重生2008：从助教逆袭为院士 作者:佚名
    第2章 样品：復仇一號
    吴辰不觉有些失神。
    只不过他的突然卡壳，让其他两人很是不满。
    王宏发敲了敲桌子：“吴辰，继续说啊，不过怎么了？”
    拉夫罗夫则耸耸肩：“王，没有创造力的研究者，总是这么木訥。”
    王宏发依旧錶示赞同。
    “是这样的，王院长。”
    吴辰回过神来，也没理会拉夫罗夫的讽刺，只是先隨口应了一句，然后思考起样品商城这个功能。
    原本他只打算以理论为诱饵让他们陷入泥沼。
    但现在如果有实物的样品，那就更有信服力了。
    打定主意后，吴辰再次开口。
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    “目前snn理论虽然还有待完善，但我已经託了一个同学的工厂帮我製作了一个样品，应该过几天就能拿到了。”
    王宏发立即批评道：“理论都没有完善就製作样品，你就是这么做研究的？”
    他以为吴辰要藉机报销。
    而拉夫罗夫也不屑的哼了一声。
    “就算理论完善，凭著你们这里的小作坊，能製作出什么样品？！”
    他连续反问了数句，连毛式口音都忘了掩饰。
    但吴辰却十分自信。
    “要是拉夫罗夫教授不相信，那可以等一两天，等样品寄过来以后再看看。”
    罗夫罗夫耸耸肩没有回答。
    王宏发则將手中的茶杯重重的放在了桌上。
    他对吴辰道：“吴辰，你先回去吧，后续有想法了我们再继续討论。”
    吴辰也没有爭辩。
    他只是微笑著和他们道別后，径直离开了王宏发的院长办公室。
    然后也没有再回自己的办公室，而是直接坐上了回家的公交车。
    前世的今天，他提出的注意力机制让王宏发和拉夫罗夫异常满意，晚上还拉他去了商k，趁机將他所有的成果都套了出来。
    但这一次。
    看著公交车车窗外缓缓倒退的风景，吴辰只是冷笑一声。
    ……
    回到出租屋中，吴辰立刻打开自己的电脑。
    他准备构思一个理论完善，但没有任何实用价值的样品作为诱饵，让王宏发和拉夫罗夫坚定的选择snn。
    不过他的电脑实在不给力。
    开机后將近三分钟，电脑才算是启动完毕。
    但右下角的360弹窗还在庆祝：本次开机用时2分54秒，恭喜你，击败了全国1%的用户！
    等有空了，一定用系统先给自己弄台好电脑，提前把2025年的显卡和cpu造出来。
    吴辰吐槽一句后，再次收敛心神。
    先做出一个打窝的样品再说！
    眾所周知，snn的最大实用价值之一，就是动態场景下的实时目標特徵提取。
    通俗的说，就是识別高速移动的物品。
    那么它的成品，应该就是一台仿生视觉摄像头。
    那么它所需的理论至少包括：
    脉衝神经元模型、stdp学习规则、事件驱动编码机制、稀疏脉衝序列解码算法等。
    將这些知识点挨个编写成文档，吴辰又开始编写生產样品所需的论文。
    《面向动態视觉的脉衝神经网络架构：理论探索与原型实现》。
    由於前世在这方面深入钻研过，所以吴辰写的很快。
    不知不觉间，一天时间悄然而过。
    吴辰终於完成了这篇作为诱饵的论文。
    这论文不仅方向错了，而且里面还有许多没法验证的数据，王宏发和拉夫罗夫肯定发现不了。
    再次检查一遍后，他没有犹豫，便將已经写好的论文传进了系统。
    【接收论文：《面向动態视觉的脉衝神经网络架构：理论探索与原型实现》】
    【正在评估】
    【……】
    【评估完成】
    【宿主提供理论体系具有重大缺陷，可创建残缺样品，是否继续？】
    “创建！”
    【样品已创建】
    很快，样品商城中出现了一个长方形的摄像头图標，查看后可以看到一些具体的说明。
    【未命名样品一】
    【等级：白】
    【註：等级由低到高划分为白，绿，蓝，紫，金】
    【价格：1技能点】
    【动態视觉处理智能摄像头】
    【优势：基於脉衝神经网络(snn)架构，在恆定光照、背景纯净、目標物体运动匀速的环境下，可展现优异的低功耗和动態目標追踪能力】
    【重大缺陷：环境適应性极差，抗干扰能力约为零】
    【是否现在命名？】
    吴辰思考了一下后，果断道。
    “命名为復仇一號！”
    【復仇一號命名完成】
    【是否消耗1技能点，立即提取至现实世界？】
    “是！”
    【技能点不足，无法提取】
    “操。”
    吴辰很是纳闷。
    他只得再次查看技能点的获取方式。
    发表论文，这个就算走中文核心期刊的快发通道，也要一个月左右。
    当然也有更快的，但吴辰不想在重活一世后留下什么学术污点。
    完成常规教学任务，至少要等开学以后才可以。
    解决实际工程难题，目前他还没有做课题的机会，所以也不行。
    技术变现，虽然他脑子里有很多手段，但短时间內也不可能做到。
    理论验证……
    吴辰连忙查看细则。
    【提出当前时间点未发表的技术理论並验证即可】
    这个可行！
    吴辰略微思索了一下，目光落在自己老旧的笔记本电脑上。
    这是一台联想天逸f41m。
    cpu是英特尔酷睿2双核t5750，內存原本只有2gb，被吴辰加到了4gb，显卡则是一张8400m gs！
    放在2025，这玩意就算白给也不会有人要。
    甚至在2008年，它也属於中低档次。
    但用来跑一个最简单的理论模型还是可以的！
    至於选哪个模型，吴辰思考了一阵后，很快便做出了判断。
    既然给王宏发和拉夫罗夫的坑是无法落地的图像识別，那么他就用一个可以落地的方案好了！
    於是他飞速写下了第二篇论文的標题。
    《基於卷积神经网络的图像超解析度重建》。
    这是2014年才完善的理论，很符合系统的要求。
    確定好方向后，吴辰立即开始编写验证代码並运行，同时著手写对应的论文。
    年轻十几岁的大脑，再加上丰富的经验，吴辰发现自己的工作状態非常好，竟像是回到了高中时的巔峰状態，论文中的各种知识点和案例都是信手拈来。
    时间一分一秒的过去。
    当太阳从天边升起又落下时，吴辰终於完成了验证部分。
    虽然是重生者，但他还是忽略了一个问题。
    8400m gs不支持cuda。
    为了跑这个卷积神经网络模型，他竟然等了三天！
    这三天中，除了抽空啃了几口麵包外，他几乎没有睡觉。
    好在最终程序成功运行。
    它输出了一张经过4倍放大的图片，其清晰度和细节保留度远超传统的双三次插值算法。
    成了！
    这个本应该出现在2014年的理论成果，现在提前六年问世！
    吴辰瞪著布满血丝的双眼再次检查一遍后，终於沉声开口。
    “系统，提交理论验证结果！”
    【叮】
    【基於卷积神经网络的图像超解析度重建理论，验证通过】
    【因理论不完善，无法生成样品】
    【奖励技能点：5】
    【註：技能点可用於提升等级或购买样品】
    【当前可用生產图纸：復仇一號】
    【样品商城新增：復仇一號】
    【恭喜宿主第一次获取技能点，获取1次抽奖机会！】