据媒体报道，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲研(yán)究所和(hé)美(měi)国得克萨斯大学的一个(gè)科研团队宣布了一项重要成就：他(tā)们通过堆叠二维（2D）材料(liào)，开发(fā)出一种厚度仅几(jǐ)个原(yuán)子大小(xiǎo)的人(rén)工神(shén)经元(yuán)，其能够处理光(guāng)和电信号进行计算，有望用(yòng)于(yú)下一(yī)代(dài)人工(gōng)智(zhì)能计算，也有助科学家更好地模拟和理(lǐ)解人脑。相关研究成果(guǒ)刊载于最新一期《自(zì)然·纳米技术》杂志。

　　业内(nèi)人士分析(xī)指出，人工智能应(yīng)用的发(fā)展呈指(zhǐ)数(shù)级(jí)增长(zhǎng)，对(duì)计算(suàn)能力也提出了(le)越来越高(gāo)的要(yào)求，只有(yǒu)开发出革命性硬件，才能适(shì)应(yīng)未(wèi)来算力爆炸时代的要求。而此次科研(yán)人员用(yòng)了3种2D材料(liào)制备出了(le)薄如原子的人工(gōng)神经元，它能学习和处理更加复杂的任务。

　　公(gōng)开(kāi)资料显示，AI通过(guò)数据学习(xí)一层层(céng)的神经网络(luò)，机(jī)器自主分辨参数，不断地(dì)将参(cān)数归类、计算，形(xíng)成机器(qì)自我(wǒ)的(de)学习。神经网络(luò)在机器学习和认将进酒为何读qiang，陈道明朗诵《将进酒》知(zhī)科学(xué)领域，是(shì)一种模仿生物神经(jīng)网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构(gòu)和功(gōng)能的(de)数学模型或(huò)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(shù)情况下人工神经网络能在外界信息的基础(chǔ)上改变内部结(jié)构，具备学习功能(néng)。

　　据(jù)财联(lián)社不(bù)完全(quán)整理(lǐ)，近期(qī)在互动易平台回复(fù)人工神经元(yuán)相(xiāng)关业务的(de)上(shàng)市公(gōng)司包括(kuò)中(zhōng)科曙光、科(kē)大讯飞、金自天正、大富(fù)科技(jì)、深水海纳等，具体情况如下：

　　具体来(lái)看，科大讯飞(fēi)的讯飞(fēi)超脑通(tōng)过(guò)大数据(jù)、云计算(suàn)和移(yí)动互联网，并将算法直接和应(yīng)用(yòng)结合，在应(yīng)用中不(bù)断迭代循(xún)环(huán)优化。讯飞超脑采(cǎi)用了对大脑的深入解剖(pōu)学，使人(rén)工(gōng)神(shén)经网络(luò)像人的大脑神经元(yuán)更(gèng)加接近，从而使(shǐ)用类似(shì)的人工神(shén)经元方式感知认(rèn)知智能问题。

　　中(zhōng)科曙光建设“全将进酒为何读qiang，陈道明朗诵《将进酒》国一(yī)体化算力服务平台”，通过统一的算力服务门户，实现全(quán)国范(fàn)围内智能算力(lì)、通用算力资源(yuán)的融(róng)合调(diào)度及(jí)弹性供给，满足各(gè)类用户对算力的多样(yàng)化、可靠性和(hé)便(biàn)捷(jié)性的需(xū)求。在类脑(nǎo)智能领域，携手复旦大学类脑智能科学与技术(shù)研究院(yuàn)，依托(tuō)公司全(quán)国一体化(huà)算力服务平(píng)台，支撑全脑860亿神经元规模的(de)全脑模(mó)拟计算。

　　不过(guò)，值(zhí)得注意的是，有分析人(rén)士表示(shì)，关(guān)于人类(lèi)大脑和神经细胞，还(hái)有很多不了解(jiě)的地方。事实上，不知(zhī)道神经细胞(bāo)是(shì)如何利用这15种特征中的许多(duō)特征。

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