据媒(méi)体报(bào)道，来自(zì)英国牛(niú)津大学(xué)、IBM欧洲研究所和美国西方的几何学来源于什么的勾股之学，认为西方的几何学来源于什么的勾股之学得克(kè)萨斯大学的一个科研团(tuán)队宣布(bù)了一(yī)项重要成就：他(tā)们(men)通过(guò)堆叠二维(wéi)（2D）材料(liào)，开发出(chū)一种厚度仅几个原(yuán)子大小(xiǎo)的人工神经元(yuán)，其能够处理(lǐ)光(guāng)和电信号进行计(jì)算，有(yǒu)望用于(yú)下(xià)一(yī)代人工智能计算，也有助科学家更好地模拟和(hé)理解(jiě)人脑。相(xiāng)关研究成(chéng)果刊(kān)载于最新一期(qī)《自(zì)然·纳米技(jì)术》杂(zá)志。

　　业内(nèi)人士分析指出，人工智能应(yīng)用(yòng)的(de)发展呈指数级增长，对(duì)计算能(néng)力也提出了越来越高的要求(qiú)，只有(yǒu)开(kāi)发出革(gé)命性硬件，才(cái)能适应未来算力爆炸(zhà)时(shí)代的要求。而此(cǐ)次科(kē)研人员用了3种(zhǒng)2D材(cái)料制备出(chū)了薄如(rú)原子的(de)人工神(shén)经元(yuán)，它(tā)能学习和处理更加(jiā)复杂的任务。

　　公(gōng)开资料显示(shì)，AI通过数(shù)据学习一层层的(de)神经网(wǎng)络，机(jī)器(qì)自主分辨(biàn)参数(shù)，不断(duàn)地将参数(shù)归类、计(jì)算，形(xíng)成机(jī)器自我的学习。神经(jīng)网络在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神(shén)经(jīng)网络（动物(wù)的中(zhōng)枢神经系统，特别是大脑(nǎo)）的结构和功能的(de)数学模型或计算模型。

　　神经(jīng)网络由大量的人工神(shén)经元联结进(jìn)行(xíng)计算。大多数(shù)情(qíng)况下人工神经网络能在(zài)外界信息的基础上改变内部结构(gòu)，具备学习功(gōng)能。

　　据财(cái)联社不完全整理，近期在(zài)互动易平(píng)台回复(fù)人工神(shén)经元相关业(yè)务的上市公司(sī)包括中(zhōng)科曙光、科(kē)大讯飞、金自(zì)天正、大(dà)富科技、深(shēn)水海纳等，具体(tǐ)情况如(rú)西方的几何学来源于什么的勾股之学，认为西方的几何学来源于什么的勾股之学下：

　　具体来(lái)看，科大讯飞的讯飞超脑通过大(dà)数(shù)据、云计(jì)算和移动互联网，并将算法直接和应用结合，在应用中不断迭代循环优化(huà)。讯飞(fēi)超脑采用了对大脑的深入解(jiě)剖(pōu)学，使(shǐ)人工神经网络(luò)像人的大(dà)脑神经元更加接近，从而(ér)使用类似的人工神经元方式感知认知智能问题。

　　中科曙光建设“全国一(yī)体(tǐ)化算力服务平台(tái)”，通过统一的算力服(fú)务门户，实(shí)现全国范围(wéi)内智(zhì)能算(suàn)力、通用(yòng)算力资源的(de)融合调度(dù)及(jí)弹性(xìng)供给(gěi)，满足(zú)各类用户对算力的多样化、可靠(kào)性和便捷性的(de)需求。在(zài)类脑智(zhì)能领域，携(xié)手复旦大学类脑智(zhì)能(néng)科(kē)学与技(jì)术研(yán)究院，依(yī)托公司全国一(yī)体(tǐ)化算力服务平(píng)台，支撑全脑860亿神经元(yuán)规模的全脑模拟计(jì)算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士(shì)表示，关于(yú)人类大脑和(hé)神(shén)经细(xì)胞，还有很(hěn)多不了解的地方。事(shì)实上，不(bù)知道神经细胞是如何利用这15种(zhǒng)特征中的许(xǔ)多特征。

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