据(jù)媒体报道，来自英国牛(niú)津大学、IBM欧洲研究(jiū)所和美国得克萨斯大学的(de)一个科研团队宣(xuān)布了一项(xiàng)重要(yào)成就：他们通过(guò)堆叠(dié)二维（2D）材料，开发出一种厚度(dù)仅几个(gè)原(yuán)子大小的人工神经元(yuán)，其(q赶歌圩的读音是什么，赶歌圩的拼音怎么读í)能够处(chù)理光和(hé)电信号进行计(jì)算，有望用于下一(yī)代人工智(zhì)能(néng)计算，也有助科学(xué)家更好(hǎo)地模拟和理解人脑。相关研究成果刊载于最新一(yī)期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指出，人工智能应(yīng)用的发展呈指数级增长，对计算(suàn)能力也(yě)提出了越来越高的要(yào)求，只有(yǒu)开发出革命(mìng)性硬件(jiàn)，才(cái)能适应未(wèi)来算力爆炸时代(dài)的(de)要求(qiú)。而(ér)此次科(kē)研人员用(yòng)了3种2D材(cái)料制备出了(le)薄如原子的(de)人工神(shén)经元，它能(néng)学习和处理更加复杂(zá)的任务。

　　公(gōng)开(kāi)资料(liào)显示，AI通过数据(jù)学习一层层的神经网(wǎng)络，机器自主分(fē赶歌圩的读音是什么，赶歌圩的拼音怎么读n)辨(biàn)参数(shù)，不断地将(jiāng)参数归(guī)类(lèi)、计算，形成机(jī)器自我的学习。神经网络在(zài)机器学习和认知科学领(lǐng)域，是一种模(mó)仿生(shēng)物神经(jīng)网络（动物的中枢神经系(xì)统，特别是大脑）的结构(gòu)和(hé)功(gōng)能(néng)的(de)数学模型或计算模(mó)型。

　　神经(jīng)网(wǎng)络由大量的人工神(shén)经元(yuán)联结进行计算。大多数情(qíng)况下人工(gōng)神经网(wǎng)络(luò)能在外界信息的基础(chǔ)上(shàng)改变内(nèi)部结构，具(jù)备学(xué)习功能(néng)。

　　据(jù)财联社(shè)不(bù)完全整理，近期(qī)在互动(dòng)易平台回复(fù)人工神经(jīng)元相关(guān)业(yè)务的上市公司包括中(zhōng)科曙光、科大讯飞(fēi)、金自(zì)天正、大(dà)富科(kē)技、深水海纳等，具体情况如下(xià)：

　　具体(tǐ)来看(kàn)，科大(dà)讯飞的讯飞超(chāo)脑通过(guò)大数据、云(yún)计算和移动互联(lián)网，并将算法直接和应用(yòng)结合，在应用中(zhōng)不断(duàn)迭代循(xún)环优化(huà)。讯飞超脑采用了(le)对大脑(nǎo)的深入解剖学，使(shǐ)人工神经网络像人的大脑神经元更(gèng)加接近(jìn)，从而(ér)使(shǐ)用类(lèi)似的人工神(shén)经元(yuán)方式感知认知智能问题(tí)。

　　中科曙光建设“全国一(yī)体化算力服务(wù)平(píng)台(tái)”，通(tōng)过统一的(de)算力(lì)服务(wù)门(mén)户，实(shí)现全国范围内智(zhì)能算力、通(tōng)用算力资源的(de)融合调度及弹(dàn)性供(gōng)给，满足(zú)各类用户对算力的(de)多样化、可靠性和便捷性的需求(qiú)。在类脑智能(néng)领(lǐng)域，携手复旦大学类脑智能科学与技术研究院，依托公(gōng)司全国(guó)一体化算力服务(wù)平台，支撑全脑860亿神(shén)经元(yuán)规模的全脑(nǎo)模拟计(jì)算。

　　不过，值得注意的是，有分析(xī)人士表示，关(guān)于(yú)人类大脑和神(shén)经(jīng)细胞，还有很多不了解的地方。事实上(shàng)，不(bù)知道神经细胞是如何利用这15种特征中的许多特征。

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