据媒体报道(dào)，来(lái)自英国牛津大学、IBM欧(ōu)洲研究所(suǒ)和美国得克萨斯大学的一个科研团队(duì)宣(xuān)布了(le)一项(xiàng)重要(yào)成就：他们通过堆叠二(èr)维（2D）材料(liào)，开发出(chū)一种厚度仅(jǐn)几个原子大小的人工神经元，其能够处(chù)理光和电信号进(jìn)行(xíng)计算，有(yǒu)望用于下一(yī)代(dài)人工智能计算，也有助(zhù)科学(xué)家更好地模拟和(hé)理解人脑。相关研究(jiū)成果刊载(zài)于最(zuì)新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分(fēn)析(xī)指(zhǐ)出(chū)，人工智(zhì)能应用的发展呈(chéng)指数级增长，对计算(suàn)能力也提出了(le)越来越高的要求(qiú)，只有开(kāi)发(fā)出革(gé)命性硬件，才能适应未来(lái)算力爆炸时代(dài)的要求。而(ér)此(cǐ)次科研(yán)人员用了3种2D材(cái)料制(zhì)备(bèi)出了薄如原子的人工(gōng)神经元，它能(néng)学(xué)习和处理更加复杂的任务(wù)。

　　公开资(zī)料显示，AI通(tōng)过(guò)数据学习(xí)一层层的神经网络，机器自主分辨(biàn)参(cān)数，不断地将参数(shù)归(guī)类、计算，形成机器自我的学习。神经(jīng)网络在机(jī)器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经(jīng)网络（动物的中枢神(shén)经(jīng)系统，特(tè)别是大脑）的结(jié)构(gòu)和功(gōng)能的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大量(耐克和aj哪个档次高，耐克和aj的区别鞋标liàng)的人工(gōng)神经元联结进行计算(suàn)。大多数情况下人工神经网(wǎng)络能在外界信息的基(jī)础上改变内部结构，具备学习功(gōng)能。

　　据(jù)财联(lián)社不(bù)完全(quán)整理，近期在互动(dòng)易平台回复人工神经元相(xiāng)关(guān)业务(wù)的上市公司包括中科曙(shǔ)光、科(kē)大讯(xùn)飞、金自天(tiān)正(zhèng)、大富科技(jì)、深水(shuǐ)海纳等，具体(tǐ)情况如下：

　　具体(tǐ)来看(kàn)，科大(dà)讯飞的讯飞(fēi)超脑通过(guò)大数据、云计算和移动(dòng)互联网，并将算法直接和应用结合(hé)，在应用中(zhōng)不(bù)断迭代循环优化(huà)。讯飞超脑(nǎo)采用了(le)对大脑的深入解(jiě)剖学，使(shǐ)人工(gōng)神经网络(luò)像人的大脑神(shén)经元更加接近，从而(ér)使用类似的人工(gōng)神经元方式(shì)感知认知智能(néng)问题(tí)。

　　中(zhōng)科曙光建设“全国一体化算力(lì)服务平台”，通过统一的算力服务门户，实现(xiàn)全国范围内智能算(suàn)力、通用(yòng)算力资源(yuán)的融(róng)合调度及(jí)弹(dàn)性(xìng)供给，满足各(gè)类用户对算力的多样化、可靠性和便捷性的需求。在(zài)类(lèi)脑智能领域，携手(shǒu)复旦大学类脑智(zhì)能科(kē)学与技术研究(jiū)院，依托(tuō)公司全(quán)国一体(tǐ)化算力服(fú)务平台(tái)，支撑全脑860亿神经耐克和aj哪个档次高，耐克和aj的区别鞋标(jīng)元(yuán)规模(mó)的全(quán)脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有(yǒu)分(fēn)析人士表示，关于(yú)人类大脑和神经(jīng)细胞，还有很多不了解的地(dì)方。事实上，不知道神经细(xì)胞是(shì)如何利(lì)用这(zhè)15种特(tè)征中的许多特征。

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