据媒体(tǐ)报道(dào)，来自英国牛津大学(xué)、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大(dà)学的(de)一个科研团队宣布了一项(xiàng)重(zhòng)要成就(jiù)：他们通过(guò)堆叠二维(wéi)（2D）材(cái)料，开发出一(yī)种(zhǒng)厚(hòu)度(dù)仅几个原(yuán)子大小的人工神经元，其能够处理光和电信号(hào)进行计算，有望用于下一代人工智能计算，也有助科(kē)学家更好地模拟和理解人脑。相关研究成果(guǒ)刊载于最新一期《自然·纳米技术》杂志(zhì)。

　　业内人士分析(xī)指出，人工智能(néng)应用(yòng)的发(fā)展(zhǎn)水密码适合什么年龄，水密码适合什么年龄段的女生使用呈(chéng)指数级(jí)增长(zhǎng)，对计(jì)算能(néng)力也(yě)提出了(le)越来越高的要(yào)求(qiú)，只有开发出革命性硬件，才(cái)能适(shì)应(yīng)未来(lái)算力(lì)爆炸(zhà)时代的要(yào)求。而此(cǐ)次科研人员用了3种2D材料(liào)制备出了薄如原子的人(rén)工神经元，它能学(xué)习和处理(lǐ)更加复杂的任务。

　　公开资料(liào)显示，AI通过(guò)数据学(xué)习(xí)一层层(céng)的神经网(wǎng)络(luò)，机器(qì)自主分辨(biàn)参数，不断地将参(cān)数归(guī)类(lèi)、计算，形成机器自我的学(xué)习。神经网络在机器学习和认知科学领(lǐng)域，是一种模仿(fǎng)生(shēng)物(wù)神经网络（动物的中枢(shū)神经系(xì)统，特别是大(dà)脑(nǎo)）的结构和功能(néng)的数学模(mó)型或计(jì)算模型。

　　神(shén)经网(wǎng)络由大量的人工神经(jīng)元联结进行计算(suàn)。大多数情况下人工神经(jīng)网络能在外(wài)界信息的基(jī)础(chǔ)上(shàng)改(gǎi)变内部结构，具备学习(xí)功(gōng)能。

　　据财联社不(bù)完全(quán)整理，近(jìn)期在(zài)互动易平台(tái)回复人工神(shén)经元相关业务的(de)上市公(gōng)司包括中科曙光、科(kē)大讯飞、金自(zì)天正、大富(fù)科(kē)技、深水海纳等(děng)，具体(tǐ)情况如(rú)下：

　　具体来(lái)看，科大讯飞的(de)讯(xùn)飞超(chāo)脑通(tōng)过大数据、云计算和移动互(hù)联网，并将算法直接和应用结合，在应用(yòng)中不断迭代循环优化。讯飞超脑采用了对大(dà)脑的深入解剖学，使人(rén)工神(shén)经网络像(xiàng)人的大脑神(shén)经元(yuán)更加接近，从而使用类似(shì)的人工神经元方式感知认(rèn)知智能(néng)问(wèn)题(tí)。

　　中(zhōng)科曙光建设“全国一体(tǐ)化(huà)算(suàn)力(lì)服务平台”，通过(guò)统一(yī)的算(suàn)力(lì)服务门(mén)户，实现全国范围内(nèi)智(zhì)能算(suàn)力、通用算力资源的融合调(diào)度及弹(dàn)性供(gōng)给，满(mǎn)足各(gè)类用户对算力的多(duō)样化、可靠性和(hé)便捷(jié)性的需求(qiú)。在(zài)类(lèi)脑智(zhì)能(néng)领(lǐng)域，携手复旦大(dà)学类脑智能(néng)科学与技(jì)术研究院，依(yī)托公司全国(guó)一体(tǐ)化算力服务(wù)平台(tái)，支(zhī)撑全脑(nǎo)860亿神(shén)经元规模的(de)全脑模拟计算(suàn)。

　　不过(guò)，值得注意(yì)的是，有分析人(rén)士表示，关于人类大脑和神经细胞(bāo)，还有很多不了(le)解的(de)地方。事(shì)实(shí)上，不知道神经细胞是如何利用这15种特征中的许多特征。

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