据(jù)媒(méi)体报道，来自英国牛津(jīn)大(dà)学、IBM欧洲研究所和美国(guó)得克(kè)萨(sà)斯大学的(de)一个(gè)科研团队宣布了(le)一(yī)项重要成就：他们通过堆叠二维（2D）材(cái)料，开发出一种厚度仅几(jǐ)个原子大小的人工神经元，其(qí)能(néng)够处理光和(hé氧化铁和稀盐酸反应现象及方程式，氧化铁和稀盐酸反应现象原因)电(diàn)信(xìn)号进行计(jì)算(suàn)，有望(wàng)用(yòng)于下一代(dài)人工智能计(jì)算，也有助(zhù)科学家更好(hǎo)地(dì)模(mó)拟和理解人脑。相关研究成果刊载于最新一(yī)期《自然·纳米技(jì)术》杂(zá)志。

　　业内人士(shì)分析指出，人工智(zhì)能应(yīng)用的发展呈指数级增长，对计算能(néng)力也提出了越来(lái)越高的要(yào)求，只(zhǐ)有开发出革命性硬件，才(cái)能适应未来算力(lì)爆炸时代的要求(qiú)。而(ér)此次科(kē)研人员(yuán)用(yòng)了3种2D材(cái)料制备(bèi)出(chū)了薄如原(yuán)子的人工神经(jīng)元，它能(néng)学(xué)习和处理更加复杂的任(rèn)务(wù)。

　　公(gōng)开资料显示，AI通过数据学(xué)习一层层(céng)的神经网(wǎng)络，机器自主分辨(biàn)参(cān)数，不(bù)断地将参(cān)数归类、计算(suàn)，形(xíng)成机(jī)器(qì)自我(wǒ)的学习(xí)。神经网络在机器学习(xí)和认知科学领域，是一种模仿生物神经网(wǎng)络（动物的(de)中枢神经系统(tǒng)，特别(bié)是大脑(nǎo)）的(de)结构和功能的(de)数学模型或(huò)计算模型。

　　神经(jīng)网(wǎng)络(luò)由(yóu)大量的人工神(shén)经元联结进行计算。大多(duō)数情(qíng)况下(xià)人工神(shén)经网络能在(zài)外界(jiè)信息的基础(chǔ)上改变内部结构，具(jù)备学习功能。

　　据财联(lián)社不完全(quán)整理，近期在互动易(yì)平台回复人工(gōng)神经元相关业(yè)务(wù)的上市公司包括中科(kē)曙光、科大讯飞、金(jīn)自天正、大富科技(jì)、深水海纳等，具体情况(kuàng)如下：

　　具体来看(kàn)，科大(dà)讯飞(fēi)的(de)讯飞超脑(nǎo)通过(guò)大(dà)数据、云计算和(hé)移动(dòng)互联网，并(bìng)将算法(fǎ)直(zhí)接(jiē)和应用结合，在(zài)应(yīng)用中不断迭代循环(huán)优化。讯飞(fēi)超脑采用了对大脑(nǎo)的深入解剖(pōu)学，使人工神经网(wǎng)络像人(rén)的大(dà)脑(nǎo)神经元更加接近，从(cóng)氧化铁和稀盐酸反应现象及方程式，氧化铁和稀盐酸反应现象原因而使用类似的人(rén)工神经(jīng)元方式感知认(rèn)知智(zhì)能问题(tí)。

　　中科曙光建设“全(quán)国一体化算力服务(wù)平台”，通过统一的算力服(fú)务门户，实(shí)现全(quán)国范(fàn)围内(nèi)智(zhì)能算(suàn)力(lì)、通用算力(lì)资(zī)源的融合(hé)调度(dù)及(jí)弹性供给，满足各类用户(hù)对(duì)算力的多样(yàng)化(huà)、可靠性和便捷性的需求(qiú)。在类脑智能领(lǐng)域，携手复(fù)旦大学(xué)类脑智能科学与(yǔ)技术研(yán)究(jiū)院，依(yī)托(tuō)公(gōng)司(sī)全国一(yī)体化算力服务平(píng)台，支撑全(quán)脑860亿神经元规模的(de)全(quán)脑模拟计(jì)算。

　　不(bù)过，值得(dé)注意(yì)的是，有分析人士表(biǎo)示，关于(yú)人(rén)类大脑(nǎo)和(hé)神经细胞，还(hái)有很多不了解的(de)地方(fāng)。事实(shí)上，不知道神经细胞是如何利(lì)用(yòng)这15种特(tè)征中的许多特征。

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