据(jù)媒体报道，来自(zì)英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国(guó)得克萨斯大(dà)学的一个科研(yán)团队宣(xuān)布(bù)了一(yī)项重要成就：他们通过堆叠(dié)二维(wéi)（2D）材料(liào)，开发(fā)出一种厚度仅(jǐn)几个原子大小的人工(gōng)神经(jīng)元，其能够处(chù)理光和电信号进行计(jì)算(suàn)，有望用于下一代人工(gōng)智能计(jì)算，也有助科(kē)学家更好地(dì)模拟和(hé)理解人(rén)脑(nǎo)。相关研(yán)究(jiū)成果刊载于最新一期《自然·纳米技术》杂志。

　　业内人士分析指出，人(rén)工智能应(yīng)用的发展呈指(zhǐ)数(shù)级增(zēng)长，对计算能力也(yě)提出了越来(lái)越高的要(yào)求(qiú)，只(zhǐ)有开发出革命性(xìng)硬件，才能适应(yīng)未来算力(lì)爆炸时代(dài)的要求。而此次科(kē)研人员用了3种2D材料制备出了(le)薄如原子的人(rén)工神(shén)经元(yuán)，它能学习和处理(lǐ)更(gèng)加(jiā)复杂(zá)的任务。

　　公开资料(liào)显示，AI通过数据(jù)学习一层层(céng)的神经(jīng)网络，机器(qì)自主分(fēn)辨参数(shù)，不断(duàn)地将参数归类、计算，形成机器自我的学习(xí)。神经网络(luò)在机(jī)器(qì)学习和(hé)认知科学领(lǐng)域，是一(yī)种模仿生物神经网络（动物的(de)中枢神经系统，特(tè)别是(shì)大脑(nǎo)）的(de)结构和功(gōng)能的数学模型(xíng)或(huò)计算模(mó)型。

　　神(shén)经网络由大量的人工神经(jīng)元联结进行计算。大多数情况下人工神经(jīng)网络能在外界信息的基(jī)础上改变内部结构，具备学习功能(néng)。

　　据财联(lián)社不完(wán)全整(司马相如的长门赋原文和译文注释，司马相如的长门赋原文和译文zhěng)理，近期在互动易平台回复人工(gōng)神经元相关业务的上市公司包(bāo)括(kuò)中科曙(shǔ)光、科大讯飞、金(jīn)自天(tiān)正、大富科技、深水(shuǐ)海纳(nà)等，具体情况如下：

　　具体来看，科(kē)大(dà)讯(xùn)飞的讯(xùn)飞超(chāo)脑通过大数据、云(yún)计算和(hé)移动互联(lián)网，并将算(suàn)法直接和应用结合，在应用中不断迭代循环优化。讯飞超脑(nǎo)采用了对大脑的(de)深(shēn)入解剖(pōu)学(xué)，使(shǐ)人工(gōng)神经网络像人的大脑(nǎo)神经元更加接近，从而使用类(lèi)似的(de)人(rén)工神经(jīng)元方式感知认(rèn)知智(zhì)能问题。

　　中司马相如的长门赋原文和译文注释，司马相如的长门赋原文和译文科(kē)曙光(guāng)建设“全(quán)国(guó)一体化算力服务(wù)平台”，通(tōng)过统一的算力服务门户(hù)，实现全国范围内智能算力、通用算(suàn)力(lì)资(zī)源的融合调度及弹性供给，满足各类(lèi)用户(hù)对算力的多样(yàng)化、可(kě)靠(kào)性和便捷性的需求。在类脑(nǎo)智能领域，携手(shǒu)复旦大学类(lèi)脑智能科学与技术研究院，依托(tuō)公司(sī)全(quán)国一体化算力服务平台，支(zhī)撑(chēng)全脑860亿神(shén)经元规模(mó)的全(quán)脑(nǎo)模拟计算。