据媒体报(bào)道，来(lái)自英国牛津大学(xué)、IBM欧洲研究所和(hé)美国得克萨斯大学(xué)的(de)一个科研团队宣布了一项重要成就：他们通过堆(duī)叠二(èr)维（2D）材料，开发出一(yī)种厚度仅几(jǐ)个原子大小(xiǎo)的(de)人工神(shén)经元，其能够处(chù)理光和电(diàn)信号进行计(jì)算，有望用于下一(yī)代人工智能计算，也有助(zhù)科(kē)学家更好地模拟和理解人脑。相关研究成果刊(kān)载于最新一期《自然·纳米技(jì)术》杂(zá)志(zhì)。

　　业内人士分析(xī)指出，人工(gōng)智能应(yīng)用的发展(zhǎn)呈指数级增长，对(duì)计算能(néng)力也提出(chū)了(le)越(yuè)来越高的要求，只有开发出革命性硬(yìng)件，才(cái)能(néng)适(shì)应未(wèi)来算力爆炸时代的要求(qiú)韩红个人简历和职位 韩红是什么军衔color: #ff0000; line-height: 24px;'>韩红个人简历和职位 韩红是什么军衔。而(ér)此(cǐ)次科研人员用了3种2D材料(liào)制备(bèi)出了薄如原子(zi)的(de)人工神经元，它能学(xué)习和处理更加(jiā)复(fù)杂的任务(wù)。

　　公开资料显(xiǎn)示，AI通过数据学习一(yī)层层的神(shén)经网(wǎng)络，机器(qì)自主分(fēn)辨参数，不断地将参数归类(lèi)、计(jì)算，形成机器自我(wǒ)的学习(xí)。神经网络(luò)在机器学习和认(rèn)知科(kē)学领(lǐng)域，是(shì)一种模仿生物神(shén)经网(wǎng)络(luò)（动(dòng)物的中枢神经系统，特(tè)别是大脑(nǎo)）的结构和(hé)功能的数学模型或计(jì)算模(mó)型。

　　神经(jīng)网(wǎng)络由大量(liàng)的人工神经元(yuán)联结进行计算。大多数情况下人工神(shén)经网(wǎng)络能在外(wài)界(jiè)信息的(de)基础上改变内部结构，具备学习(xí)功能。

　　据财联(lián)社(shè)不完全(quán)整理，近期在互动易平台回(huí)复(fù)人工(gōng)神经元相关业务的上(shàng)市公司包括中科曙光(guāng)、科大讯飞、金自天正、大(dà)富科技、深(shēn)水海纳等，具体(tǐ)情况如下：

　　具(jù)体来看，科大(dà)讯飞的讯飞超脑通过(guò)大数据、云(yún)计算和移动(dòng)互(hù)联网(wǎng)韩红个人简历和职位 韩红是什么军衔，并将算法直接和应用结(jié)合，在应用中不断迭代循环优化。讯(xùn)飞超脑采用了对大脑(nǎo)的(de)深入解剖学(xué)，使人工神经网络像人的大脑神经元更加接近，从(cóng)而使用类似(shì)的人工神经元(yuán)方(fāng)式(shì)感知认知智能问题。

　　中科曙光(guāng)建设“全国一体化(huà)算力服务(wù)平(píng)台”，通过统(tǒng)一的算力服务门户(hù)，实现(xiàn)全国范围内(nèi)智能算力、通用算力资源的融合调度及弹性供给，满足各(gè)类用(yòng)户对算力的(de)多样化(huà)、可靠性和便捷(jié)性(xìng)的需求(qiú)。在类(lèi)脑(nǎo)智能领域，携手(shǒu)复旦(dàn)大学类脑智能科学(xué)与技术研究院，依(yī)托(tuō)公(gōng)司(sī)全(quán)国一(yī)体化算(suàn)力(lì)服(fú)务平(píng)台，支(zhī)撑全脑(nǎo)860亿(yì)神经元规模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的(de)是，有(yǒu)分析人士表示，关(guān)于人类大(dà)脑和(hé)神(shén)经细胞，还(hái)有很多不(bù)了解的地方。事实上，不知道神经细(xì)胞是如何利用这15种特征(zhēng)中的许多特征(zhēng)。

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