据媒体(tǐ)报道，来(lái)自英国(guó)牛津(jīn)大(dà)学、IBM欧洲研究所和美国(guó)得克萨斯大学的一个科研团(tuán)队(duì)宣(xuān)布了一项(xiàng)重要成就(jiù)：他们通过堆(duī)叠(dié)二维(wéi)（2D）材料，开(kāi)发(fā)出一(yī)种厚度仅几个原子(zi)大小的(de)人工神经元，其能够处理光和电(diàn)信号进(jìn)行计算，有望(wàng)用(yòng)于下(xià)一代人工智能计算，也有(yǒu)助(zhù)科(行在姓氏中读什么音，行在姓氏中读什么拼音kē)学家更好(hǎo)地模(mó)拟和理解(jiě)人(rén)脑。相关(guān)研究成(chéng)果刊载(zài)于最新一期《自然·纳(nà)米技术》杂(zá)志。

　　业内人士(shì)分(fēn)析指出(chū)，人工智(zhì)能应用的发展呈(chéng)指数(shù)级增(zēng)长(zhǎng)，对(duì)计算能力也(yě)提出了越来越高(gāo)的要求，只(zhǐ)有开发出革命性(xìng)硬(yìng)件，才能适应(yīng)未来算力爆(bào)炸时代的(de)要求。而此次科研人(rén)员用(yòng)了3种(zhǒng)2D材料(liào)制备(bèi)出了薄如原子的(de)人(rén)工神经元(yuán)，它能学习和处理更加复杂(zá)行在姓氏中读什么音，行在姓氏中读什么拼音的任务(wù)。

　　公开(kāi)资(zī)料显示，AI通过数(shù)据(jù)学(xué)习一层层的神经网络，机器自主分辨参数，不(bù)断地将参(cān)数(shù)归类、计算，形成(chéng)机器自我的学习。神经网络在机器学(xué)习和认知科学领域，是(shì)一种模仿生物神经网(wǎng)络（动(dòng)物的(de)中枢(shū)神经系统，特别是大(dà)脑）的(de)结构和功能(néng)的数学模(mó)型或计算模(mó)型。

　　神经网络由大量的人工神(shén)经元联(lián)结进行计算。大多(duō)数(shù)情(qíng)况(kuàng)下(xià)人工神经(jīng)网络能在外界(jiè)信息的(de)基础上(shàng)改变内部结构，具备(bèi)学习功能。

　　据财联社不完(wán)全整理(lǐ)，近(jìn)期在互动易平(píng)台回复人工神经元相关业务的上市公司包括中科曙光、科大讯飞、金(jīn)自天正、大(dà)富科(kē)技(jì)、深水海(hǎi)纳等(děng)，具体情况如下：

　　具体来看，科大讯(xùn)飞的讯(xùn)飞(fēi)超脑(nǎo)通过大数(shù)据、云(yún)计(jì)算和移(yí)动(dòng)互(hù)联(lián)网，并将(jiāng)算法直接(jiē)和应(yīng)用结合(hé)，在(zài)应用中不断(duàn)迭代循环(huán)优化。讯飞超脑(nǎo)采(cǎi)用了对大脑的深入解剖学(xué)，使人(rén)工(gōng)神(shén)经(jīng)网络(luò)像人的大脑神经(jīng)行在姓氏中读什么音，行在姓氏中读什么拼音元(yuán)更加接近(jìn)，从而(ér)使用类似(shì)的(de)人工神(shén)经元方式(shì)感知认知智(zhì)能问题。

　　中科曙(shǔ)光建设“全国一体化算力(lì)服(fú)务平台”，通过统一(yī)的算力服务门(mén)户(hù)，实现全国范围(wéi)内智能(néng)算力、通用算力资源的融合调度(dù)及弹性供(gōng)给，满足各类(lèi)用户(hù)对算力的多样化、可靠(kào)性和便捷性(xìng)的需(xū)求。在类(lèi)脑(nǎo)智能(néng)领域，携手复旦大学(xué)类脑智(zhì)能科学与技术研究院，依托(tuō)公司(sī)全国一体化算力服务平台，支撑全(quán)脑860亿神经元规模的(de)全(quán)脑模拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表示，关于人类大脑和神经细胞，还有很多(duō)不了解的地方。事实上(shàng)，不知道神经细胞是如何利(lì)用这15种特(tè)征中(zhōng)的许多特(tè)征。

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