据(jù)媒体报道，来自(zì)英国(guó)牛(niú)津大学、IBM欧洲研究(jiū)所(suǒ)和美国得克萨斯大(dà)学(xué)的一个科研(yán)团队宣布(bù)了(le)一项重要成就(jiù)：他们(men)通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚(hòu)度仅几(jǐ)个原(yuán)子大小的(de)人(rén)工神经(jīng)元(yuán)，其能够处理光和电信(xìn)号进行计算，有望(wàng)用于下一代人工智能(néng)计(jì)算，也有助(zhù)科学家更好地(dì)模拟和理解人(rén)脑。相关研究成(chéng)果(guǒ)刊载于最新一期《自然·纳米技(jì)术》杂志(zhì)。

　　业内人士分析指出，人工智(zhì)能应用的(de)发(fā)展(zhǎn)呈指数级(jí)增长，对计算能力也提出了越来越高的(de)要求，只有开发出革(gé)命性硬(yìng)件，才能适(shì)应(yīng)未来算力(lì)爆(bào)炸时(shí)代的要(yào)求(qiú)。而此次科研人员用了3种2D材料(liào)制备出了薄如原(yuán)子的人工神经(jīng)元，它能(néng)学(xué)习和处理更加(jiā)复杂的任(rèn)务。

　　公开(kāi)资料显示，AI通过数据学习一(yī)层层的神经网络，机器自(zì)主分辨参数，不断(duàn)地将参数归(guī)类、计(jì)算，形成机器(qì)自我的学(xué)习。神经网络在机器值勤执勤的区别，值勤跟执勤的区别学习和认知科学领域，是(shì)一种模仿(fǎng)生物神(shén)经(jīng)网络（动物的中枢神经系统，特别是大(dà)脑(nǎo)）的结构和功能的数(shù)学模(mó)型(xíng)或计(jì)算模型。

　　神经网络由(yóu)大量(liàng)的人工神(shén)经元联结进行计算。大(dà)多数情况下人工神经网(wǎng)络能在外界信息(xī)的基础上改变内部结构，具备学习功能。

　　据财(cái)联社不完(wán)全整理(lǐ)，近(jìn)期在互动易平台回复(fù)人(rén)工神经元(yuán)相关业务(wù)的上市公司(sī)包(bāo)括中(zhōng)科曙光、科大讯飞(fēi)、金自(zì)天正、大(dà)富科技(jì)、深水海(hǎi)纳等，具(jù)体情(qíng)况如下(xià)：

　　具体(tǐ)来看，科(kē)大讯飞的讯飞超(chāo)脑通过大数据、云计算和移动互(hù)联网，并将(jiāng)算(suàn)法直接和应用(yòng)结合，在应用中不断迭代循环优化。讯飞超脑采用了对大(dà)脑的深入解剖学，使人工神经网络像人的大脑神(shén)经(jīng)元更加值勤执勤的区别，值勤跟执勤的区别trong>接近，从而(ér)使用类似(shì)的人(rén)工神经元方(fāng)式感知认知智能问题(tí)。

　　中科(kē)曙(shǔ)光建设“全国一体化(huà)算力服务平台”，通过统一的算(suàn)力服务门户，实现全国(guó)范围内智能算力、通用算力资源的融合调度及(jí)弹性供给(gěi)，满足(zú)各类用户对算力(lì)的多样化、可靠性和便捷性的(de)需求。在类脑(nǎo)智能领(lǐng)域(yù)，携手复旦大(dà)学(xué)类脑(nǎo)智能科学与技术研究院，依托公司全国一体化算力服务平台，支撑全(quán)脑(nǎo)860亿神经元规模(mó)的全脑(nǎo)模拟(nǐ)计算。

　　不过(guò)，值得注意的是(shì)，有分析(xī)人士表示(shì)，关于人类大脑和神经细胞，还(hái)有很多不(bù)了解的地方。事实上，不(bù)知(zhī)道神经细(xì)胞是如何利用这15种(zhǒng)特征中的许多特征。

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