据媒体(tǐ)报道，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲研究(jiū)所(suǒ)和美国得克(kè)萨斯(sī)大学(xué)的一个科研团队宣(xuān)布了(le)一项重(zhòng)要成就：他们通过(guò)堆叠二维(wéi)（2D）材料(liào)，开(kāi)发(fā)出一种厚(hòu)度仅几个原子大(dà)小(xiǎo)的(de)人工神经元(yuán)，其能够处(chù)理光(guāng)和电信号进行计算(suàn)，有望用于下一(yī)代人工智能计(jì)算，也有(yǒu)助科学家更好地模拟(nǐ)和理(lǐ)解人(rén)脑。相关研究成(chéng)果刊载于最新一期《自然(rán)·纳米技术》杂志。

　　业内人(rén)士分(fēn)析(xī)指出，人(rén)工智(zhì)能应用的发展(zhǎn)呈(chéng)指数(sh心力憔悴是什么意思，心力憔悴是成语吗ù)级增长(zhǎng)，对(duì)计算(suàn)能(néng)力也提出了越(yuè)来越(yuè)高的(de)要求，只有开(kāi)发出革命(mìng)性(xìng)硬件，才能(néng)适应未来(lái)算力爆炸时代(dài)的要(yào)求心力憔悴是什么意思，心力憔悴是成语吗(qiú)。而此次科研人(rén)员用了3种2D材料制备出了薄如(rú)原子的(de)人工神经元，它能学(xué)习和处(chù)理更加(jiā)复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数(shù)据学习一层(céng)层的(de)神经网络，机器自主分辨参(cān)数，不断地将参数归类(lèi)、计算(suàn)，形(xíng)成机器自(zì)我的学习。神经(jīng)网络在机器(qì)学习(xí)和认知科学领域，是一(yī)种模(mó)仿(fǎng)生物神经网络（动物的中枢(shū)神经系统，特别是大(dà)脑）的结构和功能(néng)的数学模型或计(jì)算模型。

　　神(shén)经(jīng)网络由大量的人工(gōng)神(shén)经元联结进行计算。大多(duō)数情况下(xià)人工神经网络能(néng)在外界信息的基础上改变内部结构(gòu)，具备学(xué)习功(gōng)能。

　　据财(cái)联(lián)社不完全(quán)整(zhěng)理，近期在互动易平台回复人工神经元相关业务的上市(shì)公司包括(kuò)中科曙光、科大讯飞、金自天正、大富科(kē)技、深水海纳等，具体情(qíng)况如下：

　　具体(tǐ)来看(kàn)，科大讯飞(fēi)的讯(xùn)飞超脑通(tōng)过大数据、云计算和移动互联网(wǎng)，并将算(suàn)法直接(jiē)和应用结(jié)合，在应用中不(bù)断迭(dié)代循环优化。讯(xùn)飞超(chāo)脑(nǎo)采(cǎi)用(yòng)了对大脑的深入(rù)解剖学(xué)，使人工(gōng)神经网络像人的大脑神经(jīng)元更加接近，从而使用类似的人工神经元方式感(gǎn)知(zhī)认知智(zhì)能问(wèn)题。

　　中科曙光建设(shè)“全国(guó)一体化算力服务(wù)平台(tái)”，通过统(tǒng)一(yī)的算(suàn)力服务(wù)门户，实现全国(guó)范围内智能算力、通用算力资源(yuán)的融合(hé)调度及弹性供(gōng)给(gěi)，满足(zú)各类用户对算力的多样化、可靠性和便捷(jié)性(xìng)的需求。在(zài)类(lèi)脑智能(néng)领域，携手(shǒu)复(fù)旦大(dà)学类脑智能科(kē)学与技术(shù)研究院，依托公司(sī)全国一(yī)体(tǐ)化算力服务(wù)平台，支(zhī)撑全脑860亿神经元(yuán)规模(mó)的(de)全脑模拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注意(yì)的(de)是，有(yǒu)分析人士(shì)表示，关于人类大脑和神经细胞，还有很多不了解的地方。事实(shí)上，不知道神经细(xì)胞是如何利用这15种特征中的(de)许(xǔ)多特征。

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