据媒体(tǐ)报道(dào)，来(lái)自英国牛(niú)津(jīn)大(dà)学、IBM欧(ōu)洲研究所和美(měi)国(guó)得克萨斯大学的一个科(kē)研团(tuán)队宣布了一项(xiàng)重要成就：他们通(tōng)过堆叠(dié)二维（2D）材料，开发(fā)出一种厚度仅几个(gè)原子大小(xiǎo)的(de)人(rén)工神经元，其(qí)能(néng)够处理光(guāng)和电信(xìn)号进行计算，有望用于下一代人工智能计算，也有助科学家(jiā)更(gèng)好地模拟和理(lǐ)解人脑。相关(guān)研究(jiū)成果刊(kān)载于(yú)最新一期《自(zì)然·纳米(mǐ)技术(shù)》杂志。

　　业内(nèi)人士(shì)分(fēn)析指(zhǐ)出，人(rén)工智能应用的发展呈(chéng)指数级增长，对计算能力也提(tí)出了越来(lái)越高的要求，只有开发出革命性硬件，才能适(shì)应未来算力爆炸时代的(de)要求。而此次科研人(rén)员用了3种2D材料(liào)制备出了薄如原(yuán)子的人(rén)工神经元，它能学习和处理更加复杂的任(rèn)务。

　　公(gōng)开(kāi)资料显示，AI通过(gu丬这个偏旁读什么 小说，丬这个偏旁读什么字ò)数据(jù)学习(xí)一层(céng)层(céng)的神经网(wǎng)络，机器自主分辨参数，不断地将参数归(guī)类、计(jì)算，形成机器(qì)自我的(de)学习。神经网络在机器学习(xí)和(hé)认(rèn)知科学领域，是一(yī)种模(mó)仿生物神经(jīng)网(wǎng)络（动(dòng)物的中枢神经系(xì)统(tǒng)，特别是大脑）的(de)结构和功(gōng)能的数学模型或计算模型。

　　神经网络由大(dà)量的人工神经元联结(jié)进行计算(suàn)。大多数情况下(xià)人工(gōng)神经网络能在外界信息的(de)基础上改(gǎi)变内部结构，具备(bèi)学习(xí)功能。

　　据财联社不完全整理，近(jìn)期(qī)在互动易平(píng)台回复人工(gōng)神(shén)经元相(xiāng)关业(yè)务的上市公司(sī)包(bāo)括中(zhōng)科曙光、科大讯飞、金自(zì)天正、大富科技、深水海纳等，具体(tǐ)情况如下(xià)：

　　具(jù)体来看，科大(dà)讯(xùn)飞的(de)讯飞超脑通过大数据(jù)、云计(jì)算(suàn)和移(yí)动互联网，并将算(suàn)法直接和应用(yòng)结合(hé)，在应用中不断迭代循环优化。讯飞超脑(nǎo)采用了对大脑的深入解剖学，使人工神经(jīng)网络像(xiàng)人(rén)的大脑神经元(yuán)更(gèng)加接近(jìn)，从而使用(yòng)类似的人(rén)工神经元方式感知认知智(zhì)能问题(tí)。

　　中科曙光建设“全(quán)国一体化算力服务平(píng)台(tái)”，通过(guò)统(tǒng)一的算(suàn)力服务门户，实现全(quán)国范围内智(zhì)能算力、通用算(suàn)力资源的融合(hé)调(diào)度及(jí)弹性供给，满足各(gè)类用户对(duì)算力的(de)多样化、可靠(kào)性和便捷性的需求。在类(lèi)脑智能领域，携手复旦大学(xué)类(lèi)脑智(zhì)能(néng)科(kē)学与技术研究院，依托(tuō)公(gōng)司(sī)全国一(yī)体(tǐ)化(huà)算力服务(wù)平台(tái)，支撑全脑(nǎo)860亿神经元规(guī)模的全脑模拟计算。

　　不过，值得注意的是，有分析人士表示，关于(yú)人类大脑(nǎo)和神经细胞(bāo)，还有很多(duō)不了解的地方。事实上，不知(zhī)道神(shén)经(jīng)细胞是如何利(lì)用这15种特(tè)征中的(de)许(xǔ)多特征。

未经允许不得转载：绿茶通用站群 丬这个偏旁读什么 小说，丬这个偏旁读什么字