据媒体报道(dào)，来(lái)自英(yīng)国牛津大学、IBM欧洲研究(jiū)所(suǒ)和(hé)美国得克萨斯大学的一个科研(yán)团队(duì)宣布(bù)了一项重要(yào)成就：他(tā)们通过(guò)堆叠二(èr)维（2D）材(cái)料(liào)，开发出一种(zhǒng)厚度(dù)仅几个原(yuán)子大(dà)小(xiǎo)的人工神经元，其能够处(chù)理光和电信号进行(xíng)计算，有望(wàng)用于下一代人(rén)工智能计算，也有助科学家更好地模(mó)拟和(hé)理(lǐ)解(jiě)人(rén)脑。相关研究成果刊载(zài)于最(zuì)新一(yī)期《自然·纳(nà)米技术》杂志。

　　业内人士(shì)分析指出(chū)，人工智(zhì)能应用的发展(zhǎn)呈指数级增(zēng)长，对计(jì)算能力也提出了越来越(yuè)高的要求，只有(yǒu)开发(fā)出革命性硬件，才(cái)能适应未来算力爆炸时代的(de)要求。而此(cǐ)次科研人(rén)员用(yòng)了3种2D材料制(zhì)备出(chū)了薄如原子的(de)人工神(shén)经元，它能学(xué)习和处理更加复杂的任(rèn)务。

　　公开资料(liào)显示(shì)，AI通过数(shù)据学习(xí)一(yī)层层(céng)的(de)神经网络(luò)，know过去分词是什么写，know过去分词是什么词机器自主分(fēn)辨参数(shù)，不断地将(jiāng)参数(shù)归类、计算，形成机器(qì)自我的(de)学习(xí)。神经网络在机器学习和认(rèn)知科学领域，是一种模(mó)仿生(shēng)物神经网(wǎng)络（动(dòng)物的(de)中枢神经(jīng)系统(tǒng)，特(tè)别(bié)是(shì)大脑）的(de)结构和功能的数学模型或计算模型。

　　神经网络由(yóu)大量的人工神经元联结进行计算。大(dà)多(duō)数情况(kuàng)下人工神经网络(luò)能在外界信息的基础上(shàng)改(gǎi)变内部结构，具备学习功能。

　　据财联社不完全整理，近期在互动易(yì)平台回(huí)复人工神(shén)经元相(xiāng)关业务的上市公司包括中科(kē)曙光、科大(dà)讯飞、金自天正(zhèng)、大富科技、深水海纳等(děng)，具体情况(kuàng)如(rú)下：

　　具体(tǐ)来看，科大(dà)讯飞(fēi)的讯飞(fēi)超(chāo)脑通过(guò)大数据(jù)、云计算和(hé)移动互(hù)联(lián)网，并将算法直接和应用结合，在(zài)应用(yòng)中不断迭代循环(huán)优化(huà)。讯(xùn)飞超(chāo)脑采用了对大脑的深入解剖(pōu)学，使人工神经网络像人的大脑(nǎo)神(shén)经(jīng)元更加接近，从(cóng)而使用类似的人工神经元方式感知(zhī)认知智能问题(tí)。

　　中科曙光(guāng)建设“全国一(yī)体化算力(lì)服务平台(tái)”，通过统(tǒng)一的算力服务(wù)门(mén)户，实(shí)现全国范围内(nèi)智能(néng)算(suàn)力、通用算(suàn)力(lì)资源的(de)融合(hé)调度及(jí)弹性供给，满足各类(lèi)用户对算(suàn)力的多样化、可(kě)靠性和便(biàn)捷性(xìng)的需求。在类脑智(zhì)能领域，携手复旦大学(xué)类脑智能科学与技术研究院，依(yī)托公司(sī)全(quán)国一体化算力(lì)服务平台(tái)，支撑全(quán)脑(nǎo)860亿(yì)神经元规模的(de)全脑模拟计算。

　　不过，值得注意(yì)的(de)是，有分析人士表示，关(guān)于人类(lèi)大脑和(hé)神经(jīng)细胞，还有很多不(bù)了解的(de)地(dì)方(fāng)。事实上(shàng)，不知(zhī)道神(shén)经细胞(bāo)是如何利用(yòng)这15种特(tè)征中的(de)许多特(tè)征。

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