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　　据媒体报道，来自英(yīng)国牛津(jīn)area可数吗英语翻译，area什么时候可数什么时候不可数大学、IBM欧洲研(yán)究(jiū)所和美(měi)国(guó)得克萨(sà)斯大(dà)学的(de)一个科(kē)研团(tuán)队宣布(bù)了一项重(zhòng)要成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度(dù)仅几个原子大小的人(rén)工神经元(yuán)，其能(néng)够处理(lǐ)光和电信(xìn)号进(jìn)行计算(suàn)，有望(wàng)用(yòng)于下一代人工智能计算，也有助(zhù)科学(xué)家更好地模拟和理解(jiě)人脑。相关研究成果刊载于最新一期《自然(rán)·纳(nà)米技术》杂志(zhì)。

　　业内人(rén)士分析指出，人工智(zhì)能应用(yòng)的发展呈(chéng)指数级增长(zhǎng)，对计算(suàn)能力(lì)也提出了越来越高的要求，只(zhǐ)有开发(fā)出革命性硬件(jiàn)，才能适应未来算力(lì)爆炸(zhà)时代的(de)要求。而此次科研(yán)人(rén)员用了3种2D材料制(zhì)备(bèi)出了薄如原子的人(rén)工神经元，它能学习和处理(lǐ)更加复杂的任务(wù)。

　　公开资料显示，AI通过数据(jù)学习一(yī)层层的(de)神经网络(luò)，机(jī)器自(zì)主分辨参数，不断(duàn)地将(jiāng)参数归类、计算(suàn)，形(xíng)成机器自我的(de)学习(xí)。神经(jīng)网络在机器(qì)学(xué)习和认(rèn)知科(kē)学领域，是一种(zhǒng)模仿(fǎng)生物神经(jīng)网络（动物的中枢神经系(xì)统(tǒng)，特(tè)别是大脑）的结(jié)构和功能(néng)的数学(xué)模(mó)型或计算模(mó)型。

　　神(shén)经网络由大量的人工神(shén)经元联结(jié)进行计算。大多数情况下(xià)人(rén)工神经(jīng)网(wǎng)络能在外界信息的基(jī)础上改变内部结构(gòu)，具备(bèi)学习功能。

　　据财联(lián)社不完(wán)全整理，近期在(zài)互动(dòng)易平(píng)台回复人(rén)工(gōng)神(shén)经元相关业(yè)务的上市公司包(bāo)括中科曙光(guāng)、科大讯飞、金自天正、大(dà)富科技、深水海纳等，具体情况如(rú)下：

　　具(jù)体来看，科大(dà)讯飞的讯飞超脑通过大数据、云计算和移动(dòng)互联网，并(bìng)将(jiāng)算法(fǎ)直接和应用结合，在应用(yòng)中(zhōng)不(bù)断(duàn)迭代循环优化。讯(xùn)飞超(chāo)脑采用了对(duì)大脑的(de)深入解剖(pōu)学，使人工神经网络像人的大脑神(shén)经元更加(jiā)接(jiē)近，从而使用类似的(de)人(rén)工神经元方式(shì)感知认(rèn)知智能问(wèn)题。

　　中科曙光建设“全国一体(tǐ)化算力(lì)服务(wù)平台(tái)”，通过统一的算力服务门户，实现全(quán)国范围(wéi)内智能算力、通用(yòng)算力(lì)资(zī)源的融合调(diào)度及弹性供给，满足(zú)各类(lèi)用户对算力的多样化、可靠性和(hé)便(biàn)捷性的需求。在类脑智能领域(yù)，携手复旦(dàn)大学类脑智能科学与技术研究(jiū)院(yuàn)，依(yī)托公司全国一体化算(suàn)力服务平(píng)台，支撑全(quán)脑860亿神经元规模(mó)的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的(de)是，有分(fēn)析(xī)人士表(biǎo)示(shì)，关于人类大脑和神经细胞，还有很多不了解的地方。事实(shí)上，不知道神经(jīng)细胞是如(rú)何利用这15种特征中的许多特(tè)征。

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