据媒体报(bào)道，来自英(yīng)国牛津(jīn)大(dà)学(xué)、IBM欧(ōu)洲研究(jiū)所和美国得克萨斯大学的一(yī)个科(kē)研(yán)团队宣布了(le)一项重要成就：他们(men)通过(guò)堆叠二(èr)维（2D）材(cái)料，开(kāi)发出一种厚度仅几(jǐ)个原(yuán)子(zi)大小(xiǎo)的人工(gōng)神经元，其能够处理光(guāng)和电信号进行计算，有(yǒu)望(wàng)用于下一代人工智能(néng)计算，也有(yǒu)助(zhù)科(kē)学(xué)家(jiā)更(gèng)好地模拟(nǐ)和理(lǐ)解人脑。相关研究成果刊载于五月去北京穿什么衣服，五月份去北京穿什么衣服最新一(yī)期(qī)《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人(rén)士分析指(zhǐ)出，人工智能应用(yòng)的(de)发展呈指(zhǐ)数级增长，对计算能(néng)力也提出了越(yuè)来越高(gāo)的要求，只有开发出革命性硬件，才(cái)能适应未(wèi)来算力爆炸(zhà)时代的要求。而此次科研(yán)人员用了3种2D材料(liào)制备出了薄如原(yuán)子的人工神(shén)经元，它(tā)能学习和处理更(gèng)加(jiā)复(fù)杂的任务。

　　公开(kāi)资料显(xiǎn)示，AI通过数据学习一层层的神经(jīng)网络(luò)，机器自(zì)主分辨(biàn)参数，不断地将参数(shù)归(guī)类、计算，形成机器(qì)自我的学习。神经网络在机器学习和认知科(kē)学领域，是(shì)一(yī)种模(mó)仿生物神(shén)经网络（动物的中枢神经系统，特别是大(dà)脑(nǎo)）的结(jié)构和功能的数学模(mó)型或计算(suàn)模型。

　　神经网络由大量(liàng)的人(rén)工神经元(yuán)联(lián)结进行计算。大多数(shù)情况下人工神经网络(luò)能在外界信息(xī)的(de)基础上改(gǎi)变内部结构，具备(bèi)学习功(gōng)能。

　　据财联社(shè)不完全整理(lǐ)，近期在互动易平台回(huí)复人工神(shén)经元相关业务的上市公司包括中科(kē)曙光、科大讯(xùn)飞、金自天正、大(dà)五月去北京穿什么衣服，五月份去北京穿什么衣服富(fù)科(kē)技、深(shēn)水海纳等，具体情(qíng)况如(rú)下：

　　具体来看，科大(dà)讯(xùn)飞的讯(xùn)飞超(chāo)脑(nǎo)通过大(dà)数据、云计算和移动互联网，并将算法直接和应用(yòng)结合，在应用中(zhōng)不断(duàn)迭代循环优化。讯飞超脑采用(yòng)了对大脑(nǎo)的(de)深(shēn)入解剖学(xué)，使人工神经网络像人(rén)的大脑神(shén)经元更(gèng)加接(jiē)近，从而使用类(lèi)似的(de)人工神经元方式感知认知智能问题。

　　中科曙光建设“全(quán)国一体(tǐ)化算力(lì)服(fú)务(wù)平台”，通(tōng)过(guò)统一的算(suàn)力(lì)服务(wù)门户，实现全国范围内智(zhì)能(néng)算力(lì)、通用(yòng)算力资(zī)源的(de)融合调度及弹性供(gōng)给(gěi)，满(mǎn)足(zú)各类用户对(duì)算力的(de)多样化、可靠性和便捷(jié)性的(de)需求。在类脑智(zhì)能领域，携手复旦大学类脑智能科学(xué)与技术(shù)研究院，依托公司全(quán)国一体化算力服务(wù)平台，支撑全脑860亿神经元规模的(de)全脑模(mó)拟(nǐ)计(jì)算。

　　不过，值得(dé)注意的(de)是(shì)，有分析人士表(biǎo)示，关于人类大脑和神经细胞，还有很(hěn)多不(bù)了解的地(dì)方(fāng)。事实(shí)上，不知(zhī)道(dào)神(shén)经(jīng)细胞是如何利用这15种(zhǒng)特(tè)征(zhēng)中(zhōng)的许多特征。

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