据媒体报(bào)道，来自英国牛(niú)津大学、IBM欧(ōu)洲研究(jiū)所和美(měi)国(guó)得(dé)克萨斯大学(xué)的一个科研团队宣布了一项重要成(chéng)就(jiù)：他们通过堆叠(dié)二维（2D）材料(liào)，开发出一种厚度仅几个原子大小的人工神经(jīng)元，其能(néng)够处理光和电信号(hào)进行(xíng)计算，有(yǒu)望用于下一代人工(gōng)智能(néng)计算，也(yě)有(yǒu)助科学(xué)家更好地模拟(nǐ)和理解人(rén)脑。相关研究成果刊载于最新一期《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业内人士爪zhua跟爪zhao的区别组词，爪zhua跟爪zhao的区别图解分析指出(chū)，人工智能应用的发展呈指数级增长，对(duì)计算能力也提出了越来越高的要求，只有开(kāi)发出(chū)革(gé)命性硬件(jiàn)，才(cái)能适应(yīng)未来(lái)算力爆(bào)炸时代(dài)的要求。而此次(cì)科研人(rén)员用(yòng)了3种2D材料制备(bèi)出了薄如原(yuán)子的人工(gōng)神(shén)经元，它能学习和处理更加复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习一层层的神经网络(luò)，机器自主(zhǔ)分(fēn)辨(biàn)参数，不断地将参数归(guī)类、计算，形成(chéng)机器自我的学(xué)习。神经网络在机器学习和(hé)认知(zhī)科学领(lǐng)域，是(shì)一种模仿生物神经网(wǎng)络（动物的(de)中(zhōng)枢神(shén)经系统，特别是大脑）的结(jié)构和功能的数学(xué)模型或计算(suàn)模型。

　　神经(jīng)网络由大(dà)量(liàng)的人工神经(jīng)元联结进(jìn)行计算。大(dà)多数(shù)情况下(xià)人工神经网络能(néng)在外界信(xìn)息的基(jī)础上改变(biàn)内部结(jié)构(gòu)，具备学(xué)习功能。

　　据财联社不完(wán)全(quán)整理(lǐ)，近期在互动易平(píng)台(tái)回复人工神经元相关业务的上市公司包(bāo)括中(zhōng)科(kē)曙光、科大讯飞、金自(zì)天(tiān)正、大富科技、深水海纳等，具体情(qíng)况如(rú)下：

　　具(jù)体来看，科大讯飞的讯飞(fēi)超(chāo)脑(nǎo)通(tōng)过大数据、云计算和移动互联网，并将算法(fǎ)直接和应用结(jié)合，在应用中不断(duàn)迭代循环优化。讯飞超脑采用了对大脑的深入解剖学，使人工(gōng)神经网络像人的大脑神经元(y爪zhua跟爪zhao的区别组词，爪zhua跟爪zhao的区别图解uán)更加接近，从而使用类似的(de)人工神经元方(fāng)式感知(zhī)认知智能(néng)问(wèn)题。

　　中科(kē)曙光建设“全国一体(tǐ)化算力服务(wù)平台”，通过统一(yī)的算(suàn)力服(fú)务(wù)门户(hù)，实现全国范(fàn)围内智能算力、通用算力资(zī)源的融合调度及弹性供(gōng)给，满足各类用户(hù)对算力的多样化、可(kě)靠性和(hé)便(biàn)捷性的需求。在类脑(nǎo)智能(néng)领域，携手复(fù)旦大学类脑智(zhì)能科(kē)学与技术研究院，依托公司全(quán)国一体化算力(lì)服务平台(tái)，支(zhī)撑全脑860亿神经(jīng)元规(guī)模(mó)的(de)全(quán)脑(nǎo)模拟计算。

　　不过(guò)，值得注意的是，有分(fēn)析(xī)人士表示，关于人类大(dà)脑和神经细胞(bāo)，还(hái)有(yǒu)很多不了解(jiě)的地方。事实(shí)上(shàng)，不(bù)知道神经细胞是如何利用(yòng)这15种特征中的许多(duō)特征。

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