据媒(méi)体报道，来自英国牛(niú)津大学、IBM欧洲研究所(suǒ)和美国得克萨斯大学(xué)的一个(gè)科(kē)研团队宣布了一项(xiàng)重(zhòng)要成就(jiù)：他们通(tōng)过堆叠二(èr)维(wéi)（2D）材料，开(kāi)发出一种厚度仅几个原子(zi)大小的人(rén)工(gōng)神经(jīng)元，其能(néng)够处理光和电信号进(jìn)行计(jì)算，有(yǒu)望用于下一代人工智能计(jì)算，也有助(zhù)科(kē)学家更好地模拟和(hé)理解人脑(nǎo)。相关研究成果刊载于最新一期《自然·纳米技术(shù)》杂志。

　　业内人士分(fēn)析指出，人工智(zhì)能应用(yòng)的(de)发展呈指数(shù)级增长，对(duì)计算(suàn)能力(lì)也提出了(le)越来越(yuè)高的要求(qiú)，只有开发出革命性硬件，才(cái)能适应未来算力爆炸时代(dài)的要求。而此(cǐ)次科研人员会计和审计哪个发展前景比较好些，会计和审计哪个发展前景比较好一点000; line-height: 24px;'>会计和审计哪个发展前景比较好些，会计和审计哪个发展前景比较好一点用了(le)3种2D材料制备(bèi)出了薄(báo)如原子的人工神(shén)经元(yuán)，它(tā)能(néng)学习和(hé)处(chù)理更(gèng)加复杂的任(rèn)务。

　　公开资料显示，AI通过数据学(xué)习一层层的神经网络，机器自主分辨参数，不断地(dì)将参(cān)数归(guī)类、计算，形成机(jī)器自(zì)我的学习。神(shén)经网(wǎng)络在机器学习和认知科学领域，是一(yī)种模仿生物神(shén)经网络（动物的中枢神经系统，特别是大(dà)脑）的结构(gòu)和功(gōng)能的数(shù)学(xué)模型或计(jì)算模型。

　　神经网络由大量的人工神经元(yuán)联结进(jìn)行计算。大多数情况(kuàng)下人(rén)工神经(jīng)网络能在外(wài)界信息的基础上改变内(nèi)部结构，具备(bèi)学习功能(néng)。

　　据财(cái)联社不完全(quán)整理(lǐ)，近期在互动(dòng)易(yì)平台回复人(rén)工神经元相关业务的上市公司包括中科曙光(guāng)、科大讯飞、金自天正、大富科技(jì)、深水(shuǐ)海(hǎi)纳等，具体情况(kuàng)如(rú)下：

　　具(jù)体来看(kàn)，科大讯飞(fēi)的讯(xùn)飞超脑通过大数据、云计算和移动互联(lián)网，并将算法直接和应用(yòng)结合(hé)，在应用(yòng)中不(bù)断迭(dié)代循环(huán)优化。讯飞(fēi)超脑采用了对大脑的深入解(jiě)剖学，使人(rén)工神经(jīng)网络像人的大脑神经(jīng)元更(gèng)加接近(jìn)，从而使用类(lèi)似的人(rén)工神经元方式(shì)感知认(rèn)知智能问题。

　　中科曙光(guāng)建设“全国一体化算力服务平(píng)台”，通过统(tǒng)一(yī)的算力服务门户，实(shí)现全(quán)国范围内(nèi)智能算(suàn)力、通用算力资(zī)源(yuán)的融合(hé)调度及(jí)弹(dàn)性供给(gěi)，满足(zú)各类用户对算力的多(duō)样化、可靠性和便(biàn)捷性的需(xū)求(qiú)。在(zài)类(lèi)脑智(zhì)能领域，携手复旦(dàn)大(dà)学(xué)类脑智(zhì)能科学(xué)与技术(shù)研究院，依(yī)托公司全国一(yī)体化算力服务平台，支撑全(quán)脑860亿神(shén)经元规(guī)模(mó)的全脑模拟(nǐ)计算(suàn)。

　　不过，值得注意的(de)是，有分析人士(shì)表示，关于人类大脑和神经(jīng)细胞(bāo)，还有(yǒu)很(hěn)多(duō)不了(le)解(jiě)的地方。事实(shí)上，不知道神(shén)经细(xì)胞是(shì)如何利用(yòng)这15种特征中的许多特征。

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