据媒(méi)体报道，来自(zì)英国(guó)牛津大学、IBM欧洲研究所(suǒ)和美国得克萨斯(sī)大(dà)学的一(y发胶必须当天洗吗，发胶怎么洗掉ī)个科研团队宣(xuān)布了一项重要成(chéng)就：他们通过堆叠二(èr)维（2D）材(cái)料，开发出一(yī)种厚(hòu)度仅几(jǐ)个原子(zi)大小的(de)人工神经元，其能够处理光和电信号进行计算(suàn)，有望用于下一代人(rén)工智能(néng)计算，也(yě)有助(zhù)科学家更(gèng)好地模(mó)拟和理解人脑。相关研究成果刊载于最新一(yī)期《自然·纳(nà)米(mǐ)技(jì)术》杂(zá)志(zhì)。

　　业(yè)内人士分(fēn)析指(zhǐ)出，人工智能应用的发展呈指(zhǐ)数级增(zēng)长，对计算能力(lì)也(yě)提出了越来(lái)越高的要求，只有开发出革命(mìng)性(xìng)硬件，才能适(shì)应未来算(suàn)力爆炸时代的要求。而此次科研人员用了(le)3种(zhǒng)2D材料制备出(chū)了薄(báo)如原子(zi)的人工(gōng)神经元，它能学习和处理更加复(fù)杂的(de)任(rèn)务。

　　公开(kāi)资料显(xiǎn)示，AI通过数据学(xué)习(xí)一层层的神经网络，机器自主分辨参数，不断(duàn)地将(jiāng)参数归类、计算，形成机器自我(wǒ)的学习。神经网络在机器学习和认知科学领(lǐng)域，是(shì)一(yī)种模仿生物(wù)神经网络（动物的中枢神经系统，特(tè)别(bié)是大脑）的(de)结构和(hé)功能的数(shù)学模型或(huò)计算模(mó)型。

　　神(shén)经(jīng)网(wǎng)络由(yóu)大量的人工(gōng)神经(jīng)元联(lián)结进行计算。大多数情(qíng)况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变(biàn)内部结构(gòu)，具备学习功能。

　　据财联社不完全整理，近期在互动易(yì)平台回复人工神经(jīng)元相(xiāng)关业务的(de)上市(shì)公司(sī)包括中科曙光(guāng)、科大讯飞、金自天(tiān)正、大富科(kē)技、深水海纳等，具体情(qíng)况如下：

　　具体来看，科大(dà)讯飞的讯飞(fēi)超(chāo)脑(nǎo)通过大数据(jù)、云(yún)计(jì)算和移动互联(lián)网，并将算法直接(jiē)和应(yīng)用结合，在应用中不断迭代循环(huán)优化。讯飞超脑(nǎo)采用了对大脑的(de)深入解剖(pōu)学，使人(rén)工神经网络像人的大(dà)脑神经(jīng)元更加接近(jìn)，从而(ér)使(shǐ)用类(lèi)似的人工(gōng)神经元(yuán)方(fāng)式(shì)感知认知(zhī)智(zhì)能问(wèn)题。

　　中(zhōng)科曙光建(jiàn)设“全国一(yī)体(tǐ)化算力服务平台”，通过(guò)统一(yī)的算力(lì)服务门户，实(shí)现全国范围内智能算力(lì)、通用(yòng)算力(lì)资源的融合调度及弹性供给，满足各类(lèi)用户(hù)对算力的(de)多样(yàng)化、可靠(kào)性和便(biàn)捷性(xìng)的需求。在类脑智能领域，携手(shǒu)复旦大学类脑智能科学与技术研(yán)究院，依托(tuō)公(gōng)司全国(guó)一体化算力服务平台，支撑(chēng)全脑860亿神经元规(guī)模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有(yǒu)分(fēn)析(xī)人士表示，关于人(rén)类(lèi)大脑和神经(jīng)细胞，还有(yǒu)很多不了解的地(dì)方。事实(shí)上，不知道神经(jīng)细胞是如何(hé)利用这15种特征中的许(xǔ)多特征。

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