据(jù)媒体报道(dào)，来(lái)自(zì)英国牛(niú)津大学、IBM欧洲(zhōu)研究所和美国得(dé)克萨斯大学的一(yī)个科研团队宣布(bù)了一项重要成(chéng)就：他们通过(guò)堆叠二(èr)维（2D）材(cái)料(liào)，开发出一种厚度仅几个(gè)原子(zi)大小的人工神(shén)经(jīng)元(yuán)，其能(néng)够(gòu)处理光(guāng)和电信(xìn)号进行计(jì)算，有望用于下(xià)一代(dài)人工智(zhì)能计(jì)算，也有助(zhù)科学(xué)家更好地模拟和理解人脑。相(xiāng)关研(yán)究成果刊载于(yú)最新(xīn)一期《自然·纳米技(jì)术》杂志。总监和经理哪个大p>

　　业内人(rén)士分析指出，人工智能应用的发(fā)展(zhǎn)呈指数级增长，对计算能力也提出了(le)越来(lái)越高的要求，只(zhǐ)有开发(fā)出(chū)革(gé)命性硬件(jiàn)，才能适(shì)应未来算(suàn)力爆炸时代的要求。而此次科研(yán)人员用了(le)3种2D材(cái)料制备出了薄如(rú)原子的人工神经元(yuán)，它能(néng)学习和(hé)处理(lǐ)更加复(fù)杂的(de)任务。

　　公开资料(liào)显示，AI通过(guò)数据(jù)学习一层层的神经(jīng)网络，机器自主分(fēn)辨参数，不断地(dì)将参数归类、计算，形成机器(qì)自我的(de)学习。神经网(wǎng)络在(zài)机器学习和(hé)认(rèn)知科(kē)学领域，是一种模仿生物神(shén)经网络（动物(wù)的中枢神经系统，特(tè)别是大脑）的结构和功能(néng)的数学(xué)模型或计算模型。

　　神经网络由(yóu)大量的人工神(shén)经(jīng)元联结进行计算。大多数(shù)情况下(xià)人工(gōng)神(shén)经网络能(néng)在外界信息的基础上改变内部结构(gòu)，具备学习功能。

　　据财联社不完全整理，近期在(zài)互动(dòng)易平台(tái)回复人工(gōng)神经(jīng)元相关(guān)业务(wù)的上市公司包括中科曙光、科大讯飞、金(jīn)自天正、大(dà)富科技、深水海纳等，具体情况如下(xià)：

　　具体来看，科大讯飞的讯(xùn)飞超(chāo)脑(nǎo)通过大数据、云计(jì)算和移动互联网(wǎng)，并将算法直接和应用结(jié)合，在应用中不断迭代循(xún)环优化。讯(xùn)飞超脑采用了对(duì)大脑的深入解剖学，使(shǐ)人(rén)工神经网络像人(rén)的大脑神经元更加接近，从而使用类似的人工神(shén)经元(yuán)方式感知认知智能问题(tí)。

　　中科(kē)曙光建设“全国(guó)一(yī)体化算力服务(wù)平台”，通过统(tǒng)一(yī)的算力服务门(mén)户，实(shí)现(xiàn)全国(guó)范(fàn)围内智能算力(lì)、通(tōng)用算力(lì)资源的融合调(diào)度(dù)及弹(dàn)性(xìng)供(gōng)给(gěi)，满足(zú)各类用户对算力的多(duō)样化、可靠性和便捷性的需(xū)求。在(zài)类脑智能领(lǐng)域(yù)，携手复旦大学(xué)类(lèi)脑智(zhì)能科学与技术(shù)研(yán)究院，依(yī)托(tuō)公司全(quán)国(guó)一体(tǐ)化算力(lì)服务(wù)平台，支撑全(quán)脑860亿(yì)神经元规模的(de)全脑(nǎo)模拟(nǐ)计(jì)算。

　　不过(guò)，值得注意的是，有分析人士(shì)表示，关于人类大(dà)脑和神经细胞，还有很多(duō)不了(le)解的地方。事实上，不知道神经细胞(bāo)是如何(hé)利用这15种特征中的(de)许多特征。

未经允许不得转载：绿茶通用站群 总监和经理哪个大