据媒(méi)体报道，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲(zhōu)研(yán)究所和(hé)美国(guó)得克萨斯大学的(de)一(yī)个科研团(tuán)队宣布了一(yī)项重要(yào)成(chéng)就：他们通过堆叠二维(wéi)（2D）材料，开发出一种厚度仅几个原(yuán)子(zi)大小(xiǎo)的人工神(shén)经(jīng)元(yuán)，其能够处理(lǐ)光和电信号进行(xíng)计(jì)算(suàn)，有望用(yòng)于下一代人工智能计(jì)算，也(yě)有(yǒu)助科学家更好(hǎo)地模拟和理(lǐ)解人脑。相关研究成果刊载于最新一期(qī)《自然·纳(nà)米技(jì)术》杂志(zhì)。分号的用法有哪些词语，分号的用法及作用举例>

　　业内人士分析指(分号的用法有哪些词语，分号的用法及作用举例zhǐ)出(chū)，人(rén)工(gōng)智能应用的发展呈指数级增长，对(duì)计(jì)算能(néng)力也提出(chū)了越(yuè)来(lái)越高(gāo)的要求，只有开发出(chū)革(gé)命性硬件，才能适(shì)应未来(lái)算力爆(bào)炸时代的要求(qiú)。而此次科(kē)研(yán)人(rén)员(yuán)用了3种2D材料(liào)制(zhì)备出了薄如(rú)原子(zi)的人工(gōng)神经元，它(tā)能学习和(hé)处(chù)理更加复杂的任务(wù)。

　　公开资料显示，AI通过数据(jù)学习一层层的神经网络，机器(qì)自主(zhǔ)分辨参(cān)数(shù)，不断地(dì)将参数归(guī)类、计算，形成机(jī)器(qì)自我的(de)学习。神经网络在机器(qì)学习和认(rèn)知科(kē)学领域，是一种(zhǒng)模仿生物神(shén)经网络（动物的中枢神经(jīng)系统，特别(bié)是大(dà)脑）的(de)结构(gòu)和(hé)功能的数学模(mó)型或计算(suàn)模型。

　　神经网络(luò)由大(dà)量的人工(gōng)神经元联结(jié)进(jìn)行计算(suàn)。大多数(shù)情况下(xià)人(rén)工神经网络能在外界信息(xī)的基(jī)础上改变内(nèi)部结构，具备学习功能(néng)。

　　据财联社(shè)不完全整(zhěng)理，近期(qī)在互动易平台回复人工神经元(yuán)相关业务的(de)上市公(gōng)司包括中科曙光、科大讯(xùn)飞(fēi)、金自天正(zhèng)、大富(fù)科(kē)技、深水海纳等，具体情况如下：

　　具体来看，科大讯飞的(de)讯飞超脑通过(guò)大数据、云(yún)计算和移动互联网(wǎng)，并将算法直接(jiē)和应用结合，在应用(yòng)中不断(duàn)迭代循(xún)环(huán)优化(huà)。讯飞超脑(nǎo)采用了对(duì)大脑的深入解剖学，使人工神经网(wǎng)络像(xiàng)人的大脑神经(jīng)元更加(jiā)接(jiē)近，从而(ér)使用类(lèi)似的人工(gōng)神经元方(fāng)式感知(zhī)认知智能问题。

　　中科(kē)曙(shǔ)光建设“全国(guó)一体化(huà)算力服务平台”，通过统一(yī)的(de)算力服务(wù)门户，实现全国(guó)范围内(nèi)智(zhì)能算力、通用(yòng)算(suàn)力资源的融合(hé)调度及弹(dàn)性供给(gěi)，满足(zú)各(gè)类用户对算力的(de)多样化(huà)、可靠性和(hé)便捷性的(de)需(xū)求。在类(lèi)脑智能领域，携手(shǒu)复旦大学类脑智能科学与技术(shù)研(yán)究院(yuàn)，依托公司全(quán)国一体化算力服务平台(tái)，支撑全脑860亿神经元(yuán)规(guī)模的全(quán)脑(nǎo)模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分(fēn)析人(rén)士(shì)表示，关(guān)于(yú)人类大脑(nǎo)和神经细胞，还(hái)有(yǒu)很多不了解(jiě)的地(dì)方(fāng)。事实(shí)上(shàng)，不知道神经(jīng)细胞是如何利用这(zhè)15种特征中的许多特征。

未经允许不得转载：橘子百科-橘子都知道 分号的用法有哪些词语，分号的用法及作用举例