据媒体(tǐ)报(bào)道，来自(zì)英国牛津(jīn)大学、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大(dà)学的一个科研团队(duì)宣布(bù)了一(yī)项重要成就：他们通过堆叠(dié)二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几个原子大(dà)小的人(rén)工神(shén)经元，其能(néng)够处(chù)理(lǐ)光和电信号(hào)进(jìn)行(xíng)计算，有望用于下(xià)一代人工(gōng)智(zhì)能计算(suàn)，也有助科学家更好地模拟和理解人(rén)脑(nǎo)。相(xiāng)关研究成果刊(kān)载于最(zuì)新一期《自然·纳(nà)米技术》杂(zá)志(zhì)。

　　业内人士分析指出，人工智(zhì)能应用的发展呈指数级增长，对计(jì)做出贡献，做出贡献与作出贡献的区别在哪算能力也提出了(le)越来越高的(de)要求，只(zhǐ)有(yǒu)开发出(chū)革命(mìng)性硬件，才能适应未(wèi)来算力爆(bào)炸时代的要求。而此次(cì)科研人员用了3种2D材料制备出了薄如原(yuán)子的人工神经元，它(tā)能学习和处理更加(jiā)复杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数据(jù)学习一(yī)层层的神经网(wǎng)络，机器自主(zhǔ)分辨参数(shù)，不(bù)断地将参(cān)数(shù)归类(lèi)、计(jì)算，形成机器自我(wǒ)的学习。神经网络在机(jī)器学习(xí)和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经(jīng)系统，特别(bié)是大脑(nǎo)）的(de)结构和功能的数学模型或计算模型。

　　神(shén)经(jīng)网(wǎng)络由大(dà)量的人工神(shén)经(jīng)元联结进行计算。大多数(shù)情况下(xià)人工(gōng)神(shén)经网络(luò)能在外(wài)界信息(xī)的基(jī)础上改变(biàn)内部(bù)结构，具备学习(xí)功能。

　　据财联社(sh做出贡献，做出贡献与作出贡献的区别在哪è)不完(wán)全(quán)整理，近期在互动(dòng)易(yì)平台(tái)回(huí)复人工神经元相(xiāng)关业务的(de)上市公司包括中科(kē)曙光(guāng)、科大讯飞、金自(zì)天正、大富(fù)科技、深水海(hǎi)纳等，做出贡献，做出贡献与作出贡献的区别在哪具体(tǐ)情况如下(xià)：

　　具体来看，科大(dà)讯(xùn)飞的讯飞超(chāo)脑通过(guò)大数据、云计(jì)算和移动(dòng)互联网，并将算法直接和应用(yòng)结合，在应用(yòng)中不断迭代循环优(yōu)化。讯(xùn)飞超脑采用了对大脑的深(shēn)入(rù)解剖学(xué)，使人工神(shén)经网(wǎng)络像人的大脑神经元(yuán)更加接近，从而使用(yòng)类似的人工神经元方式(shì)感知(zhī)认(rèn)知(zhī)智能问题。

　　中科曙光建(jiàn)设(shè)“全国(guó)一体化算(suàn)力服(fú)务(wù)平台”，通(tōng)过统一的算力(lì)服务门(mén)户，实现全国范围(wéi)内(nèi)智能算力(lì)、通用算力资源的融合调度及弹性供给，满足各类(lèi)用户对算力的(de)多样化、可靠性和便(biàn)捷性的需(xū)求。在类(lèi)脑智能领域，携手复旦大学类(lèi)脑智能科学与技(jì)术研究院(yuàn)，依托公(gōng)司全国(guó)一(yī)体化算(suàn)力服务(wù)平台，支撑全脑860亿神经元规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表示，关于人类大脑和(hé)神经(jīng)细胞，还(hái)有很(hěn)多不了解的地方。事实上，不知(zhī)道神经细胞是如何利用这15种特征中的许(xǔ)多特征(zhēng)。

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