据媒体报道(dào)，来自英国牛津大学(xué)、IBM欧洲研究所和美(měi)国(guó)得克萨斯大学(xué)的一个科研(yán)团队宣(xuān)布了一项重要成就：他们通过堆叠二(èr)维（2D）材料，开(kāi)发出一(yī)种厚度仅几个原子大小的(de)人工神经元，其能够处理光和(hé)电信号进(jìn)行(xíng)计算，有望用(yòng)于下一代人(rén)工(gōng)智能计算，也有助科学家(jiā)更(gèng)好地模拟和(hé)理解人脑(nǎo)。相关研究成(chéng)果刊载于最新一(yī)期《自(zì)然·纳米技(jì)术》杂志。<1分钟前刚刚哪里发生了地震/p>

　　业内(nèi)人士分(fēn)析(xī)指出，人工智能(néng)应用的发展呈指数级(jí)增长，对计算(suàn)能(néng)力(lì)也提出了越来越(yuè)高的要求，只(zhǐ)有开发(fā)出革(gé)命(mìng)性硬件(jiàn)，才能适应未(wèi)来算(suàn)力(lì)爆炸时代的要(yào)求。而此次科研(yán)人员用了3种2D材料制备(bèi)出(chū)了(le)薄如原子的人工神经(jīng)元，它能(néng)学习和处(chù)理更(gèng)加(jiā)复杂的任务。

　　公开资(zī)料显示(shì)，AI通过数据(jù)学习(xí)一(yī)层层的神经网络，机(jī)器自(zì)主分辨(biàn)参(cān)数，不断地(dì)将参数归类、计算，形成机器自我的学习。神经网络(luò)在机器(qì)学习和认知科(kē)学领(lǐng)域(yù)，是一种(zhǒng)模仿生物神(shén)经网络（动物的中(zhōng)枢(shū)神经(jīng)系统，特别是(shì)大脑）的结(jié)构和功能的(de)数(shù)学(xué)模(mó)型(xíng)或计算模型(xíng)。

　　神经网络由大(dà)量(liàng)的(de)人工神经(jīng)元(yuán)联结进行计(jì)算。大(dà)多数(shù)情况(kuàng)下人工神(shén)经网络能在外界信(xìn)息的(de)基础上(shàng)改变内部结构，具(jù)备学习功能。

　　据(jù)财联社不完全整理，近期在互动易平台回复(fù)人(rén)工神经元相(xiāng)关业务的上市公司(sī)包括中科曙光(guāng)、科大(dà)讯飞、金自天(tiān)正、大富科技、深水海纳等(děng)1分钟前刚刚哪里发生了地震>，具(jù)体情(qíng)况如下：

　　具体来看，科大讯飞的讯飞超脑通过大数据、云计算和移动互联网，并将算法直接和应用结合，在应用中(zhōng)不断迭代循环(huán)优化(huà)。讯(xùn)飞超脑采(cǎi)用了对大脑的深入解剖学，使人工神经网络像人(rén)的大脑神(shén)经(jīng)元更加接近，从(cóng)而使用类似(shì)的人(rén)工神(shén)经元(yuán)方式感知认知智能问(wèn)题。

　　中科(kē)曙(shǔ)光建设(shè)“全(quán)国一(yī)体化算力服(fú)务平(píng)台”，通(tōng)过(guò)统(tǒng)一的算力(lì)服(fú)务门户，实现(xiàn)全国(guó)范围内智能算力、通用算力资源的融合调度及弹(dàn)性供给，满(mǎn)足各类(lèi)用户对算力的多样化、可靠性和便捷性的需求。在(zài)类脑智能(néng)领(lǐng)域(yù)，携手复旦大学类脑智能科学与(yǔ)技术研究院，依(yī)托公(gōng)司全国(guó)一体(tǐ)化算力服务(wù)平台(tái)，支(zhī)撑全脑(nǎo)860亿神经元规(guī)模的(de)全脑模拟(nǐ)计算。

　　不过，值得注意的是(shì)，有分(fēn)析人士表(biǎo)示(shì)，关于人(rén)类大脑(nǎo)和神经细(xì)胞，还有(yǒu)很多不(bù)了解的地方。事实上，不知道神经细胞是如(rú)何利用这(zhè)15种特征中的许多特(tè)征。