据(jù)媒体报道，来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和(hé)美国得克萨(sà)斯大(dà)学的一个科(kē)研团队(duì)宣布了一(yī)项重要(yào)成就(jiù)：他们通过(guò)堆叠(dié)二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几(jǐ)个(gè)原子大(dà)小的人工神经元，其能够处理光(guāng)和电信号(hào)进行(xíng)计算(suàn)，有望用(yòng)于下一代人工智能计(jì)算，也有(yǒu)助科(kē)学家(jiā)更好地模拟和理解人脑(nǎo)。相关研(yán)究成果刊载于最新(xīn)一(yī)期《自(zì)然·纳(nà)米技术》杂志(zh纸张是16k大还是32k大 16k纸和32k纸有什么区别ì)。

　　业内人士分析(xī)指出，人工智能应用的发展呈指数级增长(zhǎng)，对计(jì)算能力(lì)也提出了越来越高(gāo)的要求，只有开发出革命性硬(yìng)件，才能适应未来算力爆炸时代(dài)的要求。而此(cǐ)次(cì)科(kē)研人员(yuán)用了3种2D材料(liào)制备出了(le)薄(báo)如原子的人工神经元，它(tā)能(néng)学习(xí)和处理更加复杂的任(rèn)务。

　　公开资料显示，AI通过数据学习(xí)一(yī)层(céng)层的神经(jīng)网(wǎng)络，机器自(zì)主分辨(biàn)参数，不断地将参数归类、计算(suàn)，形成机(jī)器自我的学习。神经网(wǎng)络在机器学习和认知科学领域(yù)，是一种模仿生物神(shén)经网络（动物的中(zhōng)枢神(shén)经系统，特别是大脑）的(de)结构和功(gōng)能的数学模型或计算模型。

　　神经(jīng)网络由大量的人工神经(jīng)元联(lián)结进行(xíng)计算。大多数情(qíng)况下人工神经网络能在外界信息的基础(chǔ)上改变(bi纸张是16k大还是32k大 16k纸和32k纸有什么区别àn)内部结构，具备学习功能(néng)。

　　据财联社(shè)不(bù)完全(quán)整理(lǐ)，近期在互(hù)动易平台回复(fù)人工(gōng)神经元相关(guān)业务的上(shàng)市公司(sī)包括中科曙光(guāng)、科大讯飞、金自天正、大富科技、深水海纳(nà)等，具(jù)体情况如下：

　　具体来(lái)看，科(kē)大讯飞的讯飞超脑通过大数(shù)据(jù)、云计算和移动(dòng)互联网(wǎng)，并将算法直(zhí)接和应用结合，在应用中不(bù)断迭代循环(huán)优化(huà)。讯飞超脑采用了对(duì)大脑的深(shēn)入解(jiě)剖学，使人工(gōng)神(shén)经网络像人(rén)的(de)大脑神经元更加接近，从而使用类(lèi)似的人工神经(jīng)元(yuán)方式(shì)感(gǎn)知(zhī)认知智能问题。

　　中科曙光建设“全国一(yī)体(tǐ)化算力服务平台(tái)”，通(tōng)过统一的算力服务门户，实(shí)现(xiàn)全国范围内智能(néng)算力、通用算力资源的融合调度及弹(dàn)性供给，满足(zú)各类(lèi)用户对算力的(de)多样化、可(kě)靠性和便捷性的需求。在(zài)类脑智能领域，携(xié)手复旦大学类脑(nǎo)智能科(kē)学与技术研究院，依托公司全国(guó)一体化算力服务平台，支撑全脑860亿(yì)神经(jīng)元规模的(de)全脑模拟计(jì)算。

　　不过(guò)，值(zhí)得(dé)注(zhù)意的是，有分析人士(shì)表(biǎo)示，关于人类大脑和(hé)神(shén)经细(xì)胞，还有很多不了解的地方。事实上，不知(zhī)道神经细(xì)胞是如何(hé)利用这15种特征中的许(xǔ)多(duō)特(tè)征。

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