据媒体报道，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲(zhōu)研究所和美国得克萨斯大学的一个科(kē)研团(tuán)队宣布了(le)一(yī)项重要成(chéng)就：他(tā)们通过堆叠二维（2D）材(cái)料，开发出一(yī)种(zhǒng)厚度仅几个原子大(dà)小(xiǎo)的人(rén)工神经元，其能(néng)够处(chù)理(lǐ)光和(hé)电(diàn)信号进行计算，有望用于下一(yī)代人(rén)工智能计算，也有助科学家更好地模拟和理解人脑(nǎo)。相关(guān)研(yán)究(jiū)成果(guǒ)刊载(zài)于最新一(yī)期《自(zì)然·纳米技术》杂(zá)志。

　　业内(nèi)人士分析指出，人工智能应用的发(fā)展呈指数级增长，对计算能(néng)力也提出(chū)了越来越高的要求，只有开发出革(gé)命性硬件，才能(néng)适应(yīng)未来算(suàn)力(lì)爆炸时(shí)代的要求。而此次科研人员用了3种(zhǒng)2D材料制蜡的熔点是多少度备(bèi)出了薄如原子的人工神经(jīng)元，它能学习和处理(lǐ)更加(jiā)复杂的任务。

　　公(gōng)开资料显示，AI通(tōng)过(guò)数据(jù)学(xué)习一层层(céng)的神经(jīng)网络，机器自(zì)主分(fēn)辨参数，不(bù)断(duàn)地将参数(shù)归类、计算，形成机器自我(wǒ)的学习。神经网络在机器学习和认(rèn)知(zhī)科学领域，是(shì)一种模仿生物神经网络（动(dòng)物的中枢神(shén)经系统(tǒng)，特别是大脑(nǎo)）的(de)结构和(hé)功能的数学(xué)模(mó)型或计算(suàn)模型(xíng)。

　　神经网络由大量的人工神(shén)经元联结进行计(jì)算(suàn)。大多(duō)数情(qíng)况下人工神经网络(luò)能在(zài)外(wài)界信(xìn)息的(de)基础上改变内部(bù)结构，具备学习功能。

　　据财联(lián)社不完全整(zhěng)理，近期在互动易平台(tái)回复(fù)人工神经(jīng)元相关业务的(de)上市公司包括中科曙(shǔ)光、科大讯飞(fēi)、金自天正、大富科技、深(shēn)水海(hǎi)纳等，具(jù)体(tǐ)情况如下：

　　具体来看，科(kē)大讯飞的讯飞超脑(nǎo)通过大数据、云计算和(hé)移动互联(lián)网，并将算法直接和应用(yòng)结(jié)合(hé)，在应用(yòng)中不断迭代循(xún)环优化。讯飞超脑采用了(le)对大(dà)脑的深入解剖学，使人工神(shé蜡的熔点是多少度n)经网(wǎng)络(lu蜡的熔点是多少度ò)像人的大脑神经元更加接(jiē)近，从而使用类似的人工神经元方式(shì)感知认知智能(néng)问题(tí)。

　　中科曙光建设“全国一(yī)体(tǐ)化(huà)算力服务(wù)平台(tái)”，通过统(tǒng)一的算力服务门户(hù)，实现全国范(fàn)围内智能算力、通用算力资源的融合调(diào)度及弹性供给(gěi)，满足各(gè)类用户对(duì)算力的(de)多样化、可靠(kào)性(xìng)和便(biàn)捷性的需求。在类(lèi)脑智能领域，携手复(fù)旦大学类脑智(zhì)能(néng)科学与技术研(yán)究(jiū)院，依(yī)托公(gōng)司(sī)全国一体(tǐ)化(huà)算力服务平台，支撑全脑860亿神经(jīng)元规模(mó)的(de)全脑模拟计算。

　　不过，值(zhí)得注意的是，有(yǒu)分(fēn)析人士表示，关于(yú)人(rén)类大(dà)脑(nǎo)和神经(jīng)细(xì)胞，还(hái)有(yǒu)很多不了解的地方。事实上，不知道神经(jīng)细(xì)胞(bāo)是如(rú)何利用这15种特征中的(de)许多特(tè)征。

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