据媒体报道(dào)，来自英国牛津大(dà)学、IBM欧洲研究所和美国得(dé)克萨(sà)斯(sī)大学的一个科研团(tuán)队宣布(bù)了一(yī)项重要(yào)成就：他们通(tōng)过堆叠二维(wéi)（2D）材料，开发出一种厚(hòu)度仅几个原子大小的人工神(shén)经(jīng)元，其能够(gòu)处(chù)理(lǐ)光(guāng)和电(diàn)信号进行计算，有望用于(yú)下一代人工智能计算，也有助科学家更好地(dì)模拟和理解人脑。相关研究(jiū)成果刊载于最新一期(qī)《自然·纳米技术》杂志(zhì)。

　　业(yè)内人士分(fēn)析指出，人工智能(néng)应用的发展(zhǎn)呈指数级增(zēng)长(zhǎng)，对计算能(néng)力(lì)也提出了越来越高的要求，只有开(kāi)发出革命性(xìng)硬件(jiàn)，才能适应未来算(suàn)力爆炸时代的要求。而此次科研(yán)人员用了3种2D材料制备出了薄如原子的人工神经元(yuán)，它能学(xué)习食盐水的化学式怎么写，石灰水的化学式怎么写和处理更加复(fù)杂的任(rèn)务(wù)。

　　公开资(zī)料显示(shì)，AI通(tōng)过(guò)数据(jù)学习一层层的(de)神经网(wǎng)络，机器(qì)自主分辨参数(shù)，不断地将参数归类、计算(suàn)，形成机器自我的学习。神经网络在机器学习(xí)和认知(zhī)科学(xué)领域，是(shì)一种(zhǒng)模仿生(shēng)物(wù)神经网络（动物的(de)中枢神经系(xì)统，特别是大脑）的(de)结构和功能的(de)数学模型或计算模型(xíng)。

　　神经网络由大(dà)量的人(rén)工(gōng)神经元(yuán)联(lián)结进行计算。大多数情况下人工神经网(wǎng)络能在外界信息的基础上改变内部结构，具备学习功能(néng)。

　　据财(cái)联社不完全(quán)整理(lǐ)，近期在互动(dòng)易平台回复人工(gōng)神经(jīng)元相关(guān)业务的上(shàng)市公司(sī)包括中(zhōng)科(kē)曙(shǔ)光、科(kē)大讯飞、金自(zì)天正(zhèng)、大富科技、深水海纳等(děng)，具体(tǐ)情况如(rú)下：

　　具(jù)体来看，科大讯飞的(de)讯飞超脑通过大(dà)数据、云计算和移动互联网，并将算法(fǎ)直接和应用结合(hé)，在应(yīng)用中(zhōng)不断迭代循环优(yōu)化。讯飞超(chāo)脑采(cǎi)用了对大脑的深(shēn)入解剖(pōu)学(xué)，使人(rén)工神(shén)经网(wǎng)络(luò)像(xiàng)人(rén)的大(dà)脑神经(jīng)元(yuán)更加接(jiē)近，从(cóng)而使用(yòng)类似的人工神经元(yuán)方式感知认(rèn)知智能问题。

　　中科(kē)曙(shǔ)光食盐水的化学式怎么写，石灰水的化学式怎么写建设“全国一(yī)体化算力服(fú)务平台(tái)”，通过统一的(de)算力(lì)服务(wù)门户，实(shí)现全(quán)国范围内智能算力、通用(yòng)算力(lì)资源的融合调度及弹性供给，满足各类用户对算力的(de)多样(yàng)化(huà)、可靠性和(hé)便(biàn)捷性的需求。在类(lèi)脑智能领(lǐng)域，携手(shǒu)复(fù)旦大学类脑(nǎo)智能科(kē)学与(yǔ)技术研(yán)究(jiū)院，依托(tuō)公司全(quán)国一体(tǐ)化算力服务平台(tái)，支撑(chēng)全脑860亿神(shén)经元规(guī)模的全脑模拟计(jì)算(suàn)。

　　不(bù)过，值(zhí)得注意的是，有(yǒu)分析人士表示，关于人类大脑(nǎo)和(hé)神经细胞，还有(yǒu)很多不了解(jiě)的地方。事实(shí)上，不知道神经细胞(bāo)是如何(hé)利(lì)用这15种特征中(zhōng)的许(xǔ)多(duō)特征。

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