据(jù)媒(méi)体(tǐ)报(bào)道(dào)，来自(zì)英国牛津大学(xué)、IBM欧(ōu)洲(zhōu)研(yán)究所和美(měi)国得克(kè)萨斯(sī)大(dà)学(xué)的一(yī)个科研团队宣布了一(yī)项(xiàng)重要(yào)成就(jiù)：他们通过堆(duī)叠二维（2D）材(cái)料，开(kāi)发(fā)出一种厚度仅几个原子大小(xiǎo)的人工神(shén)经(jīng)元(yuán)，其能够处理光和电信(xìn)号(hào)进行计算，有望用于(yú)下一代(dài)人工智能计算，也(yě)有助科学家更好(hǎo)地模拟和理(lǐ)解人(rén)脑。相关(guān)研究(jiū)成果(guǒ)刊载(zài)于最新一(yī)期《自然·纳米技术》杂志(zhì)。

　　业内人士分(fēn)析指出，人工智能应用的发(fā)展(zhǎn)呈指(zhǐ)数级增(zēng)长，对(duì)计算能力也提出了越来越高的要(yào)求(qiú)，只有开发(fā)出革命性硬件，才能适(shì)应未来算(suàn)力爆(bào)炸时代的要求。而此次科研人(rén)员用(yòng)了3种2D材料制备出了薄如原(yuán)子的人工神经元，它能学习和处理更加复杂的任务。

　　公(gōng)开资料显示(shì)，AI通过(guò)数据(jù)学习一(yī)层层的神经(jīng)网络，机器自主(zhǔ)分辨参(cān)数，不断地将参数归类、计算，形成机器(qì)自我的学习。神经(jīng)网络在机器(qì)学习和认知科(kē)学领(lǐng)域，是一种模(mó)仿生物神经网络（动物的中(zhōng)枢神经系统，特别是大(dà)脑）的结(jié)构和(hé)功能的(de)数学(xué)模型或计算(suàn)模型。

　　神经(jīng)网络由大量(liàng)的人工神经元联结(jié)进行计算。大多数(shù)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。

　　据财联社不完全整(zhěng)理(lǐ)，近期在互(hù)动易平台(tái)回复人工神(shén)经元相关业务的上市公司包括(kuò)中科曙光、科大讯飞、金自天正、大(dà)富科技、深(shēn)水(shuǐ)海纳等，具(jù)体情况如(rú)下：

　　具体(tǐ)来(lái)看(kàn)，科大讯飞的讯飞超脑通过(guò)大数据、云计算和移动互联(lián)网，并将(jiāng)算(suàn)法(fǎ)直接(jiē)和应用结合，在(zài)应用(yòng)中不断迭代(dài)循(xún)环优化。讯(xùn)飞超脑采用了对大(dà)脑的深入解剖(pōu)学，使人工神(shén)经网(wǎng)络像人的大脑神经元更加接近，从而(ér)使用类似的人(rén)工神经(jīng)元方式感知认知智能问题。

　　中科曙光建设“全国(guó)一体化算力服务平台”，通过(guò)统一的算力服务门(mén)户(hù)，实现(xiàn)全国范(fàn)围内(nèi)智能算力、通用算(suàn)力资源(yuán)的融合调(diào)度及弹性供给，满足各类用户对(duì)算力的(de)多(duō)样化、可(kě)靠性(xìng)和(hé)便(biàn)捷性的需求。在类(lèi)脑智(zhì)能领域，携手复旦大学类脑(nǎo)智能科学与技术研(yán)究院，依托公司全国一体(tǐ)化算力服务平台，支撑全脑(nǎo)860亿神经元规模的全脑模拟计算(suàn)。

　　不过，值得注意的是，有分析人士(shì)表示，关于人类大脑和神经(jīng)细胞，还有很多不了解的(de)地方。事(shì)实上(shàng)，不知道(dào)神经细胞是如何利用这15种特(tè)征中(zhōng)的许多特征。单倍行距是多少

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