据媒(méi)体(tǐ)报(bào)道，来(lái)自英(yīng)国牛津(jīn)大(dà)学、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大学(xué)的一个科研团队宣(xuān)布(bù)了一(yī)项(xiàng)重要成就：他们通过(guò)堆叠二维（2D）材料，开(kāi)发出一种厚(hòu)度(dù)仅几(jǐ)个原(yuán)子大小的人(rén)工神经元，其能够处理光和电信号进行计(jì)算，有望(wàng)用于下一代人(rén)工智能计(jì)算，也有(yǒu)助科(kē)学(xué)家更好地(dì)模拟和理(lǐ)解(jiě)人脑。相关研究成果刊(kān)载于最新一期《自然·纳米(mǐ)技术》杂志。

　　业内人士分析指(zhǐ)出，人(rén)工智能应用(yòng)的(de)发展呈指数级增长，对小人得志下一句是什么意思，小人得志下一句是什么反义词(duì)计算能力(lì)也提出了(le)越来越高(gāo)的要求(qiú)，只有开发出革命性(xìng)硬件，才能适应未来算力爆炸时代的要求。而此次科研人员用了3种2D材料制备出了薄如原(yuán)子的人工(gōng)神经(jīng)元(yuán)，它(tā)能学(xué)习和(hé)处理更加复杂的任(rèn)务(wù)。

　　公开资(zī)料显示(shì)，AI通(tōng)过数据学习一层(céng)层的神(shén)经网络，机(jī)器(qì)自主分辨参数，不断地将参数归类、计算，形成机器自我的学习。神经网络在机(jī)器学习和认知(zhī)科(kē)学领域，是一种模仿生物神经网络（动(dòng)物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功(gōng)能的数(shù)学模型或计算(suàn)模型。

　　神经网络由(yóu)大量的人工神(shén)经元联结进行计算。大多数情况下人工神(shén)经网络能在外界信息(xī)的基础上改变内部结构，具(jù)备(bèi)学(xué)习功(gōng)能。

　　据财联(lián)社(shè)不完全(quán)整理，近期在互动易平(píng)台回复人工(gōng)神经元相关业务(wù)的上(shàng)市公司(sī)包括中科(kē)曙光、科大(dà)讯(xùn)飞、金自(zì)天(tiān)正、大富科技、深水海(hǎi)纳等(děng)，具体(tǐ)情况如下：

　　具(jù)体来看，科大(dà)讯飞的讯飞(fēi)超脑通过大数(shù)据、云计算和移动互联网，并将(jiāng)算法直接(jiē)和应用结合，在(zài)应用中(zhōng)不断(duàn)迭代循(xún)环优化。讯飞超脑采用了对(duì)大脑的(de)深入解剖学(xu小人得志下一句是什么意小人得志下一句是什么意思，小人得志下一句是什么反义词思，小人得志下一句是什么反义词é)，使人工神经(jīng)网络像人的大脑神经元更加接近，从而使(shǐ)用类似的(de)人工(gōng)神经(jīng)元方式(shì)感知认知智能问(wèn)题。

　　中科曙光(guāng)建设“全(quán)国(guó)一体(tǐ)化(huà)算力服务平(píng)台”，通过统(tǒng)一的算力服务(wù)门户，实现全国范围内智能算力、通(tōng)用(yòng)算力(lì)资源的融合调度及弹性供给，满足各类用户对算力的多样化、可靠性和便捷性的(de)需求(qiú)。在(zài)类脑智能领域，携手复旦大学(xué)类脑智能科学与(yǔ)技(jì)术(shù)研究院，依托公司全国(guó)一(yī)体(tǐ)化算(suàn)力(lì)服(fú)务平台，支(zhī)撑全脑860亿神(shén)经(jīng)元(yuán)规模的全脑模(mó)拟计算。

　　不过(guò)，值得(dé)注(zhù)意(yì)的是，有(yǒu)分析人士表示，关于(yú)人类(lèi)大脑和神经细胞，还有很(hěn)多不(bù)了(le)解(jiě)的地方。事实上，不知(zhī)道(dào)神经细胞(bāo)是如(rú)何利用这(zhè)15种(zhǒng)特征中的许(xǔ)多特征。

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