据媒(méi)体(tǐ)报道，来自英(yīng)国牛(niú)津大学、IBM欧洲研究所和美国(guó)得克萨斯大学的一个科研(yán)团队宣布了一(yī)项(xiàng)重(zhòng)要(yào)成就(jiù)：他们通过堆(duī)叠二维（2D）材料，开发(fā)出(chū)一种厚度仅几个原子大小的人工神经元，其能够处理光(guāng)和(hé)电信号进行计算，有望用(yòng)于下一代人工智能计算，也(yě)有助(zhù)科学家更好地模拟和理解人脑。相关(guān)研(yán)究成果刊载于最新一期《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业内人士分析(xī)指出(chū)，于令仪不责盗文言文翻译注释，于令仪不责盗古文翻译rong>人(rén)工智能应用(yòng)的发展呈指数(shù)级增(zēng)长，对计算(suàn)能力也提出了(le)越来越高的(de)要求，只有开(kāi)发出革命性硬件，才能适(shì)应未来(lái)算力爆炸时(shí)代的要(yào)求(qiú)。而此次科研(yán)人员用(yòng)了(le)3种2D材料制(zhì)备出了薄如原子的人工神经元(yuán)，它能学习和(hé)处理更加复杂的任务。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过数(shù)据学(xué)习(xí)一(yī)层层的(de)神经网络，机器自主分(fēn)辨(biàn)参(cān)数，不断地将参数归类、计(jì)算，形成机器自我的学习。神经网络在机器(qì)学(xué)习和认知科学领(lǐng)域(yù)，是一种模仿(fǎng)生物神经网络（动物的中枢(shū)神(shén)经系统，特别是大脑）的结构和(hé)功能的数学(xué)模型或计(jì)算(suàn)模型。

　　神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下(xià)人(rén)工神经(jīng)网络能在外界(jiè)信息的基础上于令仪不责盗文言文翻译注释，于令仪不责盗古文翻译(shàng)改变内部结构，具备(bèi)学习功能(néng)。

　　据财(cái)联社不(bù)完全整(zhěng)理，近期在(zài)互动易平台(tái)回复(fù)人工神经元相关业务(wù)的上(shàng)市公司包(bāo)括中(zhōng)科曙光、科大讯飞(fēi)、金(jīn)自天正(zhèng)、大富(fù)科技(jì)、深水海纳等，具体情况如下：

　　具体来看，科大讯(xùn)飞(fēi)的(de)讯飞超脑通过大数据、云(yún)计算(suàn)和移动(dòng)互(hù)联网，并(bìng)将(jiāng)算法(fǎ)直(zhí)接和应用结合，在应用中不断迭代循环优化。讯飞超(chāo)脑采用了对大(dà)脑的深入解剖学，使人工神经(jīng)网络像人的大(dà)脑神经元更加接近，从而使用类(lèi)似的人工(gōng)神经元方式感知认知智能(néng)问题。

　　中科曙光建设“全国一体化算力服务平台(tái)”，通过统一的算力服务门户(hù)，实现全国范围内智能算力、通用算力资源的融合(hé)调度(dù)及(jí)弹性(xìng)供(gōng)给，满足各类用户对算力的多样(yàng)化、可靠性和便捷性的需求。在类脑智能领域(yù)，携(xié)手复旦大学类脑智能科学与技术研究院，依托(tuō)公(gōng)司全(quán)国(guó)一体化(huà)算力服务平台，支撑全(quán)脑(nǎo)860亿(yì)神经(jīng)元规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得(dé)注意(yì)的是，有(yǒu)分析人士表示，关(guān)于人类大脑(nǎo)和神经细(xì)胞，还有(yǒu)很多不了解的地方。事实上，不知道神经细胞(bāo)是如何利用这15种(zhǒng)特征中的许(xǔ)多(duō)特征。

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