨斯大学的一个(gè)科(kē)研团队宣布了一项重(zh102693是哪个学校代码，10532是哪个学校代码òng)要成就：他们通过堆叠二(èr)维（2D）材料，开发出一种厚度仅几个原子大小的(de)人工神经元，其能够处理光和电信号进(jìn)行(xíng)计算，有望用于(yú)下一代人工智(zhì)能计(jì)算，也有助科学家更好地(dì)模拟和理解人脑(nǎo)。相关研究成果刊(kān)载于最新一(yī)期(qī)《自然·纳米(mǐ)技术(shù)》杂志(zhì)。

　　业(yè)内人士分析指出，人工(gōng)智能应用的发展呈指数级增长，对计算能(néng)力也(yě)提出了(le)越来越高(gāo)的(de)要求，只有开(kāi)发出革命性硬件，才能适应未(wèi)来算力爆炸时代的要(yào)求。而(ér)此102693是哪个学校代码，10532是哪个学校代码(cǐ)次科研人员用了3种2D材料(liào)制备出了(le)薄如原子的人工神(shén)经元(yuán)，它能学(xué)习和(hé)处(chù)理更(gèng)加复杂的任务。

　　公(gōng)开资料(liào)显(xiǎn)示，AI通过(guò)数(shù)据(jù)学习一层层的神经网络，机器自主分辨参数，不断(duàn)地(dì)将参(cān)数归类、计算，形成机器(qì)自我的学习(xí)。神经网络在(zài)机器学习和认知(zhī)科学领域(yù)，是一种模(mó)仿生物神(shén)经网络(luò)（动(dòng)物的中枢(shū)神经系统，特(tè)别是(shì)大脑）的结构和功能的数(shù)学模型或(huò)计算模型(xíng)。

　　神经网络由大量的人工神经元(yuán)联结进行(xíng)计(jì)算。大多数情况下人工神经网络能(néng)在外界信息的基(jī)础(chǔ)上改变(biàn)内部结构，具备(bèi)学习功能。

　　据财联社(shè)不完全整理，近(jìn)期在(zài)互(hù)动(dòng)易平台回复人工神经元相关(guān)业(yè)务的上市(shì)公司包括中科(kē)曙光、科大(dà)讯飞、金(jīn)自天正、大富科(kē)技、深水海(hǎi)纳等(děng)，具体情况如下：

　　具体来看，科大(dà)讯飞的讯(xùn)飞超脑通过大数据、云计算和移动(dòng)互联网，并将算法直接和(hé)应用结(jié)合(hé)，在(zài)应用中不断迭(dié)代循环优化。讯飞超脑采用(yòng)了对大脑的深(shēn)入解剖学，使人(rén)工(gōng)神经网络像人的大脑神(shén)经(jīng)元更加接(jiē)近，从(cóng)而使用(yòng)类(lèi)似(shì)的人工神经元方式感(gǎn)知(zhī)认知智能问题(tí)。

　　中(zhōng)科曙光建(jiàn)设“全国一(yī)体化(huà)算力(lì)服务平台”，通过统一的算力服务门户，实(shí)现全国范围内智(zhì)能算(suàn)力、通(tōng)用算力(lì)资源的融合调(diào)度及弹性供(gōng)给，满(mǎn)足各类用(yòng)户对算力的(de)多样化(huà)、可靠性和便捷性的需(xū)求。在类脑智能领域，携手复(fù)旦大学类脑(nǎo)智能科学与技(jì)术研(yán)究院，依托公司(sī)全国一体化算(suàn)力服务平台(tái)，支撑(chēng)全脑860亿神(shén)经元规模的全(quán)脑模拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表示(shì)，关于人类(lèi)大脑和神经细胞，还有很多不了解的地(dì)方。事实上，不知道神经细胞(bāo)是如(rú)何利(lì)用这15种特征中的许(xǔ)多特(tè)征。

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